Introduction - Méthodes et outils de la qualité

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1 Introduction - Méthodes et outils de la qualité 1 Conception 2 Progrès continu 3 Système de contrôle de la qualité 4 Echantillonnage 5 Maîtrise Statistique des Procédés

2 La qualité dans la phase de conception Déploiement de la fonction qualité (QFD -«Quality Function Deployment») comprendre et traduire les besoins des clients afin de concevoir des produits qui vont assurer leur satisfaction Analyse fonctionnelle «rechercher, ordonner, caractériser, hiérarchiser et/ou valoriser les fonctions du produit attendu par l'utilisateur» (norme NF X ) Analyse de la valeur «méthode de compétitivité organisée et créatrice, visant la satisfaction du besoin de l'utilisateur par une démarche spécifique de conception, à la fois fonctionnelle, économique et pluridisciplinaire» (norme NF X )

3 La qualité dans la phase de conception - AMDEC AMDEC : Analyse des Modes de Défaillance, de leurs Effets et de leur Criticité FMECA : Failure Mode, Effects and Criticality Analysis AMDEC Produit Défaillances potentielles AMDEC Processus G : Gravité de la défaillance O : probabilité d Occurrence D : probabilité de (non) Détection = AMDEC Machine Indice de Criticité : C = G O D

4 La qualité dans la phase de conception AMDEC et recherche clinique G : gravité (impact sur le patient) O : occurrence (fréquence) D : détection 4 : très importante 3 : importante 2 : faible 1 : le patient ne s en aperçoit pas 4 : à chaque fois 3 : souvent 2 : rarement 1 : presque jamais 4 : quasiment impossible 3 : rare 2 : courante 1 : quasiment certaine C : indice de criticité

5 Progrès permanent et PDCA Plan, Do, Check et Act Planifier Préparer Réaliser Déployer Développer Contrôler Comprendre Vérifier Agir Réagir Planifier Réaliser Réagir Vérifier

6 Diagramme d Ishikawa Milieu Matière Main d œuvre Circuit d eau Circuit d air Couleur Odeur Motivation Formation Propreté Décongélation Stockage Manutention Texture Température Stérilisation Entretien Hygiène Contamination Méthode Matériel

7 Mise en place d un système de contrôle de la qualité QUOI? COMMENT? Attributs, Mesures QUI? Procédure, Inspection, Tests Opérateur, Interne, Externe COMBIEN? Rien, Échantillon Tout Système de contrôle de la qualité OU? Réception, En cours, A la sortie QUAND? Occasionnel, Périodique, Continu

8 Mise en place d un système de contrôle de la qualité Shewart Deming Contrôle par échantillonnage : inférer la qualité d un lot de produits à partir des caractéristiques d un échantillon prélevé parmi ce lot de produits. Cartes de contrôle : observer graphiquement un changement dans les conditions de production. SPC (Statistical Process Control) ou en français Maîtrise ou Contrôle Statistique des Processus ou des Procédés

9 Le contrôle par échantillonnage statistique Etablir des règles d acceptation ou de refus d articles présentés en lots homogènes Pour un lot de taille N, un plan d échantillonnage est défini par : La taille de l échantillon : n Le critère d acceptation des lots : c Si le critère d acceptation est exprimé en %, on parle de niveau de qualité p. Un lot est accepté si le nombre d unités défectueuses dans l échantillon n est inférieur ou égal à c (ou la proportion à p)

10 Le contrôle par échantillonnage statistique Etablir des règles d acceptation ou de refus d articles présentés en lots homogènes Efficacité d un plan : Capacité à discriminer les bons lots des défectueux. Risque de se voir refuser un bon lot Risque d accepter un lot défectueux Risque du producteur Risque du client Un lot est accepté si le nombre d unités défectueuses dans l échantillon n est inférieur ou égal à c (ou la proportion à p)

11 Le contrôle par échantillonnage statistique Efficacité d un plan : Capacité à discriminer les bons lots des défectueux. Situation % 6 6/50 = 12 % On accepte avec raison / 50 = 24 % On rejette àtort Risque du producteur Situation % 8 8 / 50 = 16 % On accepte àtort / 50 = 28 % On rejette avec raison Risque du client N=100 c = 20 p = 20 % n=50

12 Le contrôle par échantillonnage statistique Efficacité d un plan : Capacité à discriminer les bons lots des défectueux. Probabilité d acceptation 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% BONS n=100 MAUVAIS n=50 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% Proportion de défectueux N=100 n=100 c = 20 p = 20 % n=50

13 Le contrôle par échantillonnage statistique Efficacité d un plan : Capacité à discriminer les bons lots des défectueux. La probabilité de commettre un erreur augmente lorsque la taille de l échantillon diminue.

14 Le contrôle par échantillonnage statistique La probabilité de commettre un erreur augmente lorsque la taille de l échantillon diminue.

15 Le contrôle par échantillonnage statistique Probabilité d acceptation 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Risque du client Proport de défectueux 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% Acceptable Quality Level Risque du producteur Niveau de qualité acceptable n=50 Niveau de qualité toléré Lot Tolerance Percent Defective

16 La Maîtrise Statistique des Procédés (MSP) Statistical Process Control (SPC) Deux composants (produits) ne peuvent être absolument identiques Connaître les sources de variabilité qui affectent un processus Processus Processus sous contrôle hors contrôle Causes dues au hasard Causes spéciales Causes communes Causes identifiables (Chance/Common) (Assignable/Special) Ensemble des «petites» variations inhérentes au système de production et qui se manifestent de façon aléatoire. Ensemble des variations ayant un fort impact sur le processus de production et dont l origine peut être clairement identifiée.

17 La Maîtrise Statistique des Procédés (MSP) Les cartes de contrôle sont utilisées pour détecter la présence de causes spéciales Processus de production m 1 m 2 m 3 m 4 m 5 Temps M On prélève périodiquement des échantillons de produits en cours de fabrication Pour chaque échantillon, on obtient la moyenne de la dimension mesurée M = moyenne des moyennes des échantillons mesure de la tendance centrale des données σ = écart-type mesure de la dispersion des données

18 La Maîtrise Statistique des Procédés (MSP) Les cartes de contrôle sont utilisées pour détecter la présence de causes spéciales Processus de production Temps m 1 m 2 m 3 m 4 m 5 Limite Supérieure =M+3σ 2.14% m 1 de Contrôle 13.59% 34.13% 34.13% 13.59% 2.14% 99.7 % m 2 m 3 m 4 m 5 M =Tendance Centrale Limite Inférieure de Contrôle Temps =M-3σ

19 La Maîtrise Statistique des Procédés (MSP) Règles indiquant qu un processus est hors contrôle 1) Un point est au-dessus de la LSC ou endessous de la LIC

20 La Maîtrise Statistique des Procédés (MSP) Règles indiquant qu un processus est hors contrôle 1) Un point est au-dessus de la LSC ou en-dessous de la LIC 2) 2 points sur 3 consécutifs sont au-dessus de +2σ ou en-dessous de -2σ

21 La Maîtrise Statistique des Procédés (MSP) Règles indiquant qu un processus est hors contrôle Forme mixte LSC Tendance LSC LC LC LIC LIC Déplacement LSC Forme stratifiée LSC LC LC LIC LIC

22 La Maîtrise Statistique des Procédés (MSP) Limites de contrôle Limites de spécification Capacité d un processus = probabilité qu une pièce soit conforme Diamètre = 100 mm avec une tolérance de +/- 0.2 mm Tolérance haute : T h =100.2 Tolérance basse : T b =99.8 C p = T T 6σ h b

23 La Maîtrise Statistique des Procédés (MSP) Capacité d un processus = probabilité qu une pièce soit conforme, c est-à-dire que sa taille X soit comprise entre T b et T h. P(T b <X<T h ) C p T h Tb = = 1 T h T b = 6σ T 6σ h M + M T b = 6σ Le processus étant centré : T h M = M T b (= tolérance) ( M) σ 2 = 6 T h T h M = 3σ T h = M + 3σ ( ) σ 2 M T b = 6 M = 3σ T b T b = M 3σ P ( T < X < T ) = P( M 3 σ < X < M + 3σ ) b h

24 La Maîtrise Statistique des Procédés (MSP) P( T < X < T ) = P( M 3 σ < X < M + 3σ ) b h Cp=1.667 Cp=1.333 Cp=1.000 Cp=0.667 T b T h Cp= Cp=0.500 Cp=0.667 Cp=1.000 Cp=1.333 Cp=1.667 Cp=2.000 Ecarts-types % de conformes 86.64% 95.45% 99.73% % % % % de défectueux 13.36% 4.55% 0.27% 0.006% % % Nb par million

25 Conclusion Limites de spécification 6σ Cp=0.500 Cp=0.667 Cp=1.000 Cp=1.333 Cp=1.667 Cp=2.000 Ecarts-types % de conformes 86.64% 95.45% 99.73% % % % % de défectueux 13.36% 4.55% 0.27% 0.006% % % Nb par million