Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
Cet article décrit la capabilité, qui est essentiellement l'aptitude, et les notions qui lui sont souvent rattachées à savoir la maîtrise statistique des processus (MSP), et l’échantillonnage. La variabilité est également décrite, qui apporte des informations incontournables en conception, en fabrication et en contrôle. Toutes les notions présentées dans cet article sont mises en situation dans le cadre d’un exemple industriel précis, afin de mettre en évidence les nuances terminologiques.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Fabrice DESNOYER : Ingénieur
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Rénald VINCENT : Agent technique - Pôle d’activités « Expertise en métrologie et étalonnage » CETIM
INTRODUCTION
La capabilité est un terme désignant la notion d’aptitude. Derrière ce terme, il est possible de mélanger ou de confondre toute une série de concepts. Il est intimement lié à celui de statistiques, le flou peut s’immiscer dans les esprits.
Ce mémento a été élaboré pour développer les différents aspects liés à la capabilité et les notions qui lui sont souvent rattachées à savoir la maîtrise statistique des processus (MSP), en anglais « statistical process control » (SPC), la notion d’échantillonnage.
Cette notion de capabilité est d’ailleurs souvent confondue avec la notion de variabilité qui est une information vitale pour les différents acteurs de l’entreprise afin de percevoir le risque pris, que ce soit :
-
en conception pour assurer la viabilité d’une solution technologique ;
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en fabrication pour vérifier la constance de production et donner un indicateur de maintenance ;
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d’un point de vue de contrôle pour s’assurer que les moyens de mesure sont adaptés pour piloter le procédé.
L’ensemble des termes étant illustrés et mis en situation dans le cadre d’un procédé de pliage pour mettre en évidence les nuances terminologiques.
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Cartes de contrôle
En anglais
6. Identification du modèle de distribution
La distribution est une relation entre les valeurs d’un caractère et leur effectif ou leur fréquence.
Sa représentation graphique se fait par un histogramme de distribution qui est un diagramme à barres rectangulaires contiguës dont les aires sont proportionnelles aux fréquences (figure 14).
Si l’on veut vérifier la cohérence d’une hypothèse, par exemple l’hypothèse que l’on obéit à une loi normale (loi de Laplace-Gauss), il est nécessaire de faire des tests de normalité des données recueillies. Pour cela, on peut utiliser les tests de normalité comme ceux de Kolmogorov-Smirnov ou du khi-deux.
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Identification du modèle de distribution
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - LE COZ (E.) - Méthodes et outils de la qualité. Outils classiques. - Méthodes et outils de la qualité- Outils classiques, traité L’Entreprise industrielle (2001).
-
(2) - LE COZ (E.) - Méthodes et outils de la qualité. Nouveaux outils. - Méthodes et outils de la qualité- Nouveaux outils, traité L’Entreprise industrielle (2001).
-
(3) - FEINBERG (M.) - Validation interne des méthodes d’analyses. - P 224, traité Analyse et Caractérisation (2001).
-
(4) - BRUNSCHWIG (G.), PALSKY (A.) - Maîtrise statistique des processus (MSP). Utilisation des cartes de contrôle. - R 290, traité Mesures et contrôle (1994).
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