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Maîtrise Statistique des Procédés et Six sigma 1. Histoire  Dans les années 19

Maîtrise Statistique des Procédés et Six sigma 1. Histoire  Dans les années 1960, les bases de la philosophie "Qualité Totale" sont formalisées chez General Electrics. Le contrôle de la qualité du produit fini commence à céder la place au contrôle du procédé.  Le fabricant de semi-conducteurs Motorola initie en 1980 une démarche de maîtrise de la dispersion des procédés de fabrication. C'est en 1986, dans cette même entreprise, que Bill SMITH décrit la démarche d'amélioration basée sur l'utilisation des outils statistiques connue sous le nom de "6- sigma".  Depuis, de nombreuses entreprises ont fait connaître leur engagement dans une démarche "6-sigma ": ABB, General Electric, l'avionneur canadien Bombardier, Nokia, l'avionneur américain Lockheed Martin, Sony, Polaroid, DuPont, Ford Motor Company, Toshiba, American Express. 2. L’objectif de Six sigma Cette démarche a tout d’abord consisté en l’application des concepts de la Maîtrise statistique de processus (MSP/SPC) et s’est ensuite largement étoffée en intégrant tous les aspects de la maîtrise de la variabilité. 3. Contrôle statistique des lots Un procédé de fabrication produit environ 20 produits non-conformes sur un lot de 20000.  Est-ce qu'on accepte le lot sans contrôle ? Est-ce qu'on contrôle tout le lot?  Est-ce qu'on contrôle une partie du lot (échantillon) ? Quelle taille d'échantillon doit-on choisir ?  A partir de combien d’articles défectueux dans l'échantillon refuse-t-on le lot ? Avec quels risques ?  Un procédé de fabrication réalise des produits conformes à un instant t, comment puis-je m'assurer qu'il produira des produits de qualité dans une semaine, dans deux semaines ou dans une heure sans contrôler toutes les pièces ? Voici un certain nombre de questions auxquelles sont confrontés les fabricants de produits en série et auxquelles les techniques statistiques permettent de répondre. Champ d'application  en contrôle final chez le fournisseur ;  ou en contrôle de réception chez le client, Ce contrôle statistique des lots ou contrôle par échantillonnage s’oppose au contrôle à 100%. En effet, dans le contrôle à 100%, chaque produit est contrôlé. Lors du contrôle par échantillonnage, on ne contrôle qu’un échantillon (une partie du lot) pour accepter ou refuser tout le lot. Quand faut-il contrôler à 100% ? Quand peut-on contrôler par échantillonnage ? Prenons l’exemple d’une rotule de direction et deux types de contrôle:  Le premier est un contrôle par ultrasons permettant de détecter la présence de "pailles" dans l’acier, défauts pouvant apparaître lors de la fabrication de l’acier et pouvant créer des amorces de rupture.  Le second est un contrôle de résistance aux chocs (la rotule est une pièce de sécurité, elle peut plier en cas de choc mais ne doit pas casser). Réponses Le contrôle à 100% est bien sûr nécessaire lorsqu’il y a un risque pour la vie des personnes ; aussi, le contrôle par ultrasons doit se faire sur toutes les pièces. Pour des raisons évidentes, le contrôle par échantillonnage devra être utilisé pour tous les contrôles destructifs (détruire la pièce). La rotule après le test de résistance aux chocs n’est plus utilisable donc on adoptera un contrôle échantillonné. Il est possible de résumer grossièrement l’utilisation des deux types de contrôle sous forme de tableau : Bien sûr d'autres critères interviennent dans le choix des types de contrôle : Tailles des séries, valeur ajoutée des produits, coût du contrôle (est-il raisonnable d'effectuer un contrôle coûteux lorsque trois ou quatre pièces sur 1000 sont défectueuses ?), choix des caractéristiques à contrôler etc. Remarque : un contrôle à 100% ne veut pas dire que l’on contrôle toutes les caractéristiques du produit mais une seule. Avant de parler des risques dus à l'échantillonnage, précisons que le contrôle à 100% n’est pas sans risque. En effet, le caractère répétitif et monotone des opérations de contrôle peut conduire à des erreurs et notamment à l’acceptation de pièces défectueuses. Il peut conduire aussi au refus de pièces bonnes car certains contrôleurs considèrent qu’ils doivent nécessairement rejeter certaines pièces pour que leurs chefs considèrent qu’ils ont bien fait leur travail. 4. Niveau de qualité acceptable, risque client, risque fournisseur, choix taille d'échantillon 4.1 Risque client, risque fournisseur Il existe deux types de risque pour le contrôle par échantillon : - Le risque client (risque β) est la probabilité, pour un plan d'échantillonnage donné, d’accepter un lot alors qu’il est mauvais. - Le risque fournisseur (risque α) est…, de se voir refuser un lot considéré comme mauvais alors qu’il est bon. Il est délicat de déterminer facilement le plan qui convient aux deux risques. L’utilisation de tables standard nous permet de définir le plan d'échantillonnage, c.à.d. de déterminer :  la taille n de l’échantillon ;  le critère d’acceptation c (ou k) (le nombre de défectueux admis dans l’échantillon avant de rejeter le lot). Exemple : Pour une production d’agrume, supposons que nous acceptions des lots dont le taux de défectueux p0= 2%, sur la base d’un contrôle du diamètre, et que ceux dont le taux p1 =12%, seront rejetés. En vous aidant de la table déterminer la taille de l’échantillon et le nombre de défectueux autorisés. L'utilisation du tableau nous permet de trouver n=40 et c=2 à partir des deux valeurs de p0 et p1, avec un risque client de 10% et un risque fournisseur de 5%. Remarque : La méthode proposée ne prend pas en compte pour la taille de l’échantillon, la taille du lot 4.2 Niveau de qualité acceptable Niveau de qualité acceptable (NQA): le pourcentage maximum p0 d’individus défectueux d’un lot qui peut être considéré comme satisfaisant en tant que moyenne d’un processus. Il est déterminé par un accord commun entre le fournisseur et le client. Dans la pratique, lorsque la taille des lots, le niveau de contrôle et le NQA sont définis, on peut déterminer à l'aide de tables la taille des échantillons et le nombre de défectueux dans l’échantillon au-delà duquel on va refuser le lot. Exemple d’utilisation de tables standard pour un plan simple. Contrôle de lots de 4 000 pièces niveau de contrôle II avec un NQA de 1%. Déterminer la taille de l’échantillon et les critères d’acceptation et de rejet. Réponses : La première table correspond à un niveau de contrôle II (le plus utilisé). Elle permet de déterminer la lettre code (L) ainsi que la taille de l'échantillon : n=200. La deuxième table nous permet de déterminer à partir de la lettre code et du NQA (1%) les critères A d'acceptation et R de rejet : A=5 et R=6. Cela signifie que pour valider le lot nous allons contrôler un échantillon de 200 pièces. Si l'échantillon comporte A (5) ou moins de A pièces défectueuses le lot sera accepté et si l'échantillon comporte R (6) ou plus de R pièces défectueuses le lot sera refusé. 4.3 Plans de contrôle Lorsque les risques et les niveaux de qualité sont choisis par un accord commun entre client et fournisseur, il faut déterminer le type de plan de contrôle : Plan de contrôle simple Il consiste à prélever un échantillon de n individus et à contrôler le nombre k de défectueux. Puis en fonction de deux critères A (acceptation du lot) et R (critère de rejet), de rejeter ou d'accepter le lot. Plans doubles Le principe est identique mais on donne une 2ème "chance" avant de rejeter le lot en prélevant un 2ème échantillon 4.4 Contrôle réduit, contrôle renforcé Les interprétations des résultats des contrôles de réception permettent une classification des fournisseurs. Si un fournisseur est douteux quant à la qualité de ses produits, le client pratiquera un contrôle renforcé, dans le cas contraire on utilisera un plan réduit. La norme prévoit pour le passage entre les différents plans : 5. Maîtrise Statistique des Procédés 5.1 M.S.P. et exigences ISO  La norme exige que tous les procédés de production qui ont une incidence sur la qualité du produit fini soient mis en œuvre dans des conditions maîtrisées (sous contrôle).  La norme exige que des contrôles et essais soient effectués aux différentes étapes du procédé pour assurer la conformité avec les exigences spécifiées.  La norme exige que l'entreprise conserve des enregistrements qui serviront à démontrer la conformité du produit aux exigences spécifiées.  La norme exige que des techniques statistiques appropriées soient utilisées pour vérifier l'aptitude des procédés et les caractéristiques du produit. Vérification de la qualité :  l'inspection à 100% où toutes les pièces produites ;  plan d'échantillonnage à la base conçu pour accepter un lot de produits avec un certain nombre de produits non conforme ;  l'inspection automatisée.  Ces méthodes présentent le même problème majeur : elles mettent l’accent sur la détection des produits défectueux plutôt que de se concentrer sur la prévention.  MSP 5.2 Définition d’un processus D’après ISO 9000 :  Ensemble d’activités corrélées ou interactives qui transforme des éléments d’entrée en éléments de sortie.  Ensemble de fonctions ordonnées et séquentielles, chacune servant à satisfaire un besoin particulier dans le contexte global de réaliser ce bien ou ce service L’analyse descriptive du processus Pour chaque activité unitaire uploads/Management/ maitrise-statistique-des-procedes-et-six-sigma-1-histoire.pdf