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📚Formation SPC / MSP – Maîtrise Statistique des Processus en Industrie

évaluation en contrôle continu

Programme de stage:

Statistical Process Control (SPC) – Capabilité – Cartes de contrôle – Qualité industrielle – Six Sigma – Lean Manufacturing

1. Introduction Ă  la MSP / SPC

  • DĂ©finition de la MaĂ®trise Statistique des Processus (MSP)
  • Enjeux industriels : qualitĂ©, productivitĂ©, rĂ©duction des coĂ»ts
  • DiffĂ©rence contrĂ´le qualitĂ© vs pilotage process
  • Approche prĂ©ventive vs corrective
  • Positionnement dans les dĂ©marches Lean Manufacturing / Six Sigma / ISO 9001

Les fondamentaux du processus industriel

  • Les 5M (Ishikawa) : Main d’œuvre, MĂ©thode, Machine, Matière, Milieu
  • VariabilitĂ© naturelle vs assignable
  • Notion de process stable et capable

2. Statistiques appliquées à l’industrie

Statistiques descriptives

  • Moyenne, mĂ©diane, Ă©tendue, variance, Ă©cart-type
  • Histogrammes, diagrammes de dispersion
  • Analyse de la distribution des donnĂ©es

Lois statistiques utilisées en SPC

  • Loi normale (Gauss)
  • Loi de Student
  • Lois discrètes (binomiale, Poisson)
  • Analyse de normalitĂ© (test de Shapiro, etc.)

Échantillonnage industriel

  • Taille d’échantillon
  • ReprĂ©sentativitĂ© des donnĂ©es
  • Estimation population vs Ă©chantillon

3. Maîtrise Statistique des Processus (MSP)

  • Principes de la surveillance statistique des procĂ©dĂ©s
  • Notion de processus sous contrĂ´le
  • VariabilitĂ© court terme vs long terme
  • DĂ©tection des dĂ©rives et anomalies

4. Capabilité machine et capabilité processus

Définition et objectifs

  • Aptitude d’un processus Ă  respecter les tolĂ©rances
  • Lien entre capabilitĂ© et satisfaction client

Indicateurs de capabilité

  • Cm / Cmk (capabilitĂ© machine)
  • Cp / Cpk (capabilitĂ© processus)
  • Pp / Ppk (capabilitĂ© globale)

Analyse et interprétation

  • Seuils industriels (1.33 / 1.67 / 2)
  • CapabilitĂ© centrĂ©e vs dĂ©centrĂ©e
  • Impact des dispersions

Cas particuliers

  • Process non normal
  • DĂ©marrage de production / validation machine
  • CapabilitĂ© des moyens de mesure (MSA, R&R)

5. Cartes de contrĂ´le SPC

Cartes pour variables

  • Xbar / R
  • Xbar / S
  • Individuals (I-MR)

Cartes pour attributs

  • p, np, c, u

Mise en œuvre

  • Calcul des limites de contrĂ´le (LSC, LIC)
  • FrĂ©quence d’échantillonnage
  • Conditions de stabilitĂ©

Interprétation

  • Règles de dĂ©tection (Western Electric)
  • Signaux faibles et dĂ©rives
  • Actions correctives et prĂ©ventives

6. Exploitation des résultats SPC

  • Pilotage en temps rĂ©el de la production
  • Prise de dĂ©cision basĂ©e sur donnĂ©es (Data Driven)
  • AmĂ©lioration continue (PDCA, DMAIC)
  • RĂ©duction des rebuts et non-qualitĂ©
  • Optimisation des performances industrielles

7. Applications industrielles concrètes

  • Étude complète de capabilitĂ© (cas rĂ©el)
  • Mise en place d’une carte de contrĂ´le
  • Analyse de dĂ©rives process
  • Simulation d’un atelier de production
  • Exploitation de donnĂ©es rĂ©elles

8. Atelier pratique & mise en situation

✔️ Calcul Cp / Cpk sur cas industriel
✔️ Création de cartes SPC sur Excel
✔️ Analyse de processus dégradé
✔️ Plan d’actions correctives

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