Université de Savoie Département Organisation et Génie de la Production de l'iut d'annecy Laboratoire LISTIC Six Sigma Une autre façon de concevoir la performance Maurice Pillet Professeur Université de Savoie LISTIC Annecy (France) Centre d'intérêt : Les démarches d'amélioration de la qualité des produits industriels Stratégie de rupture! Progrès Six Sigma - Un peu d histoire Rupture Temps Jack Welch - General electric Promoteur du déploiement mondial de six sigma Un objectif ambitieux Une méthode partagée et comprise Mikel J. Harry Invention du concept de rupture et de l organisation six sigma 3 Un changement culturel impliquant chacun Allied Signal Asea Brown Boveri Texas instrumentsmotorola Application de la Maîtrise Statistique des Processus La satisfaction des clients La variabilité. Insatisfaction La répartition des pains suit une "courbe en cloche" Process 0 Process Process 0 Process 0 Process Poids 6 Process 30 Process 3 Caractéristique Critique pour le client
L impact 6 sigma sur le résultat Augmentation de la marge et du chiffre d affaire Les différentes facettes de sigma σ Un symbole statistique Réduction des dépenses moins de défauts moins de gaspillage Coûts Augmentation de la satisfaction et la fidélisation des clients Une mesure de la qualité TRS D M A I C Une méthode pour maîtriser la variabilité 7 Optimiser l utilisation des actifs 8 Une organisation des compétences Comment caractériser une production? Calcul du pourcentage de défauts On accepte un décentrage de, σ 0 9 8 7 6 3 9 9.9 0 0. 0. 0.3 0. 0. 0.6 0.7 0.8 0.9. 3 Valeurs 9 Valeurs 6 Valeurs Étendue R = plus grande - plus petite Plus on prend de valeurs, plus la l étendue augmente! On doit caractériser la dispersion par un critère statistique! P = 3, ppm 0 6 sigma, sigma Cp = X σ Décentrage de, σ Cible Cas des accidents de la route La qualité, j assure! Cpk =. 60*3.= 0 tués sur les routes Les différentes facettes de sigma σ Un symbole statistique D M A I C Une mesure de la qualité Une méthode pour maîtriser la variabilité et la réduction de variabilité Défauts par millions 000 000 00 000 0 000 000 00 0 0. 0.0 La plupart des sociétés 3 6 7 Z Sigma Sociétés 3 performantes 6 % Bons 69.3 93.3 99.379 99.9767 99.99966 Défauts Ppm 308700 6680 60 33 3. 8σ 7σ 6σ σ σ 3σ σ Une organisation des compétences σ 0σ
Les différentes facettes de sigma σ Un symbole statistique le problème Revues Quel est le problème? R0 État visé D M A I C Une mesure de la qualité Une méthode pour maîtriser la variabilité R État actuel Est-ce que ça vaut le coup (coût) d y aller? R Equipe de travail R3 3 Une organisation des compétences R Faire le planning du projet Cartographie du processus Process 0 Process Matrice des relations X/ X3 X X X X 3 Process 30 Process 0 Process 3 Process 0 Process Caractéristique Critique pour le client Cette matrice permet de noter les X qui impactent a priori Les du processus 6 CTQ 3 Poids Total X x 9 x 9x+x =7 X a priori du processus X X3 X x 9 36 x 9 8 x 3 x 9 X x Chartre du projet Choisir un système de mesure juste Six Sigma Etape : DEFINIR Charte du projet Titre du projet : Formulation du problème (Le problème c'est de..) QUI? QUOI? OU? QUAND? COMMENT? POURQUOI? Clients identifiés (Clients avals et clients finaux) Clients avals : Impacts : Clients finaux : Besoin des clients Etat actuel Exigences Diagramme CTQ Caractéristiques Etat souhaité Spécifications On ne fait rien si on ne sait pas mesurer. Choisir un moyen de mesure continu. S assurer qu une variation de la mesure traduit bien une variation de ce qu'on mesure! Gains et coûts mesurables Gains et coûts non mesurables Semaines DEFINIR Signatures Client : Propriétaire : Pilote : Direction : 7 Nom Tel Groupe de travail Planification du projet Service Adresse electronique 8 kg kg 3. Récolter des mesures permettant de caractériser le problème
Cas des services La décomposition de la dispersion Dispersion vue Milieu Mesurande Reproductibilité Dispersion Main d œuvre due au Méthode processus de mesure opérateurs différents mesurent la même pièce Le même opérateur mesure fois la même pièce. Répétabilité 9 Hall d'accueil d'une administration 3 exigences des clients : o S'orienter rapidement vers le service recherché ; o Fournir un cadre agréable ; o Permettre aux clients d'attendre confortablement. 0 Gestion des Moyens de mesure Dispersion Moyen due au processus de production Justesse Linéarité Stabilité Etape les données. les Une démarche d analyse. les X Entonnoir des causes possibles Le problème! Être ou ne pas être!!! 3. Mettre en relation les avec les X. Identifier les X essentiels La preuve statistique pièces 30 pièces Ce n'est pas significatif! X Bruits Fournisseur Fournisseur Diagramme est/n'est pas Les différents niveaux d'analyse EST N'EST PAS QUI QUOI QUAND COMMENT 3 OÙ Que se passe t-il? Quel est le problème? Où le problème a-t-il été observé? Où le problème est-il apparu? Quand le problème a-t-il été observé pour la première fois? Quelle est la tendance (continue, isolée, cyclique) Qui est affecté par le problème? Quelles sont les conséquences du problème (coûts, temps, ressources)? Qu'est-ce qui aurait pu se passer mais n'est pas arrivé? Quel aurait pu être le problème mais n'est pas apparu? Où le problème aurait-il pu être localisé mais ne l'a pas été? A quel autre endroit aurait-il pu apparaître, mais n'est pas apparu? Quand le problème aurait-il pu être observé, mais ne l'a pas été? Quelle pourrait être la tendance? Qui n'est pas affecté par le problème? Quelle aurait pu être l'importance du problème? : On utilise la statistique descriptive 3 : On visualise les données sous forme graphique : On Utilise des données mais on reporte son attention sur les chiffres : On se sert de son expérience, pas des données : : On utilise la statistique inférentielle
Etape innover. Générer des solutions. Sélectionner les solutions (effet, coût, faisabilité) 3. Tester les solutions. Trouver le bon point de fonctionnement pour les X Faire des essais pour améliorer Pour améliorer, je J'applique dois trouver le DOE le bon ou Entonnoir à X Plans réglage d'expériences! Bruits Causes possibles 8σ 7σ 6σ σ σ 3σ. les risques 6 σ σ 0σ Mettre sous contrôle Mettre sous contrôle. Déterminer les spécififations sur les X essentiels. Mettre sous contrôle les X 3. Eliminer les causes d'erreur (Poka oke) Règles de pilotage Mise en place de l auto maîtrise Tolérance Maxi Tolérance Mini 6σ! 7 Limites «naturelles du procédé» 8 Mettre sous contrôle Les différentes approches La carte de contrôle Reconnaitre Choisir les projets importants Cohérents avec la stratégie Règles de pilotage Mise en place de l auto maîtrise Identifier le périmètre Les responsabilités Les gains du projet Mettre sous contrôle Documenter 9 0/0703/070/070/0706/0709/070/07/07/07 Standardiser Intégrer 30 Standardiser les bonnes pratiques Pérenniser la solution Dupliquer, Intégrer les nouveaux standard dans les nouvelles conceptions
Standardiser/Pérenniser Les trois axes de la pérennisation Standardiser. Identifier les bonnes pratiques, les formaliser, les déployer. Mettre en œuvre une démarche de pérennisation : Vérifier l'existence de contrepartie, l'action a t'elle du sens? Mettre en œuvre des actions de facilitation Développer l'état organique de l'entreprise Effort = Contre partie, Donner du sens Forme = Facilitation Pente = Etat organique L'état organique : c'est l'état naturel du processus vers lequel il retournera naturellement. Il dépend de la culture de l'entreprise. Il induit l effort à fournir 3 3. Faire le bilan du projet 3 Donner du sens : L'effort que j'accepte de faire pour faire avancer le système compte tenu de mon intérêt. Facilitation : Plus je suis entraîné et compétent, moins l'effort à fournir me semble important. De même rouler en peloton va me faciliter la tâche. Pérenniser une action! Les cas d'application de DMAIC Contrepartie, donner du sens Bien adapté Pas optimum Changement Six Sigma Facilitation État organique Temps 33 3 Réduction de la variabilité Résolution de problème, amélioration de processus Conception ou re-conception de processus, de produit Design for Six Sigma Design for Six Sigma organise les outils de conception Revues R0 R Define Measure Analyse Les différentes facettes de sigma σ Un symbole statistique Une mesure de la qualité R R3 Design D M A I C Une méthode pour maîtriser la variabilité 3 R Validate 36 Une organisation des compétences
: Une dimension stratégique : Une organisation 37 Un impact sur le résultat Dimension Stratégique de six sigma Une méthode partagée et comprise Des objectifs Qualité Parts de marché.. Des responsabilités Champions Black belt Un planning Une application Une application Une application Une application Une application Une application Une application Une application six sigma six sigma six sigma six sigma six sigma six sigma six sigma six sigma Résolution de problème Les différents acteurs du projet Garant de l attribution des ressources Suivi des délais et des gains Master Black Belt Garant de la méthode et de la formation 38 Responsable du chantier Black Belt Groupe de travail Direction Garant de l avancement des chantiers Champion Black Belt Groupe de travail Black Belt Groupe de travail Expert Apporte le transfert de compétences : Une organisation des compétences Déroulement d un Projet Facilite le déploiement de la philosophie 6 sigma Il définit les projets, l objectif et s assure que les ressources sont disponibles Il suit activement l évolution des projets 39 Champion Groupe projet dirigée par un «Black belt» Il a des aptitudes pour les statistiques, l animation et de fortes connaissances fonctionnelles Il anime le projet Il utilise les outils et la méthode six sigma Il forme le groupe de travail Master Black Belt C est l expert dans l utilisation des outils et de la méthode Il enseigne, conseille et développe la méthode Il dénoue les situations délicates D M A I C S R0 R R R3 R R Des étapes ou 6 Des revues qui valident la fin d une étape Des points de situation (environ toutes les 3 semaines) 0 Champion : élément clé de la réussite Black Belt : centre de l organisation Champion Il organise et valide les revues Le déploiement de six sigma est de sa responsabilité Revues R0 R R R3 R R Améliorer Jours de Formation Le champion connaît la méthode, les étapes à franchir, les points fondamentaux à valider. On insiste sur les aspects stratégiques et sur les impératifs de management. Black Belt pour 00 personnes Revues session de Jours 3 semaines application R0 R journée Revue de projet session de 3 Jours 3 semaines application journée Revue de projet session de 3 Jours 3 semaines application journée revue de projet R session de 3 Jours 3 semaines application Améliorer R3 journée revue de projet session de 3 Jours 3 semaines application R journée revue de projet
Les valeurs de Six Sigma Les deux processus à maîtriser 3 naturelle La maîtrise de la variabilité L'analyse avant l'action croyances connaissances La culture de la mesure valeurs La preuve statistique État organique La recherche des CTQ... Pour le client Temps Main d'oeuvre Méthodes Moyen Milieu Mesure Matière Processus de production Mesurande Processus de Mesure Méthodes Main d'oeuvre Moyen Milieu Processus de mesure Rendre le CTQ "Mesurable! Moyen Méthode «Pour atteindre la qualité, ne mesurer pas la qualité» (Taguchi) Soudure Le problème : % de fuites sur les produits Il nous faut trouver une «manifestation» mesurable du phénomène qui créé la non qualité, même si cette manifestation n est pas handicapante sur le produit! Dispersion de mesure Manifestation handicapante Manifestations non handicapantes mais mesurables Milieu Mesurande Main d'oeuvre 6 Fuites Centrage de la soudure Variance sur la largeur Epaisseur moyenne du cordon Choisir une réponse pour le plan Les valeurs de Six Sigma «Pour atteindre la qualité, ne mesurer pas la qualité» (Taguchi) Manifestations non handicapantes mais mesurables (Variance sur la largeur) 7 Non Fuiteux Fuiteux Le problème : % de fuites sur les produits Manifestation handicapante En diminuant la variance sur la largeur du cordon, on améliorera la qualité des soudures 8 naturelle La maîtrise de la variabilité L'analyse avant l'action croyances connaissances La culture de la mesure valeurs La preuve statistique État organique La recherche des CTQ... Pour le client Temps
La preuve statistique Statistique inférentielle Tolérances 0± 9 Frequency 0 0 0 3 6 7 Percent - 8 9 0 3 99.9 99 9 90 80 70 60 0 0 30 0 0 0. -0 Histogram of 0.3.0 0. X -0.96 -.0 X -0.8 - -0.3 X3 0. X -.3-0.89 -.8 -.6 0.79-0.3 0.86-0.06-0.97 0.6-0. Process Data LSL -.00000 Target * USL.00000 0 Sample Mean -0.87 Sample N 90 StD ev (Within).398 StD ev (O v erall).38 - O bserv ed P erformance PPM < LSL 0.00 PPM > USL 0.00 PPM Total 0.00 Probability Plot of Normal 0.0. -.9 3.6.6 -.06.86-0.83 3. 0.3.6 0-6.90-3.0 -.66.33.0.67 3..67..89 -.63 Processus - - -.3 0 -.6 -.89 -.8-3.87 Mean -.76 -.00-0.87 -.9 StDev.36 N 90.7 AD.000 Process Capability P-Value of 0.0 -.77 -.3 LSL USL Sample Mean 0 Exp. Within PPM < LSL 8.80 PPM > USL6.0 3.6 PPM Total 88.06 Sample Range. 3.0. 0.0 Exp. O v erall PPM < LSL 3036.77 PPM > USL 8780.0 PPM Total 39.77 -.3 -.6 -.9 -.66 -.66 -.0 6 8 -.76 -. -3.0 6-.98-3.76 -.67-3.9 Within Overall -. Potential (Within) C apability Cp CPL.9 Xbar-R Chart CPU of.0 Cpk.9 CCpk.3 0 Sample 0 Sample.3-3.0-3. Ov erall C apability -. Pp 0.7 PPL 0.63 PPU 0.79 Ppk 0.63 Cpm * -.9.7 3.6..36 -.3-0.70 -.8-3. -.7.3-0.8 -.3..30-0.3 6 -.308 -.9 0.7 -. 6 -.938 UC L=.3 _ X=0 LC L=-.3 UC L=.98 _ R=.36 LC L=0 0 X X X3 X? Processus Statistique inférentielle Régression simple et multiple 6.00.00.00 0.00 8.0 0.0.0.0 6.0 -.00 6.00.00.00 0.00 80 90 00 0 0 30 0 -.00 Réponse Surface de réponse -.00 -.00-6.00-6.00-8.00-8.00 X X Coefficients Erreur-type Constante -80.30.79 X. 0.08 X 0.0 0.00 X3-0. 0.09 X 0.8 0.0 = -80.3+. X +0.8 X Statistique t -8.7 36.9.9 -..08 R²=0.9 Probabilité.E- 3.87E- 0.6 0.7 7.66E-8 X X a une forte influence sur la réponse X a une influence plus faible X Régression simple et multiple Régression simple et multiple Réponse Réponse Réponse Réponse X X X X 3 X X
Les valeurs de Six Sigma Variabilité dans la démarche naturelle La maîtrise de la variabilité L'analyse avant l'action croyances connaissances La culture de la mesure valeurs La preuve statistique État organique La recherche des CTQ Temps 3 axes de l'espace de défaillance L axe de la connaissance L axe de la formalisation L axe de l application Axe de la formalisation 6 Recette Axe de l application Miracle Industrialisation Expert Axe de la connaissance Variabilité dans la démarche Les points essentiels dans la Démarche Glissement suivant l'un des 3 axes L axe de la connaissance : Perte de savoir faire L axe de la formalisation : La formalisation devient obsolète L'axe de l application : Les règles ne sont plus respectée Axe de l application Champion Groupe projet dirigée par un «Black belt» Master Black Belt Miracle Expert Axe de la connaissance Six Sigma permet De clairement impliquer la direction et de définir les responsabilités Axe de la formalisation 7 Recette Industrialisation 8 De dégager le temps nécessaire pour obtenir la «rupture» De manager le progrès par son organisation en projets Les points essentiels dans la Démarche L utilisation intensive des outils statistiques Améliorer Une définition claire d un objectif qui vise la satisfaction du client et l amélioration des marges L importance de la mesure La preuve statistique La place de l étape améliorer Revues R0 R R Améliorer R3 x x x 3 x x x x 3 x R&R Analyse de la variance Tests de comparaisons Analyse de normalité Analyses multivariés Plans d expériences Surfaces de réponses Tests de corrélation 9 La place de la Maîtrise Statistique des Procédés R 60 x 3 SPC Capabilités Cartes de contrôle