TP1 MSP [PDF]

Zitiervorschau

Royaume du Maroc

Ministère de l’éducation nationale de l’enseignement supérieur de la formation des cadres et de la recherche scientifique

‫ﺷﻬﺎﺩﺓ ﺍﻟﺗﻘﻧﻲ ﺍﻟﻌﺎﻟﻲ‬ Brevet de Technicien Supérieur

PRODUCTIQUE ‫ﺍﻹﻧﺘﺎﺟﻴﺎﺗﻴﺔ‬

TP1 : SUIVI ET PILOTAGE D’UNE OPÉRATION DE TOURNAGE (APPLICATION DE LA MSP OU CSP)

Lycée My Ismail Meknès

Encadré par Mrs : A.ZIAT & M.CHAOUI

I.

Introduction :

Au cours de ces dernières années les entreprises industrielles ont été confrontées à une concurrence de plus en plus féroce. La recherche de la qualité est alors devenue un point clé de la compétitivité des entreprises. Pour atteindre cette qualité, il est nécessaire d’utiliser des outils et des méthodes dont la MSP ou CSP (Méthode Statistique des Procédés) (Contrôle Statistique des Procédés). Les objectifs de la méthode : Donner aux opérateurs un outil de pilotage des machines ; Formaliser la notion de capabilité d’un moyen de production ; Faire le tri entre les situations ordinaires et les situations extraordinaires qui nécessitent une action.

II. Objectif du TP : L’objectif de cette manipulation est d’appliquer cette méthode ci-dessus de pilotage des procédés pour une simple opération de tournage.

Côtes à réaliser

Pièce à réaliser :

III.

Essai de pilotage du processus d’usinage :

Dans le but d’aider l’opérateur à détecter si le procédé qu’il conduit ne subit que des causes communes ou s’il y a présence des causes spéciales (*), Shewhrat a dés le début de ce siècle mis au point un outil graphique performant appelé : « la carte de contrôle ». Nous avons choisi d’utiliser dans cette manipulation, la carte moyenne / étendue, car c’est historiquement la plus importante et probablement la plus utilisée. La phase préliminaire de cette manipulation consiste à faire une observation du procédé et en même temps une vérification du moyen de contrôle. Pour suivre l’évolution du procédé : On prélève la cote demandée régulièrement -après usinage de 5 pièces consécutives ; On note sur la carte les valeurs mesurées (feuille Excel). ☻ Remarque : il faut que le travail soit en série, et non pas à chaque fois on tangente. A mesure que l’on prélève des échantillons, la carte va se remplir et donne une image de l’évolution du processus. La phase de pilotage consiste donc à observer les cartes, les interpréter afin de détecter l’apparition de causes spéciales et de réagir avant de générer des produits hors spécification. Les interprétations des cartes de contrôle sont relativement simples, il suffit de connaître les quelques situations de base (voir ANNEXE).

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L’interprétation de la carte des étendues est différente de la carte des moyennes. L’une surveille le réglage du procédé, l’autre surveille la dispersion du procédé. Lorsqu’on analyse des cartes de contrôle il faut toujours commencer par la carte de surveillance de dispersion. En effet, si la dispersion du procédé augmente, il faut arrêter tout de suite la machine, car la capabilité court terme est en train de chuter. Par contre, une variation sur la carte des moyennes se résoudre souvent par un réglage.

IV.

Rapport :

Dans votre rapport il faut répondre aux questions suivantes : Question 1: En quelques lignes commenter l’évolution des deux cartes de contrôle ? Interpréter leurs allures et les causes derrières cette évolution ? Commenter les valeurs des indices de capabilité calculée ? Graphe de décision : Cm ≥1.33

Oui

Non

CmK ≥1.33

CmK ≥1.33

Oui

Machine capable pour la dispersion et bien centrée

Non

Oui

Machine capable pour la dispersion mais mal centrée (mauvais réglage)

Situation impossible

Non

Machine non capable pour la dispersion mais bien centrée

Question 2: Donner une conclusion générale pour le TP. ?

(*)-causes communes : ce sont les nombreuses sources de variation attribuables au hasard qui sont toujours présentes à des degrés divers dans différentes procédés. Ex : jeux dans la chaîne cinématique de la machine, défaut de la broche de la machine,…………….. -causes spéciales : ce sont les causes de dispersion identifiables, souvent irrégulières et instables et par conséquence difficiles à prévoir. L’apparition d’une cause spéciale nécessite une intervention sur le procédé. Exemple : le déréglage d’un outil, usure de l’outil, mauvaise lubrification,………….

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Annexe : MSP (Méthode Statistique des Procédés) 1.

Introduction

L’objectif espéré par le contrôle et le suivie d’une production en générale, est de satisfaire complètement les besoins et les attentes des utilisateurs. La satisfaction des clients est l'objectif même de la qualité. Elle doit être évaluée régulièrement par : • • • • •

2.

des enquêtes de satisfaction, des études de la concurrence, le traitement des réclamations, l'analyse des retours, .......

Qualité et contrôle de conformité

Le contrôle se fait à trois stades de la production : • • •

à la réception des approvisionnements, en cours de fabrication, à la livraison des produits finis. Objet du contrôle des approvisionnements (ISO 9002) L’approvisionnement est l’ensemble des activités qui met à la disposition de la production le matériel et les matériaux nécessaires à la réalisation du produit : • • •

sorties du magasin de l’entreprise, achats à des fournisseurs extérieurs, sous-traitance de tout ou partie du produit. Il faut veiller à ce que l’approvisionnement soit assuré dans des délais et des conditions économiques compatibles avec ceux du produit à réaliser. Objet du contrôle des en-cours et des produits finis La production est l’ensemble des opérations d’élaboration du produit et de ses composants à partir de ses éléments de base. Elle gère les rebuts et reprises éventuels. Facteurs de qualité des en-cours : • • • • •

3.

qualité du cahier des charges, qualité des approvisionnements, qualité de l’ordonnancement, qualité des hommes (opérateurs adaptés...), qualité des moyens (machines outils...).

Suivi de la qualité par la méthode S.P.C.

Née aux États-Unis la méthode S.P.C. (Statistical Process Control) est traduite le plus souvent par Surveillance des Procédés en Continu. C’est un véritable système d’information appliqué au procédé de fabrication soit directement (contrôle de ses paramètres), soit indirectement (contrôle des caractéristiques du produit). La méthode S.P.C. entre dans les démarches d’autocontrôle dont elle est la technique la plus évoluée. Elle repose sur trois principes fondamentaux :

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• • •

la priorité donnée à la prévention (intervention avant de produire des rebuts), la référence au procédé tel qu’il fonctionne (qualification machine), la responsabilisation de la production et la participation active des opérateurs. Remarque : Le contrôle statistique du processus a ses limites, il ne faut pas considérer cette technique comme un remède miracle pouvant être utilisée quelles que soient les conditions. 2.1. Types de contrôle Les différents types de contrôle peuvent être résumés par le tableau ci-dessous :

Remarque : Le contrôle à 100 % entraîne une augmentation du prix de revient. 2.2.

Principes utilisés pour le contrôle 2.2.1. Contrôle par mesures La spécification contrôlée est une grandeur chiffrable par un appareil de mesure. Les cartes de contrôles permettent de surveiller deux paramètres : • •

la tendance centrale de la fabrication (moyenne, ...) la variabilité de la fabrication (étendue, écart-type). 2.2.2. Contrôle par attributs Si à la suite du contrôle les produits sont classés en « bons » ou « défectueux » la carte de contrôle correspondante est : •

la carte de contrôle du nombre ou de la proportion de défectueux. Si le nombre de défauts constatés sur chaque pièce caractérise la qualité du produit, la carte de contrôle correspondante est : •

la carte de contrôle du nombre de défauts par unité de contrôle. Nous ne nous intéresserons dans ce chapitre, qu’au contrôle par mesures en cours de fabrication, par échantillonnage. 2.2.3. Analyse de la forme de la dispersion

Mise en évidence de la loi normale Lors de la fabrication d’un axe, un opérateur a rassemblé sans se soucier de l’ordre 40 pièces et a contrôlé la cote de 10+0,2 Données brutes : 10,138 10,164 10,150 10,132 10,144 10,125

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10,146 10,158 10,140 10,147 10,136 10,148 10,168 10,126 10,136 10,176 10,163 10,119 10,146 10,173 10,142 10,147 10,135 10,153 10,161 10,145 10,135 10,142 10,150 10,156 10,149 10,152 10,154 10,140 10,145 10,157 10,144 10,165 10,135 10,128 Histogramme (fig.1) L’histogramme est la représentation graphique de la distribution des pièces, regroupées par classe.

Figure .1 Histogramme de la distribution des pièces et association d’une courbe (loi normale). Exemple : 5 pièces dans la classe [10,126 ; 10,135] 2.2.4. Définitions relatives à la loi normale (loi de Gauss) • Etendue : notée W L’étendue est la différence entre la plus grande des données et la plus petite. W = xi maxi – xi mini W = 10,176 – 10,119 = 0,057 mm • Moyenne : notée X La moyenne arithmétique d’un ensemble de n nombre x est égale à : X = 10,1468 mm • Écart-type notée σ L’écart type est la racine carrée de la moyenne des carrés des écarts à la moyenne (fig.2).

Figure.2 Représentation de l’écart-type

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Remarque : II faut remarquer que la répartition n’est pas quelconque, mais a toujours la forme d’une courbe en cloche, avec beaucoup de pièces au milieu et peu sur les côtés. Cette constatation est classique sur toutes les machines dont la répartition des pièces est aléatoire. Des méthodes permettent de vérifier si la distribution suit une loi normale : • Droite de Henry, • Méthode du KHI-DEUX (χ²). 2.2.5. Comparaison entre la dispersion et l’intervalle de tolérance de fabrication Lors d’une fabrication, il faut tenir compte de la dispersion normale du processus de production et des valeurs spécifiées par le contrat de fabrication. La dispersion de fabrication peut être évaluée à 6,18 σ0 et comparée à I’I.T à réaliser (6,18 σ correspond à 99,98 % d’une population distribuée suivant une loi normale). Dans l’exemple précédent la dispersion de fabrication sera évaluée à 6,18 x 0,01305 = 0,08 et comparée à I’I.T de 0,1. Trois cas peuvent se présenter : • Le procédé de fabrication ne convient pas. Il y a un rebut systématique. II faudra changer le processus de fabrication (machine mieux adaptée) ou effectuer un triage en fin de réalisation (fig.3).

Figure 3 Rebut systématique • Tout déréglage de la moyenne entraînera un rebut qui sera fonction de ce déréglage (fig.4).

Figure 4 Rebut si déréglage de la moyenne • Pas de rebut tant que la moyenne reste dans l’intervalle égal à I.T – 6,18 σ0. (fig.5)

Figure 5 Pas de rebut ème

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Elaboré par : Mr Zaghar Hamid

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4.

Les cartes de contrôle par mesure

4.1. Objectifs : Le suivi et la maîtrise des dispersions disposent d’un outil : les cartes de contrôle. Elles permettent d’avoir une image du déroulement du processus de fabrication et d’intervenir rapidement et avec discernement sur celui-ci. 4.2. Principe de fonctionnement Nous supposons que la distribution de la spécification à contrôler suit une loi normale (ou sensiblement normale). Pour suivre l’évolution du procédé des prélèvements d’échantillons sont effectués régulièrement (par exemple 5 pièces toutes les heures). Pour chaque échantillon la moyenne et l’étendue (ou d’autres paramètres) sont calculées sur la caractéristique à surveiller. Ces valeurs sont portées sur un graphique (fig.6). Au fur et à mesure qu’elle se remplit, la carte de contrôle permet la visualisation de l’évolution du processus. A partir de la ligne moyenne sont définies les différentes limites : • •

les limites supérieures et inférieures de contrôles Lc1, Lc2, les limites supérieures et inférieures de surveillances Ls1, Ls2. Une intervention sur le processus de fabrication pourra être décidée suivant la position des points reportés (exemple : un point entre les lignes Ls et Lc entraîne un prélèvement plus rapproché).

Figure 6 Limites de la carte de contrôle de la moyenne 4.3. Différentes cartes de contrôle Les deux paramètres à surveiller sont la position (moyenne ou médiane) et la dispersion (étendue ou écart-type). En général la carte de contrôle de la moyenne est plus efficace que la carte de contrôle de la médiane, il en est de même de celle de l’écart-type par rapport à la carte de contrôle de l’étendue. Remarque : • Les centrales de mesures utilisent la carte de contrôle de l’écart-type. • Lorsque les cartes sont manuelles, c’est la carte de l’étendue qui est retenue. 4.4. Établissement des cartes de contrôle Deux cas doivent être pris en considération.

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• Le processus de fabrication est déjà lancé des données peuvent être collectées la moyenne m0 et l’écart-type σ0 sont connus. • Le processus de fabrication est nouveau : la moyenne m0 et l’écart-type σ0 ne sont pas connus.

5.

Élaboration d’une carte dont les paramètres ne sont pas connus

Ce cas apparaît lors de la mise en place du processus de fabrication, de l’introduction d’un nouveau matériel ou d’une nouvelle matière première. Pour avoir une bonne image statistique du procédé, il faut avoir suffisamment de relevés. Exemple : 20 prélèvements de 5 pièces, ce qui représente 100 informations. La norme préconise que le nombre d’informations doit être de l’ordre de 100 à 200 (effectif n, nombre d’échantillons r) 5.1. Détermination des paramètres : Moyenne et Etendue Soient X1, X2,… les moyennes des échantillons. La moyenne des moyennes des échantillons est :

Soient W1, W2, ... les étendues des échantillons, l’étendue moyenne des échantillons est :

Soient S1, S2, ... les écarts-types des échantillons, l’écart-type moyen des échantillons est :

5.2. Détermination des limites pour la carte de contrôle de la moyenne Limites de contrôle : LSCX = X + K × W

LICX = X – K × W

Limites de surveillance : LSSX = X + 2/3 K × W

LISX = X – 2/3 K × W

5.3. Correspondance entre la distribution des X (moyenne d’un échantillon) et la carte de contrôle de la moyenne (fig.7)

Figure 7 Carte de contrôle de la moyenne 5.4. Détermination des limites pour la carte de contrôle de l’étendue Limites de contrôle : LCSW = A× W

LCIW = B× W

Limites de surveillance : LSSW = W + 2/3(AW + W)

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LISW = W + 2/3(BW – W) 9

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AC, AS, DC, et DS sont des coefficients qui dépendent de l’effectif de chaque échantillon et de l’estimation de l’écart-type σ0 (voir le tableau ci-dessous).

6.

Effectif de chaque échantillon A

3

4

5

6

7

8

2,574

2,282

2,114

2,004

1,924

1,864

B

0

0

0

0

0,076

0,136

K

1,023

0,729

0,577

0,483

0,419

0,373

Démarche pour l’utilisation des cartes de contrôle

Figure 8 Organigramme d’aide pour compléter la carte de contrôle et intervenir sur le processus de fabrication

7.

Interprétation des cartes de contrôle par mesures

II faut effectuer une interprétation globale de la carte de contrôle. Carte de contrôle type La distribution des points est à peu près symétrique par rapport à la ligne centrale. Pas de points reportés en dehors des limites et aucune cause assignable ne sont indiquée par une succession de points (fig.9).

Figure 9 Carte de contrôle de la moyenne type

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Causes assignables La carte de contrôle peut se décomposer en 6 zones (+ ou – 3 écarts-types par rapport à la ligne centrale). Plus les points s’éloignent de la zone centrale (C), plus la probabilité sera importante de voir apparaître des causes assignables (fig.10).

Figure 10 Différentes zones de la carte de contrôle Exemples de causes assignables : -

8.

un point en dehors de la zone A, six points croissants ou décroissants alignés, deux points sur trois dans la zone A ou en dehors, quinze points dans la zone C, neuf points dans la zone C + ou C – quatorze points alternativement vers le haut ou le bas, quatre points sur cinq dans la zone B ou en dehors, huit points de chaque côté de la ligne centrale et pas de points dans la zone C.

Capabilité

Le terme capabilité, en qualité, est utilisé plutôt que le terme aptitude. L’aptitude d’un processus de fabrication est définie par la capabilité du processus à fabriquer des pièces bonnes. Un processus de fabrication produisant 10 % de défectueux sera considéré plus apte qu’un processus produisant 15 % de défectueux. Il existe deux types d’indicateur de capabilité : • Capabilité du procédé (performance de l’ensemble des facteurs du processus de fabrication). • Capabilité machine (performance de la machine indépendamment des autres facteurs).

Un processus de fabrication est caractérisé par la dispersion due aux variations aléatoires (compris dans l’intervalle de six écarts-types). Si la distribution du processus de fabrication se situe dans l’intervalle de tolérance, les pièces seront conformes et lorsque la distribution de pièces est plus grande que l’intervalle de tolérance, certaines ne seront pas conforme (fig. 11).

Figure 11 Distribution du processus de fabrication La dispersion constitue une mesure de capabilité. Plus la proportion de défectueux sera faible, plus le processus de fabrication sera considéré comme capable. 8.1. Capabilité du procédé Cp

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Un processus de fabrication peut être capable de fabriquer une pièce et non capable d’en fabriquer une autre. Exemple : Sur une même machine, il sera possible de respecter une fabrication au centième mais impossible de respecter le micron (choix des outils, paramètres de coupe, ...). La définition adoptée est :

Interprétation de la valeur de Cp (fig.12)

Figure 12 Quelques valeurs remarquables de Cp Si Cp > 1, en théorie il n’y a pas de pièces défectueuses. Dans la pratique, le centrage du processus de fabrication n’est jamais parfait. Généralement Cp doit être égale à 1,33. Il faut calculer un autre critère (Cpk) pour vérifier si le processus de fabrication est bien centré. 8.2. Capabilité du procédé : Cpk

Interprétation de la valeur Cpk pour un Cp = 1,33 (fig. 13)

Figure 13 Quelques valeurs remarquables de Cpk ème

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La capabilité du procédé se détermine seulement quand le procédé est sous contrôle (toutes les causes assignables ayant été éliminées). La capabilité du procédé permet d’évaluer la performance du procédé choisi et de suivre son évolution. Le fournisseur indiquera, lors d’échanges d’informations, à son client le coefficient de capabilité de son procédé. 8.3. Capabilité machine La capabilité de la machine se calcule à partir de relevés effectués dans un laps de temps court. Ces relevés ne tiendront compte qua de la dispersion de la machine, excluant les autres facteurs de production (matière, main-d’œuvre,...). Il faut effectuer le calcul à partir d’au moins 50 échantillons consécutifs et neutraliser les influences externes (température,...). La machine est considérée apte si Cm > 1,33.

Un indicateur plus utilisé Cmk, tient compte à la fois, de la dispersion de la machine et du centrage de la valeur moyenne par rapport aux spécifications.

La capabilité de la machine se détermine seulement après avoir vérifié que la distribution suit une loi normale (machine apte ou non à fabriquer des produits conformes aux spécifications). Si la machine est apte, l’utilisation des cartes de contrôle est possible. Il serait inutile de mettre en place des cartes de contrôle si la machine ne peut satisfaire les spécifications demandées (fabrication de produits non conformes). Si la machine est inapte, il faut modifier les spécifications à réaliser par le bureau d’études ou effectuer une intervention sur la machine.

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