Présentation
L'idée des cartes de contrôle est due à l'américain W. Shewhart (1931); leur utilisation, d'abord lente, a connu un premier développement en 1939-1945 aux États-Unis, et en Europe dix ans plus tard. Quelques grandes industries françaises les ont employées plus systématiquement vers 1965 (par exemple, l'industrie textile), et des centres de formation, particulièrement en France le Centre d'enseignement et de recherche de la statistique appliquée (CERESTA), ont fortement contribué dès cette époque à leur utilisation. Fiche outil : carte de contrôle aux mesures - Infoqualité. Mais le moteur de leur développement actuel est les normes qualité NF EN ISO 9000; leur vulgarisation a été facilitée par les normes statistiques Afnor/ISO et l'enseignement pratique des statistiques dans les écoles d'ingénieurs. Les méthodes statistiques de contrôle utilisées pour maîtriser un processus font appel à la théorie de l'échantillonnage et permettent de définir quand un processus a probablement dérivé (en position ou en dispersion) en s'aidant de tracés, appelés cartes de contrôle, où l'on reporte les paramètres de position et de dispersion de la population estimés à partir d'un échantillon par rapport à des limites de contrôle.
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BIBLIOGRAPHIE
(1) -
CAVÉ (R. ) -
Le contrôle statistique des fabrications
-. Eyrolles (1966). (2) -
JURAN (J. ) -
Planifier la qualité
-. Coll. Afnor Gestion (1989). (3) -
LAMOUILLE (J. L. ), MURRY (B. ), POTIÉ (C. ) -
La maîtrise statistique des procédés (SPC). Démarche et outils
-. 126 p. Afnor Gestion (1989). (4) -
SOUVAY (P. ) -
La statistique, outil de la qualité
-. 289 p. Afnor Gestion (1986). (5) -
Aide-mémoire pratique des techniques statistiques pour ingénieurs et techniciens supérieurs
-. CERESTA (1986). Les laboratoires de contrôle qualité à l’heure du digital. (6) -
RYAN (T. ) -
Statistical methods for quality improvement
-. Willey (1989)....
1
Revues
* - Revue de statistique appliquée publiée par l'Institut Henri Poincaré de l'Université Pierre et Marie Curie
* - Qualité en mouvement (MFQ)
* - Technometrics (ASQ)
* - Journal of Quality Technology (ASQ)
HAUT DE PAGE
2 Normalisation
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NF ISO 2859-1 - 4-00 - Règles d'échantillonnage pour les contrôles par attributs – Partie 1: procédures d'échantillonnage pour les contrôles lot par lot, indexés d'après le niveau de qualité acceptable (NQA).
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Processus de pensée analytique et logique et attention méticuleuse aux détails. Capacité d'appliquer les compétences et les connaissances à d'autres personnes. Certification de l'industrie est un plus.
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Carte De Controle De Qualité
ésentation
Les cartes de contrôle permettent d'assurer le suivi et le pilotage d'un process de fabrication. Carte de contrôle qualité excel. Elles définissent des limites de contrôle, situées à l'intérieur des tolérances client et jouant un rôle d'alerte lors de la production grâce à la mise en place de prélèvements et de mesures d'échantillons. Les limites de tolérances LT sont fixées par le client alors que les limites de contrôle LC sont déterminées par les limites du process. Lors de la construction d'une carte aux mesures, la caractéristique suivie est de type quantitative, mesurable telle que le poids, l'épaisseur… De plus, elle doit suivre une loi normale. Soient:
LTS: limite de tolérance supérieure
LTI: limite de tolérance inférieure
LCS: limite de contrôle supérieure
LCI: limite de contrôle inférieure
Plusieurs types de cartes de contrôle aux mesures existent:
Les cartes X-bar R ou shewhart qui suivent la moyenne et l'étendue
Les cartes X-bar S qui suivent la moyenne et l'écart type
CUSUM et EWMA qui sont relatives aux détections de faibles déréglages
Cet article présente la construction et l'analyse de la carte aux mesures X-bar R, la plus répandue dans le monde industriel.
Les industriels doivent relever trois challenges
principaux dans le cadre de leurs opérations Qualité: réduire le délai à disposition aux clients ou aux patients dans un marché de demande, optimiser les coûts, respecter les contraintes réglementaires de plus en plus drastiques. Carte de controle qualité prix. Les nouvelles technologies comme l'intelligence artificielle,
la robotisation/cobotisation, l'analytics, l' IoT peuvent augmenter la
productivité, réduire les erreurs humaines et optimiser les coûts. Mais les
responsables Qualité vont devoir revoir leur manière de penser en autorisant la
technologie là où aujourd'hui seul l'humain qualifié intervient. Soulagé des opérations basiques, les scientifiques pourront
se focaliser sur des activités à forte valeur ajoutée comme l'amélioration
continue des procédures ou des process industriels. Voici quelques
exemples: - Les contrôles de matières premières peuvent par exemple être automatisés - L'observation scientifique peut être facilitée par l'IA - La gestion documentaire et se transmission aux agences réglementaires peut être supportée par des solutions digitales, de l'Iot ou de la blockchain - La saisie d'information en direct et l'accès aux données électroniques dans les environnements stériles peuvent être possible, sans nécessairement investir dans des équipements coûteux.
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