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Introduction à la MSP (Maitrise Statistique de Processus)

Selon le besoin du client, nous sommes amenés à faire de la production de pièces avec une certaine cadence, nommé en termes génériques « petite série », « moyenne série », voire « grande série ».
Mais cette série, elle doit garantir un certain niveau de conformité, de qualité : ne pas avoir trop de retouches voire de rebuts, sous peine du surcoût excessif qui en résulterait.
Dans le cas de cadences élevées (200 pièces par jour par exemple), il existe un moyen pour garantir la conformité et réduire au maximum les retouches et les rebuts. Ce moyen s’appelle la « Maitrise Statistique de Processus » (MSP) ou en Anglais « Statistical Process Control » (SPC).

Pourquoi utiliser la MSP

Rentrons dans le vif du sujet : cet article a pour but d’apporter une réponse claire et synthétique sur un sujet vaste et parfois complexe...
Il est parfois difficile d’évaluer la conformité de la fabrication d’une série avec une cadence de 200 pièces/jour par exemple. Comment évaluer cette conformité ?


Présentation d'un exemple

Partons d’un exemple concret : nous avons reçu une commande et nous devons fabriquer une quantité importante. 10 000 pièces sur un peu plus d’un mois, soit une production de 300 Pièces / Jour. Ah oui quand même 😊 !
Pour notre exemple nous allons évaluer une seule cote (200mm avec une tolérance de +/- 1mm). Dans la réalité, nous évaluerons bien évidement plusieurs éléments...

Illustration

Nous lançons une fabrication de 30 pièces pour commencer, et pour évaluer leur conformité nous les mesurons et reportons sur une carte de contrôle, comme ci-dessous :

Relevé de cotes

Premier constat : est-ce que les pièces sont conformes ?
Conforme à la tolérance demandée, ben oui me diriez-vous !!! et je suis d’accord avec vous, mais pour ces 30 pièces uniquement !

Deuxième constat : est-ce que la production est bonne ?
Et bien pas vraiment !

Pourquoi me diriez-vous ?
La réponse se trouve dans l'étendue constatée. Pour une tolérance de +/-1mm (IT de 2) nous avons déjà une étendue de 1,66mm (pour rappel l’étendue c’est valeur max – valeur min). Cela indique que notre production montre une certaine variabilité, l’étendue dans notre cas prend 83% de l’IT, c’est tout bonnement énorme !!!
Cependant la moyenne est correcte (200.06mm), c’est déjà rassurant, restons positifs ! 😊
Donc, d’après les mesures de ces 30 pièces, nous avons concrètement deux informations :

Cependant nous ne fabriquons pas seulement 30 pièces, mais bien 10 000. Pour rappel, cela fait une cadence de 300 pièces/jour.
Comment anticiper les non-conformités ? Comment estimer les défauts, les rebuts ?
C’est là qu’interviennent les statistiques, et plus précisément la courbe de Gauss (appelée aussi Loi Normale). Nous n'allons pas faire une leçon sur les statistiques, cela prendrait énormément de temps. A la fin de cet article il y a des liens si vous voulez approfondir le sujet.
En revanche, nous allons voir concrètement son utilité :
La courbe de GAUSS est un indicateur de la DISPERSION. Cette dispersion est calculée avec sigma (σ), c’est-à-dire l’écart-type (pour rappel, l'écart-type est la moyenne quadratique des écarts par rapport à la moyenne).
Le calcul de 6 x l’écart-type (6σ) permet d’évaluer cette dispersion, car oui la dispersion c’est 6σ (-3σ et+3σ) elle représente 99.73% de la population de la production.
La dispersion (6σ) est définie comme l’intervalle contenant 99,73% des valeurs, et laissant 0,135% de part et d’autre (NF X 06-034)

Courbe de Gauss

Après calcul, l’écart-type de nos 30 pièces vaut 0.42 (σ), ce qui permet de calculer une dispersion (6σ) de 6x0.42 = 2.52
Récapitulons. D’après les mesures de ces 30 pièces, nous avons concrètement trois informations :

Si nous devions faire une représentation graphique cela donnerait ça :

Graphiques dispersion

Vous voyez la problématique maintenant ?
Pour rappel : le besoin est une cote de 200mm avec une tolérance de +/- 1mm. La production d’un lot de 30 pièces sur 10 000 attendue démontre une :

En d’autres termes, sur les 10 000 pièces à fabriquer, grâce aux statistiques et un échantillon de 30 pièces fabriquées, nous avons ESTIME que 26% des pièces seront non-conformes (hors de l’IT) soit 2 600 pièces. C’est tout bonnement énorme, que ce soit en retouche ou en mise au rebut !

Conclusion

Cet article est très synthétique et nous avons volontairement fait des raccourcis pour aller directement à l’essentiel (nous nous excusons auprès des puristes). La MSP permet d’évaluer les CAPABILITES de la production définie ainsi :

Ceci fera l'objet d’autres articles...
Le but ici est de démontrer l’utilité de la MSP pour éviter des pertes de temps et d’argent sur des retouches qui pouvaient être évitées largement.
De plus, la MSP permet de rendre plus robuste la production en termes de qualité, car elle apporte de l’anticipation sur des non-conformités potentielles, et de définir des plans d’actions préventives.

Pour en savoir plus...



Article rédigé par M. Carl AUGER, Formateur, consultant et expert dans le domaine (entre autres) de la cotation

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