SUJET : 6 SIGMA Réalisé par: KADIRI Mohamed / AIT HAMMOUCH Haytham ENCADRE PAR: Mr.JAWAB Fouad EST FES LP logistique industrielle

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1 Université Sidi Mohamed Ben Abdellah Ecole Supérieure de Technologie Département Sciences et Techniques de Gestion Niveau : LP Logistique industrielle 6 Sigma Présenté le 08/10/2018 Année universitaire : 2018/2019 Elaboré par : KADIRI Mohamed AIT HAMMOUCH Haytham Professeur encadrant : Mr. JAWAB Fouad

2 Définition de 6 sigma Le contexte d’utilisation pourquoi et quand utiliser 6 sigma? 2 La démarche DMAIC Plan Analyse SWOT de 6 sigma 6 sigma dans la pratique Les indicateurs de 6 sigma Application de 6sigma dans la maintenance

3 3 Définir les notions clés de 6 sigma Expliquer la mise place de 6 sigma Comprendre la pratique de 6 sigma dans les entreprises industrielles 3

4 Signifie une méthodologie qui permet de réduire la variabilité d’un processus pour augmenter la satisfaction client. «La puissance, c’est la méthode» Nietzsche

5 Apports du Six Sigma aux entreprises PerformanceProfitsProductivité

6 Le contexte d’utilisation: Le concept ne s’applique pas qu’à la production, mais aussi à la logistique, au développement … il suffit d’avoir un processus dont les performances sont mesurables

7 Pourquoi utiliser le 6 sigma?  Améliorer rapidement et de façon importante en éliminant la variation  Utilisé pour : améliorer les process, les produits et les services réduire les coûts de toutes sortes améliorer la qualité  Objectif : Satisfaire le client en ayant des process sans défauts  Comment : avec des outils avancés de Progrès  C’est un changement de Culture Positive et Profonde  A la Clé: Des résultats financiers réels

8 Quand utiliser Six Sigma ?  Améliorer un processus (implicite ou explicite)  Défaut mesurable  Problème récurrent  Problème difficile  Impact client ou actionnaire important  Rien d’autre n’a marché

9 Analyse SWOT de 6sigma:

10 2 types d’amélioration:

11 Le Sigma concret

12 Démarche DMAIC (S):

13 3.8 Sigma6 Sigma Défauts par million 10 000 3.4 Prod. 1ere qualité 99% 99.99966% Eau potable 15 minutes d’eau non potable chaque jour 1 minute non potable tous les 7 mois Erreurs 5 000 erreurs médicales par semaine 1,7 opérations ratées par semaine Aéroport1 atterrissage raté par jour 1 atterrissage raté tous les 5 ans Electricité Pas d’électricité 3 heures par mois Une heure de coupure tous les 34 ans Six Sigma - Signification pratique

14 Les indicateurs de sigma

15 DPU: Les défauts par unité (DPU) expriment le nombre de défauts dans un échantillon, divisé par le nombre d'unités échantillonnées. Un fournisseur livré a une entreprise des matières premières. Le contrôleur qualité de cette entreprise a travailler sur l’analyse de de processus de ce fournisseur. Cinquante unité sont sélectionnés aléatoirement et inspectés, puis les défauts suivants sont détectés: Deux unités sont non conforme. Une unités est à la fois endommagé et périmé (2 défauts). le nombre total de défauts s'élève à 4 pour 50 unités échantillonnés ; par conséquent: DPU = 4/50 = 0,08. Cette valeur représente le niveau de qualité moyen et chaque unité de MP contient ce nombre de défauts moyen.

16 DPO: les défauts par opportunité Les défauts par opportunité (DPO) expriment le nombre de défauts dans un échantillon, divisé par le nombre total d'opportunités de défaut. Chaque unités peut présenter quatre défauts : incorrect, incomplets, endommagé, périmé. Par conséquent, chaque unités a 4 opportunités. Cinquante unités sont sélectionnés aléatoirement et inspectés, puis les défauts suivants sont détectés. Deux unités sont incomplets. Une unités est à la fois endommagé et incomplet (2 défauts). Trois unités sont périmé. le nombre total de défauts s'élève à 7 pour 200 opportunités (50 unités * 4 opportunités /unité) ; par conséquent DPO = 7/200 = 0,035.

17 Le DPMO (Défauts par million d’opportunités): C’est l'un des indicateurs utilisés dans la méthode Six Sigma. Il représente le nombre de défaillances ou de pièces avec défauts par millions d'unités prises en compte (possibilités de défauts). DPMO est une mesure utilisée en Management de la qualité, ainsi qu'en Amélioration continue, où 3,4 DPMO = 6 Sigma est une définition majeure de la méthode Six-Sigma. La valeur DPMO détermine le Sigma.

18 un processus d’édition de factures. Considérons que pour chaque facture, il y a 4 erreurs possibles qui sont critiques pour la qualité aux yeux du client : une mauvaise adresse, une mauvaise saisie du nombre d’heures à facturer, un mauvais choix du taux horaire ou une réalisation de la facture en plus de 30 jours. Dans le mois, nous avons édité 2354 factures et nous avons dénombré 17 mauvaises adresses 8 erreurs de saisies des heures, 2 mauvais choix de taux et nous avons réalisé 25 factures hors délai. Nous déterminons le sigma ainsi : Nombre d’unités = 2354 factures Nombre d’opportunités de défauts = 4 critères x 2354 unités = 9416 opportunités de défauts Nombre de défauts = 17+8+2+25 = 52 Nombre de défauts par million d’opportunités (DPMO) = 52 x 1000000 / 9416 = 5522 Application :

19 La capabilité : l'autre notion associée à 6-sigma est la capabilité d'un outil de production. C'est la mesure de l'aptitude qu'a une machine, ou un processus, à fabriquer ce qu'on lui demande de fabriquer. On définit la capabilité Cp, comme étant l'intervalle de tolérances, IT, divisé par 6 fois l'écart-type de la distribution du procédé en question. On parlera de Cm pour la capabilité d'une machine et de Cp pour la capabilité du procédé pris dans son ensemble. La capabilité est intimement liée à la demande du client - ou à la garantie que l'on offre sur le produit.

20 Interprétation de la capabilité: si l'intervalle de tolérances défini pour la pièce à fabriquer est identique à 6 fois l'écart-type de la distribution observée, alors la Capabilité est égale à 1, et le procédé est »juste capable». Si Cp est inférieur à 1, c'est que la dispersion observée laisse un nombre non négligeable d'individus au-dehors de la fourchette de tolérances: le procédé n'est pas capable. Enfin, on définit un procédé capable si Cp est supérieur à 1.3.

21 le Cpk un nouvel indicateur de capabilité: il est possible que le procédé soit légèrement décentré : il reste toujours aussi précis, la dispersion autour de la valeur moyenne est toujours aussi faible, mais la moyenne du lot fabriqué est différente de la moyenne théorique, de la moyenne prévue. Alors, on peut observer un certain nombre de défauts, d'un des côtés de l'intervalle de tolérance.

22 k, le facteur de décentrage, ou de déréglage, est tout simplement la différence entre la moyenne observée et la valeur-cible. Plus Cpk est proche de Cp, et plus le procédé est centré sur la valeur-cible. En pratique, on admet un décentrage égal à 1.5 fois l'écart-type, ce qui se traduit par un taux acceptable de défectueux de 3.4 par million d'unités produites. Ce qui reste excellent.

23 Application de 6sigma dans la maintenance

24 Réduction du taux de pannes de 2,5% Définir: La définition du défaut : 1 heure de panne Le Processus : Maintenance corrective Les gains 2,5% X 5624h x 293,27 €/h = 41234€ Mesurer:

25 Analyser: Les variables influents: Délai important entre l’appel et l’arrivée du technicien Temps de diagnostic anormalement élevé Perte de temps importante pour recherche de pièces ou spécifique Durée de dépannage après diagnostic trop élevé Délai important entre fin dépannage redémarrage…

26 innover: Amélioration du préventif : nettoyage des filtres; Remplacement des tuyaux par une meilleure qualité Amélioration de la demande d’intervention Adéquation des compétences aux besoins Formation du personnel a la résolution de problèmes… Mise en place d’un processus d un processus d’analyse des causes AMDEC

27 contrôler: Le gain mesuré sur une période de 7 mois est de 171heures Nb d’heures d heures d’ouverture pour cette période 4322 Nb d’heures de panne : 304h Moyenne du taux de panne durant cette période: 7% Taux de panne 2003 : 11% 171heures x 293,27€/h = 50149€

28 Contrôle de la réalisation du préventif programmé Niveau d’Implication des techniciens maintenance de production Respect de la planification des Révisions Annuelles Analyse des incidents : systématiquement pour les arrêts supérieures 2 heures Mensuellement pour l’ensemble des ensemble des évènements

29  General Electric : Plus fort taux de croissance de son histoire en 2000  Dupont de Nemours : 700 millions de dollars pour 2000  Ford Motor Company : 250 millions de dollars pour 2000  Toshiba : 130 milliards de yens pour 2001  Honeywell : 3 milliards de dollars d’économie depuis le début de l’utilisation de Six Sigma Résultats liés à 6 σ

30 Avoir une idée claire sur la pratique de 6 sigma dans les entreprises industrielles.

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