Métrologie source de profits

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    1. 1. LA METROLOGIE … Hier, Aujourd’hui, Demain ? Jean-Michel POU Dirigeant-Fondateur de la société DELTA MU Conseil Président du G.I.E QUANTUM METWORK 1
    2. 2. Deux mots d’histoire En 1789, la plupart des cahiers de doléances demandent l'uniformisation des poids et mesures : l'incohérence et la multiplicité des anciens systèmes sont l'oeuvre de la féodalité. « Un roi, une loi, un poids et une mesure ! » Un historique du Mètre par Denis FEVRIER 2
    3. 3. Deux mots d’histoire La métrologie légale est l’intervention de l’Etat pour garantir la qualité des instruments de mesure ou des opérations de mesurage touchant l’intérêt public : sécurité des personnes, protection de l’environnement et de la santé, loyauté des transactions. En France, le Service des Poids et Mesures est constitué par la loi du 4 juillet 1837. Ce service deviendra le Service des Instruments de Mesures en 1946, le Service de la Métrologie en 1984, puis la Sous Direction de la Métrologie en 1987. Ce sont sur la Sous Direction de la Métrologie (SDM) et sur les Directions Régionales de l’Industrie, de la Recherche et de l’Environnement (DRIRE) que reposent les missions d’élaborer les différents textes réglementaires qui régissent le contrôle des instruments de mesure, d’approuver les nouveaux modèles d’instruments de mesure réglementés, et de coordonner les contrôles métrologiques. 3
    4. 4. Notre culture actuelle Au 10ème Congrès International de Métrologie (Saint-Louis 2001), M. GIACOMO, ancien Président du B.I.P.M disait : « Les enfants apprennent la mesure dans la cour de l’école, comme ils apprennent la vis et l’écrou » 4
    5. 5. Notre culture actuelle Le concept même d’ Incertitude de Mesure ne nous est pas facilement accessible. Notre culture a tout fait, légitimement, pour nous faire oublier qu’aucune mesure ne peut, par nature, être juste ! 5
    6. 6. Mais les objectifs de la Métrologie Légale et de la Métrologie Industrielle sont-ils les mêmes ? 6
    7. 7. La Métrologie Industrielle Si la Métrologie Légale vise à obtenir l’honnêteté et l’égalité, la Métrologie Industrielle doit garantir : LA FONCTIONNALITE ! 7
    8. 8. La Métrologie Industrielle La fonctionnalité d’un produit est bien évidemment assurée par sa valeur vraie : C’est la valeur vraie du diamètre intérieur du bouchon du stylo qui fait que le bouchon assure sa fonction ! 8
    9. 9. La Métrologie Industrielle Contrairement à ce que notre société nous a inculqué de façon implicite : La valeur mesurée ≠ La valeur vraie Pourquoi 9
    10. 10. Pour réaliser une mesure, il faut : Environnement Étalon Instrument Mesurande Opérateur 10
    11. 11. La Métrologie Industrielle L’incertitude de mesure trouve son origine dans tous les facteurs du processus : Cas N°1 Cas N°2 Moyen Matière Main d'œuvre Milieu Méthode 11
    12. 12. La Métrologie Industrielle Norme ISO 14 253-1 : Déclaration de conformité Zone de non conformité Spécification Incertitude de mesure Zone de non conformité Incertitude de mesure Zone de conformité Zone de doute 12
    13. 13. La Métrologie Industrielle Spécification = Zone de conformité ? X X X Valeur mesurée Dérogation ? Valeur mesurée CONFORME Valeur mesurée CONFORME 13
    14. 14. Les perspectives de la Métrologie En intégrant le concept d’incertitude de mesure, et en maîtrisant les facteurs les plus influant des processus de mesure, la Métrologie pourra se présenter en véritable outil de la productivité industrielle Incertitude Spécification = Zone de conformité Incertitude Besoin fonctionnel Besoin fonctionnel ? 14
    15. 15. Incertitude et déclaration de conformité En prenant conscience des incertitudes de mesure qui entachent tous les résultats de mesure, les industriels trouveront des axes d’amélioration et des possibilités de gain de productivité : • Tolérancement (Tolérancement quadratique) • Réglage (Cas des presses à injecter par exemple) • Recherche / Développement (Temps de mise au point) • Formulation • Etc … 15
    16. 16. Métrologie et Statistique La multitude des facteurs intervenants dans l’incertitude de mesure impose au métrologue de découvrir l’outil statistique … La statistique : une autre façon de penser ! 16
    17. 17. Métrologie et Statistique A la découverte des phénomènes aléatoires … En lançant 1 dé un grand nombre de fois, on obtient : 1 2 3 4 5 ou 6 17
    18. 18. Métrologie et Statistique A la découverte des phénomènes aléatoires … Le premier réflexe, lorsqu’on a une série de données, c’est d’en faire la moyenne : 3,5 La moyenne ne nous donne pas d’information sur l’ensemble des valeurs possibles, ni sur leur probabilité de se présenter ! 18
    19. 19. Métrologie et Statistique A la découverte des phénomènes aléatoires … Pour avoir des informations sur l’ensemble des valeurs possibles, il est nécessaire de connaître également … σ σ 3,5 L’écart type de la distribution noté : σ 19
    20. 20. Métrologie et Statistique A la découverte des phénomènes aléatoires … En connaissant la loi de distribution (Loi uniforme dans le cas d’un dé) et l’écart type, on connaît la probabilité qu’une valeur de se présente : σ σ Dans ce cas, en lançant un dé, on a 57,74 % de chance que la valeur soit comprise dans l’intervalle : Valeur Moyenne ± Ecart type 20
    21. 21. Métrologie et Statistique A la découverte des phénomènes aléatoires … Avec 3 dès maintenant, on obtient : 3, 4, 5 …………………………….18 21
    22. 22. Métrologie et Statistique A la découverte des phénomènes aléatoires … Il s’agit d’un effet démontrer par un théorème mathématique (Théorème Central Limite) : une loi normale ! ±1σ : ≈ 68% des valeurs ±2σ : ≈ 95% des valeurs ±3σ : ≈ 99,7% des valeurs … Mais jamais 100% ! 22
    23. 23. Métrologie et Statistique A la découverte des phénomènes aléatoires … En ne lançant 3 dès que quelques fois, on a peu de chance de trouver les valeurs limites du phénomène (3 et 18). Avec l’écart type et la moyenne, on peut les estimer sans les avoir vues ! 23
    24. 24. Métrologie et Statistique A la découverte des phénomènes aléatoires … Ainsi, quand on « mélange » des phénomènes aléatoires indépendants, on obtient une loi normale ! L’objet mesuré L’opérateur La méthode utilisée Le moyen L’environnement L’incertitude de mesure a les propriétés d’une loi normale ! 24
    25. 25. Métrologie et Statistique A la découverte des phénomènes aléatoires … L’évaluation de l’incertitude de mesure correspond à la recherche de l’écart type résultant du « mélange » des écart types le constituant : La méthode L’objet mesuré : σ1 L’opérateur : σ2 utilisée : σ3 Le moyen : σ4 L’environnement : σ5 σTotal² = σ1²+ σ2²+…+ σn² 25
    26. 26. Les erreurs d’aujourd’hui … Tous les instruments de mesure peuvent être représentés par le schéma suivant : La recherche des erreurs maximales, dans le cas de l’étalonnage par exemple, conduit a des erreurs : En réalité : Erreur de la graduation i Erreur de la graduation j Erreur de la graduation k Erreur de la graduation26 l
    27. 27. Les erreurs d’aujourd’hui … En effet, il est impossible de mesurer toutes les graduations, donc impossible de trouver l’erreur la plus grande. D’autre part, les informations données aujourd’hui ne permettent pas de savoir si le comportement de l’instrument est plutôt de type systématique (pas d’écart type, une correction uniquement) ou plutôt de type aléatoire (pas de correction possible, chaque graduation a une erreur indépendante des autres) ou un « mix » des deux cas précédents. 27
    28. 28. Les erreurs d’aujourd’hui … De plus, la norme NF X 07-001 (V.I.M) s’est probablement trompé : Définition 3.10 : Erreur de mesure Résultat d’un mesurage moins une valeur vraie du mesurande Définition 5.20 : Erreur d’indication d’un instrument de mesure Indication d’un instrument de mesure moins une valeur vraie de la grandeur d’entrée correspondante. 28
    29. 29. Les erreurs d’aujourd’hui … Qu’elle est la différence entre le résultat d’un mesurage (la valeur mesurée) et l’indication d’un instrument de mesure ??? Ainsi, à l’étalonnage, on ne mesure pas les erreurs de l’instrument mais on estime les erreurs de mesure d’un processus particulier dont on connaît 4 des variances et dont on cherche à extraire la part provenant de l’instrument ! 29
    30. 30. Les erreurs d’aujourd’hui … La recherche des Erreurs Maximales conduit à un autre type d’erreur : Erreur de justesse totale Dans le cas des instruments à « zéro flottant », l’erreur maximale de justesse est définie comme étant la différence entre les ordonnées max et min de la courbe ! 30
    31. 31. Les erreurs d’aujourd’hui … Pour ramener cette valeur sous la forme d’un écart type, il convient de connaître la probabilité que cette erreur se produise (un yam de 6 puis un yam de 1 !) Avec une approche statistique, on peut directement évaluer l’écart type, sans passer par l’erreur maximale : En notant e1, e2, …., en les n écarts obtenus sur chacun des n points d’étalonnage, on peut déterminer les erreurs (ei – ej) possibles en utilisant cet instrument à zéro flottant. L’écart type de tous ces écarts correspond au paramètre recherché ! 31
    32. 32. Les erreurs d’aujourd’hui … Sans outils statistiques, comment savoir si deux valeurs sont différentes ? D’une façon formelle, 11 et 13 sont différents … Mais, en tenant compte des incertitudes sur ces valeurs, est-ce si évident ? Pour savoir si ces 2 valeurs sont différentes, il suffit d’évaluer « leur distance » en terme d’écart type (Ecart Normalisé) : (11 – 13) / σ 32
    33. 33. Les erreurs d’aujourd’hui … Exemple d’application : L’évaluation de l’homogénéité d’une enceinte, d’un bain, d’une étuve, … passe par la mesure de différents points dans l’espace puis la recherche de la température Max et de la température Min. Là encore, tous les points de l’espace défini ne sont pas mesurés … et l’incertitude sur la différence entre TMax et TMin est influencée par la covariance entre les incertitudes sur TMAX et sur TMin ! 33
    34. 34. Les erreurs d’aujourd’hui … En ayant une approche statistique, les résultats pourraient être les suivants : En prenant en compte toutes les valeurs mesurées, sans tenir compte du capteur, on peut calculer un écart type combiné qui peut s’écrire : σ²c = σ²Homogénéité + σ²Capteur + … Sous réserve qu’aucun des capteurs ne donne des valeurs aberrantes, l’écart type des valeurs mesurées se présente comme un majorant de l’homogénéité de l’espace analysé ! 34
    35. 35. Les erreurs d’aujourd’hui … Pour détecter d’éventuelles valeurs aberrantes au moment de la mesure, il suffit de vérifier l’écart normalisé des valeurs moyennes obtenues pour chaque capteur avec la valeur moyenne, tous capteurs confondus ! Capteur 1 : θ1Moyen ⇒ ENCapteur1 = (θ1Moyen - θ Moyen) / σc Capteur 2 : θ2Moyen ⇒ ENCapteur2 = (θ2Moyen - θ Moyen) / σc … Capteur n : θnMoyen ⇒ ENCapteurn = (θnMoyen - θ Moyen) / σc 35
    36. 36. Les erreurs d’aujourd’hui … Et pourtant, ça marche !!!! POURQUOI ? COMMENT ? Combien cela coûte-t-il aux industriels de croire qu’ils mesurent juste ? 36
    37. 37. Demain ? Dans l’industrie, on n’a pas besoin de tolérances mais d’un résultat, d’une fonction ! On peut voir aujourd’hui les spécifications, consignes et autres exigences comme autant de recettes qui permettent d’atteindre le résultat souhaité. Ces recettes se sont écrites dans le temps, par confrontation aux résultats obtenus … un peu comme une vinaigrette que l’on goûte en la faisant ! 37
    38. 38. Demain ? Par exemple, pour obtenir la fonction « BOUCHON » pour un stylo, la recette est : Tolérance du bouchon Tolérance du stylo ⇒ ⇒ Le producteur choisit un Process (Production + Contrôle) Le producteur choisit un Process (Production + Contrôle) Cette recette donne satisfaction … ça marche ! 38
    39. 39. Demain ? En raisonnant statistique, on peut changer la « recette » en se disant qu’on n’a pas besoin d’avoir tous les bouchons plus grands que tous les stylos mais seulement d’avoir un bouchon compatible avec un stylo en tirant l’un et l’autre au hasard : En travaillant sur les moyennes et les écart types de ces 2 distributions, il est possible de Dispersion des bouchons déterminer le nombre de cas qui ne fonctionneront pas : Dispersion des stylos Le coût Produit devient ainsi associé au risque qu’il ne fonctionne pas ! 39
    40. 40. MERCI POUR VOTRE ATTENTION Coordonnées : Jean-Michel POU – DELTA MU CONSEIL • Tél : 04 73 15 13 00 • Fax : 04 73 15 13 09 • Mail : jmpou@deltamu.fr 40

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