Le logiciel SPC, définition
Le SPC (contrôle statistique des processus) est une méthode cruciale pour améliorer la qualité et réduire les rejets dans la production industrielle. Cette approche s’est popularisée dans les années 80, dans l'industrie automobile américaine. Elle consiste à surveiller la qualité de manière continue en prélevant des échantillons à intervalles réguliers afin d’anticiper la non qualité et tendre vers le zéro défaut.
Les statistiques ne sont pas réservées aux mathématiciens
Les statistiques peuvent sembler compliquées, mais leur application est transparente grâce aux logiciels qui gèrent et intègrent complètement ces processus. Les calculs sont fait automatiquement et déclenchent uniquement des alertes pour les opérateurs, responsable de production ou de qualité.
Le SPC n’est pas uniquement à destination des clients, mais c’est un atout pour la production. Les coûts liés aux mesures (temps de contrôle, instruments, formation, etc.) sont significatifs pour l'entreprise, certes. Mais ils sont réalisées avec ou sans le SPC. La méthode ne coûte donc pas plus cher, mais permet des économies (réduction des rebuts, révélateur d’amélioration possible). Une fois mesurés et stockés, ces données peuvent fournir des informations essentielles pour régler et piloter les processus de fabrication en temps réel.
Le SPC n'est pas réservé à l'usinage. Il s'applique à tout processus de fabrication où des ajustements peuvent être effectués. Il permet de garder un historique de la production, automatisée ou manuelle, grande ou petite série.
Comment ça marche dans la théorie ?
Voici comment fonctionne le SPC en pratique :
- Définition d’un plan de contrôle : Des échantillons de production sont prélevés à des intervalles définis (par exemple, 6 pièces).
- Mesure des côtes : Les côtes clés de chaque échantillon sont mesurées et enregistrées.
- Calcul des statistiques : La moyenne et l'étendue (différence entre la valeur maximale et minimale) de ces caractéristiques sont calculées pour chaque échantillon.
- Traçage sur des cartes de contrôle : Ces valeurs sont ensuite tracées sur des graphiques temporels appelés "cartes de contrôle".
- Analyse statistique : Des techniques statistiques (les lois statistiques) sont appliquées pour comprendre le comportement global de la production, à partir des échantillons.
- Détection d'anomalies : En cas d'anomalies détectées (comme des dépassements de limites de contrôle ou des tendances anormales), des actions correctives sont déclenchées.
On parle d’échantillon mais le SPC est-il compatible avec du Contrôle 100% ?
Certaines pièces exigent un contrôle à 100%, comme les pièces de sécurité ou à haute valeur ajoutée (en aéronautique ou dans le médical par exemple).
On pourrait se dire qu’une approche SPC est donc inutile car cette méthode se base sur l’analyse de la production à partir d’échantillons. Et sur une production sous contrôle à 100%, il n'y a plus rien à analyser puisque toutes les pièces sont contrôlées et mesurées… De façon systématique, toutes les pièces non conformes sont écartées (ou du moins devraient l'être selon la fiabilité du processus de contrôle). Nous avons donc immédiatement des moyennes, des écarts-types et des taux de non-conformité réels ! Ainsi, il n'y a rien à estimer, à anticiper ou à modéliser…
Cependant, il reste possible d'aspirer à une amélioration et à une meilleure compréhension du processus. Dans un contexte de contrôle à 100%, nous sommes souvent limités à une perspective binaire : ma pièce est OK ou non ! Une approche SPC, notamment dans sa dimension dynamique avec ses cartes de contrôle et ses alarmes, offre une autre perspective : celle de la tendance ou de l'évolution.
Nous avons d'un côté un contrôle statique axé sur le client : une image fixe de ma production, avec les pièces conformes, et de l'autre côté un contrôle dynamique orienté vers le producteur : un aperçu en mouvement de la production. Ainsi, nous retournons à l'essence théorique du SPC : piloter le processus de fabrication (contrôle) plutôt que le produit (tolérance).
L'utilisation du SPC présente des objectifs plus profond et permet d’améliorer la capacité (Cp et Cpk) du processus de fabrication.
Et dans la pratique ?
Le logiciel SPC, tel que la solution Kobeya, automatise entre autre ce processus en fournissant une analyse en temps réel des données et en alertant les opérateurs en cas de problèmes. L'objectif principal est d'anticiper les défauts de production plutôt que de les corriger a posteriori.
Les alarmes SPC jouent un rôle essentiel en signalant les situations anormales dans le processus de fabrication. Elles permettent d'intervenir de manière proactive pour maintenir la qualité.
Et pour aller plus loin, il peut être intéressant de passer au pilotage inertiel des processus.
En résumé, le SPC est une approche puissante qui peut être appliquée à divers secteurs industriels, offrant des bénéfices significatifs en termes de réduction des rebuts et de maintien de la qualité. L'utilisation judicieuse des alarmes SPC est essentielle pour garantir des opérations efficaces et réactives.