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1 voir livre de première page 13 à page 17
LA DEMARCHE QUALITE 1 GESTION ET SUIVI DE LA QUALITE EN PRODUCTION voir livre page 7 à page 22 1: Qualité et non qualité voir livre de première page 13 à page 17 11) La qualité satisfaction du client bonne aptitude à l'usage et à l'emploi Définition de la qualité: ( NF X ) La qualité est l'ensemble des propriétés et caractéristiques d'un produit ou service qui lui confèrent l'aptitude à satisfaire des besoins exprimés ou implicites. 12) La non qualité Définition ( NF X ) La non qualité est l'écart global constaté entre la qualité visée et la qualité effectivement obtenue. La non qualité coûte cher, elle a un coût, on peut donc la mesurer

2 2: La politique de la qualité dans les entreprises
( page 7 et 8 ) LA QUALITE Satisfaction du client RAISON D'ETRE Objectif vital pour l'entreprise BUT Contrat pour le respect de la qualité vis à vis du client RESULTANTE volonté collective de l'entreprise, la motivation, coordination de chacun, maîtrise de l'ensemble des facteurs….. REPERCUSSION POUR L'ENTREPRISE Evolution et développement de l'entreprise… motivation pour le personnel.

3 Qualité dans l'entreprise
L'assurance qualité: - Fournir au client la preuve que le fournisseur est capable d'honorer complètement et correctement ses engagements. ( assurance externe de la qualité ) - Faire en sorte que le fournisseur soit lui-même certain de la qualité de ses produits qu'il propose à ses clients. ( assurance interne de la qualité ) Qualité et contexte de production de l'entreprise Hommes Produits Qualité dans l'entreprise Qualité totale d'un site de production on retrouve les composantes de la démarche productique, à savoir, amélioration de l'ensemble des méthodes et des moyens de production Coûts Délais Processus Les entreprises, pour être compétitives, doivent de plus en plus être certifiées suivant une norme qui va prouver que l'entreprise satisfait aux exigences de l'assurance qualité. Norme ISO 9000

4 Contrôles de réception Contrôles en cours de fabrication
3: Qualité et contrôle de conformité ( page 8 et 9 ) Le contrôle s’effectue à trois stades de la production: - à la réception des approvisionnements - en cours de fabrication - à la livraison des produits finis Le contrôle de réception et des en-cours peut s’effectuer soit à 100% ou par échantillonnage Contrôles de réception permet l'acceptation ou le refus d'un lot de pièces Contrôles en cours de fabrication permet de surveiller le processus de fabrication 100% tous les contrôles nécessaires sont effectués sur la totalité des pièces produites Domaine d'utilisation: pièces à forte valeur ajoutée pièces ayant des qualités strictes ( sécurité, nucléaire..) tri de pièces ( appariement ) avantages: maîtrise totale des décisions ( pas de risque ) inconvénients: contrôle onéreux, contrôle non destructif Domaine d'utilisation: pièces à forte valeur ajoutée pièces ayant des qualités strictes ( sécurité, nucléaire..) avantages: maîtrise totale des décisions ( pas de risque ) limitation du gaspillage inconvénients: contrôle onéreux, contrôle non destructif, nécessité dans le cas de grandes séries d'automatiser les postes de contrôle, ( si le posage est défini ) Domaine d'utilisation: produits standards ou de sous-traitance classement de la qualité des fournisseurs si la qualité du procédé est nettement > à la qualité souhaité du produit lots de taille importante avantages: réduction du coût, contrôle destructif possible inconvénients: risque lié à la probabilité de prendre une mauvaise décision Domaine d'utilisation: production en grande série si la qualité du procédé est nettement > à la qualité souhaité du produit avantages: réduction du coût, contrôle destructif possible inconvénients: risque lié à la probabilité de prendre une mauvaise décision, risque de laisser passer des pièces non conformes. Par échantillon les contrôles sont effectués sur un échantillon de pièces prélevées

5 4: Les outils de la qualité
( voir livre de première page 18, 19, 20 ) -         Le diagramme causes et effets -         Le Q Q O Q C P -         PARETO ou courbe ABC -         Le MSP ou SPC -         L'AMDEC -         Le SMED La méthode TAGUCHI …… Tous les outils de la qualité présentent une caractéristique commune: étude et analyse d'un grand nombre d'informations. Ces informations peuvent être relatives : -         au produit -         au système de production -         au processus de production -         aux méthodes de fabrication, de montage, de contrôle, de maintenance….  Il faut donc que les informations soient très exactes de manière à appliquer avec efficacité l'outil de la qualité retenu. Il faut donc organiser toutes les données qui peuvent provenir en fabrication de: -         résultats numériques ( mesures…) -         nombres de caractéristiques ( défauts par période, % de défauts…) -         causes de non-conformité -         …..

6 5: Le suivi de la qualité ( voir page 9, 10, 11 )
51) les différents types de contrôle: La spécification contrôlée est une grandeur chiffrable. Ex: 15,25 mm Cartes de contrôle tendance centrale de la fabrication ( moyenne ) Par mesures Variation de la fabrication ( étendue ) CONTROLE nombre ou proportion de défectueux Par attributs nombre de défauts par unité de contrôle Valeur non chiffrable par un appareil de mesure. Ex: correct, défectueux..

7 52) La méthode S.P.C ou M.S.P ( maîtrise statistique des procédés )
méthode d'auto-contrôle Elle repose sur 3 principes fondamentaux : -         la priorité donnée à la prévention ( intervention avant de produire des rebuts ) -         la référence au procédé tel qu'il fonctionne ( qualification de la machine ) -         la responsabilisation de la production et la participation active des opérateurs Constatations: la mesure d'un diamètre ( 10 mm ) sur un lot de pièces ne fera jamais 10mm exactement, mais sera répartie entre 9,95 et 10,04 par exemple. Cette variabilité est incontournable et il faut être capable de " vivre avec ". Quelque soit la machine utilisée, la caractéristique observée, on notera toujours une dispersion. Ces variations proviennent de l'ensemble du procédé de production dont on distingue 5 éléments élémentaires responsables de dispersion et donc de non-qualité: les 5M Machine; Main d'œuvre; Matière; Méthodes; Milieu Ces variations aléatoires suivent très souvent une loi normale ( courbe en cloche ) 53) Analyse de la forme de la dispersion, loi normale 531) L’histogramme C'est un outil qui nous permet d'observer la répartition des valeurs mesurées par rapport à la moyenne, regroupées par classe. Cette moyenne doit être le plus près possible de la cote visée. L'allure générale doit correspondre à une courbe en cloche ou courbe de Gauss.

8 EXERCICE Une entreprise X vérifie le diamètre d’une surface cylindrique coté 20 + 0.05 - 0.08 Un opérateur prélève un lot de 40 pièces, il mesure à l’aide d’un micromètre (résolution = 0,01 mm) les 40 diamètres et trouvent les résultats suivants: N° 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 cote 19.97 19.96 19.99 20.00 19.93 20.01 20.02 19.95 N° 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 cote 20.00 19.98 20.01 19.95 19.97 19.99 20.02 20.03 19.96 N° 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 cote 19.99 20.02 19.98 20.04 19.97 20.00 Elle veut connaître la représentation graphique de la distribution des pièces: il faut donc tracer l’histogramme

9 Méthode de tracé d’un histogramme
1: collecte des données: Voir tableau précédent 2: calcul du nombre de classes Formule: Nb de classes =  n AN :Nb de classes =  40 = 6,32. Arrondi à 7 3: calcul de l’étendue R Formule: valeur mesurée maxi - valeur mesurée mini ou : x maxi - x mini AN : 20, ,93 = 0,11 mm 4: calcul de la largeur d’une classe Formule: R / Nb de classes arrondir à un multiple de la résolution AN : 0,11 / 7 = 0,014 arrondi à 0,02 mm 5: calcul de la valeur mini de la première classe Formule: valeur mesurée mini - moitié de la résolution ou : x mini - 1/2 résolution AN : 19,93 - (0,5 x 0,01) = 19,925 mm

10 Fréquence ( Nb de valeurs )
6: Relever le nombre de valeurs par classe tableau des résultats ( classes / fréquences ) Classes Fréquence ( Nb de valeurs ) 19, ,945 19, ,965 19, ,985 19, ,005 20, ,025 20, ,045 20, ,065 1 4 8 16 3

11 7: Tracé de l’histogramme
fréquence 5 10 15 20 16 8 8 4 3 1 19,925 19,945 19,965 19,985 20,005 20,025 20,045 20,065 valeur

12 Cote mini Cote visée Cote maxi
8: Tracer les caractéristiques de la cote cote visée: cote moyenne Cote maxi : tolérance supérieure Cote mini : tolérance inférieure fréquence 5 10 15 20 1 4 8 16 3 19,925 19,945 19,965 19,985 20,005 20,025 20,045 20,065 valeur AN : cote visée = 19,985 mm cote maxi = 20,05 mm cote mini = 19,92 mm Cote mini Cote visée Cote maxi

13 Cote mini Cote maxi Cote visée X
formule: X = 1/n  xi i=1 n 9: calcul de la moyenne des valeurs et tracé AN : 19,992 mm 10: tracé de la courbe de Gauss ( facultatif ) fréquence 5 10 15 20 1 4 8 16 3 19,925 19,945 19,965 19,985 20,005 20,025 20,045 20,065 valeur Cote mini Cote maxi Cote visée X

14 En conclusion: L’histogramme permet d’observer la répartition des valeurs mesurées par classes, par rapport à la moyenne. La moyenne des valeurs doit être le plus prêt possible de la cote visée. L’allure générale doit correspondre à une courbe en cloche ou courbe de Gauss.

15 ATTENTION ! Ne pas confondre ETENDUE et DISPERSION
532) Comparaison entre dispersion et IT de fabrication ( voir livre page 11 ) ATTENTION ! Ne pas confondre ETENDUE et DISPERSION Etendue: valeur mesurée maxi - valeur mesurée mini ou : x maxi - x mini En relation avec l’histogramme R Dispersion: elle peut être évaluée à 6,18  ( correspond à 99,98% d’une population distribuée suivant une loi normale ). En relation avec la courbe de Gauss dispersion  : Ecart type

16  = X I   ( xi - X )² N Ecart type :  ( sigma )
Paramètre de dispersion qui caractérise la plus ou poins grande dispersion des valeurs autour de la moyenne. Courbe convexe X Courbe concave I   =  ( xi - X )² N

17 Le but du M S P ( ou S P C ) est d’éliminer les causes assignables
Types de dispersion: Dispersion Systématique ( Ds ): Proviennent de Causes Assignables ( causes identifiables, peu nombreuses mais sources de défauts importants, exemple: usure d’outil..) Dispersion Aléatoire ( Da ): Proviennent de Causes Aléatoires ( causes dues au hasard, que l’on ne peut éliminer complètement, en assez grand nombre mais à effet limité, exemple :écart de mise en position, déformation de la pièce lors du serrage, flexion de l’outil ….) Le but du M S P ( ou S P C ) est d’éliminer les causes assignables

18 Exemple:   X1 X2 1 2 X Moyennes différentes Dispersion identique
Moyenne identique Dispersions différentes 1 2 X

19 X  1  2  3  4 Quelques cas intéressants:
Environ 68% des individus sont compris dans l’intervalle X  1 Environ 95% des individus sont compris dans l’intervalle X  2 Environ 99,8% des individus sont compris dans l’intervalle X  3 Environ 99,99% des individus sont compris dans l’intervalle X  4

20 1°cas: le procédé de fabrication ne convient pas, il y a rebut
On compare la dispersion à l'IT à respecter, 3 cas peuvent se présenter ( voir livre p11 ) 1°cas: le procédé de fabrication ne convient pas, il y a rebut systématique

21 2°cas: tout déréglage de la moyenne entraînera un rebut qui
sera fonction de ce déréglage.

22 3°cas: pas de rebut tant que la moyenne reste dans l’intervalle égal à : IT - 6,18

23 6: les cartes de contrôle par mesure
voir page 11 Les cartes de contrôle permettent d'avoir une image du déroulement du processus et d'intervenir rapidement sur celui-ci en cas de problème. Elles permettent de surveiller l'évolution d'une caractéristique ( ex : une dimension ) sur une production en série et d'intervenir avant de produire des pièces non conformes. La distribution de la spécification à contrôler doit suivre une loi normale. Pendant la production, on effectuera des prélèvements d'échantillons régulièrement ( ex : 6 pièces toutes les heures ). Pour chaque échantillon, on calculera la moyenne et l'étendue des valeurs mesurées, et on reportera les résultats sur un graphique. Suivant la position des points reportés par rapport à des limites fixées, on interviendra ou pas sur le processus. On se limitera aux cartes de contrôle de la moyenne et de l'étendue. ( on peut aussi construire des cartes de la médiane et de l'écart type )

24 Comment établir une carte de contrôle ?
2 cas possibles: le processus est déjà lancé et connu : on connaît donc la moyenne ( mo ) et l'écart type ( o ) le processus est nouveau : on ne connaît pas la moyenne ( mo ) ni l'écart type ( o ) Avec mo: moyenne d’une fabrication sous contrôle ( statiquement stable ) o: écart type d’une fabrication sous contrôle 7: Elaboration d'une carte de contrôle dont les paramètres ne sont pas connus voir page 12 Quand ? - Lors de la mise en place d’une nouvelle fabrication - Introduction d’un nouveau matériel - Introduction d’une nouvelle matière première ……

25 Suivre en parallèle l’exercice du livre page 13
Méthode d’élaboration de la carte de contrôle: Suivre en parallèle l’exercice du livre page 13 Etape 1: Prélèvement Nombre d’informations = r x n r = nombre d’échantillons n = effectif de chaque échantillon En général : < r x n < 200 ( nombre d’informations ) Des pièces Ou d’échantillons L’origine de la mesure a été prise à : 31,900 mm Les valeurs affichées sont en micron La valeur mesurée de la pièce correspond donc à : Valeur affichée + 31,900 Ex: valeur mesurée = = m soit: 31,951 mm

26 Etape 2: Calcul des paramètres: X, W
Moyenne des moyennes X =  Xi r ou: X= ( X1 + X2 + X3 +…….Xr ) / r Moyenne des étendues W =  Wi ou: W = ( W1 + W2 + W3+ ..Wr ) / r r X = 49,1 m W = 5,1 m Etape 3: Calcul des limites de la carte de contrôle pour la carte de la moyenne et la carte de l’étendue Notation: Pour la moyenne: Lsc x : limite supérieure de contrôle de la moyenne Lic x : limite inférieure de contrôle de la moyenne Lss x : limite supérieure de surveillance de la moyenne Lis x : limite inférieure de surveillance de la moyenne

27 Lss w : limite supérieure de surveillance de l’étendue
Notation: Pour l’étendue : Lsc w : limite supérieure de contrôle de l’étendue Lss w : limite supérieure de surveillance de l’étendue Formules: Pour la moyenne: Lsc x : X + A’c x W Lic x : X - A’c x W Lss x : X + A’s x W Lis x : X - A’s x W Avec A’c et A’s: coefficients fonction de la taille de l’échantillon Voir tableaux page 20 Formules: Pour l’étendue : Lsc w : D’c2 x W Lss w : D’s2 x W Avec D’c2 et D’s2: coefficients fonction de la taille de l’échantillon

28 Etape 4: Tracer les limites provisoires sur la carte.
Lsc Lic Lis Lss

29 Etape 5: Remplir la carte
La carte est remplie au fur et à mesure des prélèvements des échantillons. On reporte les valeurs des moyennes et de l’étendue de chaque échantillon. On relie les points. Etape 6: Analyse de la carte Des points sont hors limites de contrôle, ceci est dû à des causes assignables, que l’on peut identifier. Il faut prendre les mesures nécessaires pour éliminer ces causes.

30 Etape 7: Calculer les nouvelles limites
Les échantillons dont les points sont hors limites de contrôle doivent être éliminés pour le calcul. Les nouvelles limites doivent être calculées avec les données restantes. Etape 8: Tracer les nouvelles limites sur la nouvelle carte

31 Le tableau de bord est la mémoire du procédé
Exercice: la fabrication d’inserts métalliques nécessite de mettre le procédé sous contrôle statistique. On veut suivre l’évolution de la cote fabriquée: 6 0,2 La production étant stabilisée, on prélève 8 pièces toutes les heures. Pendant tout l’usinage, il est important de noter tous les événements qui sont apparus. Ces événements sont notés dans le tableau de bord. Le tableau de bord est la mémoire du procédé 1: vous devez compléter entièrement la carte provisoire 2: vous devez analyser la carte provisoire cor cor 3: vous devez compléter entièrement la carte définitive

32 Exercice page 19 à faire pour
8: Elaboration d'une carte de contrôle dont les paramètres sont connus voir page 16 Quand ? - Le processus de fabrication est déjà lancé ( reprise d’une fabrication avec les mêmes paramètres.) Exercice page 19 à faire pour La prochaine fois Le principe d’élaboration est le même que précédemment sauf que: - il n’y a pas de carte provisoire - les formules pour les calculs des limites changent Formules: Pour la moyenne: Lsc x : X + Ac x 0 Lic x : X - Ac x 0 Lss x : X + As x 0 Lis x : X - As x 0 Avec Ac et As: coefficients fonction de la taille de l’échantillon Voir tableaux page 20 Formules: Pour l’étendue : Lsc w : Dc x 0 Lss w : Ds x 0 Avec Dc et Ds: coefficients fonction de la taille de l’échantillon

33 9: Interprétation des cartes de contrôle
Une carte " type " est une carte dont les points sont répartis à peu près symétriquement par rapport à la ligne centrale. (Voir page 16) Pas de points hors limites 2/3 des points doivent se trouver dans le tiers central de la carte Pas de cause assignable Carte type A B C

34 Exemples de causes assignables et décisions à prendre
un point au delà des limites de contrôle LCS, LCI régler le procédé et prélever immédiatement un autre échantillon trouver l'origine de la détérioration et intervenir ( erreur de mesure, appareil bloqué …) 1 7 points consécutifs sont supérieurs ou inférieurs à la moyenne régler le procédé et prélever immédiatement un autre échantillon 2 trouver l'origine de la détérioration et intervenir 7 points consécutifs sont en augmentation régulière ( dérive ) ou en diminution régulière régler le procédé et prélever immédiatement un autre échantillon trouver l'origine de la détérioration et intervenir 3 prélever immédiatement un autre échantillon. Si le nouveau point est de nouveau hors limites régler le procédé et prélever immédiatement un autre échantillon 1 point entre les limites de surveillance et de contrôle trouver l'origine de la détérioration et intervenir 4

35 1 2 3 4

36 10: Démarche pour l'utilisation des cartes de contrôle
Prélever un échantillon de taille n toutes les h heures calculer X reporter X sur la carte La moyenne X se trouve entre LS1 et LS2 Procéder à un nouveau prélèvement Calculer X et porter X sur la carte X se trouve entre LS1 et LC1 ou entre LS2 et LC2 X se trouve au-delà de LC1 ou de LC2 Réglage et essai oui non

37 11: La Capabilité ( voir livre page 17 à page 18 )
C'est un indicateur qui va permettre de vérifier si le processus est apte à produire des pièces conformes La capabilité est exprimée par un chiffre. C'est la mesure du rapport entre la performance réelle d'une machine ou d'un procédé et la performance demandée. Performance demandée: C'est l'intervalle de tolérance Performance réelle: C'est la distribution des relevés IT La distribution est à l'intérieur de l'IT: : pièces conformes La distribution n'est pas à l'intérieur de l'IT: : pièces non conformes

38 11.1: La capabilité machine
Il y a 2 indicateurs de capabilité: la capabilité machine ( s'intéresse à la dispersion instantanée ) La capabilité du procédé ( s'intéresse à la dispersion globale ) 11.1: La capabilité machine Pour déterminer la valeur de la capabilité machine, les relevés doivent être effectués dans un laps de temps très court. Il faut au minimum 50 relevés consécutifs. 50 relevés Production temps 1: Calculer la moyenne des 50 relevés: X 2: Calculer l'écart type i ( écart type instantané en utilisant l'estimateur de l'écart type: (n-1) = S

39 IT Cm= 6i IT Cm= 6S Ts - Ti Cm= 6i X - Ti Cmki= 3i Ts - X Cmks= 3i
3: Calculer le premier indice de la capabilité machine: Cm ( Permet de comparer l'IT à la dispersion ) IT Cm= 6i IT Cm= 6S Ts - Ti Cm= 6i ou ou La machine est considérée apte si Cm > 1,33 4: Calculer le deuxième indice de la capabilité machine: Cmk X ( Permet de vérifier la dispersion et le centrage de la moyenne ) 2 valeurs à calculer: X - Ti Cmki= 3i Ts - X Cmks= 3i et

40 La machine est considérée bien centrée si Cmk > 1,33
Après calcul de Cmki et de Cmks, on retient la valeur la plus petite. La machine est considérée bien centrée si Cmk > 1,33 11.2: La capabilité du procédé On vérifie la capabilité du procédé sur un laps de temps long ( par exemple une semaine ). La capabilité du procédé se détermine que si le procédé est sous contrôle ( plus de cause assignable ). On calcul les indices de capabilité à partir des échantillons prélevés. 1: Calculer l'écart type * ( écart type estimé ) (estimé) = bn S (estimé) = dn W (Voir page 21) ou

41 Le procédé est jugé capable si Cp > 1,33
1: Calculer le premier indice de la capabilité procédé: Cp ( Permet de comparer l'IT à la dispersion ) Ts - Ti Cp= 6(estimé) IT Cp= 6(estimé) ou Le procédé est jugé capable si Cp > 1,33 2: Calculer le deuxième indice de la capabilité procédé: Cpk ( Permet de vérifier le centrage de la moyenne ) 2 valeurs à calculer: X - Ti Cpki= 3(estimé) Ts - X Cpks= 3(estimé) et

42 Le procédé est considéré bien centré si Cpk > 1,33
Après calcul de Cpki et de Cpks, on retient la valeur la plus petite. Le procédé est considéré bien centré si Cpk > 1,33

43 11.3: interprétations des résultats

44

45 Calcul de Cm; Cmk Cm < 1,33 Cmk < 1,33 Cmk < 1,33
non Cm < 1,33 oui non Cmk < 1,33 oui non Cmk < 1,33 oui Machine capable pour la dispersion et bien centrée Machine capable pour la dispersion mais mal centrée Situation impossible Machine non capable pour la dispersion mais bien centrée -Changer de moyen de production - améliorer le moyen - modifier l'IT avec l'accord du BE - contrôle à 100% satisfaisante intervention Intervention, réglage Non satisfaisante

46 Les résultats sont les suivants:
Exemple d'application: Sur une machine de production, on veut surveiller une cote de 28,4  0,05. Pour cela, on procède à l'usinage d'un échantillon de 50 pièces. Les résultats sont les suivants: N° pièce mesure 1 28.39 11 28.38 21 31 28.4 41 2 12 22 32 42 3 13 23 33 28.41 43 4 14 24 34 44 5 15 25 35 28.43 45 6 16 26 36 46 7 17 27 37 47 8 18 28 38 48 9 28.36 19 28.42 29 28.37 39 49 10 20 30 40 50 Calculer Cm et Cmk et conclure sur la capabilité de la machine.

47 Ts - X 3i X - Ti 3i 28,393 i = (n-1) = 0,01379 Cm = Cm = 1,208
Corrigé: X = 28,393 i = (n-1) = 0,01379 Cm = IT / 6 (n-1) Cm = 0,1 / 6x0,01379 = 1,208 Ts - X 3i = Cmks = 1,377 X - Ti 3i = Cmki = 1,039 Conclusion: 1 < Cm < 1,33 Machine non capable 1 < Cmki < 1,33

48 11.4: Evaluation graphique de la capabilité
La capabilité machine peut être évaluée " au pied de la machine " sans calcul particulier, de façon graphique, par la DROITE DE HENRY Cette méthode permet de: - vérifier si la loi est normale - d'évaluer graphiquement: - la moyenne X - la dispersion ( 6  ) - la capabilité - les pourcentages des défectueux Reprendre l'exemple précédent et compléter le graphique en suivant la méthode suivante:

49 - Renseigner l'entête du document
Méthode de tracé de la droite de Henry - Renseigner l'entête du document - porter les valeurs relevées dans l'ordre de la production - Evaluer l'étendue des valeurs - Déterminer le nombre de classes ( maximum 10 ) Voir carte - Déterminer l'intervalle de classe - centrer les classes sur le graphique ( du bas vers le haut ) - Réaliser le décompte des valeurs dans chaque classe ( 1 tiret par valeur, 5 valeurs maxi par case ) - - Compléter les colonnes: f;  f;  f% - Porter les points correspondant aux pourcentages sur le graphique à partir de l'échelle inférieure. Les points sont situés sur les lignes en face des flèches. - Tracer la droite de régression la mieux ajustée aux points ( droite de Henry

50 - Tracer les limites de tolérance en trait gras
- Evaluer visuellement la moyenne X ( moyenne estimée ) - Estimer la capabilité ( 8 s ) - En déduire sigma estimé ( s ) - Estimer les pourcentages de défectueux mini et maxi - Calculer les indices de capabilité machine et conclure

51 12: Les cartes de contrôle petites séries
Elles sont utilisées pour des séries de moins de 20 pièces et sont basées sur le principe du MSP: Amélioration de la production: - éviter les tâtonnements pour trouver le bon réglage - éviter les réglages inutiles - régler la machine avant de produire une pièce hors tolérance Diminution des rebuts: - importants dans le cas des petites séries car "tâtonnement" Amélioration de la traçabilité: - écrire sur une carte de contrôle permet d'améliorer le suivi des lots 12.1: Démarche pour remplir la carte petites séries

52  est estimé à partir de l'historique des productions
Etape 1: Remplir l'entête Etape 2: Calcul des limites de contrôle pour la moyenne et l'étendue Placer les résultats dans le tableau Voir carte Si il y a 5 pièces alors on calcule 5 limites Formules: Pour la moyenne Pour l'étendue  est estimé à partir de l'historique des productions LSCx = Cible + A LICx = Cible - A LSCR = D6 LICR = D5 Valeurs des coefficients

53 Exemple: On usine une série de 5 pièces dont on surveille la cote de 200,1 sur une machine avec un  = 0,013. On prendra comme valeur cible 0 Calcul des limites pour la moyenne: 1ière pièce: A = ===> LSC = x 0,013 = 0,039 LIC = x 0,013 = -0,039 2ième pièce: A = 2,12 ===> LSC = 0 + 2,12 x 0,013 = 0,027 LIC = 0 - 2,12 x 0,013 = -0,027 3ième pièce: A = 1,73 ===> LSC = 0 + 1,73 x 0,013 = 0,022 LIC = 0 - 1,73 x 0,013 = -0,022 4ième pièce: A = 1, ===> LSC = 0 + 1,5 x 0,013 = 0,019 LIC = 0 - 1,5 x 0,013 = -0,019 5ième pièce: A = 1,34 ===> LSC = 0 + 1,34 x 0,013 = 0,017 LIC = 0 - 1,34 x 0,013 = -0,017

54 Calcul des limites pour l'étendue:
1ière pièce: D6= ===> LSC = D5= LIC = 2ième pièce: D6 = 3,69 ===> LSC = 3,69 x 0,013 = 0,048 3ième pièce: D6 = 4,36 ===> LSC = 4,36 x 0,013 = 0,056 4ième pièce: D6 = 4,69 ===> LSC = 4,69 x 0,013 = 0,061 5ième pièce: D6 = 4, ===> LSC = 4,91 x 0,013 = 0,064

55 Attention au choix de l'échelle
Etape 3: Tracer les limites de contrôle des moyennes et des étendues Attention au choix de l'échelle Etape 4: Usiner la première pièce - mesurer la dimension de la caractéristique surveillée - écrire le résultat de la mesure ( X1 ) calculer: total = mesure X = mesure R = ( n'existe pas ) reporter le point associé à X et celui associé à R Exemple: mesure = 20, donc écart = 0,03 Etape 5: Usiner une autre pièce - mesurer la dimension de la caractéristique surveillée - écrire le résultat de la mesure ( X2 ) donc: total = X1 + X X = (X1 + X2) / 2 R = X2 - X1 Exemple: mesure = 20, donc écart = 0,01 total = 0,04 X = 0, R = 0,02 reporter les points

56 Valeur du réglage = K x écart
Etape 6: Et ainsi de suite en surveillant que les limites ne soient pas dépassées Exemple: mesure = 20,02 donc écart = 0, total = 0,06 X = 0, R = 0,01 reporter les points Exemple: mesure = 20,04 donc écart = 0, total = 0,1 X = 0,02, R = 0,02 reporter les points 1 point est hors limite Il faut effectuer un réglage Valeur du réglage = K x écart Voir tableau de K pour réglage Réglage = 4/5 x 0,025 = 0,02 mm

57 Après réglage de la machine, on change de carte de contrôle
Après réglage de la machine, on change de carte de contrôle. On considère un nouvel échantillon de façon à ne pas inclure dans les causes connues, les variations du réglage. Exemple: mesure = 20,02 donc écart = 0, total = 0,02 X = 0, R = reporter les points