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    Management de la qualité » VII Méthodes et outils  » VII-52 Techniques statistiques
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    MAQ-VII-52
    Techniques statistiques
    Thèmes de l'article : Statistiques et contrôle , Qualité

    1- Outil privilégié de la qualité

    1.1 Principes

    La maîtrise de la qualité débute par une connaissance et une analyse objective des faits. Cette maîtrise suppose de collecter les informations nécessaires, puis d'analyser les données obtenues afin d'en tirer les conséquences utiles. L'outil statistique s'avère un levier privilégié permettant cette démarche indispensable à l'obtention de la qualité.

    La science statistique permet de dégager ce qui est significatif dans la masse de données disponibles. L'analyse statistique rend plus objectif car elle est basée sur les faits.

    Il n'est question ni pour l'entreprise en général ni pour le responsable qualité en particulier de se spécialiser dans la pratique de l'outil statistique.

    Les méthodes exposées devront être utilisées comme des outils bien adaptés aux problèmes rencontrés et non comme une fin en soi.

    1.2 Conditions de mise en place

    Le suivi à effectuer par le responsable qualité consistera essentiellement à s'assurer périodiquement que les méthodes mises en place à un moment donné ne tombent pas dans l'obsolescence par :

    • l'effritement de la formation initiale indispensable à tous les acteurs ;
    • l'évolution des sujets observés, en termes de spécification ou de distribution ;
    • le non-respect des procédures (vieillissement de la capabilité et des limites de contrôle en MSP).

    1.3 Objectifs de la technique statistique

    Ces méthodes visent à obtenir des informations précises, quantitatives et qualitatives, sur la conformité ou la non-conformité des individus de toute une population à partir d'observations faites sur un échantillon réputé représentatif.

    Les méthodes de contrôle statistique sont applicables pour vérifier des caractéristiques sur une population qui n'est pas ou qui n'a pas été l'objet de causes assignables, c'est-à-dire de causes attribuées à des événements ponctuels et repérables, sur lesquelles on peut agir et qui ont un caractère systématique et assez marqué (changement d'outils ou de matière, réglages de machines, etc.).

    Il est bien évident que l'action de toute cause assignable entache la représentativité de l'échantillon d'un sérieux doute. Dans ce cas, l'application statistique devient hasardeuse et pourra tout au plus permettre de détecter les grosses anomalies de la population (taux de non-conformité supérieur à 10 ou 15 %).

    L'efficacité de la vérification dépend :

    • de la précision de mesure par rapport à la précision de l'intervalle de tolérance vérifié (capabilité du moyen de mesure) ;
    • des conditions d'étalonnage du moyen de mesure ;
    • de la facilité de mise en œuvre du moyen de mesure ;
    • etc.

    1.4 Différents contrôles statistiques

    Les contrôles statistiques s'utilisent à deux niveaux.

    Contrôle statistique en réception

    Le premier type de contrôle, dit en réception, s'applique dans tous les cas où les lots à vérifier sont déjà constitués. Ce contrôle statistique s'applique à un lot complet de produits et à des lots homogènes (par exemple, sur la livraison d'un fournisseur). Ce type de contrôle débouche sur une décision d'acceptation ou de rejet du produit. Les résultats permettent alors de classer des fournisseurs en fonction de la qualité de leur production. Le contrôle par sondage est particulièrement intéressant quand les contrôles sont destructifs. Parmi les contrôles en réception, on distingue :

    • les contrôles par attributs : ils consistent à décompter soit les pièces défectueuses, soit le nombre moyen de caractères non conformes par unité. On y répond par la mise en place de plan de contrôle. La norme NF X06-022 intitulée « Sélection de plans d'échantillonnage pour le contrôle par comptage » fournit des tables numériques concernant des plans préétablis et leur mode d'emploi.
    • les contrôles par mesures : ils s'appliquent lorsque le caractère vérifié peut faire l'objet d'une mesure et si cette caractéristique est distribuée normalement. En cas de doute sur cette dernière condition, on peut la vérifier par le teste de la droite de Henry ou du KHY 2. Ce type de contrôle nécessite des effectifs d'échantillons plus faibles que les contrôles par attributs. Il est principalement adopté lorsqu'il y a contrôle destructif, mais pas uniquement. Il suppose des mesures basées sur un nombre suffisant de chiffres significatifs. La norme NF X06-023 intitulée « Application de la statistique. Sélection de plans d'échantillonnage pour le contrôle par mesurage de la proportion d'individus non conformes » traite de ces contrôles.

    Contrôle statistique en fabrication

    Le contrôle statistique en cours de fabrication s'applique dans tous les cas où les lots à vérifier sont en cours de constitution. Ils ont pour principal but la détection des déréglages éventuels du processus de production.

    Les contrôles portent sur la vérification des paramètres de position (la moyenne) ou sur la proportion de défectueux ou de dispersion (l'écart-type).

    • Pour les productions de grande série, ces contrôles sont effectués par la mise en place de cartes de contrôle, objets de la maîtrise statistique des procédés (MSP).
    • Pour les productions de petite série, la norme statistique H 106 STD peut s'appliquer.

    Dans les deux cas, on procède à la définition du plan de prélèvement ou d'échantillonnage et à l'examen des limites d'acceptabilité.

    Le plan de prélèvement et d'échantillonnage tient compte de la taille des lots, de la sévérité et/ou de la difficulté du contrôle et de l'écart qui existe entre la capabilité du producteur et les besoins de l'utilisateur.

    Les plans de prélèvement peuvent être normaux, renforcés, allégés, en fonction :

    • de la criticité des défauts recherchés,
    • de la difficulté du contrôle,
    • de la position du contrôle dans la phase d'élaboration du produit.

    Avantages et limites de la technique statistique

    Les techniques statistiques servent essentiellement à gagner du temps (donc de l'argent !) sur l'obtention des résultats de tel ou tel contrôle... en acceptant le risque de légères erreurs.

    Pour se convaincre de l'extrême faiblesse de ce risque, il suffit d'observer les résultats d'une élection nationale pour laquelle on connaît le candidat ou le parti vainqueur à l'heure même de fermeture des bureaux.

    On n'a jamais vu une tendance s'inverser au cours d'une soirée de ce type. Pourquoi ? Parce que l'échantillon des 1.000 citoyens « sondés » est représentatif des 30.000.000 de votants. Le principe industriel est exactement le même.

    Ces outils ne sont fiables qu'en fonction du risque que l'on peut prendre sur les productions (tant pour le client que pour le fournisseur).

    Notons enfin que le contrôle unitaire à 100 % (et même à 800 % dans certains domaines tels que le médical ou le nucléaire) n'est jamais parfaitement fiable... car l'erreur de lecture, de compréhension, d'interprétation des instruments de mesure est toujours possible.


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