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MaîtriseMaîtriseStatistiqueStatistique
des Processusdes Processus
Approche opérationnelleApproche opérationnelle
2
But de la formation But de la formation
Fou rn ir des é lém en ts de m é thodo log ie pou r perm e ttre aux étudiants, à l’issue de la form ation , de :
• M ettre en œ uvre la M SP sur un processus défin iet
• P ilo ter un projet de m ise en p lace de la M SP sur un site de production
3
• Généralités• Rappel des concepts de base
• Dispersion de la fabrication• Normalité de la distribution• Spécifications du produit
• Pilotage d’un processus par la MSP• Notion de pilotage d’un processus• Mise en place de la MSP sur un processus défini• Analyse d’une carte de contrôle
• Réalisation et interprétation des analyses de capabilité• Mise en place de la MSP sur un site de production• Références bibliographiques
Programme de la formationProgramme de la formation
4
Généralités
• Rappel des concepts de base• Pilotage d’un processus par la MSP• Réalisation et interprétation des analyses de
capabilité • Mise en place de la MSP sur un site de production• Références bibliographiques
Programme de la formationProgramme de la formation
5
GénéralitésGénéralités
Evolution de la demande des clients sur les dernières décennies
Logique de conformité
Des produits conformes au cahier des charges
Des prix alignés sur le marché
Log ique d ’an tic ipa tion
Moins de 50 ppm de produits défectueux sur une année
Un engagem ent constant de réduction des coûts
Une prestation de service irréprochab le
Une grande réactiv ité
6
GénéralitésGénéralités
Evolution des stratégies de contrôle chez les producteurs
Le contrôle avant expéditionLe contrôle avant expédition Contrôle final sur le produit fini
À 100 % Ou contrôle statistique par échantillonnage
Zéro défaut pas toujours assuré Coûts importants de rebuts
Le con trô le in ter opéra tionsLe con trô le in ter opéra tions Con trô le aux phases essen tie lles du p rocessus par des con trô leu rs ~10% des effectifs productifs dédiés aux contrô les D ifficu lté de déterm iner les responsab ilités en cas de défaut Fa ib le réactiv ité
L’autocontrôleL’autocontrôle L’opérateur est responsable de la qualité de
sa fabrication La non qualité est stoppée où elle est
produite: limitation des coûts internes Réactivité et prévention des défauts
7
GénéralitésGénéralités
Q u’est-ce que la M SP ?
Maîtrise Statistique des Processus C ’est un ou t il de p ilo tage e t d ’am é lio ra t ion des p rocessus de réa lisa t ion
C’est une m éthode de prévention qu i utilise les statistiques pour détecter les prem iers s ignes de dégradation d ’un processus
8
GénéralitésGénéralités
Q uelle est le but de la M SP ?
La M SP v ise à p ilo ter le processus, c ’est-à-d ire détecter des s ituations anorm ales pour réagir au p lus tôt. C ’est un outil d ’autocontrô le.
La M SP v ise éga lem ent à identifie r les causes d ’anom alies pour les supprim er.
9
GénéralitésGénéralités
Pourquoi la M SP revient-e lle en force ?
Augm entation des ex igences c lient On ne par le p lus en % m a is en ppm
Em ergence du référentie l autom obile TS 16949 L’utilisation du M SP est précon isée pour la m aîtrise des cotes critiques identifiées dans le processus de conception
Déplo iem ent de la m éthode 6
Le M SP fa it partie des outils du 6, la m éthode étant basée sur l’exp lo itation de données factuelles à travers la statistique
10
• Généralités
Rappel des concepts de base
• Pilotage d’un processus par la MSP• Réalisation et interprétation des analyses de
capabilité • Mise en place de la MSP sur un site de production• Références bibliographiques
Programme de la formationProgramme de la formation
Rappel des concepts Rappel des concepts de basede base
Dispersion de la fabricationDispersion de la fabrication
12
La d ispersion est nature lle dans tous les processus.
Les causes de d ispersion se rangent dans les 6M6M :
Rappel des concepts de baseRappel des concepts de baseDispersion de la fabricationDispersion de la fabrication
Mesure
MatièreMilieuMéthodes
Main d’oeuvreMatériel
Aptitude
Répétabilité MaintenanceMotivation
Machine
CompositionLot de fabrication
Hygrométrie
Température
Pression
Outillage
Support
ForceVitesse
Courant
Expérience
Qualification Dispersion de la
fabrication
13
.
• Petites variations liées aux composants
• Variation cyclique de température dans une journée
• Précision de la machine
• Variation des propriétés de la matière première dans un même lot
• Etc ...
Loi normale
Causes de variations naturelles: aléatoires
Distribution perturbée, non normale
Causes de variations accidentelles : assignables
• Casse d’outil
• Usure
• Non conformité composants
• Non conformité matière
• Non respect des modes opératoires
• Outil de mesure défectueux
• Etc ...
Les causes de va r ia t ion qu i constituen t la d ispe rs ion peuvent être nature lles ou accidente lles:
Rappel des concepts de baseRappel des concepts de baseDispersion de la fabricationDispersion de la fabrication
14
Ob jectif de la MSP
Supp r im e r les var ia tions acc iden te lles Réduire les variations a léato ires
Pour ce la on cherche à détecter les variations accidente lles, e t supprim er leur(s) cause(s):
So it en obse rvan t le produ it (on su rve ille l’e ffe t)
Soit en surve illant les causes de variation connues
Rappel des concepts de baseRappel des concepts de baseDispersion de la fabricationDispersion de la fabrication
Normalité de la distributionNormalité de la distribution
Rappel des concepts Rappel des concepts de basede base
16
H ypothèses de base de la M SPLe fonctionnem ent du processus peut être représenté par une LOI NORM ALELOI NORM ALE, au m oins su r une très courte échelle de tem ps.
Les évènem ents sont reproductib les: production en m oyenne et grande série .
Rappel des concepts de baseRappel des concepts de baseNormalité de la distributionNormalité de la distribution
17
Sign ification de la norm alité
U ne d istribution su it une lo i norm ale ou lo i de G auss quand les variations qu i constituent la d ispersion sont liées :
à une m u lt itude de causes a léa to ires qui sont constam m ent présentes où chaque cause est indépendante et où les effets ind iv iduels de chaque cause sont fa ib les
Une cause ne doit pas deven ir prépondéran te par rapport aux autres
Rappel des concepts de baseRappel des concepts de baseNormalité de la distributionNormalité de la distribution
18
D1 D1 D2
D2
Comparaison de distributionsComparaison de distributions
Pour comparer deux distributions il faut connaître :
La largeur de la base, c’est-à-dire la DISPERSIONDISPERSION La POSITIONPOSITION de la distribution
Rappel des concepts de baseRappel des concepts de baseNormalité de la distributionNormalité de la distribution
19
Caractérisation d’une distribution : Caractérisation d’une distribution : POSITIONPOSITION
Graphiquement, la position de la cloche est donnée par l’axe de symétrie (médiane) qui passe également par le sommet (mode) de la cloche.
On peut également calculer la position de la distribution par la MOYENNEMOYENNE
X = Xi
N
N = nombre de mesures
Mode = Médiane = Moyenne
Rappel des concepts de baseRappel des concepts de baseNormalité de la distributionNormalité de la distribution
20
Caractérisation d’une distribution : Caractérisation d’une distribution : DISPERSIONDISPERSION
Etendue
La dispersion peut être représentée par la largeur de la base de la cloche.
On calcule l’étendue : R = maximum – minimum
Rappel des concepts de baseRappel des concepts de baseNormalité de la distributionNormalité de la distribution
21
Caractérisation d’une distribution : Caractérisation d’une distribution : DISPERSIONDISPERSION
Moyenne = X
Xi
On peut calculer l’ ECART-TYPEECART-TYPE de la distribution : distance moyenne de la courbe de distribution par rapport à la moyenne
n = ( Xi - X )2
N
Plus de 30 mesures
n-1 =S = ( Xi - X )2
N -1
Moins de 30 mesures (écart type estimé)
Rappel des concepts de baseRappel des concepts de baseNormalité de la distributionNormalité de la distribution
22
Vér ifica tion de la norm a lité d ’une d istr ibu tion (1/2) L’h istog ramm e m on tre une d istr ibu tion sym é tr ique , en fo rm e de c loche au tou r du m ode .
Nombre ou % d’individus par classe
Valeurs mesurées découpées en classes de taille égale
Distribution de la population
Loi normale
Rappel des concepts de baseRappel des concepts de baseNormalité de la distributionNormalité de la distribution
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Vérification de la norm alité d ’une d istribution (2/2) Les points sont a lignés sur la dro ite de Henry
Pap ie r gausso-a r ithm é t ique: fréquences cum u lées / cen tres de c lasses
Le test de ² est sign ificatif
Les coeffic ients de form e aplan issem ent et d issym étrie sont égaux à : Aplan issem ent 3
Dissym étrie 0
Rappel des concepts de baseRappel des concepts de baseNormalité de la distributionNormalité de la distribution
24
Propriétés de la lo i norm ale Echantillonnage représentatif
Pou r ob ten ir une im age de la popu la t ion à pa rt ir d ’un échan t illon
A partir de n ≥ 30 on peut estim er la form e de la d istribution
La positionposition est identique
La dispersiondispersion est inférieure pour l’échantillon que pour la population
Totalité de la population
30 mesures minimum
Rappel des concepts de baseRappel des concepts de baseNormalité de la distributionNormalité de la distribution
25
Les 6Les 6
On assimile la dispersion totale à 6 écarts-type, ce qui représente 99.73 % des valeurs.
Pourcentages de valeurs comprises dans l’intervalle
24
6
8
-4 -3 -2 -1 +1 +2 +3 +4
68.26%
95.44%
99.73%
99.994%
P rop r ié tés de la lo i no rm a leP rop r ié tés de la lo i no rm a le Répa rt it ion de la popu la t ion
Rappel des concepts de baseRappel des concepts de baseNormalité de la distributionNormalité de la distribution
Spécifications du produitSpécifications du produit
Rappel des concepts Rappel des concepts de basede base
27
Les spécifications tradu isent le cah ier des charges
Spécifica tion = Valeur nom ina le
La va leur nom ina le est généra lem ent la valeur idéale de la caractéristique, pour laquelle le produ it aura la m eilleure perfo rm ance en utilisation
Dessiné par : gm Vérifié par : ym
8.60 ± 0.06
Indice A : Création 08/08/00
Société EUROPE SA
Référence N° 258/FR Opération N° 10
Désignation : axe sphérique Matière : XXXX
Echelle : Date : 08/08/00
+ Tolérance supérieure
- Tolérance inférieure
Rappel des concepts de baseRappel des concepts de baseSpécifications du produitSpécifications du produit
28
Diamètre
CibleTi Ts
DiamètreDiamètre
Pour répondre au besoin du client, il ne suffit pas que la fabrication soit conforme à la spécification. Il faut également une distribution :
Suivant une loi normale Centrée sur la valeur cible Avec une dispersion minimale
Rappel des concepts de baseRappel des concepts de baseSpécifications du produitSpécifications du produit
29
• Généralités• Rappel des concepts de base
Pilotage d’un processus par la MSP
• Réalisation et interprétation des analyses de capabilité
• Mise en place de la MSP sur un site de production• Références bibliographiques
Programme de la formationProgramme de la formation
Pilotage d’un Pilotage d’un processus par la MSPprocessus par la MSP
La notion de pilotageLa notion de pilotage
31
P ilo ter un p rocessus s ign ifie :
1 . Surveiller l’évo lution du processus en tem ps rée l
?
?
?
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
La notion de pilotageLa notion de pilotage
32
Piloter un processus sign ifie :
2. Détecter des situations anorm ales (apparition de causes assignab les)
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
La notion de pilotageLa notion de pilotage
33
Piloter un processus sign ifie :
3. Réag ir au p lus tôt pour m ainten ir la production dans des lim ites acceptab les
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
La notion de pilotageLa notion de pilotage
34
Piloter un processus sign ifie :
4. Identifie r et supprim er les causes assignables pour am éliorer le processus
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
La notion de pilotageLa notion de pilotage
35
1- Surveiller l’évolution du processus
Pré lèvem ent d’un échantillon afin d ’avo ir une m eilleure im age de la popu lation
Le prélèvement d’une seule pièce peut conduire à dérégler un processus bien réglé ou à ne pas
régler lorsque c’est nécessaire
??
?
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
La notion de pilotageLa notion de pilotage
36
1- Surveiller l’évolution du processus Fréquence de prélèvement en fonction :
De la stabilité du processus De la fréquence de variation des 6M De la possibilité de prélèvement (fin de lot, etc.) Du coût du contrôle (contrôle destructif ?)
Taille de prélèvement en fonction : Du taux de production Du coût du tri des pièces entre 2 prélèvements, rebuts, retouches Des contraintes de production Du coût et de la durée du contrôle
??
?
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
La notion de pilotageLa notion de pilotage
37
1- Surveiller l’évolution du processus
Echantillon 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 111 59 58 60 60 58 56 59 59 58 592 59 59 60 60 59 59 60 60 59 603 60 59 60 61 59 59 61 61 59 604 60 60 60 61 59 60 61 61 61 625 62 60 62 63 62 61 61 62 61 62
Total 305 297 295 302 303 298 303 0Moyenne 61 59,4 59 60,4 60,6 59,6 60,6 0Etendue 3 4 5 2 3 3 3 0
66656463626160595857565554
87654321
MO
YE
NN
EE
TE
ND
UE
??
?
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
La notion de pilotageLa notion de pilotage
Enregistrement graphique afin de visualiser les tendances
Suivi des paramètres de position et de dispersion pour caractériser le prélèvement
38
Le cumul des échantillons pris en cours de fabrication permet de reconstituer l’image de la fabrication
66656463626160595857565554
87654321
MOYENNE
ETE
ND
UE
Moyenne de la fabrication=
moyenne des moyennes des échantillons
Dispersion estimée de la population = 6s=
estimée à partir de la moyenne des étendues des échantillons
6s = 2.61 R2.61 = coefficient pour un échantillon de 5 pièces2 pièces ---> 5.323 pièces ---> 3.544 pièces ---> 2.916 pièces ---> 2.37
X = x
Nbre d’échantillons
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
La notion de pilotageLa notion de pilotage
39
2- Détecter des situations anormales
Les LIMITES DE CONTRÔLELIMITES DE CONTRÔLE permettent de délimiter la zone de normalité d’un processus Elles sont définies à partir de la moyenne et la dispersion réelle observées sur le processus :
La moyenne X et l’étendue R ne doivent pas avoir une dispersion supérieure à 6 fois leur écart-type observé (établi pour un processus stable)
Elles ne prennent pas en compte la spécification
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
La notion de pilotageLa notion de pilotage
40
2 - Dé tecter des s itua tions anorm a les
2 1.880 3.267 -
3 1.023 2.574 -
4 0.729 2.282 -
5 0.577 2.114 -
6 0.483 2.004 -
7 0.419 1.924 0.076
8 0.373 1.864 0.136
n A2 D4 D3
Pour la moyenne : LCI = X - A2.R
LCS = X + A2.R
Pour l’étendue : LCI = D3.R
LCS = D4.R
Exemple d’une carte X, R
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
La notion de pilotageLa notion de pilotage
41
3- Réagir au plus tôt En utilisant des règles statistiques
signifiant la présence de causes assignables :
n°1 : Un point (X ou R ) en dehors des limites de contrôle
n°2 : 7 points consécutifs (X ou R) au dessus ou en dessous de la valeur
moyenne
n°3: 7 points consécutifs (X ou R) croissants ou décroissants
LCI
LCS
LCI
LCS
LCI
LCS
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
La notion de pilotageLa notion de pilotage
42
4- Identifier et supprimer les causes assignables
En enregistrant systématiquement tous les évènements se produisant sur les 6M
Et en analysant périodiquement les relevés pour faire la corrélation entre les effets et les causes
Relevé d’interventions
Date N° éch. Cause réglage Obsv.
15.02 12 casse fil -45g .
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
La notion de pilotageLa notion de pilotage
Pilotage d’un Pilotage d’un processus par la MSPprocessus par la MSP
Mise en place de la MSP Mise en place de la MSP sur un processus définisur un processus défini
44
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini Préparation du processus
Choix des caractéristiques représentatives du processus
Vérification de l’aptitude du moyen de contrôle
Vérification de la capabilité du procédé : Cm, Cmk
Observation du procédé (carte sans limites)
Création de la carte de contrôle
Pilotage du processus par la MSP
Détection des situations hors contrôle
Mise sous contrôle du processus
Réduction de la variabilitéAnalyse des 6MAnalyse de la variancePlans d’expérience
Optimisation du processus
Processus capable : Cp, Cpk
Optimisation des fréquences de contrôle
Décision de maintenir ou non la carte
Préparation des ressources• Humaines
Acteurs, rôle, formation …
• Matérielles Moyens de contrôle, logiciel MSP …
• InformationnellesDocumentation, indicateurs …
45
Cho ix des caractér istiques rep résen ta tives du p rocessus E lles son t cohé ren tes avec l’ob jectif dé fin i Elles sont m esurab les ou qua lifiab les Elles son t représentatives du processus ou des 6M On peut réagir en tem ps rée l sur le processus sélectionné
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini Préparation du processus
Choix des caractéristiques représentatives du processusChoix des caractéristiques représentatives du processus
Vérification de l’aptitude du moyen de contrôle
Vérification de la capabilité du procédé : Cm, Cmk
Observation du procédé (carte sans limites)
Création de la carte de contrôle
46
Type d’évènem ent Efficacité de la détection Changem en t de pos ition Contrô le par pré lèvem ent d ’1 pc Changem ent de d ispersion MSP (su iv i de la dispers ion) Dérive progressive M SP Défaut in term ittent Contrô le 100 % Défaut a léato ire révers ib le Contrô le 100 %
Orig ine: H istorique: réclam ations, rebuts, ana lyses de capab ilité , e tc. AM DEC produit, processus Plan d ’expérience …
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini
47
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini Préparation du processus
Choix des caractéristiques représentatives du processus
Vérification de l’aptitude du moyen de contrôleVérification de l’aptitude du moyen de contrôle
Vérification de la capabilité du procédé : Cm, Cmk
Observation du procédé (carte sans limites)
Création de la carte de contrôle
Vérification de l’aptitude du m oyen de contrôle Étude préa lab le à toute étude de capabilité Pour s ’assurer que l’on sa it contrô ler ce que l’on veut m aîtriser Prend en com pte p lusieurs aspects :
La justesse La répétab ilité La reproductib ilité
48
Valeur vraie
Exactitude
La justesse
Différence entre la moyenne des valeurs observées et la moyenne réelle ou valeur vraie.
La valeur vraie est une valeur de référence acceptée pouvant être déterminée par étalon.
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini
49
La répétabilité
Dispersion de la mesure quand un même opérateur utilisant le même outil et la même méthode de mesure dans les mêmes conditions d’environnement, mesure la même caractéristique sur les mêmes pièces.
Valeur vraie
Répétabilité
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini
50
La rep roduct ib ilité
Variation de la m oyenne des m esures réa lisées par des opérateurs d ifférents utilisant le m êm e instrum ent et la m êm e m éthode pour m esurer la m êm e caractéristique sur le m êm e lot de p ièce.
Valeur vraie
Opérateur 1
Opérateur 2
Opérateur 3
Reproductibilité
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini
51
Méthode FordMéthode FordEtude de niveau 1: justesse & répétabilitéEtude de niveau 1: justesse & répétabilité
Cg traduit la répétabilité et Cgk la justesse
Le critère d’acceptation est Cg et Cgk > 1 c’est-à-dire une dispersion liée à la mesure et un écart à la valeur vraie de 15 % maximum de l’intervalle de tolérance
6 sappareil
Cg = 15% Tolérance
Cgk = min [(Xétalon+ 0.5 x 0.15 x Tolérance) – Xappareil ; Xappareil - (Xétalon - 0.5 x 0.15 x Tolérance)]
3 sappareil 3 sappareil
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini
52
Méthode FordMéthode FordEtude de niveau 2 : répétabilité et reproductibilité R&REtude de niveau 2 : répétabilité et reproductibilité R&R
Si R&R 20, le moyen de contrôle est adapté Si 20 < R&R 30, il est acceptable Si R&R > 30, il est inadapté
La dispersion totale liée à la mesure doit être inférieure à 30 % de l’intervalle de tolérance
Plus le processus est capable, plus il est indiqué de remplacer dans la formule l’intervalle de tolérance par 6
R&R = Répétabilité² + Reproductibilité²
Tolérance
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini
53
Vér ifica tion de la capab ilité du p rocédé Product ion de 30 pc consécu tives Vérification de la norm alité de la d istribution Calcu l des capab ilités courtes : Cm & Cm k
On do it ê tre capab le à cou rt te rm e c ’est-à -d ire Cm >1 .66 On do it ê tre cen tré c ’est-à-d ire Cm k > 1.66 ou à défaut avo ir une possib ilité d ’a justem ent
Défin ition et réa lisation des actions correctives si besoin
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini Préparation du processus
Choix des caractéristiques représentatives du processus
Vérification de l’aptitude du moyen de contrôle
Vérification de la capabilité du procédé : Cm, CmkVérification de la capabilité du procédé : Cm, Cmk
Observation du procédé (carte sans limites)
Création de la carte de contrôle
54
O bservation du procédé (carte sans lim ites) Choisir le type de données : m esure ou a ttribut Produ ire et réco lter les données à fréquence rapprochée pendant une durée perm ettan t d ’observer des variations pour les 6M
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini Préparation du processus
Choix des caractéristiques représentatives du processus
Vérification de l’aptitude du moyen de contrôle
Vérification de la capabilité du procédé : Cm, Cmk
Observation du procédé (carte sans limites)Observation du procédé (carte sans limites)
Création de la carte de contrôle
55
Création de la carte de contrô le Sélectionner le type de carte Défin ir le p lan d ’échantillonnage (ta ille d ’échantillon et fréquence) à partir de la carte d ’observation Calcu ler les lim ites de contrô le pré lim inaires d ’après les données de la carte d ’observation Défin ir le p lan de réaction pré lim ina ire pour les d iffé rentes s ituations hors contrô le
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini Préparation du processus
Choix des caractéristiques représentatives du processus
Vérification de l’aptitude du moyen de contrôle
Vérification de la capabilité du procédé : Cm, Cmk
Observation du procédé (carte sans limites)
Création de la carte de contrôle
56
* D3 et D4 dépendent du nombre d’échantillon pris en compte dans le calcul de l’étendue glissante.
Pour Xi :
Pour R : LCIR = *
LCSR = *
Carte aux valeurs individuelles /
Etendues glissantes
Carte (X,R)
Carte ( X,S )
•Pas de prélèvements consécutifs possibles (T°C)•Tests destructif•Excellente capabilité machine (Cm>7)
•Utilisation d’un logiciel•Taille d’échantillon n > 10•Mieux que carte (X, R) dans le sens où la détection de la détérioration de la capabilité sera plus efficace.
Pour X :
Pour R : LCIR =
LCSR =
Pour X :
Pour S : LCIS =
LCSS =
•Appropriée pour les cartes manuelles •Taille d ’échantillon n 10
3X
RD4
2 RAX
SAX 3
3 SB
4 SB
3RD
3RD
RD4
Sélectionner le type de carteSélectionner le type de carteCartes de contrôle aux mesuresCartes de contrôle aux mesures
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini
57
n A2 D3 D4 A3 B3 B4
2 1.880 - 3.267 2.659 - 3.267
3 1.023 - 2.574 1.954 - 2.568
4 0.729 - 2.282 1.628 - 2.266
5 0.577 - 2.114 1.427 - 2.089
6 0.483 - 2.004 1.287 0.030 1.970
7 0.419 0.076 1.924 1.182 0.118 1.882
8 0.373 0.136 1.864 1.099 0.185 1.815
9 0.337 0.184 1.816 1.032 0.239 1.761
10 0.308 0.223 1.777 0.975 0.284 1.716
Sélectionner le type de carteSélectionner le type de carteCartes de contrôle aux mesuresCartes de contrôle aux mesures
Coefficients utilisés dans les formules de limites de contrôle
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini
58
Carte np : nbre de non conformes
Carte p : % de non conformes
Echantillon avec n
constant
Carte c : nbre de défauts
Carte u : nbre moyen de défauts
par pièce
Echantillon avec n variable
Echantillon avec n
constant
Echantillon avec n variable
)1(3 pnpnp -±
Quand les mesures ne sont pas possibles
Peut être applicable sur beaucoup de processus
Données faciles à obtenir (utilisation de calibre)
Données souvent déjà disponibles
Tailles d’échantillon plus large
Ne peut pas visualiser les changements de variation
in
ppp
)1(3
-±
cc 3±
in
uu 3±
Sélectionner le type de carteSélectionner le type de carteCartes de contrôle aux attributsCartes de contrôle aux attributs
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini
59
Sélectionner le type de carteSélectionner le type de carteAutres cartes de contrôleAutres cartes de contrôle
Il existe d’autres cartes pour les dérives très lentes qui vont permettre de : Détecter de petits écarts par rapport à la cible Suivre les valeurs individuelles dans le cas de processus continus
Carte CUSUM (Cumulative Sum - Sommes cumulées des écarts à une référence) Fréquemment utilisées dans les industries de procédés continus comme la chimie, l’agro-alimentaire ou pour la surveillance de paramètres de processus
Carte EWMA (Moyenne mobile à pondération exponentielle) Permettent de prendre en compte l’historique récent
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini
60
Soit M le nombre moyen de pièces fabriquées entre deux réglages successifs.
La proportion q de pièces à prélever peut être estimée comme :
où : n est la taille de l ’échantillon prélevé
N est le nombre de pièces produites entre deux échantillonnages
Donc, la fréquence d ’échantillonnage peut s ’exprimer par un prélèvement de n pièces toutes les pièces.
N/nM/nq ==
nMN=
Définir le plan d’échantillonnageDéfinir le plan d’échantillonnageRègle de R. CAVE pour déterminer la fréquenceRègle de R. CAVE pour déterminer la fréquence
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini
61
Définir le plan d’échantillonnageDéfinir le plan d’échantillonnageComplément pour le calcul de la taille d’échantillon pour la carte (X,R)Complément pour le calcul de la taille d’échantillon pour la carte (X,R)
2
3
3
uPCm
un
Cm Capabilité machine
u Variable réduite associée au risque de ne pas détecter un déréglage
uP Variable réduite associée au % hors tolérances accepté
n = Taille d’échantillon
Exemple
Capabilité 1,75 pour un risque de 95%
u = 100-95 = 5 % => table = 1,64uP = 0.1% de défaut = 0,001 => table = 3,09
Taille d’échantillon n = 4.6, soit 5 pièces
Efficacité Valeurs de u Valeurs de uP pour de la détection 1ppm 0.0032% 0.1% 0.135%
99% 2,33 6 4 3,09 395% 1,64 6 4 3,09 3
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini
62
Définir le plan d’échantillonnageDéfinir le plan d’échantillonnage
En pratique on choisit :
• Une fréquence de contrôle au moins 4 fois supérieure à l’occurrence des changements dans le processus (d’après la carte d’observation)
• Une taille d’échantillon comprise entre 2 et 10 maximum
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini
63
Calculer les limites de contrôleCalculer les limites de contrôle
Calculer X
Calculer R
Calculer les limites de contrôle pour le paramètres de position et de dispersion En fonction de la carte choisie En fonction de la taille d’échantillon
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini
64
Définir le plan de réaction préliminaireDéfinir le plan de réaction préliminaire
A partir des règles de pilotage de la MSP
A partir des observations de la carte d’observation
A partir d’analyses a priori AMDEC Plans d’expérience …
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini
65
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini Préparation du processus
Choix des caractéristiques représentatives du processus
Vérification de l’aptitude du moyen de contrôle
Vérification de la capabilité du procédé : Cm, Cmk
Observation du procédé (carte sans limites)
Création de la carte de contrôle
Pilotage du processus par la MSP
Détection des situations hors contrôle
Mise sous contrôle du processus
Réduction de la variabilitéAnalyse des 6MAnalyse de la variancePlans d’expérience
Optimisation du processus
Processus capable : Cp, Cpk
Optimisation des fréquences de contrôle
Décision de maintenir ou non la carte
Préparation des ressources• Humaines
Acteurs, rôle, formation …
• Matérielles Moyens de contrôle, logiciel MSP …
• InformationnellesDocumentation, indicateurs …
66
P ilo tage du p rocessus par la MSP
U tilisa tion de la carte de con trô le Co llecte des données dans la carte Renseignem ent du journa l de bord Application des règ les de p ilo tage Application du plan de réaction lors des situations hors contrô le Enreg istrem ent des actions correctives dans le journa l de bord
Analyse de la carte de con trô le
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Mise en place de la MSP sur un processus défini Mise en place de la MSP sur un processus défini
Pilotage d’un Pilotage d’un processus par la MSPprocessus par la MSP
Analyse Analyse d’une carte de contrôled’une carte de contrôle
68
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Analyse d’une carte de contrôleAnalyse d’une carte de contrôlePréparation du processus
Choix des caractéristiques représentatives du processus
Vérification de l’aptitude du moyen de contrôle
Vérification de la capabilité du procédé : Cm, Cmk
Observation du procédé (carte sans limites)
Création de la carte de contrôle
Pilotage du processus par la MSP
Détection des situations hors contrôle
Mise sous contrôle du processus
Réduction de la variabilitéAnalyse des 6MAnalyse de la variancePlans d’expérience
Optimisation du processus
Processus capable : Cp, Cpk
Optimisation des fréquences de contrôle
Décision de maintenir ou non la carte
Préparation des ressources• Humaines
Acteurs, rôle, formation …
• Matérielles Moyens de contrôle, logiciel MSP …
• InformationnellesDocumentation, indicateurs …
69
Les m issions d ’analyse Vérifie r périod iquem ent que le processus est sous contrô le
Le p lan d ’échantillonnage est adapté et app liqué Les règ les de p ilo tage sont adaptées et app liquées Le journal de bord est correctem ent renseigné Les actions prises sont efficaces: les capab ilités processus sont > à 1 .33 Les lim ites de contrô le sont recalcu lées lorsque nécessaire
Am éliorer le processus En identifiant et supprim ant les causes des s ituations hors contrô le
A l’a ide du journal de bord En fa isant des tests com plém enta ires s i nécessa ire
En rédu isant la variab ilité due aux causes a léato ires En optim isant le con trô le
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Analyse d’une carte de contrôle Analyse d’une carte de contrôle
70
La dém arche d ’analyse Identification des s ituations hors contrô le Recherche des causes dans les 6M Vérification de la cause: observation Recherche des actions correctives Mise en p lace des actions Vérification de l’e fficacité des actions
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Analyse d’une carte de contrôle Analyse d’une carte de contrôle
71
Les points à ba layer dans l’analyse Y a-t- il des points en dehors des lim ites de contrô le ?
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Analyse d’une carte de contrôle Analyse d’une carte de contrôle
R
X
LCS
LCI
LCS
R
X
LCS
LCI
LCS
72
Les points à balayer dans l’analyse Le processus est-il bien centré sur la cible ?
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Analyse d’une carte de contrôle Analyse d’une carte de contrôle
R
X
LCS
LCI
LCS
73
Les points à balayer dans l’analyse Peut-on observer des tendances ?
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Analyse d’une carte de contrôle Analyse d’une carte de contrôle
R
X
LCS
LCI
LCS
R
X
LCS
LCI
LCS
74
Les points à balayer dans l’analyse Le processus a-t-il changé ?
R
X
LCS
LCI
LCS
R
X
LCS
LCI
LCS
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Analyse d’une carte de contrôle Analyse d’une carte de contrôle
75
Ind ica teu rs d ’e fficac ité de la MSP Les capab ilités p rocessus Cp e t Cpk
Ca lcu lées à partir des re levés de la ca rte de con trô le Un processus capab le a un Cp et un Cpk supérieurs à 1 .33
L’ind ica teur de perte Cpm qu i inc lu t position et dispersion
Cpm = Cp
1+ 9 (Cp-Cpk)²
Un processus stab le e t centré a un Cpm > 1.33
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Analyse d’une carte de contrôle Analyse d’une carte de contrôle
76
Indicateurs d ’efficacité de la M SP Les ind icateurs de rendem ent
Rs: Rendem ent de stab ilité (% ) ind ique les variations de consigne
Rs= D ispers ion instantanée x 100 = Cm x 100 > 75 %
Dispers ion tota le Cp
Rr: Rendem ent de rég lage (% ) ind ique le centrage sur la cib le
Rr= Cpk x 100 > 75%
Cp
Pilotage d’un processusPilotage d’un processuspar la MSPpar la MSP
Analyse d’une carte de contrôle Analyse d’une carte de contrôle
77
• Généralités• Rappel des concepts de base• Pilotage d’un processus par la MSP
Réalisation et interprétation des analyses de capabilité
• Mise en place de la MSP sur un site de production• Références bibliographiques
Programme de la formationProgramme de la formation
78
ObjectifsObjectifs
Comparer les performances du processus avec la spécification pour:
Qualifier un procédé ou un processus avant sa mise en production : analyses de capabilité en développement
Evaluer le niveau de qualité de la fabrication
L’utilisation des capabilités repose sur l’hypothèse de normalité de la distribution
Réalisation et interprétation Réalisation et interprétation des analyses de capabilité des analyses de capabilité
79
INDICE DE CAPABILITEINDICE DE CAPABILITE
Ratio entre la performance demandée et celle réalisée par le processus ou le moyen.
INDICE DE DECENTRAGEINDICE DE DECENTRAGE
Le calcul de l’indice de capabilité ne permet pas de mettre en évidence un déréglage du processus ou de la machine..
3 décentrage = MIN ( ; )
3
X - Ti Ts - X
Ti Ts
6
Ti Ts
6
X
Ce que je veux
Ce que je peux
Intervalle de tolérance
Dispersion
Ts - Ti
6 Capabilité = = =
On a toujours Cpk ≤ Cp
Réalisation et interprétation Réalisation et interprétation des analyses de capabilité des analyses de capabilité
80
Capabilité machine et capabilité processusCapabilité machine et capabilité processus
Dispersion globale du processusDispersion instantanée de la machine
Moyenne
Temps
Tolérance
Tolérance
Réalisation et interprétation Réalisation et interprétation des analyses de capabilité des analyses de capabilité
81
Capabilité machine ou capabilité courte Cm et CmkCapabilité machine ou capabilité courte Cm et Cmk
Prise en compte de la dispersion de la machine uniquement. Les causes de dispersion liées au 5 autres M ne doivent pas être prises en compte.
C’est une dispersion calculée.
Effectuer un minimum de 30 mesures sur un temps court (variations faibles) sans échantillonnage :
• 1 seul lot de matière
• 1 seul opérateur
• Pas de réglages
Calculer l’écart type à partir de toutes les valeurs mesurées.
Cm et CmkMachine / outil
Matière
Main d ’oeuvre
Méthodes
Milieu
Mesure
Réalisation et interprétation des analyses de capabilité
82
Prélever plusieurs échantillons tout au long de la fabrication.
Estimer la dispersion totale à partir de la moyenne des étendues :
6S = 2.61 x R
(Pour des échantillons de 5 pièces)
Cp et Cpk
Machine / outil
Matière
Main d ’oeuvre
Méthodes
Milieu
Mesure
Capabilité processus ou capabilité longue Cp et CpkCapabilité processus ou capabilité longue Cp et Cpk
Prise en compte de la dispersion due à l’ensemble des 6M.
Cette dispersion globale est estimée.
Réalisation et interprétation des analyses de capabilité
83
6
TiTs
Cp > 1.33
Cpk < 1.33
6
TiTs
Cp < 1.33
Cpk < 1.33
6
TiTs
Cp > 1.33
Cpk > 1.33
Procédé capable, décentré Procédé non capable, décentré
Procédé capable et décentré
Réalisation et interprétation des analyses de capabilité
84
Ti Ts
6
6
6
Ti Ts
6
Ti Ts
Ti Ts
Cp = 1
Cpk = 1
Cp = 1.33
Cpk = 1.33
Cp = 1.67
Cpk = 1.67
Cp = 2
Cpk = 2
Hors tolérances
2700 ppm
Hors tolérances
0.002 ppm
Hors tolérances
0.6 ppm
Hors tolérances
63 ppm
Les capabilités permettent d’estimer le taux de défectueux
Réalisation et interprétation des analyses de capabilité
85
Cp0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 1,1 1,2 1,33 1,4 1,5 1,67 2 2,5 3 4
0,1 76.42 %
56.61 44,89 40,00 38.56 38.26 38.21 38.21 38.21 38.21 38.21 38.21 38.21 38.21 38,21 38.21 38.21 38,21 38.21 38.21
0,2 54.85 %
38,93 31.02 28.25 27.56 27,44 27,43 27,43 27,43 27,43 27,43 27,43 27,43 27.43 27.43 27.43 27,43 27.43 27.43
0,3 36.81 %
25.09 20,19 18,75 18,45 18,41 18,41 18,41 18,41 18,41 18,41 18,41 18,41 18,41 18,41 18,41 18,41 18,41
0,4 23.01 %
15.10 12.33 11.64 11.52 11,51 11,51 11,51 11,51 11,51 11,51 11.51 11.51 11.51 11.51 11.51 11.51
0,5 13.36 %
8.47 7.03 6.73 6,69 6.68 6.68 6.68 6.68 6.68 6.68 6.68 6.68 6.68 6.68 6.68
0,6 7.19 %
4.41 3.73 3.61 3.59 3.59 3.59 3.59 3.59 3.59 3.59 3.59 3.59 3.59 3.59
0,7 3.57 %
2.13 1.83 1.79 1.79 1.79 1.79 1.79 1.79 1.79 1.79 1.79 1.79 1.79
0,8 1.64 %
0,95 0,84 0,82 0,82 0,82 0,82 0,82 0,82 0,82 0,82 0,82 0,82
0,9 0.69 %
0,40 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35
Cpk 1 2700 ppm
1509 1363 1350 1350 1350 1350 1350 1350 1350 1350
1,1 967 ppm
532 485 484 483 483 483 483 483 483
1,2 318 ppm
165 160 159 159 159 159 159 159
1,33 63.43 ppm
38,22 33,32 33,05 32,21 32,21 32,21 32,21
1,4 26.71 ppm
14,15 13,36 13,35 13,35 13,35 13,35
1,5 6.80 ppm
3,42 3,40 3,40 3,40 3,40
1,67 0.574 ppm
0,287 0,287 0,287 0,287
2 0.002 ppm
0,001 0,001 0,001
2,5 0.0 ppm
0,0 0,0
3 0 ppm
0
4 % hors tolérances 0 ppm
IT
Réalisation et interprétation des analyses de capabilité
86
• Généralités• Rappel des concepts de base• Pilotage d’un processus par la MSP• Réalisation et interprétation des analyses de
capabilité
Mise en place de la MSP sur un site de production
• Références bibliographiques
Programme de la formationProgramme de la formation
Mise en place de la Mise en place de la MSP sur un site de MSP sur un site de
productionproduction
Stratégie & objectifsStratégie & objectifs
88
Pourquoi m ettre en p lace de la M SP ? Approche de type pro jet
Certification par rapport à un référentie l type TS 16949 Dém arche 6 Projet d ’entreprise …
Approche au cas par cas Dem andes clients
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Stratégie & objectifs Stratégie & objectifs
89
Q uel est l’objectif du projet ? Déplo iem ent d ’un outil
Sign ification: L’utilisation de la M SP est systém atique sur tous les processus de productionTout les acteurs de production savent u tiliser la M SP
Orig ine:Ex igence de m oyen par un référentie l, un client, une d irectionUtilisation d ’un log icie lObjectifs qua lité sur la non qualité produite
Ind icateurs de projet Nom bre de processus sous M SP Capabilités des équ ipem ents
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Stratégie & objectifs Stratégie & objectifs
90
Q uel est l’objectif du projet ? Déplo iem ent d’une cu lture
Sign ification:L’utilisation de la M SP répond aux besoins d ’am éliora tions identifiésLa M SP apporte des résu ltats opérationnelsLe n iveau de m aturité du site progresse en term e de M SP
Orig ine:Présence d ’un expertPro jet fa isant su ite à une prem ière expérience « cosm étique »Pro jet d ’entreprise in itié par la qualité
Ind icateurs de pro jet Nom bre de rela is M SP dans l’entreprise Ind icateurs de résu lta t opérationnels : coûts, productiv ité, réc lam ations, etc. Niveau de m aturité en M SP
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Stratégie & objectifs Stratégie & objectifs
91
M aturité d ’un site en term e de M SP Elle est fonction de :
L’im portance du dép lo iem ent dans l’entreprise Nom bre de processus sous SPC Nom bre de fonctions im pliquées
L’exp lo ita tion fa ite des cartes de con trô le Acqu is ition de données Analyse en tem ps rée l par l’opérateur Analyse périod ique Actions d ’am élioration issues des cartes
L’objet de la M SP Pilo tage du processus par le su iv i de param ètres produ it sensib les Pilo tage du processus par des param ètres produits s ign ificatifs de l’évolu tion du processus (cotes d ’usu re, po ids de pièces m ou lées
m assives, e tc.) Pilo tage du processus par des param ètres processus un iquem ent
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Stratégie & objectifs Stratégie & objectifs
Mise en place de la Mise en place de la MSP sur un site de MSP sur un site de
productionproduction
Organisation projetOrganisation projet
93
Structures projet
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Organisation projet Organisation projet
Comité de pilotage
Equipe projet
Equipes chantiers
Equipe de direction + chef de projet
Pluridisciplinaire avec des représentants des différents secteurs
Pluridisciplinaires et liées aux processus considérés
94
S tructu res p ro je t Com ité de p ilo tage
Com pos ition Equipe de d irection Chef de pro jet
Missions Défin ir la stratég ie Allouer les ressources hum aines et financières
Ritue l Suiv i d ’avancem ent m ensue l su ivant un agenda prédéfin i (1/2 h à 2 h) Validation de ja lons ou décis ions sur des po in ts b loquants au cas par cas
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Organisation projet Organisation projet
95
Structures projet Equipe projet
Com position Qualité Méthodes Production Bureau d ’études
Missions Elaborer et coordonner le p lan de dép lo iem ent
Comm un ica tion e t docum en ta tion M éthodolog ie & m odes de fonctionnem ent Form ation: m odalités, contenu, p lan de form ation , form ation de fo rm ateurs Suiv i de l’avancem ent des chantiers : revues et audits
Ritue l Réunions toutes les sem aines à tous les 15 j de ½ h à 2 h
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Organisation projet Organisation projet
96
Structures projet Equipes chantiers
Com position Ingén ieur ou technicien m éthodes Techn ic ien qua lité production Techn ic ien de m aintenance Support de production Rég leurs (présence tournante) Opérateurs (présence tournante)
Missions Mettre en p lace la M SP sur un processus défin i
Ritue l Réunions de préparation Analyse périod ique des résu ltats : ½ h à ¾ h par sem aine de production
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Organisation projet Organisation projet
97
Planning du projet Phase de préparation: 3 à 6 m ois
Défin ition de la stratég ie Etat des lieux Benchm ark ing Analyse des risques projet
Mise en p lace des organ isations projet
Préparation des chantiers p ilo tes
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Organisation projet Organisation projet
98
Choix des chantiers p ilotes Approche préventive
Processus issus du développem ent Clients c lés Im pact potentie l sur le processus concerné ou un processus aval en term e de productiv ité, rebuts, e tc. …
Approche réactive H istorique Réclam ations, rebuts Dem andes clients …
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Organisation projet Organisation projet
99
Planning du projet Phase de prom otion: 3 à 9 m ois
Réalisation de chantiers p ilotes Prom otion de la M SP sur des processus à prob lèm es Evaluation des bénéfices potentie ls du dép lo iem ent Evaluation de la m éthodo log ie, des docum ents, form ations, etc.
Phase de dép lo iem ent: 6 à 9 m ois
Form ation action pour les re la is MSP
Form ation de form ateurs M SP
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Organisation projet Organisation projet
Mise en place de la Mise en place de la MSP sur un site de MSP sur un site de
productionproduction
Retour d’expérienceRetour d’expérience
101
Bénéfices de la M SP Dim inution du taux de défectueux produits
Dim inution des réclam ations clients
Dim inution des rebuts in ternes
Dim inution de la fréquence de contrô le
Fréquence associée aux causes de variation dans les 6M et non aux lo ts
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Retour d’expérienceRetour d’expérience
102
Bénéfices de la M SP Am élioration de la stab ilité des com posants pour les processus ava l
Am élioration de la productiv ité par la d im inution des rég lages
Dim inution des rebuts in ternes
Optim isation des fréquences de m aintenance
Maintenance préd ictive
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Retour d’expérienceRetour d’expérience
103
Points clés Conviction de la d irection
Projet à m oyen term e: changem ents de priorités
Equipes p lurid isc ip linaires
Charge im portante dans les phases de m ise en p lace
Form er l’équ ipe de d irection au dém arrage du pro jet: s im ula tion de production avec p lanche de Galton
Stratégie
Prise en com pte de la rentab ilité
Recherche du m eilleur outil pour une prob lém atique
Accent m is sur l’ana lyse des cartes et pas sur l’acqu is ition
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Retour d’expérienceRetour d’expérience
104
Points clés Phase p ilote
Prom otion de la M SP
Cib lage du p lan de déplo iem ent
Utilisation d ’un logic ie l avec acqu is ition au tom atique des données
Analyse à d istance
Partage de l’in form ation
Ergonom ie de la saisie des in form ations
Disponib ilité pour l’ana lyse
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Retour d’expérienceRetour d’expérience
105
Points clés Form ation-action
Form ation orientée sur la pratique et la découverte Outil de form ation recom m andé: p lanche de Galton
Mise en pratique m oins de 15 j après la form ation
Form ation à l’ana lyse sur des cas rée ls, vo ire sur le terra in
Com m unication adaptée
Vers les opérateurs : ce que la M SP a apporté au quotid ien
Vers le m anagem ent : ce que la M SP a rapporté au s ite
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Retour d’expérienceRetour d’expérience
Mise en place de la Mise en place de la MSP sur un site de MSP sur un site de
productionproduction
Pérennité de la MSPPérennité de la MSP
107
Pérennité de la M SP grâce à : Des re la is M SP form és et expérim entés
Un an im ateur M SP identifié qu i est chargé de Réaliser un accom pagnem ent des re la is su r leurs prem iers chantiers Assurer le su iv i du p ipe line et des résu ltats opérationnels des chantiers Aud iter les chantiers en term e de m éthodo log ie, d ’organ isation et de résu lta ts Fa ire rem onter les progrès et les po in ts b loquants à la d irection
Des m odes de fonctionnem ent défin is pour les d iffé rents acteurs de la M SP
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Pérennité de la MSP Pérennité de la MSP
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Modes de fonctionnem en t pérennes en productionMISIONSMISIONS COMPETENCESCOMPETENCES PROPRIETAIREPROPRIETAIRE
Renseigner la carte de contrôle et appliquer le plan de réaction
Connaître les bases de la MSP Connaître les moyens d’intervention sur le processus
Opérateur / Régleur
Corriger les situations hors contrôle dépassant le plan de réaction
Savoir initier une résolution de problèmes Connaître le processus
Agent technique / Technicien de production
Vérifier périodiquement que la carte est correctement renseignée Le plan d’échantillonnage est respecté Le journal de bord est renseigné Les situations hors contrôle sont renseignées
Avoir l’autorité nécessaire pour intervenir en cas de dérive
Chef d’équipe / Chef d’atelier
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Pérennité de la MSP Pérennité de la MSP
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Modes de fonctionnement pérennes en production
MISIONSMISIONS COMPETENCESCOMPETENCES PROPRIETAIREPROPRIETAIRE
Vérifier périodiquement que les principes MSP sont appliquésPoints centrés sur la cibleLes points en dehors des limites conduisent à une réactionLes tendances conduisent à une réactionLes limites de contrôle sont revues
Avoir une bonne connaissance de la MSPSavoir interpréter une carte de contrôleAvoir le leadership nécessaire pour piloter une résolution de problèmesNe doit pas être juge et parti
Technicien qualité production / technicien méthodes
Vérifier périodiquement que le processus est sous contrôleLes capabilités ne se dégradent pas
Comprendre et savoir expliquer l’indicateurSavoir déclencher les actions appropriéesEtre intéressé au résultat
Ingénieur / technicien méthodes
Intégrer de nouvelles personnesFormer au SPCFormer au logiciel
Avoir une aptitude à transmettre son savoir Avoir une bonne connaissance de la MSPAvoir une bonne maîtrise du logiciel
Technicien qualité production & Administrateur logiciel
Mise en place de la MSPMise en place de la MSPsur un site de productionsur un site de production
Pérennité de la MSP Pérennité de la MSP
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• Généralités• Rappel des concepts de base• Pilotage d’un processus par la MSP• Réalisation et interprétation des analyses de
capabilité• Mise en place de la MSP sur un site de production
Références bibliographiques
Programme de la formationProgramme de la formation
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Références bibliographiquesRéférences bibliographiques
M au r ice PILLET
Appliquer la M aîtrise S ta tistique des Procédés MSP / M SP
3èm e édition
Ed itions d ’O rgan isa tion
N orm es AFN OR NF X 06-031-0 Cartes de con trô le : princ ipes généraux NF X 06-031-1 Cartes de contrô le de Shew art aux m esures NF X 06-031-2 Cartes de contrô le aux attributs NF X 06-031-3 Cartes de contrô le EW M A NF X 06-031-4 Cartes de contrô le des som m es cum ulées CUSUM
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