6sigma ibtissam el hassani-chapitre1

Diapositives du cours : ibtissamelhassani.blogspot.com

Avant de commencer… Ce polycopié est un support de cours de Six Sigma qui doit être complété à partir des documents projetés sur écran et des explications durant les séances des cours. Références pour réviser, compléter et approfondir ce cours : •  Duret, D., & Pillet, M. (2011). Qualité en production: de l'ISO 9000 à Six

Sigma. Editions Eyrolles. •  Pillet, M. (2008). Six sigma. Comment l’appliquer, Éditions

d’Organisation, Paris. Diapositives du cours : ibtissamelhassani.blogspot.com

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Objectifs Six Sigma (1) •  Six Sigma a été initié aux États-Unis dans les années 1980

chez Motorola.

u  • une diminution des rebuts, retouches, et plus généralement des

coûts de non-qualité ;

u  • une amélioration de la disponibilité des machines et du taux de rendement synthétique (TRS) ;

u  • de meilleures parts de marché consécutives à l’amélioration de la qualité des produits.

D’une Application des concepts de la Maîtrise statistique de processus (MSP/SPC)

è pour devenir une approche globale de l’amélioration de la satisfaction des clients

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Objectifs Six Sigma (2) •  Six Sigma est :

u une certaine philosophie de la qualité tournée vers la satisfaction totale du client;

u un indicateur de performance permettant de savoir où se situe l’entreprise en matière de qualité;

u une méthode de résolution de problèmes en quatre à huit étapes selon les auteurs dont l’objectif est de : Définir, Mesurer, Analyser, Innover/Améliorer, Contrôler, Standardiser, approche qui permet de réduire la variabilité et d’atteindre la cible sur les produits ou dans les services;

u une organisation des compétences et des responsabilités des hommes de l’entreprise

u un mode de management par la qualité qui s’appuie fortement sur une gestion par projet.

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La Réduction de la Variabilité •  Un des principes de base de Six Sigma est la réduction de la

variabilité.

situation attendue ç==è situation réelle •  Origine de variabilité :

–  les variabilités sur les matériaux ; –  les variabilités dans les procédures ; –  les variabilités sur les conditions dans lesquelles évolue le

processus...

Source : http://www.clubpoker.net/variance-poker/p-414

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La Réduction de la Variabilité •  L’objectif de Six Sigma : concentrer les caractéristiques du produit

vendu autour de la cible attendue par le client.

Six Sigma et la réduction de la variabilité

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La Réduction de la Variabilité •  Réduire la variabilité

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Z : Indicateur de Qualité u Mesurer le niveau de qualité actuel afin de se donner un objectif

vérifiable. Six Sigma signifie donc un niveau de qualité à atteindre. u  «3 sigma» donnera 6,68 % de non-conformités, une qualité «6 sigma»

donnera 3,4 DPMO (Défauts Par Million d’Opportunités). u  La méthode Six Sigma vise donc au moins le niveau Six Sigma

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Les acteurs du Six Sigma

Le Champion

Le Master Black Belt

Le Black Belt (« ceinture noire »)

Le Green Belt (« ceinture verte »)

Le Yellow Belt (« ceinture jaune »)

Le White Belt (« ceinture blanche »)

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Rappel Statistique : La loi Normale (1) •  Variable aléatoire v.a :

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Rappel Statistique : La loi Normale (2) •  La loi Normale est une loi de probabilité continue. •  Exemple de variables aléatoires suivant la loi normale :

Conditions de Borel : Si les variations intervenant lors de chaque mesure sont la résultante de facteurs de variations nombreux, indépendants les uns des autres, d'importances faibles mais équivalentes alors la fonction de densité de probabilité des résultats des mesures est une loi normale (fondée sur une loi mathématique appelée "théorème central limite » variables aléatoires de loi quelconque, la variable X = X1 + X2 + … Xn tend à suivre une loi normale quand n tend vers l’infini)

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Rappel Statistique : La loi Normale (3)

La probabilité que X se trouve dans l'intervalle [ µ - σ ; µ + σ ] est de plus de 68 % La probabilité que X se trouve dans l'intervalle [ µ - 2σ ; µ + 2σ ] est de plus de 95 % La probabilité que X se trouve dans l'intervalle [ µ - 3σ ; µ + 3σ ] est de plus de 99,7 % La probabilité que X se trouve dans l'intervalle [ µ - 4σ ; µ + 4σ ] est de plus de 99,99 %

Notation:

Fonction de densité de probabilité f.d.p:

Rappel Statistique : La loi Normale (4)

Si X1 et X2 sont 2 variables aléatoires indépendantes et normalement distribuées avec :

alors la variable X1 + X2 est elle aussi normalement distribuée avec

et

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Rappel Statistique : La loi Normale (5) •  Loi normale centrée réduite

•  Passage d’une v.a x qui suit une LN à une v.a Z qui suit une LNCR

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Rappel Statistique : La loi Normale (6) Calcul pratique de probabilité : •  Tableur (Excel,…) , •  Table de la loi normale (distribuée en cours) •  …

Exemple d’application : Une embouteilleuse semi-automatique remplit des bouteilles de 1 litre d’eau. Le contenu d'une bouteille suit une loi normale dont l’écart-type est de 1,5 cl. On souhaite qu’au moins 95 % des bouteilles contiennent 99 cl ou plus. Le contenu moyen d'une bouteille étant réglable, sur quelle valeur doit on régler la machine ?

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