L'amélioration de la qualité des produits est un objectif essentiel pour tout industriel, et ce pour plusieurs raisons importantes :
En somme, investir dans l'amélioration de la qualité produit est un levier puissant pour optimiser les performances globales de l'entreprise, réduire les coûts opérationnels et renforcer sa position sur le marché.
Dans l'industrie, plusieurs approches permettent d'améliorer ou de mieux maîtriser la qualité des produits.
Bien que principalement axé sur l'efficacité, le Lean Manufacturing contribue également à la qualité en éliminant les gaspillages et en standardisant les processus, ce qui réduit les risques d'erreurs. En particulier des démarche du type “bon du premier coup” permettent de travailler sur les différents axes pour atteindre une de meilleure maitrise des procédés donc de la qualité.
Différentes démarches et outils qui s’appuient sur les statistiques visent à une meilleure maîtrise de la qualité.
La méthode Six Sigma vise à réduire la variabilité des procédés pour atteindre un niveau de non qualité très faible (d’où le nom 6 sigma). Elle utilise des outils statistiques avancés pour comprendre la variabilité des procédés et une approche structurée de résolution de problèmes.
De son côté, le Contrôle statistique des procédés (SPC) utilise des méthodes statistiques pour surveiller et contrôler les paramètres du procédé. Il permet de détecter les variations anormales et d'intervenir avant que des problèmes de qualité ne surviennent.
Ces approches peuvent être combinées à une démarche expérimentale : les plans d’expérience (DOE). Ils permettent au travers d’essais sur les lignes de production ou pilotes de déterminer quels sont les paramètre qui génèrent de la variabilité, voir optimiser le procédé.
Grâce au moteur de contextualisation unique de la solution, établissez le lien entre les différentes données de votre procédé en intégrant la traçabilité et la généalogie liées à la structure de vos procédés de production. Ainsi, vous bénéficiez pour chaque produit fini d'une cartographie retraçant l'ensemble des transformations qu'il a subies, de la matière première au produit fini. Cette approche rend possible une analyse exhaustive des causes de variabilité et de déviation.
Grâce aux outils d'analyse avancés de la solution, identifiez rapidement les facteurs influents (recette, paramètres de conduite, qualité des matières premières…) sur la performance — dont la qualité — de vos procédés. Vous pourrez également déterminer les conditions opératoires optimales pour ces paramètres clés. En utilisant des algorithmes de Machine Learning robustes et puissants, notre solution simplifie le travail de vos équipes dans le déploiement des démarches Six Sigma.
La variabilité est une chose, mais quand la situation dérape, il peut être pertinent d'examiner le problème sous un autre angle. Posons-nous ces questions : quels éléments ont changé entre la période où la production fonctionnait normalement et celle où les performances se sont dégradées ? Quels sont les points communs entre les productions défaillantes ou non conformes ? Nos outils d'analyse avancée permettent de répondre à ces interrogations et accélèrent le travail d'investigation et de résolution de problèmes par vos équipes.
Une fois les conditions standards de pilotage déterminées, mettez vos procédés sous contrôle à l'aide d'outils de contrôle statistique avancés (cartes de contrôle, “golden batch”…). Générez des alertes pertinentes pour permettre à vos équipes de réagir dans les meilleurs délais.
En conclusion, la maîtrise et l'amélioration de la qualité des produits sont des enjeux cruciaux pour toute entreprise industrielle, et l’exploitation des données est un levier puissant pour améliorer continuellement la qualité des produits, renforçant la position concurrentielle de l'entreprise sur le long terme.