MSP/SPC, APPLIQUER LA MAÎTRISE STATISTIQUE DES PROCESSUS, par M. PILLET, aux éditions EYROLLES ***

Lorsque l’on s’intéresse à l’amélioration de la productivité industrielle, il est inévitable de s’intéresser également à la gestion de la qualité et donc à la maîtrise des processus de fabrication.

C’est pour cette raison que la Maîtrise Statistique des Processus – abrégée par le sigle MSP en Français et par SPC en anglais signifiant Statistical Process Control – est devenue un sujet d’intérêt dans ma démarche de compréhension et de maîtrise de la productivité.

C’est donc à travers ce livre robuste de 500 pages que j’ai découvert puis approfondi cette thématique passionnante, pour laquelle il est toutefois nécessaire de s’investir dans le calcul statistique qui est l’élément central de cette démarche. Car le motto de cette discipline consiste à maîtriser la variabilité des processus de fabrication, qui est soit dit en passant l’ennemi de l’excellence et des démarches Lean Six Sigma.

Fort de ses connaissances et de sa longue expérience du domaine, l’auteur Maurice PILLET nous offre un livre de référence complet et abouti, généreux en informations et en partage d’expériences, où la pratique côtoie de prêt la théorie. Il va ainsi nous faire découvrir la MSP, dont sa mise en œuvre induira inévitablement une modification de la culture industrielle de l’entreprise, à l’instar de la mise en œuvre des pratiques Lean.

L’auteur commence par nous expliquer le rôle primordial de la cote cible par rapport aux tolérances de fabrication, puis nous apprendrons à faire la distinction entre les causes communes des défauts et les causes spéciales. Les premières étant attribuables au hasard qui est toujours présent dans les processus industriels, alors que les secondes sont exceptionnelles et plutôt dues à un déréglage ou à l’usure. Dans la foulée, nous apprendrons à calculer la moyenne et l’écart type d’une caractéristique mesurable sur la base d’un échantillon, en tenant compte de la combinaison de plusieurs caractéristiques élémentaires.

C’est le moment où l’on comprendra que la répartition des produits fabriqués par une machine suit une courbe en cloche selon une loi dite « loi normale« , appelée également loi de Gauss ou loi de Laplace Gauss. Pour ce faire, un chapitre entier est consacré aux calculs statistiques, à la mesure des échantillons, au calcul de la dispersion, à l’écart type, à la moyenne et à la médiane, pour ne citer que ces éléments clés.

Nous allons ensuite entrer dans les concepts de base de la MSP qui sont premièrement le suivi de la variabilité et le pilotage par les cartes de contrôle, puis secondement l’évaluation de l’aptitude des processus par les capabilités. Les cartes de contrôle permettent à l’opérateur de détecter rapidement et visuellement si le processus qu’il conduit subit des causes communes de variabilité ou des causes spéciales. La carte standard affiche le graphique de la moyenne et le graphique de l’étendue, dans les limites de contrôle naturelles du processus (+/- 3 Sigma). L’auteur nous amène ensuite dans le perfectionnement de cette carte selon les cas d’utilisation, en précisant quelle est la meilleure méthode selon le cas de figure rencontré en pratique. Mais ce sujet devient rapidement ardu en raison des nombreuses règles et exceptions, motif pour lequel je ne vais pas me risquer dans le résumé de ce thème.

Ce livre nous apporte donc toutes les clés pour savoir établir et interpréter ces cartes de contrôle et ainsi agir de manière préventive sur les processus de production industriels. Ceci nous permettra de limiter les coûts de mesure des produits fabriqués en sélectionnant des échantillons optimums, en évitant par-dessus tout de constater la non-qualité en fin de processus, obligeant alors l’entreprise de jeter la production non-vendable. Nous parlons donc ici d’une méthode permettant d’optimiser la production de produits de qualité à un coût réduit, même pour de petites séries de fabrication.

Cet ouvrage nous propose également bon nombre de tabelles et de graphiques pour calculer les limites au-delà desquelles un processus particulier ne se trouve plus sous contrôle, en tenant compte du nombre d’échantillons et de la manière de les prélever. Ce livre m’a également ouvert l’esprit sur la notion de capabilité (aptitude) d’un processus qui représente le rapport entre la performance demandée et la performance réelle d’un processus. A savoir qu’il existe deux indicateurs de performance du processus pour le long terme et pour le court terme. Cette notion représente d’ailleurs le cœur de cet ouvrage, agrémenté de beaucoup de formules prêtes à l’usage, complétées par des explications très détaillées.

Nous y trouverons encore un chapitre concernant la maîtrise des processus multidimensionnels engendrés par la complexité croissante des processus industriels modernes, puis des explications sur les méthodes de collecte de données, des représentations graphiques comme la boite à moustache, ou encore l’étude de la normalité de procédés, l’approche à suivre pour des distributions non-gaussiennes et bien d’autres sujets encore que je laisse à chacun découvrir dans ce très bon ouvrage que je recommande à ceux qui travaillent dans le domaine de la qualité.

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