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Fiche outil

Approche Six sigma – DMAAC

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Obtenir des processus presque parfaits

Le grand ennemi du bon déroulement d’un processus, c’est la variabilité. Traditionnellement, les entreprises se contentent de réduire cette variabilité de manière à amener les limites de spécifications à 3 ou 4 sigma. Mais il y a moyen de faire mieux. De plus en plus d’entreprises veulent satisfaire encore plus et même dépasser les attentes de leurs clients en réduisant la variabilité pour que les limites de spécifications atteignent ±6 sigma.

Concrètement, le Six sigma signifie un niveau de qualité de 3,4 défauts par million d’opportunités, ce qui est près de la perfection.

La méthode elle-même demande qu’on mesure, analyse et compare des processus de complexité différente afin de retenir ceux qui offrent un potentiel d’amélioration compatible avec un objectif raisonnable de rentabilité et de satisfaction de la clientèle.

Il est à noter qu’on peut utiliser l’approche Six sigma pour tout processus, qu’il soit manufacturier, transactionnel, administratif ou opérationnel. Cependant, il faut pouvoir compter sur un minimum de répétitions d’activités de même type.

Résultats

  • Compréhension des processus.
  • Mobilisation des employés autour d’une vision commune.
  • Compréhension des causes réelles des problèmes.
  • Résolution à la source des problèmes.
  • Processus plus robustes et plus stables.
  • Comparaison des processus à l’aide d’un système de mesure.

Conditions de succès

  • Définir et communiquer clairement la vision Six sigma.
  • Impliquer un membre de la direction dans la gestion du programme.
  • Avoir une connaissance pratique des outils de base en qualité.
  • Avoir des connaissances de base en statistique.
  • Clarifier les besoins des clients avant d’investir dans l’amélioration du procédé.

Méthode

Le champion et les ceintures

Un membre de la direction joue le rôle de « champion » (gestion du programme et liaison entre la direction et les équipes d’amélioration). Le spécialiste qualité devrait être certifié ceinture noire ou verte. Il s’occupera plus spécifiquement des équipes et des projets d’amélioration. Les membres de l’équipe contribuent à la résolution des problèmes par la complémentarité de leurs connaissances et de leur approche.

1. Définir

Le « champion » oriente la sélection des projets en fonction des priorités de l’entreprise. Ces projets doivent présenter de bonnes chances d’amélioration en ce qui a trait aux gaspillages. Si les premiers projets donnent de bons résultats, les employés seront intéressés à continuer.

2. Mesurer

  • Formuler un énoncé précis du problème.
  • Élaborer un diagramme de processus ou un AMDEC.
  • Identifier les variables réponses et la façon de les mesurer.
  • Analyser la capacité du système de mesure (Gage R&R).
  • Au besoin, mesurer et reformuler l’énoncé du problème.

3. Analyser

  • Formuler l’énoncé statistique du problème.
  • Caractériser la variable réponse en examinant les données brutes.
  • Caractériser le type de distribution statistique.
  • Identifier le problème (déviation, dispersion).
  • Procéder à une analyse graphique à simple ou à multiples variables.
  • Déceler les causes potentielles du problème.
  • Établir le type de variabilité à l’aide d’outils statistiques de base tels que l’analyse de moyenne et de variance.
  • Voir s’il est possible de réduire les causes potentielles.

4. Améliorer

  • Identifier les causes potentielles principales provenant de l’analyse de la troisième étape (utiliser un outil comme le plan d’expériences – DOE).
  • Trouver les causes ayant le plus d’impact sur la variable réponse ainsi que leur contribution respective (utiliser l’analyse de variance, la régression ou le plan d’expérience).
  • Trouver les causes ayant un impact sur la moyenne ou sur la variabilité de la distribution de la variable réponse.
  • Évaluer l’impact statistique des causes critiques sur la variable réponse.
  • Valider les résultats au moyen d’un test de confirmation.
  • Formuler l’énoncé statistique de la solution.

5. Contrôler

  • Traduire l’énoncé statistique de la solution en énoncé pratique.
  • Établir la tolérance du processus en tenant compte de la variabilité des causes critiques.
  • Mesurer la capacité finale du processus.
  • Identifier les contrôles appropriés pour chacune des causes critiques.
  • Regarder les possibilités d’éliminer les causes critiques.
  • Mettre en place des méthodes de contrôle (cartes de contrôle ou dispositifs poka-yoké) et les automatiser si possible.
  • S’interroger sur la nécessité de modifier le produit ou de redéfinir le processus (optimisation).
  • Documenter le projet et les résultats.

Exemple

Comparaison des résultats

Avec 4 Sigma

  • 2 000 courriers perdus par heure
  • 20 000 mauvaises ordonnances pharmaceutiques par année
  • 2 mauvais atterrissages à l’aéroport O’Hare de Chicago chaque jour
  • 500 mauvaises opérations chirurgicales par semaine

Avec 6 Sigma

  • 1,1 courrier perdu par heure
  • 11 mauvaises ordonnances pharmaceutiques par année
  • 4 mauvais atterrissages à l’aéroport O’Hare de Chicago par décennie
  • 142 mauvaises opérations chirurgicales par décennie

Source : US Air Force

Références

  • Six Sigma DMAIC Roadmap [en ligne]. iSixSigma. Consulté le 2017-09-11.
  • The Define Measure Analyze Improve Control (DMAIC) [en ligne]. ASQ. Consulté le 2017-09-11.
  • The Certified Six Sigma Master Black Belt Handbook, ASQ, ISBN 978-0-87389-805-8.

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