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Les outils de la qualité

25 Octobre 2010, 17:06pm

Publié par LE PLUS

I. Les graphiques :

 

Les données chiffrées méritent souvent d’être présentées sous forme de graphique. En effet, il est plus facile de comprendre l’image du graphique que la signification d’une suite de chiffres. La synthèse visuelle que permet le graphique en fait un outil privilégié pour l’établissement de tableaux de bord, illustrations de rapports, outils de contrôle et de prise de décision. Il existe une grande variété de types de graphiques, chacun ayant un usage privilégié. Une forme particulière de graphiques, très utilisée est l’histogramme.

 

II. Les feuilles de contrôle (check-list) :

 

Le travail artisanal repose le plus souvent sur un savoir-faire particulier que les maîtres enseignent par la pratique à leurs apprentis. Ce savoir-faire est rarement décrit, écrit ou formalisé.

 

La rigueur et la répétabilité dans l’industrie n’existerait pas sans la formalisation des tâches. Procédures, modes opératoires, protocoles…La science de l’ingénieur pèse, mesure, calcule et décrit ce qu’il faut faire, comment il faut faire, pour arriver à reproduire efficacement des biens, sans nécessairement disposer d’un savoir-faire préalable, grâce à la standardisation.

 

Le besoin de formalisation croît, notamment sous la pression de normes de plus en plus exigeantes ; ISO 9001, HACCP…Ces normes imposent l’utilisation de procédures, l’apport de preuves, la traçabilité, etc.

 

La check liste est un outil simple mais efficace, qui liste de manière exhaustive des opérations ou des contrôles à effectuer. Les check listes peuvent imposer un ordre chronologique ou présenter un classement par priorités. Mieux qu’un simple pense-bête, véritable procédure miniature, la check liste prend tout son sens si la personne chargée d’un contrôle y porte une marque attestant de sa validation.

 

L’intérêt d’une check liste réside dans le fait qu’elle peut combiner le mode opératoire et l’enregistrement des opérations sur un même document. Même pour les personnes astreints à un travail routinier, la check liste assure qu’ils ne dérivent pas de la méthode et n’oublient aucun élément de leur tâche. L’enregistrement par une marque ou signature, pour preuve de la bonne exécution de la tâche, engage le personnel et le force à la rigueur.

 

En cas de problèmes, le contrôle des check listes elles-mêmes permet de vérifier si les tâches prévues ont bien été effectuées. Si les check listes montrent que "oui", mais manifestement cela n’a pas été fait, l’interrogatoire du personnel aidera éventuellement à déterminer s’il s’agit de négligences.

 

Si les check listes souffrent parfois d’une image négative, associées à des dispositifs contraignants pour gens négligeants, elles demeurent un excellent dispositif anti-oublis ainsi qu’un outil de base de la rigueur.

 

III. Le diagramme de Pareto :

 

Le diagramme de Pareto est un moyen simple pour classer les phénomènes par ordre d’importance. Ce diagramme et son utilisation sont aussi connus sous le nom de « règle des 20/80 » ou méthode ABC.

 

Pareto a montré qu’au début du 20ème siècle, 20% de la population italienne détenait 80% de la richesse du pays.

 

Le diagramme de Pareto est un histogramme dont les plus grandes colonnes sont conventionnellement à gauche et vont en décroissant vers la droite. Une ligne de cumul indique l'importance relative des colonnes.

 

La popularité des diagrammes de Pareto provient d'une part du fait que de nombreux phénomènes observés obéissent à la loi des 20/80, et que d’autre part, si 20% des causes produisent 80% des effets, il suffit de travailler sur ces 20% là pour influencer fortement le phénomène. En ce sens, le diagramme de Pareto est un outil efficace de prise de décision.

 

Les illustrations de l'utilisation des diagrammes de Pareto sont aussi nombreuses que variées, citons à titre d'exemples :

 

ü      les inventaires des stocks où il est courant de s'apercevoir que seuls 20% des articles contribuent à 80% du chiffre d'affaire. En conclure que l'on peut se débarrasser des 80% d'articles à contribution minoritaire serait néanmoins hâtif... ;

ü      les suivis qualité; 20% des causes représentent 80% de l'ensemble des défauts ;

ü      l’analyse d'un processus : seuls 20% des opérations accumulent 80% de la valeur ajoutée... ;

 

Dans un environnement industriel, les points d'amélioration potentiels sont quasi innombrables. On pourrait même améliorer indéfiniment, tout et n'importe quoi. Il ne faut cependant pas perdre de vue que l'amélioration coûte aussi et qu'en contrepartie elle devrait apporter de la valeur ajoutée, ou au moins supprimer des pertes.

 

Pour déterminer les priorités et la pertinence d'une action, le recours à des outils simples d'analyse et d'aide à la décision tels que les diagrammes de Pareto peut se révéler fort utile.

 

A partir de données recueillies, on définit les catégories, puis :

 

ü      on répartit les données dans les catégories,

ü      on classe les catégories dans l’ordre décroissant,

ü      on fait le total des données,

ü      on calcule les pourcentages pour chaque catégorie : fréquence / total,

ü      on calcule le pourcentage cumulé,

ü      on détermine une échelle adaptée pour tracer le graphique,

ü      on place les colonnes (les barres) sur le graphique, en commençant par la plus grande à gauche,

ü      lorsque les barres y sont toutes, on trace la courbe des pourcentages cumulés.

 

L’exemple suivant, inspiré de la réalité et construit selon la méthode ci-dessus, fait apparaître que les 3 principaux défauts représentent 80% de tous les défauts. Or 3/15 = 0.20, soit 20% des causes qui accumulent 80% des effets.

 

Tableau 1 : Données pour diagramme de Pareto

                                 

Défauts

fréquence

%

%cumulé

rayures

89

53.61

53.61

poussières

29

17.47

71.08

taches

16

9.64

80.72

hors tolérance

5

3.01

83.73

fonctionnement

5

3.01

86.75

erreur jugement

4

2.41

89.16

GP822

3

1.81

90.96

inversions

3

1.81

92.77

HIJ99

3

1.81

94.58

KZ458

2

1.20

95.78

ZUY65

2

1.20

96.99

TT222

2

1.20

98.19

LP202

1

0.60

98.80

MM321

1

0.60

99.40

manquants

1

0.60

100.00

Total

166

 

 

 

 

 

  Nouveau Image bitmap (2)

Figure 1 : Diagramme de Pareto

 

IV. Le diagramme causes-effet :

 

Le but du diagramme est de constituer un outil d’analyse et/ou une « base de données » listant de manière exhaustive les causes.

 

On peut estimer que pour être exhaustif, lors de la construction du diagramme causes-effet, il est impératif de regrouper des personnes ayant acquis une expérience et un niveau technique suffisant sur le sujet à traiter.

 

Cette construction ne peut pas être réalisée de façon individuelle. Toutefois elle permettra aux personnes non expérimentées d'en apprendre beaucoup. On peut aussi penser qu’au contraire, des personnes n’ayant pas de grande expérience et/ou connaissances dans le domaine en question, enrichissent la recherche par une vision originale, celle du « candide ». Lors du recours aux techniques créatives, tel le brainstorming, il est recommandé d’adjoindre au groupe au moins un candide.

 

Pour  la construction du diagramme causes-effet on suit les étapes suivantes :

 

ü       Définir l’effet à observer : phénomène ou défaut, caractéristique du produit ou du procédé.

ü      Tracer une flèche de gauche à droite en direction de l'effet.

ü      Décrire les facteurs principaux qui sont les causes potentielles de ce qui est observé.

 

La recherche des causes peut se faire selon les 5M : Main d’œuvre, Matière, Méthode, Machines (équipement), Milieu (environnement). On peut y ajouter deux autres « M » pour arriver à 7M : Management et Moyens financiers, qui constituent des facteurs intéressants, notamment dans les domaines immatériels comme par exemple, les services, gestion de projets et  logiciels.

 

 

Article4

 

Figure 2 : diagramme causes-effet

 

Pour étudier un effet, par exemple des rayures constatées sur la face avant d’un appareil dans le processus de sa fabrication, on commence par définir les grandes catégories de causes puis on descend de proche en proche jusqu'aux détails :

 

ü      La main d’œuvre peut-elle être la cause de rayures ? Oui, car elle peut manipuler maladroitement et cogner les pièces, porter des bijoux à arrêtes vives, ... Chacune de ces sous-causes sera une branchette s’ajoutant à la branche main d’œuvre.

ü      Le milieu peut-il être cause de rayures ? Oui, l’éclairage est insuffisant pour détecter les défauts en amont, le poste de travail est sale, il reste des copeaux, l’outillage est susceptible de toucher la pièce, ...

ü      La matière peut-elle être la cause de rayures ? Oui, elle est trop tendre, sensible …

ü      La/les méthode(s) peu(ven)t-elle(s) être cause(s) de rayures ? Oui, la pièce n’est pas encore froide lorsqu’on la manipule, l’évacuation des débris, copeaux n’est pas prévue…

ü      Les machines peuvent-elles être causes de rayures ? Oui, le dégagement d’outil est trop juste lorsque l’on retire la pièce, il y a projection de matière…

ü      Le management peut-il être cause de rayures ? Probablement pas

ü      Les moyens financiers peuvent-ils être causes de rayures ? Probablement pas

 

Lorsqu'un diagramme est bien renseigné, il faut aller vérifier sur le site que les causes citées engendrent réellement l'effet. Lorsque les vraies causes sont identifiées et que les influences relatives de chaque cause (poids) sont connues, il faut attaquer par priorité les causes aux influences prépondérantes. On examine ensuite les effets des modifications, et l'on affiche le diagramme réactualisé. Lorsque l'on peut considérer que toutes les relations de causes à effet sont décrites et illustrées de façon appropriée, le diagramme est complet.

 

V. Le graphique de dispersion :

 

Les graphiques de dispersion sont utiles pour vérifier l'existence d’une corrélation ou d'une relation entre deux grandeurs. Les graphiques de dispersion sont utilisés pour analyser la possible relation de cause à effets entre deux phénomènes. Ils n'apportent pas toujours de preuve formelle qu'une variable implique l'autre, mais montrent si une relation entre les deux existe et la « force » de celle-ci.

 

Pour construire les graphiques de dispersion, on porte l’ensemble des données sous forme de points sur le graphique. Les points forment des « nuages » dont la forme renseigne sur la corrélation des deux grandeurs.

 

Sigle5

 

                         Forte corrélation           Faible corrélation         Aucune corrélation        Corrélation non linéaire

 

Figure 3 : Le graphique de dispersion

 

Plus le nuage de points est "plat" et se groupe autour d'une ligne, plus la corrélation est forte. L'exemple extrême est une droite elle-même, les coordonnées de ses points étant liées par une relation du type y = a x + b.

 

Les corrélations peuvent être positives, ce qui signifie que lorsqu'une variable croît, l'autre croît également, ou négative; lorsqu'une variable croît, l'autre décroît. Si le nuage est diffus et son interprétation délicate, une méthode pratique suggère de partager le graphique en quatre quadrants, deux positifs et deux négatifs, à l’aide de deux médianes. Puis au moment de la vérification, on compte les points dans chaque quadrant et on fait la somme des points positifs : n+ = nQ1 + nQ3, et négatifs :  n- = nQ2 + nQ4

 

Nouveau-Image-bitmap----.jpg

 

                                      Figure 4 : Partage du graphique en quatre quadrants

                           

 

ü      Le plus grand nombre entre n+ et n- donne le sens de la corrélation,

ü      plus n+ est supérieur à n- (ou l’inverse), la corrélation sera forte

 

Si toutefois le nuage de points semble être rond ou ovale, couvre une très grande surface, alors il est peu probable qu’il y ait corrélation. A l'aide de méthodes de régression, on peut dégager la loi qui lie les deux grandeurs. Ce n'est qu'une approche, mais elle sera d'autant plus juste que la corrélation est forte.

 

Les graphiques de dispersion constituent un outil de vérification d'hypothèses mais aussi d'aide à la décision; en vérifiant l'existence d'un lien entre le degré d'hygrométrie au poste de travail et le taux de rejet dû à des problèmes de poussières, par exemple, on peut décider de réduire ces défauts en augmentant localement l'humidité.

 

VI. L’histogramme :

 

Un histogramme est un type de graphique en colonnes qui montre la répartition des données. Chaque colonne est une classe ou catégorie. La hauteur de la colonne indique le nombre de données appartenant à cette catégorie, la fréquence à laquelle cette catégorie apparaît dans la distribution. La colonne la plus haute est appelée "mode", c’est la catégorie qui regroupe le plus grand nombre de données.

 

La forme de l’histogramme indique la distribution statistique et renseigne sur ce qui peut causer une telle distribution. L’exemple suivant illustre le relevé statistique de longueurs de coupes sur machine automatique :

 

Tableau 2 : Lecture des histogrammes

 

Type de courbe

Cause possible

 

  Article4-copie-1.JPG

Distribution très étendue, courbe aplatie

Les coupes n’ont pas toutes même longueur, la machine se dérègle facilement

Type de courbe

Cause possible

 Article4-copie-2.JPG

Distribution serrée, courbe très pointue

Processus fiable, bonne répétabilité, peu de dérive

 

Article4-copie-3.JPG

Existence de deux modes (dos de chameau)

Coupes sur 2 machines différentes ou changement de réglage en cours de fabrication

 

Article4-copie-4.JPG

Répartition inégale autour du mode

ü      La machine dérive

ü      Un réglage a été effectué

 

Article4-copie-5.JPG

Il manque une partie de la cloche

Pièces triées avant la mesure

 

 

VII. Le graphique de contrôle en continu :

 

Parfois appelé carte de contrôle, un graphique de contrôle continu est un graphique sur lequel on trace les résultats de mesures effectués périodiquement et en continu. Deux lignes figurent les limites basse et haute. Chaque fois que la mesure ou une suite de mesures montre une dérive vers les limites, on agit sur le processus pour le recentrer. Dans l'exemple suivant, la dérive apparaît en « 1 », la suite des contrôles confirme la dérive. Une intervention (réglage, ajustement, paramétrage...) en « 2 » ramène les valeurs près de la consigne.

  

  Article4-copie-6

 

Figure 5 : La carte de contrôle

 

Les graphiques de contrôle continu renseignent sur le passé et peuvent dans une certaine mesure prédire l'avenir. Le regard sur une certaine période indique le degré de stabilité du processus, montre les incidents (des écarts brusques de grandes amplitude) et permet de comprendre et mémoriser l'historique du processus.

 

Pour que la mémoire soit complète et utile, il faut s'astreindre à noter toute action entreprise, les causes des dérives, les incidents, etc. La prédiction est possible en observant les tendances, à condition toutefois que les dérives soient graduelles par rapport aux intervalles d'observation choisis.

 

Outre les dérives, on peut éventuellement voir des phénomènes cycliques, des alternances de périodes dans lesquelles les mesures sont tantôt dans la partie supérieure du graphique, tantôt dans la partie inférieure. Ce genre de phénomène trouve souvent ses causes dans l'alternance d'équipes, dans des différences de méthodes d'exécution...

 

Véritable outil de monitoring, assez riche d'enseignements, le graphique de contrôle continu est un classique des tableaux de bord.

 

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