La maîtrise statistique des procédés (MSP/SPC) a pour objectif de prévenir les dérives afin de réduire la variabilité des procédés. Elle est plus que jamais nécessaire pour pouvoir prétendre à un niveau de qualité et de fiabilité indispensable en milieu industriel. Cet ouvrage aborde de manière détaillée les fondements théoriques de la MSP : - les notions de modélisation de la variabilité, d'estimations usuelles et d'inférence, - la métrologie pour s'assurer de la fiabilité du système de mesure, - l'aptitude du procédé pour répondre de manière constante à l'attente du client, - les cartes de contrôle permettant le suivi de la production pour prévenir les dérives. Cet ouvrage détaille en outre cinq études de cas industriels qui servent chacune à répondre aux problèmes de données (non gaussiennes, non indépendantes ou autocorrélées), ou de mesure et de qualité des données. Ces applications sont présentées avec le logiciel R, connu du monde universitaire, et le logiciel JMP, connu du monde industriel. À la fois guide théorique et pratique, cet ouvrage est destiné à faire partager à un public d'ingénieurs, d'étudiants en master ou en école d'ingénieurs, la maîtrise statistique des procédés sous ses aspects fondamentaux et surtout pratiques. Sommaire Principes de la MSP. La métrologie : préalable à la MSP. Indices d'aptitude ou capabilités. Les cartes de contrôle. Cas des attributs. Études de cas industriels. Fonderie à cire perdue : un cas classique. Particules sur plaques de silicium. Focus : données auto corrélées. Avant et après amélioration de la mesure. Osmolarité, multiples sources de variation. Annexes. Tests d'adéquation. Quelques rappels. Tables.
