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Selon Dorian Shainin, les graphiques Isoplot peuvent être utilisés pour quantifier la variation due à la méthode et au moyen de mesure.

Introduction

Selon Dorian Shainin, les graphiques Isoplot peuvent être utilisés pour quantifier la variation due à la méthode et au moyen de mesure. L’idée est « logique » : si nous effectuons 2 mesures successives dans les mêmes conditions et que les 2 mesures sont similaires, alors le système de mesure est fiable.

Cette méthode est applicable uniquement si nous mesurons des variables quantifiables au même titre que pour l’utilisation du Gage R&R.

1. Sélection des objets à mesurer

On utilise l’outil sur 30 pièces différentes.

2. Effectuer une première mesure

On va procéder à une première mesure dans les conditions standards d’utilisation (température, outillage…).

3. Effectuer une seconde mesure

Une fois les pièces mesurées une première fois, on va effectuer une seconde mesure dans les conditions identiques à la première.

Pour cette raison, il est important que l’ensemble des 2 séries de mesure s’effectue dans un laps de temps réduit pour éviter certain type de variabilité comme la température du local.

4. Disposer les points sur un graphique

On dispose l’ensemble des paires de mesure sur un graphique. On élaborer un graphique de corrélation. On trace ensuite une droite à 45° qui correspond à la moyenne des points. Elle se calcule simplement en prenant les valeurs les plus faibles et la valeur les importantes des 2 séries.

Exemple :

Si nous avons 2 séries de points dont les valeurs vont de 5 à 9, alors le premier point de la droite sera (5;5) et le second (9;9).

5. Effectuer l’analyse graphique.

Shainin a mis au point une technique d’analyse simple permettant de comprendre facilement si le protocole de mesure est correct ou non. Pour cela, on trace une ellipse allant des points les plus éloignés en longueur et en largeur : cette ellipse devant contenir l’ensemble des points. On notera  que cette ellipse doit être symétrique par rapport à la droite.

Ensuite, on calcule le ratio entre la hauteur ΔM (Largeur de l’ellipse) et la longueur ΔS (longueur de l’ellipse rapportée sur l’axe des abscisses).

Selon Shainin, si le rapport est inférieur à 1/6, alors le système de mesure sera considéré comme très fiable.

Mesurer le r2

Au regard du niveau de précision, pour déterminer la dimension de l’ellipse, il est recommandé d’utiliser le coefficient de corrélation de Pearson au même titre qu’une régression linéaire.

Il se lit de la manière suivante :

  • r2 > 64% : Le système de mesure est considéré comme fiable
  • 4% < r2 < 64% : Le système de mesure est considéré comme moyennement fiable et des actions d’améliorations doivent être mises en œuvre.
  • r2 < 4% : Le système de mesure n’est pas fiable et il ne peut être applicable dans le cadre de la méthode Shainin de résolution de problèmes. Et sans doute qu’il ne peut être utilisable du tout.

Il est à rappeler que ce coefficient est sensible aux valeurs aberrantes. Il se pourrait ainsi que le coefficient de Pearson soit faible uniquement parce qu’une ou plusieurs valeurs ne rentrent pas dans le modèle qui pour autant est bon.

Isoplot ou Gage R&R ?

Même si l’Isoplot permet de se faire une bonne idée de la variation de mesure, pour être plus précis et réellement mesurer la source de variabilité, le Gage R&R lui est préférable.

En effet, la méthode Isoplot ne considère que la répétabilité et non la reproductibilité. On ne peut donc identifier que la variabilité qu’il peut y avoir dans le protocole de mesure avec un opérateur donné et un appareil donné.

En outre, il n’est pas évident d’identifier une ellipse claire. Les valeurs que nous prenons en longueur et largeur peuvent avoir une légère variabilité ce qui a une influence importante dans le calcul du ratio.

Source

R. W. Traver (1995) – Manufacturing solutions for consistent quality and reliability

A. Urquhart (1985) – Metrology characterisation

P. D. Shainin (1992) – Managing SPC, a critical quality system element

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