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La maîtrise statistique des procédés (SPC / MSP)

Mise à jour le 7 octobre 2018

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La MSP en questions

Qu'est ce que veut dire MSP/SPC ?

La Maîtrise Statistique de Processus (MSP) est aussi dénommée Statistical Process Control (SPC) en anglais.

De quoi s'agit-il?

La Maîtrise Statistique de Processus est l’ensemble des méthodes et des actions permettant d’évaluer de façon statistique les performances d’un processus de production et de décider de le régler, si nécessaire.

Dans cette définition plusieurs termes sont à retenir :

  • Statistique : Science et techniques d'interprétation mathématique de données complexes et nombreuses, permettant de faire des prévisions. ( Voir dossier )
  • Processus de production : Il doit être vu comme un ensemble d'éléments qui concourt à la réalisation d'un produit. Ces éléments sont souvent classés selon la logique des 5M : la matière première, la machine, la main-d’oeuvre, le milieu, les méthodes.
  • Décider : l'enjeux de la MSP est de confier tous les leviers de décision aux opérateurs.

Pourquoi utiliser la MSP ?

La MSP fait partie des méthodes préventives de gestion de la qualité visant à détecter les dérives plutôt que les défauts. Ainsi on agit sur les paramètres du processus plutôt que sur sa résultante sur le produit.

Attention : Le pilotage par cartes de contrôle ne rendra jamais capable un processus qui ne l'est pas.

Maîtriser la variabilité de processus

La mise en oeuvre de la MSP permet de :

  • Prévenir les effets de déréglage au lieu de faire des constats d'echec a postériori.
  • Eviter le contrôle à 100%.
  • Rationaliser les plans d'échantillonnage plutôt que de les choisir par expérience.

Quand utiliser la MSP ?

La méthode MSP n'a pas vocation à être utilisée pour piloter l'ensemble des caractéristiques d'un produit.
Seules les spécifications critiques (Importantes pour le client final et/ou réalisées sur un processus qui a tendance à dériver) seront surveillées.

Spécifications critiques

Un certain nombre d'analyses, tels que l'analyse de la valeur, et l'analyse fonctionnelle, les AMDEC, peuvent être réalisées au préalable.
Ces analyses permettront d'identifier ces caractéristiques.

Les processus

Il est important de rappeler quelques éléments sur les processus :

  • Les facteurs de dispersion (éléments d'entrée) des processus de production varient nécessairement dans le temps. Il est impossible d'avoir deux produits exactement identiques. Ces facteurs de dispersion peuvent être classés selon la logique des 5M .
  • Ces variations sont générées par les causes communes (ou causes aléatoires) et les causes spéciales.
  • Les variations sur les éléments d'entrée engendrent nécessairement des variations sur les éléments de sortie.  
Identifier les causes

Il est nécessaire d'identifier les causes pour pouvoir déterminer les leviers d'action sur lesquels agir.

Pour cela on pourra utiliser des outils tel que :

Les éléments de sortie

La plupart des processus produisent des éléments dont les caractéristiques suivent une distribution sous forme de courbe de Gauss. (Voir dossier loi normale ) .

Ce phénomène est très intéressante pour distinguer les causes communes des causes spéciales.

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Les facteurs de dispersion
Les causes communes

Les causes communes sont des phénomènes qui influent sur le processus de production mais qui ont la particularité de ne pas être maîtrisables. "On doit faire avec". La manière dont elles influencent n'est en générale pas clairement établi.

Les causes spéciales

Les causes spéciales sont des causes identifiées dont on connait le mode d'action et sur lesquelles on peut agir.

La MSP a deux finalités :

  • Eliminer au maximum les causes communes,
  • Identifier et permettre le pilotage des causes spéciales de façon à rendre le processus stable.

L'analyse de capabilité

La capabilité est une méthode de mesure de l'aptitude d'une machine, d'un procédé ou d'un moyen de mesure.

Les calculs de capabilité utilisent les fondements des lois statistiques dont la plus utilisé est la loi normale .

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Les différents indicateurs

Indicateur Définitions
Cmc Capabilité de la mesure --> la dispersion instantanée.
Cm Capabilité intrinsèque des équipemements (machine) --> Stabilité court terme des procédés
Cp Capabilité de dispersion cours terme du procédé --> centrage court terme du procédé
Cpk Capabilité de centrage court terme du procédé.
Pp Capabilité long terme du procédé
Ppk Capabilité de centrage ong terme du procédé

Dans le cas d'une distribution suivant la loi normale, la dispersion  correspond à un intervalle de 6σ soit 3σ à gauche de la moyenne et 3σ à droite de la moyenne.

La capabilité (C) d'un moyen de production dépend de deux facteurs :

  • La dispersion du processus qui est égale à
  • L'intervalle de tolérance IT de la caractéristique
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    Dans la mesure oú la capabilité est calculée à partir d'un échantillon, nous devons utiliser l'écart type estimé désigné par s. La formule sera donc :

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    Comment estimer la valeur de s

    La valeur s peut être estimée à partir de relevés de mesures effectuées sur une période stable.

    Exemple :

    Imaginons que quatre mesures sont effectuées toutes les 100 pièces produites. Au total 1000 pièces sont réalisées. Les relevés sont :

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    L'étendue moyenne est alors calculée par la formule :

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    On utilisera ensuite la formule suivante pour l'estimation de s :

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    La valeur de d2 sera récupérée dans le tableau suivant :

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    La synthèse des résultats des calculs se trouvent dans le tableau suivant :

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    La capabilité du processus de fabrication pourra alors être calculée avec la formule suivante:

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    Les indicateurs de capabilité sont le Cp et le Cpk

    La capabilité notée Cp

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    Comme nous l'avons vu plus haut cet indicateur permet signifier si le processus est capable de réaliser les pièces dans les spécifications souhaitées.

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    Dans la rerésentation ci-dessus on peut clairement indiquer que le processus de fabrication est capable.

    La capabilité notée Cpk

    Cet indicateur mesure le décentrage par rapport à la moyenne.

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    Autrement dit, il existe deux cas possibles et donc deux calculs possibles pour le Cpk

    • cas n°1 : la moyenne est plus proche de la tolérance supérieure

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    Dans ce cas le calcul sera :

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    cas n°2 : la moyenne est plus proche de la tolérance inférieure

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    Dans ce cas le calcul sera :

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    L'évaluation de la qualité se fait sur un échantillon, à partir duquel on va estimer le niveau de qualité moyen d'une production.

    Je vous conseille...

    Ce livre est la "Bible" du SPC. Il se veut très pragmatique, et très complet. Je vous le recommande.

    Les cartes de contrôle

    Il s'agit de faire ressortir les variations accidentelles ou inévitables, dues à des causes spéciales ou assignables, des autres variations normales, dues aux causes communes.

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    Suite de cette page en cours de rédaction. Revenez à partir du 17 deécembre 2018

    Avant de commencer

    La MSP trouve ses fondements dans l'exploitation des statistiques. Si vous êtes novice en statistique, vous pouvez parfaire vos connaissances en suivant un programme complet :

    1. Vision d'ensemble des statistiques
    2. Les variables
    3. Les tableaux
    4. Les graphiques
    5. Paramètres statistiques
    6. Distribution statistiques
    7. Distribution normale
    8. Echantillonnage
    9. Demarche

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