Les grandes écoles, depuis de nombreuses années, forment les
futurs ingénieurs et cadres aux méthodes statistiques. Bien que tout
le monde n’ait pas l’occasion de les pratiquer, chacun sait que les
méthodes statistiques aident à résoudre de nombreux problèmes
techniques dans la recherche et dans l’industrie. En revanche,
les décideurs ignorent souvent qu’elles permettent de réduire les
plages d’incertitude, notamment dans le commerce, la finance
et l’administration. C’est pourquoi nous allons présenter ici des
méthodes destinées particulièrement aux prévisions et aux décisions.
Ce ne sont pas des méthodes bien nouvelles : elles sont utilisées
depuis cinquante ans sous le titre “MSP” (Maîtrise Statistique des
Processus) ou en anglais “SPC” (Statistical Process Control). Mais
comme elles sont utilisées presque uniquement par des ingénieurs
qui travaillent dans le domaine de la qualité, on a tendance à croire
qu’elles ne s’appliquent pas dans les autres domaines, ce qui est
manifestement faux. Nous verrons en outre qu’elles ne peuvent donner
de bons résultats que si elles s’accompagnent d’un certain état d’esprit
nommé “sens des
variations”.
Il est utile, pour commencer, de situer la MSP dans l’ensemble
des méthodes statistiques. Distinguons tout d’abord deux grandes
catégories d’études statistiques : les études énumératives, ayant
pour but de décrire les caractéristiques d’une population finie, et les
études analytiques, ayant pour but d’améliorer un processus. Les
études démographiques, par exemple, appartiennent à la première
catégorie ; les études de mise au point d’un produit dans un laboratoire
appartiennent à la seconde. Nous ne nous attarderons pas sur la
statistique énumérative, si importante qu’elle soit, car notre problème
se rattache entièrement à la statistique analytique; mais il faut
remarquer dès maintenant que la notion de population, essentielle
dans une étude énumérative, est mineure dans une étude analytique,
où les notions de système et de processus sont prédominantes. Cette
différence est rarement signalée dans les cours de statistiques.
1-L'histoire de la maitrise statistique des
procédés
Un autre courant de la pensée statistique est apparu à la même époque
et dans les mêmes conditions. Son inventeur est Walter Shewhart, un
chercheur américain qui travaillait aux Bell Telephone Laboratories
à New-York. En 1924, la direction technique de cette société avait
formé un département d'assurance qualité dont le but était d'optimiser
la production de l'usine tout en satisfaisant les besoins des clients(ce
qui était novateur, à l’époque !). Aucune autre société au monde
n'avait un département de ce genre. Tous ses membres étaient de
jeunes docteurs ès sciences issus des meilleures universités. Shewhart
fut chargé d’étudier le problème de l’utilisation de séries de données
pour améliorer les processus de production.
Publiées en 1931, les conclusions de l’étude de Shewhart sont à
l’origine de la MSP, et plus généralement de la théorie des variations.
La MSP est fondée sur un nouveau concept, celui de l’état stable.
Il est indispensable de bien connaître ce concept pour utiliser
correctement la méthode.
2- Définition de la maitrise statistique des
procédés
QU’EST-CE-QUE LA MSP ?
MSP = ensemble actions pour évaluer, régler et maintenir processus de
production en état de fabriquer produits conformes aux spécifications et avec
caractéristiques stables dans le temps.
MSP = suite analyses qui comprennent : réflexion sur processus,
caractéristiques significatives de ce processus, du produit, des tolérances
nécessaires ; validation outil de production et de son aptitude à fournir ce que
l’on attend de lui et enfin mise en place de cartes de contrôle.
MSP = méthode préventive qui vise à amener processus au niveau de qualité
requis et à l’y maintenir grâce à système de surveillance qui permet de réagir
rapidement et efficacement à toute dérive. Méthode basées + particulièrement
sur statistiques.
REMARQUE : "Statistical Processus Control (SPC)" ≡ Maîtrise Statistique des Procédés
Généralement cette discipline utilise un certain nombre de techniques telles le
contrôle de réception, les plans d'expérience, les techniques de régression, la
capabilité et bien sûr les cartes de contrôle
3-les avantages de la méthode maîtrise statistique des
procédés
l'utilisation de cette méthode Maitrise Statistique des procédés permet :
a)- anticiper les problèmes
b)- réagir rapidement en cas d'apparition d'anomalies avant que celles-ci
n'empirent
c)- éviter le sous ou le sur contrôle, uniquement réagir quand il le faut
d)- améliorer la production et la productivité
° par la constance des caractéristiques de produit
° par la diminution des coûts ( moins de rebuts, moins de retouches et
rationalisation des plans de contrôle
° indication sur les causes des problèmes, un
bravo