Maîtrise statistique des procédés et les cartes de contrôle 16.00 / 20

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
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Plan :

Introduction I-Première partie : la maitrise statistique de procédés 1- l'histoire de la maitrise statistique de procédés 2- Définition de la maitrise statistique des procédés 3- Les avantages de la méthode maîtrise statistique des procédés 4- Les objectifs de la Maitrise Statistique des procédés 5- La MSP et le processus de production II-Deuxième partie : les cartes de contrôle 1- Définition des cartes de contrôle 2- Etapes de la mise en œuvre des cartes 3- Les types des cartes de contrôle 4- Maîtrise statistique des procédés et cartes de contrôle 5- Exemple de carte de contrôle conclusion
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