6σSix Sigma

Introduction au Six Sigma

F. Bergeret, version 2007

6σ

Ce matériel est la propriété d’IPPON et ne peut être reproduit ou réutilisé à des fins de formation sans autorisation

6σ

2

Objectifs de la formation

Former à la méthode Six Sigma et aux techniques statistiques

• les candidats Green Belt et Black Belt

• Les personnes utilisant le Six Sigma

Pratiquer le Six Sigma par des exercices

Utiliser un logiciel statistique pour analyser des données

6σ

3

Plan de la Formation

Partie 1 : Introduction

Partie 2 : Définition du projet Six Sigma

Partie 3 : Mesure de la performance

Partie 4 : Analyse des causes origines

Partie 5 : Amélioration

Partie 6 : Contrôle de la performance

6σ

44

Introduction

6σ

5

Introduction

Les fondations du Six Sigma

Choix de projets et exemples réels

Revue des méthodologies Six Sigma

6σ

6

Les fondations du Six Sigma

6σ

7

Six Sigma fédérateur

De grands qualiticiens ont posé les fondations du Six Sigma

• Shewhart

• Deming

• Juran

• Taguchi

Six Sigma insiste sur la mesure et les méthodes statistiques

6σ

8

L’apport de Shewhart

Comprendre les variations

• Les phénomènes physiques sont sujets à des variations aléatoires

• Invention du SPC

Méthodologie structurée de résolutionde problème

• Plan / Do / Check / Act

• Encore utilisée de nos jours !

6σ

9

L’apport de Deming

Constance dans l’objectif

Le « statistical thinking »

La qualité n’est pas assurée par

l’inspection et le test

Le rôle du leader en méthodologie

statistique

6σL’apport de Juran

Projet et percée

Définition d’un projet

Le principe de Pareto

Le parcours diagnostic

La conduite du changement

Le contrôle de la performance

10

6σL’apport de Taguchi

La fonction perte

La robustesse et le ratio signal sur bruit

Le développement des produits

Les plans d’expérience

11

6σ

12

Six Sigma : les origines chez Motorola

6σ

13

Six Sigma @ Motorola

Les années 1980• Création en 1986

• Malcolm Baldrige Award en 1988

Les années 1990• Initiative Black Belt en 1991

• Les autres éléments de succès

Le renouveau des années 2000• Digital Six Sigma en 2003

• Le futur

6σ

14

Avant le Six Sigma

1970 : Motorola leader pour les produits sans fils et pour des produits semi-conducteur (devant TI et Intel)

1979 : Entreprises Japonaises dans le semi-conducteur

1979 : Bob Galvin décide de mettre en place un plan de croissance (Sundry : « notre qualité coule »)

6σ

15

Plan en quatre points

Compétitivité

Management participatif (TQM)

Amélioration de la qualité

• But : améliorer par 10 tous les 5 ans (10X)

• Graine du Six Sigma

Centre de formation Motorola

6σ

16

Motorola Management

Institute

Cours de 2 semaines pour les

responsables de production

Objectif des 10X trop ambitieux !

Amélioration du cours pour prendre en

compte le design, les fournisseurs et les

clients

Manque de métrique commune

6σ

17

L’idée de Bill Smith

Le rendez vous avec Bob Galvin

Le programme Design for

Manufacturability

• Six étapes pour Six Sigma

• Design pour Six Sigma

Déployé dans le monde entier

Aide pour atteindre les 10X

6σ

18

Le Malcolm Baldrige Award

Prix qualité très important aux États-

Unis

Reçu par Motorola en 1988

Commentaire d’un auditeur

• Concept du Six Sigma compris partout

dans la compagnie

• Alignement de la culture autour de l’objectif

qualité

6σ

19

Six Sigma Research Institute

Créé en 1990 pour atteindre 6 sigma

Alliance avec IBM, TI, Kodak …

Objectif : grouper ingénieurs et

statisticiens

• Focus sur les causes origines

• Réduction des variabilités

• Initiative Black Belt

6σ

20

L’initiative Black Belt

Équipe menée par Skip Weed

Idée d’origine : expert en amélioration

Reconnaissance Black Belt

• Compétence en statistique

• Compétence en travail d’équipe

• Impact sur le business

6σ

21

Autres éléments de succès

Le concept « Action learning »

Les compétitions « TCS »

Les revues qualité « QSR »

Le rôle de Motorola University

6σ

22

Le renouveau du Six Sigma

Méthodologie d’amélioration

Avoir des résultats rapides mais

conserver la performance à long terme

6σ

23

Principes de leadership

Aligner• Utiliser les critères de performance excellence

• Lier clients, stratégie et procédé

Mobiliser• Donner le pouvoir aux équipes

• Organiser les équipes

Accélérer • Méthodologie « Action learning »

Gouverner• Revoir basé sur des mesures et agir si besoin

6σ

24

Quelques bonnes pratiques

La voix du client

La « balanced scorecard »

Les équipes Six Sigma

Les équipes « Blitz »

6σ

25

Regagner la confiance de

Wall Street …

Affaires Enron, WorldCom …

Trois causes de problèmes

• Dirigeants non éthiques

• Lenteur des autorités de régulation

• Limites des rapports financiers

Application du Six Sigma à Motorola

6σ

26

Un exemple de Six Sigma

Ethique des dirigeants

• Difficile à mesurer pendant les interviews

• Etape Mesure du Six Sigma

– Mise en place de tests d’intégrité pour prévoir

les comportements vis-à-vis de l’éthique

– Mise en place d’une mesure d’évaluation qui

prenne en compte l’éthique

6σ

27

Un exemple de Six Sigma

Lenteur des autorités de régulation

• Recommandation à la SEC de mettre en

place des tableaux de bord

– Visibles par tous

– Volume et résultats d’audits

• Gros potentiel d’amélioration pour le

secteur public

6σ

28

Un exemple de Six Sigma

Limites des rapports financiers• Toute mesure contient des erreurs

• Rapports financiers : hypothèse qu’il n’y a pas d’erreur

– Études récentes : il y a des erreurs

– Pas forcément intentionnelles

Travail humain, complexe

Pas d’automatisation comme dans une usine

• Utiliser les analyses des systèmes de mesure– Évaluer l’erreur

– Entre auditeurs et intrinsèque

6σ

29

Six Sigma chez General Electrics

6σ

30

Six Sigma @ General

Electrics

General Electric : conglomérat américain

Six divisions

• Finance (commercial)

• Santé

• Industrie

• Infrastructure

• Finance (crédit consommation)

• Média

6σ

31

Impulsion du sommet

Jack Welch : « Six Sigma est la plus

importante initiative que GE ait jamais

prise -c'est une partie du code

génétique de notre futur leadership »

Six Sigma partout dans GE

• 70% de projets non production

• Économies estimées à plusieurs milliards

de $

6σ

32

En pratique

Les clients : Six Sigma est lié à la qualité et centré sur les clients

Le procédé : l’amélioration des procédés pour GE et les clients

Les employés• Programme de formation général

• Quatre grands thèmes– Qualité et Six Sigma

– Les équipes

– Les Green, Black et Master Black Belt

– Design pour Six Sigma

6σ

33

Bibliographie générale

Livres

• P. Pande, R. Neuman, R. Cavanagh, The

Six Sigma Way, McGraw Hill, 2000

• M. Barney, T. McCarty, The New Six

Sigma, Motorola University, 2003

• M. Pillet, Six Sigma, comment l’appliquer

Site internet : http://www.isixsigma.com

6σ

343434

Les rôles et le choix d’un projet Six Sigma

6σRôles et choix de projet

Six Sigma Black Belt

Six Sigma Green Belt

Six Sigma Master Black Belt

Critères de choix de projet

35

6σ

36

Six Sigma Black Belt

Black Belt est un titre

• Généralement décerné par chaque entreprise

– Un cursus de formation solide en projets, qualité et

statistique

– Un test réussi suite à la formation

– Des démonstrations d’application du Six Sigma

– Un projet avec un fort gain financier (exemple : 250 k$)

• Quelques organismes délivrent ce titre

Black Belt est aussi une fonction !

6σBlack Belt : l’origine

Idée initiale (Skip Weed, Motorola)

• Mettre ensemble statisticiens et ingénieurs

pour parler le même langage

• Former des agents du changements avec

des connaissances

– En leadership, conduite de projet

– En statistique

Le titre de Black Belt est crée en 1992

37

6σBlack Belt : son rôle

Le rôle du Black Belt est double

• Conduire des projets Six Sigma

• Être une ressource interne Six Sigma

– Consultant interne

En méthodologie

En statistique

– Formateur

– Mentor de futurs Black Belt ou Green Belt

38

6σBlack Belt : un profil type

Ingénieur de formation

• Capacités de leadership

• Fortes connaissances en statistique

– Acquises par de la formation

– Appliquées sur de nombreux cas réels

Statisticien

• Capacités de leadership

• Goût et connaissance de l’ingénierie

39

6σBlack Belt : conseils pratiques

Un engagement de sa hiérarchie

• Objectifs annuels : 30% minimum d’activité

directement liée au Six Sigma

• Revue mensuelle de son activité Six Sigma

• Libérer des ressources Black Belt !

Une personne reconnue

• Par son rôle officiel

• Par ses connaissances …

40

6σ

4141

Six Sigma Green Belt

Green Belt est un titre

• Généralement décerné par chaque entreprise

– Un cursus de formation en projets, qualité et statistique

– Un test réussi suite à la formation

– Des démonstrations d’application du Six Sigma

– Un projet avec un gain financier (exemple : 50 k$)

• Quelques organismes délivrent ce titre

Le Green Belt doit pratiquer le Six Sigma

6σ

42

Six Sigma Green Belt

Le Green Belt

• Spécialiste de son domaine d’expertise

• Connaissances en statistique

• Participe à des projets Six Sigma

Pourquoi l’initiative Green Belt ?

• Pour déployer globalement le Six Sigma dans tous

les services

• Pour supporter les Black Belt sur les projets

Il existe parfois des White Belt

6σGreen Belt : un profil type

Ingénieur ou technicien de formation

• Connaissance du DMAIC

• Connaissances statistiques

– Pour participer aux projets Six Sigma

– Pour utiliser la statistique dans son groupe

Le Green Belt est un Black Belt

potentiel

43

6σ

44

Six Sigma Master Black Belt

Le Master Black Belt

• Dédié à 100% au Six Sigma

• Participe à la définition des objectifs Six Sigma

• Contact direct avec la direction pour le Six Sigma

• Formation, « mentoring » pour les black belt

Définition proche de celle de Deming

• Leader de la méthodologie statistique

• P467, Out of the Crisis

6σSix Sigma Belt : synthèse

45

Durée de l’

apprentissage

Temps

consacré

aux

activités

Six Sigma

Formateur /

Mentor Six

Sigma

% Cible dans

la population

Green Belt 6 mois – 1 an 10% - 30% Oui / Non 5% - 15%

Black Belt 6 mois – 3 ans 30% - 100% Oui / mentor

GB & BB

1% - 3%

Master Black Belt 2 ans - 5 ans 100% Oui / mentor

BB

0.1% (grandes

organisations)

6σ

46

La matrice

urgence/ importance

Importance

Urgence+-

-

+A traiter en

priorité

Y consacrer

assez de temps

A éviter Ne pas y consacrer

tout son temps

Projets Six Sigma

6σCritères d’un projet Six Sigma

Il faut se poser les questions suivantes

• Y a-t’il un écart entre la performance

actuelle et la performance désirée ?

• La cause de cet écart est-elle inconnue ?

• La solution est elle connue ou évidente ?

• Est-on disposé à mettre un project leader à

plus de 30% sur le projet ?

Réponses : oui, oui, non et oui : projet

Six Sigma47

6σ

48

Exemple de projets

Les 10 exemples suivants sont des

projets Six Sigma réels

• Modifiés pour confidentialité

• Dans les domaines suivants

– Électronique

– Défense

– Aéronautique

6σProjet « Suivi prototypes »

Description

• Les prototypes de qualification de nouveaux produits

subissent un ensemble de tests

• Un suivi informatique de ces prototypes doit être mis en

place pour les ingénieurs produit

• Le logiciel de suivi est complexe

• Le logiciel et le sous-traitant sont sélectionnés

• Un projet doit être lancé pour s’assurer de la mise en œuvre

de ce nouveau logiciel dans les temps et selon le cahier des

charges

• Un candidat Green Belt est pressenti comme chef de projet

Est-ce un projet Six Sigma ?

49

6σProjet « Gestion des pièces

test »

Description

• Un processus administratif permet de gérer les pièces qui

servent à tester les produits

• La répartition de ces pièces doit être optimisée entre les

différentes opérations car des pièces sont sous-utilisées

• Un programme est déjà à l’œuvre pour diminuer cette

répartition

– De nombreuses actions sont en cours

– Toutefois, les résultats ne sont pas satisfaisants pour le moment

• Le responsable de ce programme n’est pas motivé pour

suivre le cursus Black Belt

Est-ce un projet Six Sigma ?

50

6σProjet « Rebuts ZYT »

Description

• Le pourcentage de rebuts sur le produit ZYT est de 6%

• Le volume de production de ce produit a été très élevé mais

il y a moins de volume pour le moment

• Le problème date de plusieurs année et est très complexe à

résoudre

• Un candidat Green Belt se propose pour gérer ce projet

comme un projet Six Sigma

Est-ce un projet Six Sigma ?

51

6σProjet « Améliorons le temps

de cycle »

Description

• Le temps de cycle de production d’une usine est supérieur à

l’objectif de 34%

• Ce problème ne nécessite pas d’outil statistique pour être

résolu

• Il est difficile de faire travailler en équipe projet les

responsables de production (équipe 3/8)

• Des solutions sont connues mais pas encore mises en place

et toutes les solutions ne sont pas encore connues

Est-ce un projet Six Sigma ?

52

6σProjet « Technologie N+ »

Description

• Une nouvelle technologie a été introduite il y a un an dans

une unité de fabrication de DVD

• Cette technologie est en production et donne les résultats

attendus

• Aucune méthodologie n’a été utilisée pour cette introduction

• Des plans d’expérience et des tests statistiques ont été

utilisés de manière intensive

• Un candidat Black Belt, responsable de l’introduction

propose de formaliser avec du DMAIC

Est-ce un projet Six Sigma ?

53

6σProjet « Qualité chez Delzo »

54

Description

• Un problème de qualité récurrent est observé depuis des

mois et reporté par un client important

• Il n’y a pas accord entre le fournisseur et le client sur

l’origine du problème (le fournisseur pense que c’est

l’application du client qui est à l’origine du défaut)

• Il n’y a pas de mesure précise ni de définition opérationnelle

du défaut

• La cause est inconnue et semble très difficile à trouver

Est-ce un projet Six Sigma ?

6σProjet « Diminuons les

particules »

55

Description

• Le nombre de particules déposées sur des tranches de

silicium doit être constamment diminué dans le cadre de

l’amélioration continue

• La performance 2006 était bonne et l’objectif de réduction

annuel a été atteint

• Un nouvel objectif de 10% de réduction est donné pour 2007

• Les causes de génération de particules sont loin d’être

toutes connues

• Il y a un green belt dans le groupe de réduction des

particules

Est-ce un projet Six Sigma ?

6σProjet « Non-conformités »

56

Description

• Le nombre de pièces avec une non-conformité est très

important, cela pénalise l’activité de production

• Les causes de non-conformités sont nombreuses et pas

toujours très clairement définies

• Un projet vise à bien définir les causes de non-conformités

et à réduire le nombre de non-conformités

• La responsabilité de la gestion des non-conformités

appartient au service qualité

Est-ce un projet Six Sigma ?

6σProjet « Nouveau logiciel

SPC »

57

Description

• Le choix et la mise en place d’un nouveau logiciel de SPC

dans une usine de fabrication est un projet très lourd

• La décision de changer de logiciel a été prise

• De très nombreux intervenants vont être impliqués dans ce

projet : production, méthodes, procédé, informatique, qualité

• La cause du changement n’est pas très clairement établie :

on parle de standardisation, de mécontentement des

ingénieurs vis-à-vis de l’ancien logiciel …

• Les solutions possibles sont connues : 3 éditeurs de logiciel

SPC se partagent le marché pour ce type d’industrie

Est-ce un projet Six Sigma ?

6σProjet « Réduisons les tests »

58

Description

• Les tests exhaustifs effectués en fin de fabrication sont longs

et coûtent chers pour un fournisseur de pièces mécaniques

• Le client est d’accord pour passer à un échantillonnage si le

pourcentage de pièces bonnes est supérieur à 99%

• Le pourcentage actuel de pièces bonnes est de 70% et il

semble impossible aux équipes techniques d’atteindre cet

objectif (plusieurs études ont échoué sur le sujet)

• Le gain potentiel est double : plus de pièces bonnes et

réduction des tests

• Aucun ingénieur ne veut prendre ce projet et il n’y a pas de

black belt dans l’entreprise

Est-ce un projet Six Sigma ?

6σ

59

Évolution du Six Sigma

1986 : création

par Motorola

1988 : Malcom

Baldridge Award 1991 : Black Belt 2000 : GE et Six Sigma

2007+ : Six Sigma

toujours à l’œuvre !

Six Sigma a plus de 20 ans !

Shewhart, Deming, Juran et

Taguchi : les fondations

6σ

6060

Introduction à la méthode et aux outils

Six Sigma

6σIntroduction à la méthode et

aux outils Six Sigma

Revue de la méthodologie DMAIC

Introduction au logiciel Minitab

61

DEFINE MEASURE ANALYZE IMPROVE CONTROL

6σDMAIC

Inventé par Motorola

Rendu célèbre par GE

• Define : Définir, ajouté par GE

• Measure : Mesurer

• Analyze : Analyser

• Improve : Améliorer

• Control : Maitriser

62

6σDMAIC

63

DEFINE

Quels sont

les objectifs ?

MEASURE

Quelle est notre

performance ?

ANALYZE

Quelle est la

cause origine

du problème ?

IMPROVE

Quelle solution

mettre en place ?

CONTROL

Comment

garantir la

performance ?

6σDefine

Ecoute de la voix du client et de la voix

du business

Cartographie des procédés à améliorer

La charte de l’équipe

Recherche de gains rapides

64

6σLa voix du client

65

Souvent non formalisée

0

5

10

15

20

25

30

% R

ebu

ts.05 .1 .15 .2

Durée coulée (min)

Nécessité de la formaliser

Afin de mesurer les progrès

6σLa voix du business

Plus facile à formaliser que la voix du

client

En général, émise en interne

• « On perd 125 000 $ par mois sur ce

problème »

• « Il faut réduire les coûts de 30% »

Conseil : bien collecter VoC et VoB de

manière indépendante

66

6σVoC et VoB: contradictoires ?

A court terme, c’est possible

• VoB : problèmes de coût, de temps de

cycle, de rendement …

• VoC : problèmes de qualité, internes ou

externes, de fiabilité … et de prix

A long terme, la voix du client est

toujours celle qui prime !

67

6σVoC et VoB: non

contradictoires

68

6σLa voix du client et voix du

business : livrables

Clients clairement identifiés

• Clients externes

• Clients internes

Voix du client formalisée

Voix du business formalisée

Équilibre entre VoC et VoB trouvé lors

de la phase Define

69

6σCartographie des procédés

Deming: « On ne peut améliorer que ce

que l’on voit »

Les cartographies sont importantes

• Permettent une compréhension commune

• Permettre de voir l’étendue du travail à

accomplir, et le périmètre de l’équipe

• Premier pas vers les gains rapides

70

6σCartographie : un exemple

7171

Cartographie : un exemple

Fournisseur pièce P

Fournisseur matière

Remplissage pièce P

Assemblage

Fabrication pièce TFournisseur batterie

Préparation &

Contrôle

Test moteur

Fournisseur moteur

Test batterie

Assemblage Condition Test final

Réception Livraison client

Contrôle entrée

Fournisseur Rebut Rebut

Rebut

6σLa charte de l’équipe

Fondamental pour un projet Six Sigma

Préparée par le chef de projet et revue

par toute l’équipe

Validée par le sponsor

La charte contient

• Nom du projet et description

• Opportunité, objectif et étendue du projet

• Plan prévisionnel et équipe

72

6σUne charte de l’équipe

73

Projet « divisons les défauts par deux »Le projet a pour but de réduire les défauts visuels observés à

l’usine C2 et parfois chez notre client RAZ, afin de réduire nos

rebuts et de diminuer nos retours clients.

L’opportunitéLes défauts visuels sont la cause de 2% de pièces jetées, ce qui

représente un coût de 760 000 $ sur 2005.

De plus, 9 pièces ont été retournées par notre client RAZ sur

2005, ce qui fait des défauts visuels le numéro 2 du pareto des

retours client.

Le coût du projet étant estimé à 200 000 $, le gain net espéré est

de 560 000 $, auquel il faut ajouter une amélioration de la

perception RAZ de notre qualité.

L’objectifLe but du projet est d’atteindre en décembre 2006 un taux moyen

de défauts visuels inférieur à 1%, ce taux sera mesuré sur le

produit T4.

Un objectif supplémentaire est que le nombre de retours client

pour défaut visuel soit inférieur à 3 en 2007.

L’étendueCe projet adresse tous les défauts visuels, tels que définis dans la

procédure P2343, sur tous les produits fabriqués dans l’usine U2.

Le produit T4 servira de vecteur pour le projet mais les

améliorations seront généralisées à tous les produits.

Le projet n’adresse pas les défauts de contamination.

Le planCréation de l’équipe – s 11

Mesure interne du pourcentage de défauts – s 13

Analyse physique et statistique des défauts – s 24

Mise en place des actions d’amélioration sur T4 – s 35

Généralisation, contrôle et clôture – s40

L’équipeFrancis – Leader et Black Belt – 50%

Erik – Qualité et contrôleur – 20%

Jeanne et Josie – Production – 10%

Bernard – Expert en analyse – 20%

Martine et Franck – Procédé – 20%

Gaston – Test – 30%

6σRecherche de gains rapides

Un gain rapide a les caractéristiques

suivantes

• Mis en place en quelques semaines

• Ne permet pas d’atteindre l’objectif

• Souvent obtenu grâce à l’œil neuf …

Y réfléchir dès l’étape Define

Permet une dynamique pour le projet

74

6σUn exemple de gain rapide

75

Fournisseur pièce P

Fournisseur matière

Remplissage pièce P

Assemblage

Fabrication pièce TFournisseur batterie

Préparation &

Contrôle

Test moteur

Fournisseur moteur

Test batterie

Assemblage Condition Test final

Réception Livraison client

Contrôle entrée

Fournisseur Rebut Rebut

RebutÉtape de préparation inutile suite à un

changement des conditions de test, et

contrôle non représentatif …

GAIN RAPIDE :

90 MINUTES PAR JOUR …

6σMeasure

Les indicateurs, les variables

pertinentes

Les définitions opérationnelles

Notions de métrologie

76

6σ

7777

De quoi parle t’on ?

Différences importantes

de mesure …

6σLes indicateurs

Tout projet Six Sigma doit avoir un

indicateur principal

• L’objectif est calculé sur cet indicateur

• Il faut le montrer au début de chaque

réunion !

Des indicateurs secondaires peuvent

exister

78

6σPourquoi un indicateur ?

79

5000

5500

6000

6500

7000

7500

8000

Ste

el S

hip

men

ts

03/0

1/1

98

3

01/0

1/1

98

4

11/0

1/1

98

4

09/0

1/1

98

5

07/0

1/1

98

6

05/0

1/1

98

7

03/0

1/1

98

8

01/0

1/1

98

9

11/0

1/1

98

9

09/0

1/1

99

0

07/0

1/1

99

1

05/0

1/1

99

2

Date

Mean

Std

N

6488.1354

637.52789

96

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

Lag

1.0000

0.6462

0.6436

0.5804

0.4146

0.4967

0.3174

0.3757

0.2783

0.3138

0.3371

0.3216

0.4931

0.2768

0.3324

0.2541

0.1550

0.2667

0.1054

0.1620

0.0929

0.0684

0.0992

0.1134

0.1878

AutoCorr -.8-.6 -.4-.2 0 .2 .4 .6 .8

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

Lag

1.0000

0.6462

0.3882

0.1519

-0.1862

0.2183

-0.1600

0.1578

-0.1483

0.2692

-0.0540

0.2483

0.1787

-0.2974

-0.0795

-0.1152

0.0096

0.0943

0.0171

-0.0315

-0.0159

-0.0735

-0.0391

0.1552

-0.0516

Partial -.8-.6 -.4-.2 0 .2 .4 .6 .8

Time Series Steel Shipments By Date

...

.

.

. .

.

...

...

. .

.. ...

. .... . .

« Cette semaine cela va

beaucoup mieux »

« Il y a une recrudescence

de défauts … »

« Ce projet n’est plus utile »

6σLes indicateurs

L’indicateur principal

• Doit être validé par tous au début

• Permet de mesurer les progrès

• Doit voir les effets des actions rapidement

Les indicateurs secondaires

• En prendre deux maximum

• Permettent de mesurer les effets induits

• Permettent de mesurer les effets retardés

80

6σLes variables pertinentes

81

Objectif stratégique

Y

Variables de sortie de procédé

y1, y2, y3 …

Variables d’entrée

x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7 …

Résultat de nombreuses

variabilités

Moins variables et plus

proches des x

Variables de procédé

6σLes variables pertinentes

Les variables Y dites stratégiques sont

souvent privilégiées

• Objectifs de la direction

• Forte visibilité

Les variables y de « sortie de procédé »

sont des indicateurs pertinents

• Reliées aux variables stratégiques

• Plus précises pour l’analyse statistique

82

6σLes définitions opérationnelles

Exercice (10 minutes)

• Qu’elle est la définition d’une catastrophe

aérienne ? D’un défaut de soudure ?

• Ce dont on parle varie selon sa définition

Une définition opérationnelle

• Donne du sens communicable à un

concept

83

6σLes sommets de 3000 m

84

57, 122, 127, 138, 141 … sommets de plus de 3000 m dans les Pyrénées ?

La réponse dépend de la définition opérationnelle :- Sommets connus et ayant un nom

- Mesurés et confirmés au dessus de 3000 m

- Critère de dénivelé entre 2 sommets principaux (dans les Pyrénées, dans les Alpes …)

P. Quéinnec décompte 127 sommets de plus de 3000 m

6σLes définitions opérationnelles

85

Description des points suivants

• Critère utilisé : le quoi

• Comment la mesure est faite : le comment

• Quantité de données : le combien

Règles d’or

• Avoir un consensus sur la définition

• Vérifier la compréhension commune

6σNotions de métrologie

Métrologie = science de la mesure

• Procédés transactionnels : importance des

définitions opérationnelles

• Procédés industriels : importance de la

métrologie

Mesure imprécise

• Pièces bonnes jetées

• Pièces mauvaises livrées …

86

6σMétrologie : un exemple

87

Valeur Observée = Vraie Valeur + Erreur de Mesure

= +

(Mesure)

L’objectif est d’estimer la précision

(sigma de la mesure)

6σAnalyze

88

Outils méthodologiques

• Pareto, Ishikawa …

• Les 5 pourquoi

• Le est/n’est pas

• La matrice de priorisation

Outils statistiques

• Les intervalles de confiance

• Les tests de comparaison

• Analyse statistique d’une base de données

6σLes 5 pourquoi : un exemple

89

Problème : la pièce ne

fonctionne pas dans

l’application ABS

La tension de sortie à 12 V est au

dessus de la limite

La maintenance

des chambres n’est

pas assez fréquente

La partie analogique

contient une anomalie

Il y a un défaut sous le métal

Pourquoi ?

Pourquoi ?

Pourquoi ?

Pourquoi ?

Pourquoi ?

Le procédé de gravure

génère des particules

Donc

Donc

Donc

Donc

Donc

6σRégression : exemple réel

90

100 paramètres de procédés analysés, un seul significatif : la pression début de ligne

6σ

9191

Outils méthodologiques et

outils statistiques

Les outils méthodologiques du

DMAIC donnent le cadre et la

direction de l’amélioration !

Les outils statistiques sont le

moteur de l’amélioration

6σImprove

Méthodes de créativité

Introduction aux plans d’expérience

Matrice de sélection des solutions

Conduite du changement

Communication

Production pilote

92

Rôle du

champion

6σ

9393

Les 6 chapeaux

Méthode inventée par E. De Bono

Utilisée dans de nombreuses

entreprises

Permet de libérer la créativité

• En faisant jouer des rôles inhabituels

6σExemple de plan d’expérience

94

Term Estimate Std Error t Ratio Prob>|t|

Intercept 15.75 0.75 21.00 0.0303

X1[L1] 1.75 0.75 2.33 0.2578

X2[L1] 1.75 0.75 2.33 0.2578

X3[L1] -0.416667 0.75 -0.56 0.6772

X4[L1] 2.25 0.75 3.00 0.2048

X5[L1] -0.416667 0.75 -0.56 0.6772

X6[L1] -11.58333 0.75 -15.44 0.0412

X7[L1] -0.583333 0.75 -0.78 0.5792

X8[L1] 1.9166667 0.75 2.56 0.2375

X9[L1] 1.0833333 0.75 1.44 0.3855

X10[L1] 2.75 0.75 3.67 0.1695

Ce réglage de la

machine à souder

laser à un effet

significatif sur le

nombre de défauts

6σConduite du changement

L’amélioration est déterminée, il faut la

mettre en place

Changement = résistances

• La conduite du changement est cruciale

• Elle n’est pas facile à mettre en œuvre …

Le champion/manager/sponsor a un

rôle clé à cette étape du projet

95

6σ

9696

Visibilité d’un projet Six Sigma

Visibilité

Temps

Définir

Mesurer

Analyser

AméliorerContrôler

Il faut redonner

de la visibilité au

projet

6σLa production pilote

Objectif : mettre en place l’amélioration

sur une échelle réduite

• Pour confirmer les gains

• Pour s’assurer que des effets induits

n’apparaissent pas

• Pour assurer un changement « en

douceur »

Conseil : toujours une production pilote

97

6σ

9898

Control

Analyse des Modes de Défaillances et

de leur Criticité (AMDEC)

Plan de contrôle

Maîtrise Statistique des Procédés

(SPC/MSP)

6σAMDEC

Nouveau procédé : AMDEC à faire

DMAIC : Procédé optimisé

L’AMDEC peut être utilisée à plusieurs

étapes du DMAIC

• Measure : AMDEC de tri

• Analyze/Improve : AMDEC d’analyse

• Control : AMDEC à mettre à jour

99

6σPlan de contrôle

Plan de contrôle : description exhaustive de tous les contrôles

Il doit contenir

• Toutes les étapes de procédé

• Les limites de spécification

• Les moyens de contrôle et leur capabilité

• La fréquence de contrôle

• La réaction en cas de problème

100

6σLa MSP

Outil clé de la prévention

• MSP : Maîtrise Statistique des Procédés

• SPC : Statistical Process Control

Inventé par W. Shewhart

• Début du 20-ème siècle

• Largement répandue dans l’industrie

• Reste à être étendue aux services

101

6σAvantages de la MSP

Ces points sont ils « anormaux » ?

102

6σ

103

Avantages de la MSP

Les limites de contrôle permettent de réagir

seulement en cas de hors contrôle statistique

Variations

normales du

procédé

6σConclusion : DMAIC

DMAIC est une méthode structurée

• Qui insiste sur le client et le business

• Qui est basée sur la mesure

• Qui utilise des outils méthodologiques et

statistiques pour analyser les problèmes

• Qui utilise des outils de créativité et la

conduite du changement pour améliorer

• Qui contrôle la performance acquise

104

6σ

105105105

Introduction à la méthode et aux outils

Six Sigma : le logiciel Minitab

6σ

106106

Annexe : Six Sigma en Six Slides

6σLes fondations du Six Sigma

Shewhart

• les fondements du SPC

Deming

• La pensée statistique et les variations

Juran

• Les projets et la percée

Taguchi

• La robustesse et les plans d’expérience

Motorola et General Electrics

• L’invention et la généralisation

107

0

10

20

30

40

Cou

nt

P3

P9

P1

P14

A

P6

P14 P2

P15

Part

0

25

50

75

100

Cum

Per

cent

0

10

20

30

40

50

Per

te

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3

Caractéristique

6σ

108

Résumé de Define

Critères de choix d’un projet Six Sigma• Mettre en avant les gains financiers

La voix du client• Collecter et mesurer les exigences

La charte de l’équipe• Doit être connue de tous

Les cartographies du procédé• Indispensable pour une vision globale

Les gains rapides• Dynamique de succès pour l’équipe

€

Projet Opportunité

Objectif Étendue

Plan Équipe

6σ

109

Résumé de Measure La mesure est critique

• Sans mesure, pas de progrès !

De quoi parle t’on ?

• Les définitions opérationnelles

La mesure est-elle fiable ?

• Problèmes de capabilité de mesure

Choisir les bonnes variables y

• Proches du procédé à améliorer

Mesure de la performance et normalité

0

2

4

6

8

0 10 20

« Quoi, comment,

combien »

x

Yy

6σRésumé de Analyze

Outils méthodologiques

• Les 5 pourquoi

• Le est – n’est pas

• La matrice de priorisation

Outils statistiques

• Les intervalles de confiance

• Les tests de comparaison

• L’analyse d’une base de données

110

Problème

Cause

Cause

origine

Cause

CausePourquoi ?

Pourquoi ?

Pourquoi ?

Cause

CAUSES Est N’est

pas

À Investiguer

X

ns

Xt 0

......

6σ

111

Résumé de Improve

Trouver des solutions concrètes• Techniques de créativité

• Plans d’expérience

Choix des solutions• Matrice de sélection

La communication est importante• Pour faire passer le changement

Mise en place progressive• Plan de production pilote

• Taille de l’échantillon

40

50

60

70

80

90

Y

50.5

±16

.80

873

off

on

off

Dynamo

dow

n

up

down

Seat

hard

so

ft

hard

Tires

low

me

d

low

Gear

off

on

off

Raincoat

no

ye

s

no

Brkfast

Solution Coût Temps Efficacité

6σRésumé de Control

L’AMDEC

• Prévenir les risques du procédé

Le plan de contrôle

• Description exhaustive des

contrôles et des réactions

La MSP

• Réagir à tout hors-contrôle

112

Etap

e

Sévé

rité

Prob

abilit

é

Déte

ctio

n

IPR

ou

RPN

Atten

te de

la

proc

hain

e

rame

10 1 8 80

Etape Mesure Fréquence Carte

Épi Résist 1/lot Xbar/R

Épi épaiss 1/lot X

…