Sommaire. Introduction. Chapitre 1 Méthodes et outils dans l'approche Qualité Totale. Chapitre 2 Les principes de base de la MSP et leurs limites

Sommaire Sommaire Introduction Chapitre 1 Méthodes et outils dans l'approche Qualité Totale Chapitre 2 Les principes de base de la MSP et leurs limites Chapitre 3 Le cas des petites séries Chapitre 4 La carte de contrôle "petites séries" Conclusions générales LLP - Edition : 26/03/2004 Sommaire 1

Sommaire Introduction Le cadre de notre étude... I.1 Plan du mémoire... I.2 Chapitre 1 Méthodes et outils dans l'approche Qualité Totale... 1.1 1. Qualité et démarche Qualité... 1.1 1.1 les différentes approches de la qualité... 1.2 1.2 Démarche Qualité... 1.5 1.2.1. Stratégie Qualité... 1.5 1.2.2. Système Qualité... 1.5 1.2.3. Méthodes Qualité... 1.6 1.2.4. Outils qualité... 1.6 1.2.5. Les normes ISO 9000 et la démarche Qualité... 1.6 2. L'évolution des méthodes de la qualité... 1.8 2.1. Première évolution, recherche de la qualité dès la conception... 1.8 2.1.1. Le contrôle de réception... 1.8 2.1.2. L'auto-contrôle...1.10 2.1.3. La qualité dès la conception...1.11 2.1.4. La qualité dès le marketing...1.11 2.2. Deuxième évolution, plus de modélisation...1.12 3. Classification des méthodes et des outils...1.13 3.1. Le QFD - Quality Function Deployment...1.14 3.1.1 Présentation de la méthode...1.14 3.1.2 Principe de base de la démarche QFD...1.15 3.2. Les plans d'expériences...1.17 3.3. L'AMDEC Analyse des Modes de défaillances de leurs effets et de leurs Criticité...1.18 3.4. L outil statistique...1.20 3.4.1. Son importance dans la démarche Qualité...1.20 3.4.2. La MSP ou SPC...1.21 3.5. La cohérence des différents outils...1.21 4. Conclusion du chapitre...1.22 LLP - Edition : 26/03/2004 Sommaire 2

Sommaire Chapitre 2 Les principes de base de la MSP et leurs limites... 2.1 1. Le pilotage par cartes de contrôle... 2.2 1.1. Introduction... 2.2 1.2. La carte de Shewhart [She 31]... 2.3 1.3. Les autres cartes basées sur la moyenne... 2.7 1.4. L'amélioration de l'efficacité par les cartes CUSUM... 2.8 1.4.1 Cartes CUSUM de LUCAS... 2.9 Cartes CUSUM... 2.9 Cartes FIR CUSUM...2.11 Combinaison Shewhart/CUSUM...2.12 1.4.2 Les cartes CUSUM avec masque en V...2.13 2. le concept de capabilité...2.15 2.1. Cas des critères symétriques...2.15 2.1.1. Rappels élémentaires...2.15 2.1.2. Les indicateurs de capabilité court terme et long terme...2.15 Les indicateurs Cp et Cpk...2.16 Les indicateurs Pp et Ppk...2.17 Les indicateurs Cm et Cmk...2.17 Synthèse des différents indicateurs...2.18 2.1.3. La difficulté d'estimer la capabilité machine...2.19 Cas des productions rapides...2.19 Cas des productions lentes...2.19 2.1.4. Les différentes approches pour le calcul de la dispersion...2.20 2.1.5. Calcul des capabilité à partir des cartes de contrôle...2.21 Estimation de l écart-type instantané...2.21 Estimation de l écart-type global...2.22 2.1.6 Les problèmes du calcul des capabilités à partir des cartes...2.22 Le calcul à partir des valeurs individuelles...2.22 Calcul lorsqu'on ne connaît pas les valeurs individuelles...2.23 2.2. Le concept de capabilité - cas des critères de forme et de position...2.25 2.2.1. le problème des critères de forme...2.25 2.2.2. Détermination de la fonction de répartition...2.27 2.2.3. Détermination de la loi normale sous-jacente...2.28 2.2.4. Détermination de la dispersion...2.29 2.4. Calcul de la capabilité machine...2.30 3. Critique des indicateurs de capabilité...2.31 3.1. Les limites de l'indicateur Cpk...2.31 LLP - Edition : 26/03/2004 Sommaire 3

Sommaire 3.2. Notion de fonction perte...2.32 3.3. Comparaison de deux situations Cpk =1,33 dans un assemblage...2.34 4. Notre proposition d amélioration...2.37 4.1. Définition du Rendement de Réglage Rr...2.37 4.1.1 Présentation du rendement Rr...2.37 4.1.2. Condition de capabilité sur le rendement Rr...2.37 Situation de référence...2.38 Situation quelconque...2.38 4.1.3 Cas des tolérances uni limites...2.41 4.2 Intérêt de notre coefficient Rr dans le cas d'une cotation statistique...2.41 4.2.1 Rappel sur la cotation statistique...2.41 4.2.2. Les inconvénients d'un non-respect du coefficient Rr...2.43 4.2.3. Application à l'exemple du respect de Rr...2.45 4.2.4. Conclusion de cette étude...2.45 4.3. L'indicateur de maîtrise des procédés Rm...2.46 4.3.1. Définition de l'indicateur Rm...2.46 4.3.2. Interprétation de l'indicateur Rm...2.47 4.4. Interprétation des chutes de capabilité à partir des indicateurs Rr et Rm...2.47 4.4.1. La chute des capabilités...2.47 4.4.2. Le tableau des capabilités et son interprétation...2.48 5. Conclusion de ce chapitre...2.50 Les limites de l'utilisation de la MSP...2.50 LLP - Edition : 26/03/2004 Sommaire 4

Sommaire Chapitre 3 Le cas des petites séries... 3.1 1. Introduction... 3.1 2. Typologie des petites séries... 3.4 2.1. Le besoin d'une classification... 3.4 2.2. Les critères de classification... 3.4 2.3. Le tableau d'évaluation... 3.5 3. Les limites de l application des cartes dans le cas des petites séries... 3.6 3.1. Les problèmes posés par les petites séries... 3.6 3.1.1. Nécessité d'un échantillon... 3.6 3.1.2. Une carte par caractéristique... 3.6 3.1.3. La connaissance de la population... 3.7 3.2. Les réponses à ces obstacles... 3.7 4. La méthode traditionnelle de pilotage... 3.8 4.1. Exemples dans le cas d'une série de 10 pièces... 3.8 4.2. Critique de la méthode...3.10 4.3. Condition de réussite de la MSP dans le cas des petites séries...3.10 5. Utiliser le principe de l'échantillonnage...3.12 6. Retrouver un effet de série...3.15 7. Modifier les cartes de contrôle...3.17 7.1. Cas 1 : les étendues sont constantes pour l'ensemble des lots...3.18 7.2. Cas 2 : les étendues ne sont pas constantes d'un lot à l'autre...3.18 7.3. Critique de la méthode...3.20 8. Etudier le procédé...3.22 8.1. Collecte des données...3.22 8.2. Recherche des causes spéciales de variation...3.23 8.3. Etude des causes communes de dispersion...3.26 8.4. Etude de la capabilité du procédé...3.26 8.5. Critique de la méthode...3.27 9. Surveiller les caractéristiques du procédé...3.28 9.1. La recherche d'un modèle...3.28 9.2. Identification d'une partie de A par les plans d'expériences...3.29 9.3. Identification par régression multiple...3.30 9.3. Caractéristiques de la matrice [M]...3.31 LLP - Edition : 26/03/2004 Sommaire 5

Sommaire 9.3.1. Matrice idéale...3.31 9.3.2. Surveiller le procédé...3.31 9.3.3. Surveiller la pièce...3.32 10. Evaluation des méthodes en fonction de la typologie des petites séries...3.33 10.1 Adaptation des méthodes aux différents cas...3.33 10.1.1. C1 - Aide au réglage dès les premières pièces...3.34 10.1.2. C2 - l'aide au réglage sur échantillon...3.34 10.1.3. C3 - Le suivi et l'amélioration des capabilités...3.35 10.1.4. C4 - Le coût de mise en oeuvre...3.35 10.1.5. C5 - La facilité de mise en oeuvre - Adaptation globale Méthode/Type de production...3.36 10.2 Conclusion sur cette classification...3.36 11. Conclusion sur ce chapitre...3.37 LLP - Edition : 26/03/2004 Sommaire 6

Sommaire Chapitre 4 La carte de contrôle "petites séries"... 4.1 1. Le besoin d'une nouvelle méthode... 4.1 2. Principe de base de la carte de contrôle "petites séries"... 4.2 2.1. Présentation de la carte... 4.2 2.2. Le remplissage de la carte des petites séries... 4.3 3. Le calcul des limites de contrôle... 4.4 3.1 Identification de l'écart-type de la population... 4.4 3.2. Calcul de la carte des moyennes... 4.7 3.3. Calcul de la carte des étendues... 4.8 4. Détermination du réglage optimal...4.10 4.1. Cas où le réglage doit être réalisé sur la première pièce...4.10 4.2. Cas du réglage sur la n ième pièce...4.14 4.3 Règle pratique de réglage...4.14 4.3.1. détermination de la règle...4.14 4.3.2. Détermination d'une grille de réglage...4.15 5. Efficacité de la carte de contrôle "petites séries"...4.16 6. Capabilité à partir des cartes "petites séries"...4.20 6.1. Capabilité court terme...4.20 6.2. Capabilité long terme...4.21 7. Autres utilisations de la carte de contrôle "petites séries"...4.22 8. Carte de contrôle "petites séries" avec procédure CUSUM...4.23 8.1. L'intérêt d'introduire une procédure CUSUM...4.23 8.2. Le principe de la méthode...4.23 8.3. Efficacité de la procédure CUSUM...4.25 9. La carte "petites séries" - Application sur différents cas de figure...4.28 9.1 Détermination de la carte...4.28 9.2. Test n 1 - simulateur centré sur 1,3 soit 1 s...4.29 9.3. Test n 2 - simulateur centré sur 2 soit 1,5 s...4.30 9.4. Test n 3 - simulateur centré sur 2,6 soit 2 s...4.31 9.5. Test n 4 - simulateur centré sur 4 soit 3 s...4.32 9.6. Remarque sur la carte des étendues...4.33 LLP - Edition : 26/03/2004 Sommaire 7

Sommaire 10. Application à un cas industriel...4.34 10.1. Les conditions de départ...4.34 10.2. Mise en oeuvre des cartes...4.35 10.3. Exemple de pilotage...4.35 10.4. Les résultats...4.36 11. Conclusion sur ce chapitre...4.37 Conclusion générale...c.1 LLP - Edition : 26/03/2004 Sommaire 8

Remerciements Le travail présenté dans ce mémoire a été réalisé au Laboratoire de Logiciels pour la Productique d'annecy (LLP) dirigé par Alain HAURAT. Je tiens à lui adresser mes sincères remerciements pour les précieux conseils qu'il m'a donné au cours de ce travail. Je remercie également Alain COURTOIS Professeur à l'université de Savoie pour sa collaboration et la qualité des relations qu'il a créées au cours des six années de travail en commun. Je remercie vivement Monsieur Alain BARREAU, Professeur à l'université de Nantes, d'avoir accepté de rapporter sur ce travail et de participer au jury. Sa notoriété dans le domaine de la Qualité m'honore de sa présence. Je suis très reconnaissant à M. Michel VERON Professeur à l'université de Nancy d'avoir accepté d'être rapporteur de ce travail. Ses compétences largement reconnues dans le domaine de la productique m'apportent une caution scientifique. Je remercie également à M. Claude FOULARD, Professeur à l'ensieg, de me faire l'honneur de participer au Jury. C'est avec plaisir que je profite de cette occasion pour remercier Alain JUTARD Professeur à l'insa de Lyon de m'avoir initié à la recherche dans son laboratoire au cours du DEA. Sa participation au jury m'apporte une grande satisfaction. Je remercie chaleureusement M. Alain PALSKY Responsable MSP de Rhone Poulenc d'avoir accepté d'être membre de ce Jury. Ses compétences dans le domaine de la MSP forcent mon admiration. Je le remercie pour les précieux renseignements qu'il m'a apportés au cours de ce travail tant par ses publications que par nos contacts téléphoniques. Je lui suis très reconnaissant pour la disponibilité qu'il m'a accordée. Je remercie également les entreprises qui m'ont permis de mettre en oeuvre et de tester les méthodes présentées dans ce mémoire. Que les entreprises et le personnel de la CPOAC et de TRANSROL soient assurées de ma gratitude. Que les membres du LLP, l'équipe du département Organisation et Gestion de la Production et les nombreux stagiaires soient remerciés de leurs précieuses contributions à ce travail. Enfin, je tiens à remercier Mme RAFFORT Responsable de la Bibliothèque de l'iut d'annecy, pour le remarquable travail qu'elle a effectué lors de mes recherches bibliographiques.

Introduction Introduction Le cadre de notre étude Dans le domaine de la productique, un des objectifs de la recherche est de trouver des méthodes formelles d'analyse et de modélisation des procédés industriels afin de faciliter leurs pilotages. C'est dans cet axe que s'inscrivent les outils de la maîtrise statistique des procédés. Les travaux réalisés jusqu'à ce jour ont surtout concerné les productions importantes de grandes et moyennes séries pour les procédés discontinus et continus. Peu de travaux ont concernés le cas des petites séries. Notre premier travail a été de faire l'analyse des méthodes existantes, et de délimiter leur cadre d'application. Cette étude permet de faire ressortir les efforts de recherche nécessaires pour couvrir l'ensemble des typologies de production des petites séries. Nous insistons dans le cadre de ce travail, sur la vision que nous portons sur l'interprétation des indicateurs de capabilité, par rapport à l'interprétation traditionnellement réalisée. Après avoir établi les limites de l'interprétation traditionnelle, notamment dans le cas des cotations statistiques, nous proposerons deux indicateurs de rendement Rr (Rendement de réglage), et Rm (Rendement de maîtrise). Ces rendements permettent de faciliter l'interprétation des indicateurs de capabilité, et ainsi, de prendre les mesures qui s'imposent pour améliorer la qualité. Cependant, l'objectif principal des travaux présentés dans cette thèse est d'élargir le champ d'application des méthodes de la maîtrise statistique des procédés aux cas des toutes petites séries (moins de 10 produits) et aux cas où le nombre de mesure est limité (cas des démarrages de séries par exemple). Pour permettre cet élargissement, nous présentons une nouvelle carte de contrôle, la carte de contrôle "petites séries". Parfaitement adaptée à ce type de production, cette carte permet de formaliser les décisions de réglage, les méthodes de pilotage et le suivi des capabilités dans le cas des toutes petites séries. LLP - Edition : 26/03/2004 Page I.1

Introduction Plan du mémoire Le chapitre 1 permet de situer les outils de la Maîtrise Statistique des Procédés dans un cadre plus global de la qualité totale. Nous étudierons dans ce chapitre les différentes approches de la qualité, et la démarche qui nous semble logique pour aborder la qualité dans une entreprise. Après avoir fait un tour d'horizon sur les principaux outils et méthodes de la qualité, nous situerons les outils de la maîtrise statistique des procédés et les limites dans leurs applications. Le chapitre 2 fait le point sur les principes de base de la MSP (Maîtrise Statistique des Procédés) et principalement sur les notions de capabilité et de cartes de contrôle qui nous seront utiles dans la suite de ce travail. Nous profiterons de ce chapitre pour présenter une technique de calcul de la capabilité long terme directement à partir des valeurs des moyennes et des étendues. Nous étudierons les risques associés à l'interprétation rapide des indicateurs de capabilité, et nous proposerons une méthode d'interprétation qui limite ces risques. Le chapitre 3 fait le point sur les limites de la démarche traditionnelle de pilotage des procédés dans le cas des petites séries. Il décrit les différentes méthodes pour appliquer la MSP avec l'étude des avantages et des inconvénients. La typologie des productions en petites séries permet d'établir une classification des méthodes en fonction de leur domaine d'application, et de mettre en évidence les zones d'ombre qui demeurent actuellement. Le chapitre 4 est consacré au développement d'une nouvelle carte de contrôle, la carte de contrôle "petites séries". Nous présenterons le principe de base de cette carte. La présentation des calculs des limites de contrôle permet de préciser la méthode que nous préconisons pour identifier la dispersion intrinsèque des procédés dans ce cas. Nous présenterons la connexion entre la carte de contrôle "petites séries" et la détermination du réglage optimal des procédés industriels pour une convergence très rapide vers la valeur nominale. L'étude de l'efficacité de cette carte de contrôle, nous conduira à introduire un calcul des sommes cumulées pour améliorer son efficacité. Enfin, après une présentation de différentes simulations de cette carte, nous présenterons un cas d'application industrielle de la méthode. La conclusion générale fournit un bilan des travaux et précise les objectifs futurs. LLP - Edition : 26/03/2004 Page I.2

Chapitre 1 - Les outils statistiques dans l'approche qualité totale Chapitre 1 Méthodes et outils dans l'approche Qualité Totale 1. Qualité et démarche Qualité Au cours de ces dernières années, les entreprises industrielles ont été confrontées à une concurrence de plus en plus féroce. L'internationalisation de la compétition, la diminution de la demande due à la crise et la course au développement, ont poussé les entreprises à rechercher des atouts leur permettant de gagner la partie. La recherche de la qualité est alors devenue un point clé de la compétitivité des entreprises. Cette recherche ne date pas d'aujourd'hui. En effet, la qualité a toujours été un objectif important depuis que l'homme fabrique des objets. Cependant, le nouveau contexte de concurrence mondiale ranime cette quête de la qualité en demandant plus de formalisme dans son approche. Cette recherche a été un des axes fondamentaux de la progression des entreprises ces dix dernières années. Les progrès réalisés couvrent l'ensemble des domaines, depuis l'organisation de l'entreprise jusqu'au pilotage des procédés, en passant par de nouvelles relations entre les clients et les fournisseurs. Chaque secteur de l'entreprise est concerné et il est devenu impossible pour une entreprise d'assurer la qualité de ses produits ou de LLP - Edition : 11/06/93 Page 1.1

Chapitre 1 - Les outils statistiques dans l'approche qualité totale ses services sans une organisation efficace basée sur un système qualité structuré. Cependant, la condition de réussite passe surtout par la dynamique créée sous l'impulsion du chef d'entreprise, et par l'utilisation adaptée de méthodes et d'outils ayant fait leurs preuves. 1.1 les différentes approches de la qualité Le terme "Qualité" regroupe de nombreux aspects et de nombreuses approches selon le point de vue où l'on se place. Pour mieux cerner ces différentes approches, il est intéressant d'analyser les différentes définitions qui ont été données pour définir la qualité. Les normes ISO [Iso 92] définissent la qualité de la manière suivante : "Aptitude d'une entité (service ou produit) à satisfaire les besoins exprimés ou potentiels des utilisateurs". La qualité ainsi définie est, selon C. Braesch [Bra 89], "principalement liée à la satisfaction des besoins d'un utilisateur, elle se constate au moment de l'usage du produit ou du service." Comparons la définition ISO à celle de la norme Japonaise [Nja 81] "Un ensemble de moyen pour produire de manière économique des produits et des services qui satisfassent les exigences des clients". L'analyse de ces définitions nous conduit à noter trois différences entre les deux définitions. Ces trois différences nous semblent traduire un écart d'état d'esprit que nous avons pu noter lors de notre visite d'étude au Japon entre l'approche occidentale et l'approche orientale. 1. On parle de moyen de production et non de produits. 2. On trouve le mot économique qui n'apparaît pas dans la définition ISO. 3. On parle d'exigences et non de besoins. Ces trois éléments nous semblent essentiels dans une démarche de qualité totale. Le premier point nous montre que dans la démarche industrielle japonaise, ce n'est pas le produit qui compte, mais l'ensemble des moyens mis en oeuvre pour aboutir à un produit de qualité. Les moyens sont très divers et couvrent l'ensemble de la vie du [Iso 92] - AFNOR - ISO - DIS 8402-1992 [Bra 89] - Approche de la modélisation du système de production d'une entreprise manufacturière - C. Braesch - Thèse 1989 - Université de Franche Comte [Nja 81] - Norme Japonaise 78101-1981 LLP - Edition : 11/06/93 Page 1.2

Chapitre 1 - Les outils statistiques dans l'approche qualité totale produit depuis les moyens marketing en passant par les moyens d'étude pour aller aux moyens de production et aux moyens de mesure. Pour un produit bien conçu, adapté à l'attente des clients, lorsque le moyen de production est capable, le produit est de qualité. La démarche prônée implicitement par la définition japonaise consiste donc à se focaliser sur les moyens plutôt que sur les produits. Ce n'est pas un hasard si la plupart des méthodes et des outils de la qualité ont été développés par les industriels Japonais. Ces outils et ces méthodes recouvrent en effet toute la vie du produit pour réellement fournir les moyens de produire de la qualité. Quelques approches similaires ont cependant été apportées récemment en Europe. Ainsi C. Braesch [Bra 89] distingue la notion de qualité précisée dans la définition ISO de la notion de "Démarche Qualité" qui représente l'ensemble des moyens mis en oeuvre pour aboutir à la réalisation d'un produit de qualité. Nous situerons notre travail dans cette démarche qualité. Le second élément de différenciation entre l'approche japonaise et l'approche occidentale est l'aspect économique. On associe Qualité et Economie. Faire de la qualité, oui, mais pas à n'importe quel coût et pas n'importe comment. Il nous semble que le développement important de l'auto-contrôle et des techniques statistiques au Japon n'est pas totalement étranger à cette différence dans l'approche de la qualité. Il est en effet impératif de limiter les contrôles tout en améliorant l'efficacité de ceux-ci pour diminuer le coût des produits. Cette recherche d'économie apparaît également dans le développement d'outils pour la qualité particulièrement adaptés à la prévention plus qu'à la correction. Le contrôle de réception a été principalement développé en occident alors que le contrôle de prévention (les "poka-yoke/anti-erreur") a surtout été utilisé au Japon. Enfin, faut-il différencier le "besoin" de "l'exigence"? Nous avons souvent entendu des industriels remettre en question un intervalle de tolérance donné par un client en invoquant la fonction de la pièce. Nous nous mettons à la place de notre client pour définir son besoin. Cette approche n'est pas la même que de considérer l'exigence de son client comme sacrée et de tout mettre en oeuvre pour la respecter. La notion de Clients/fournisseurs interne et de partenariat entre les entreprises ne peut exister que dans le respect des exigences du client et donc le respect de celui-ci. Ainsi, la définition ISO de la qualité nous semble traduire une approche relativement incomplète de la qualité qu'il est nécessaire de transcender si nous voulons rester compétitifs. D'autres définitions plus complètes de la qualité ont été données. On retiendra particulièrement la définition inscrite dans le dictionnaire de l'apics [Api 92] (American Production and Inventory Control Society) [Api 92] - APICS Dictionary - 7 th Edition - 1992 LLP - Edition : 11/06/93 Page 1.3

Chapitre 1 - Les outils statistiques dans l'approche qualité totale "Conformité au besoin ou Aptitude à l'emploi. La qualité peut être définie à travers cinq approches principales : (1) Une qualité transcendée est un idéal, une condition de l'excellence (2) L'approche "produit" de la qualité est fondée sur les attributs du produit (3) L'approche "utilisateur" de la qualité est l'aptitude à l'emploi (4) L'approche "production" de la qualité est la conformité au besoin (5) L'approche "valeur" de la qualité est le degré d'excellence pour un prix acceptable Aussi, la qualité à deux composantes majeures : (1) qualité de conformité - Cette qualité est définie par l'absence de défauts (2) qualité de conception - Cette qualité est mesurée par le degré de satisfaction du client par les caractéristiques et les aspects du produit." Cette définition a le mérite de recouvrir la plupart des approches de la notion de la Qualité en fonction des différents points de vue. La Qualité totale étant la démarche qui permet de satisfaire l'ensemble des différents points de vue. Un point commun parmi toutes ces approches reste l'importance donnée à la qualité comme critère qualifiant pour un produit. Terry Hill [Hil 89], dans son approche d'une stratégie de production pour les industriels, pense que "dans la plupart des cas la qualité est un critère qualifiant en terme de stratégie de production, son impact sur les parts de marché est plus fondamental que probablement aucun autre facteur". Terry Hill distingue d'ailleurs les critères qualifiants des critères gagnants. Un critère qualifiant est un critère que doit avoir nécessairement un produit pour être présent sur le marché. Un critère gagnant est un critère qui permet à un produit de devancer ses concurrents. On peut remarquer au cours de ces dernières années un glissement de la qualité qui était un critère gagnant pour la plupart des produits et qui devient de plus en plus un critère qualifiant. Il n'est plus pensable aujourd'hui de mettre sur le marché un produit qui ne serait pas de qualité. [Hil 89] - Manufacturing Strategy - Text and Cases - Terry Hill - IRWIN - 1989 LLP - Edition : 11/06/93 Page 1.4

Chapitre 1 - Les outils statistiques dans l'approche qualité totale 1.2 Démarche Qualité Le champ de la qualité est aujourd'hui si large qu'il est difficile d'en saisir la portée. Aussi, pour clarifier les éléments d'une démarche qualité dans l'entreprise, nous retiendrons la synthèse proposée par M. P.M. Galloy [Gal 92] qui propose une hiérarchie entre les différentes approches (figure 1.1). Stratégie Système Méthodes Outils Figure 1.1 - Hiérarchie dans la démarche Qualité 1.2.1. Stratégie qualité La stratégie qualité exprime la volonté de la direction de l'entreprise de progresser vers l'excellence industrielle. Cette stratégie ne doit pas s'exprimer par une simple déclaration d'intention mais aussi par une volonté clairement exprimée lors des choix décisifs en matière de personnel, de matériel, ou de formation. Il n'existe pas de bataille gagnée sans stratégie définie et clairement comprise par l'ensemble des troupes. 1.2.2. Système qualité Le système qualité permet l'organisation, et la cohésion des différentes actions "qualité" dans l'entreprise. Le système qualité représente la charpente qui permet de supporter les actions qualité. Sans un système qualité rigoureux et solidement implanté, les méthodes et les outils qualité ne sont que feux de paille. Ils dépendent directement des hommes qui les ont mis en place, et disparaissent aussitôt que ces outils ne sont plus la priorité de ceux-ci. Le système qualité est relativement complexe à mettre en oeuvre. Les concepts sont essentiellement théoriques et il faut pouvoir, aux travers de procédures, rendre plus concret une organisation et un savoir-faire. [Gal 92] - Conférence PROGECTION - P.M. Galloy - Annecy - 1992 LLP - Edition : 11/06/93 Page 1.5

Chapitre 1 - Les outils statistiques dans l'approche qualité totale 1.2.3. Méthodes qualité Les méthodes qualité établissent un cadre formel autour des actions qualité. Nous trouverons par exemple les méthodes statistiques d'analyse de données ou les méthodes de gestion des moyens de mesure. Les compétences en matière de qualité sont principalement au niveau des méthodes qualité. Trop souvent les compétences sont apportées au niveau des outils alors que la mise en oeuvre d'une démarche de qualité totale nécessite une parfaite maîtrise des méthodes qualité. 1.2.4. Outils qualité Soutiennent et facilitent la mise en oeuvre des méthodes. Nous trouvons par exemple les cartes de contrôle qui permettent de mettre en oeuvre de façon simple les méthodes statistiques d'analyse de données. Nous trouvons également les outils informatiques de Gestion des Moyens de Mesures (GMM) qui permettent de mettre en oeuvre les méthodes de GMM. La mise en place des outils de la qualité est bien entendu indispensable pour assurer la qualité totale dans une entreprise. Mais, nous avons noté dans notre pyramide que ces outils interviennent en derniers alors que très souvent, certains industriels commettent l'erreur de mettre en place les outils avant de définir une stratégie. 1.2.5. Les normes ISO 9000 et la démarche Qualité L'ensemble de la normalisation ISO 9000 [Iso 87] s'inscrit parfaitement dans cette démarche, et vise à créer le système qualité dans l'entreprise. Les normes ISO 9000 couvrent principalement les aspects stratégie et système, mais sont très peu développées sur les aspects méthodes et outils. En effet, si nous considérons la norme ISO 9001 qui est la plus complète dans les rapports contractuels entre un client et un fournisseur, nous trouvons seulement 3 chapitres sur les 20 chapitres de la norme qui sont spécifiques aux méthodes et outils. Ces chapitres sont les chapitres 10 (Contrôle et Essais), 11 (Maîtrise des équipements de contrôle, de Mesure et d'essai) et chapitre 20 (Techniques statistiques). La norme ISO 9000 n'est pas très étendue sur les méthodes et les outils. Mais ce n'est pas son objectif. Il s'agit de créer un système qualité permettant d'assurer que tout est mis en oeuvre pour créer et fabriquer des produits ou des services de qualité. Ce n'est pas pour autant qu'il faut négliger de mettre en place les méthodes et les outils qui permettront de fournir la qualité. Si cela n'est pas réalisé, il est alors possible d'être certifié ISO 9000 sans pour autant fournir des produits de qualité. [Iso 87] - Normes ISO 9000/DIS 9000-2/9000-3/9001/9002/9003/9004/9004-2 LLP - Edition : 11/06/93 Page 1.6

Chapitre 1 - Les outils statistiques dans l'approche qualité totale La démarche de certification des industries de l'automobile comme la SOGEDAC [Sog 92] est, par contre, plus centrée sur les méthodes et les outils de la qualité qui permettent d'obtenir des produits et des services conformes aux exigences des clients. Aussi, les grands donneurs d'ordres tels que les constructeurs automobiles semblent désormais s'orienter dans leurs audits vers la mise en place des méthodes et des outils. Ils font de plus en plus confiance à la certification ISO 9000 pour les strates "Stratégie" et "Système" de la pyramide. Trop d'entreprises commencent leur démarche qualité par les strates inférieures de la pyramide en achetant par exemple un logiciel d'assistance à la qualité. Il est facile de réaliser cette erreur. En effet, les bénéfices de l'achat d'un logiciel semblent être immédiats dès la mise en oeuvre de celui-ci alors que la constitution d'un système qualité semble être une démarche fastidieuse dont les bénéfices ne sont que lointains. Le présent travail porte essentiellement sur les strates méthodes et outils de la qualité. Cependant, nous garderons en permanence à l'esprit que ces strates ne peuvent donner leur pleine puissance que dans le cadre d'une démarche qualité totale impulsée par la direction et s'appuyant sur un système qualité. [Sog 92] - Questionnaire Audit SOGEDAC - 1992 LLP - Edition : 11/06/93 Page 1.7

Chapitre 1 - Les outils statistiques dans l'approche qualité totale 2. L'évolution des méthodes de la qualité Si nous analysons l'évolution des méthodes qualité depuis la dernière guerre, nous constatons deux évolutions : la première est le stade de la vie du produit concerné, la deuxième est une évolution vers un accroissement du besoin de modélisation. Ces évolutions traduisent un passage du stade artisanal au stade industriel. En effet, ce qui différencie le plus une production industrielle d'une production artisanale, c'est le formalisme dans sa production. Ces évolutions se sont donc accompagnées du développement de méthodes et d'outils rigoureux qui ont permis ce formalisme. 2.1. Première évolution, recherche de la qualité dès la conception 2.1.1. Le contrôle de réception Le contrôle de la qualité s est d abord intéressé aux produits finis puisque c'est sur le produit fini que le client va juger la qualité. On a mis en place des contrôles sur ceuxci pour éviter à un éventuel produit défectueux d arriver chez le client. Les méthodes utilisées vont du contrôle à 100% à un contrôle statistique par échantillonnage mais n'assurent pas toujours 100% de pièces bonnes. En effet, même un contrôle à 100% ne peut pas assurer 100% de produits conformes. Pour s'en convaincre, il suffit de demander à plusieurs interlocuteurs le nombre de lettre f qu'ils comptent dans la phrase suivante : "Finished Files are the result of years of scientific study combined with the experience of many years." Rares sont les personnes qui trouvent le bon résultat qui est 6. Et pourtant, le contrôle est un contrôle à 100%. Dans le cas des contrôles par échantillonnage pour des critères attributifs, la courbe d'efficacité du plan de contrôle s'incline rapidement et vient prouver l'inefficacité de ce type de contrôle. Même en respectant la normalisation [Afn 83] en matière de [Afn 83] - Norme AFNOR NFX X 06-021 / X 06-022 LLP - Edition : 11/06/93 Page 1.8

Chapitre 1 - Les outils statistiques dans l'approche qualité totale contrôle de réception - ce qui demande souvent des prélèvements importants - l'efficacité d'un tel contrôle est de piètre qualité. Pour s'en convaincre, il suffit de calculer la courbe d'efficacité d'un plan de contrôle par échantillonnage simple qui consiste à prélever 50 pièces et à refuser le lot dès l'apparition d'un produit défectueux. La courbe d'efficacité représente la probabilité pour un lot ayant une proportion p de non conformes d'être accepté. C'est donc la probabilité de tirer dans un lot de taille n, contenant une proportion p de non conformes, au plus A (critère d'acceptation) produits non conformes. C'est la loi binomiale qui s'applique. La courbe d'efficacité a comme équation : k= A P Ck p p n k n k = ( 1 ) k= 0 Nous pouvons donc construire la courbe d'efficacité du plan précédent. Nous accepterons un lot contenant une proportion p de non conformes à condition de trouver 0 pièce défectueuse parmi le prélèvement de 50 pièces. L'équation de la courbe d'efficacité est donc P = (1-p)50 Ce qui nous donne la courbe : 1 Probabilité d'acceptation 0,8 0,6 0,4 0,2 0 % de défaut 0 1 2 3 4 5 Figure 1.2 - Courbe d'efficacité du plan de contrôle L'exemple précédent illustre la faible efficacité du contrôle par échantillonnage simple dans le cas des critères qualitatifs. En effet, malgré un critère d'acceptation sévère (A= 0) et un prélèvement important (50 produits) la probabilité d'accepter un lot comportant 2% de produits défectueux reste encore de 36 %. LLP - Edition : 11/06/93 Page 1.9