
Définition, contenu et origine
La méthode des Control Charts, également connue sous le nom de cartes de contrôle, est un outil statistique de surveillance et de contrôle des processus. L'objectif est de garantir la stabilité et la performance d'un processus dans le temps. Les cartes de contrôle visualisent les données de processus sous forme de diagrammes et aident à distinguer les variations aléatoires des changements systématiques. L'analyse des données permet de détecter les écarts à un stade précoce et de prendre des mesures avant que des problèmes majeurs ne surviennent. Développées à l'origine par Walter A. Shewhart dans les années 1920, les cartes de contrôle se sont imposées comme un instrument essentiel de la gestion de la qualité. Elles sont utilisées dans le monde entier dans différents secteurs afin d'améliorer le contrôle des processus et de garantir la qualité des produits. L'utilisation de cartes de contrôle favorise une surveillance continue et contribue à réduire les rebuts et les retouches.
Objectifs et avantages
Objectifs : Les cartes de contrôle sont un outil essentiel dans la gestion statistique des processus (SPC). Leur objectif principal est de surveiller la stabilité et la performance du processus et de s'assurer que le processus est contrôlé dans des limites définies. Elles aident à identifier les tendances, les modèles cycliques et les points inhabituels qui peuvent indiquer des problèmes potentiels.
Avantages :
- Détection précoce des erreurs : en identifiant les variations à un stade précoce, les entreprises peuvent prendre des mesures avant qu'elles n'entraînent des problèmes plus importants.
- Optimisation des processus : Permet de surveiller et d'optimiser en permanence les processus de production.
- Amélioration de la qualité : Une application conséquente permet d'obtenir des produits finis améliorés.
- Réduction des coûts : évite les retouches coûteuses et les rebuts grâce à une intervention précoce.
Application et procédure
- Collecte des données : collectez les données du processus de production ou d'une autre activité de l'entreprise.
- Calcul des limites de contrôle : Déterminez les limites de contrôle supérieure et inférieure en vous basant sur les données historiques.
- Création d'un graphique : tracez les données collectées dans un ordre chronologique et marquez les limites de contrôle.
- Surveillance et analyse : observez les points de données par rapport aux limites. Une intervention est nécessaire lorsque les points de données dépassent les limites ou indiquent des tendances.
Exemple d'application
Contexte
Un fabricant d'appareils électroménagers a connu des variations inexpliquées du taux de défaillance de ses machines à café. Ces problèmes ont entraîné une augmentation des demandes de garantie et l'insatisfaction des clients. Afin d'identifier et de contrôler les causes de ces fluctuations, il a été décidé d'utiliser des cartes de contrôle.
Procédure
- Collecte des données : collecte des données de production et des rapports d'erreurs des 12 derniers mois pour les machines à café concernées.
- Calcul des limites de contrôle : Sur la base des données collectées, la moyenne et les écarts-types ont été calculés afin de déterminer les limites de contrôle supérieures et inférieures.
- Création et mise en œuvre des cartes de contrôle : les données de production quotidiennes ont été inscrites sur les cartes de contrôle afin de surveiller les performances du processus et d'identifier rapidement les écarts.
- Analyse et adaptation : des examens réguliers des cartes de contrôle ont mis en évidence des modèles et des tendances qui indiquaient des lignes et des équipes de production spécifiques où les problèmes se produisaient.
Résultat
L'utilisation des cartes de contrôle a permis à l'entreprise d'identifier certaines machines et certaines parties spécifiques de la ligne d'assemblage responsables des problèmes de qualité. Après des ajustements et des réparations appropriés des machines concernées et une meilleure formation du personnel, le taux de défaillance des machines à café a été réduit de 40%. La satisfaction des clients a augmenté en conséquence et les coûts liés aux demandes de garantie ont considérablement diminué.
Références
- Oakland, J. S. (2007). Contrôle statistique des processus. Butterworth-Heinemann.
ChatGPT Quality Management Excellence
Cette méthode a été traitée par
Dr. Prisca Zammaretti
Directrice générale / Responsable du secteur associatif
