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Fiabilité des systèmes de mesure

1 day(s)

8 heures (Soit une journée de 08h30 à 17h00).

Objectives

Amener les participants à être à même:

  • De caractériser un système de mesure dans ses conditions réelles et actuelles d'utilisation
  • D'estimer la fiabilité des données collectées et donc l'impact au niveau des résultats de capabilité du processus de production ou de prestation de service qui utilise ce système de mesure
  • De mettre en place les actions appropriées dans le cadre d'une démarche d'amélioration continue des processus (production et mesure)

Content

Introduction aux statistiques:
  • Types de données
  • Concepts statistiques de base
  • Les paramètres de centrage ou position (moyenne, médiane,...)
  • Les paramètres de dispersion (étendue, écart-type,...)
  • Règle d'additivité des variances
  • La distribution normale ou loi normale, ses propriétés et son intérêt
Caractérisation d'un système de mesure:
  • Le système de mesure vu comme un processus
  • Répétabilité et reproductibilité
  • Linéarité, justesse et biais
  • Résolution
  • Robustesse
  • Stabilité
Analyse d'un système de mesure pour des données continues:
  • Préparation, analyse et interprétation d'une étude de type Gage R&R (ou étude de répétabilité et de reproductibilité d'un système de mesure)
  • Méthode R&R rapide et méthode R&R complète basée sur les étendues
  • Méthode R&R par l'analyse de la variance (ANOVA) avec Minitab
  • Étude de linéarité et de biais d'un système de mesure
  • Exercices d'application avec SigmaXL + fichiers Excel
  • Capabilité des processus de mesure et actions d'amélioration
  • Éléments de base pour le calcul de l'incertitude de mesure
  • Analyse d'un système de mesure pour des données discrètes
  • Préparation, analyse et interprétation d'une étude d'exactitude, de répétabilité et de reproductibilité d'un système de mesure pour des données discrètes (ou analyse d'accord d'attribut)
  • Indice Kappa et capabilité du système de mesure
  • Actions d'amélioration éventuellement différenciées selon les opérateurs
  • Exercices d'application avec SigmaXL
Cas particuliers et discussion:
  • Cas des essais destructifs
  • Confiance dans les données provenant de bases de données informatiques
  • Discussion de cas concrets de participants
Teaching methods

L'apport théorique est dispensé sous forme d'un diaporama commenté.

Target group

Who is the course aimed at?

  • Cette formation s'adresse aux utilisateurs de systèmes de mesure dans des activités de production ou de prestation de services mais pas dans des activités de laboratoires.
  • Cette formation ne couvre pas:
    • l'étalonnage;
    • la gestion d'un parc d'équipements de mesure;
    • le développement;
    • la validation et le calcul d'incertitudes pour les méthodes de mesure dans les applications de laboratoire.
  • Cette formation est, par contre, en phase avec les exigences MSA de L'ISO TS 16949.

 
Prerequisites

  • Il est souhaitable que les participants aient quelques notions de statistiques.
  • Cela n'est cependant pas indispensable car des rappels de techniques statistiques de base seront effectués en début de formation.
  • Venir à la formation avec un ordinateur portable comprenant l'outil Excel et une version démo du logiciel Sigma XL à télécharger quelques jours avant la formation.

Assessment

Assessment methods

Les partcipants recevront, en fin de formation, un formulaire d'évaluation à compléter. Ceux-ci sont toujours scrupuleusement analysés dans un but d'amélioration continue.

 
Certficate, diploma

Des attestations de participation seront envoyées, par email, aux participants après la formation s'ils ont participé intégralement à celle-ci et seulement après payement de la facture qui y est relative.

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Responsibility for the content of this training description lies solely with its author, the training provider CQHN.

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Characteristics
Level Intermédiaire
Organisation Formation inter-entreprise
Teaching aids

Un support de cours est remis lors de chaque formation.

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