Une expérimentation fine pour un processus de précision: Bobcat Company

Un meilleur rendement de sept machines de découpe au laser, comme celle-ci, à l'usine de Bobcat, réduirait la quantité d'heures de travail externalisées, ce qui permettrait de réaliser des économies considérables.

En étudiant le processus, Jim Rose a identifié plusieurs facteurs susceptibles d'influencer ses performances. Il s'agissait notamment de la puissance (en watts), du pourcentage de la durée de découpe pendant laquelle le rayon laser était réellement utilisé (fonctionnement), du taux d’alimentation du système de découpe à vitesse rapide, du taux d’alimentation du système de découpe à vitesse lente, de la quantité de gaz utilisé dans le brûleur du laser (pression du gaz d'assistance), de la largeur de la buse contrôlant le rayon et de la distance de convergence entre la buse et la surface de découpe. Il ne lui restait plus qu'à identifier lequel de ces facteurs avait le plus gros impact sur les performances, et à trouver ensuite les paramètres qui augmenteraient la vitesse de fabrication et la qualité du produit.

La contribution de Minitab

C'est là que le plan d'expériences de Minitab Statistical Software intervient. Un tel plan est une série d'essais, ou de tests, au cours desquels vous ajustez plusieurs variables. Il représente un moyen efficace d'améliorer un processus car il vous permet de modifier et d'évaluer plusieurs facteurs à la fois, puis d'utiliser une analyse statistique pour obtenir des résultats significatifs. Minitab peut vous aider à déterminer les facteurs les plus importants et à comprendre comment ils interagissent et influent sur votre processus. Avec de tels renseignements, les paramètres permettant d’optimiser la performance du procédé peuvent être déterminés.

Dans un premier temps, Monsieur Rose a sélectionné et quantifié la bonne réponse. Améliorer, ou tout au moins maintenir la qualité des pièces produites à une vitesse supérieure constituant son principal objectif, il a choisi la qualité de découpe comme réponse principale. Un "essai" expérimental devait consister à découper une feuille d'acier, la qualité de découpe étant évaluée sur une échelle de 1 à 5, 5 correspondant à la découpe idéale. Pour établir une référence, Jim Rose a procédé à une analyse préliminaire des pièces découpées avec les paramètres existants, le score du processus produisant les pièces a donc été établi à 4.

Un opérateur souhaitant participer à la détermination des nouveaux paramètres s'est porté volontaire pour évaluer les pièces produites à chaque essai. Jim Rose devait être sûr de pouvoir compter sur la précision du système de mesure avant le début de l'expérience. Il a utilisé Minitab pour effectuer une analyse de concordance, c’est-à-dire vérifier si l'opérateur pourrait évaluer la qualité de découpe de façon cohérente et précise, selon le référentiel établi. Sur la base des résultats de l'analyse, un opérateur laser a été choisi comme unique évaluateur. Il a pu utiliser un système d'évaluation plus précis incorporant des incréments de ¼ (0,25) plutôt que les nombres entiers utilisés jusqu’alors. Un avantage qui a augmenté la puissance de la collecte des données.

Disposant des facteurs, dela réponse principale et d’une méthode fiable de collecte des données, Jim Rose était prêt à concevoir son expérience. Il savait que le plan d'expériences factoriel lui permettrait d'étudier les effets de plusieurs facteurs sur le processus, mais il devait trouver le type de plan factoriel qui produirait des résultats fiables avec le moins d'essais expérimentaux possibles. Il a utilisé Minitab pour étudier ces options et identifier la meilleure.

Le plan factoriel complet est une méthode très complète de mesure des réponses avec toutes les combinaisons de niveaux de facteurs. Mais cette option peut nécessiter un nombre important d'essais. Par exemple, un plan factoriel complet à deux niveaux avec 5 facteurs nécessite 32 essais. Sachant qu'un expérimentateur voudra peut-être ajouter des répétitions, ou effectuer les essais plusieurs fois, un plan factoriel complet ne représente pas une solution viable.

Jim Rose a ensuite envisagé un plan factoriel fractionnaire, c’est-à-dire réduire le nombre d'essais à un nombre facilement gérable en excluant certaines combinaisons de niveaux de facteurs, tout en produisant une analyse fiable de ces facteurs. Les essais qui sont effectués représentent un sous-ensemble sélectionné, ou une fraction, du plan factoriel complet. Mais ne pas tester toutes les combinaisons de niveaux de facteurs signifie que certains effets sont confondus et ne peuvent pas être estimés séparément. Par conséquent, vous devez choisir soigneusement la fraction pour obtenir des résultats significatifs. Pour faciliter le processus, Minitab affiche un tableau d'alias qui spécifie les schémas inattendus.

Pour son expérience initiale, Jim Rose a utilisé le logiciel de statistiques Minitab pour créer un plan factoriel avec une fraction de ½ permettant en seulement 16 essais (figure 1) d’estimer les effets des deux facteurs et leurs interactions à deux facteurs. Jim Rose a également répété les 16 essais trois fois pour améliorer la puissance de la collecte des données, augmentant ainsi la probabilité que l'expérience identifie une différence significative.

Les outils de plan d'expériences de Minitab Statistical Software facilitent la sélection, la configuration et l'analyse des résultats des plans d'expériences.

Cette première expérience a indiqué que le taux d’alimentation à vitesse rapide et celui à vitesse lente représentaient les principaux éléments déterminants de la vitesse du processus et surtout, que des taux d’alimentation plus élevés étaient possibles. (Figure 2).

L’expérimentation initiale menée par Jim Rose a démontré que les taux d’alimentation aux vitesses rapide et lente constituaient les éléments déterminants les plus influents de la vitesse totale du processus de découpe. Il a utilisé ces informations pour concevoir d’autres tests dans le but d'optimiser les paramètres de processus et d'obtenir des pièces de qualité à des vitesses plus élevées.

Ensuite, Monsieur Rose s’est concentré sur la recherche des meilleurs paramètres pour les trois facteurs significatifs restants afin d'améliorer la qualité de découpe à une vitesse plus élevée. Un graphique en cube des résultats (Figure 3) a indiqué la meilleure qualité de la surface découpée avec un fonctionnement et une pression de gaz d'assistance faibles et une distance élevée de la buse lorsque la vitesse a été augmentée. Il a également indiqué que la qualité de découpe attendue était supérieure à la qualité de référence de 4,0 avec les anciens paramètres.