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Les phases Six Sigma : Définir, Mesurer, Analyser, Innover et Contrôler constituent une méthode de résolution de problèmes
structurée pas à pas avec des techniques et outils éprouvés.
Dans cette présentation, notre formateur Bruno Scibilia traite un cas inspiré de l'industrie chimique, il montre :
•Quelques outils Lean classiques comme la cartographie du procédé, la cartographie de la chaîne de valeur (VSM) avec le logiciel
d’exécution de projets Companion by Minitab
•L'analyse des données du projet avec les statistiques descriptives, l'analyse de capabilité, une carte de contrôle dans le logiciel de
statistiques Minitab 19
•L'utilisation d'un arbre de décision pour envisager d'autres solutions dans le logiciel d'analyse prédictive et de Machine Learning
Minitab Salford Predictive Modeler
•
Avec cette présentation, découvrez comment dynamiser vos projets d'amélioration et l'analyse de données grâce aux meilleures
méthodes appliquées associées aux outils logiciels les plus adaptés.
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▪ Minitab fournit des logiciels et des services pour l'amélioration des produits, procédés, services et la prise de
décisions éclairées par les données
▪ Plus de 90 % des entreprises du classement Fortune 100 utilisent le logiciel de statistiques Minitab. Minitab
est également apprécié des étudiants, des enseignants-chercheurs, des organismes de formation et des
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bonnes données
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92
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89
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87
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'é
chantillon
__
X=88.000
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Cas d’étude du Détergent : Conclusions
▪ Companion a permis de structurer et de gérer le projet
▪ Minitab a été utile dans la phase de Mesure pour vérifier la qualité des données
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Cas d’étude du Détergent : Conclusions
▪ Minitab et Salford Predictive Modeler ont été utilisés dans la phase d’Analyse
▪ La Régression a permis de modéliser la relation entre Surfactant et blancheur
▪ Les données disponibles pour identifier les conditions de production optimales du détergent n’étaient pas
vraiment adaptées à une régression “Classique”
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d’apprentissage automatique ont mis en lumière des relations entre variables qui n’auraient pas pu l’être
autrement, à cause de la taille et/ou de la complexité de ces données
▪ Minitab a été utilisé dans la phase de Contrôle du projet
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La boite a_outils_de_l_excellence_operationnelle_presentation minitab

  • 1. La boîte à outils pour l’Excellence Opérationnelle
  • 2. © 2019 Minitab, LLC.2 Description du webinaire La résolution de problème est au cœur de l'amélioration continue, de l'efficacité et de la satisfaction client. Les phases Six Sigma : Définir, Mesurer, Analyser, Innover et Contrôler constituent une méthode de résolution de problèmes structurée pas à pas avec des techniques et outils éprouvés. Dans cette présentation, notre formateur Bruno Scibilia traite un cas inspiré de l'industrie chimique, il montre : •Quelques outils Lean classiques comme la cartographie du procédé, la cartographie de la chaîne de valeur (VSM) avec le logiciel d’exécution de projets Companion by Minitab •L'analyse des données du projet avec les statistiques descriptives, l'analyse de capabilité, une carte de contrôle dans le logiciel de statistiques Minitab 19 •L'utilisation d'un arbre de décision pour envisager d'autres solutions dans le logiciel d'analyse prédictive et de Machine Learning Minitab Salford Predictive Modeler • Avec cette présentation, découvrez comment dynamiser vos projets d'amélioration et l'analyse de données grâce aux meilleures méthodes appliquées associées aux outils logiciels les plus adaptés.
  • 3. © 2019 Minitab, LLC.3 L’entreprise Minitab ▪ Minitab fournit des logiciels et des services pour l'amélioration des produits, procédés, services et la prise de décisions éclairées par les données ▪ Plus de 90 % des entreprises du classement Fortune 100 utilisent le logiciel de statistiques Minitab. Minitab est également apprécié des étudiants, des enseignants-chercheurs, des organismes de formation et des cabinets de conseil.
  • 4. © 2019 Minitab, LLC. Minitab : votre partenaire pour l’analyse de données et l’amélioration continue Logiciels Services Formation Assistez à des formations inter-entreprises ou sur vos sites en intra, selon vos besoins. Conseils sur les statistiques Bénéficiez d'une aide personnalisée pour toute question statistique spécifique à votre analyse, de la collecte des données appropriées à l'interprétation approfondie Support Bénéficiez d'une assistance pour l'installation, la mise en œuvre, les mises à jour et la gestion des licences. Maîtrisez les statistiques et le logiciel d’analyse des données Minitab où que vous soyez grâce à la formation en ligne Des outils et des rapports qui garantissent l'excellence de vos produits et de vos procédés. Logiciel d'analyse prédictive et d'auto-apprentissage par la machine Un puissant logiciel de statistiques à la portée de tous Analyse de données Modélisation prédictive Supervision de projet Formation statistique en ligne
  • 5. © 2019 Minitab, LLC. L'expertise de Bruno Scibilia a été validée par un doctorat sur l'optimisation des processus de fabrication et une certification Six Sigma Black Belt par l'American Society for Quality Formateur et Spécialiste Technique chez Minitab Profil de l’intervenant : Bruno Scibilia Coordonnées : support@minitab.fr formation@minitab.fr https://www.li/nkedin.com/in/brunoscibilia
  • 6. La boîte à outils pour l’Excellence Opérationnelle Webinaire Accédez à la vidéo >
  • 7. © 2019 Minitab, LLC. Projet d’amélioration d’une ligne de production de détergents Cette unité de production a besoin de : • Stabiliser la performance de sa nouvelle gamme de détergents éco-labellisés • Améliorer les délais de livraison de sa nouvelle ligne de production dédiée En se basant sur l’approche DMAIC pour piloter ce projet
  • 8. © 2019 Minitab, LLC. Définir Bien comprendre les besoins Métiers • Documenter le projet dans la charte du projet • Identifier les parties prenantes • Etablir les objectifs initiaux et les bénéfices attendus • Définir les ressources – Informatique, Ingénieur Process, Black Belt • Définir le projet – Déterminer la cause racine et résoudre le problème de stabilité au cours des tests de lavage • Etablir des métriques pour mesurer le degré de réussite du projet – Réduction des défauts de 50% • Lister les hypothèses et les risques potentiels – Le facteur de risque principal est la capacité à collecter les bonnes données
  • 9. © 2019 Minitab, LLC. Définir Cartographier le procédé
  • 10. © 2019 Minitab, LLC. Temps moyen de réapprovisionnement : plus de 9 heures Définir Value Stream Mapping (Cartographier la chaîne de valeur)
  • 11. © 2019 Minitab, LLC. Mesurer Comprendre les données • Sélectionner les variables et observations, puis recueillir et nettoyer ces données – Issues de différentes bases de données, déterminer la période à étudier • Noter les problèmes associés à l’acquisition des données • Vérifier la validité et la qualité des données • Faire un état des lieux de la variable de sortie
  • 12. © 2019 Minitab, LLC. Mesurer Analyse du système de mesure Etude de répétabilité et de reproductibilité (R&R) Les résultats de l’étude R&R sont satisfaisants Ils sont compris dans les 10% qui représentent le rapport entre plage de fluctuation des mesures et plage de fluctuation totale
  • 13. © 2019 Minitab, LLC. Mesurer Récapitulatif statistique Données sur la blancheur suite aux tests de lavage : distribution normale 1er quartile 86.308 Médiane 88.088 3e quartile 89.636 Maximum 93.780 87.696 88.304 87.805 88.369 2.195 2.627 A au carré 0.20 Valeur de P 0.877 Moyenne 88.000 EcTyp 2.392 Variance 5.722 Asymétrie -0.121603 Aplatissement -0.193540 N 240 Minimum 81.139 Test de normalité d'Anderson-Darling Intervalle de confiance = 95 % pour la moyenne Intervalle de confiance = 95 % pour la médiane Intervalle de confiance = 95 % pour l'écart type 94929088868482 Médiane Moyenne 88.488.288.087.887.6 Intervalles de confiance = 95 % Rapport récapitulatif pour Tests blancheur
  • 14. © 2019 Minitab, LLC. Mesurer Capabilité initiale L’élimination des saletés doit être aussi uniforme que possible, quelle que soit la dureté de l'eau, le type de machine à laver, les charges de lavage... Whiteness capability is poor often below the lower spec (85)
  • 15. © 2019 Minitab, LLC. Des causes spéciales / assignables impactent le procédé Les causes doivent être identifiées Mesurer Carte de contrôle pour un état des lieux initial Le procédé n’est pas maîtrisé avec de nombreux points hors contrôle 464136312621161161 92 91 90 89 88 87 86 85 84 83 Echantillon Moyennedel 'é chantillon __ X=88.000 LCS=90.588 LCI =85.412 1 1 1 11 1 1 Carte X barre de Tests blancheur
  • 16. © 2019 Minitab, LLC. Analyser Modélisation/Evaluation • Explorer les données et analyser les relations entre variables • Sélectionner une technique de modélisation • Construire un modèle • Evaluer le modèle • Interpréter le modèle final • Discuter des résultats du modèle avec les parties prenantes Sélectionner une technique de modélisation Construire un modèle Evaluer le modèle
  • 17. © 2019 Minitab, LLC. Analyser Identifier les facteurs clés Utiliser les techniques de Brainstorming / Remue – méninges pour essayer d’identifier les paramètres clés
  • 18. © 2019 Minitab, LLC. L’impact de la concentration du surfactant sur la blancheur, après plusieurs cycles de lavage, est confirmé par l’analyse des données Analyser Régression
  • 19. © 2019 Minitab, LLC. Comment améliorer la concentration • A partir des données sur la concentration du surfactant dans différentes conditions de production • Données complexes • Nombreuses valeurs manquantes • Valeurs aberrantes • Interactions complexes • La régression pourrait être biaisée dans ce contexte • Les méthodes d’apprentissage automatique permettent de gérer ces données et de comprendre leur structure
  • 20. © 2019 Minitab, LLC. Analyser Modéliser/Evaluer Un arbre de décision CART* de Classification et Régression a été utilisé pour modéliser la concentration du surfactant et identifier la meilleure méthode pour produire le détergent eco- labellisé *CART Classification And Regression Tree
  • 21. © 2019 Minitab, LLC. Des vitesses de mélange plus rapides et l’utilisation de l’équipement CL ont un impact positif sur la concentration du surfactant Analyser Modeliser/Evaluer
  • 22. © 2019 Minitab, LLC. Améliorer Déployer le Modèle • Etablir un plan d’amélioration : faire du benchmarking à partir de l’équipement CL • Mettre en place les changements • Valider les résultats avec de nouvelles données • Etablir un suivi et un plan de maintenance • Programmer des vérifications de l’adéquation du modèle Actualiser le modèle en cas de changement • Présenter les résultats du projet aux différentes parties prenantes • Clôturer le projet
  • 23. © 2019 Minitab, LLC. Améliorer Comparer la Capabilité Comparer les performances en termes de qualité avant et après amélioration Comparer les performances en termes de qualité avant et après amélioration
  • 24. © 2019 Minitab, LLC. Améliorer Value Stream Mapping Cartographie de la chaîne de valeur de la ligne de production du nouveau détergent Utiliser les techniques « Lean » pour réduire les délais d’attente Temps moyen de réapprovisionnement : inférieur à 7 heures
  • 25. © 2019 Minitab, LLC. Contrôler Carte de Contrôle Meilleur suivi de la vitesse de mélange afin que des ajustements soient effectués lorsque la vitesse de mélange est anormalement basse Test de normalité (Anderson-Darling) Résultats Réussite Réussite Valeur de p 0.877 0.721 Avant Après 95 90 85 Moyenne 464136312621161161 10 5 0 Etendue 464136312621161161 Avant : Blancheur Après : blancheur ap Cartes X barre-R Confirmez que les conditions du procédé Avant et Après amélioration sont stables. Avant Après Droites de Henry Les points doivent être proches de la ligne. Avant Après Capabilité avant/après - Comparaison de Blancheur avec blancheur ap Rapport de diagnostic
  • 26. © 2019 Minitab, LLC. Cas d’étude du Détergent : Conclusions ▪ Companion a permis de structurer et de gérer le projet ▪ Minitab a été utile dans la phase de Mesure pour vérifier la qualité des données Etat des lieux initial pour quantifier les améliorations ▪ Companion a fourni des outils pour documenter les résultats du brainstorming et de l’Analyse des causes & effets
  • 27. © 2019 Minitab, LLC. Cas d’étude du Détergent : Conclusions ▪ Minitab et Salford Predictive Modeler ont été utilisés dans la phase d’Analyse ▪ La Régression a permis de modéliser la relation entre Surfactant et blancheur ▪ Les données disponibles pour identifier les conditions de production optimales du détergent n’étaient pas vraiment adaptées à une régression “Classique” ▪ L’arbre de décision CART a rapidement permis d’identifier les paramétrages optimisés. Les outils d’apprentissage automatique ont mis en lumière des relations entre variables qui n’auraient pas pu l’être autrement, à cause de la taille et/ou de la complexité de ces données ▪ Minitab a été utilisé dans la phase de Contrôle du projet
  • 28. ▪ EN LIGNE SUR Minitab.com : ▪ Enregistrements de wébinaires ▪ Vidéos ▪ Etudes de cas clients ▪ Articles techniques ▪ Aide en ligne sur le processus qualité et amélioration ▪ FORMATIONS: renforcez vos connaissances et compétences, consultez la liste des cours ▪ CONSULTEZ NOS SPÉCIALISTES : support technique logiciels et conseil statistique Consultez Minitab.com Resources disponibles:
  • 29. © 2019 Minitab, LLC. MERCI ! Abonnez-vous à notre courrier électronique d’informations Minitab News sur Minitab.com