Soutenance mémoire
Présentation de la méthodologie Six Sigma et application à Casco
IPPM (Internal Part Per Million)
Dans le secteur industriel, notamment dans le secteur automobile, l’IPPM est habituellement utilisée comme indicateur de mesure de performance qualité du processus. Il est mis sous le processus de production vu que la production doit produire au même temps la qualité et la quantité requises et c’est le système suivi dans le majeur des industries évoluées.
Il mesure le nombre de pièces non-conformes par millions de pièces produites
PPM (Part Per Million)
La PPM client est un indicateur de suivi des résultats externe chez le client pour le suivi de l’évolution de niveau qualité de son fournisseur. Le PPM est l’abréviation de (Part per million), il est calculé comme suit
Diagramme Pareto
Le digramme de Pareto est un outil très simple pour déterminer des priorités, orienter un plan d’action, focaliser les efforts sur les sujets les plus importants.
Les données sont présentées sous forme de colonnes correspondant aux différents types de défauts, classés par ordre décroissant.
Quality Function Deployment
Le QFD est une traduction des attentes du consommateur en spécifications internes à l’entreprise, et cela tout au long de la vie du produit, autrement dit dans la phase R&D , phase industrialisation / mise en place et phase de vente et livraison.
L’outil se présente sous la forme d’une matrice qu’on appelle souvent « maison de la qualité »
Etat de lieu
L’étude de l’existant a été faite à partir de la synthèse des données des indicateurs de la qualité interne et ce durant la période allant de semaine 01 à la semaine 10 pour l’année 2019. Selon les données, on présente dans la figure 2.7 le résultat d’IPPM par ligne et on remarque que la ligne « Singulation » contient le plus nombre de défauts. On présente dans la figure 2.8 le résultat de Scrap cost.On constate donc que le IPPM de la ligne SINGULATION est hors objectif qui est environ de 10570 IPPM, pour cela on se concentre sur cette ligne. La courbe ci-dessous nous montre la tendance d’IPPM durant la semaine 01 à la semaine 10 de l’année 2019. On observe que l’IPPM est nettement supérieur à l’objectif ( figure 2.9).Les résultats IPPM sont insuffisants pour visualiser les défauts, pour cela on a besoin du digramme de Pareto de défaut. Le Pareto (figure 2.10) nous donne une idée assez claire sur les types des défauts détectés dans les lignes SINGULATON.Le faite de savoir les défauts sur lesquels on va se focaliser nous aide à axer les efforts sur les problèmes ou les causes prioritaires par une meilleur analyse selon les besoins de la direction.D’après la règle de Pareto, nous remarquons que 80% des défauts sont focalisés sur PCB avec bavure, PCB avec cuivre & LF déformé donc si nous travaillons sur ces trois défauts on sera sûr qu’on a éradiqué la majorité des problèmes, le projet Six sigma concerne alors ces trois défauts.
Conclusion :
Après avoir défini le système de mesure, l’enregistrement de nos données et l’état de l’existant, nous allons dégager les root-causes en passant par l’analyse des trois défauts les plus majeurs « PCB avec bavure, PCB avec cuivre & LF déformé ».
Phase analyse et amélioration
Etude du défaut « PCB avec Bavure »
Afin de mieux étudier et analyser le sujet nous avons décidé de suivre l’apparition du défaut et sa focalisation : par équipe ou par famille de produit.
Défaut « PCB avec bavure » par famille
On trouve ci-dessous ( tableau 2.3 ) un suivi sur les nombres des PCB avec bavure par famille. Le défaut représente environ 96% de nombre total des défauts dans la famille des produits dont le process d’assemblage en externe (dont c’est le client qui monte le PCB avec les restes des composants).
Analyse approfondie de « PCB avec Bavure »
Il est parfois complexe de savoir les causes réelles et les causes potentielles d’un problème ou d’une anomalie majeure. Pour ce faire, il est intéressant de construire un diagramme causeseffet ou diagramme Ishikawa. On a utilisé ce type de diagramme vu qu’il nous permet de bien poser le problème en sachant les causes pouvant être à l’origine du problème.La construction du diagramme d’Ishikawa est basée sur un travail de toute l’équipe. Il faut appliquer le brainstorming et trouver les causes possibles de problème rencontré. Le classement des causes se fait en 5 grandes familles, les » 5M » : Matières, Milieu, Méthodes, Moyen et Main d’œuvre.Avec l’appui de toute l’équipe on a essayé de développer toutes les origines du défaut. Les résultats sont présentés ci-après, le diagramme d’Ishikawa (figure 2.12) montre les causes relatives au défaut PCB avec bavure.
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Guide du mémoire de fin d’études avec la catégorie La méthodologie Six Sigma |
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Table des matières
Introduction générale
Chapitre 1 : Contexte du Projet & Présentation de l’entreprise
Introduction
1.1. Contexte du Projet
1.1.1. Objectif du projet
1.1.2. Problématique
1.2. Le groupe Casco Automotive
1.2.1. Historique
1.2.2. Secteur d’activité
1.2.3. Casco Tunisie
1.2.3.1. Organigramme de Casco Tunisie
1.2.3.2. Mission générale de chaque structure de Casco Tunisie
1.2.4. Processus de production
1.2.4.1. L’import
1.2.4.2. Sérigraphie
1.2.4.3. Etuvage
1.2.4.4. Pliage
1.2.4.5. Pick & Place
1.2.4.6. Four de soudure
1.2.4.7. Découpage PCB
1.2.4.8. Assemblage & Test électrique
Conclusion
Chapitre 2 : Présentation de la méthodologie Six Sigma et application à Casco
Introduction
2.1. La méthodologie Six Sigma
2.1.1. La démarche de la méthodologie Six Sigma
2.1.1.1 Définir
2.1.1.2 Mesurer
2.1.1.3. Analyser
2.1.1.4. Améliorer
2.1.1.5. Contrôler
2.2. Phase définition
2.2.1. Description du processus
2.2.2. SIPOC
2.2.3. Critical To Quality et indicateurs
2.3. Phase Mesure
2.3.1. Système de mesure
2.3.1.1. Enregistrement des données
2.3.1.2. Validation de collecte des données
2.3.1.3. Collecte des données
2.3.1.4. Saisie des données
2.3.1.4.1. Menu de saisie
2.3.1.4.2. Les fenêtres d’analyses
2.3.2. IPPM (Internal Part Per Million)
2.3.3. PPM (Part Per Million)
2.3.4. Diagramme Pareto
2.3.5. Quality Function Deployment
2.3.6. Etat de lieu
Conclusion
2.4. Phase Analyse et Amélioration
2.4.1. Etudes du défaut PCB avec bavure
2.4.1.1. Défaut PCB avec bavure par équipe
2.4.1.2. Défaut PCB avec bavure par famille
2.4.1.3. Analyse approfondie de PCB avec bavure
2.4.1.4. Vérification des causes potentielles
2.4.1.5. Plan d’action
2.4.2. Etudes du défaut PCB avec cuivre
2.4.3. Etude du défaut LF déformé
2.4.3.1. Défaut LF déformé par équipe
2.4.3.2. Défaut LF déformé par référence
2.4.3.3. Analyse approfondie de LF déformé dans découpage manuel
2.4.3.4. Vérification des causes potentielles
2.4.3.5. Plan d’action
2.5. Phase Contrôle
2.5.3. Suivi étendu des défauts durant S01 à S20
2.5.4. Tendance positive du problème PCB avec bavure
2.5.5. Tendance positive du problème LF déformé
2.5.6. IPPM ligne général
2.5.7. IPPM Unité Autonome de Production
2.5.8. Valeur rebut améliorée
2.6. Phase de contrôle Conclusion
Conclusion générale
Références bibliographiques
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