Le mot « Métrologie » est connoté, plutôt négativement. À force de la limiter aux instruments, la « Métrologie » est devenue synonyme de « Gestion d’instruments ». Avec ce livre, Jean-Michel Pou et Laurent Leblond entendent montrer que la métrologie peut renaitre, enfin, au XXIe siècle. L’ère du Big Data est une ère de refonte totale des croyances, une remise en cause totale des a priori. La capacité d’acquisition, de stockage et d’analyse de données pour révéler les conditions optimales d’obtention de la qualité requise impose de disposer de données fiables, le plus possible représentatives de la réalité (et un instrument « conforme » n’y suffit pas !). Si, jusqu’à aujourd’hui, nos recettes empiriques ont permis de se contenter de valeurs mesurées de fiabilité inconnue (et le plus souvent médiocre), c’est simplement que les inexorables incertitudes sont prises en compte, souvent implicitement et en tous cas historiquement (on a toujours fait comme ça !) en réduisant les tolérances, en surdimensionnant les exigences pour être sûr ! Ainsi, les choses marchent aujourd’hui car elles sur-marchent, donc sur-coûtent. L’époque n’est plus à supporter cela, la Smart Factory optimisera, ou ne sera pas… Et la métrologie, elle aussi, devra changer. Elle devra sortir de son histoire séculaire pour se tourner vers un futur qui l’attend et qui l’espère. L’usine devient Smart, la Métrologie doit aussi le devenir… Ce livre présente donc le concept auquel les auteurs croient pour la métrologie autrement du XXIe siècle : la Smart metrology ! Einstein jouait du violon. Mais jouait-il bien ? Les témoignages divergent. Il s’en trouve selon lesquels il n’avait pas le sens du rythme. « Monsieur Einstein, votre temps est très relatif », lui fut-il dit un jour. Ce mot est trop beau pour qu’on se risque à en vérifier l’authenticité. Einstein était un physicien fâché avec la mesure ! Extrait de la préface de Didier Nordon
Jean-Michel Pou, président fondateur de la société Delta Mu, membre de la commission AFNOR X07b « Métrologie », est aussi président du clusterAuvergne Efcience Industrielle. Son d’excellence blog en ligne : http://www.smart-metrology.com. Antérieurement, il a été responsable d’accréditation COFRAC (Auvergne Qualité), directeur technique et com-mercial (BEA Métrologie), directeur général délégué (A+Métrologie) et président du GIE (groupement d’intérêt économique) Quantum Metwork.
Laurent Leblond, expert en Statistique Industrielle pour le Groupe PSA à la direction Qualité, diplômé de l’École nationale de la statistique et de l’administration économique (ENSAE), a débuté sa carrière comme ingénieur d’étude à l’Institut national de la santé et de la recherche médicale (INSERM). Aujourd’hui, il réalise et déploie des référentiels appliquésà la qualité, accompagne et conseille les métiers de la conception et de la fabrication automobile en statistique industrielle dont la métrologie est une composante d’application. Il est également expert auprès de la commis-sion « Statistique » d’AFNOR et membre de la Société Française de Statis-tique.
1 Savoir d’où nous venons pour comprendre où nous sommes – Quelques mots d’histoire de la métrologie...........................1.1 Des mesures communes ............................................................... 1.2 Une organisation internationale ..................................................... 1.3 La métrologie légale : garantir la loyauté des mesures ................. 1.4 Métrologie industrielle .................................................................... 1.5 Métrologie industrielle et qualité.....................................................
2 Les mesures ne peuvent pas être justes !................................2.1 L’objet mesuré (ou la grandeur d’intérêt) ........................................ 2.2 Les conditions environnementales................................................. 2.3 Répétabilité et opérateurs .............................................................. 2.4 L’étalon ........................................................................................... 2.5 L’instrument .................................................................................... 2.6 D’autres sources d’incertitudes ...................................................... 2.7 Incertitudes et modèle de mesure..................................................
XV
3 4 4 5 7 8
11 13 15 19 22 24 28 28
V
La Smart Metrology
3 Point de certitude ici-bas… où règne l’aléa !............................3.1 L’estimation des paramètres de la représentation d’un « phénomène prévisible » ...................................................... 3.2 Expression d’un « phénomène aléatoire »..................................... 3.3 La qualité des estimations.............................................................. 3.4 La qualité des échantillons.............................................................
I
4 La métrologie : une intime de la statistique.............................4.1 L’approche « expérimentale » ........................................................ 4.2 L’approche « analytique »...............................................................
5 Bilan… d’incertitude....................................................................5.1 Quelques termes utiles du bilan des causes d’incertitude............. 5.2 La propagation des incertitudesvia...........un modèle de mesure 5.3 Les limites de l’approche probabiliste ............................................
Conclusion de la première partie.......................................................
6
Partie II « – Les mesures ne sont pas justes. – Très bien ! Mais que fait-on alors ! ? »
31
32 37 46 52
57 61 68
83 85 87 94
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Le métrologue ne travaille pas pour les auditeurs !................ 101
7 La gestion d’un parc d’instruments de mesure ou comment gagner le temps nécessaire pour faire de la Smart Metrology !............................................................... 111 7.1 La périodicité d’étalonnage/vérication.................1...................3.1.....7.2 Étalonnage/véricationversussurveillance ................................... 124
8 De l’inutilité apparente de l’incertitude de mesure.................. 131 8.1 Norme AFNOR NF EN ISO 14253-1 : comprendre pourquoi l’incertitude est ignorée............................... 132 8.2 Du tolérancement « au pire des cas » au tolérancement quadratique ....................................................... 134 8.3 La probable surperformance des procédés industriels.................. 137 8.4 Quelques mots sur les conséquences des incertitudes en Recherche et développement ................................................... 140
Sommaire
9 La Smart Metrology au service du pilotage des procédés..... 143 9.1 Les principes pour juger de l’aptitude d’un procédé....................... 144 9.2 Les cartes de contrôle.................................................................... 151 9.3 La Smart Metrology et la Maîtrise statistique des processus ........ 153
10 La Smart Metrology : métrologie des décisions...................... 157 10.1 La norme AFNOR NF E 02-204 : capabilité des processus de mesure et « partage » des risques ..... 158 10.2 La norme AFNOR NF ISO/CEI GUIDE 98-4 : incertitude de mesure et conformité............................................... 161 10.3 Les « bandes de garde » : réconcilier les concepts d’aptitude et de risque ............................. 164 10.4 Risque global, risque spécique.................................................... 167
11 La Smart Metrology : métrologie (de l’usine) du futur............. 171 11.1 Production industrielle et marketing commercial : un (des) point(s) commun(s) ? ........................................................ 172 11.2 Un aperçu dudata mining(fouille de données) par Élodie ............ 174
12
Smart Metrology et ISO 9001 version 2015............................... 183
Conclusion – La métrologie pourrait de nouveau changer le monde : pour cela, elle doit changer de monde !............................................ 191
Postface– Lettre ouverte aux auditrices et auditeurs tierce partie........................................... 195