La maîtrise statistique des procédés
243 pages
Français

La maîtrise statistique des procédés , livre ebook

-

Obtenez un accès à la bibliothèque pour le consulter en ligne
En savoir plus
243 pages
Français
Obtenez un accès à la bibliothèque pour le consulter en ligne
En savoir plus

Description

Les méthodes de réduction des coûts de production Six Sigma et lean-manufacturing s’adressent aux entreprises qui désirent améliorer leurs performances industrielles.
Le traitement des données qui en résulte est réalisé par des spécialistes formés à l’utilisation de logiciels statistiques. Différents outils d’analyse sont utilisés pour interpréter ces résultats, notamment la maîtrise statistique des procédés (MSP) pour le suivi de la qualité en production.
L'ouvrage La maîtrise statistique des procédés - Objectifs Six Sigma, propose un approfondissement des thématiques essentielles de la méthode MSP en présentant des cas traités à partir du logiciel STATISTICA.
De nombreux exemples d’application sont présentés : calculs de capabilité, interprétation graphique de ces calculs et des indicateurs de centrage, calculs des cartes de contrôles aux grandeurs mesurables et aux attributs, interprétation des dérives et stratégie de mise en place des cartes de contrôle.

Sujets

Informations

Publié par
Date de parution 11 octobre 2010
Nombre de lectures 73
EAN13 9782746241275
Langue Français
Poids de l'ouvrage 5 Mo

Informations légales : prix de location à la page 0,0465€. Cette information est donnée uniquement à titre indicatif conformément à la législation en vigueur.

Exrait




















La maîtrise statistique des procédés





















Remerciements à StatSoft France, 31 cours des Juilliottes, 94700 Maisons-Alfort, qui a
collaboré à cet ouvrage en permettant d’utiliser le logiciel STATISTICA en version française
du Groupe StatSoft Inc, USA.













© LAVOISIER, 2010
LAVOISIER
11, rue Lavoisier
75008 Paris

www.hermes-science.com
www.lavoisier.fr

ISBN 978-2-7462-2996-9



Le Code de la propriété intellectuelle n'autorisant, aux termes de l'article L. 122-5, d'une part,
que les "copies ou reproductions strictement réservées à l'usage privé du copiste et non
destinées à une utilisation collective" et, d'autre part, que les analyses et les courtes citations
dans un but d'exemple et d'illustration, "toute représentation ou reproduction intégrale, ou
partielle, faite sans le consentement de l'auteur ou de ses ayants droit ou ayants cause, est
illicite" (article L. 122-4). Cette représentation ou reproduction, par quelque procédé que ce
soit, constituerait donc une contrefaçon sanctionnée par les articles L. 335-2 et suivants du
Code de la propriété intellectuelle.
Tous les noms de sociétés ou de produits cités dans cet ouvrage sont utilisés à des fins
d’identification et sont des marques de leurs détenteurs respectifs.


Printed and bound in England by Antony Rowe Ltd, Chippenham, September 2010.





La maîtrise statistique

des procédés

objectif Six Sigma












Gilles Lasnier














TABLE DES MATIÈRES
Introduction........................................ 9
Chapitre 1. Introduction à la qualité ........................ 11
1.1. Les principes de management de la qualité selon les normes ISO.... 11
1.2. La nécessité de détecter les défauts le plus tôt possible.......... 12
Chapitre 2. La maîtrise statistique des procédés MSP ou méthode SPC.... 15
2.1. Présentation de la méthode MSP....................... 15
2.1.1. Utilité de la méthode MSP 16
2.1.2. Objectifs de la méthode MSP ..................... 17
2.2. Processus de production............................ 18
2.2.1. Les différents types de processus................... 18
2.2.2. L’amélioration des performances par l’optimisation
des processus .................................. 18
2.3. La maîtrise du processus ........................... 21
2.4. Capabilité du processus dans le système de management de la qualité. 22
2.4.1. Liens de la méthode MSP avec d’autres outils............ 23
2.5. Les statistiques dans la méthode MSP.................... 23
2.5.1. Les différentes variations constatées dans les processus
de production 23
2.5.2. Les termes statistiques à connaître................... 23
2.5.3. La distribution de Laplace-Gauss 24
2.5.4. Allure et caractéristiques de la courbe de Laplace-Gauss...... 25
2.5.5. Rappels statistiques ........................... 27
2.5.6. Exemple de calcul d’un écart-type 28
2.5.7. Calcul de l’écart-type des consommations
à partir d’un historique............................. 30 6 La m aîtrise statistique des procédés
Chapitre 3. La capabilité ................................ 33
3.1. Les termes utilisés pour mesurer la capabilité ............... 33
3.2. Les indicateurs de capabilité Cm, Cmk, Cp et Cpk (ancienne version). 34
3.3. L’indice de capabilité machine Cm ..................... 34
3.3.1. Méthodologie............................... 35
3.4. L’indice de capabilité du procédé Cp .................... 37
3.4.1. Calcul de Cp et Cpk........................... 37
3.4.2. Illustration des différents cas de décalage de la moyenne ..... 39
3.5. Les différents indicateurs de capabilité Cp, PPp et Pp (nouvelle norme) 50
3.6. Les ratios de capabilités............................ 52
3.6.1. Dispersion instantanée (Di) ...................... 52
3.6.2. Dispersion globale (Dg) ........................
3.7. Calcul d’une capabilité 55
3.7.1. L’indicateur Cpm 55
3.7.2. L’indicateur Ppm 56
3.7.3. Calcul de Cp et Pp à partir des relevés d’une carte de contrôle .. 57
3.7.4. Résumé .................................. 64
3.8. La capabilité des appareils de mesure.................... 64
3.8.1. L’indicateur Cmc, les critères répétabilité et reproductibilité ... 64
3.8.2. Exemple de calcul de Cmc ....................... 67
3.9. La maîtrise de la qualité par la méthode d’échantillonnage :
le contrôle par prélèvement ............................ 69
3.9.1. Les domaines d’application 69
3.9.2. Le niveau de qualité acceptable NQA................. 70
3.9.3. Les niveaux de contrôle......................... 70
3.9.4. Le principe de l’échantillonnage.................... 71
3.9.5. Les caractéristiques de la courbe d’efficacité d’un plan
de prélèvement ................................. 71
3.9.6. Le fonctionnement de la courbe d’efficacité d’un plan
de prélèvement 72
3.9.7. La courbe d’efficacité idéale...................... 75
3.10. Le fonctionnement d’un plan d’échantillonnage ............. 75
3.10.1. La signification du NQA ....................... 75
3.10.2. La correspondance entre NQA, la taille des lots et le niveau
de contrôle.................................... 76
3.10.3. Exemple de NQA pour une activité de fonderie .......... 77
3.10.4. L’expression du niveau de qualité en ppm ............. 78
Chapitre 4. Les cartes de contrôle X barre et R pour grandeurs mesurables . 81
4.1. Stabilité et instabilité des mesures...................... 81
4.2. L’utilisation des cartes de contrôle aux grandeurs mesurables
(cartes X barre et R) ................................ 82 Table des matières 7
4.2.1. Définition des cartes........................... 82
4.3. Méthode de calcul des limites de contrôle ................. 82
4.4. La méthode d’échantillonnage : détermination de la taille
et de la fréquence d’échantillonnage ....................... 84
4.5. Mise en place des cartes de contrôle..................... 85
4.6. Applications MSP : cartes X barre et R................... 86
4.6.1. Exemple 1 ................................ 86
4.6.2. Exemple 2 89
4.7. Les cartes de contrôle X et e (étendues mobiles)
pour valeurs individuelles ............................. 89
4.7.1. Calcul des limites de contrôle X et e ................. 90
4.7.2. Méthode de calcul des cartes X et e.................. 91
4.7.3. Exemple n° 1 : cartes X et étendues mobiles............. 92
4.7.4. Exemple n° 2 : carte X et étendues mobiles, pourcentage d’argent 95
4.7.5. Exemple n° 3 : carte X et étendues mobiles 98
Chapitre 5. L’interprétation des cartes de contrôle................. 101
5.1. Les règles d’interprétation ........................... 101
5.2. Les causes de dérives et les anomalies rencontrées
dans les entreprises au niveau des relevés..................... 104
5.3. Que recherche-t-on avec une carte de contrôle ? ............. 104
5.3.1. Exemples de facteurs influençant les résultats d’une carte
moyenne et étendue ............................... 105
5.4. Modèle de cartes de contrôle X barre et R.................. 106
5.4.1. Application................................. 108
5.5. Les principaux types de cartes possibles en utilisant
le logiciel STATISTICA 109
5.5.1. Carte X-barre et étendue, X-barre et écart-type ........... 110
5.5.2. Carte X, carte d’observations individuelles.............. 114
5.5.3. Carte à somme cumulée (CuSum) .................. 114
5.5.4. Carte EWMA (Exponentially Weighted Moving Average) .... 123
5.5.5. Carte R ................................... 129
5.5.6. Carte MR .................................. 129
5.5.7. Carte S 129
5.5.8. Cartes attributs............................... 129
Chapitre 6. Les cartes de contrôle aux attributs (np, p, c, u) ........... 131
6.1. Introduction.................................... 131
6.1.1. Carte np aux attributs........................... 131
6.1.2. Carte p aux attributs 131
6.1.3. Carte c aux attributs 132
6.1.4. Carte u aux attributs 132







8 La m aîtrise statistique des procédés
6.1.5. Conditions d’utilisation des cartes aux attributs........... 132
6.2. Les prélèvements ou échantillons....................... 133
6.3. L’interprétation des cartes aux attributs ................... 133
6.4. L’utilisation des différentes cartes aux attributs : np, p, c et u...... 133
6.4.1. La mesure de la capabilité et de la performance ........... 133
6.4.2. Les formules de calcul des limites pour les différentes
cartes attributs................................... 134
6.5. Exemples de calculs pour les cartes attributs ................ 136
6.5.1. Exemple 1 : carte np ........................... 136
6.5.2. Exemple 2a : carte p 139
6.5.3. Exemple 2b : carte p 141
6.5.4. Exemple 3 : carte c ............................ 142
6.5.5. Exemple 4 : carte u 145
6.5.6. Exemple 5 : carte c aux attributs multiples, cas de grandeurs
non mesurables .................................. 147
6.5.7. Exemple 6 : carte simple aux attributs................. 150
6.5.8. Exemple 7 : carte np ........................... 151
6.5.9. Exemple 8 : carte np 154
Concusion. La qualité totale sur l’ensemble du flux ................ 157
Annexe 1. Table de la loi normale 165
Annexe 2. Méthode du lissage exponentiel simple ................. 169
2 Annexe 3. Test du Chi et étude de cas ........................ 173
2Annexe 4. Table de probabilité « critérium de Pearson » ou test du Chi
de Pearson ......................................... 181
Annexe 5. Loi binomiale et fonction de répartition de la loi de Poisson ..... 187
Annexe 6. Etude de cas − Qualité et production................... 193
Annexe 7. Corrigé de l’étude de cas − Qualité et production ........... 204
Annexe 8. Analyse de la variance ........................... 225
Bibliographie ....................................... 231
Index ............................................ 233
























INTRODUCTION

Aujourd’hui, pour être compétitive, l’entreprise doit maîtriser des méthodes
permettant de gérer efficacement la production et la qualité. La maîtrise statistique
des procédés en est une dont l’objet est de garantir la qualité durant la production.
L’objectif de cet ouvrage est de répondre avec pragmatisme à la demande des
ingénieurs, des cadres ou techniciens qui souhaitent appliquer la méthode MSP dans
leur entreprise.
Le contenu met l’accent sur le principe et l’objectif de la méthode MSP.
Les thèmes suivants sont présentés :
− la maîtrise du processus dans le système de management de la qualité ;
− les statistiques utilisées dans la méthode MSP ;
− les formules utilisées en MSP ;
− les indicateurs de capabilité ;
− l’interprétation du décentrage par rapport à la cible ;
− les différents indicateurs de capabilité Cp, PPp et Pp ;
− l’indicateur Cpm ;
− la capabilité des appareils de mesure ;
− les cartes de contrôle aux gradeurs mesurables ;
− les cartes aux attributs ;
− l’interprétation des dérives et la gestion des dérives.

L’avantage d’un logiciel pour le suivi de la qualité et l’interprétation des données.
10 La maîtrise statistique des procédés
L’une des particularités de l’ouvrage est l’utilisation du logiciel STATISTICA en
version française du groupe StatSoft Inc USA pour présenter la méthode MSP.
Notons également que le fait d’utiliser un logiciel statistique pour mieux maîtriser la
qualité correspond à la stratégie actuelle des entreprises qui utilisent de plus en plus
la méthode Six Sigma étroitement liée aux calculs statistiques.
Connaître le principe de fonctionnement d’un logiciel statistique devient aujourd’hui
une nécessité incontournable et présente plusieurs avantages :
− gain de temps ;
− précision des calculs ;
− présentation claire des résultats ;
− résultats présentés sous forme de tableaux ou graphiques.



CHAPITRE 1
Introduction à la qualité
1.1. Les principes de management de la qualité selon les normes ISO
Notons qu’en 2000, les normes ISO (International Standard Organization) ont
évolué. L’approche par processus et le principe de l’amélioration continue sont les
deux piliers sur lesquels s’appuient ces nouvelles normes.
Depuis l’année 2000, on distingue huit principes de management de la qualité :
− a) l’orientation client : les organismes dépendent de leurs clients, il convient
donc qu’ils en comprennent les besoins présents et futurs, qu’ils satisfassent leurs
exigences et qu’ils s’efforcent d’aller au-devant de leurs attentes ;
− b) le leadership : les dirigeants établissent la finalité et les orientations de
l’organisme. Il convient qu’ils créent et maintiennent un environnement interne dans
lequel les personnes peuvent pleinement s’impliquer dans la réalisation des objectifs
de l’organisme ;
− c) l’implication du personnel : les personnes à tous niveaux sont l’essence
même d’un organisme et une totale implication de leur part permet d’utiliser leurs
aptitudes au profit de l’organisme ;
− d) l’approche processus : un résultat escompté est atteint de façon plus
efficiente lorsque les ressources et activités afférentes sont gérées comme un
processus ;
− e) le management par approche système : identifier, comprendre et gérer des
processus corrélés comme un système contribue à l’efficacité et l’efficience de
l’organisme à atteindre ses objectifs ;
12 La maîtrise statistique des procédés
− f) l’amélioration continue : il convient que l’amélioration continue de la
performance globale d’un organisme soit un objectif permanent de l’organisme ;
− g) l’approche factuelle pour la prise de décision : les décisions efficaces se
fondent sur l’analyse des données et d’informations ;
− h) les relations mutuellement bénéfiques avec les fournisseurs : un organisme
et ses fournisseurs sont interdépendants et des relations mutuellement bénéfiques
augmentent les capacités des deux organismes à créer de la valeur.
AMELIORATION CONTINUE
du Système de Management de la Qualité
Responsabilité de
llaa Di Dirreecctiotionn
Management des Mesures, analyse et
ressources amélioration
SortiesEntrées Réalisation
dudu pro prodduuiitt

1Figure 1.1. Schéma de processus des exigences à la satisfaction des clients
Voici l’interprétation de la figure 1.1 : le client demande un produit de qualité, ce
produit fait également l’objet d’un service après-vente qui doit lui aussi être de
qualité. Signalons également les entreprises de service qui doivent fournir des
prestations de qualité.
1.2. La nécessité de détecter les défauts le plus tôt possible
Au fil du temps, le contrôle de la qualité a évolué, les premiers signes de la
démarche qualité sont apparus lorsqu’un contrôle traditionnel en bout de chaîne a été
institué dans certaines entreprises. Ensuite, se développèrent les contrôles en cours

1. Pour la description complète, voir la norme AFNOR, FD X 50-176 (version 2000)
Management des processus.

EXIGENCESS
CLIENTSS
SATISFACTITIONON
CLIENTSSIntroduction à la qualité 13
de fabrication et les contrôles statistiques de réception, l’assurance qualité a fait
suite à ces différentes évolutions avec l’auto-contrôle. Nous sommes passés du
contrôle en bout de chaîne à la qualité totale qui doit être gérée et maîtrisée à tous les
stades du flux de production.
Le flux physique dans l’entreprise débute à la réception des matières premières
(flux entrants) et se termine à l’expédition (flux sortants). Dans ce flux, la détection
des défauts doit être réalisée le plus tôt possible. Plus les défauts seront détectés
tardivement dans le flux, plus les coûts de non qualité relatifs à ces défauts iront en
augmentant de manière exponentielle. Ainsi, un défaut constaté au niveau des
approvisionnements génère un coût moins élevé qu’un défaut constaté à
l’expédition. De plus, le coût de non qualité va croître exponentiellement en fonction
de l’étape ou de la phase de détection du défaut. Si une erreur constatée au niveau du
contrôle réception peut être évaluée à un faible coût, une erreur corrigée chez le
client peut entraîner la perte du client, d’où l’importance de maîtriser la qualité en
début de flux.
La figure 1.2 illustre la propagation des défauts dans le flux.
Coûts de non qualité


4 10 = 10000€



3 10 = 1000€

2 10 = 100€

110 = 10€ Etapes du flux
0 10 =1€

1 2 3 4 5
Figure 1.2. La propagation des défauts dans le flux
CHAPITRE 2
La maîtrise statistique des procédés MSP
ou méthode SPC
2.1. Présentation de la méthode MSP
L’une des méthodes employées pour mesurer la qualité dans l’industrie est la
méthode SPC (Statistical Process Control) traduit en français par MSP (maîtrise
statistique des procédés). Il s’agit d’une méthode de suivi de production utilisant les
1ues [SHE 31].
La maîtrise statistique des procédés est un outil statistique qui favorise le
développement de l’auto-contrôle, permet de maîtriser le procédé de fabrication et
de garantir le niveau de qualité optimal à chaque étape de la fabrication.



1. SHEWHART est à l’origine de cette méthode datant de 1931.
Voir notamment SHEWHART, W.A., Economic Control of Quality of Manufactured
Products. New York: Van Nostrand, London: MacMillan, 1931, réédité en 1980 par
l’American Society for Quality. (Les fondements de la maîtrise de la qualité, Economica,
1999, ISBN : 271781714X).
SHEWHART, W.A., Statistical Method from the Viewpoint of Quality Control. The Graduate
School, U.S. Department of Agriculture, Washington, 1939, réédité par Dover Publications,
1986 (with a new foreword by William Edwards Deming).
16 La maîtrise statistique des procédés
Le but de la méthode MSP est de privilégier la démarche préventive consistant à
évaluer l’aptitude du procédé par rapport aux spécifications, à analyser en
permanence ses performances par rapport à une situation de référence, à intervenir,
non pas lorsque l’on génère des produits défectueux, mais dès qu’il y a dérive par rapport
à une situation de référence, à améliorer la qualité par une maîtrise progressive de
l’ensemble des sources de variation du système.
La méthode MSP permet de centrer le processus, de réduire la dispersion et ainsi
d’augmenter la proportion de pièces conformes. On cherche à réduire la dispersion
tout en restant centré sur la valeur cible à respecter. Pour y parvenir, les efforts
d’amélioration doivent être continus, sinon le processus se dégradera et les coûts de
non qualité augmenteront. Le but de la méthode est de contrôler la production de
façon à prévoir les défauts et non de les subir, elle permet de réagir à temps pour
éviter de générer des coûts de non qualité trop élevés.
La méthode MSP fait principalement appel à deux types de cartes de contrôle :
− la carte de contrôle des grandeurs mesurables (par exemple : une cote, un
poids, une température, etc.) ;
− la carte de contrôle aux attributs pour les grandeurs non mesurables (par
exemple : un aspect, une rayure, une nuance de couleur, etc.).
2.1.1. Utilité de la méthode MSP
La méthode MSP peut se définir à partir des fonctions suivantes :
− faire du préventif ;
− anticiper les dérives ;
− corriger les écarts par rapport à la cible ;
− mettre en place des règles ;
− permettre l’auto-contrôle.
Dans le cas de la figure 2.1, une dérive est constatée, l’opérateur doit arrêter de
produire, alerter son responsable et remplir un journal de bord en indiquant les
anomalies constatées.

16
La maîtrise statistique des procédés MSP 17

Carte X-barre et R ; variable : Var1
Histogramme des Moyennes X-barre : 12,470 (12,470) ; Sigma : 1,9132 (1,9132) ; n : 5,
18 ALERTE
17
16
15 15,037
14
13
12,470
12
11
10 9,9032
9
01234 56789 10 2 4 6 8 101214161820
Histogramme des Etendues Etendue : 4,4500 (4,4500) ; Sigma : 1,6532 (1,6532) ; n : 5,
11
10
9,4095
9
8
7
6
5
4,4500
4
3
2
1
0 0,0000
-1
-2
0 123 4 567 89 2 4 6 8 101214161820

Figure 2.1. Cas d’un point hors contrôle sur une carte MSP
REMARQUE. − Dans le cas présent, on constate un point hors contrôle sur les deux
cartes X barre et R. Ce résultat n’est pas systématique, une seule des deux cartes
peut faire l’objet d’un point hors contrôle.
2.1.2. Objectifs de la méthode MSP
La méthode MSP a pour objectifs de :
− stabiliser le processus de production ;
− stabiliser la qualité du produit (performance) ;
− maîtriser et améliorer les coûts ;
− surveiller le processus ;
− réduire la consommation des matières premières ;
− mettre en place des règles de fonctionnement ;
− rassurer le client :
- respect de la qualité sur le long terme,
- assurance qualité.
Le but final est de satisfaire le client.


18 La maîtrise statistique des procédés
2.2. Processus de production
2.2.1. Les différents types de processus
La norme AFNOR TC176 qui a servi à réviser l’ISO 9000 « qualité globale »
définit par processus : « un enchaînement d’activités corrélées ou interactives
transformant avec plus-value des éléments d’entrée en éléments de sortie ; la prise
en compte des besoins client en amont et en aval ».
Le management par processus consiste à :
− identifier les activités, les processus ;
− les décrire avec leurs acteurs, leurs pilotes-propriétaires2, les dispositifs de
pilotage (conduite et suivi) ;
− les améliorer en efficacité (atteinte de résultats) et en efficience (fonctionnement).
Les processus dits de soutien s’appellent ici « Supports », ceux de direction
s’appellent « Management », et ceux d’activité principale s’appellent « Réalisation ».
La direction d’une entreprise définit sa stratégie, par secteur, et la décline en
objectifs. Les processus servent à la direction pour savoir lesquels enclencher en
conséquence.
Ensuite, le cercle PDCA (Plan Do Check Act) revient à :
− donner des objectifs qui déclinent la vision stratégique de la direction ;
− déployer avec les bons processus ;
− contrôler les résultats, par processus ;
− reboucler sur de nouveaux objectifs.
2.2.2. L’amélioration des performances par l’optimisation des processus
2.2.2.1. Impacts de l’organisation en processus sur les fonctions de l’entreprise
L’évolution de la chaîne logistique dans les entreprises provoque des
changements sur tous les intervenants de l’amont à l’aval. En effet, le concept
d’entreprise étendue ou en réseau, orienté processus et service client, impose la mise
en œuvre de méthodes et d’outils adaptés. Les entreprises misent, de plus en plus,
sur la réactivité et favorisent, de ce fait, la rapidité des informations transitant au
sein de leur structure. Cette volonté de travailler de manière transversale,

2. Rôle du pilote-propriétaire de processus : piloter la performance des processus, piloter les
actions d’amélioration des processus.
18
La maîtrise statistique des procédés MSP 19

s’accompagne de nouvelles pratiques puisque l’entreprise doit désormais, plus que
jamais, adopter une démarche qualité et penser processus.
2.2.2.2. Définition d’un processus
Un processus est un enchaînement de tâches réalisées par un ou plusieurs
acteurs, afin d’assurer la réalisation intégrale d’un produit ou prestation (par
exemple : dossier, processus de production physique, donner un accord pour, etc.).
Ces processus, ensemble d’activités en interactions, transformant des éléments
d’entrée en éléments de sortie, font le lien entre besoins clients et produits.
Comme le montre la figure 2.2, les tâches doivent s’enclencher de l’entrée à la
sortie sans perte de temps.

Entrée E Sortie S (matières (produits premières) finis)

Pro… …ces ...sus


Figure 2.2. Enchaînement des tâches dans le processus
2.2.2.2.1. Cas du processus de formation à la méthode MSP :
L’exemple montre le rôle du processus de formation qui permet de disposer en
sortie des connaissances de la méthode MSP (figure 2.3).
Entrée E Sortie S
Pas de maîtrise du MSP Maîtrise du MSP


Processus de formation


VALEUR AJOUTEE
Ressources R
(hommes,
matériel)

Figure 2.3. Processus de formation à la méthode MSP


20 La maîtrise statistique des procédés
Toute entreprise peut améliorer ses performances en réalisant la cartographie de
ses flux et en optimisant ses processus. Quel que soit le type d’entreprise,
industrielle ou de service, le raisonnement en processus peut s’appliquer.
Comme le montre la figure 2.4, on cherche à maîtriser le processus.
Equipements, installations, Formation, connaissances
matériels, logiciels, outils. et savoir-faire, compétences
du personnel
AVEC QUOI ? AVEC QUI ?
ENTREE : qu’est- SORTIE : que
doisProcessus ce qu’on doit me je fournir ?
fournir ?
Mesures, performances, Consignes, instructions,
points clés du processus, procédures.
mesure de conformité Manière de faire
et d’efficacité.
INDICATEURS COMMENT ?

Figure 2.4. La maîtrise des processus
2.2.2.3. Exemples de processus
On cherche à identifier les processus-clés de manière à satisfaire la demande des
clients, d’où la remise en question de l’organisation globale de l’entreprise.
Rappelons qu’un processus est un enchaînement d’activités orientées vers un
résultat bien déterminé. Ces activités ont un caractère répétitif, créent de la valeur et
utilisent des ressources. Parmi les nombreux processus existants, on retiendra les
processus fondamentaux et les processus supports.
Les processus fondamentaux, ont un fort impact sur l’activité et la performance
globale de l’entreprise et sont spécifiques à un secteur d’activité donné. Ils créent de
la valeur reconnue par le client.
Il est possible d’identifier parmi ces processus :
− le processus « susciter et satisfaire les demandes des clients » par lequel
s’élabore la valeur ajoutée directement au client final sous forme de produit ou de
service, c’est un processus fondamentalement logistique ;
− le processus « garantir la qualité » qui assure au client le niveau de qualité
escompté.
20
La maîtrise statistique des procédés MSP 21

REMARQUE. − De plus en plus d’indicateurs sont utilisés dans les entreprises et
concernent les trois critères coût, qualité et délai :
− TS = taux de service = quantités livrées / quantités reçues, ratio exprimé en
pourcentage ;
− taux de non conformité exprimé en ppm (parties par million).
Le MSP doit permettre de réaliser des pièces correctes, répondant aux exigences
du client, en respectant un délai bien précis.
2.2.2.4. Différence entre processus, procédé et produit
2.2.2.4.1. Définitions
Processus : un processus est un enchaînement de tâches réalisées par un ou
plusieurs acteurs, afin d’assurer la réalisation intégrale d’un produit ou d’une
prestation.
Procédé : un procédé de fabrication est une ressource qui permet de faire
fonctionner un processus (par exemple : une presse à injecter, une machine, une
installation).
Produit : un produit correspond au résultat du processus.
Eléments Eléments de Sortie
ES d’Entrée
EE (produits finis)


Processus (VA)
Mesure en sortie de
l’efficacité du processus

Ressources Efficacité = EE/ES
R

Figure 2.5. Résultat d’un processus
2.3. La maîtrise du processus
3Pour anticiper les dérives, on va maîtriser le processus et déterminer les paramètres
à surveiller.

3. En anglais : to control signifie maîtriser, to check signifie vérifier. SPC : Statistical
Process Control se traduit en français par MSP : maîtrise statistique des procédés.

22 La maîtrise statistique des procédés
La démarche est la suivante :
− analyse du fonctionnement du processus ;
− analyse des causes de dérive : loi des 5M (méthodes, main-d’œuvre, moyen,
milieu, matières) ;
− points critiques à surveiller ;
− plans d’expériences éventuellement pour identifier les facteurs influents ;
− AMDEC : analyse des modes de défaillances de leurs effets et de la criticité ;
− …et le bon sens !
La manière de maîtriser se fait en utilisant les méthodes statistiques. On définit
les paramètres à surveiller. La méthode MSP n’est qu’un outil qui sera mis en place
sur les points critiques du processus, c’est-à-dire là où c’est utile. La méthode MSP
doit répondre à un besoin pour permettre de vérifier l’aptitude à réaliser des pièces
correctes sur le long terme. Dans le secteur automobile, la norme ISO 16949 exige
l’utilisation de la méthode MSP adaptée aux moyennes et grandes séries pour des
produits très pointus faisant l’objet de peu de défauts.
Les étapes de mise en place sont les suivantes :
− processus en place ;
− analyse du processus ;
− analyse des capabilités ;
− mise sous contrôle à l’aide des cartes de contrôle appropriées.
2.4. Capabilité du processus dans le système de management de la qualité
Dans le système de management de la qualité, il est nécessaire de disposer d’un
processus capable. La figure 2.6 montre que les fonctions dépendent les unes des
autres, chaque fonction doit travailler correctement pour satisfaire le client interne et
final.
Conception et Marketing Industrialisation Achats Production
développement Qualification Attentes Suivi Satis-Analyse AMDEC fournisseur client et contrôle AMDEC faction fonctionnelle Processus et plans de la Produit client des besoins d’approvision- production
clients nement

Figure 2.6. Les différentes fonctions dans le SMQ


22

  • Accueil Accueil
  • Univers Univers
  • Ebooks Ebooks
  • Livres audio Livres audio
  • Presse Presse
  • BD BD
  • Documents Documents