spc statistical process control

ce qui suit parle de la facon d'assurer la qualite de livraison :

  • pour des etudes,
  • l'achat de materiels aupres de fournisseurs
  • en fabrication.

dans le passe, on ne controlait qu'a l'aide des valeurs min et max.

ensuite le aql a ete utilise.

maintenant on utilise une methode statistique, le spc.

cette methode donne des reponses claires des la phase de l'etude, et permet d'eviter des catastrophes en phase de production.


methode min max

supposons que nous ayons a fabriquer des barres 10h6.

ceci veut dire 10mm +0.000 -0.009mm

donc le min = 9.991 et le max est 10.000mm

si on utilise un tour pour fabriquer cette piece, on va ajuster le tour un peu au dela de 9.991mm

apres avoir produit des quantites de pieces, le tour va s'user et les barres vont devenir plus grosses.

des que les pieces deviennent trop grosses, on rejuste le tour.

pour livrer des barres de bonne qualite, chaque barre est mesuree.

les barres doivent etre entre 9.991 et 10.000mm

donc la tolerance est de -9µm a +0µm

avantage de la methode : la probabilite est tres grande pour que les barres aient le bon diametre

desavantage de la methode : comme on doit mesurer chaque piece, c'est une methode couteuse. il y a un risque de livrer des pieces d'un mauvais diametre si la methode de mesure est imprecise. la qualite de la livraison peut etre tres bonne, mais on ne sait pas si cette qualite peut etre assuree a long terme

remarque : des que le taux de dechets (fall off rate FOR) atteint 1%, on peut estimer qu'une partie de ces 1% a ete livre chez le client. pour eviter de livrer des pieces hors tolerance, on peut reduire la tolerance, mais cela va augmenter le cout de production

mesurer chaque piece prend beaucoup de temps, alors on effectue des mesures sur des echantillons.

supposons que l'on preleve 1000 echantillons :

lot n. ->

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

echantillon n. V

1

-8,7

-6,7

-5,3

-5,3

0,3

-0,4

-0,3

-6,2

-2,3

-1,7

-3,1

2

-3,5

-5,3

-6,8

-4,5

-2,4

-2,4

-3,3

-1,5

-3,7

0,2

-2,4

3

-7,6

-3,1

-2,8

-3,4

-3,4

-0,9

-2,5

-3,8

-0,6

1

-1,2

4

-6,1

-6,8

-3,7

-3,4

-3,3

-3

-4,3

-3,1

-0,6

-1,9

-1,1

5

-6,9

-2,2

-5,5

-7,9

-4,5

-0,1

-3,9

-1,9

-2,3

-3,1

-0,2

6

-6,7

-3,5

-2,1

-5,8

-4,9

-1,3

0,2

-4,2

-2,6

-1,7

-0,4

7

-8

-3,3

-5,8

-2,5

-2,8

-3

-5,1

-4,6

-0,6

0,3

0,1

8

-5,9

-7,5

-3,8

-3,3

-4,6

-3,3

-4,8

-0,8

-2,5

-1,2

-0,9

9

-5,7

-5,8

-4,6

-2,1

-1,9

-5,3

-2,3

-1,6

-0,3

1,8

2,4

10

-7

-6,5

-5,2

-4,2

-2,9

-1,6

-3

-1,4

-0,9

-3,9

-0,6

on ne voit pas facilement les valeurs min et max

dans la table suivante, on a ajoute des lignes pour la moyenne, le min et le max :

lot n. ->

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

echantillon n. V

1

-8,7

-6,7

-5,3

-5,3

0,3

-0,4

-0,3

-6,2

-2,3

-1,7

-3,1

2

-3,5

-5,3

-6,8

-4,5

-2,4

-2,4

-3,3

-1,5

-3,7

0,2

-2,4

3

-7,6

-3,1

-2,8

-3,4

-3,4

-0,9

-2,5

-3,8

-0,6

1

-1,2

4

-6,1

-6,8

-3,7

-3,4

-3,3

-3

-4,3

-3,1

-0,6

-1,9

-1,1

5

-6,9

-2,2

-5,5

-7,9

-4,5

-0,1

-3,9

-1,9

-2,3

-3,1

-0,2

6

-6,7

-3,5

-2,1

-5,8

-4,9

-1,3

0,2

-4,2

-2,6

-1,7

-0,4

7

-8

-3,3

-5,8

-2,5

-2,8

-3

-5,1

-4,6

-0,6

0,3

0,1

8

-5,9

-7,5

-3,8

-3,3

-4,6

-3,3

-4,8

-0,8

-2,5

-1,2

-0,9

9

-5,7

-5,8

-4,6

-2,1

-1,9

-5,3

-2,3

-1,6

-0,3

1,8

2,4

10

-7

-6,5

-5,2

-4,2

-2,9

-1,6

-3

-1,4

-0,9

-3,9

-0,6

moyenne

-6,61

-5,07

-4,56

-4,24

-3,04

-2,13

-2,93

-2,91

-1,64

-1,02

-0,74

min

-8,7

-7,5

-6,8

-7,9

-4,9

-5,3

-5,1

-6,2

-3,7

-3,9

-3,1

max

-3,5

-2,2

-2,1

-2,1

0,3

-0,1

0,2

-0,8

-0,3

1,8

2,4

on voit alors que les lots :

  • 0 1 2 3 5 7 8 sont ok
  • 4 6 sont marginaux
  • 9 10 sont mauvais

on voit aussi que le lot 4 montre que le tour necessite un ajustage

wpe2.jpg (18959 bytes)

 


aql

pour eviter de tester tous les objets fabriques, la methode aql a ete developpee

elle a pour origine l'industrie militaire (mil.105d)

aql signifie accepted quality level ou niveau de qualite acceptee

aql = % moyen de pieces fautives acceptees pour chaque livraison

 

supposons que nous voulons avoir un aql de 0.1%

si le lot est de 1000 alors le code pour ce lot est k

lors d'inspections precedentes on fixe un seuil de severite t=tighten (severe) n=normal r=reduit

ensuite k determine le nombre d'echantillons a tester = 125 pieces

le nombre de defauts dans ces echantillons devra etre de 0

 

 

supposons que nous voulons avoir un aql de 0.01%

si le lot est de 1000 alors le code pour ce lot est encore k

lors d'inspections precedentes on fixe un seuil de severite t=tighten (severe) n=normal r=reduit

ensuite k determine le nombre d'echantillons a tester = 1250 pieces !

cela signifie que toutes les pieces doivent etre controlees !

 

conclusion pour cette methode :

  • pour des niveaux de aql bas (=haute qualite), on doit mesurer 100% des pieces ou 1250 pieces de chaque lot
  • pour des niveaux de haute qualite, c'est une methode couteuse
  • on ne detecte les defauts que trop tard (juste au moment de la livraison)

 


approche statistique spc

la methode aql ne dit que si une piece est bonne ou mauvaise. on n'a aucune information sur la nature et l'intensite du defaut (la dispersion).

si on prend moins d'echantillons, si on mesure les dimensions et si on effectue quelques calculs, on economise une quantite de travail et on a un meilleur controle de la production.

on va ajouter les notions de :

  • dispersion (spread)
  • moyenne + 3 sigma
  • moyenne - 3 sigma

wpe3.jpg (2268 bytes)

xi = mesure de l'echantillon i (i=1..n)

xa = moyenne des n echantillons

exemple :

x1=3
x2=5
x3=4
x4=2
x5=1

valeur min admise = -1
valeur max admise = 8
valeur nominale = 3.5

donc on a :

xa = (3 + 5 + 4 + 2 + 1) / 5 = 3

wpe4.jpg (5101 bytes)

 

wpe5.jpg (3625 bytes)

maintenant on va utiliser la methode Cpk

Cpi = index de faisabilite du procede

Il y a 3 indices l, u, k

l = specification limite inferieure
u = specification limite superieure
k = specifications limites de part et d'autres de la valeur nominale

on a alors Cpl Cpu Cpk

Cpk = minimum(Cpl, Cpu)

 
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derniere mise a jour : dimanche janvier 26, 2003 21:38:01 +0100