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pièces par exemple) Pour chaque échantillon la moyenne et l’étendue sont calculées sur la caractéristique à contrôler Ces valeurs sont portées sur un graphique Au fur et à mesure qu’elle se remplit la carte de contrôle permet la visualisation de l’évolution du processus
Maîtrise statistique des procédés et les cartes de contrôle
5- La MSP et le processus de production II-Deuxième partie : les cartes de contrôle 1- Définition des cartes de contrôle 2- Etapes de la mise en œuvre des cartes 3- Les types des cartes de contrôle 4- Maîtrise statistique des procédés et cartes de contrôle 5- Exemple de carte de contrôle conclusion
Leçon 12 Qualité - Université Paris-Saclay
Gérard Casanova Page 3 Gestion de production et qualité 1 Introduction La production a été une des premières entités de l'entreprise sensibilisée par la qualité Les principaux éléments concernés sont la qualité des produits des processus de l'outil de production des opérateurs
6 Contrôle des processus— introduction au contrôle qualité
précision de tous les processus associés à la phase analytique Le processus de contrôle qualité varie selon le type de méthode d’analyse utilisé au laboratoire produisant des résultats quantitatifs qualitatifs ou semi-quantitatifs Ces processus diffèrent ainsi :
Plans de Surveillance et Plans de Contrôle
Données de santé publique Pratiques de production et transformation Conditions climatiques Pratiques de consommation Niveaux d’hygiène Le niveau de protection jugé approprié Les ressources et capacités de contrôle Les Organisations internationales comme le Codex par exemple ne peuvent fixer de critères microbiologiques valables
Maîtrise Statistique des Procédés (MSP) - sssh
• Une méthode de surveillance d’un processus afin d’identifier des causes spécifiques de variation et signaler le besoin de prendre des actions correctives quand c’est approprié Maîtrise statistique des procédés (MSP) • La MSP repose sur des cartes de contrôle
LES CARTES DE CONTROLE (module D 414 en BTS IAA)
La carte de contrôle de la moyenne peut être complétée par une carte de contrôle de l’écart-type pour permettre de contrôler la dispersion (toute augmentation de cette dernière conduit à une détérioration de la qualité de la production) mais cette partie n’est pas au programme en BTS IAA
Exercices sur les cartes de contrôle - GitHub Pages
pour détecter tous types de déréglages (petits moyen ou très importants) On décide donc de suivre la production avec une carte combinée CUSUM-Shewart : la carte CUSUM ayant les paramètres k= 0 5 et h= 5 et la carte de Shewart de paramètres L= 3 5
Introduction Carte de Shewart - GitHub Pages
Introduction Carte CUSUM Choix de la carte Améliorations Date et amplitude Carte EWMA Comparaison de la carte CUSUM et de la carte de Shewart Déréglage Shewart CUSUM CUSUM ? L = 3 00 k = 0 5 h = 4 774 k = 1 h = 2 517 POM POMAX POM POMAX POM POMAX 0 00 370 370 370 0 25 281 841 122 369 197 631 0 50 155 464 35 99 69 205 0 75 81 242 16 37 28 76
Méthodes Statistiques Appliquées àla Qualitéet àla Gestion
Carte de Contrôle Estimation Propriétés Runs ALR Compléments Act 4 1 Séquences Carte de contrôle construite ?utilisée pour monitorage Objectif: reconnaître rapidement et de façon objective si le processus devient hors contrôle statistique Repérage de phénomènes ?hors limites ?dans les limites: séquences particulières ou runs
Searches related to exemple carte de controle production filetype:pdf
L’objectif d’une carte de contrôle est de donner une image en temps réel de la façon dont le processus se déroule Elle permet de déceler des aléas dans la production (dispersion croissante et dérive) Elle donne la possibilité de réagir rapidement afin que ces aléas n’aient pas de conséquence importante
Comment utiliser une carte de contrôle?
- Gérard Casanova Page 27 3.5.2 Utilisation des cartes de contrôle En fabrication, l'opérateur prélève régulièrement un échantillon de n pièces de sa production dont il calcule la moyenne et l'étendue. Puis il reporte ces valeurs sur la carte de contrôle.
Quel est l’objectif d’une carte de contrôle?
- L’objectif des cartes de contrôle est de vérifier que le procédé n’est affecté que par la variabilité aléatoire normale. Le procédé est alors sous contrôle. Cela consiste à vérifier que la tendance centrale (moyenne arithmétique, médiane) et la dispersion (étendue, écart-type) restent entre des limites établies selon certains critères statistiques.
Quels sont les différents types de contrôles en production?
- "Zéro défaut" n’existe pas en production =? surveiller tout processus en contrôlant les objets fabriqués 2 types de contrôle : - de réception - en cours de fabrication Idée simple : contrôler tous les objets mais • pb de coût • impossible si contrôle destructif • inutile car c’est le processus qui est contrôlé Carte de contrôle = signal d’alarme
Quels sont les différents types de cartes de contrôle?
- Suivant le type de la caractéristique contrôlée il existe deux grandes familles de cartes de contrôle : • La carte de contrôle aux mesures, qui permet de suivre une caractéristique mesurable de façon continue par exemple une dimension, un poids…
J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
1Jean Gaudart
Laboratoire d"
Enseignement et de
Recherche
sur leTraitement de l"
Information
Médicale
Méthodes Statistiques Appliquées à la
Qualité et à la Gestion des Risques
Le Contrôle Statistique
Faculté de Médecine
Université de la Méditerranée
jean.gaudart@univmed.fr 2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
2 plan1. Principe du contrôle statistique
1.1 Introduction
1.2 Définition
2. Qu"est-ce qu"une carte de contrôle?
2.1 Fluctuations d"échantillonnage
2.2 Construction d"une carte de contrôle
3. Estimations des paramètres des cartes de contrôle
4. Propriétés et utilisation des cartes de contrôles
4.1 Séquences ou " runs »
4.2 Durée moyenne de séquences ou " Average Length Run »
4.3 Compléments
4.4 Quand changer le processus " act »
2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
3Principe du Contrôle Statistique
Contrôle Statistique
Carte de ContrôleEstimationPropriétés
•Check - recueil et analyse d"indicateurs •Principe - Shewhart ~1920 (pour l"industrie) - Caractériser un processuséchantillons
de produits de ce processus CheckStatistical control process
fluctuations d"échantillonnages? lois statistiquesIntroductionDéfinition distributions, paramètres des lois estimation et prédiction1.1 Introduction
2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
4Principe du Contrôle Statistique
Contrôle Statistique
Carte de ContrôleEstimationPropriétés
Un processus qui
varie uniquement de façon aléatoire (fluctuations d"échantillonnage) est dit sous contrôle statistiqueUn processus qui
varie pour des causes identifiables (non aléatoires) est dit hors contrôle statistique régulation de ces causes pour retrouver des fluctuations aléatoires du processus.Statistical control process
IntroductionDéfinition
NB : la variation d"un processus est identifié par la variation de l"indicateur qui le caractérise1.2 Définitions
2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
5Qu"est-ce qu"une carte de contrôle?
Contrôle StatistiqueCarte de Contrôle
EstimationPropriétés
2.1 Fluctuation d"échantillonnageExemple:
Production de comprimés
poids X des cp, X~>N N N N
(m=63mg; s=0,01 mg)1ère
étude
: tirage au sort de 1 cp tous les jours pendant 1 an distribution des valeurs des poids de chaque comprimé X~>N N N N
(m=63mg; s=0,01 mg)2ème
étude
: tirage au sort d"échantillons de 5 cp distribution des moyennes des poids de chaque échantillonN N N N
(m=63mg; mg)Control Chart
Fluctuation d"échantillonnageConstruction d"une carte de contrôle >attach(cp)005,05=
s X 2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
6 +3s-3s s des comprimés, n=1") ¿¿¿¿Contrôle StatistiqueCarte de ContrôleEstimationPropriétés
Fluctuation d"échantillonnageConstruction d"une carte de contrôle ...j1 j2j365 x1=63,012 mg n1=1 x2=62,992 mg
n2=1x365=63,036 mg
n 365=12009
J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
7 "moyenne des poids des comprimés, n=5") 53s53s
Contrôle StatistiqueCarte de Contrôle
EstimationPropriétés
Fluctuation d"échantillonnageConstruction d"une carte de contrôle ...j1j2j365 m1=63,01 mg
s1=0.0009 mg
n1=5 m2=62,997 mg
s2=0.0012 mg
n2=5m365=63,003 mg
s365=0.0018 mg
n 365=52009
J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
8Contrôle StatistiqueCarte de Contrôle
EstimationPropriétés
Fluctuation d"échantillonnageConstruction d"une carte de contrôle in="moyenne des poids des comprimés, n=5",add=TRUE)63 mg 63,03 mg
Si modification de la machine de fabrication (usure ...) ?comprimés plus lourds en moyenneLa plupart des échantillons
?au-delà de la limite supérieur (seuil d"alerte) causeALEATOIRE
NON ALEATOIRE
2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
92.2 Construction d"une Carte de Contrôle
Contrôle StatistiqueCarte de Contrôle
EstimationPropriétés
Fluctuation d"échantillonnageConstruction d"une carte de contrôleéch.m
6353s53s
cause sous contrôle stat. hors contrôle stat. 2009
J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
10Contrôle StatistiqueCarte de Contrôle
EstimationPropriétés
Fluctuation d"échantillonnageConstruction d"une carte de contrôle • Hypothèses de travail:-Distribution de l"indicateur étudié: poids des comprimé ~>N N N N
(m=63mg; s=0,01 mg) - Processus de fabrication sous contrôle statistique lors de la construction de la carte. • Choix des limites: m?Intervalle de fluctuation à 99,73%Si le processus est
sous contrôle , on n"observera des échantillons extrêmes (moyennes observées très petites ou très grandes) que dans a=0,27% des cas autre choix m?Intervalle de fluctuation à 95% n s3± n s96,1±
2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
11 • Tests statistiques:Placer une moyenne observée sur une carte de contrôle =test de comparaison d"une moyenne observée à une moyenne théorique Risque adépend des limites de la carte de contrôle.• Application clinique:Industrie ?processus a prioricontrôlé (" entrées » maîtrisé)Clinique
?grande variabilité des individus (" entrées » non maîtrisable)(décès de patients malgré des soins optimaux, survie de patients malgré des soins de qualité médiocre...)
Contrôle StatistiqueCarte de Contrôle
EstimationPropriétés
Fluctuation d"échantillonnageConstruction d"une carte de contrôle voir UE MET2 2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
12 entrées maîtriséesVariabilité mesuréeProcessus Industriel
Variabilité du
processus entrées non maîtriséesVariabilité du
processusVariabilité mesurée
Processus Clinique
reflet de la qualité du processusreflet de la qualitédu processus et des entréesContrôle StatistiqueCarte de Contrôle
EstimationPropriétés
Fluctuation d"échantillonnageConstruction d"une carte de contrôle 2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
13Estimation des paramètres des CC
Contrôle StatistiqueCarte de Contrôle
EstimationPropriétés
EstimationsExemple
• Initialement:État du processus inconnu
?réduire la variabilité jusqu"à un état de référence acceptable • Échantillonnage: - ~20 à 25 échantillons de 5 observations - conditions d"échantillonnages notées (ex. t°, matériel utilisé, identité...)3.1 Principe de l"estimation
2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
14Contrôle StatistiqueCarte de Contrôle
EstimationPropriétés
EstimationsExemple
• Estimations: pour k échantillons de même taille n - Estimation de la moyenne m imoyenne de l"échantillon i - Estimation de l"écart-type
siécart-type de l"échantillon i c4paramètre issue d"une loi gamma pour n>25,quotesdbs_dbs14.pdfusesText_20[PDF] exemple cartel exposition
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