La Maîtrise Statistique des Procédés (MSP/SPC)
La MSP (Maîtrise Statistique des Procédés) est une méthode qui permet de rendre les processus de production capables et de permettre à la production de limiter la non-qualité et notamment les rebuts. Il est à noter que la MSP n’agit pas directement sur la conformité du produit.
Les Capabilités : pourquoi faire ?
- Pour estimer le niveau de performance d’un process
- Pour réduire les problèmes durant la phase de lancement production série
- Pour répondre aux exigences clients
- Pour éviter les retouches et les coûts additionnels
- Pour réduire les ppm clients
Les Cartes de Contrôle : pourquoi faire ?
- Pour détecter une dérive process
- Pour préparer la maintenance préventive
Attention : la MSP n’est applicable que pour les distributions suivant une loi Normale
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Historique de la Maîtrise Statistique des Procédés (MSP/SPC)
- 1930 USA : Apparition des premières cartes de contrôle (Sheward)
- 1950 Japon : Des méthodes statistiques sont appliquées dans l’industrie sous l’impulsion du consultant américain Edwards Deming
- 1970 USA : Premières mesures de capabilité
- 1980 USA : Ford généralise le déploiement de la MSP
- 1984 : Arrivée du MSP en France
- 1990 : Six Sigma
Principes
Les causes de variation d’un procédé sont diverses et peuvent se résumer aux 7 M :
- METHODE (de travail, de réalisation, de conception, procédures, instructions…)
- MOYEN (machines, outillage, moyens de manutention, informatique, bureautique, logiciel…)
- MATIERE (matière première, en-cours, produits finis, documents d’entrée…)
- MILIEU (sécurité, environnement, ateliers, entrepôts, facteurs d’ambiance…)
- MAIN D’OEUVRE (opérateurs, formation, compétences, polyvalence…)
- MANAGEMENT (encadrement, organisation, Politique Qualité…)
- MESURE (moyen de mesure, capabilité, vérification, calibration, étalonnage)
Les causes de ces variations sont de 2 types :
- Les causes communes (ou aléatoires) : dispersion des matériaux ou des composants, température, humidité, influence des opérateurs : relativement stables et possibles à quantifier, elles doivent être réduites.
- Les causes spéciales (ou assignables) : panne de matériel, appareil de mesure non vérifié, erreur d’outillage. Souvent irrégulières, elles sont difficiles à quantifier et peuvent réapparaitre sauf si des mesures de prévention sont mises en place. Les causes spéciales doivent être éliminées.
La Loi Normale est adaptée, dans la plupart des cas, pour décrire les variations aléatoires d’une cause commune et même très bien adaptée pour décrire l’influence combinée de variations aléatoires de causes communes indépendantes. Il est impératif de démontrer que votre population ou votre échantillon suivent une Loi Normale avant toute étude de capabilité.
L’approximation est d’autant meilleure que plusieurs variations aléatoires s’ajoutent entre elles.
Le choix des paramètres significatifs
Il est nécessaire de déterminer quel paramètre doit être suivi en priorité.
1) Caractéristique lié à la sécurité et la satisfaction du client (final/aval)
- Caractéristique Sécurité et Réglementation
- Caractéristique Critiques
2) Historique des problématiques : incidents clients, retours après-vente, taux de rebut interne lié à la vie série mais également incidents sur produits similaires.
3) Corrélation entre plusieurs caractéristiques (Même outil, injection plastique …), dans ce cas limiter les caractéristiques à suivre.
Comment rendre et process stable puis capable ?
- Identifier les causes spéciales, les supprimer, rendre le processus STABLE
- Réduire l’influence des causes communes, rendre le processus CAPABLE
- Enfin, détecter toute dégradation ou évolution pour permettre de réagir en temps réel
La mise en place de la Maîtrise Statistique des Procédés (MSP/SPC)
- Choix du processus
- Choix des paramètres à mettre sous MSP (caractéristiques spéciales)
- Vérification de la capabilité des appareils de mesure
- Vérification de la normalité
- Capabilité machine et capabilité procédé
- Mise en place carte MSP
- Amélioration continue
Intérêt des indices de capabilté (Cp et Cpk)
- Connaitre le niveau de qualification d‘un process,
- Statuer sur l‘aptitude d‘un fournisseur à maitriser son processus
- Connaitre et prévoir les taux de rebut
- Quantifier l‘amélioration continue
- Identifier les points faibles d‘une ligne de fabrication
- Identifier les dérives de processus
- Comparer les performances des lignes de fabrication
Cp Capabilité Process (dispersion seulement) = (Ts-Ti) / 6σ
Cpk : Capabilité Process (dispersion et position) = Min [(Ts-Xbar)/3σ ; (Xbar-Ti)/3σ)]
Ts : Tolérance supérieure, Ti : Tolérance inférieure, σ : écart type de l’échantillon, Xbar : moyenne de l’échantillon.
Mise en place des cartes de contrôle
Les étapes :
- Choix des paramètres à maîtriser
- Choix du type de carte de contrôle
- Détermination de la taille et de la fréquence d’échantillonnage
- Définition des règles de décision
- Amélioration du processus
Intérêt des cartes de contrôle
- C’est, finalement, un instrument de mesure complémentaire, simple à utiliser et proche de l’opérateur permettant une boucle de réaction rapide, bien adaptée à des caractéristiques importantes,
- Préventives : elles préviennent que le process est en train d’évoluer (dégradation ou amélioration). Elles alertent et peuvent permettre de réagir avant de fabriquer des pièces non-conformes,
- Evolutives : elles aident à s’améliorer de façon continue, dans un esprit KAIZEN.
Les principaux types de cartes de contrôle
Xbar / R : carte classique avec calcul manuel (R) graphes d’étendue et de moyenne
Xbar / S : carte classique avec calcul informatique (S) graphes d’étendue et de moyenne
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