Statistical Process Control (SPC) – Capabilité – Cartes de contrôle – Qualité industrielle – Six Sigma – Lean Manufacturing
1. Introduction Ă la MSP / SPC
- Définition de la Maîtrise Statistique des Processus (MSP)
- Enjeux industriels : qualité, productivité, réduction des coûts
- Différence contrôle qualité vs pilotage process
- Approche préventive vs corrective
- Positionnement dans les démarches Lean Manufacturing / Six Sigma / ISO 9001
Les fondamentaux du processus industriel
- Les 5M (Ishikawa) : Main d’œuvre, Méthode, Machine, Matière, Milieu
- Variabilité naturelle vs assignable
- Notion de process stable et capable
2. Statistiques appliquées à l’industrie
Statistiques descriptives
- Moyenne, médiane, étendue, variance, écart-type
- Histogrammes, diagrammes de dispersion
- Analyse de la distribution des données
Lois statistiques utilisées en SPC
- Loi normale (Gauss)
- Loi de Student
- Lois discrètes (binomiale, Poisson)
- Analyse de normalité (test de Shapiro, etc.)
Échantillonnage industriel
- Taille d’échantillon
- Représentativité des données
- Estimation population vs échantillon
3. Maîtrise Statistique des Processus (MSP)
- Principes de la surveillance statistique des procédés
- Notion de processus sous contrĂ´le
- Variabilité court terme vs long terme
- Détection des dérives et anomalies
4. Capabilité machine et capabilité processus
Définition et objectifs
- Aptitude d’un processus à respecter les tolérances
- Lien entre capabilité et satisfaction client
Indicateurs de capabilité
- Cm / Cmk (capabilité machine)
- Cp / Cpk (capabilité processus)
- Pp / Ppk (capabilité globale)
Analyse et interprétation
- Seuils industriels (1.33 / 1.67 / 2)
- Capabilité centrée vs décentrée
- Impact des dispersions
Cas particuliers
- Process non normal
- Démarrage de production / validation machine
- Capabilité 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)
- Fréquence d’échantillonnage
- Conditions de stabilité
Interprétation
- Règles de détection (Western Electric)
- Signaux faibles et dérives
- Actions correctives et préventives
6. Exploitation des résultats SPC
- Pilotage en temps réel de la production
- Prise de décision basée sur données (Data Driven)
- Amélioration continue (PDCA, DMAIC)
- Réduction des rebuts et non-qualité
- Optimisation des performances industrielles
7. Applications industrielles concrètes
- Étude complète de capabilité (cas réel)
- Mise en place d’une carte de contrôle
- Analyse de dérives process
- Simulation d’un atelier de production
- Exploitation de données réelles
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





