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Anne De Frrenne STAT2310 Six SIGMA 2007-2008

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De la qualité au 6σ
Années 80: Qualité totale 6σ chez Motorola (1987) Organisation en Champion, Black Belt, Green Belt Méthode DMAIC Une métrique: Taux de défectueux en unité σ

Anne De Frrenne STAT2310 Six SIGMA 2007-2008

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STAT2310 SIX SIGMA

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Historique
Motorola (1987) Texas Instruments, DEC (1988) IBM (1989)AlliedSignal, Kodak (1994) General Electric (1995) Whirlpool, Bombardier, Polaroid (1996) Sony, Citibank (1997) Paccar-DAF Trucks, Black & Decker (1998) Perlos, American Express (1999) Ford, Lycos (2000)

Anne De Frrenne STAT2310 Six SIGMA 2007-2008

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Une méthode scientifique et pratique pour réaliser des améliorations dans la société
Scientifique: - Approche structurée - Suppose des donnéesquantitatives Pratique: - Se concentre sur les résultats financiers - Orientée vers le client

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STAT2310 SIX SIGMA

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L’objectif
Identifier des processus mal ciblés ou peu capables, les centrer et réduire leur dispersion.
Mal ciblé
.. ..... . . . . . . . . .

Centré, pas capable
. .

Centré, capable
.. .....

Centrer et réduirela dispersion
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La cible

Processus

Besoins Clients

Marketing

R&D

Production

Ventes
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Anne De Frrenne STAT2310 Six SIGMA 2007-2008

STAT2310 SIX SIGMA

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La méthode DMAIC
Définir Mesurer Analyser Innover/Améliorer Contrôler
Sélectionner un projet Rendre le projet concret Etablir la situation actuelle Optimiser leprocédé Vérifier les améliorations

Anne De Frrenne STAT2310 Six SIGMA 2007-2008

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La méthode DMAIC
Définir Mesurer
PROJET PRATIQUE PROJET STATISTIQUE

Contrôler

SOLUTION PERENNE

Améliorer Innover

SOLUTION PRATIQUE

SOLUTION STATISTIQUE

Analyser

NOUVEAU PROJET
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STAT2310 SIX SIGMA

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DEFINIR
Développer unecharte de projet Déterminer le Business case

Représentation à haut niveau du processus

Identifier la Voix du Client

Anne De Frrenne STAT2310 Six SIGMA 2007-2008 autorisation de © Valeocon Management Consulting, 2006 Avec l’aimable

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Identifier les causes potentielles

Réduire les variables à mesurer

MESURER
Vérifier le système de mesure

Développer un plan de collecte desdonnées

Collecter les données

Trouver des indices à partir des données, identifier les tendances
200 100 80 150 Percent Count 60 100 40 50
55

Déterminer la capabilité du processus

Cpk=0.36
UCL=52.95

20

0 C4 Count Percent Cum %

C 90 43.5 43.5

B 67 32.4 75.8

G 20 9.7 85.5 45

50

E 14 6.8 92.3

A 11 5.3 97.6

Other 5 2.4 100.0

0

rendt=86.2% Process Sigma=2.6_ X=45.09

40 LCL=37.22 35 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Anne De Frrenne STAT2310 Six SIGMA 2007-2008 autorisation de © Valeocon Management Consulting, 2006 Avec l’aimable

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STAT2310 SIX SIGMA

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ANALYSER
Analyse du processus

Visualisation des causes
Scatterplot of Y vs X
60

Vérification et quantification des X causes
Discret Continu Discret

55

Chi2Régression logistique

50 Y

45

Y
Continu
6 7 8 9 10 X 11 12 13 14 15

40

Test t Test F ANOVA DOE

Régression

A B 8.4 9.0 9.6 1 0.2 1 0.8 1 1.4 1 2.0 1 2.6

Anne De Frrenne STAT2310 Six SIGMA 2007-2008autorisation de © Valeocon Management Consulting, 2006 Avec l’aimable

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Développer des solutions potentielles

AMELIORER / INNOVER
Tester et vérifier les solutions potentiellesavant Pilote 8.4 9.0 9.6 1 0.2 1 0.8 1 1.4 1 2.0 16 2.

Valeur P 0,007

Sélectionner une/des solution(s)
Process Step/Part Number 1 2 3 4 5 6 7 xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxx xxxxx xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxx xxxxxxxxxx

Réduire les risques
Potential Failure Mode Potential Failure Effects S E V Potential Causes O C C Current Controls D E T RP N

Exécution de la solution...
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