Maitrise statistique des process MSP, statistical process control SPC, cartes de contrôle, traitements des bases de données de production, plans d'expériences sont les outils de lean six sigma

La MSP Maitrise statistique des process ou le SPC Statistical process control

Comment l'opérateur utilise-t-il les cartes de contrôle MSP ?

Le traitement statistique apparait dans l'industrie au siècle dernier avec les cartes de contrôle de SHEWHART aux USA vers 1930 et les études de capabilité de DEMING au Japon vers 1970. Le constructeur automobile FORD formalise les outils SPC / MSP (Statistical Process Control / Maitrise Statistique des Processus) dans les années 1980. Les filières automobiles mondiales déploient ces outils depuis les années 1980 et essaiment vers d'autres industries.

La remise en cause du "contrôle à réception" et de la "conformité à la tolérance"

Jusqu'en 1970, les techniques statistiques s'appliquent essentiellement au "contrôle à réception" et à la "conformité à la tolérance" : prélever un échantillon représentatif pour déterminer l'acceptation d'un lot déjà fabriqué.

Aujourd'hui, le client considère qu'un produit dans la tolérance situé juste avant la limite de tolérance est d'aussi "mauvaise qualité" qu'un produit hors tolérance situé juste après la limite de tolérance. Le client souhaite que l'on atteigne la cible !

A l'époque du juste à temps, des délais réduits de la réactivité, il est inconcevable de "fabriquer pour trier ensuite".

La qualité du produit doit être garantie par le processus lui-même et non par le contrôle.

Une nouvelle approche du processus et de son pilotage

La MSP propose donc une méthode de surveillance du processus qui permet de prévenir l'apparition de non-conformités, de répondre sans tri à des obligations réglementaires (poids des préemballés en agroalimentaire …), de répondre à des fonctions précises sans appairage (jeux fonctionnels …), d'augmenter la disponibilité des moyens (détection précoce des dérives, simplification des réglages …)

La MSP donne à l'opérateur, au pilote du processus, les moyens de savoir quand et comment intervenir sur un processus "sous contrôle", avant que le défaut n'apparaisse, en comparant avant tout le processus à lui-même et considérant que sa dérive par rapport à la cible centrale est "A-NORMALE", même si le produit obtenu est "conforme à la tolérance".

La MSP nécessite donc sur une démarche de connaissance approfondie et fiabilisation du processus.

Le pilote du processus

• Effectue les prélèvements selon le plan établi, sans aucun tri
• Calcule la dispersion et la reporte sur la carte
• Calcule le centrage et le reporte sur la carte

Le pilote du processus analyse la situation l'historique et des points qu'il vient d'ajouter et applique les règles de décisions définies dans le tableau.

Attention : l'analyse commence toujours par la carte des dispersions ! En effet, si la dispersion augmente trop, on sort des hypothèses de mise sous contrôle et les autres mesures n'ont plus de sens !

La dispersion "Normale" du processus industriel est provoquée par les 5M

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Au sein du même lot de production, en isolant deux produits issus d'un même processus, on trouvera toujours un moyen de mesure suffisamment précis pour démontrer que toutes les caractéristiques ne sont jamais rigoureusement identiques.

Les mesures de chaque caractéristique sont toutes réparties autour d'une valeur centrale (graphique de la distribution : la répartition du nombre d'individus dans chaque classe).

On classe généralement en "5 M" les causes de cette dispersion : Matière (hétérogénéité, lots, coulées …), Main d'œuvre (équipes intérimaires, ancienneté …), Méthodes (consignes, pilotage, méthodes de mesure, étalonnages …), Milieu (température, hygrométrie …), Machine (jeu fonctionnel des organes d'une machine, automatisme, état de l'art pour la technologie concernée …)

Cette distribution "NORMALE" est provoquée par une multitude de causes communes, de facteurs de faible amplitude, d'un ordre de grandeur équivalent, indépendants les uns des autres, toujours présents, d'intensité aléatoire, incompressibles, nombreux : à un instant donné, il faut "vivre avec".

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• Analyse des facteurs et des effets
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• Accompagnements du déploiement en atelier avec l'encadrement

La base des règles de pilotage MSP, le processus sous contrôle

Tant que l'échantillon est entre les limites (indépendantes de la tolérance) avec 2/3 des valeurs dans le 1/3 central de la dispersion, c'est "NORMAL" et il n'y a donc pas lieu de s'inquiéter

Dès que l'échantillon s'approche ou dépasse ces limites, c'est "A-NORMAL" et il est nécessaire de réagir

Les dispersions caractéristiques du processus : le tuyau, le serpent …

Il ne sert à rien de vouloir maîtriser ce que l'on ne sait pas évaluer. Des campagnes de mesures structurées doivent être mises en place.

• On considère que le processus, y compris les moyens de contrôle et d'étalonnage associés, est stable et qu'il a été conçu pour le rester.
• On mesure, sur le moyen/long terme, une caractéristique (par exemple la longueur des pièces produites)
• On reporte les valeurs chronologiquement
• La longueur des pièces produites évolue dans un "serpent", un "tuyau".

Un processus sous contrôle est représenté par un tuyau "droit"

• Variance inter-lots très faible par rapport à la variance intra-lot
• Uniquement soumis aux aléas et aux dérives naturelles
• La variabilité constatée correspond à l'état de l'art

Un processus est sous contrôle si on a validé les moyens de maitriser la variabilité,

• Les facteurs qui provoquent une évolution A-NORMALE sont identifiés
• L'effet significatif des différents réglages est établi

Les facteurs que l'on a décidé de ne pas traquer sont identifiés (par exemples certains changements d'opérateurs, de lots de matière première, variations de températures, usures progressives de glissières …)