MSP METHODES STATISTIQUES DES PROCEDES -oOo- MARDI 12 AVRIL 2005 17 H – 19 H

1. MSP METHODES STATISTIQUES DES PROCEDES -oOo- MARDI 12 AVRIL 2005 17 H – 19 H

2. Préparé par Michel HUCKERT DIRECTION QUALITE AIRBUS France MSP – METHODES STATISTIQUES DES PROCEDES 12 Avril 2005

3. M S P LA QUALITE A UN FONDEMENT BINAIRE : ERREUR OU PAS ERREUR LA QUALITE D’UN PROCESSUS EST FONDEE SUR LA NOTION DE DISPERSION LE MOYEN DE LA MESURER ET DE LA MAITRISER DANS LE TEMPS C’EST LE SPC « STATISCAL PROCESS CONTROL » OU LA MSP MAITRISE STATISTIQUE DES PROCESSUS ET / OU DES PROCEDES QUI PERMETTENT D’AGIR SUR LES PARAMETRES INFLUENTS AVANT DE PRODUIRE DES NON CONFORMITES

4. M S P 1 - Pourquoi la MSP ? • Définition : Méthode visant à l’étude et à la maîtrise de la dispersion des résultats dans un processus.Elle permet d’assurer la stabilité du procédé et la détection devariations afin d’appliquer les actions correctives avant qu’elles ne produisent des défauts. • Pour un procédé : • Le rendre stable, et anticiper ses dérives • Suivre ses variations • Le rendre apte à produire selon les spécifications • Optimiser la maintenance • Améliorer les performances • Supprimer les retouches et rebuts • Exemple de dérives : DECENTRAGE • Déréglage du procédé TENDANCE • Usure des composants de la machine DISPERSION « REGULIERE » • Cotation trop « serrée » • Il faut revoir les tolérances avec le bureau d’étude. DISPERSION « IRREGULIERE » • Le procédé n’est pas maîtrisé • Il faut analyser avec les méthodes classiques (plan d’expériences, ISHIKAWA, ….) • Éviter les dérives de processus • Réduire les coûts de non-qualité • Améliorer la productivité • Optimiser les mesures

5. M S P 3 - Méthode Phase 1 : Définition Phase 2 : Mesure Phase 3 : Analyse Phase 4 : Amélioration Phase 5 : Suivi Définition de l’étude Collecte des données Analyse et constat non Procédé en anomalie oui Durée entre 2 mois et 8 mois Processus sous-contrôle Recherche des causes avec les acteurs du processus Cartes de contrôle Propositions d’actions correctives Mise sous surveillance Contrôle de l’efficacité des actions correctives Fin du processus

6. M S P 2 - État des lieux

7. Presenté par Delerue Jérémy Correspondant MSP St Éloi CoE Pylon and Nacelles Déploiement de la MSP à St Éloi

8. Qu’est-ce que la MSP ? ! Centralised Data VAO Team Leader & Quality survey Measuring machine Action ! To follow Key Characteristics & anticipate process shifts Tracker Laser station Manufacturing Machine

9. Applications de la MSP MSN 001 MSN 002 MSN 003 MSN 004 Mesure = 10,4 Constat = Bon Dépassement Limite : Réglage outillage (-0,1) Valeur mesurée = 10,2 Constat = Bon Mesure = 10,1 Constat = Bon Mesure = 10,3 Constat = Bon ! Tolérance supérieure Limites de contrôle Limites de contrôle Tolérance inférieure

10. Organisation groupe MSP pour Airbus France • MANAGEMENT TEAM • A. FLOURENS • J.L CHARLES • E.LABRANCHE • B. MARGUET • C. RIVAUD Sponsor : A. FLOURENS Co-ordinator : C. RIVAUD Project manager : J. KERAULT Correspondent NZ J. KERAULT Correspondent ME J.N. DEWAS Correspondent NT N. BERTON Correspondent SE J. DELERUE Correspondent FAL 380 D. LORTHOIS Correspondent Other FAL B. MARGUET Actors for each site Le projet devient transnational : Espagnol, Anglais et Allemand depuis peu.

11. Les applications statistiques à St Éloi. • Applications statistiques déjà réalisées manuellement • Suivi des points d’interfaces des mâts

12. Les applications statistiques à St Eloi. • En parallèle, la capabilité des moyens de contrôle est démontrée APTE A MESURER SELON LES SPECIFICATIONS • Applications statistiques déjà réalisées avant l’arrivée de SPC Vision : • Le projet attache moteur A320 (nov 2002 - oct 2003) L’étude a permis une diminution des dérogations, permettant une économie de 40K€/an

13. Preliminary study(project during 2003-2004) Exemple : De-centering Before Variabilities Spec. After Spec MORI SEIKIManufacturing Process • Subject : • Engine ties parts • manufacturing process • improvement. • Problem : • - Variabilities > Specifications • - Average de-centering • 16% of concessions (Z= 2,47) • March/April 03 data • Improvement : • Tooling Modification + Machining program modification (Renishaw measures integration and then adjustment of the finish pass). • Results : • 0 concession after process improvement (Z =6) • More than 40 000 € saved per year.

14. SPC Vision Airbus France a choisi le logiciel SPC vision de Infodream pour le déploiement de la MSP:

15. SPC Vision

16. SPC Vision

17. SPC Vision : Cas « Maîtrisé »

18. SPC Vision : Cas « Décentré »

19. SPC Vision : Cas « Dispersé »

20. Les applications SPC à Venir. • Avantages : • Plus de papier • Image de la photo des mires directement sur tablette PC. • Et bien sûr le traitement statistique des points d’interfaces. Tracker Laser Création des gammes de contrôles sous SPC Bains de traitements chimiques • Avantages : • Surveillance du procédé. • Maîtrise des ajouts de produits chimiques.

21. Applications supplémentaires du logiciel IHM VAO ORACLE BDD Res Mes • VAO • Tableaux guides et relevés

22. Applications du logiciel sur les chaines d’assemblages (assemblage par la mesure). Exploitation Statistique DATABASE SPC SERVER Les mesures sont envoyées avant l’arrivée du tronçon. On gagne du temps de cycle en assemblant au premier coup.

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