Logiciel Six Sigma

Menez vos projets Lean Six Sigma efficacement

Avec numiqo, vous utilisez l’analyse statistique pour améliorer la qualité et les procédés, identifier les sources de variation et prendre des décisions éclairées.

Clients sélectionnés

numiqo vous aide à mener efficacement vos projets Lean Six Sigma, de l’analyse des systèmes de mesure à la capabilité des procédés, en passant par la MSP et les plans d’expériences. Le logiciel se concentre sur les outils statistiques essentiels dont les équipes qualité ont besoin, sans imposer un lourd logiciel de statistiques de bureau.

Si vous comparez les logiciels Six Sigma avec les outils établis, notre page alternative à Minitab vous donne un aperçu pratique de numiqo pour la MSP, les plans d’expériences, la MSA et la capabilité des procédés.

Un logiciel pour les projets Lean Six Sigma

Les projets Six Sigma reposent sur une amélioration mesurable des procédés. Il vous faut des indicateurs clairs, des analyses fiables et des graphiques compréhensibles. numiqo réunit ces éléments dans un flux de travail en ligne : importer les données, choisir la bonne analyse et interpréter les résultats.

Un appui statistique pour le DMAIC

DMAIC signifie Définir, Mesurer, Analyser, Innover et Contrôler. numiqo prend en charge le travail statistique de chaque phase ; votre équipe fixe les objectifs du projet, attribue les actions et pilote la mise en œuvre.

Ce que « logiciel de management de la qualité » signifie ici

numiqo fournit l’analyse statistique de la qualité : évaluer les mesures, étudier la variation et vérifier la performance des procédés. Ce n’est pas un système complet de management de la qualité (SMQ) pour la gestion documentaire, les audits ou les actions correctives et préventives (CAPA). Le flux de travail décrit ici s’appuie sur des données importées ou collées, et non sur une collecte automatique depuis les équipements de production. Votre équipe peut utiliser les résultats statistiques dans son système qualité et son plan de surveillance existants.

Analyses Six Sigma importantes

Pour les projets Lean Six Sigma classiques, numiqo met à disposition les principaux outils statistiques utilisés en qualité et en amélioration des procédés :

Analyse des systèmes de mesure (Gage R&R)

Vérifiez si votre système de mesure est suffisamment fiable avant d’évaluer les données de procédé. L’analyse des systèmes de mesure montre la répétabilité, la reproductibilité et la part de variation due au processus de mesure.

Analyse de capabilité des procédés

Calculez Cp, Cpk, Pp et Ppk pour évaluer si un procédé peut respecter durablement les limites de spécification. Les histogrammes et les indices de capabilité vous aident à juger rapidement la performance du procédé.

Cartes de contrôle et MSP

Surveillez vos procédés à l’aide de cartes de contrôle et détectez tôt les tendances, les dérives ou les valeurs aberrantes. La MSP vous aide à examiner les mesures collectées au fil du temps.

Plans d’expériences

Planifiez vos essais de façon systématique et identifiez les facteurs qui influencent réellement votre procédé. Les plans factoriels complets, fractionnaires et d’autres plans d’expériences accompagnent la phase Innover du DMAIC.

Simulation de Monte-Carlo

Modélisez l’incertitude à l’aide de distributions d’entrée et d’équations de sortie. La simulation de Monte-Carlo aide les équipes Six Sigma à estimer le risque, les dépassements de limites de spécification, les PPM et la sensibilité lorsque les entrées du procédé varient.

Analyse prédictive

Construisez des modèles d’arbres de décision et de Random Forest pour classer des résultats, estimer des valeurs futures et identifier les variables qui déterminent le comportement du procédé. L’analyse prédictive aide les équipes Six Sigma à passer de l’explication de la variation passée à la prévision des résultats probables.

Analyse de fiabilité et de durée de vie

Pour les projets portant sur les défaillances des produits ou leur durée de vie, utilisez une analyse de Weibull ou des modèles de durée de vie lognormaux et exponentiels. Incluez les produits qui fonctionnent encore à la fin de l’observation et estimez le temps moyen avant défaillance (MTTF), la durée de vie B10 et les probabilités de survie pour comprendre l’évolution de la fiabilité dans le temps.

Exemple pratique : étude du diamètre d’un arbre

Une équipe d’usinage souhaite centrer le diamètre des arbres sur 20,000 mm, avec des limites de spécification de 19,950 et 20,050 mm. Sa question est de savoir si une modification de la vitesse de broche et de l’avance peut rapprocher la moyenne de la cible. Toutes les données ci-dessous sont simulées à des fins d’apprentissage ; ce ne sont pas des résultats de clients. Les réglages machine sont donnés à titre d’illustration et ne constituent pas des recommandations de production.

Utilisez les liens ci-dessous pour charger directement les données simulées dans numiqo et analyser gratuitement les exemples. Sélectionnez ensuite les variables et saisissez les réglages décrits à chaque étape. Conservez l’ordre des lignes fourni et traitez Diameter_mm comme une variable métrique. Les résultats ci-dessous sont arrondis.

1. Vérifier le moyen de mesure

Chargez les 50 mesures simulées du moyen de mesure. Elles représentent un opérateur mesurant à plusieurs reprises une pièce de référence de diamètre connu, 20,000 mm. Dans le calculateur MSA, choisissez Données continues et Croisé, puis sélectionnez uniquement Diameter_mm comme mesure ; laissez les pièces et les opérateurs non sélectionnés pour une étude de Type 1. Réglez référence = 20, intervalle de tolérance = 0,100, variation de l’étude = 6 et pourcentage de la tolérance = 20.

Résultat : moyenne = 20,000254 mm, écart-type = 0,000871 mm, Cg = 3,83 et Cgk = 3,73. Dans cet exercice, la répétabilité et le biais sont faibles par rapport à la tolérance indiquée. Décision suivante : poursuivre l’exemple avec le même opérateur et le même moyen de mesure. Pour une étude en production impliquant plusieurs opérateurs et pièces, évaluez également la reproductibilité par une étude Gage R&R ; ce contrôle de Type 1 ne la couvre pas.

2. Examiner l’état initial dans l’ordre chronologique

Chargez les 40 mesures initiales simulées dans la MSP. Dans le calculateur I-MR, sélectionnez Diameter_mm, utilisez une étendue mobile de 2 et examinez le test des points au-delà de trois écarts-types. Chaque ligne correspond à un arbre successif.

Résultat : la ligne centrale de la carte I est à 20,02196 mm, avec des limites d’environ 19,99132 et 20,05260 mm. La limite supérieure de l’étendue mobile est de 0,03764 mm. Aucun point ne dépasse ces limites. Décision suivante : examinez les autres tests de configuration et l’historique du procédé avant de le considérer comme stable. Réussir ce seul contrôle sur 40 mesures ne prouve pas une stabilité à long terme. Les limites de contrôle décrivent le comportement du procédé ; ce ne sont pas les limites de spécification.

3. Comparer l’état initial aux spécifications

Chargez les mêmes données initiales dans le calculateur de capabilité. Choisissez l’analyse normale, Diameter_mm, LIS = 19,950, LSS = 20,050, cible = 20,000, taille de sous-groupe = 1 et longueur de l’étendue mobile = 2. Cet exercice utilise des mesures normales simulées ; avec des données réelles, vérifiez d’abord la stabilité et l’adéquation de la distribution.

Résultat : Cp = 1,63, Cpk = 0,92 et Ppk = 0,95. Bien que les 40 mesures soient dans les spécifications, la moyenne est assez proche de la limite supérieure pour abaisser nettement le Cpk sous le Cp. Décision suivante : rechercher des réglages qui centrent le procédé, plutôt que de le déclarer satisfaisant à partir du seul nombre de mesures conformes.

4. Tester des réglages candidats avec un plan d’expériences

Chargez l’expérience simulée à 12 essais dans les plans d’expériences. Le plan est un plan factoriel complet à deux facteurs : vitesse de broche à 1000 et 1400 tr/min, avance à 0,10 et 0,20 mm/tr, avec trois essais indépendants par combinaison. Les données sont déjà dans un ordre d’essai randomisé. Pour reproduire la structure du plan dans les plans d’expériences, utilisez deux facteurs numériques à ces niveaux, trois répétitions, sans points centraux ni blocs. Un plan nouvellement randomisé peut présenter un ordre différent ; conservez les réponses fournies associées à leurs réglages d’origine.

Pour l’exemple chargé, ouvrez Analyse, sélectionnez Speed_rpm et Feed_mm_per_rev comme facteurs, Diameter_mm comme réponse, et incluez leur interaction d’ordre deux. Ne sélectionnez pas Run_order comme facteur. Résultat : augmenter la vitesse abaisse la moyenne ajustée de 0,020 mm ; augmenter l’avance l’élève de 0,020 mm. L’interaction ajustée est nulle dans ce jeu de données construit. Le modèle est diamètre = 20,019 - 0,010A + 0,010B mm, où A = (vitesse - 1200)/200 et B = (avance - 0,15)/0,05.

Décision suivante : essayer 1400 tr/min et 0,10 mm/tr lors d’un essai de confirmation : la moyenne prédite est de 19,999 mm, proche de la cible de 20,000 mm. Cette expérience modélise la réponse moyenne ; elle n’établit ni une variation réduite, ni le comportement en dehors des réglages testés.

5. Examiner les mesures ultérieures

Chargez les 40 mesures de confirmation simulées dans la MSP, puis chargez-les dans l’analyse de capabilité. Elles illustrent un échantillon de confirmation distinct, obtenu aux réglages candidats. Répétez les analyses I-MR et de capabilité normale avec les mêmes spécifications et les mêmes réglages d’estimation, en analysant cet échantillon séparément de l’état initial.

Résultat : moyenne = 20,00227 mm, Cpk = 1,74 et Ppk = 1,86. Les limites provisoires de la carte I sont 19,97477 et 20,02976 mm ; la limite supérieure de l’étendue mobile est de 0,03378 mm. Aucun point ne dépasse ces limites. L’échantillon est plus proche de la cible et présente une meilleure capabilité estimée. Décision suivante : collectez des mesures sur plusieurs équipes, lots et états d’usure d’outil avant d’admettre une amélioration durable. Une fois une période de référence stable établie, figez les limites de contrôle pour le suivi ultérieur et convenez de qui investigue un signal ; ne recalculez pas les limites dans le seul but d’absorber une évolution défavorable.

Pour le contexte statistique sur la stabilité et les hypothèses de distribution, consultez le guide du NIST sur la capabilité des procédés.

Pourquoi utiliser numiqo pour le Six Sigma ?

• Démarrage rapide : les analyses sont disponibles directement dans le navigateur et guident l’utilisateur vers le bon résultat statistique.
• Méthodes pertinentes : MSA, capabilité des procédés, cartes de contrôle, tests d’hypothèses, plans d’expériences, simulation de Monte-Carlo et analyse prédictive couvrent les besoins centraux du Lean Six Sigma.
• Protection des données : les calculs statistiques s’exécutent localement dans votre navigateur, sans téléverser votre jeu de données. L’aide IA facultative envoie au serveur IA de numiqo le contenu nécessaire à votre demande.
• Tarifs équitables : numiqo est une solution logicielle Six Sigma économique pour les utilisateurs individuels, les équipes et les organisations.

Si vous souhaitez donner à davantage de collaborateurs l’accès à de véritables statistiques sans le coût par poste de Minitab, numiqo est le bon choix.

Passer efficacement du problème à l’amélioration

Que vous ayez besoin d’une analyse des causes racines, de preuves de capabilité des procédés ou d’une surveillance continue, numiqo vous aide à mener vos projets Lean Six Sigma efficacement et à décider sur la base des données.

Commencez par une analyse : calculer la capabilité d’un procédé, réaliser une analyse du système de mesure, créer une carte de contrôle ou construire un modèle d’analyse prédictive.