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Le tolérancement inertiel
Maurice Pillet Professeur des Universités Université de Savoie Laboratoire SYMME
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Présentation Domaine de compétence :
« Les démarches d’amélioration de la performance industrielle » Professeur à – – Département QLIO Directeur de Recherche au laboratoire SYMME Consultant auprès des entreprises dans le domaine de la qualité Auteur de plusieurs ouvrages :
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Limiter la variabilité !
15H 15H10 Brigitte Brigitte 60.002 ppm Mathieu Denis 3.21374 ppm Denis Mathieu 432 ppm Agnès Agnès 1.567494 ppm Bertrand Bertrand 50.3 ppm
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Limiter la variabilité !
Inertie limite = 3 Limiter la variabilité ! 15H 15H Brigitte Inertie = 1 Brigitte Inertie = 1 Mathieu Inertie = 1.87 Denis Inertie = 3.16 Mathieu Inertie = 1.87 Denis Inertie = 3.16 Agnès Inertie = 3.66 Agnès Inertie = 3.66 Bertrand Inertie = 25 Bertrand Inertie = 25
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Comment interpréter une tolérance ?
Quelle est la différence entre la 1 et la 2 ? 1 2 3 Cible Faut-il considérer la pièce 1 mauvaise, les pièces 2 et 3 bonnes ? Les pièces 2 et 3 sont -elles identiques d ’un point de vue du fonctionnement final de notre compresseur ?
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Un exemple Jeu 0.02±0.015 0.01 A A 0.74 2.10±0.005 1.38 0.01 A
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Comportement des systèmes
Jeu idéal = 0,05 10,03 ± 0,02 9,98 ± 0,02 Premier cas Alésage = 10,01 Arbre = 10,005 Alésage = 10,05 Arbre = 10,005 Second cas Jeu = 0.005 Jeu = 0.045
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Qualité d’un produit, d’une caractéristique
Zone d ’assemblage robuste Arbre Zone à risque (jeu faible) trop de jeu Acceptable Jeu idéal Alésage En plaçant la pièce sur la cible, on rend l ’assemblage « robuste » par rapport aux autres éléments de l ’assemblage
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Et si on assemble 4 Pièces
1% x 1% x 1% x 1% = 1/ 1%
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Oui Mais ! 100% 100% 100% 100% 100% x 100% x 100% x 100% = 100%
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Une vision des tolérances à revoir
La tolérance est dépassée de 1/2 micron ! Quelle belle Qualité ! Habituellement, on considère une production bonne, si toutes les caractéristiques sont à l ’intérieur des tolérances, quelle que soit la façon dont sont réparties ces pièces. En MSP, on doit changer cette façon de voir les choses car on s ’intéresse à la qualité du produit fini, plus qu ’à la qualité des caractéristiques élémentaires. On préfère un procédé sur lequel les pièces seront concentrées autour de la cible.
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Les limites du pire des cas
La division de l’intervalle de tolérance sur la cote condition conduit à des tolérances très serrées sur les caractéristiques élémentaires En cas de production bien conduite, la qualité demandée est très supérieure au juste nécessaire
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Les limites du tolérancement statistique
Si on se contente du simple critère de conformité (Cpk>1.33) On peut faire 100% de non-conformes sur la condition avec 100% de conformes sur les caractéristiques !
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Le tolérancement inertiel
Moyenne a, Écart type a a Condition Moyenne b, Écart type b b Moyenne c, Écart type c c d Moyenne d, Écart type d Moyenne : e–(a+b+c+d) Variance : ²a +²b+²c+²d+²e Moyenne e, Écart type e e Ce qui donne le fonctionnement c'est : La moyenne La variance Idée : Tolérancer la cible, et l'écart quadratique autour de la cible
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Le Tolérancement inertiel - une réponse ?
IMax Max Cible Tolérancement inertiel Min Tolérancement traditionnel Inertie Écart Moyenne/cible Écart type
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Représentation graphique
Limites de fluctuation de la moyenne pour la dispersion observée Limites de fluctuation de la dispersion (6sigma) pour le décentrage observée
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Les situations extrêmes acceptées
Centré d=0 d s = 1 1.0 0.8 0.6 d=1 0.4 Dispersion nulle s = 0 0.2 s 0.2 0.4 0.6 0.8 1 L’inertie est égale à l’écart type dans le cas d’une situation centrée Les produits sont répartis entre ± 3 inerties Le décentrage maximal est égal à l’inertie
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La conformité avec le tolérancement inertiel
Une pièce I² = 0.1²=0.01 10.1 Acceptée 10.1 10.12 10.0 Acceptée 0.09 10.03 Un lot 10.3 Acceptée
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Inertie potentielle avec un centrage parfait
L ’indicateur Cp et Cpi Inertie maximale autorisée Inertie potentielle avec un centrage parfait Inertie mesurée sur la pièce ou le lot Deux indicateurs Indépendants de la normalité Adaptés à la pièce unitaire comme à la série Même définition dans les cas bilatéraux ou unilatéraux Garanti la qualité du produit assemblé
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Le tolérancement Inertiel
d c b a Condition B 0.02 B b valeur nominale Condition = e – a – b – c – d Variance = S Variances
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Appliquer l’inertiel en production
Avant : Dans ou hors tolérance 10 - 0,01 - 0,07 Après : Inertie du lot est-elle bonne ? 10 (I 0.01)
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Tolérancement inertiel ou statistique
Tolérancement Statistique 9,98 I(0.01) 9,98 ±0.03 Tout est dit ! En plus il faut imposer le centrage Les pièces peut être "Bonne" et le lot mauvais Il faut changer BEAUCOUP les habitudes de production Il faut changer les habitudes de production
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Le problème du mélange des lots
Pp=1.96 Ppk=1.37 Pp=1.78 Ppk=1.58 Pp=1.93 Ppk=1.48 Pp=2.08 Ppk=1.39 LSS LSI Pp=1.12 Ppk=1.01 -5.0 0.0 5.0
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Additivité des inerties
Cas des presses à injecter
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Le problème du mélange de lots
I² = 2.99 I² = 1.59 I² = 1.57 I² = 3.39 Cpi = 1.16 Cpi = 2.20 Cpi = 2.23 Cpi = 1.03 Moyenne des inerties² I² = 2.38 I²max = 3.5 Cpi = 1.21
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Le contrôle de réception en inertiel
Variation en fonction de l'échantillon Contrôle Acceptation Refus Lot Echantillon Inertie Décision Risques : Accepter un lot d'inertie inacceptable (risque client) Refuser un lot d'inertie acceptable (risque fournisseur)
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Les variations dues à l’échantillonnage
Cible + inertie Maximale Prélèvement 1 Prélèvement 2 Risque client : trouver une inertie meilleure Prélèvement 3 Risque fournisseur : trouver une inertie moins bonne
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Cas sigma inconnu – Application
Client Fournisseur Inertie sur le plan : I = 0.02 On ne connaît pas sigma Le client choisit d’accepter une inertie Ia = dans 10% des cas Risque beta = 10% Le fournisseur accepte de se voir refuser une inertie Ib = dans 5% des cas Risque alpha = 5%
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Méthode proposée Risque client
On accepte dans 10% des cas un lot qui a une inertie égale à 0.024 Risque Fournisseur On refuse dans 5% des cas un lot qui a une inertie égale à 0.017 9,98 I(0.02) Probabilité d'accepter le lot 100% A Risque 95% B risque C 10% Inertie du lot 0% 0.017 0.024
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Méthode proposée Risque client 0.024 9,98 I(0.02)
Risque Fournisseur On calcule le ratio n = 36 for a = 0.05 and b = 0.1 2 5,332 42 1,375 82 1,255 125 1,202 6 2,390 46 1,355 86 1,249 135 1,194 10 1,940 50 1,338 90 1,242 145 1,187 14 1,744 54 1,324 94 1,237 155 1,180 18 1,630 58 1,311 98 1,231 165 1,174 22 1,554 62 1,299 102 1,226 175 1,169 26 1,500 66 1,289 106 1,221 185 1,164 30 1,458 70 1,279 110 1,217 195 1,159 34 1,424 74 1,271 114 1,213 205 1,155 38 1,397 78 1,263 118 1,209 215 1,151
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Méthode proposée Risque client 0.024 9,98 I(0.02)
Risque Fournisseur n = 36 On calcule la limite d'acceptation IA = 0.02 (idem I dans cet exemple) Prélèvement
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Méthode proposée - alternative
Taille d’échantillon Inertie acceptation Risque client I= 0.024 Risque Fournisseur I =0.017 Taille d’échantillon Inertie acceptation Risque client I = 0.027 Risque Fournisseur I = 0.015
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Le problème du tri Cible + inertie Maximale Prélèvement
L'inertie n'est pas valide ! Pourtant nous avons besoin des pièces !
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Cible + inertie Maximale
Le problème du tri Cible + inertie Maximale On calcule des limites de tri pour que après tri, la nouvelle inertie soit acceptable
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