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Friday, 12 July 2024

Cliquez alors sur le bouton en bas de l'écran. Le logiciel vous présente alors les graphiques suivants: Suite aux calculs précédents, le logiciel va vous permettre de voir différents graphiques permettant de comprendre l'origine des dispersions et la cohérence ou non des mesures entre les opérateurs et les pièces. Puis cliquez sur l'onglet répartition de la variance au-dessus des graphiques: Le logiciel vous présente alors les graphiques suivants: Cliquez alors sur le bouton valeurs: pour revenir au tableau des mesures Ces graphiques ne sont pas disponibles en version d'essai, car ils se basent sur l'historique des R et R sur un moyen et une pièce. Ils nécessitent une base de données. Si vous êtes amenés à réaliser des tests R&R de manière périodique avec le même moyen sur le même type de pièce, vous allez pouvoir suivre l'évolution des résultats. Vous pourrez ainsi voir si vos résultats s'améliorent par exemple suite à une formation des opérateurs ou si au contraire ils se dégradent suite à une dégradation du moyen de contrôle.

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Ensuite vous saisissez le nombre de fois que chaque opérateur doit mesurer chaque pièces (Nb d'essais), le nombre d'opérateur et le nombre de pièces. (Attention pour qu'un test soit valide il faut que le produit Nbre d'opérateurs x Nbre de pièces soit supérieur à 15) Vous pouvez alors saisir les noms des opérateurs: Ensuite en fonction du nombre d'essais, du nombre d'opérateurs et du nombre de pièces, le logiciel dimensionne le tableau de saisie des valeurs, dans lequel vous pouvez alors saisir les valeurs mesurées: Chaque ligne correspond à une pièce, et pour chaque opérateur vous allez retrouver autant de colonne « Mes n° » que le nombre d'essais. Dans ce tableau vont être calculées en automatique par opérateur et par pièce, la moyenne et l'étendue des mesures et par pièce la moyenne et l'étendue tout opérateur confondu. Lorsque vous aurez saisi toutes les valeurs, le logiciel va vous afficher des calculs réalisés en automatique: Vous retrouvez ci-dessus la moyenne générale et l'étendue globale par opérateurs.

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Le but est de vérifier que les étendues de mesures des opérateurs soient contenues dans la limite de contrôle de l'étendue (LSCR). L'analyse graphique montre aussi la répartition des mesures des opérateurs par pièces sur une carte de contrôle qui permet d'un seul coup d'œil d'identifier d'éventuelles mesures aberrantes. Donc désormais, en plus de savoir si nous sommes capables mathématiquement, nous confirmons par l'analyse graphique l'absence d'aberrations, ou inversement dans le cas de mauvais résultats, les graphiques nous permettent d'identifier rapidement le problème, qui peut-être une pièce aberrante par rapport aux autres ou un opérateur avec des résultats complètement différents des autres. Dans le premier cas il faut étudier le processus de fabrication afin d'identifier d'où vient cette pièce aberrante (butée desserrée, outil qui vibre, problème de matière, …), dans le deuxième cas il faut prévoir à nouveau une formation de cette personne à l'utilisation de ce moyen de contrôle.

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Dans cet exemple, la valeur de p est de 0, 974. Par conséquent, Minitab génère un deuxième tableau ANOVA à double entrée qui omet l'interaction dans le modèle final. Utilisez les composantes de la variance (CompVar) pour comparer la variation due à chaque source d'erreur de mesure à la variation totale. Dans ces résultats, la colonne% contribution du tableau Etude de R&R de l'instrumentation montre que la variation par rapport à De pièce à pièce est de 92, 24%. La valeur est nettement supérieure à celle de la R&R de l'instrumentation totale, qui est de 7, 76%. Ainsi, la variation est principalement due aux différences entre les pièces. Utilisez la fonctionnalité Var. de l'étude (%) pour comparer la variation du système de mesure à la variation totale. La valeur R&R de l'instrumentation totale représente 27, 86% de la variation de l'étude. La valeur% contribution de la R&R de l'instrumentation totale peut être acceptable en fonction de l'application. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Mon système de mesure est-il acceptable?.

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Dans notre exemple, la spécification demandée est de 19 ± 4. Vous trouverez ci-dessous le tableau des mesures relevées par l'opérateur. On peut tout de suite remarquer que toutes les mesures ne sont pas identiques. Le processus de mesure a donc une incidence sur la variabilité totale. La carte X trace le pouvoir discriminatoire de l'instrument de mesure, tandis que la carte R permet de décrire l'amplitude de l'erreur de mesure. La carte R montre que le processus est stable ce qui indique que l'opérateur n'a pas de difficultés à utiliser l'instrument de mesure. Voici les cartes de contrôle que nous obtenons: La carte X trace le pouvoir discriminatoire de l'instrument de mesure. Une carte qui aurait un faible pouvoir discriminatoire aurait un tracé qui serait relativement plat puisqu'il ne serait pas capable de rendre visuelles les petites valorisations. Dans ce cadre-là, les limites de surveillance ne seront pas utilisées puisque l'objet de la démarche n'est pas de surveiller la variabilité du process, mais bien de déterminer l'aptitude du processus de mesure.

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