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 CONTRÔLE STATISTIQUE DES PROCÉDÉS (SPC) 

 

Le Contrôle Statistique des Procédés (SPC : Statistical Process Control) est une approche de l’assurance qualité qui utilise des outils statistiques, reposant sur des lois mathématiques.

Cette méthode implique un échantillonnage régulier d’un ensemble d’unités de production, afin d’effectuer des calculs statistiques qui fournissent des informations essentielles sur les performances des processus de fabrication. Cette approche permet ainsi une surveillance et une régulation efficaces des processus, facilitant la détection précoce des défauts potentiels et ainsi la réduction
des rebuts
voir même des rappels de lots qui coûtent chers.

Les entreprises encouragent ainsi une culture d’amélioration continue en cherchant constamment à optimiser leurs processus
de production
, tout en améliorant la qualité globale de leurs produits et en se conformant aux réglementations industrielles et normes de qualité (surveillance et documentation rigoureuses des processus de production).

Cycle de Deming (PDCA) :

Cycle de Deming (PDCA) - Solution de Contrôle Statistique des Procédés industriels (SPC Statistical Process Control - Carte de contrôle , Règle de calcul SPC, Contrôle statistique qualité, Autocontrôl

Le cycle de Deming, également connu sous le nom PDCA (Plan-Do-Check-Act), est une méthode de démarche qualité avec produits une approche par séquence et dont l’objectif est l’amélioration continue des processus ou des produits.

  1. Planifier (Plan) : Définir des objectifs clairs ainsi que les processus nécessaires pour atteindre les résultats souhaités.
  2. Réaliser (Do) : Mettre en œuvre les processus qui ont été définis.
  3. Vérifier (Check) : Surveiller et évaluer les processus ainsi que les résultats.
  4. Agir (Act) : Appliquer des actions pour remédier aux écarts entre les résultats réels et les objectifs initiaux.

FONCTIONNALITÉS MAJEURES

Analyse, Affichage, Alerte, Rapport 

🗸 Calcul des limites de contrôles et des différents indicateurs statistiques : Cp, Cpk, Pp, R, X, …

🗸 Analyses statistiques avancées : asymétrie – Skewness, Arrondi Kurtosis, Tolérance, Inertie du lot, Test de Dixon, cloche de Gauss, etc.

🗸 Configurabilité des règles SPC.

🗸 Affichage ergonomique.

🗸 Disponibilité de différentes cartes de contrôle SPC portant sur l’étendue, l’écart type, la capabilité, etc.

🗸 Contrôle attributs / valeurs.

🗸 Alerte temps sur dérive du processus.

🗸 Rapport qualité SPC.

    Solution de Contrôle Statistique des Procédés (SPC - Statistical process Control) - Cartes de contrôle SPC, Indicateurs qualité, Règles de calcul SPC, Mesure qualité, alerte sur écart qualité
    Schéma du process qualité selon la norme ISO - Norme AFNOR X 06-030, Norme ISO 11462-2 2010, Maîtrise Statistique des Processus, Norme du SPC, Norme du contrôle qualité, Nome qualité ISO

    Conformités aux normes & réglementations 

     

    🗸 AFNOR X 06-030 : Application de la statistique – Guide pour la mise en place de la Maîtrise Statistique des Processus.

    🗸 ISO 11462-2:2010 : Guidelines for implementation of statistical process control (SPC) — Part 2: Catalogue of tools and technique.

    AVANTAGES ET BÉNÉFICES

    OPTIMISATION

    🗸 De la productivité

    🗸 Du processus via la réduction du coût [ISO 11462-1]

    🗸 De la qualité

    RÉDUCTION

    🗸 Des variations autour de la valeur nominale [ISO 11462-1]

    🗸 Des rebuts, pertes

    🗸 Des coûts liés à la non-qualité.

    ANTICIPATION

    🗸 De l’évolution du processus dans le futur [ISO 11462-1]

    🗸 De la capacité de production du processus [ISO 11462-1]

    🗸 Des défauts et donc maintien d’une qualité constante

    VERIFICATION

    🗸 De la conformité du produit [ISO 11462-1] et des lots

    🗸 De la capacité à produire

    🗸 De la qualité des produits

    OBTENTION

    🗸 D’un suivi en temps réel

    🗸 D’une vision globale et synthétique du processus de fabrication

    🗸 D’un ensemble de statistiques permettant d’estimer la qualité des produits et la chaîne de production

    AUTRES SOLUTIONS LOGICIELLES

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