Jeu dispersion 6 sigma

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Public et Durée

Public concerné : Cadres, Encadrement, Opérationnels– Peu de connaissances préalables requises

Taille du groupe : entre 8 et 20 personnes répartis en 4équipes

Entre 6 h et 10 h suivant l’importance des apportspédagogiques.Fractionnement possible en plusieurs séances de 1 h 30 ou 2 h.

Un micro par équipeSinon possibilité d’utiliser le micro de l’animateu r

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Objectifs de la formation

Objectifs :

– Apprendre à maîtriser les procédés de fabrication

– Savoir utiliser les statistiques correspondantes

PPM, Le Jeu du Zéro Défaut, a été développé pour le CIPE par Maurice Pillet, Professeur à l’Université de Savoie

dispersion = 6 σ

intervalle de tolérance

Tinf Tsup

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Vue d'ensemble de la simulation

Accueil des participants et présentation de l'entre prise

Production P1 et Débriefing

Notions de statistiques

Réalisation de la 1 ère solution (référence 10 & mode opératoire)

Mesure de la production P1 (avec tests R&R) - analy se

20 min.

30 min.

1h 30 min.

30 min. ou plus

40 min

Total : 6h50

durées :

Amélioration - Réalisation de la 2 ème solution

Production P3 et Analyse

Production P2 et Analyse40 min

40 min

40 min

Cartes de contrôle1h

Synthèse20 min

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PATAMOD S.A. est leadersur son marché

Son produit phare est un Xylaréteur ultra moderne q ui nécessite une grande qualité de la production

Présentation de la société PATAMOD S.A.

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Boules de pâte à modeler :

Présentation du xylérateur

10 gr +/- 5 gr

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Présentation du procédé de formage

Consignes importantes : il est impossible de toucher les référencesil est possible de rajouter de la matièreil est impossible d'enlever de la matière

référence

5 15

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Présentation du procédé de formage

Distribution de la pâte à modeler

Chaque équipe fabrique 30 boules

Tout le monde produit

Ranger la production :

RANGEMENT DE LA PRODUCTION - 4 opérateurs

opérateur1

7 81 2 3 4 5 6

opérateur2

15 169 10 11 12 13 14

opérateur3

23 2417 18 19 20 21 22

opérateur4

25 26 27 28 29 30

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Première production

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Rangement de la production

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Débriefing de la production P1

Malgré le soin apporté à la production, il y aactuellement de nombreuses insatisfactionsdes clients concernant la fiabilité des xylérateurs .La non qualité vient principalement d'un mauvaiséquilibrage : cela crée des casses des axes.

Les responsables du secteur perdent beaucoup de tem ps à décider si on peut déroger les produits, à mettre e n place des solutions provisoires qui s'avèrent toutes inef ficaces.

Les conséquences en terme de pertes sont de l'ordre de 100.000 euros par an (3% du CA).

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Débriefing de la production P1

Le management a décidé de lancer un projet

pour améliorer la maîtrise du procédé de formage

Que proposez-vous de faire ?

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Moyen dont dispose l'entreprise, et sur lequel on a des doutes : balance électronique "TEFAL OASIS 3"

Chaque équipe pèse 3 boules

Mesure de la production P1

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Mesure

Comment s'assurer qu'un moyen de mesureest fiable ?

fiabilité de mesures effectuées par un même opérateur

sur une même pièce

fiabilité de mesures effectuées par différents opérateurs

sur une même pièce

écarts principalement dus aux opérateurs

écarts principalement dus au matériel

Répétabilité Reproductibilité

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Cpc (Capabilité du processus de contrôle), Méthode de l'étendue et Analyse de la Variance

désignation

Désignation 0

Tolérance maxi

Opérateur 1 Opérateur 2 Opérateur 3

N° 1ère 2ème 3ème /X R 1ère 2ème 3ème /X R 1ère 2ème 3ème /X R //X /Rpièce mesure mesure mesure mesure mesure mesure mesure mesure mesure

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

//X1 /R1 //X2 /R2 //X3 /R3

Moyenne générale = #DIV/0! //R = #DIV/0!

messages

#N/A

#DIV/0! #DIV/0!#N/A #N/A

######## 100,0%

Intervalle de tol

Sigma connu de la population

Tolérance mini

#NOMBRE!

Analyse Cpc Date

Moyen de mesure

Pièce mesurée

Caractéristiques

Référence

Type

Référence

Référence

#NOMBRE!

Dispersion de mesure

#NOMBRE!Procédé:

Cpc (IT/(6 sigma))

R&R% ((5.15sigma)/Tol)

Conclusions de l'analyse

sigma répétabilité (EV)

sigma reproductibilité (AV)

sigma instrument (GRR)

Conclusion sur la balance TEFAL ?

Test R&R sur balance TEFAL

Capabilité du processusde contrôle (Cpc) < 4

Processus non capable

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Analyse des causes : exemple

MéthodeMoyen

Milieu Mesurande Main d'œuvre

Définition limite (1gr)

Hauteurdu lâcher

Roulesur le plateau

Vibrations

Positionsur la balance

Variabilité de mesure

Température

Dérive

Horizontalité

Le tempsde mesure

Evaporation

mesurepas fiable

Pourquoi la mesure n'est-elle pas fiable ?

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Analyse des causes : exemple

Exemples de remèdes : MéthodeMoyen

Milieu Mesurande Main d'œuvre

Définition limite (1gr)

Hauteurdu lâcher

Roulesur le plateau

Vibrations

Positionsur la balance

Variabilité de mesure

Température

Dérive

Horizontalité

Le tempsde mesure

Evaporation

Remise à zéroà chaque série

Positionner au centre

Déposer délicatement sans lâcher

Isoler la balance sur un "marbre"

Figer le temps à 3 sec

Précisionde 0,1 gr

Stabiliser

Vérifierau niveau à bulle

mesurepas fiable

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Test R&R sur balance JEULIN

&

Saisie dans la feuille de calcul Excel

Répétabilité Reproductibilité

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

MESURER

10 boules

a) 2 fois de suite par le même opérateur

b) 2 fois de suite par un autre opérateur

test R&R 2

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Mesure de la production P1

Chaque équipe : réalise les mesures des 30 boules en respectant l'o rdreplace les points relevés sur l'affichesaisit les mesures dans le fichier excel :

valeur

21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

valeur

2019181716151413121110987654321pièce

pièce : référence :

machine : opération :

date :

Moyen de mesure : Nominal : T sup : T inf :

15

14

13

12

11

10

9

8

7

6

5

4

16

FEUILLE DE RELEVE

saisie PROD1

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Comparaison "visuelle" des productions des 4 équipe s

Analyse de la production P1

valeur

21 22 23 2 4 25 26 27 2 8 29 30 31 32

valeur

20191817161 51413121 110987654321pièce

pièce : référence :

machine : opérati on :

date :

Moyen de mesure : Nominal : T sup : T inf :

1 5

1 4

1 3

1 2

1 1

1 0

9

8

7

6

5

4

1 6

FEUILLE DE RELEVE

matin

après-midi

nuit

week-end

valeur

2 1 22 23 24 2 5 26 27 28 2 9 30 31 32

valeur

2019181 71615141 312111 0987654321pièce

pièce : référence :

machine : opération :

date :

Moyen de mesure : Nominal : T sup : T inf :

1 5

1 4

1 3

1 2

1 1

1 0

9

8

7

6

5

4

1 6

FEUILLE DE RELEVE

valeur

2 1 22 23 24 2 5 26 27 28 2 9 30 31 32

valeur

2019181 71615141 312111 0987654321pièce

pièce : référence :

machine : opération :

date :

Moyen de mesure : Nominal : T sup : T inf :

1 5

1 4

1 3

1 2

1 1

1 0

9

8

7

6

5

4

1 6

FEUILLE DE RELEVE

valeur

2 1 22 23 24 2 5 26 27 28 2 9 30 31 32

valeur

2019181 71615141 312111 0987654321pièce

pièce : référence :

machine : opération :

date :

Moyen de mesure : Nominal : T sup : T inf :

1 5

1 4

1 3

1 2

1 1

1 0

9

8

7

6

5

4

1 6

FEUILLE DE RELEVE

Comment évaluer quantitativement les 4 productions ?

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introduction : la Variabilité d'un procédé

les Causes de dérives

l'Intervalle de tolérance

comment caractériser une production

6σ et Réduction de variabilité

la notion de Capabilité

les Capabilités Machine et Process

les Capabilités en résumé …

Notions de statistiques – sommaire (20 diapos)

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A propos du fichier Excel …

saisir Tol Inf et Tol Suples données sont recopiées automatiquement

calcul des capabilités

donne le % de pièces hors tolérance supérieure et inférieure

un test de normalité de la courbe est effectué

calcul des limites de cartes de contrôle (non utilisé dans le jeu PPM)

histogramme des 30 pièces

résultats statistiques

en dehors de la zone ci-dessus de la feuille Excel, beaucoup de cases servent aux calculs : IL NE FAUT SURTOUT PAS LES MODIFIER

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Chaque équipe affiche ses résultats

Analyse de la production P1

A : matin B : après-midi C : nuit D : week-end

calcul PROD1

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Conclusion sur la production P1

loi NON normale

procédé NON stabilisé

existence decause(s) spéciale(s)

pas de calcul statistique !!(donc pas de capabilités)

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Résolution du problème

définition du problème– forte dispersion, tri très onéreux

objectif à atteindre– mettre le processus sous contrôle– càd éliminer les causes spéciales

recherche de la cause spéciale n°1– viser entre 5 et 15 grammes

quelle solution envisager ?– passer à la référence unique de 10 grammes

références

5 15

référence

10

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Mise en place de la solution

Chaque équipe réaliseune boule de référencede 10,0 grs

10,0

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Standardisation de la solution

éliminationde la causespéciale n°1

uniformisationde la manière

d'opérer

référence

10 modeopératoire

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Réalisation de la Production P2

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Chaque équipe affiche ses résultats

Analyse de la production P2

A : matin B : après-midi C : nuit D : week-end

calcul PROD2

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Conclusion sur la production P2

Analyse qualitativedes courbes : – davantage resserrées– davantage centrées

Analyse quantitative : – la loi est-elle normale ?– quelles sont les valeurs des capabilités ?– quel est le pourcentage de défauts ?

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Résultats : – processus stabilisé– client satisfait– coûts de non-qualité réduits

Que faire à cette étape de la démarche d'améliorati on ?– contrôler le maintien de cette performance

Conclusion sur la production P2

4

2

0

6

Rmoy= 2,7

64

62

60

58

56

Xmoy²= 60,02

LCS

LCI

13 14

3332543223ETENDUE

60,659,660,660,45959,459,460,459,260MOYENNE

303298303302295297305302296300TOTAL

626162616162636260625

626161616059616060604

605961615959616059603

605960605959606059592

595859595658606058591

15121110987654321ECHANTILLON

Xmoy

R

CARTE DE CONTRÔLE

LCS

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Votre Direction vous écrit …

NOTE INTERNE

Notre client a des projets de modificationsdes xylérateurs, et il nous demande à courtterme de réduire la dispersion comme suit :

10 +/- 3 grs

Par ailleurs, les exigences du marché etnotre stratégie nous poussent à conserverun avantage compétitif.Par conséquent, la Direction Qualité vousdemande un indice de capabilité process(Cpk) au minimum de 1,33.

Cpk = 1,33

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Amélioration des capabilités

Comment faire pour réduire encore la dispersion ?

Quelle est la cause principalede la dispersion obtenue ?– difficulté à doser la matière

Quelles solutions envisagerpour mieux doser la matière ?

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Amélioration des capabilités

3 solutions possibles : bac à glaçons (de 10 grammes)seringuemachine play-doh

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Amélioration des capabilités

Définir le Mode Opératoire : – meilleure trémie– corrélation poids / longueur– valeur nominale et tolérance

modeopératoire

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Conclusion sur la production P3

Atteinte de l'objectif de capabilité : C pk > 1,33

Quelle équipe a la meilleure capabilité ?

dispersion = 6 σ

intervalle de tolérance = Tsup - Tinf

Tinf Tsup

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Comment s'assurer que le procédé ne dérive pas ?– utilisation d'une carte de contrôle

Surveillance du procédé de formage

4

2

0

6

Rmoy= 2,7

64

62

60

58

56

Xmoy²= 60,02

LCS

LCI

13 14

3332543223ETENDUE

60,659,660,660,45959,459,460,459,260MOYENNE

303298303302295297305302296300TOTAL

626162616162636260625

626161616059616060604

605961615959616059603

605960605959606059592

595859595658606058591

15121110987654321ECHANTILLON

Xmoy

R

CARTE DE CONTRÔLE

LCS

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4

2

0

6

64

62

60

58

56

223ETENDUE

60,459,260MOYENNE

302296300TOTAL

6260625

6060604

6059603

6059592

6058591

321ECHANTILLON

Xmoy

R

on prélève des pièceson calcule la moyenne, et l'étendueon place les points sur un graphiqueon surveille l'évolution des courbeson décide en fonction des évolutions

Principe de la carte de contrôle

4

2

0

6

Rmoy= 2,7

64

62

60

58

56

Xmoy²= 60,02

LCS

LCI

13 14

3332543223ETENDUE

60,659,660,660,45959,459,460,459,260MOYENNE

303298303302295297305302296300TOTAL

626162616162636260625

626161616059616060604

605961615959616059603

605960605959606059592

595859595658606058591

15121110987654321ECHANTILLON

Xmoy

R

CARTE DE CONTRÔLE

LCS

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Chaque équipe construit sa carte de contrôle

Réalisation d'une carte de contrôle

matin après-midi nuit week-end

LCS = 62,4

LCI = 57,6

LCS = 8,7

70

68

66

64

62

60

58

56

54

52

50

8

4

20

6

10

Xmoy

R

460,83046163606159

13

459,62985858625961

14

4444624465344ETENDUE

606060,659,659,858,86059,86159,460,660,458,6MOYENNE

300300303298299294300299305297303302293TOTAL

58586158575960585857606159560605858606060616458605858462626262585858626162626257359596159615962596059596061261616161635860596261626158115121110987654321ECHANTILLON

Rmoy = 4,1

CARTE DE CONTRÔLE – situation 1

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Analyse des cartes de contrôle

4

2

0

6

Rmoy= 2,7

64

62

60

58

56

Xmoy²= 60,02

LCS

LCI

13 14

3332543223ETENDUE

60,659,660,660,45959,459,460,459,260MOYENNE

303298303302295297305302296300TOTAL

626162616162636260625

626161616059616060604

605961615959616059603

605960605959606059592

595859595658606058591

15121110987654321ECHANTILLON

Xmoy

R

CARTE DE CONTRÔLE

LCS

5 situations types- moyennes- étendues

5 décisionspour le pilotage

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Situation 1

Procédé sous contrôle : les courbes X moy et R oscillent de chaque côté de la moyenne2/3 des points sont dans le tiers central de la car te

Décision :PAS D'INTERVENTION

LCS

LCI

1/3 central

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Situation 2

Points hors limite : le dernier point tracé a franchi une limite de cont rôle

Décision :régler le procédé de la valeur de l'écart qui sépar e le point de la valeur cible

LCS

LCI

écart

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Situation 3

Tendance supérieure ou inférieure : 7 points consécutifs sont supérieurs ou inférieurs à la moyenne

Décision :régler le procédé de l'écart moyen qui sépare la te ndance à la valeur cible

LCS

LCI

écart

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Situation 4

Tendance croissante ou décroissante : 7 points consécutifs sont en augmentation régulière , ou en diminution régulière

Décision :si le dernier point approche les limites de contrôl e, régler le procédé de l'écart qui sépare le dernier point à la valeur cible

LCS

LCI

écart

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Situation 5

A point proche des limites : le dernier point tracé se situe dans le 1/6 au bord de la carte de contrôle (appelé parfois limite de surveillance )

Décision : confirmer en prélevant de suite un autre échantillo nsi le point revient dans le 1/3 central, PAS D'INTE RVENTIONsi le point est proche ou en dehors de la limite, r égler de la valeur moyenne des deux points

LCS

LCI

écart

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l'Amélioration par les cartes de contrôle

OBSERVATION DU PROCEDEbut = connaître la variabilité naturelle du procédé (sans causes spéciales)comment = en réalisant une carte de contrôle sans limite

CALCUL DES CARTESbut = fixer les limites de variation générées par les causes normalescomment = en utilisant la moyenne des étendues observées

AMELIORATION DE LA CAPABILITEbuts = • prévenir l'apparition de causes spéciales• découvrir les actions susceptibles d'améliorer la capabilité du procédécomment = en détectant sur les cartes les variations de réglage et de capabilité

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PPM, le jeu du Zéro-Défaut® - CIPE, Tous Droits Réservés47

Synthèse

Aucun procédé n'est capable de produiretoujours exactement le même produit

Les dispersions sont dues à des causes Spéciales et à des causes Normales : il convient de les distinguerLes causes Spéciales doivent être éliminéesLes moyens de mesure doivent être validés ( test R&R )Il est plus important de viser la cible , que d'avoir tous les points dans l'intervalle de toléranceLa dispersion de 6 σ permet d'avoir 99,99966 % de produits bons, soit 3,4 PpmUn procédé est dit capable si l'intervalle de tolér ance est plus grand que la dispersion aléatoire du procédé ( avec une marge, càd capabilité supérieure à 1,33 )

Page 48: Jeu dispersion 6 sigma

PPM, le jeu du Zéro-Défaut® - CIPE, Tous Droits Réservés48

RÉDUCTION DE LA VARIABILITÉ

CAUSESDE DÉRIVE

STANDARDISATION DES MODES

OPÉRATOIRES

LOI NORMALE DISPERSION 6 SIGMA CAPABILITÉ DES MOYENS DE MESURE

REPRODUCTIBILITÉ ET RÉPÉTABILITÉ

CARTES DE CONTRÔLE

PPM(Partie Par Million) TOLÉRANCES

MAÎTRISE DES PROCÉDÉS DE FABRICATION

Concepts abordés