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Fondamentaux du Lean
7 Maitrise Statistique des Processus
Capabilité
1
Joel Duflot 2022 Conseil en Excellence opérationnelle Blog :
https://joelduflot-lean.fr
Le Lean en tant que système
 Le But
 Les deux piliers
 Jidoka
 Juste à temps
 L’amélioration
continue
 La base
 Standard
 Visuel
 Equipe
Joel Duflot 2022
2
Principe : Aucun défaut
S’approcher de l’application du principe suppose que les processus
soient maitrisés
Les standards et l’autocontrôle
Les PokaYoké (Systèmes anti erreur)
y contribuent
La maitrise Statistique des processus
(MSP) est un plus, mais elle est souvent
vue comme complexe
Joel Duflot 2022
3
MSP et Capabilité
Tout processus produit avec une dispersion, c’est inévitable. La MSP vise à
maitriser le phénomène
La capabilité d’un processus est prononcée quand ce processus est
suffisamment stable pour qu’on considère qu’il ne produit jamais de
défaut
Joel Duflot 2022
4
Capability : Outils d’analyse simples
La théorie peut être complexe, simplifions pour que la méthode
devienne accessible et utilisable sur le terrain
 Film de Mesures
Suivre en temps reel et détecter les perturbations
 Histogramme
Visualiser la capabilité
 Coefficients significatifs
Confirmer la capabilité
Joel Duflot 2022
5
1 Le FILM de mesures: Illustrations
Joel Duflot 2022
C’est reporter les valeurs de la caractéristique suivie,
au fil des mesures successives, sans rien calculer,
rien éliminer
6
Le FILM de mesures: Illustrations
Joel Duflot 2022
On voit déjà apparaitre des points aberrants, des
anomalies de continuité. Autant de signes de
perturbation du processus qu’il faut analyser et
éliminer avant de passer à la suite
Le film rouge est
soumis à des
évènements qui vont le
conduire à sortir des
tolérances tôt ou tard.
7
1 Le FILM de mesures: Carte de Surveillance
Joel Duflot 2022
Première étape vers la capabilité surveiller les
processus et réagir en cas de dérive
J’entre dans la zone
de surveillance, il faut
corriger avant de
sortir de la tolérance
8
1 Le FILM de mesures: Carte de Surveillance
Joel Duflot 2022
Exemples classiques
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En bleu : stable et centré,
le bon cas
En rouge : soumis à des
évènements exceptionnels
qui doivent être maitrisés
En vert : Dérive lente
(usure?), facile à maitriser
mais à surveiller
fréquemment
9
1 Le FILM de mesures: Carte de Surveillance
Joel Duflot 2022
Exemples classiques
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Hyper stable : recentrer et
alléger la surveillance
Aléatoire et produisant des
défauts : il faut passer au
contrôle à 100%
10
TI
TS
VN
 Visualisation du centrage et de la dispersion,
Détection des points aberrants, des dérives, des déréglages,
…
2 Construction du film de mesure
Joel Duflot 2022
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TI
TS
VN
2 Histogramme
Construction d’un histogramme
Joel Duflot 2022
Référence Etienne DUGORD
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TI
TS
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Référence Etienne DUGORD
Joel Duflot 2022
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TI
TS
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Joel Duflot 2022
Référence Etienne
DUGORD
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Référence Etienne
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Référence Etienne
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TS TI
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Référence Etienne
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No
TS TI
Maîtrise Statistique des processus
Construction d’un histogramme
Joel Duflot 2022
20
TS
TI VN
Dispersion
« Modélisation » de la
distribution de production par
une loi de distribution (ici la loi
normale)
Tendance
Centrale
Représentation de la distribution des mesures par un
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Joel Duflot 2022
La dispersion ou étendue est la
différence entre la plus petite et
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l’échantillon
21
Représentation de la distribution des mesures par une loi, ici loi normale
La moyenne est un indicateur de
tendance centrale
L’écart-type () est un indicateur de
dispersion (racine moyenne des carrés
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production (= 6)
= 99,73% de la
production
Moyen
ne-3
Moyen
ne+3
Contrôle 100%
Surveillance allégée
mixte
Joel Duflot 2022
22
 Illustrations de la loi normale
 Paramètre de tendance centrale : Moyenne
 Paramètre de dispersion : Ecart type
Ecart type identique: 0,2
Moyennes différentes:
2 et 4
Moyenne identique : 4
Ecart types différents:
0,2 et 0,4
Joel Duflot 2022
23
3 Capabilité
Joel Duflot 2022
24
Définition simplifiée de CAPABILITE
 c’est la capacité ou aptitude à fabriquer sans aucun défaut : être
capable de…
 l'étendue de la population est toujours située dans les tolérances
définies.
Joel Duflot 2022
Capabilité
25
Elle représente l’aptitude d’un processus ou d’un moyen à fabriquer
des produits conformes aux spécifications (nominal et intervalle de
tolérance)
La capabilité compare :
la distribution de production
(« ce qu’on sait faire »)
aux spécifications
(« ce qu’on veut faire »)
Maîtrise Statistique des processus
Capabilité
Joel Duflot 2022
26
Pour garantir une production « capable », il faut être peu décentré (/
nominal) et peu dispersif (/ IT)
On le mesure avec deux coefficients
 Une distribution de production est caractérisée par sa dispersion et son centrage
« non capable »
car dispersion > IT
« non capable »
car décentré / VN
a priori « capable » car Dispersion
< IT et faible décentrage/ VN
Nominal
Intervalle
de
tolérance
Processus «Non
Dispersif»
MAIS Décentré
Dispersio
n
Nominal
Intervalle
de
tolérance
Processus Centré
MAIS
« Dispersif »
Dispersion Dispersio
n
Nominal
Intervalle
de
tolérance
Processus «Non
Dispersif»
ET Centré
Joel Duflot 2022
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Coefficients caractéristiques
A partir d’un ensemble de mesures
suffisant (20 ou 30) : on calcule
 Le CAP : (TS-TI)/ 6s
Il nous dit si la dispersion (6s) est
compatible (plus petite) avec
l’intervalle de tolérance.
Pour accepter un process comme
capable on demande que CAP > 1,33
CAP Coefficient d’Aptitude du
Processus
Joel Duflot 2022
6= 99,73% de la
production
28
Coefficients caractéristiques
Le CPK = Mini{ (m-TI)/3s ou (Ts-m)/3s}
Il compare la plus petite distance de la
moyenne au « bord » de l’IT à 3 sigma. Si
on est trop décentré par rapport à la
demi-dispersion (CPK<1) des pièces sont
hors tolérances.
Pour accepter un process comme capable
on demande que CPK > 1,1
Process capable si
CAP >1,33 et CPK>1,1
(0,5 %o de défauts)
Joel Duflot 2022
29
Résumé : Processus Standard « Capabilité »
Etape 1 Visuelle
Pour une caractéristique technique
mesurable, surveillée
1 On trace le film de production.
L’analyse visuelle est souvent
suffisante:
Trop proche des limites
Production de défauts
Evènements perturbants
Dans ce cas, inutile d’aller plus loin
2 Un histogramme permet de
vérifier que la loi est Normale et on
peut alors poursuivre
Joel Duflot 2022
30
Etape 2 Calculs
3 On compare l’’IT (TS-TI) à la
population
6 = dispersion de la population
3 = demi dispersion
* Dispersion acceptable si 6sigma
plus petit que l’IT. Sinon « ça ne
rentre pas »
CAP >1,33 (IT/6 )
* Population suffisamment centrée
dans l’IT: sinon « ça déborde d’un
coté »
CPK >1,1 (dist mini /3 )
Dist mini
Process capable si CAP >1,33 et CPK >1,1 (0,5 %o défauts)
Joel Duflot 2022
Processus Standard « Capabilité »
31
Résumé : Processus Standard « Capabilité »
Etape 3 Comment améliorer
1 Eliminer les fortes perturbations qui rendent le film
de mesures erratique avec de fort risque de
mauvaise surprise : Analyse 5PQ de rigueur
2 Replacer la population au centre de l’intervalle de
tolérance. Si cela est suffisant c’est la voie la plus
facile, un simple réglage peut suffire.
3 Réduire la dispersion. C’est souvent beaucoup
plus difficile, de multiples facteurs sont à l’œuvre,
une analyse 6sigma apportera une réponse, c’est
une démarche lourde et complexe.
4 Jugé non politiquement correct, mais très simple si
la fonction client n’est pas impactée par la manip :
agrandir l’intervalle de tolérance, mathématiquement
imparable mais à n’utiliser qu’après vérification
sérieuse de l’impact
Joel Duflot 2022
32
Capabilité : Illustration de l’évolution d’un
processus à l’abandon
Joel Duflot 2022
DEBUT
d’INSTABILITE
PROCEDE STABLE
100% DE PRODUITS
CONFORMES
(BON CAP, BON CPK)
LE CAS IDEAL
PROCEDE STABLE
DES PRODUITS NON
CONFORMES
(MAUVAIS CAP)
PROCEDE INSTABLE
DES PRODUITS NON
CONFORMES
(BON CAP, MAUVAIS CPK)
PROCEDE INSTABLE
DES PRODUITS NON
CONFORMES
(MAUVAIS CAP,
MAUVAIS CPK).
LE CHAOS TOTAL
1
2 3
4
5
Tout procédé livré à lui-même tend naturellement vers le dernier de ces 5 états
33
MSP
Joel Duflot 2022
 Pas si compliqué finalement !!!
34
MSP et industrie 4.0
Joel Duflot 2022
35
 Les exigences client s’accroissent encore
 Le big data et la vitesse de traitement offrent des perspectives
nouvelles
 La surveillance peut être continue sur de multiples paramètres
grâce aux nouveaux capteurs connectés
 La régulation ne porte plus sur le maintien des paramètres de
production mais sur le résultat final, les algorithmes ajustent les
paramètres pour redresser les dérives et propose les solutions
pour revenir au nominal
Liens utiles
 En vidéo
Analyse de Capabilité Cp & Cpk I
Comment Calculer la Capabilité
Process I La Suite de la SPC/MSP -
YouTube
Joel Duflot 2022
36
 Blog dédié au Lean
https://joelduflot-lean.fr
 Et en BD c’est plus clair
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La Capabilité des processus : vers le 0 défaut

  • 1. Fondamentaux du Lean 7 Maitrise Statistique des Processus Capabilité 1 Joel Duflot 2022 Conseil en Excellence opérationnelle Blog : https://joelduflot-lean.fr
  • 2. Le Lean en tant que système  Le But  Les deux piliers  Jidoka  Juste à temps  L’amélioration continue  La base  Standard  Visuel  Equipe Joel Duflot 2022 2
  • 3. Principe : Aucun défaut S’approcher de l’application du principe suppose que les processus soient maitrisés Les standards et l’autocontrôle Les PokaYoké (Systèmes anti erreur) y contribuent La maitrise Statistique des processus (MSP) est un plus, mais elle est souvent vue comme complexe Joel Duflot 2022 3
  • 4. MSP et Capabilité Tout processus produit avec une dispersion, c’est inévitable. La MSP vise à maitriser le phénomène La capabilité d’un processus est prononcée quand ce processus est suffisamment stable pour qu’on considère qu’il ne produit jamais de défaut Joel Duflot 2022 4
  • 5. Capability : Outils d’analyse simples La théorie peut être complexe, simplifions pour que la méthode devienne accessible et utilisable sur le terrain  Film de Mesures Suivre en temps reel et détecter les perturbations  Histogramme Visualiser la capabilité  Coefficients significatifs Confirmer la capabilité Joel Duflot 2022 5
  • 6. 1 Le FILM de mesures: Illustrations Joel Duflot 2022 C’est reporter les valeurs de la caractéristique suivie, au fil des mesures successives, sans rien calculer, rien éliminer 6
  • 7. Le FILM de mesures: Illustrations Joel Duflot 2022 On voit déjà apparaitre des points aberrants, des anomalies de continuité. Autant de signes de perturbation du processus qu’il faut analyser et éliminer avant de passer à la suite Le film rouge est soumis à des évènements qui vont le conduire à sortir des tolérances tôt ou tard. 7
  • 8. 1 Le FILM de mesures: Carte de Surveillance Joel Duflot 2022 Première étape vers la capabilité surveiller les processus et réagir en cas de dérive J’entre dans la zone de surveillance, il faut corriger avant de sortir de la tolérance 8
  • 9. 1 Le FILM de mesures: Carte de Surveillance Joel Duflot 2022 Exemples classiques 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 En bleu : stable et centré, le bon cas En rouge : soumis à des évènements exceptionnels qui doivent être maitrisés En vert : Dérive lente (usure?), facile à maitriser mais à surveiller fréquemment 9
  • 10. 1 Le FILM de mesures: Carte de Surveillance Joel Duflot 2022 Exemples classiques 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 Hyper stable : recentrer et alléger la surveillance Aléatoire et produisant des défauts : il faut passer au contrôle à 100% 10
  • 11. TI TS VN  Visualisation du centrage et de la dispersion, Détection des points aberrants, des dérives, des déréglages, … 2 Construction du film de mesure Joel Duflot 2022 11
  • 12. TI TS VN 2 Histogramme Construction d’un histogramme Joel Duflot 2022 Référence Etienne DUGORD 12
  • 15. TS TI VN Joel Duflot 2022 Référence Etienne DUGORD 15
  • 16. VN TS TI Joel Duflot 2022 Référence Etienne DUGORD 16
  • 17. VN TS TI Joel Duflot 2022 Référence Etienne DUGORD 17
  • 18. VN TS TI Joel Duflot 2022 Référence Etienne DUGORD 18
  • 19. VN TS TI Joel Duflot 2022 Référence Etienne DUGORD 19
  • 20. No TS TI Maîtrise Statistique des processus Construction d’un histogramme Joel Duflot 2022 20
  • 21. TS TI VN Dispersion « Modélisation » de la distribution de production par une loi de distribution (ici la loi normale) Tendance Centrale Représentation de la distribution des mesures par un histogramme Histogramme Joel Duflot 2022 La dispersion ou étendue est la différence entre la plus petite et la plus grande valeur de l’échantillon 21
  • 22. Représentation de la distribution des mesures par une loi, ici loi normale La moyenne est un indicateur de tendance centrale L’écart-type () est un indicateur de dispersion (racine moyenne des carrés des écarts à la moyenne) Moyenne Dispersion de production (= 6) = 99,73% de la production Moyen ne-3 Moyen ne+3 Contrôle 100% Surveillance allégée mixte Joel Duflot 2022 22
  • 23.  Illustrations de la loi normale  Paramètre de tendance centrale : Moyenne  Paramètre de dispersion : Ecart type Ecart type identique: 0,2 Moyennes différentes: 2 et 4 Moyenne identique : 4 Ecart types différents: 0,2 et 0,4 Joel Duflot 2022 23
  • 25. Définition simplifiée de CAPABILITE  c’est la capacité ou aptitude à fabriquer sans aucun défaut : être capable de…  l'étendue de la population est toujours située dans les tolérances définies. Joel Duflot 2022 Capabilité 25
  • 26. Elle représente l’aptitude d’un processus ou d’un moyen à fabriquer des produits conformes aux spécifications (nominal et intervalle de tolérance) La capabilité compare : la distribution de production (« ce qu’on sait faire ») aux spécifications (« ce qu’on veut faire ») Maîtrise Statistique des processus Capabilité Joel Duflot 2022 26
  • 27. Pour garantir une production « capable », il faut être peu décentré (/ nominal) et peu dispersif (/ IT) On le mesure avec deux coefficients  Une distribution de production est caractérisée par sa dispersion et son centrage « non capable » car dispersion > IT « non capable » car décentré / VN a priori « capable » car Dispersion < IT et faible décentrage/ VN Nominal Intervalle de tolérance Processus «Non Dispersif» MAIS Décentré Dispersio n Nominal Intervalle de tolérance Processus Centré MAIS « Dispersif » Dispersion Dispersio n Nominal Intervalle de tolérance Processus «Non Dispersif» ET Centré Joel Duflot 2022 27
  • 28. Coefficients caractéristiques A partir d’un ensemble de mesures suffisant (20 ou 30) : on calcule  Le CAP : (TS-TI)/ 6s Il nous dit si la dispersion (6s) est compatible (plus petite) avec l’intervalle de tolérance. Pour accepter un process comme capable on demande que CAP > 1,33 CAP Coefficient d’Aptitude du Processus Joel Duflot 2022 6= 99,73% de la production 28
  • 29. Coefficients caractéristiques Le CPK = Mini{ (m-TI)/3s ou (Ts-m)/3s} Il compare la plus petite distance de la moyenne au « bord » de l’IT à 3 sigma. Si on est trop décentré par rapport à la demi-dispersion (CPK<1) des pièces sont hors tolérances. Pour accepter un process comme capable on demande que CPK > 1,1 Process capable si CAP >1,33 et CPK>1,1 (0,5 %o de défauts) Joel Duflot 2022 29
  • 30. Résumé : Processus Standard « Capabilité » Etape 1 Visuelle Pour une caractéristique technique mesurable, surveillée 1 On trace le film de production. L’analyse visuelle est souvent suffisante: Trop proche des limites Production de défauts Evènements perturbants Dans ce cas, inutile d’aller plus loin 2 Un histogramme permet de vérifier que la loi est Normale et on peut alors poursuivre Joel Duflot 2022 30
  • 31. Etape 2 Calculs 3 On compare l’’IT (TS-TI) à la population 6 = dispersion de la population 3 = demi dispersion * Dispersion acceptable si 6sigma plus petit que l’IT. Sinon « ça ne rentre pas » CAP >1,33 (IT/6 ) * Population suffisamment centrée dans l’IT: sinon « ça déborde d’un coté » CPK >1,1 (dist mini /3 ) Dist mini Process capable si CAP >1,33 et CPK >1,1 (0,5 %o défauts) Joel Duflot 2022 Processus Standard « Capabilité » 31
  • 32. Résumé : Processus Standard « Capabilité » Etape 3 Comment améliorer 1 Eliminer les fortes perturbations qui rendent le film de mesures erratique avec de fort risque de mauvaise surprise : Analyse 5PQ de rigueur 2 Replacer la population au centre de l’intervalle de tolérance. Si cela est suffisant c’est la voie la plus facile, un simple réglage peut suffire. 3 Réduire la dispersion. C’est souvent beaucoup plus difficile, de multiples facteurs sont à l’œuvre, une analyse 6sigma apportera une réponse, c’est une démarche lourde et complexe. 4 Jugé non politiquement correct, mais très simple si la fonction client n’est pas impactée par la manip : agrandir l’intervalle de tolérance, mathématiquement imparable mais à n’utiliser qu’après vérification sérieuse de l’impact Joel Duflot 2022 32
  • 33. Capabilité : Illustration de l’évolution d’un processus à l’abandon Joel Duflot 2022 DEBUT d’INSTABILITE PROCEDE STABLE 100% DE PRODUITS CONFORMES (BON CAP, BON CPK) LE CAS IDEAL PROCEDE STABLE DES PRODUITS NON CONFORMES (MAUVAIS CAP) PROCEDE INSTABLE DES PRODUITS NON CONFORMES (BON CAP, MAUVAIS CPK) PROCEDE INSTABLE DES PRODUITS NON CONFORMES (MAUVAIS CAP, MAUVAIS CPK). LE CHAOS TOTAL 1 2 3 4 5 Tout procédé livré à lui-même tend naturellement vers le dernier de ces 5 états 33
  • 34. MSP Joel Duflot 2022  Pas si compliqué finalement !!! 34
  • 35. MSP et industrie 4.0 Joel Duflot 2022 35  Les exigences client s’accroissent encore  Le big data et la vitesse de traitement offrent des perspectives nouvelles  La surveillance peut être continue sur de multiples paramètres grâce aux nouveaux capteurs connectés  La régulation ne porte plus sur le maintien des paramètres de production mais sur le résultat final, les algorithmes ajustent les paramètres pour redresser les dérives et propose les solutions pour revenir au nominal
  • 36. Liens utiles  En vidéo Analyse de Capabilité Cp & Cpk I Comment Calculer la Capabilité Process I La Suite de la SPC/MSP - YouTube Joel Duflot 2022 36  Blog dédié au Lean https://joelduflot-lean.fr  Et en BD c’est plus clair https://izibook.eyrolles.com/produit/45 57/9782212423235/Lusine%20du%20fu tur