SlideShare une entreprise Scribd logo
L’apport des techniques statistiques  dans les projets lean 6 sigma Université Lean 6 sigma Lyon St Exupéry le 15 novembre 2007
« Car les chiffres sont des innocents qui avouent n’importe quoi sous la torture » (Alfred Sauvy) Car il y a 3 sortes de mensonges… …  Le Mensonge ! …  Le Gros Mensonge !! …  LA STATISTIQUE !!!
Les statistiques : pourquoi? Les 8 catégories de chômeurs dans les statistiques mensuelles dès septembre Méthode de Hawks
La statistique Méthode scientifique pour recueillir, organiser, analyser des données. Permet de prendre une décision liée à un risque d’erreur déterminé. L’analyse d’échantillons permet de tirer des conclusions sur la population. Pas de certitude absolue : d’où probabilités. DÉFINITION « Ensemble de méthodes permettant de prendre une bonne décision face à l’incertitude » (Wallis et Roberts)
On appelle  statistiques   analytiques/explicatives  les outils qui sont utilisés pour faire  l’analyse de données  et en déduire des conclusions pour l’action. On appelle  statistiques   descriptives  les outils qui sont utilisés pour présenter les résultats. Exemples : Diagramme de Pareto. Un écart-type, étendue Une médiane, moyenne Histogramme Analyse multivariée: ACP Les différentes techniques statistiques Tests d’inférence ou d’hypothèses Régression multiple… Segmentation
Les 5 phases du  lean 6 sigma : DMAIC  DEFINIR MESURER ANALYSER INNOVER CONTROLER Yi = f (Xi) X i : les facteurs influents du procédé et/ou les gaspillages Y  2  = 34,56 + ln  X 3- 1,76 X  2 + 0,456  X 4 Y i : les exigences des clients (CTQ)
Phase 1 : Définir Objectifs : Définir les objectifs et l’étendue du projet. Obtenir des informations de base sur le processus et les clients. .  Savoir reconnaître les données : - données continues : poids, vitesse, viscosité, pression - données discrètes : - attributs - nominales - ordinales 1 Définir 2 Mesurer 3 Analyser 4 Innover Améliorer 5 Contrôler
Phase 2 : Mesurer Objectifs : Effectuer la volumétrie du processus et quantifier les améliorations Connaître les  performances du processus dans l’état actuel. Capabilités des moyens de mesure : R&R, Kappa Capabilités du processus : Cp, Cpk, Pp, Ppk Niveau de sigma du processus 1 Définir 2 Mesurer 3 Analyser 4 Innover Améliorer 5 Contrôler
Exemple étude R&R Evaluation : Répétabilité Reproductibilité Ex : 3 opérateurs 3 pièces 3 mesures
Exemple capabilité processus et niveau sigma
Phase 3 : Analyser Objectifs : Donner un sens à toutes les données et informations recueillies. Des hypothèses testées et confirmées Modélisation du processus : Yi=f(Xi) Les graphiques  de suivi Les tests d’hypothèses Les régressions et corrélations Modèle linéaire généralisé Les analyses multivariées Les plans d’expériences 1 Définir 2 Mesurer 3 Analyser 4 Innover Améliorer 5 Contrôler
Les graphiques  de suivi
Un test d’hypothèse  est une procédure qui  résume les données afin de mettre en  évidence les différences entre échantillons ou groupes Le test d’hypothèse permet de comparer  deux ou  plusieurs groupes. Le test répond à la question : y a-t-il une différence significative entre les échantillons comparés ? Différentes méthodes statistiques sont utilisées en fonction de la situation.  Mais attention il y a toujours un risque de se tromper Les  tests d’hypothèse ou d’inférence Exemple 1 : le taux de rebut est il identique entre : La provenance d’une matière première : fournisseur A ou B Les machine qui ont produit les pièces : machine A et B Les vitesses de coupe : vitesse A et B Exemple 2 : les moyennes des rebuts de production sont elles identiques entre Les machines A, B et C Les équipes de production
Quelques  tests d’hypothèse. Différentes méthodes statistiques sont utilisées en fonction du nombre d’échantillons à comparer des distributions statistiques des échantillons… Type de  données  Éléments comparables  Exemple Continues Proportions Les pourcentages de livraisons dans les délais sont ils  identiques pour les fournisseurs A et B ?  Discrètes Moyennes Variances Formes ou distributions Le volume de production moyen est-il le même pour les trois équipes ? Les résultats du groupe utilisant la nouvelle méthode varient-ils moins que ceux du groupe utilisant l’ancienne méthode ? Comment les distributions de durée de cycle se comparent-elles pour différentes méthodes  ? Test de normalité ( Anderson Darling…) Test des variances  ANOVA à 1 facteur Test du Khi2 ou 2p Test approprié
Somme des Source  DL  carrés  CM  F  P jour  5  68,87  13,77  3,25  0,010 Erreur  93  394,48  4,24 Total  98  463,35 S = 2,060  R carré = 14,86 %  R carré (ajust) = 10,29 % Limites de confiance = 95 % distinctes pour la moyenne en fonction de l'écart type regroupé Niveau  N  Moyenne  EcTyp  -+---------+---------+---------+-------- jeudi  17  55,010  1,537  (-------*--------) lundi  16  57,408  2,588  (-------*--------) mardi  15  55,828  1,549  (--------*--------) mercredi  17  54,861  2,162  (-------*-------) samedi  17  55,535  1,945  (-------*-------) vendredi  17  56,022  2,336  (-------*-------) -+---------+---------+---------+-------- 54,0  55,2  56,4  57,6 ANOVA à un facteur contrôlé :  Comparaison des moyennes de production  en fonction du jour de la semaine
Les régressions et corrélation
Analyse de régression : Y1 Dureté (M en fonction de T°S(°C); D(t/h); C%  L'équation de régression est Y1 Dureté (Moy) = 1077 - 1,30 T°S(°C) + 2,06 D(t/h) + 81,6 C% 12 cas utilisés, 15 cas contiennent des valeurs manquantes Prédicteur  Coeff  Coef ErT  T   P Constante  1077,4  129,4  8,33  0,000 T°S(°C)  -1,2997  0,2411  -5,39  0,001 D(t/h)    2,057  1,040  1,98  0,083 C%    81,58  46,91  1,74  0,120 S = 5,94592  R carré = 81,8 %  R carré (ajust) = 75,0 % Analyse de variance Somme des Source  DL  carrés  CM  F  P Régression  3  1273,17  424,39  12,00  0,002 Erreur résiduelle  8  282,83  35,35 Total  11  1556,00 Source  DL  SomCar séq T°S(°C)  1  1064,13 D(t/h)  1  102,09 C%  1  106,94 La régression multiple
Les plans d’expériences (DOE): typologie Plans de Plackett et Burman au moins 8 facteurs plan de criblage Plans factoriels fractionnaires 4 à 8 facteurs Plans factoriels complets 2 à 4 facteurs Plans de surface de réponse 2 à 4 facteurs  trouver la meilleure réponse   optimiser et modéliser   le processus Plans de Taguchi   pour optimiser les conceptions   de produits/procédé Les plans d’expériences permettent d’optimiser les essais  et de connaître les facteurs influents du processus et de le modéliser
Les analyses multivariées  L’analyse multivariée s’attache à résumer les données issues de plusieurs  variables en minimisant la déperdition de l’information  l'analyse en composantes principales (ACP)  l'analyse factorielle des correspondances (AFC) - l'analyse des correspondances multiples (ACM) - les moindres carrés partiels  (PLS)
Les analyses multivariées
Phase 4 : Améliorer/Innover Objectif : Développer, tester et mettre en place des solutions. Les plans d’expériences Essais et fiabilité prévisionnelle  1 Définir 2 Mesurer 3 Analyser 4 Innover Améliorer 5 Contrôler
Phase 5 : Contrôle Objectif : Évaluer les solutions et maintenir les acquis par l'établissement de contrôles, la normalisation de la documentation des méthodes et des processus de travail et clôturer le projet Les cartes de contrôles aux mesures individuelles de Shewhart (SPC) aux attributs 1 Définition 2 Mesure 3 Analyse 4 Innovation Amélioration 5 Contrôle
Les cartes de contrôle  Carte u Carte p PROPORTION Carte c Carte np NOMBRE Nombre de défauts Produits non-conformes (Me, R) : Carte de la médiane et de l’étendue (x, R) : Carte de la moyenne et de l’étendue (x,   ) : Carte de la moyenne et de l’écart-type
Conclusions  N’ ayez pas peur des statistiques!!! Gardez votre bon sens Pensez aux risques
Il est très  curieux  de  constater  que dans l' armée , les  statistiques   le  prouvent , la  mortalité   augmente   bizarrement  en  temps  de  guerre . Alphonse Allais   Je ne  crois  aux  statistiques  que  lorsque  je les ai  moi-même   falsifiées . sir Winston Leonard Spencer Churchill   T' échappes  à la  police , pas aux  statistiques . Jean-Jacques Goldman

Contenu connexe

Tendances

La méthode DMAIC et ses secrets
La méthode DMAIC et ses secretsLa méthode DMAIC et ses secrets
La méthode DMAIC et ses secrets
XL Groupe
 
Web-Conférence - Découvrez le Lean Six Sigma
Web-Conférence - Découvrez le Lean Six SigmaWeb-Conférence - Découvrez le Lean Six Sigma
Web-Conférence - Découvrez le Lean Six Sigma
XL Groupe
 
Amélioration continue et PDCA
Amélioration continue et PDCAAmélioration continue et PDCA
Amélioration continue et PDCA
Soulaima Ben salem
 
Web-Conférence - Optimisation des procédés de fabrication
Web-Conférence - Optimisation des procédés de fabricationWeb-Conférence - Optimisation des procédés de fabrication
Web-Conférence - Optimisation des procédés de fabrication
XL Groupe
 
6sigma - chapitre 6-7 : Contrôler et Standardiser
6sigma  - chapitre 6-7 : Contrôler et Standardiser6sigma  - chapitre 6-7 : Contrôler et Standardiser
6sigma - chapitre 6-7 : Contrôler et Standardiser
ibtissam el hassani
 
Web-conférence | Générer des gains avec le Lean 6 Sigma
Web-conférence | Générer des gains avec le Lean 6 SigmaWeb-conférence | Générer des gains avec le Lean 6 Sigma
Web-conférence | Générer des gains avec le Lean 6 Sigma
XL Groupe
 
Le Lean 6 Sigma dans une démarche de transformation
Le Lean 6 Sigma dans une démarche de transformationLe Lean 6 Sigma dans une démarche de transformation
Le Lean 6 Sigma dans une démarche de transformation
XL Groupe
 
Lean Manufacturing : les 7 Mudas
Lean Manufacturing : les 7 MudasLean Manufacturing : les 7 Mudas
Lean Manufacturing : les 7 Mudas
LeJournalduLean
 
Présentation de la méthodologie 6 Sigma
Présentation de la méthodologie 6 SigmaPrésentation de la méthodologie 6 Sigma
Présentation de la méthodologie 6 Sigma
formation
 
Formation flash outils du Lean Six Sigma
Formation flash outils du Lean Six SigmaFormation flash outils du Lean Six Sigma
Formation flash outils du Lean Six Sigma
XL Groupe
 
Monographie Nestle
Monographie NestleMonographie Nestle
Monographie Nestle
Laurent
 
Amélioration continue : PDCA ou roue de Deming (AQUAM Conseil)
Amélioration continue : PDCA ou roue de Deming (AQUAM Conseil)Amélioration continue : PDCA ou roue de Deming (AQUAM Conseil)
Amélioration continue : PDCA ou roue de Deming (AQUAM Conseil)
Moulin de COLAGNE
 
Formation flash Lean Six Sigma
Formation flash Lean Six SigmaFormation flash Lean Six Sigma
Formation flash Lean Six Sigma
XL Groupe
 
Web-Formation - TPM
Web-Formation - TPMWeb-Formation - TPM
Web-Formation - TPM
XL Groupe
 
Lean Management - 10 outils essentiels
Lean Management - 10 outils essentielsLean Management - 10 outils essentiels
Lean Management - 10 outils essentiels
Lean Six Sigma Belgium & France
 
Web-Formation - Outils du Lean
Web-Formation - Outils du LeanWeb-Formation - Outils du Lean
Web-Formation - Outils du Lean
XL Groupe
 
6 Sigma Suite - DMAIC Méthodologie
6 Sigma Suite - DMAIC Méthodologie 6 Sigma Suite - DMAIC Méthodologie
6 Sigma Suite - DMAIC Méthodologie
sarah Benmerzouk
 
Présentation du Six Sigma
Présentation du Six SigmaPrésentation du Six Sigma
Présentation du Six Sigma
fabrice
 

Tendances (20)

La méthode DMAIC et ses secrets
La méthode DMAIC et ses secretsLa méthode DMAIC et ses secrets
La méthode DMAIC et ses secrets
 
Web-Conférence - Découvrez le Lean Six Sigma
Web-Conférence - Découvrez le Lean Six SigmaWeb-Conférence - Découvrez le Lean Six Sigma
Web-Conférence - Découvrez le Lean Six Sigma
 
Amélioration continue et PDCA
Amélioration continue et PDCAAmélioration continue et PDCA
Amélioration continue et PDCA
 
Web-Conférence - Optimisation des procédés de fabrication
Web-Conférence - Optimisation des procédés de fabricationWeb-Conférence - Optimisation des procédés de fabrication
Web-Conférence - Optimisation des procédés de fabrication
 
6sigma - chapitre 6-7 : Contrôler et Standardiser
6sigma  - chapitre 6-7 : Contrôler et Standardiser6sigma  - chapitre 6-7 : Contrôler et Standardiser
6sigma - chapitre 6-7 : Contrôler et Standardiser
 
Web-conférence | Générer des gains avec le Lean 6 Sigma
Web-conférence | Générer des gains avec le Lean 6 SigmaWeb-conférence | Générer des gains avec le Lean 6 Sigma
Web-conférence | Générer des gains avec le Lean 6 Sigma
 
Le Lean 6 Sigma dans une démarche de transformation
Le Lean 6 Sigma dans une démarche de transformationLe Lean 6 Sigma dans une démarche de transformation
Le Lean 6 Sigma dans une démarche de transformation
 
La marche Gemba
La marche Gemba La marche Gemba
La marche Gemba
 
6 Sigma
6 Sigma6 Sigma
6 Sigma
 
Lean Manufacturing : les 7 Mudas
Lean Manufacturing : les 7 MudasLean Manufacturing : les 7 Mudas
Lean Manufacturing : les 7 Mudas
 
Présentation de la méthodologie 6 Sigma
Présentation de la méthodologie 6 SigmaPrésentation de la méthodologie 6 Sigma
Présentation de la méthodologie 6 Sigma
 
Formation flash outils du Lean Six Sigma
Formation flash outils du Lean Six SigmaFormation flash outils du Lean Six Sigma
Formation flash outils du Lean Six Sigma
 
Monographie Nestle
Monographie NestleMonographie Nestle
Monographie Nestle
 
Amélioration continue : PDCA ou roue de Deming (AQUAM Conseil)
Amélioration continue : PDCA ou roue de Deming (AQUAM Conseil)Amélioration continue : PDCA ou roue de Deming (AQUAM Conseil)
Amélioration continue : PDCA ou roue de Deming (AQUAM Conseil)
 
Formation flash Lean Six Sigma
Formation flash Lean Six SigmaFormation flash Lean Six Sigma
Formation flash Lean Six Sigma
 
Web-Formation - TPM
Web-Formation - TPMWeb-Formation - TPM
Web-Formation - TPM
 
Lean Management - 10 outils essentiels
Lean Management - 10 outils essentielsLean Management - 10 outils essentiels
Lean Management - 10 outils essentiels
 
Web-Formation - Outils du Lean
Web-Formation - Outils du LeanWeb-Formation - Outils du Lean
Web-Formation - Outils du Lean
 
6 Sigma Suite - DMAIC Méthodologie
6 Sigma Suite - DMAIC Méthodologie 6 Sigma Suite - DMAIC Méthodologie
6 Sigma Suite - DMAIC Méthodologie
 
Présentation du Six Sigma
Présentation du Six SigmaPrésentation du Six Sigma
Présentation du Six Sigma
 

En vedette

Gestion qualité 6 sigma
Gestion qualité 6 sigmaGestion qualité 6 sigma
Gestion qualité 6 sigma
Es-sahli bilal
 
Test khi deux
Test khi deuxTest khi deux
Test khi deux
Adad Med Chérif
 
Test t de student pour des échantillons indépendants
Test  t  de student  pour  des échantillons indépendants Test  t  de student  pour  des échantillons indépendants
Test t de student pour des échantillons indépendants
Adad Med Chérif
 
PréSentation Univ Lean 6 Sigma 1er Avril 2010
PréSentation Univ  Lean 6 Sigma 1er Avril 2010PréSentation Univ  Lean 6 Sigma 1er Avril 2010
PréSentation Univ Lean 6 Sigma 1er Avril 2010
Romain MURRY
 
Mise En Place La PréParation Black Belt Six
Mise En Place La PréParation  Black  Belt  SixMise En Place La PréParation  Black  Belt  Six
Mise En Place La PréParation Black Belt Six
guest6210fd
 
Le Lean 6 Sigma Services
Le Lean 6 Sigma ServicesLe Lean 6 Sigma Services
Le Lean 6 Sigma Services
Laurent
 
Présentation L6S ADELI
Présentation L6S ADELIPrésentation L6S ADELI
Présentation L6S ADELI
Romain MURRY
 
Certif. de compétences et norme nf x06 091 v0 ul6 s 13 octobre 2011
Certif. de compétences  et norme nf x06 091  v0 ul6 s   13 octobre 2011Certif. de compétences  et norme nf x06 091  v0 ul6 s   13 octobre 2011
Certif. de compétences et norme nf x06 091 v0 ul6 s 13 octobre 2011
Romain MURRY
 
Le six sigma : ça marche
Le six sigma : ça marcheLe six sigma : ça marche
Le six sigma : ça marche
Laurent
 
Université Lean Six Sigma -- Projet Black Belt -- Rémi Bessieu
Université Lean Six Sigma -- Projet Black Belt -- Rémi BessieuUniversité Lean Six Sigma -- Projet Black Belt -- Rémi Bessieu
Université Lean Six Sigma -- Projet Black Belt -- Rémi Bessieu
XL Formation
 
Stratégie des marques - Etude du marché des tablettes de chocolat au lait
Stratégie des marques - Etude du marché des tablettes de chocolat au laitStratégie des marques - Etude du marché des tablettes de chocolat au lait
Stratégie des marques - Etude du marché des tablettes de chocolat au lait
Camille37
 
6 sigma -chapitre4 : Analyser
6 sigma -chapitre4 : Analyser6 sigma -chapitre4 : Analyser
6 sigma -chapitre4 : Analyser
ibtissam el hassani
 
Coca Cola
Coca ColaCoca Cola
Lean Six Sigma Green Belt roadmap poster
Lean Six Sigma Green Belt roadmap posterLean Six Sigma Green Belt roadmap poster
Lean Six Sigma Green Belt roadmap poster
Francisco Pulgar-Vidal, MBA, Lean Six Sigma MBB
 
Nestle marketing stratagy
Nestle marketing  stratagyNestle marketing  stratagy
Nestle marketing stratagy
Godavari Adal
 
HUL BCG MATRIX
HUL BCG MATRIXHUL BCG MATRIX
HUL BCG MATRIX
Gurjant Singh Sandhu
 
Nestle
NestleNestle
Joe Zadeh, Airbnb presentation at Lean Startup SXSW, Austin
Joe Zadeh, Airbnb presentation at Lean Startup SXSW, AustinJoe Zadeh, Airbnb presentation at Lean Startup SXSW, Austin
Joe Zadeh, Airbnb presentation at Lean Startup SXSW, Austin
500 Startups
 

En vedette (18)

Gestion qualité 6 sigma
Gestion qualité 6 sigmaGestion qualité 6 sigma
Gestion qualité 6 sigma
 
Test khi deux
Test khi deuxTest khi deux
Test khi deux
 
Test t de student pour des échantillons indépendants
Test  t  de student  pour  des échantillons indépendants Test  t  de student  pour  des échantillons indépendants
Test t de student pour des échantillons indépendants
 
PréSentation Univ Lean 6 Sigma 1er Avril 2010
PréSentation Univ  Lean 6 Sigma 1er Avril 2010PréSentation Univ  Lean 6 Sigma 1er Avril 2010
PréSentation Univ Lean 6 Sigma 1er Avril 2010
 
Mise En Place La PréParation Black Belt Six
Mise En Place La PréParation  Black  Belt  SixMise En Place La PréParation  Black  Belt  Six
Mise En Place La PréParation Black Belt Six
 
Le Lean 6 Sigma Services
Le Lean 6 Sigma ServicesLe Lean 6 Sigma Services
Le Lean 6 Sigma Services
 
Présentation L6S ADELI
Présentation L6S ADELIPrésentation L6S ADELI
Présentation L6S ADELI
 
Certif. de compétences et norme nf x06 091 v0 ul6 s 13 octobre 2011
Certif. de compétences  et norme nf x06 091  v0 ul6 s   13 octobre 2011Certif. de compétences  et norme nf x06 091  v0 ul6 s   13 octobre 2011
Certif. de compétences et norme nf x06 091 v0 ul6 s 13 octobre 2011
 
Le six sigma : ça marche
Le six sigma : ça marcheLe six sigma : ça marche
Le six sigma : ça marche
 
Université Lean Six Sigma -- Projet Black Belt -- Rémi Bessieu
Université Lean Six Sigma -- Projet Black Belt -- Rémi BessieuUniversité Lean Six Sigma -- Projet Black Belt -- Rémi Bessieu
Université Lean Six Sigma -- Projet Black Belt -- Rémi Bessieu
 
Stratégie des marques - Etude du marché des tablettes de chocolat au lait
Stratégie des marques - Etude du marché des tablettes de chocolat au laitStratégie des marques - Etude du marché des tablettes de chocolat au lait
Stratégie des marques - Etude du marché des tablettes de chocolat au lait
 
6 sigma -chapitre4 : Analyser
6 sigma -chapitre4 : Analyser6 sigma -chapitre4 : Analyser
6 sigma -chapitre4 : Analyser
 
Coca Cola
Coca ColaCoca Cola
Coca Cola
 
Lean Six Sigma Green Belt roadmap poster
Lean Six Sigma Green Belt roadmap posterLean Six Sigma Green Belt roadmap poster
Lean Six Sigma Green Belt roadmap poster
 
Nestle marketing stratagy
Nestle marketing  stratagyNestle marketing  stratagy
Nestle marketing stratagy
 
HUL BCG MATRIX
HUL BCG MATRIXHUL BCG MATRIX
HUL BCG MATRIX
 
Nestle
NestleNestle
Nestle
 
Joe Zadeh, Airbnb presentation at Lean Startup SXSW, Austin
Joe Zadeh, Airbnb presentation at Lean Startup SXSW, AustinJoe Zadeh, Airbnb presentation at Lean Startup SXSW, Austin
Joe Zadeh, Airbnb presentation at Lean Startup SXSW, Austin
 

Similaire à L’apport des techniques statistiques dans les projets Lean 6 Sigma

Qualification des machines de contrôle
Qualification des machines de contrôleQualification des machines de contrôle
Qualification des machines de contrôle
MOUJAHED Houssem
 
Article: Qu'est-ce que le R&R?
Article: Qu'est-ce que le R&R?Article: Qu'est-ce que le R&R?
Article: Qu'est-ce que le R&R?
Infodream
 
6sigma ibtissam el hassani-chapitre3
6sigma ibtissam el hassani-chapitre36sigma ibtissam el hassani-chapitre3
6sigma ibtissam el hassani-chapitre3
ibtissam el hassani
 
Loic sarton (2)
Loic sarton (2)Loic sarton (2)
Loic sarton (2)
Loic Sarton
 
Des mesures pour des décisions
Des mesures pour des décisionsDes mesures pour des décisions
Des mesures pour des décisions
Jean-Michel POU
 
Statistiques ofppt
Statistiques ofpptStatistiques ofppt
Statistiques ofppt
khawla atir
 
Modulestatistiques 120308132649-phpapp01
Modulestatistiques 120308132649-phpapp01Modulestatistiques 120308132649-phpapp01
Modulestatistiques 120308132649-phpapp01
ilhamto katosa
 
FLTauR - Construction de modèles de prévision sous r avec le package caret
FLTauR - Construction de modèles de prévision sous r avec le package caretFLTauR - Construction de modèles de prévision sous r avec le package caret
FLTauR - Construction de modèles de prévision sous r avec le package caret
jfeudeline
 
Ch8 - maîtrise statistique des procédés (MSP)
Ch8 - maîtrise statistique des procédés (MSP)Ch8 - maîtrise statistique des procédés (MSP)
Ch8 - maîtrise statistique des procédés (MSP)
TesoroHon
 
LES OUTILS D’UN LOGISTICIEN
LES OUTILS D’UN LOGISTICIENLES OUTILS D’UN LOGISTICIEN
LES OUTILS D’UN LOGISTICIEN
ENSAM Casablanca
 
PROCESS VERBALE.pdf
PROCESS VERBALE.pdfPROCESS VERBALE.pdf
PROCESS VERBALE.pdf
kaoutarghaffour
 
Data Mining (Partie 3).pdf
Data Mining (Partie 3).pdfData Mining (Partie 3).pdf
Data Mining (Partie 3).pdf
OuailChoukhairi
 
Ch6 Introduction à la Science de Données.pdf
Ch6 Introduction à la Science de Données.pdfCh6 Introduction à la Science de Données.pdf
Ch6 Introduction à la Science de Données.pdf
nesrinetaamallah
 
Test d'hypothèses en statistique Chapitre 7.pdf
Test d'hypothèses en statistique Chapitre 7.pdfTest d'hypothèses en statistique Chapitre 7.pdf
Test d'hypothèses en statistique Chapitre 7.pdf
KOUADIOPATRICE1
 
0 g317g formation-survey-analysis-using-ibm-spss-statistics
0 g317g formation-survey-analysis-using-ibm-spss-statistics0 g317g formation-survey-analysis-using-ibm-spss-statistics
0 g317g formation-survey-analysis-using-ibm-spss-statistics
CERTyou Formation
 
Questionnaire sous spss
Questionnaire sous spssQuestionnaire sous spss
Questionnaire sous spss
Adad Med Chérif
 
XL Formation - Présentation MSA Intra
XL Formation - Présentation MSA IntraXL Formation - Présentation MSA Intra
XL Formation - Présentation MSA Intra
XL Formation
 
Cartes de controle.ppt
Cartes de controle.pptCartes de controle.ppt
Cartes de controle.ppt
BilalBouyousfi
 
TS-TC-Statistiques-manuel-stagiaire.pdf
TS-TC-Statistiques-manuel-stagiaire.pdfTS-TC-Statistiques-manuel-stagiaire.pdf
TS-TC-Statistiques-manuel-stagiaire.pdf
FootballLovers9
 
sphinxddfdsfsqdfdsfsdfdfdsfdsf_ofppt.ppt
sphinxddfdsfsqdfdsfsdfdfdsfdsf_ofppt.pptsphinxddfdsfsqdfdsfsdfdfdsfdsf_ofppt.ppt
sphinxddfdsfsqdfdsfsdfdfdsfdsf_ofppt.ppt
Mohamed EL KIHEL
 

Similaire à L’apport des techniques statistiques dans les projets Lean 6 Sigma (20)

Qualification des machines de contrôle
Qualification des machines de contrôleQualification des machines de contrôle
Qualification des machines de contrôle
 
Article: Qu'est-ce que le R&R?
Article: Qu'est-ce que le R&R?Article: Qu'est-ce que le R&R?
Article: Qu'est-ce que le R&R?
 
6sigma ibtissam el hassani-chapitre3
6sigma ibtissam el hassani-chapitre36sigma ibtissam el hassani-chapitre3
6sigma ibtissam el hassani-chapitre3
 
Loic sarton (2)
Loic sarton (2)Loic sarton (2)
Loic sarton (2)
 
Des mesures pour des décisions
Des mesures pour des décisionsDes mesures pour des décisions
Des mesures pour des décisions
 
Statistiques ofppt
Statistiques ofpptStatistiques ofppt
Statistiques ofppt
 
Modulestatistiques 120308132649-phpapp01
Modulestatistiques 120308132649-phpapp01Modulestatistiques 120308132649-phpapp01
Modulestatistiques 120308132649-phpapp01
 
FLTauR - Construction de modèles de prévision sous r avec le package caret
FLTauR - Construction de modèles de prévision sous r avec le package caretFLTauR - Construction de modèles de prévision sous r avec le package caret
FLTauR - Construction de modèles de prévision sous r avec le package caret
 
Ch8 - maîtrise statistique des procédés (MSP)
Ch8 - maîtrise statistique des procédés (MSP)Ch8 - maîtrise statistique des procédés (MSP)
Ch8 - maîtrise statistique des procédés (MSP)
 
LES OUTILS D’UN LOGISTICIEN
LES OUTILS D’UN LOGISTICIENLES OUTILS D’UN LOGISTICIEN
LES OUTILS D’UN LOGISTICIEN
 
PROCESS VERBALE.pdf
PROCESS VERBALE.pdfPROCESS VERBALE.pdf
PROCESS VERBALE.pdf
 
Data Mining (Partie 3).pdf
Data Mining (Partie 3).pdfData Mining (Partie 3).pdf
Data Mining (Partie 3).pdf
 
Ch6 Introduction à la Science de Données.pdf
Ch6 Introduction à la Science de Données.pdfCh6 Introduction à la Science de Données.pdf
Ch6 Introduction à la Science de Données.pdf
 
Test d'hypothèses en statistique Chapitre 7.pdf
Test d'hypothèses en statistique Chapitre 7.pdfTest d'hypothèses en statistique Chapitre 7.pdf
Test d'hypothèses en statistique Chapitre 7.pdf
 
0 g317g formation-survey-analysis-using-ibm-spss-statistics
0 g317g formation-survey-analysis-using-ibm-spss-statistics0 g317g formation-survey-analysis-using-ibm-spss-statistics
0 g317g formation-survey-analysis-using-ibm-spss-statistics
 
Questionnaire sous spss
Questionnaire sous spssQuestionnaire sous spss
Questionnaire sous spss
 
XL Formation - Présentation MSA Intra
XL Formation - Présentation MSA IntraXL Formation - Présentation MSA Intra
XL Formation - Présentation MSA Intra
 
Cartes de controle.ppt
Cartes de controle.pptCartes de controle.ppt
Cartes de controle.ppt
 
TS-TC-Statistiques-manuel-stagiaire.pdf
TS-TC-Statistiques-manuel-stagiaire.pdfTS-TC-Statistiques-manuel-stagiaire.pdf
TS-TC-Statistiques-manuel-stagiaire.pdf
 
sphinxddfdsfsqdfdsfsdfdfdsfdsf_ofppt.ppt
sphinxddfdsfsqdfdsfsdfdfdsfdsf_ofppt.pptsphinxddfdsfsqdfdsfsdfdfdsfdsf_ofppt.ppt
sphinxddfdsfsqdfdsfsdfdfdsfdsf_ofppt.ppt
 

Plus de XL Formation

Fiche catalogue intra 5S
Fiche catalogue intra 5SFiche catalogue intra 5S
Fiche catalogue intra 5S
XL Formation
 
XL Formation - Présentation VSM
XL Formation - Présentation VSMXL Formation - Présentation VSM
XL Formation - Présentation VSM
XL Formation
 
XL Formation - Présentation processus
XL Formation - Présentation processusXL Formation - Présentation processus
XL Formation - Présentation processus
XL Formation
 
XL Formation - Qualifiez le processus de mesure (MSA)
XL Formation - Qualifiez le processus de mesure (MSA)XL Formation - Qualifiez le processus de mesure (MSA)
XL Formation - Qualifiez le processus de mesure (MSA)
XL Formation
 
ISO 14001 - XL Formation
ISO 14001 - XL FormationISO 14001 - XL Formation
ISO 14001 - XL Formation
XL Formation
 
Université Lean 6 Sigma - Projet Black Belt - Rémi Bessieu
Université Lean 6 Sigma - Projet Black Belt - Rémi BessieuUniversité Lean 6 Sigma - Projet Black Belt - Rémi Bessieu
Université Lean 6 Sigma - Projet Black Belt - Rémi Bessieu
XL Formation
 

Plus de XL Formation (6)

Fiche catalogue intra 5S
Fiche catalogue intra 5SFiche catalogue intra 5S
Fiche catalogue intra 5S
 
XL Formation - Présentation VSM
XL Formation - Présentation VSMXL Formation - Présentation VSM
XL Formation - Présentation VSM
 
XL Formation - Présentation processus
XL Formation - Présentation processusXL Formation - Présentation processus
XL Formation - Présentation processus
 
XL Formation - Qualifiez le processus de mesure (MSA)
XL Formation - Qualifiez le processus de mesure (MSA)XL Formation - Qualifiez le processus de mesure (MSA)
XL Formation - Qualifiez le processus de mesure (MSA)
 
ISO 14001 - XL Formation
ISO 14001 - XL FormationISO 14001 - XL Formation
ISO 14001 - XL Formation
 
Université Lean 6 Sigma - Projet Black Belt - Rémi Bessieu
Université Lean 6 Sigma - Projet Black Belt - Rémi BessieuUniversité Lean 6 Sigma - Projet Black Belt - Rémi Bessieu
Université Lean 6 Sigma - Projet Black Belt - Rémi Bessieu
 

L’apport des techniques statistiques dans les projets Lean 6 Sigma

  • 1. L’apport des techniques statistiques dans les projets lean 6 sigma Université Lean 6 sigma Lyon St Exupéry le 15 novembre 2007
  • 2. « Car les chiffres sont des innocents qui avouent n’importe quoi sous la torture » (Alfred Sauvy) Car il y a 3 sortes de mensonges… … Le Mensonge ! … Le Gros Mensonge !! … LA STATISTIQUE !!!
  • 3. Les statistiques : pourquoi? Les 8 catégories de chômeurs dans les statistiques mensuelles dès septembre Méthode de Hawks
  • 4. La statistique Méthode scientifique pour recueillir, organiser, analyser des données. Permet de prendre une décision liée à un risque d’erreur déterminé. L’analyse d’échantillons permet de tirer des conclusions sur la population. Pas de certitude absolue : d’où probabilités. DÉFINITION « Ensemble de méthodes permettant de prendre une bonne décision face à l’incertitude » (Wallis et Roberts)
  • 5. On appelle statistiques analytiques/explicatives les outils qui sont utilisés pour faire l’analyse de données et en déduire des conclusions pour l’action. On appelle statistiques descriptives les outils qui sont utilisés pour présenter les résultats. Exemples : Diagramme de Pareto. Un écart-type, étendue Une médiane, moyenne Histogramme Analyse multivariée: ACP Les différentes techniques statistiques Tests d’inférence ou d’hypothèses Régression multiple… Segmentation
  • 6. Les 5 phases du lean 6 sigma : DMAIC DEFINIR MESURER ANALYSER INNOVER CONTROLER Yi = f (Xi) X i : les facteurs influents du procédé et/ou les gaspillages Y 2 = 34,56 + ln X 3- 1,76 X 2 + 0,456 X 4 Y i : les exigences des clients (CTQ)
  • 7. Phase 1 : Définir Objectifs : Définir les objectifs et l’étendue du projet. Obtenir des informations de base sur le processus et les clients. . Savoir reconnaître les données : - données continues : poids, vitesse, viscosité, pression - données discrètes : - attributs - nominales - ordinales 1 Définir 2 Mesurer 3 Analyser 4 Innover Améliorer 5 Contrôler
  • 8. Phase 2 : Mesurer Objectifs : Effectuer la volumétrie du processus et quantifier les améliorations Connaître les performances du processus dans l’état actuel. Capabilités des moyens de mesure : R&R, Kappa Capabilités du processus : Cp, Cpk, Pp, Ppk Niveau de sigma du processus 1 Définir 2 Mesurer 3 Analyser 4 Innover Améliorer 5 Contrôler
  • 9. Exemple étude R&R Evaluation : Répétabilité Reproductibilité Ex : 3 opérateurs 3 pièces 3 mesures
  • 10. Exemple capabilité processus et niveau sigma
  • 11. Phase 3 : Analyser Objectifs : Donner un sens à toutes les données et informations recueillies. Des hypothèses testées et confirmées Modélisation du processus : Yi=f(Xi) Les graphiques de suivi Les tests d’hypothèses Les régressions et corrélations Modèle linéaire généralisé Les analyses multivariées Les plans d’expériences 1 Définir 2 Mesurer 3 Analyser 4 Innover Améliorer 5 Contrôler
  • 12. Les graphiques de suivi
  • 13. Un test d’hypothèse est une procédure qui résume les données afin de mettre en évidence les différences entre échantillons ou groupes Le test d’hypothèse permet de comparer deux ou plusieurs groupes. Le test répond à la question : y a-t-il une différence significative entre les échantillons comparés ? Différentes méthodes statistiques sont utilisées en fonction de la situation. Mais attention il y a toujours un risque de se tromper Les tests d’hypothèse ou d’inférence Exemple 1 : le taux de rebut est il identique entre : La provenance d’une matière première : fournisseur A ou B Les machine qui ont produit les pièces : machine A et B Les vitesses de coupe : vitesse A et B Exemple 2 : les moyennes des rebuts de production sont elles identiques entre Les machines A, B et C Les équipes de production
  • 14. Quelques tests d’hypothèse. Différentes méthodes statistiques sont utilisées en fonction du nombre d’échantillons à comparer des distributions statistiques des échantillons… Type de données Éléments comparables Exemple Continues Proportions Les pourcentages de livraisons dans les délais sont ils identiques pour les fournisseurs A et B ? Discrètes Moyennes Variances Formes ou distributions Le volume de production moyen est-il le même pour les trois équipes ? Les résultats du groupe utilisant la nouvelle méthode varient-ils moins que ceux du groupe utilisant l’ancienne méthode ? Comment les distributions de durée de cycle se comparent-elles pour différentes méthodes ? Test de normalité ( Anderson Darling…) Test des variances ANOVA à 1 facteur Test du Khi2 ou 2p Test approprié
  • 15. Somme des Source DL carrés CM F P jour 5 68,87 13,77 3,25 0,010 Erreur 93 394,48 4,24 Total 98 463,35 S = 2,060 R carré = 14,86 % R carré (ajust) = 10,29 % Limites de confiance = 95 % distinctes pour la moyenne en fonction de l'écart type regroupé Niveau N Moyenne EcTyp -+---------+---------+---------+-------- jeudi 17 55,010 1,537 (-------*--------) lundi 16 57,408 2,588 (-------*--------) mardi 15 55,828 1,549 (--------*--------) mercredi 17 54,861 2,162 (-------*-------) samedi 17 55,535 1,945 (-------*-------) vendredi 17 56,022 2,336 (-------*-------) -+---------+---------+---------+-------- 54,0 55,2 56,4 57,6 ANOVA à un facteur contrôlé : Comparaison des moyennes de production en fonction du jour de la semaine
  • 16. Les régressions et corrélation
  • 17. Analyse de régression : Y1 Dureté (M en fonction de T°S(°C); D(t/h); C% L'équation de régression est Y1 Dureté (Moy) = 1077 - 1,30 T°S(°C) + 2,06 D(t/h) + 81,6 C% 12 cas utilisés, 15 cas contiennent des valeurs manquantes Prédicteur Coeff Coef ErT T P Constante 1077,4 129,4 8,33 0,000 T°S(°C) -1,2997 0,2411 -5,39 0,001 D(t/h) 2,057 1,040 1,98 0,083 C% 81,58 46,91 1,74 0,120 S = 5,94592 R carré = 81,8 % R carré (ajust) = 75,0 % Analyse de variance Somme des Source DL carrés CM F P Régression 3 1273,17 424,39 12,00 0,002 Erreur résiduelle 8 282,83 35,35 Total 11 1556,00 Source DL SomCar séq T°S(°C) 1 1064,13 D(t/h) 1 102,09 C% 1 106,94 La régression multiple
  • 18. Les plans d’expériences (DOE): typologie Plans de Plackett et Burman au moins 8 facteurs plan de criblage Plans factoriels fractionnaires 4 à 8 facteurs Plans factoriels complets 2 à 4 facteurs Plans de surface de réponse 2 à 4 facteurs trouver la meilleure réponse optimiser et modéliser le processus Plans de Taguchi pour optimiser les conceptions de produits/procédé Les plans d’expériences permettent d’optimiser les essais et de connaître les facteurs influents du processus et de le modéliser
  • 19. Les analyses multivariées L’analyse multivariée s’attache à résumer les données issues de plusieurs variables en minimisant la déperdition de l’information l'analyse en composantes principales (ACP) l'analyse factorielle des correspondances (AFC) - l'analyse des correspondances multiples (ACM) - les moindres carrés partiels (PLS)
  • 21. Phase 4 : Améliorer/Innover Objectif : Développer, tester et mettre en place des solutions. Les plans d’expériences Essais et fiabilité prévisionnelle 1 Définir 2 Mesurer 3 Analyser 4 Innover Améliorer 5 Contrôler
  • 22. Phase 5 : Contrôle Objectif : Évaluer les solutions et maintenir les acquis par l'établissement de contrôles, la normalisation de la documentation des méthodes et des processus de travail et clôturer le projet Les cartes de contrôles aux mesures individuelles de Shewhart (SPC) aux attributs 1 Définition 2 Mesure 3 Analyse 4 Innovation Amélioration 5 Contrôle
  • 23. Les cartes de contrôle Carte u Carte p PROPORTION Carte c Carte np NOMBRE Nombre de défauts Produits non-conformes (Me, R) : Carte de la médiane et de l’étendue (x, R) : Carte de la moyenne et de l’étendue (x,  ) : Carte de la moyenne et de l’écart-type
  • 24. Conclusions N’ ayez pas peur des statistiques!!! Gardez votre bon sens Pensez aux risques
  • 25. Il est très curieux de constater que dans l' armée , les statistiques le prouvent , la mortalité augmente bizarrement en temps de guerre . Alphonse Allais Je ne crois aux statistiques que lorsque je les ai moi-même falsifiées . sir Winston Leonard Spencer Churchill T' échappes à la police , pas aux statistiques . Jean-Jacques Goldman