JMP Background

Ingénierie de la qualité, fiabilité
et Six Sigma avec JMP®

La recherche d'une qualité optimale va de pair avec des efforts constants d'apprentissage et d'amélioration. L'utilisation systématique des données pour parvenir à des méthodes de travail plus efficaces – et réduire les coûts, rebuts et délais associés – est un gage d'amélioration des processus, produits, services et niveaux de performances d'une entreprise. JMP offre des fonctionnalités complètes et de pointe qui vous aident à valoriser et à protéger votre marque, à réduire les délais de commercialisation et les coûts de garantie, et à proposer des produits et services à même de satisfaire, voire dépasser les attentes de vos clients.

Procédés et Qualité

Le logiciel qui vous permettra de réaliser votre programme de qualité doit intégrer un grand nombre de techniques statistiques et graphiques, tout en étant simple d'emploi. JMP propose des fonctions hors du commun (plan d'expériences de deuxième génération, maîtrise interactive des procédés, analyse de capabilité, analyses et rapports prédictifs) qui vous aideront à identifier les problèmes émergents et leur cause principale pour les contenir et les résoudre avant qu'ils n'impactent les clients.

Fiabilité

Dans l'industrie manufacturière, la fiabilité du produit joue un rôle crucial dans la réussite des entreprises. Un produit qui fonctionne comme prévu tout au long de son cycle de vie est le gage de clients satisfaits qui restent fidèles à la marque et la recommandent à d'autres. Les outils de fiabilité de JMP vous aident à prévenir les défaillances et améliorer la qualité des garanties. En vous permettant d'identifier des tendances et valeurs aberrantes dans vos données, JMP vous aide à repérer les défauts des matériaux ou des procédés et les vulnérabilités dès le stade de la conception, puis à trouver des solutions.

Six Sigma

Visual Six Sigma est la suite logique des programmes d'amélioration des processus et des produits orientés données. En réorganisant et en favorisant l'utilisation des outils Six Sigma classiques, cette méthodologie les rend plus efficaces en situation réelle. JMP permet d'identifier les problèmes et les possibilités d'amélioration, de trouver des solutions et de communiquer les résultats – le tout visuellement.

Procédés et Qualité

Maîtrise statistique des procédés

JMP propose une multitude d'options de représentation graphique de la maîtrise statistique des procédés (MSP) qui permettent de séparer efficacement les causes courantes des causes spéciales et vous aident dans l'analyse de vos procédés : examen des problèmes, conditions hors de contrôle et surveillance continue de la stabilité.

Les plates-formes de carte de contrôle offrent de nombreuses fonctions, comme l'ajout de phases, de variables de blocking et de règles d'alerte modulables. Ces plates-formes proposent une représentation graphique des facteurs continus et discrets et des événements rares. Le Générateur de carte de contrôle permet de créer des cartes de contrôle de manière interactive selon un processus de type « glisser-déposer », puis d'explorer différents types de graphiques et approches de subdivision pour partitionner les sources de variation et déterminer la meilleure stratégie de contrôle. Il peut également générer les cartes nécessaires si les sources de variation aléatoire sont multiples. Grâce à son interactivité, le Générateur de carte de contrôle vous permet d'évaluer les performances selon des perspectives impossibles à reproduire avec les cartes de contrôle statiques.

Procédés et Qualité

Systèmes de mesure et variabilité

L'évaluation des processus de mesure (EMP, Evaluate Measurement Process) est une nouvelle technique d'analyse des systèmes de mesure basée sur des cartes de comportement des processus. L'analyse des systèmes de mesure a pour but de calculer la précision, la cohérence et les biais d'un système de mesure. L'évaluation des processus de mesure permet quant à elle de jauger un système de mesure de manière visuelle et quantitative. Outre l'identification d'un facteur de mérite absolu, l'EMP permet d'observer les effets d'un changement de système de mesure sur la réactivité de votre stratégie de contrôle. Ce processus facilite la classification des systèmes de mesure en évaluant précisément leur efficacité et permet de découvrir comment les améliorations peuvent renforcer – ou non – votre niveau de contrôle.

La plate-forme Analyse des systèmes de mesures de JMP permet en outre de réaliser des études de répétabilité et de reproductibilité plus classiques (également accessibles via la plate-forme Cartes de variabilité de la mesure/de mesure aux attributs). Ces études utilisent les standards établis par l'AIAG pour évaluer la contribution des systèmes de mesure aux variations globales. JMP prend en charge les effets principaux (croisés, imbriqués) ainsi que d'autres modèles pour quantifier précisément les performances de vos systèmes de mesure et identifier les points à améliorer. Vous pouvez ainsi analyser vos processus en toute confiance. Par ailleurs, la plate-forme Cartes de variabilité de la mesure/de mesure aux attributs peut générer des cartes multivariées qui permettent de cerner rapidement les principales sources de variation sans analyse formelle.

Procédés et Qualité

Études de capabilité

JMP offre plusieurs méthodes d'analyse de capabilité. La plate-forme Capabilité permet en effet de comparer la capabilité de nombreuses variables au sein d'un même graphique. Vous repérez rapidement les variables à suivre avec attention et déterminez immédiatement la stratégie d'amélioration nécessaire dans chaque cas (reciblage ou réduction des variations, voire les deux). Les limites de spécification unilatérales et bilatérales sont prises en charge. Ces limites sont enregistrées en tant que propriétés de colonne dans la table JMP et sont donc directement liées aux données qu'elles décrivent. 

La nouvelle plate-forme Capabilité du processus gère les estimations sigma « intra » et « global », qui servent à calculer des indices de capabilité à court et long terme, à savoir respectivement : Cpk et Ppk. Il est possible de définir des distributions spécifiques pour chaque variable de processus, y compris des distributions anormales (Johnson, par exemple) ou des procédures non paramétriques. La fonction Meilleur ajustement permet en outre de laisser le logiciel déterminer le meilleur type d'ajustement de distribution en fonction des données. Des options d'imbrication de sous-groupes sont également proposées.

Procédés et Qualité

Criblage des processus

La plate-forme Criblage des processus permet aux ingénieurs qualité d'analyser rapidement plusieurs milliers de cartes de contrôle et d'identifier les rares facteurs fondamentaux nécessitant une attention immédiate afin de résoudre les problèmes de stabilité des processus et de performances des capabilités. Pour les utilisateurs, il est facile de trier les indicateurs clés dignes d'intérêt, comme les taux d'alarme, le ratio de stabilité, la détection de variation, les dérives et les indices de capabilité. Ils peuvent en outre générer des aperçus et des cartes de contrôle complètes en fonction de variables de sélection pertinentes, d'une analyse de capabilité et des graphiques d'un tableau de bord des performances du processus.

Fiabilité

Distribution de survie

Vous souhaitez connaître la meilleure distribution à appliquer pour établir des prévisions précises sur la fiabilité de vos composants et produits ? JMP évalue automatiquement un large éventail de distributions de fiabilité afin de trouver le meilleur ajustement. Vous pouvez aussi sélectionner manuellement des distributions paramétriques et non paramétriques afin de les comparer. JMP prend en charge toutes ces méthodes via une seule et unique plate-forme d'ajustement conviviale : Distribution de survie. Une fois que vous avez configuré le modèle le plus efficace, les profileurs dynamiques de JMP vous permettent d'estimer les durées de vie de manière interactive, et de déduire les périodes futures par extrapolation. Vous pouvez également utiliser l'onglet Comparer les groupes pour afficher les distributions de survie par groupe sur un même graphique.

Si votre système comporte plusieurs modes de défaillance indépendants, utilisez l'option de cause concurrente de la plate-forme Distribution de survie pour analyser chaque cause séparément. Vous pouvez attribuer des distributions ajustées à chaque mode de défaillance et omettre certaines causes de façon interactive pour évaluer les améliorations potentielles des performances de fiabilité.

La plate-forme Distribution de survie offre par ailleurs des fonctionnalités d'estimation bayésienne, d'ajustement du mélange, d'ajustement du mélange de risques concurrents et d'analyse de sensitivité, ainsi qu'un calculateur de la vie résiduelle moyenne.

Fiabilité

Systèmes réparables

JMP offre plusieurs plates-formes d'analyse des systèmes réparables.

La plate-forme Croissance de fiabilité permet de modéliser la fiabilité d'un système réparable au fil des améliorations apportées à sa conception. Elle prend en charge les modèles Crow-AMSAA et intègre une procédure de détection du point de changement pour déterminer automatiquement à quel moment le modèle de fiabilité a changé, le cas échéant.

La plate-forme Analyse de récurrence analyse les systèmes réparables ou, plus généralement, les études faisant apparaître des événements récurrents. L'analyse intègre le coût par unité et modélise le nombre total de défaillances – ou coût total des réparations – sur la durée. Vous pouvez ajuster et simuler différents modèles paramétriques afin d'en obtenir la fonction cumulée moyenne (MCF).

Pour finir, la plate-forme Prévision de fiabilité vous permet d'utiliser le modèle de fiabilité de votre choix pour prévoir les défaillances futures du produit afin d'en planifier les réparations et les coûts. Ajustez la planification de la production et la durée de garantie : les prévisions et leur degré d'incertitude sont dynamiquement mis à jour.

Fiabilité

Simulation des systèmes réparables (JMP Pro)

JMP propose une nouvelle plate-forme, Simulation des systèmes réparables, qui permet de réaliser des simulations à événements discrets prenant en charge la maintenance traditionnelle de systèmes réparables complexes. Cette plate-forme introduit une représentation graphique novatrice des arrangements de la maintenance ainsi qu'un diagramme de fiabilité, le tout dans un seul et même espace de travail. Elle permet aux utilisateurs d'analyser les temps d'arrêt, la disponibilité et les interruptions non planifiées du système ou d'un de ses composants.

Fiabilité

Régression pour la fiabilité

La plate-forme Ajuster Survie en fonction de X permet de modéliser la relation entre un événement et un facteur choisi. Vous pouvez y spécifier plusieurs transformations – position, position et échelle, Arrhénius, tension, linéaire, log, logit, etc. Les plans d'essai accéléré de durée de vie sont généralement analysés de cette façon, mais s'il existe plusieurs facteurs d'accélération, la plate-forme Ajustement par fonction de survie paramétrique prend en charge des modèles plus complexes et des analyses approfondies.

L'analyse bayésienne est maintenant disponible dans la plate-forme Ajuster Survie en fonction de X, vous permettant d'intégrer les connaissances des études antérieures en rapport avec le projet en cours dans votre analyse, en particulier lorsque les données actuelles sont limitées.

Vous pouvez en outre réaliser des tests de modèles imbriqués à l'aide de graphiques statistiques et de diagnostic de différents modèles (à position et échelle séparées, à position séparée, de régression et sans effet).

L'outil Plan d’essai accéléré de durée de vie, accessible depuis le menu Plan d’expérience de JMP, permet de planifier des études prospectives. Le menu Taille de l'échantillon et puissance du test propose quant à lui des plans de test et de démonstration de fiabilité. La nouvelle plate-forme Dommages cumulés étend les fonctionnalités de JMP de manière à prendre en charge l'essai accéléré de durée de vie. Vous pouvez désormais réaliser des études de contrainte de pas, de plan incliné, sinusoïdale et Piecewise du plan incliné.

Fiabilité

Dégradation

Avec la plate-forme Dégradation de JMP, analysez les données de dégradation d'un produit dans le temps pour anticiper la qualité du produit et limiter les risques. Utilisez la plate-forme Dégradation de JMP afin de tirer parti des données collectées pour anticiper les performances de vos produits ou composants avant qu'ils ne deviennent inefficaces (défaillance passagère) ou totalement défectueux (pannes sérieuses).

Dégradation destructrice

Il peut parfois être nécessaire de détruire un produit pour mesurer l'une de ses caractéristiques. Par exemple, une contrainte peut être appliquée à un produit jusqu'à ce qu'il se casse afin de déterminer sa résistance à la rupture. La nouvelle plate-forme Dégradation destructrice destinée aux études de fiabilité gère ce genre d'analyse. Elle inclut une bibliothèque de modèles avec des représentations visuelles de nombreux modèles, transformations et distributions de données standard. Elle offre également des fonctions de comparaison de modèles, de répartition et de profilage de quantile. William Q. Meeker, spécialiste de la fiabilité à l'Iowa State University, estime que la nouvelle plate-forme JMP « va considérablement simplifier l'analyse des données de dégradation destructive. »

Fiabilité

Diagramme de fiabilité (JMP Pro)

La plate-forme Diagramme de fiabilité présente la relation entre les composants indispensables au bon fonctionnement de votre système sous forme graphique. Un diagramme de fiabilité (également appelé diagramme de dépendance) illustre la manière dont la fiabilité des composants contribue au succès ou à l'échec d'un système complexe. Si vous attribuez des distributions de fiabilité aux composants, la plate-forme peut calculer la fiabilité globale du système en déterminant les performances escomptées d'après celles de ses composants.

La plate-forme Diagramme de fiabilité permet de concevoir un système et de consolider les points faibles d'un système existant. Vous pouvez créer des diagrammes de flux et les enregistrer dans une bibliothèque, puis copier-coller les éléments et plans de la bibliothèque pour créer des modèles de plan système. Vous pouvez réaliser des analyses de simulation en passant les plans en revue et en comparant les graphiques dans plusieurs configurations. Vous pouvez en outre identifier les points qui se prêtent le mieux à l'ajout de redondance afin de réduire la probabilité de défaillance d'un système.

Six Sigma

Sources de variation

Six Sigma permet essentiellement de gérer les variations par rapport aux exigences. Vous pouvez utiliser les nombreux affichages graphiques de JMP séparément ou simultanément, afin d'évaluer dynamiquement la structure de vos données. Vous voyez ainsi apparaître les principales sources de variation pouvant présenter une importance réelle plutôt qu'une simple signification statistique. Cette visualisation dynamique vous permet d'aller plus loin qu'avec de simples graphiques statiques. Très utile en toute situation, elle est indispensable lorsque les données deviennent plus complexes de par le nombre croissant de lignes et de colonnes.

Six Sigma

Identifier les facteurs clés

Même en présence de données hautement dimensionnelles, l'utilisation idoine de la visualisation dynamique et votre compréhension des données révèleront souvent un sous-ensemble de facteurs X qui, seuls ou combinés, sont réellement déterminants pour les résultats (les facteurs Y) qui vous intéressent. Cependant, lorsque cette approche n'apporte pas grand-chose ou que les variables à manipuler sont trop nombreuses, JMP fournit de puissantes méthodes statistiques capables de réduire la dimensionnalité tout en préservant l'information. Les plates-formes telles que Partition, Classification et Analyse discriminante utilisées dans le but de découvrir des relations parviennent très souvent à isoler les facteurs X déterminants. Ces derniers peuvent ensuite être utilisés dans des modélisations statistiques plus abouties s'ils s'avèrent significatifs et utiles.

Six Sigma

Créer un consensus

La collecte et la manipulation de données sont toujours coûteuses et fastidieuses. À moins de réutiliser effectivement vos découvertes pour prendre des décisions et passer à l'action, ces activités, loin de créer de la valeur, sont contre-productives. L'un des éléments clés de ce processus réside dans la communication des découvertes à une communauté plus large de parties prenantes. Par ailleurs, dans la mesure où la plupart des situations réelles impliquent des arbitrages et des compromis, il faudra généralement créer un consensus et pas seulement communiquer. Les profileurs et les simulateurs de JMP sont précisément conçus pour permettre aux équipes d'évaluer rapidement les conclusions et d'explorer les scénarios de simulation sur la base de leurs connaissances afin de compléter les informations contenues dans les données – le tout sans se laisser submerger par les aspects techniques de la modélisation.

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