Au milieu des années 1920, le Dr Walter A. Shewhart a développé les principes fondamentaux du contrôle statistique des processus (bien que ce ne soit pas ce qu’on appelait à l’époque) et l’outil associé de la carte de contrôle. Son raisonnement et son approche étaient pratiques, sensés et positifs. Pour être ainsi, il a délibérément évité de trop de détails mathématiques., Dans les années suivantes, des attributs mathématiques importants ont été attribués à la pensée de Shewhart avec le résultat que ce travail est devenu mieux connu que l’application pionnière qu’il avait travaillé.,
la différence cruciale entre le travail de Shewhart et le but mal perçu de SPC qui a émergé, qui impliquait généralement une distorsion mathématique et une altération, est que ses développements étaient dans le contexte, et dans le but, d’améliorer le processus, par opposition à la simple surveillance du processus; c’est-à-dire qu’ils pourraient être décrits comme aidant à amener le processus dans cet « état satisfaisant” que l’on pourrait alors se contenter de surveiller., Notez cependant qu’un véritable adhérent aux principes de Deming n’atteindrait probablement jamais cette situation, suivant plutôt la philosophie et l’objectif de l’amélioration continue.
supposons que nous enregistrons, régulièrement au fil du temps, certaines mesures d’un processus., Les mesures peuvent être des longueurs de tiges d’acier après une opération de coupe, ou les longueurs de temps pour entretenir une machine, ou votre poids tel que mesuré sur la balance de salle de bain chaque matin, ou le pourcentage d’articles défectueux (ou non conformes) en lots d’un fournisseur, ou des mesures de Quotient intellectuel, ou les temps entre, etc.
Une série de graphiques linéaires ou d’histogrammes peut être dessinée pour représenter les données sous forme de distribution statistique. C’est une image du comportement de la variation de la mesure qui est enregistrée., Si un processus est considéré comme « stable”, alors le concept est qu’il est sous contrôle statistique. Le fait est que, si une influence extérieure a un impact sur le processus, (par exemple, un réglage de la machine est modifié ou vous suivez un régime, etc.) puis, en effet, les données ne proviennent bien sûr plus toutes de la même source. Il s’ensuit donc qu’aucune distribution unique ne pourrait servir à les représenter. Si la distribution change de manière imprévisible au fil du temps, le processus est dit hors de contrôle. En tant que scientifique, Shewhart savait qu’il y a toujours des variations dans tout ce qui peut être mesuré., La variation peut être grande, ou elle peut être imperceptiblement petite, ou elle peut être entre ces deux extrêmes; mais elle est toujours là.
ce qui a inspiré le développement de Shewhart du contrôle statistique des processus, c’est son observation que la variabilité qu’il voyait dans les processus de fabrication différait souvent dans le comportement de celle qu’il voyait dans les processus dits « naturels”-par lesquels il semble avoir entendu des phénomènes tels que des mouvements moléculaires.,
Wheeler et Chambers combinent et résument ces deux aspects importants comme suit: « alors que chaque processus affiche une variation, certains processus affichent une variation contrôlée, tandis que d’autres affichent une variation incontrôlée. »
en particulier, Shewhart a souvent constaté une variation contrôlée (stable) dans les processus naturels et une variation incontrôlée (instable) dans les processus de fabrication. La différence est claire. Dans le premier cas, on sait à quoi s’attendre en termes de variabilité; dans le second, nous n’avons pas., Nous pouvons prédire l’avenir, avec quelque chance de succès, dans le premier cas, on ne peut pas le faire dans le second.
Shewhart nous a donné un outil technique pour aider à identifier les deux types de variations: la carte de contrôle.
ce qui est important, c’est de comprendre pourquoi une identification correcte des deux types de variation est si vitale. Il y a au moins trois raisons principales.
Tout d’abord, lorsqu’il y a des écarts importants irréguliers dans la production en raison de causes spéciales inexpliquées, il est impossible d’évaluer les effets des changements dans la conception, la formation, la Politique d’achat, etc., ce qui pourrait être fait au système par la direction. La capacité d’un processus est inconnu, alors que le processus est hors de contrôle statistique.
Deuxièmement, lorsque des causes spéciales ont été éliminées, de sorte que seules les causes communes restent, l’amélioration doit alors dépendre de l’action de la direction. Car une telle variation est due à la façon dont les processus et les systèmes ont été conçus et construits – et seule la direction a l’autorité et la responsabilité de travailler sur les systèmes et les processus., Comme L’a souvent dit Myron Tribus, Directeur de L’American Quality and Productivity Institute:
« Les gens travaillent dans un système. Le travail du gestionnaire est de travailler sur le système pour l’améliorer, en continu, avec leur aide. »
enfin, quelque chose de très important, mais qui doit être Inconnu des gestionnaires qui n’ont pas cette compréhension de la variation, c’est qu’en interprétant (en fait) mal l’un ou l’autre type de cause comme l’autre, et en agissant en conséquence, non seulement ils ne parviennent pas à améliorer les choses – ils aggravent littéralement les choses.,
ces implications, et par conséquent l’ensemble du concept de contrôle statistique des processus, ont eu un impact profond et durable sur le Dr Deming. De nombreux aspects de sa philosophie de gestion émanent de considérations basées uniquement sur ces notions.
alors pourquoi SPC?
le fait est que lorsqu’un processus est sous contrôle statistique, sa sortie est indiscernable de la variation aléatoire: le genre de variation que l’on obtient en lançant des pièces de monnaie, en lançant des dés ou en mélangeant des cartes., Que le processus soit en contrôle ou non, les nombres augmenteront, les nombres diminueront; en effet, de temps en temps, nous obtiendrons un nombre qui est le plus élevé ou le plus bas pendant un certain temps. Bien sûr, nous le ferons: comment pourrait-il en être autrement? La question Est – est-ce que ces événements individuels signifient quelque chose d’important? Lorsque le processus est hors de contrôle, la réponse sera parfois oui. Lorsque le processus est en contrôle, la réponse est non.
donc, la réponse principale à la question » Pourquoi SPC?,” donc ceci: Il nous guide vers le type d’action qui est approprié pour essayer d’améliorer le fonctionnement d’un processus. Devrions-nous réagir aux résultats individuels du processus (ce qui n’est raisonnable que si un tel résultat est signalé par un tableau de contrôle comme étant dû à une cause spéciale) ou devrions-nous plutôt opter pour un changement du processus lui-même, guidé par des preuves cumulées de sa sortie (ce qui n’est raisonnable que si le processus est
la clé de tout programme d’amélioration des processus est le cycle Plan-Do-Study-Act décrit par Walter Shewhart.,
Le Plan consiste à utiliser des outils SPC pour vous aider à identifier les problèmes et les causes possibles.
Do implique de faire des changements pour corriger ou améliorer la situation.
l’étude consiste à examiner l’effet des changements (à l’aide de cartes de contrôle).
Act implique, si le résultat est positif, de normaliser les changements et de travailler ensuite à d’autres améliorations ou, si le résultat n’est pas positif, de mettre en œuvre d’autres mesures correctives.
par Roger Edgell avec un extrait de Statit Software, Inc.
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