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Qu’est-ce que le R&R ?

R&R, répétabilité, reproductibilité, CMC, … qu’est-ce que c’est ?

La méthode 5M

L’une des bases théoriques (… et pratiques) du SPC est ce que l’on appelle classiquement les 5M. Ce sont les 5 causes principales de variabilité d’un procédé de fabrication, à savoir :

  • machine ;
  • main d’œuvre (opérateur) ;
  • milieu (environnement) ;
  • matière ;
  • méthodes.

On peut ajouter un 6e M (Management), qui prend également sa part dans les causes de variabilité d’un procédé, mais quid du 7e M : la mesure ?

La mesure n’est pas une cause de variabilté du procédé. Il est totalement incorrect (et absurde au sens mathématique et statistique) d’inclure une dispersion ou une précision de mesure dans un calcul SPC ou une décision de conformité d’une pièce.

 

Quel est le principe de l’étude R&R ?

Il faut d’abord déterminer si le procédé de mesures est apte ou non.

Un appareil de mesure, et plus globalement un procédé de mesures (soumis également aux 5M) disperse et procure une incertitude de mesure. Il faut mener une étude préalable de R&R (Répétabilité & Reproductibilité ; vocabulaire plutôt anglo-saxon) ou de CMC (Capabilité des Moyens de Contrôle ; vocabulaire plutôt européen) pour déterminer si l’incertitude et la variabilité de la mesure est compatible avec la tolérance et la variabilité du procédé.

Si elle est compatible, le procédé de mesure est déclaré apte, et les mesures indiquées doivent être traitées comme telles.

Sinon, il faut améliorer son procédé de mesures. En tout état de fait, on ne prend plus jamais en compte une incertitude de mesure dans une étude SPC une fois l’étude R&R réalisée !

Comment se déroule une étude R&R ?

Une étude de R&R (ou de CMC) se déroule de la manière suivante : plusieurs opérateurs (2 ou 3) mesurent plusieurs fois (2 ou 3 fois) un certain nombre de pièces (10 dans l’idéal). L’ordre des mesures est aléatoire, et on essaie de sélectionner les pièces pour qu’elles couvrent l’intégralité de l’intervalle de tolérance.

Quelles informations tirer d’une étude R&R ?

Cette étude permet d’obtenir des informations sur :

  • La répétabilité : dispersion de l’opérateur mesurant la même pièce
  • La reproductibilité : dispersion entre les opérateurs mesurant la même pièce
  • L’interaction (étude ANOVA / ANAVAR) entre les pièces et l’opérateur

On conclut en fonction d’un indicateur final (GRR pour étude R&R, Cpc pour étude CMC) sur l’adaptation du procédé de mesure par rapport à la caractéristique mesurée.

Ainsi, le procédé peut être :

  •  accepté
  •  toléré (sous condition financière ou technologique)
  •  inacceptable

 

A propose de mesure…

Si on ne parle que du moyen de mesure, le même instrument peut être accepté pour mesurer une caractéristique dans certaines conditions avec un certain IT, et refusé pour une autre caractéristique !

Les études classiques n’étudient que la répétabilité / reproductibilité (on mesure plusieurs fois la même pièce dans certaines conditions, et on vérifie qu’on obtient la même mesure). On ne parle donc pas ici de justesse : la mesure est-elle bonne ?

Seule la norme CNOMO introduit des indicateurs de justesse, en comparant les valeurs obtenues lors de l’étude aux valeurs « vraies » des pièces. Cette étude est plus lourde à mettre en œuvre : elle nécessite des pièces étalons, et se pose de facto le problème des « valeurs vraies », c’est-à-dire des mesures obtenues par un laboratoire de métrologie.

Le logiciel Qual@xy SPC d’Infodream est capable de calculer :

  • les indicateurs R&R conformes au MSA (Measurement System Analysis)
  • les indicateurs CMC (développés par CNOMO) avec l’indicateur Cpc introduit par Maurice Pillet.

Pour les méthodes avancées de calcul d’interaction, nous utilisons l’ANOVA (Analyse Of Variance du MSA) et sa variante ANAVAR (Analyse de la Variance) de Maurice Pillet également.

Remarque : le seul cas où la résolution de l’instrument de mesure doit être pris en compte pour une étude SPC est le dessin mathématique de l’histogramme de distribution. Dans ce cas, l’intervalle de classes doit alors être égal à un multiple de cette résolution (pour éviter les « trous » ou les classes sur ou sous-représentées).

Il s’agit en effet d’éviter une mauvaise construction mathématique de l’histogramme. Et pas de corriger ou de « tempérer » des valeurs à partir d’une mesure. Qual@xy SPC gère cette résolution au niveau des caractéristiques de gamme, ce qui permet d’obtenir des histogrammes conformes à la norme.

Frédéric Henrionnet
CT Infodream

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