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Introduction L’objectif espéré par le contrôle et le suivie d’une production en

Introduction L’objectif espéré par le contrôle et le suivie d’une production en générale, est de satisfaire complètement les besoins et les attentes des utilisateurs. La satisfaction des clients est l'objectif même de la qualité. Elle doit être évaluée régulièrement par : • des enquêtes de satisfaction, • des études de la concurrence, • le traitement des réclamations, • l'analyse des retours, • ....... 1. Qualité et contrôle de conformité Le contrôle se fait à trois stades de la production : • à la réception des approvisionnements, • en cours de fabrication, • à la livraison des produits finis. Objet du contrôle des approvisionnements (ISO 9002) L’approvisionnement est l’ensemble des activités qui met à la disposition de la production le matériel et les matériaux nécessaires à la réalisation du produit : • sorties du magasin de l’entreprise, • achats à des fournisseurs extérieurs, • sous-traitance de tout ou partie du produit. Il faut veiller à ce que l’approvisionnement soit assuré dans des délais et des conditions économiques compatibles avec ceux du produit à réaliser. Objet du contrôle des en-cours et des produits finis La production est l’ensemble des opérations d’élaboration du produit et de ses composants à partir de ses éléments de base. Elle gère les rebuts et reprises éventuels. Facteurs de qualité des en-cours : • qualité du cahier des charges, • qualité des approvisionnements, • qualité de l’ordonnancement, • qualité des hommes (opérateurs adaptés...), • qualité des moyens (machines outils...). 2. Suivi de la qualité par la méthode S.P.C. Née aux États-Unis la méthode S.P.C. (Statistical Process Control) est traduite le plus souvent par Surveillance des Procédés en Continu. C’est un véritable système d’information appliqué au procédé de fabrication soit directement (contrôle de ses paramètres), soit indirectement (contrôle des caractéristiques du produit). La méthode S.P.C. entre dans les démarches d’auto-contrôle dont elle est la technique la plus évoluée. Elle repose sur trois principes fondamentaux : • la priorité donnée à la prévention (intervention avant de produire des rebuts), • la référence au procédé tel qu’il fonctionne (qualification machine), • la responsabilisation de la production et la participation active des opérateurs. Remarque : Le contrôle statistique du processus a ses limites, il ne faut pas considérer cette technique comme un remède miracle pouvant être utilisée quelles que soient les conditions. 2.1. Types de contrôle Les différents types de contrôle peuvent être résumés par le tableau ci- dessous : Remarque : Le contrôle à 100 % entraîne une augmentation du prix de revient. 2.2. Principes utilisés pour le contrôle 2.2.1. Contrôle par mesures La spécification contrôlée est une grandeur chiffrable par un appareil de mesure. Les cartes de contrôles permettent de surveiller deux paramètres : • la tendance centrale de la fabrication (moyenne, ...) • la variabilité de la fabrication (étendue, écart-type). 2.2.2. Contrôle par attributs Si à la suite du contrôle les produits sont classés en « bons » ou « défectueux » la carte de contrôle correspondante est : • la carte de contrôle du nombre ou de la proportion de défectueux. Si le nombre de défauts constatés sur chaque pièce caractérise la qualité du produit, la carte de contrôle correspondante est : • la carte de contrôle du nombre de défauts par unité de contrôle. Nous ne nous intéresserons dans ce chapitre, qu’au contrôle par mesures en cours de fabrication, par échantillonnage. 2.2.3. Analyse de la forme de la dispersion Mise en évidence de la loi normale Lors de la fabrication d’un axe, un opérateur a rassemblé sans se soucier de l’ordre 40 pièces et a contrôlé la cote de 10 Données brutes : 10,138 10,164 10,150 10,132 10,144 10,125 10,146 10,158 10,140 10,147 10,136 10,148 10,168 10,126 10,136 10,176 10,163 10,119 10,146 10,173 10,142 10,147 10,135 10,153 10,161 10,145 10,135 10,142 10,150 10,156 10,149 10,152 10,154 10,140 10,145 10,157 10,144 10,165 10,135 10,128 Histogramme (fig.1) L’histogramme est la représentation graphique de la distribution des pièces, regroupées par classe. Figure .1 Histogramme de la distribution des pièces et association d’une courbe (loi normale). exemple : 5 pièces dans la classe 10,126 < Nbre de pièces < 10,135 2.2.4. Définitions relatives à la loi normale (loi de Gauss) +0,2 +0,1 • Etendue : notée W L’étendue est la différence entre la plus grande des données et la plus petite. W = xi maxi – xi mini W = 10,176 – 10,119 = 0,057 mm • Moyenne : notée X La moyenne arithmétique d’un ensemble de n nombre x est égale à : X = 10,1468 mm • Écart-type notée σ L’écart type est la racine carrée de la moyenne des carrés des écarts à la moyenne (fig.2). Figure.2 Représentation de l’écart-type Remarque : II faut remarquer que la répartition n’est pas quelconque, mais a toujours la forme d’une courbe en cloche, avec beaucoup de pièces au milieu et peu sur les côtés. Cette constatation est classique sur toutes les machines dont la répartition des pièces est aléatoire. Des méthodes permettent de vérifier si la distribution suit une loi normale : • Droite de Henry, • Méthode du KHI-DEUX (χ²). 2.2.5. Comparaison entre la dispersion et l’intervalle de tolérance de fabrication Lors d’une fabrication, il faut tenir compte de la dispersion normale du processus de production et des valeurs spécifiées par le contrat de fabrication. La dispersion de fabrication peut être évaluée à 6,18 σ0 et comparée à I’I.T à réaliser (6,18 σ correspond à 99,98 % d’une population distribuée suivant une loi normale). Dans l’exemple précédent la dispersion de fabrication sera évaluée à 6,18 x 0,01305 = 0,08 et comparée à I’I.T de 0,1. Trois cas peuvent se présenter : • Le procédé de fabrication ne convient pas. Il y a un rebut systématique. II faudra changer le processus de fabrication (machine mieux adaptée) ou effectuer un triage en fin de réalisation (fig.3). Figure 3 Rebut systématique • Tout déréglage de la moyenne entraînera un rebut qui sera fonction de ce déréglage (fig.4). Figure 4 Rebut si déréglage de la moyenne • Pas de rebut tant que la moyenne reste dans l’intervalle égal à I.T – 6,18 σ0. (fig.5) Figure 5 Pas de rebut 3. Les cartes de contrôle par mesure 3.1. Objectifs : Le suivi et la maîtrise des dispersions disposent d’un outil : les cartes de contrôle. Elles permettent d’avoir une image du déroulement du processus de fabrication et d’intervenir rapidement et avec discernement sur celui-ci. 3.2. Principe de fonctionnement Nous supposons que la distribution de la spécification à contrôler suit une loi normale (ou sensiblement normale). Pour suivre l’évolution du procédé des prélèvements d’échantillons sont effectués régulièrement (par exemple 5 pièces toutes les heures). Pour chaque échantillon la moyenne et l’étendue (ou d’autres paramètres) sont calculées sur la caractéristique à surveiller. Ces valeurs sont portées sur un graphique (fig.6). Au fur et à mesure qu’elle se remplit, la carte de contrôle permet la visualisation de l’évolution du processus. A partir de la ligne moyenne sont définis les différentes limites : • les limites supérieures et inférieures de contrôles Lc1, Lc2, • les limites supérieures et inférieures de surveillances Ls1, Ls2. Une intervention sur le processus de fabrication pourra être décidée suivant la position des points reportés (exemple : un point entre les lignes Ls et Lc entraîne un prélèvement plus rapproché). Figure 6 Limites de la carte de contrôle de la moyenne 3.3. Différentes cartes de contrôle Les deux paramètres à surveiller sont la position (moyenne ou médiane) et la dispersion (étendue ou écart-type). En général la carte de contrôle de la moyenne est plus efficace que la carte de contrôle de la médiane, il en est de même de celle de l’écart- type par rapport à la carte de contrôle de l’étendue. Remarque : • Les centrales de mesures utilisent la carte de contrôle de l’écart- type. • Lorsque les cartes sont manuelles, c’est la carte de l’étendue qui est retenue. 3.4. Établissement des cartes de contrôle Deux cas doivent être pris en considération. • Le processus de fabrication est déjà lancé des données peuvent être collectées la moyenne m0 et l’écart-type σ0 sont connus. • Le processus de fabrication est nouveau : la moyenne m0 et l’écart-type σ0 ne sont pas connus. 4. Élaboration d’une carte dont les paramètres ne sont pas connus Ce cas apparaît lors de la mise en place du processus de fabrication, de l’introduction d’un nouveau matériel ou d’une nouvelle matière première. Pour avoir une bonne image statistique du procédé, il faut avoir suffisamment de relevés. Exemple : 20 prélèvements de 5 pièces, ce qui représente 100 informations. La norme préconise que le nombre d’informations doit être de l’ordre de 100 à 200 (effectif n, nombre d’échantillons r) 4.1. Détermination des paramètres : Moyenne et Etendue Soient X1 , X2,… les moyennes des échantillons. La moyenne des moyennes des échantillons est : Soient W1, W2, ... les étendues des échantillons, l’étendue moyenne des échantillons est : Soient S1, S2, ... les écarts-types des échantillons, l’écart-type moyen des échantillons est : 4.2. Détermination des limites pour la carte uploads/Industriel/ cours 7 .pdf