La Smart Metrology, ou comment changer « l’esprit métrologique » dans les entreprises pour leur permettre d’accéder enfin à l’immense potentiel que représente la prise en compte de la réalité des mesures.
2. Sommaire
1.Introduction - Une histoire de Hasard
• La Smart Metrology – De quoi s’agit-il ?
2. Quelques points clefs de la Smart Metrology
• Les mesures fondent les décisions
• Décisions et risques
• Quid des pratiques actuelles
• Smart Metrology : métrologie des décisions efficientes
• Smart Metrology : métrologie de l’usine du futur
4. Une conférence… sur les incertitudes !
La couronne du Roi
Vitruve rapporte que le roi Hiéron II de Syracuse (-306 à -214)
aurait demandé à son jeune ami et conseiller scientifique
Archimède (âgé de 22 ans) de vérifier si une couronne d'or,
qu'il s'était fait confectionner, était totalement en or ou si
l'artisan y avait mis de l'argent.
5. L’indispensable analyse physique
1/ Le poids de la couronne
et de l’or sont les mêmes
2/ Posée seule dans l’eau,
la couronne reçoit une
poussée verticale de la
part du liquide qui est
égale à son volume
3/ Si la couronne est bien
totalement en or, le bloc
d’or et la couronne ont la
même densité et les deux
plateaux reçoivent la
même poussée dans l’eau
4/ Mais si la couronne
contient des éléments de
densité plus faible, son
volume sera supérieur
pour le même poids que
le cube d’or… mauvaise
nouvelle pour le joaillier
7. Les processus de mesure
Facteurs influents
…
Ce que l’on déduit de la mesure Ce que l’on déduit de la formalisation
8. Représentation de l’information
Masse
Volume
Représentation déterministe
Masse
Volume
Représentation traditionnelle
Masse
Volume
%
densité de
probabilité
Représentation probabiliste
Un processus de mesure se modélise par une relation
traduisant l’accès à l’information et qui est de nature probabiliste.
9. L’importance de l’incertitude
Test Statistique :
Volume
Densité de
probabilité
%
Volume de la couronne
mesuré
Faible incertitude
Volume
% Forte incertitude
Densité de
probabilité
« On mesure l’intelligence d’un individu à la quantité d’incertitude qu’il est capable de supporter ».
11. Les mesures fondent les décisions (1/3)
Coupable, pas coupable ?
Conforme, pas conforme ?
Malade, pas malade ?
Réglage, pas réglage ?
1/10, 1/100 ?
Mais surtout, au début de
l’histoire … 10 € ou 11 € ?
12. Les mesures fondent les décisions (2/3)
A la veille de 1789, les français voulaient :
« Un roi, une loi, un poids et une mesure ».
Ils ne voulaient plus douter des mesures liées aux échanges
commerciaux.
Dans ce cadre, la loyauté suffit, et l’Etat la garantit !
13. Les mesures fondent les décisions (3/3)
Or, les mesures ne sont pas justes, ni dans le cadre des
échanges commerciaux, ni dans celui de l’industrie …
Les décisions prises ne peuvent donc pas être
certaines !
14. Toute décision est entachée de risque (1/6)
Les décisions n’étant pas certaines, il existe des
risques dès lors qu’elles sont prises …
« Le propre du risque, c'est qu'il y a un
doute sur le dénouement »
Anne Fagot-Largeault, professeure honoraire au Collège de France, philosophe et psychiatre.
15. Toute décision est entachée de risques (2/6)
Risque Client :
- Déclarer Conforme une entité qui ne l’est pas;
- Déclarer non malade un patient qui l’est en réalité;
- Déclarer Non Coupable un prévenu qui l’est en réalité;
- Ne pas régler un procédé qui devrait pourtant l’être …
16. Toute décision est entachée de risques (3/6)
Risque Fournisseur :
- Déclarer Non Conforme une entité qui est Conforme en
réalité;
- Déclarer Malade un patient qui ne l’est pas en réalité;
- Déclarer Coupable un prévenu qui ne l’est pas;
- Régler à tort un procédé, c’est à dire finalement le
dérégler …
17. Toute décision est entachée de risques (4/6)
A bien y réfléchir, Risque Client et Risque
Fournisseur sont tous les deux assumés par le
Client final …
Soit le patient est malade et on ne le soigne pas, soit
il n’est pas malade et il subit un traitement inutile
pouvant avoir des effets secondaires graves…
19. Toute décision est entachée de risques (6/6)
Et diminuer l’un augmente nécessairement l’autre, dans
des proportions sans commune mesure …
20. Qui dit Risque dit Statistique …
Ces calculs relèvent de la science statistique =
Le Smart Métrologue doit acquérir des compétences statistiques.
21. Quid des pratiques actuelles ? (1/2)
Comment gère-t-on ces risques ?
Aujourd’hui Demain
Best Case
Worst Case
22. Quid des pratiques actuelles ? (1/2)
Et trop exigeant, c’est :
• Trop de matières premières
• Trop d’énergie
• Trop de temps
• Trop de surcoûts
Donc pas assez d’efficience !
23. Smart Metrology : Métrologie des décisions efficientes (1/3)
Smart Métrologue, c’est :
Proposer, maitriser et accompagner
dans leurs mises en œuvre les
processus de mesure idoines pour
garantir la fiabilité des mesures et
ainsi maitriser les risques liés aux
décisions.
25. Smart Metrology : Métrologie des décisions efficientes(3/3)
Le livre traite :
Des décisions en matière de gestion des
instruments
Des décisions en matière de dimensionnement
(Plan d’expérience, approche probabiliste)
Des décisions en matière de suivi des
procédés de fabrication (MSP)
Des décisions en matière de déclaration de
conformité (Norme NF ISO/CEI Guide 98-4)
Du Big Data.
26. Smart Metrology : Métrologie du Futur (1/4)
Quelques mots de Datamining …
Contrairement au monde historique, le Big Data permet de faire des
recettes « a posteriori ». Le besoin de fiabilité est donc essentiel !
27. Smart Metrology : Métrologie du futur (2/4)
Objectif :
Améliorer la fiabilité d’un
résultat de mesure.
Vmes = Vvraie + emesure
PVmes = Pvvraie x Pemesure
Inférence bayésienne
28. Smart Metrology : Métrologie du Futur (3/4)
Les piliers de l’Industrie du Futur :
• Management (Concept de
l’entreprise libérée par ex.)
• Cobotique (Cohabitation
Homme/Machine)
• Fabrication additive (Impression
3D)
Et bien sûr …
Les données … sous réserves
qu’elles soient fiables !
29. Smart Metrology : Métrologie du Futur (4/4)
Smart Metrology – Décision pertinente :
Nouveau pilier de l’Industrie du Futur :
Les décisions pertinentes
30. Centre d'affaires du Zénith,
48 rue de Sarliève,
63800 Cournon d'Auvergne - France
+33 (0)4 73 15 13 00
www.deltamu.com
www.smartmetrology.org
Notes de l'éditeur
Courbe bleue : Loi a prioriCourbe en pointillée : Loi mesure
Zone hachurée : Risque d’une mauvaise décision
Courbe bleue : Loi a prioriCourbe en pointillée : Loi mesure
Zone hachurée : Risque d’une mauvaise décision
Si vous vous demandiez pourquoi nous avons écrit ce livre à deux …
J’expliquerai ici toute l’importance de l’a priori pour améliorer la qualité d’une mesure et pour détecter une éventuelle anomalie sur le processus de mesure (anecdote labo de biologie par exemple). Et j’introduirai le slide suivant sur le Big Data