Le document présente une étude de cas sur l'application de la maîtrise statistique des procédés (MSP) à l'École Nationale des Sciences Appliquées de Fès. Il analyse les critères d'acceptation et de refus pour le contrôle qualité, propose de nouvelles méthodes de détermination des échantillons, et conclut que les processus actuels sont hors de contrôle et nécessitent des améliorations. Des outils comme le logigramme et le diagramme d'Ishikawa sont suggérés pour optimiser les processus.

1. Université Sidi Mohammed Ben Abdallah
École Nationale des Sciences Appliquées de Fès
Génie Industriel
Management de la qualité
Étude de Cas
Maîtrise statistique des procédés
Réalisé par: Majda AL BAGDADI
Encadré par: Mme. Bennouna
Année universitaire: 2011/2012
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2. Rappel introductif
 Méthode de contrôle des
processus de fabrication,
MSP…
C’es t quoi ?  Comparaison des représentations
graphiques avec une valeur donnée
de référence,
 Amélioration de la qualité des
produits et des processus,
MSP ≠ contrôle 100%
 Contrôle destructif et grande taille
des lots
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3. Rappel introductif
Dém arche
M SP
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4. Sommaire
I. Présentation du problème
II. É tude de l’existant
III. É tude détaillée
IV. Résultat et conclusion
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5. Présentation du problème
Application de la méthode MSP sur le cas suivant:
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6. É tude de l’existant
Contrôle des en- Contrôle des
cours Produits finis
• NQA = 1
• Taille du lot : 300 pièces • NQA=1
• Taille de l’échantillon : 3
• c=1 (critère d’acceptation)
• Si le nombre de pièces
défectueuses est supérieur à 1 • d=2 (critère de refus)
prendre un 2ème échantillon. • Échantillon : 5 à 10
• Refaire les mêmes contrôles compteurs par 1000
pour cet échantillon.
• Si le nombre de pièces
défectueuses est supérieur à 1
rejeter la caisse.
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7. É tude de l’existant
A vérifier…
• La taille de l’échantillon ?
• Le critère d’acceptation ?
• Le critère de refus ?
A faire…
Tracer les cartes de control
Décider 7

8. É tude détaillée
Méthode  Détermination de la taille de l’échantillon pour un
contrôle standard
Table de code de l’échantillonnage
Table des tailles des échantillons
• Taille du lot
• NQA = 1
• Niveau de contrôle générale III
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11. É tude détaillée
Donc:
• Pour les en-cours, l’échantillonnage sera:
n=80
Seuil d’acceptation = 2
Seuil de refus = 3
Si on obtient 3 ou plus de point qui
dépassent les limites de contrôle, on
rejette le lot !
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14. É tude détaillée
• Pour les produits finis, l’échantillonnage
sera:
n= 125
Seuil d’acceptation = 3
Seuil de refus = 4
Si on obtient 4 ou plus de point qui
dépassent les limites de contrôle, on
rejette le lot !
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15. É tude détaillée
• Pour un niveau de contrôle général de II :
En-cours : n=50 / S.Ac=1 /S.ref=2
Finis: n=80 / S.Ac=2 / S.ref=3
L’existant est totalement erroné, il faut
prendre les résultats de cette nouvelle
analyse
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17. Phase NP Taille du sous-groupe
Obs1 1 5,000 50,000
É tude détaillée
Obs2 1 6,000 50,000
Obs3 1 2,000 50,000
Obs4 1 10,000 50,000
Obs5 1 2,000 50,000
Obs6 1 1,000 50,000
 Prélève des échantillons des lots de Obs7
Obs8
1
1
12,000
8,000
50,000
50,000
Obs9 1 3,000 50,000
produits (en-cours/finis), Obs10
Obs11
1
1
20,000
17,000
50,000
50,000
Obs12 1 10,000 50,000
Obs13 1 13,000 50,000
Obs14 1 9,000 50,000
 Mesures de nombre d’unités non- Obs15
Obs16
1
1
0,000
9,000
50,000
50,000
conformes (np) ou p est la probabilité
Obs17 1 2,000 50,000
Obs18 1 1,000 50,000
Obs19 1 3,000 50,000
de la non conformité Obs20
Obs21
1
1
2,000
1,000
50,000
50,000
Obs22 1 2,000 50,000
Obs23 1 4,000 50,000
Obs24 1 3,000 50,000
 Détermination des limites de contrôle Obs25
Obs26
1
1
13,000
20,000
50,000
50,000
Obs27 1 3,000 50,000
Obs28 1 2,000 50,000
Obs29 1 1,000 50,000
Obs30 1 0,000 50,000
Obs31 1 0,000 50,000
k=3
Obs32 1 2,000 50,000
Obs33 1 6,000 50,000
Obs34 1 15,000 50,000
Obs35 1 3,000 50,000
Obs36 1 25,000 50,000
Obs37 1 12,000 50,000
Obs38 1 4,000 50,000
Obs39 1 1,000 50,000
 Dessin de la carte de Schewhartz de Obs40
Obs41
1
1
6,000
4,000
50,000
50,000
Obs42 1 4,000 50,000
type p 17

18. En-cours :
n=50 / S.Ac=1 /S.ref=2 É tude détaillée
Finis:
E xercice sur E xcel
n=80 / S.Ac=2 / S.ref=3
UCL= 0,28063018, CL=0,12666667, LCL=-0,02729684
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19. É tude détaillée
• Calcul des indices de capabilité machine
(Cm et Cmk) et les indices de capabilité
procédé (Cp et Cpk)
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20. Résultat et conclusion
Le cas étudier :
- Ne prend pas un échantillon représentatif
- Le processus est hors control
 améliorations sur les 5M
Noter : Outils de la MSP (Logigramme,
Pareto, ishikawa…)
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21. FIN
Webographie:
• «Appliquer la maîtrise statistique des
processus » de Maurice PILLET.
• « Le NQA-une garantie de qualité » de
SEMPERMED Numero 2/2004.
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