Fréquemment perçus comme complexes, les outils statistiques sont aujourd’hui peu utilisés dans les méthodes d’amélioration de la performance. Ils permettent pourtant d’accroître fortement les résultats
L’efficacité et l’efficience d’un processus dépendent de plusieurs facteurs. Après les avoir identifié, seuls les outils statistiques permettent de manière chiffrée (et donc précise):
- d’évaluer leur niveau d’influence
- de déterminer le niveau de performance optimal du processus pouvant être atteint (calcul de capabilité). D'une part avec les ressources actuelles et, d'autre part, avec de nouvelles ressources.
- d’adapter les paramètres de chaque facteur pour atteindre la performance optimale
- de comparer deux situations de fonctionnement
- de maîtriser dans le temps la stabilité des facteurs (via des cartes de contrôle…)
- d’adapter les plans d’échantillonnage aux risques clients (courbe d’efficacité)
EXEMPLES :
1. Entreprise de panification dont l'objectif est de réduire le surpoids de chacune des références produits
Les capabilités court terme et long terme du procédé de fabrication ont été calculées afin d’évaluer la variabilité aléatoire et la variabilité contrôlable.
La mise en place de cartes de contrôle a permis de réduire la variabilité et par conséquent, d’abaisser les cibles (exemple ci-contre).
Le gain estimé est supérieur à 90k€, ce qui représente une augmentation du résultat net d’exploitation de plus de 13%.
2. Enterprise de fabrication de pièces plastiques dont l'objectif est d'augmenter le taux de produits conformes
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La mise en place de plans d'expériences (tableau ci-contre) a permis d'identifier les deux facteurs les plus influents sue la variable étudiée (nature de la colle et température). Des expériences complémentaires ont permis de modéliser les taux de produits conformes en fonction des valeurs des deux facteurs retenus (schéma ci-dessous). Le gain estimé est supérieur à 110 k€ soit plus de 7% d'augmentation du résultat net d'exploitation. |
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3. Entreprise de fabrication d'emballages dont l'objectif est de réduire le pourcentage de lots refusés par les clients
L'ojet était de définir puis de déployer un plan d'échantillonage afin de controler l'étanchéité des lots d'emballages. le risque encadré contractuellement avec les clients corespondait à une probabilité de 10% d'accepter un lot dont le taux de deffectueux était de 1.7%.
A partir de ces données, plusieurs mdèles de probabilité ont été testés. Le plus représentatif a été mis en place (courbe ci contre), il correspond à un plan d'échantillonage à deux classes, caractérisés par les parmèrtres suivants :
- taille de l'achantillon : 300 unités
- nombre d'unités deffectueuses par lot : 2 maximum
L'entreprise a ainsi optimiser les plans d'échantillonage et réduit les lots refusés.
Il existe potentiellement des possibilités d'amélioration dans tout processus n'ayant pas fait l'obet d'études chiffrées. QUALEADER utilise et développe des outils statistiques dont les applications terrains sont aisées et efficaces.
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Facteurs
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colle |
température |
humidité |
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Exp 1 |
-1 |
-1 |
-1 |
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Exp 2 |
1 |
-1 |
-1 |
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Exp 3 |
-1 |
1 |
-1 |
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Exp 4 |
1 |
1 |
-1 |
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Exp 5 |
-1 |
-1 |
1 |
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Exp 6 |
1 |
-1 |
1 |
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Exp 7 |
-1 |
1 |
1 |
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Exp 8 |
1 |
1 |
1 |
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