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MSP METHODES STATISTIQUES DES PROCEDES -oOo- MAR
DI 12 AVRIL 2005 17 H 19 H
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Préparé par Michel HUCKERT DIRECTION
QUALITE AIRBUS France
MSP METHODES STATISTIQUES DES
PROCEDES 12 Avril 2005
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M S P
LA QUALITE A UN FONDEMENT BINAIRE ERREUR OU
PAS ERREUR LA QUALITE DUN PROCESSUS EST FONDEE
SUR LA NOTION DE DISPERSION LE MOYEN DE LA
MESURER ET DE LA MAITRISER DANS LE TEMPS CEST
LE SPC  STATISCAL PROCESS CONTROL  OU
LA MSP MAITRISE STATISTIQUE DES
PROCESSUS ET / OU DES PROCEDES QUI
PERMETTENT DAGIR SUR LES PARAMETRES
INFLUENTS AVANT DE PRODUIRE DES NON CONFORMITES
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M S P

• 1 - Pourquoi la MSP ?
• Définition
• Méthode visant à létude et à la maîtrise de la
  dispersion des résultats dans un processus. Elle
  permet dassurer la stabilité du procédé et la
  détection de variations afin dappliquer les
  actions correctives avant quelles ne produisent
  des défauts.

• 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
  détude.
• DISPERSION  IRREGULIERE 
• Le procédé nest pas maîtrisé
• Il faut analyser avec les méthodes classiques
  (plan dexpériences, ISHIKAWA, .)

• 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

• Éviter les dérives de processus
• Réduire les coûts de non-qualité
• Améliorer la productivité
• Optimiser les mesures

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M S P 3 - Méthode
Définition de létude
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 dactions correctives
Mise sous surveillance
Contrôle de lefficacité des actions correctives
Fin du processus
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M S P 2 - État des lieux
Mécanique Assemblage Montage
Bases de données Bases de données Très fournies VAO (1.5 million de mesures/an pour une moyenne de 6 pt de mesure/pièce sur 3000 références) MMT (700 000 mesures pour pièce de Classe 1 pour une moyenne de 150 pt de mesure par pièces) Petites bases de données, Cadre 1, cockpit (laser,bras FARO Beaucoup de relevés papier Bases de données importantes Laser, Bras FARO
Support Informatique OUI Très peu OUI
Support Papier OUI OUI mais long à exploiter OUI
Conformité Conformité OK OK OK
Balancement Spatial Balancement Spatial OK
Analyses statistiques Analyses statistiques Pour besoins (très) ponctuels Pas danalyses Pas danalyses
Améliorations par la mesure Améliorations par la mesure Néant Néant Néant
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Déploiement de la MSP à St Éloi
Presenté par Delerue Jérémy Correspondant MSP
St Éloi CoE Pylon and Nacelles
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Quest-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
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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
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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 NT N. BERTON
Correspondent ME J.N. DEWAS
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.
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Les applications statistiques à St Éloi.

• Applications statistiques déjà réalisées
  manuellement
• Suivi des points dinterfaces des mâts

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Les applications statistiques à St Eloi.

• Applications statistiques déjà réalisées avant
  larrivée de SPC Vision
• Le projet attache moteur A320 (nov 2002 - oct
  2003)

Létude a permis une diminution des dérogations,
permettant une économie de 40K/an
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Preliminary study(project during 2003-2004)
MORI SEIKI Manufacturing Process

• Subject
• Engine ties parts
• manufacturing process
• improvement.
• Problem
• - Variabilities gt 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)

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SPC Vision
Airbus France a choisi le logiciel SPC vision de
Infodream pour le déploiement de la MSP
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SPC Vision
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SPC Vision
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SPC Vision Cas  Maîtrisé 
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SPC Vision Cas  Décentré 
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SPC Vision Cas  Dispersé 
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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
  dinterfaces.

Tracker Laser
Création des gammes de contrôles sous SPC
Bains de traitements chimiques

• Avantages
• Surveillance du procédé.
• Maîtrise des ajouts de produits chimiques.

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Applications supplémentaires du logiciel

• VAO

• Tableaux guides et relevés

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Applications du logiciel sur les chaines
dassemblages (assemblage par la mesure).
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