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Tolérancement statistique : Tolérancement statistique : quels avantages ? Quels quels avantages ? Quels Risques ? Risques ? Maurice Pillet Maurice Pillet

Tolérancement statistique : quels avantages ? Quels Risques ? Maurice Pillet

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Tolérancement statistique : quels Tolérancement statistique : quels avantages ? Quels Risques ?avantages ? Quels Risques ?

Maurice PilletMaurice Pillet

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qu

eDétermination de la cible en mécaniqueDétermination de la cible en mécanique

b

Condition = e – a – b – c – d

acd

e

Conditionb

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eTolé

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qu

eDétermination des tolérances au pire des casDétermination des tolérances au pire des cas

b

tolérance

0.02 BB

Max

Min

Pire des cas tolérances = Tolérance condition

acd

e

Conditionb

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qu

eDétermination des tolérances au pire des casDétermination des tolérances au pire des cas

B 0.02 B

b

0.25

1

pièces de Nb

Condition ToléranceTolérance

Pire des cas tolérances = Tolérance condition

1159

30

1 ± 0.54

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eUn exempleUn exemple

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tisti

qu

eLes limites du pire des casLes limites du pire des cas

La division de l’intervalle de tolérance sur la cote condition conduit à des tolérances très

serrées sur les caractéristiques élémentaires

En cas de production bien conduite, la qualité demandée est

très supérieure au juste nécessaire

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qu

eLe tolérancement statistiqueLe tolérancement statistique

a

b

c

d

e

Moyenne a, Écart type a

Moyenne b, Écart type b

Moyenne c, Écart type c

Moyenne d, Écart type d

Moyenne e, Écart type e

Condition

Moyenne : e–(a+b+c+d)

Variance : ²a +²b+²c+²d+²e

Quelles que soient les distributions sur

a, b, c, d, e

(Hypothèse : Indépendance)

acde

Conditionb

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qu

eRelation entre sigma et la toléranceRelation entre sigma et la tolérance

Tolérance = 6 sigma

Tolérance = 8 sigma

Tolérance = 16 sigma

P= 2700 ppm

P= 63 ppm

P= 0.002 ppm

sigmaOn peut admettre une

relation de proportionnalité entre

l’écart type et la tolérance

Tolérance = 2 3 sigma

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qu

eDétermination des tolérances au pire des casDétermination des tolérances au pire des cas

Pire des cas tolérances = Tolérance condition

Statistique tolérances² = Tolérance condition²

n

conditiontoléranceTolérance

n

conditiontoléranceTolérance

= 0.2

= 0.45

On multiplie la tolérance par

racine(n) !

1159

30

1 ± 0.54

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qu

eLes limites du tolérancement statistiqueLes limites du tolérancement statistique

Si on se contente du simple critère de

conformité (Cpk>1.33)

On peut faire 100% de non-conformes sur la condition avec 100% de conformes sur les

caractéristiques !

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Le Tolérancement inertiel - une réponse ?Le Tolérancement inertiel - une réponse ?

MaxMin

Tolérancementtraditionnel

Cible

Tolérancementinertiel

222YYY

I Inertie

Écart type

Écart Moyenne/cible

IMax

i i Ciblex

nI

Y

22 )(1

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La conformité avec le tolérancement inertielLa conformité avec le tolérancement inertiel

1.01.0 2 I

10 (I 0.1)

10.1

Une pièceI² = 0.1²=0.01

0.09

10.03

Un lot

10.3

222YYY

I

i i Ciblex

nI

Y

22 )(1

Acceptée

10.1 10.1210.0 09.03

12.01.00 222

I

Acceptée

09.0)09.0()1003.10( 22 I

Acceptée

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Les situations extrêmes Les situations extrêmes acceptéesacceptées

Max pour IY = 1

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

sigma

delta

Centré=0

Dispersion nulle = 0

= 1

=1

222YYY

I

22YY

I

22YY

I

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35 pièces mesurées =0.0198 moy =0.103

I =0.104 Lot refusé

Le cas des tolérances unilatéralesLe cas des tolérances unilatérales

Une pièce mesurée 0.12

I²= 0.12² I = 0.12 Pièce refusée

#1

42 pièces mesurées =0.0253 moy =0.0633

I =0.068 Lot accepté

15

63

15

#2

0

15

5

15

#3

0.120.080.04

222YYY

I Ex : Circularité Imax = 0.1

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Et si on ne connaît pas la relationEt si on ne connaît pas la relation

Cond = e - ( a + b + c + d )Bruit = ???

X1 X2 X3 X4 Bruit

1 1.35 28.3 125 0.02 35,0

2 1.28 28.4 142 0.05 38,5

… … … … … …

53 1.53 28.5 135 0.03 41.2

Mais on dispose d’un historique

acde

Conditionb

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Principe du tolérancement par corrélationPrincipe du tolérancement par corrélation

La cote visée sur la variable résultante est de 15 ± 1

Corrélation entre X et Y

13

13.5

14

14.5

15

15.5

16

16.5

8 8.5 9 9.5 10 10.5 11 11.5

X

Y

La cote visée sur la variable X est de 10.1 ± 0.3

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Méthode statistiqueMéthode statistique

Statistiques de la régression

R² 0.76 R² Ajusté 0.75

Ecart type résiduel 0.259093  

Coefs Ecart type t Probabilité

Const 4.79 0.83 5.78 0.000

X 1.02 0.083 12.20 0.000

Corrélation entre X et Y y = 1.0178x + 4.7866

R2 = 0.7561

13

13.5

14

14.5

15

15.5

16

16.5

8 8.5 9 9.5 10 10.5 11 11.5

X

Y

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Méthode statistiqueMéthode statistique

Statistiques de la régression

R² 0.76 R² Ajusté 0.75

Ecart type résiduel 0.259093  

Coefs Ecart type t Probabilité

Const 4.79 0.83 5.78 0.000

X 1.02 0.083 12.20 0.000

Détermination de la cibleOn en déduit la relation pour établir la cible : Ycible = 4.79 + 1,02 Xcible

Détermination des tolérancesPour les limites, on utilise l'additivité des variances :

résidusVXVYV )(²02.1)(

04.0²02.1

²259.0)6/2(

²02.1

)()(

2

résidusVYVXV

21.004.0)( X

Xcible = (Ycible -4.79)/1,02 = (15-4.79)/1.02 = 10.03

X = 10 ± 0.6

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Application multicritèresApplication multicritères

D F R C J A

2.999 1.76 0.68 1.08 0.04 19.95

3.002 1.83 2.96 0.26 0.04 18.04

3.001 1.83 1.66 1.81 0.02 18.87

3.001 1.81 3.07 1.3 0.04 17.75

3.001 1.84 0.78 0.52 0.03 19.83

3.003 1.70 1.19 1.18 0.04 19.52

3.002 1.80 1.21 0.28 0.02 19.48

3.001 1.78 0.15 0.1 0.03 20.22

3.001 1.87 0.91 1.12 0.03 19.64

3.003 1.87 1.3 3.22 0.03 19.78

… … … … … …

3.000 1.78 0.52 0.5 0.03 19.85

3.003 1.66 1.74 0.21 0.02 18.55

3.000 1.79 1.84 0.2 0.02 18.84

3.001 1.85 0.9 0.62 0.01 19.70

2.999 1.88 2.11 0.13 0.04 19.08

F

D

AmplitudeJC

R

Régres Coef T P

Const 17,4 0,82 21,28 0,000

F 1,51 0,45 3,36 0,002

R -0,798 0,02 -34,58 0,000

J 8,71 2,98 2,92 0,007

Amp = 17.4 + 1.51 F - 0.798 R + 8.71 J

S = 0.1508 R-carré (ajus) = 97.8%

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men

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Application multicritèresApplication multicritères

Les valeurs cibles sont fixées par la relation Amp = 17.4 + 1.51 F - 0.798 R + 8.71 J

On déduit facilement les tolérances avec la relation suivante :V(Amp) = 1,51² V(F) +0,80² V(R) + 8,71² V(J) +e²

2

)(2

)(2

)(2 9,7564,028,2²1508,0 JRFamp

F

D

AmplitudeJC

R Amp = 17.4 + 1.51 F - 0.798 R + 8.71 J

S = 0.1508 R-carré (ajus) = 97.8%

2)(

2)(

2)( 9,7564,028,2²1508,0² JRF ITITITampIT

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eConclusionsConclusions

Tolérancement au pire des cas ; tolérancement statistique ;

Comment garantir la qualité ?A quelle coût ?

Une solution :Prendre en compte simultanément les critères d’écart et de dispersion

Tolérancement inertiel, Statistique + Cpm

D F R C J A

2.999 1.76 0.68 1.08 0.04 19.95

3.002 1.83 2.96 0.26 0.04 18.04

… … … … … …

2.999 1.88 2.11 0.13 0.04 19.08

Tolérancement statistique

Aussi lorsqu’on en connaît pas la relation Y = f (X)