Conception préliminaire de la gamme d’usinage basée sur les indicateurs qualité/cout  la méthode QCCPP

Importance de la performance dans le processus de conception et d’industrialisation

Le besoin de compétitivité impose aujourd’hui plus que jamais de concevoir plus rapidement, mieux et moins cher que les concurrents pour pénétrer un marché de plus en plus dense et complexe. La performance industrielle se décline sur plusieurs niveaux pour fournir des indications d’ordre économique (ex. coût) et technique (ex. qualité et délai) sur les diverses activités qu’elles mettent en œuvre. La notion et les indicateurs de performance sont illustrés d’un point du vue global. Ces indicateurs fournissent des informations importantes pour aider le contrôle à piloter le système de réalisation. Néanmoins, notre préoccupation est la performance du produit qui dessine la finalité des activités du processus de conception et de fabrication.

La notion de la performance

La notion de performance industrielle fût l’objet d’un grand nombre d’études essentiellement dans une optique de pilotage des processus d’entreprise. Dans le projet PETRA, il est préconisé le pilotage des processus de réorganisation des systèmes industriels ou d’entreprise par des indicateurs de performance [PETRA 2009].
Vernadat a également eu recours à l’analyse de la performance industrielle lors de ses travaux sur la modélisation en entreprise. Il a participé à l’élaboration de CIMOSA (Computer Integrated Manufacturing Open System Architecture) [Vernadat 1999], [Panetto 2005]. Dans cette modélisation, la performance industrielle englobe l’organisation, ses compétences et leurs motivations. Ici, le système de pilotage est défini suivant cinq niveaux de décision qui correspondent à la structure de l’organisation du système industriel , ce système est similaire au système de décision dans la méthode GRAI (Graphes à Résultats et Activités Interreliées) illustrée ultérieurement.
Dans ce cadre, plusieurs architectures de référence sont proposées pour la modélisation en entreprise : CIMOSA, ARIS (Architecture des systèmes d’informations intégrés), GRAI/GIM (GRAI Integrated Methodology), PERA (Purdue Enterprise Reference Architecture), GERAM (Generalised Enterprise Reference Architecture and Methodology). La performance industrielle est mesurée d’une part, par l’efficacité du système industriel et d’autre part, par son efficience. Les notions d’efficacité et d’efficience de l’organisation sont définies par : Efficacité (effectiveness) : rapport entre les résultats obtenus et les objectifs fixés, Efficience (efficiency) : rapport entre les résultats obtenus et les ressources utilisées pour les atteindre.

Indicateur de performance

La performance se mesure suivant un certain nombre de critères. Un indicateur de performance (IP) est défini comme une donnée quantifiée qui exprime l’efficacité et/ou l’efficience de tout ou partie d’un système (réel ou simulé), par rapport à une norme, un plan déterminé et accepté dans le cadre d’une stratégie d’entreprise (objectif stratégique) selon l’AFGI (Association Française de Génie Industriel) [Le Dain 1997]. Selon elle, un indicateur de performance est donc concrétisé par le triplet cohérent : objectif, mesure, variable de décision. Ce triplet représente l’approche originale de la méthode ECOGRAI (ECOnomie GRAI) .

Modélisation support de l’évaluation de la performance

Les approches de modélisation explicitent plus ou moins la démarche mise en œuvre pour modéliser un système de production à partir des besoins du client [Iung 2002]. Ce paragraphe décrit quelques travaux réalisés sur la modélisation des systèmes que sont le produit, l’entreprise, ses processus et ses ressources. La modélisation d’entreprise a pour objet la construction de modèles d’une partie déterminée d’une entreprise pour en expliquer la structure et le fonctionnement ou pour en analyser le comportement et en évaluer les performances ou pour l’aide à la décision dans son exploitation. Il existe actuellement un grand nombre de modèles permettant de formaliser les données d’entreprise et leurs relations. Ces modèles sont regroupés en plusieurs catégories selon l’objectif de leur modélisation. Afin d’illustrer l’intérêt de cette modélisation, deux exemples de modèles de données seront étudiés.

Modèle de données « Grille GRAI »

Bitton [Bitton 1990] a défini une structure de la grille GRAI. Les constructs de modélisation et leur architecture sont schématisés par le diagramme de classes en formalisme UML (Unified Modeling Language). Cette représentation provient d’une adaptation de celle exposée par Bennour [Bennour 2004].Ce diagramme montre la position centrale de l’aspect décisionnel avec la définition des constructs associés au «niveau de décision» et au «centre de décision». Ce dernier est, entre autres, caractérisé par une horizon et une période d’évaluation décisionnelle. L’analyse des dysfonctionnements décisionnels, qui fait appel aux notions de «fonction» d’un niveau et «d’informations» externes et internes, voit apparaître ces derniers constructs dans ce modèle.

Modèle FBS-PPRE

Le modèle FBS-PPRE (Function/Behavior/Structure – Process/Product/Resource/External effect) est un modèle conceptuel unifié permettant la structuration conjointe des processus, du produit (objet issu du processus), des ressources nécessaires à leur mise en œuvre et de l’environnement ou «effets externes» (venant contraindre le déroulement du processus) pour la gestion dynamique des connaissances d’entreprise [Labrousse 2004].L’adoption et le déploiement du modèle FBS-PPRE peuvent contribuer à l’analyse, la spécification et le suivi des processus d’entreprise, mais ils ne peuvent pas prendre en compte des spécificités de chaque notion PPRE. Dès fois, il est difficile d’expliciter, de la même manière, la vue de produit, de processus, de ressources ou d’effet externes. Pour être mis en œuvre à l’échelle de l’entreprise, le modèle doit néanmoins faire l’objet du développement d’un système d’information fiable et efficace.

L’importance de la qualité dans le processus de conception et d’industrialisation

La qualité est un résultat qui se constate en utilisation, donc, en général, quand il est trop tard pour faire quelque chose. La qualité d’un produit est influencée par de nombreuses phases d’activités interdépendantes, telles que la conception, l’industrialisation, la production, le service après-vente et la maintenance. Donc, il est important de mettre en place, tout au long du processus d’élaboration d’un produit, des méthodes et des outils de travail pour construire et assurer sa qualité.
Au cours de ces vingt dernières années, le concept de la qualité a profondément évolué. Partant d’une vision très centrée sur la conformité aux spécifications des produits, elle arrive à une vision plus globale visant à améliorer la performance industrielle pour une plus grande satisfaction du client. Plusieurs étapes sont à l’origine de ces évolutions dont on peut citer sans être exhaustifs [Duret 2005] :
L’arrivé de la notion de la qualité totale (TQM : Total Quality Management) qui permettait de dépasser la simple conformité.
L’ISO 9000 d’abord organisée en chapitres afin de prévenir les principales sources de défaillances, puis avec une vision processus davantage tournée vers le client et avec un souci de performance industrielle. La démultiplication de l’utilisation des outils statistiques et méthodologiques comme les plans d’expérience (DOE : Design Of Experiments), la Maîtrise Statistique de Processus (Statistical Process Control), le QFD, l’AMDEC (Analyse des Modes de défaillance, de leurs Effets et de leur Criticité) ; (en anglais, FMEA)…
L’intégration des notions d’amélioration continue (Continuous improvement) telles que le Kaizen. L’intégration de démarches de progrès permettant d’organiser les différents outils en les positionnant par rapport à une approche de gestion par projet telles que Six Sigma, Design for Six Sigma…
L’approche « Lean Management » qui recherche la qualité, la performance et l’agilité de l’entreprise. La gestion des risques de variations telle que l’approche KCs qui se focalise sur l’amélioration de la qualité durant la conception et l’industrialisation du produit.

Approches de maîtrise de la qualité

L’approche FMEA

FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) est une approche inventée dans l’industrie aéronautique américaine dans les années 60. Son but est de prévenir les défaillances potentielles d’un produit ou d’un processus de fabrication. En français, FMEA signifie « Analyse des Modes de Défaillance, de leurs Effets et de leur Criticité (AMDEC) ».
Cette approche repose sur l’analyse complète du produit afin d’identifier ses modes de défaillances, les causes de défaillances et leurs effets. C’est une approche d’amélioration de la qualité ; ces premiers éléments constituent les bases de l’analyse qualitative de fonctionnement du système. Mais le propre de l’approche FMEA est de pouvoir également quantifier l’importance du risque lié à chaque effet. Pour se faire, les experts effectuent la notation (usuellement entre 1 et 10) de la fréquence d’apparition de la défaillance (F), de sa gravité (G) et de sa probabilité de non détection (D) et consignent l’ensemble dans un tableau.
La criticité (en anglais, RPN pour Risk Priority Number) est alors le produit de ces trois notes : C=F.G.D, ce qui permet de classer les défaillances et définir les priorités. Des actions doivent se mettre en place pour diminuer la fréquence ou améliorer la détection afin de diminuer les défaillances les plus critiques.
Selon le domaine d’application, il y a trois types principaux du FMEA :
FMEA produit : rechercher des modes de défaillances du produit engendrés par sa conception. FMEA processus : rechercher des modes de défaillances du produit engendrés par son processus de fabrication.
FMEA moyen de production (ressource) : rechercher des modes de défaillances des fonctions du moyen de production et de ses composants.

L’approche QFD

QFD (Quality Function Deployment) est une approche inventée chez Mitsubishi au Japon dans les années 60. Son but est d’aider les ingénieurs à prendre en considération la qualité des produits le plus tôt possible dans le processus de conception. En français, QFD signifie « Déploiement de la Fonction Qualité ».
Le QFD est une approche permettant de traduire de façon appropriée les attentes du client en spécifications du produit et de son processus. C’est un outil spécifique pour garantir la qualité à chaque étape du processus de développement du produit [Akao 2004]. Cette matrice est constituée de plusieurs zones :
QUOI (en anglais, WHAT) : elle contient les besoins exprimés du client et donc les exigences que doit respecter le produit. Chaque QUOI est noté entre 1 et 5 selon son importance par rapport au client (dès fois la notation utilisée est un pourcentage).
POURQUOI : elle modélise le marché actuel et permet de situer le produit dans ce marché (concurrents, clients,…).
QUOI vs POURQUOI : elle permet de situer les besoins en fonction du marché. C’est la partie marketing de la matrice.
COMMENT (en anglais, HOW) : elle représente les solutions qui permettent de satisfaire les attentes du client.
QUOI vs COMMENT : elle permet de quantifier la satisfaction qu’apporte une solution pour répondre à une attente du client. C’est une évaluation subjective utilise l’échelle 1- 5-9 (ou 1-3-9) pour noter les relations faible, modérée et fortes, respectivement, entre les QUOI et les COMMENT. En fonction de l’importance des relations, on calcule alors l’évolution de chacun des COMMENT en multipliant la note du QUOI par le coefficient de la relation.
COMBIEN : cette zone contient les critères d’évaluation des COMMENT. COMMENT vs COMMENT : cette zone permet de qualifier les corrélations entre les différentes solutions apportées pour satisfaire le client, et mettre ainsi à jour les contradictions qui peuvent apparaître entre ces solutions [Chen 2002].
La dernière zone joue un rôle dans l’élaboration des spécifications et dans la quantification des exigences. En effet la partie COMBIEN vs COMMENT chiffre les COMMENT et permet une évaluation de l’importance de ces derniers : cette étape réalise donc la quantification des exigences du produit et de ses solutions.

Méthodes d’estimation du coût

Beaucoup de travaux ont été réalisés dans le domaine de l’estimation du coût, différents auteurs ont tenté de classifier les approches d’estimation mise en application. Parmi eux, nous pouvons citer les travaux de Duverlie [Duverlie 1999a], de Ficko [Ficko 2005] et de Niazi [Niazi 2006]. Ils font une synthèse sur les différentes méthodes d’estimation du coût couramment utilisées en précisant leur domaine d’utilisation par rapport au cycle de vie du produit. Les méthodes d’estimation du coût sont divisées en deux grands groupes :
Méthodes qualitatives qui sont des techniques basées principalement sur une comparaison d’un nouveau produit avec les produits qui ont déjà été fabriqués en vue d’identifier les similitudes et intégrer, ensuite, l’historique des données dans le nouveau produit.
Méthodes quantitatives qui sont basées sur une analyse détaillée de la conception du produit, ses caractéristiques, et son processus de fabrication au lieu de simplement s’appuyer sur l’historique des données ou sur les connaissances de l’estimateur. Chacun de ces deux groupes est divisé encore hiérarchiquement en plusieurs catégories.
Méthodes intuitives :Ce type de méthode d’estimation des coûts est entièrement basée sur l’expérience de l’estimateur et son résultat est donc toujours dépendants des connaissances spécifiques de ce dernier. Méthodes analogiques :Ces méthodes tentent à évaluer le coût d’un produit par comparaison avec des produits qui ont déjà été réalisés. Elles mettent en œuvre des critères de similarité basés sur l’historique des données du coût de l’entreprise relativement aux produits dont le coût est connu. En appliquant ces méthodes, on cherche à exploiter l’expérience acquise au travers des autres projets pour la réappliquer au projet en cours. En considérant que le coût de fabrication des pièces évolue en fonction de critères morpho-dimensionnels et technologiques, on peut se baser sur des pièces déjà produites, et par une mesure de similitude, et éventuellement une fonction d’adaptation, estimer le coût de production de la nouvelle pièce. Cette nouvelle estimation vient alors enrichir les connaissances de l’entreprise. Dans cette catégorie, plusieurs méthodes peuvent être citées : la Technologie de Groupe (TG) et le Raisonnement à Base de Cas (RBC).
Méthodes paramétriques :Le principe de ces méthodes est d’évaluer le coût d’un produit à partir de connaissances techniques décrivant de manière incomplète ce dernier. Elles utilisent un certain nombre de caractéristiques physiques ou paramètres tels que la masse, le volume, le nombre  d’entrées-sorties, etc. Au moyen de relations mathématiques et logiques, elles établissent le lien entre les caractéristiques ou paramètres définissant le produit et son coût.
Ces méthodes sont donc dédiées à une famille de produits pouvant être modélisée par un même ensemble de caractéristiques techniques qui font évoluer d’une manière corrélée le coût du produit. Un exemple de cette catégorie est la méthode Formule d’Estimation du Coût (FEC).
Méthodes analytiques :Ces méthodes permettent d’évaluer le coût d’un produit à partir d’une décomposition du travail à réaliser en opérations et activités nécessaires au cycle de vie du produit (que ce soit son processus de conception, de fabrication, d’exploitation ou de fin de vie). On dénombre plusieurs méthodes analytiques comme les méthodes des form features, l’entité coût et la méthode ABC.
Synthèse :Des études comparatives ont été réalisées afin d’analyser ces différentes méthodes : [Vacossin 1993], [Duverlie 1999b], [H’Mida 2002], [Etienne 2007]. En prenant en compte ces études, on peut comparer les méthodes d’estimation du coût exposées dans les paragraphes précédents selon les critères suivants :
Implantation : la rapidité d’implantation de la méthode dans l’entreprise. Mise en œuvre : la difficulté de formalisation des données préparatoires, nécessaires à l’évaluation du coût. Précision : propension de la méthode à donner des résultats exacts considérant le coût final du produit.
Rapidité : le temps de calcul. Sensibilité (répétabilité et robustesse) : capacité de la méthode à intégrer et prendre en compte les variations des données manipulées.

Modélisation support de l’évaluation du coût

Ces modélisations permettent d’effectuer une estimation du coût d’un produit. Elles peuvent être classées suivant leur niveau de précision qui est directement lié aux informations ou données disponibles au moment de l’évaluation. Les méthodes d’estimation du coût apparaissent à tous les niveaux du cycle de vie mais, certaines méthodes sont préférables à d’autres selon le contexte et l’étape du processus de réalisation du produit.
On recense dans la littérature une classification autre que celle présentée ci-dessus. Mévellec a proposé une classification des méthodes d’estimation du coût suivant les objets du coût [Mévellec 2000], on parle alors des méthodes par approche d’activité (ABC), par le cycle de vie du produit (PLC : Product Life Cycle Costing), etc.
Pour montrer un exemple des modèles pour l’estimation du coût, nous citons le modèle de Xu qui représente un cadre pour l’estimation du coût de cycle de vie du produit (PLC).
Modèle de Xu :Ce modèle a l’objectif de supporter la prise de décision, en particulier la prise de décision au début d’un cycle de vie du produit. Il peut être utilisé comme un outil d’aide à la conception afin d’aider le développement de nouveaux produits. Un certain nombre de méthodes et d’outils sont utilisés dans ce cadre. La méthode de raisonnement à base de cas est utilisée pour construire un nouveau modèle de produit. Le coût de processus de développement du nouveau produit est calculé en utilisant la méthode ABC. La programmation dynamique est ensuite utilisée pour obtenir un ensemble optimal de processus de développement du produit dans le but d’optimiser le coût total de cycle de vie du produit [Xu 2006].

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Table des matières

INTRODUCTION GENERALE
CHAPITRE I – ANALYSE DE LA PERFORMANCE- CONCEPTS, MODELISATION ET APPROCHES 
1 Prise de décision et évaluation de la performance
1.1 Importance de la performance dans le processus de conception et d’industrialisation
1.1.1 La notion de la performance
1.1.2 Indicateur de performance
1.2 Méthodes pour l’évaluation de la performance
1.2.1 La méthode GRAI
1.2.2 La méthode ECOGRAI
1.2.3 Les méthodes IDEFx
1.2.4 L’architecture CIMOSA
1.3 Modélisation support de l’évaluation de la performance
1.3.1 Modèle de données « Grille GRAI »
1.3.2 Modèle FBS-PPRE
1.4 Discussion
1.5 Modèle conceptuel générique du produit-processus-ressources supportant l’évaluation
des indicateurs de la qualité et du coût
2 Prise de décision et évaluation de la qualité
2.1 L’importance de la qualité dans le processus de conception et d’industrialisation
2.1.1 La qualité totale
2.2 Approches de maîtrise de la qualité
2.2.1 L’approche FMEA
2.2.2 L’approche QFD
2.2.3 L’approche KCs
2.3 Modélisation support de l’évaluation de la qualité
2.3.1 Modèle de Gigout
2.3.2 L’amélioration continue
3 Prise de décision et évaluation des coûts
3.1 L’importance du coût dans le processus de conception et d’industrialisation
3.2 Méthodes d’estimation du coût
3.2.1 Méthodes intuitives
3.2.2 Méthodes analogiques
3.2.3 Méthodes paramétriques
3.2.4 Méthodes analytiques
3.2.5 Synthèse
3.2.6 La méthode ABC
3.3 Modélisation support de l’évaluation du coût
3.3.1 Modèle de Xu
4 Conclusion
CHAPITRE II – AMELIORATION DE LA MAITRISE DE LA QUALITE-INTERACTIONS INTERACTIONS ENTRE QFD, FMEA ET KCS 
1 Discussion des approches QFD, FMEA et KCs
1.1 La démarche QFD
1.2 La démarche FMEA
1.3 La démarche KCs
1.4 Les relations entre les phases QFD
1.5 Les relations entre les types FMEA
1.6 Comparaison entre QFD, FMEA et KCs
2 Analyse conjointe QFD et FMEA via leurs informations
2.1 Interactions QFD/FMEA – état de l’art
2.2 Interactions QFD/FMEA – discussion
2.3 Approche conjointe QFD/FMEA
2.4 Exemple illustratif – un robot cartésien
2.5 Modèle de données QFD/FMEA
2.5.1 Le modèle QFD
2.5.2 Le modèle FMEA
2.6 Implémentation d’une interface du modèle QFD/FMEA
3 Interopérabilité des démarches QFD, FMEA et KCs
3.1 Définitions
3.2 Etat de l’art
3.3 Approche d’interopérabilité des démarches QFD, FMEA et KCs
3.4 Exemple illustratif – un robot cartésien
3.5 Modèle de données QFD/FMEA/KCs
3.6 Implémentation du modèle QFD/FMEA/KCs
4 Opérationnalisation du suivi des caractéristiques
5 Conclusion
CHAPITRE III – CONSIDERATION DU COUT DANS LA MAITRISE DE LA QUALITE –
L’APPROCHE COST-BASED FMEA (CBFMEA) 
1 Le coût de non-qualité
1.1 Les approches de calcul du coût de non-qualité
1.1.1 Approches structurées
Check-list PAF
Questionnaire
Modélisation des coûts du processus
1.1.2 Approches semi-structurées
Interviews organisationnels
Résolution de problème
1.2 Etat de l’art
1.3 Discussion
2 L’approche FMEA et la notion du coût
2.1 Revues de littérature
2.2 Synthèse
3 L’approche FMEA basée sur le coût (CbFMEA)
3.1 Flowchart du CbFMEA
3.2 Exemple illustratif – l’axe Z d’un robot portique
4 L’utilisation de la méthode ABC pour CbFMEA
Remarque
4.1 Interactions entre ABC et CbFMEA
5 Exemple illustratif – un axe d’un système centreur
5.1 Décomposition du centreur
5.2 Estimation du coût de la réalisation
5.3 L’analyse CbFMEA
5.3.1 Coût interne de l’événement
5.3.2 Coût externe de l’événement
5.3.3 Nombre d’événement par an
5.3.4 Le coût annuel de risques avant l’implémentation des actions
5.3.5 Le coût d’implémentation des actions
5.3.6 Le coût annuel de risques après l’implémentation des actions
5.4 Discussion
6 Modélisation support de l’analyse CbFMEA
6.1 Le concept CbFMEA
6.2 Le concept ABC
7 Implémentation des interfaces de l’analyse CbFMEA
8 Conclusion
CHAPITRE IV – CONCEPTION PRELIMINAIRE DE LA GAMME D’USINAGE BASEE SUR LES INDICATEURS QUALITE/COUT  LA METHODE QCCPP
1 L’étape de sélection des ressources lors de la génération d’une gamme d’usinage
1.1 Définition d’une pré-gamme d’usinage
1.2 Etat de l’art
2 Le rôle de la méthode QCCPP
3 La pièce « Couvercle d’Arbre Intermédiaire (CAI) »
4 Les étapes de la méthode QCCPP
4.1 La sélection des ressources du processus
4.2 L’évaluation de la capabilité de ressources
4.2.1 Estimation de la capabilité d’un élément du processus
4.2.2 Estimation de la capabilité d’assurer une caractéristique de la qualité
4.2.3 Estimation de la capabilité composite du processus pour toutes les caractéristiques de la qualité
4.2.4 Application sur la pièce CAI
4.3 L’analyse de risques du processus
4.4 L’estimation du coût de fabrication du processus
4.5 L’estimation du coût de risques
4.6 Le tableau de sélection
5 Conclusion
CONCLUSION GENERALE
REFERENCES
ANNEXES
Annexe I – Mode d’emploi de l’application « QFKInterop »
I.1 Définition du produit
I.2 Analyse du produit – phase I
I.3 Analyse des composants
I.4 Analyse du processus
Annexe II – Grille pour l’évaluation de la méthode FMEA
Annexe III – Dessin de définition de la pièce CAI
Annexe IV – Les classes internationales des tolérances

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