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Journée d’utilisateurs JMP, 14/11/19, Bordeaux
Systèmes de Mesure et Maîtrise
Statistique des Procédés avec JMP
Etudes de quelques cas non standards en MSA et SPC
François Bergeret, 2018
Journée d’utilisateurs JMP, 14/11/19, Bordeaux
ippon : 5 statisticiens et
statisticiennes (data scientists)
❑ippon innovation propose
➢Des études
➢Du conseil statistique
➢Des solutions sur mesure (JSL…)
❑ippon learning propose des formations
❑Les 2 ippons sont JMP Partner !
❑Et travaillent aux traductions de JMP
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Quelques clients …
http://www.ippon-innov.eu/
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4
Études d’incertitude ou
Gage R&R
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5
Identification des variables
Gage capabilité
Gage capable ?
Maîtrise Statistique des Procédés
Cartes de contrôle Cp, CpK
oui
non
Préalable à la MSP …
La “Gage R&R”
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Étalonnage et incertitude
6
Problème d’étalonnage
(justesse)
Problème d’incertitude
(fidélité)
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7
Étude d’incertitude
Valeur Observée = Vraie Valeur + Incertitude de Mesure
= +
𝝈𝒕𝒐𝒕𝒂𝒍𝟐 = 𝝈𝒑𝒓𝒐𝒄𝒆𝒔𝒔
𝟐 + 𝝈𝒎𝒆𝒔𝒖𝒓𝒆𝟐
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8
La variance de la mesure
Parfois la reproductibilité intègre la
variance entre laboratoires et la répétabilité
RépétabilitéReproductibilité
=
𝝈𝒎𝒆𝒔𝒖𝒓𝒆𝟐 = 𝝈𝑹𝒆𝒑𝒓𝒐
𝟐 + 𝝈𝒓𝒆𝒑𝒆𝒕𝟐
𝝈𝑹𝒆𝒑𝒓𝒐𝟐 = 𝝈𝒓𝒆𝒑𝒆𝒕
𝟐 + 𝝈𝒊𝒏𝒕𝒆𝒓𝒍𝒂𝒃𝒐𝟐
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Définitions selon ISO 5725-2
Extrait de l’ISO 5725-2
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Étude d’incertitude : exemple
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Pièce 1
Pièce 2
Pièce 3
Instrument 1 I2 I3 Instrument 1 I2 I3 Instrument 1 I2 I3
Répét° 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
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Indices d’incertitude de mesure
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𝑁𝐷𝐶 = 2𝜎𝒑𝒓𝒐𝒄𝒆𝒔𝒔
𝜎𝑀𝑆
%𝑹&𝑹 =𝜎𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑆𝑦𝑠𝑡𝑒𝑚
𝜎𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙× 100
%𝑀𝑆𝑉𝐴𝑅 =𝜎𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑆𝑦𝑠𝑡𝑒𝑚2
𝜎𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙2 × 100
%𝑷/𝑻 =𝟔𝜎𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑆𝑦𝑠𝑡𝑒𝑚
𝑼𝑺𝑳 − 𝑳𝑺𝑳× 100
𝒊𝒏𝒄𝒆𝒓𝒕𝒊𝒕𝒖𝒅𝒆 é𝒍𝒂𝒓𝒈𝒊𝒆 = 𝒌𝜎𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑆𝑦𝑠𝑡𝑒𝑚
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En utilisant JMP
Que choisir ???
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En utilisant JMP❑Comment payer moins cher ses
clémentines
❑Comment adhérer quand il n’y a qu’une
seule limite de tolérance
❑Comment faire une étude d’incertitude
avec une mesure binaire
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La Maîtrise Statistique
des Procédés :
les cartes de contrôle
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Shewhart et Deming
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Invente le SPC
Travaille pour Western
Electric
Répand et vulgarise le SPC
Travaille pour l’industrie
japonaise
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Dans JMP…
Que choisir ???
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En utilisant JMP
❑Comment contrôler Donald…
❑Comment traiter des variables normales
❑Comment traiter des variables
scandaleusement non-normales
❑Comment traiter des données venant
de procédé par batch
❑Comment traiter des évènements rares
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La Maîtrise Statistique
des Procédés :
capabilité du procédé
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3σ ou 6σ ?
LSL USL
-3s +3sMean
LSL USL
-3s +3sMean
Capabilité à 3σ : très peu de pièces
mauvaises mais des pièces proches
des limites de spécification
Capabilité à 6σ : quasiment aucune pièce
mauvaise et distribution resserrée
autour de la cible
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Vocabulaire et capabilité
❑Dans les normes
➢On parle de Pp et PpK pour l’aptitude long
terme
➢On parle de Cp et CpK pour l’aptitude court
terme
❑Dans la pratique industrielle
➢C’est l’inverse !
➢JMP colle à la pratique industrielle ☺
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Indice de capabilité Cp
Cp =
Tolérance
6 σ
Ratio de l’exigence client / ce que mon procédé sait faire
Tolérance = USL - LSL
USL LSL
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Indice de capabilité CpK
Tient compte du décentrage
Tolérance = USL - LSL
USL LSL
μ
CpK = 3 σ
Min {μ - LSL },
3 σ
USL - μ
μ = moyenne du procédé
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CpL CpU
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Dans JMP…
Que choisir ???
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En utilisant JMP❑Calculer la capabilité pour des données
non-normales issues de canards
❑Automatiser les calculs de capabilité
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Bibliographie
❑Bergeret, Mercier, Maîtrise Statistique des Procédés,
principes et applications, DUNOD
❑Goos, Meintrup, Statistics with JMP, Wiley
❑ ISO 5725-2, Exactitude (Justesse et Fidélité) des résultats
et méthodes de mesure, AFNOR
❑Levine, Statistics for Six Sigma Green Belt with JMP and
Minitab, Pearson
❑Pillet, Appliquer la Maîtrise Statistique des Processus,
Eyrolles
❑Ramirez, Ramirez, Analyzing and interpreting continuous
data using JMP, édition SAS
25
