- Ce sujet contient 10 réponses, 4 participants et a été mis à jour pour la dernière fois par
, le il y a 7 années et 4 mois.
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Bonjour !J’espere que vous allez bien !
. J’aurais besoin de votre aide :On travaille sur une machine qui fais des mise sous plis.on a comme indicateur :
- Nombre d’erreur
- Nombre d’enveloppes produits
Donc nous faisons le % d’erreur par 1000/plis
Le problème est que quand le client produit peu il reste toujours un nombre d’erreur incompressible et donc le % monte. est-ce qu’il existerais un indicateur qui prendrait en compte le volume produit aussi. Nous devons pouvoir par machine déterminer un chiffre de volume moyen si besoins pour le calcul. Le probleme est que quand parfois la production est faible le taux est plus élevé.Merci infiniment de votre eclaircissement.Si je comprends bien, vous avez finalement un nombre d’erreur par « commande » qui reste plus ou moins similaire et votre indicateur actuel est bon quand le volume de la commande est élevé et mauvais quand le volume est faible. C’est ça ?
Qu’est-ce que qui vous intéresse dans cet indicateur ? Le % d’erreur par commande ou le % d’erreur total ?
Merci de votre retour.
1) Oui, c’est exactement ca , vous avez tres bien saisi la donne.
2) ce que j’aimerais, c’est, s’il est possible d’avoir un taux d’erreur proportionnelle au volume produit.
Selon le période de l’année la production n’est pas le même , or pendant cette période on constate que l’erreur est élevée alors que c’est simplement du au baisse de production. Comme c’est vu par les clients ce n’est pas forcement compréhensible ou bien vu de leur point de vue.
Le problème, si je comprends bien, c’est que le taux d’erreur n’est pas proportionnel au volume produit. Donc un indicateur de taux d’erreur proportionnel au volume sera faussé de votre point de vue (et de celui du client).
Essayez de voir pour un mode de calcul différencié pour les petits et les gros volumes.
Par exemple :
Volume produit < 1000 alors taux d'erreur = nombre d'erreurs / 1000 Volume produit > 1000 alors taux d’erreur = nombre d’erreurs / nombre d’enveloppes produites
A vous de voir si ce mode de calcul permet de détecter des défaillances de production et des les corriger.
Le tout n’est pas d’avoir des indicateurs corrects pour le client, le tout est d’avoir des indicateurs vous permettant d’enclencher des actions si nécessaire.
J’adore comment vous me comprenez, comme si vous étiez dans ma tete !
Sur l’indicateur actuel, c’était effectivement par mille mais dans le deux cas, or vous, dans le cas >1000 vous proposer de diviser par le nombre d’enveloppes produits. Ca à l’air super intéressant, mais comment faire si c’est par exemple 120 000 pour production normal et 50 000 pour une baisse de cadence ? pourquoi on prend par 1000, ce chiffre a une signification quelconque ou c’est juste par hasard ?
Pur hasard c’était pour l’exemple.
Ce seuil doit être déterminé de manière à être certain qu’en cas de défaillance de production, il passe bien en « rouge » que ce soit pour une petite ou une grosse commande.
D’accord ! merci bcp de votre aide, je vais essayer de bosser sur ca avec tout les données que j’ai pu récolter.
Hello !
De mon coté je ne suis pas vraiment favorable au bricolage d’indicateurs pour qu’il soit présentables aux clients… La réalité est bien là : ton process a un taux d’erreurs plus élevé pour les petites séries ! Trafiquer le thermomètre pour dire que la T° est correcte ce n’est pas la bonne démarche.
Qualisha si tu veux à tout prix masquer cette réalité aux clients (!) un bricolage pourrait être d’évaluer une sorte de socle moyen incompressible d’erreurs/plis pour les petites séries, un « bruit de fond » du process si j’ose dire (par jour, par semaine…?), disons 500 par exemple et de retrancher cette valeur forfaitaire aux nombres d’erreurs réels de toutes les séries (avant de calculer l’indicateur « officiel » des erreurs/plis… A tester avec des valeurs réelles pour ajuster…
NB : si ce socle d’erreurs « moyen » est de 500 (par plis, par jour, par semaine…?), c’est une valeur un peu inférieure qu’il faudra peut-être utiliser (450, 400…?) pour éviter d’en arriver à un taux négatif à l’occasion…
Qu’en dis-tu ?
A+
PS : ne me demande pas pourquoi « 500 » ou pourquoi une base journalière ou hebdomadaire, car on te répond en aveugle donc on prend des chiffres au hasard vu que toi tu ne donnes aucun ordre de grandeur de tes taux « petites ou grandes séries » et que tu ne dis pas si tu fournis ces indicateurs au client pour chaque série, ou par jour ou par semaine…
bonjour !
Je comprend très bien votre idée, et je ne suis pas pour le bidouillage non plus. Je me demander si il y avait un indicateur plus pertinent et qui s’adaptde au volume mais jai compris que la enfaite ya un probleme au niveau de l’erreur incompressible justement. je vais essayer de porter d’avantage l’etude sur pourquoi cette erreur est incompressible ? et au quel cas prendre en compte les facteur temps et bruit de fond que vous m’avez suggerer qui se revele etre de tres bonnes idées !
Merci a vous.
PS : ce « bruit de fond » pourrait-il être dans la réalité imputable au « lancement », au « tour de chauffe », au « réglage »… du process (de la machine) pour n’importe quelle série (petite ou grande)…? En creusant et comprenant la cause(s) de ce bruit de fond ou erreurs incompressibles du process pour toute nouvelle série la « magouille » que je propose devient plus acceptable…
Bonjour
Comme l’a expliqué Henri, modifier le thermomètre pour afficher une température correcte n’est certainement pas la meilleure solution. A la fois pour la satisfaction de ton client, et pour ton entreprise elle-même. Ce que tu nous décris est purement de la non-qualité et quelqu’un devra la payer.
Il a aussi doublement raison sur le fait de plutôt s’attaquer à la cause du problème. Surtout si tu veux garder longtemps ton client.
Dans ta recherche de cause, outre le type d’enveloppe, la qualité du papier ?, l’origine de l’enveloppe ? …. tu pourrais aussi enregistrer le % de défaut sur les 1000 (ou 500?) premières enveloppes pliées puis sur les 1000 (ou 500?) suivantes et ainsi de suite. Le faire sur plusieurs séries.
Un petit graphe te montrera alors si le % est constant sur la durée (ce qui ne semble pas être le cas) ou si au contraire il est plus important à un moment donné. Dans le 2nd cas tu pourras alors observer ce qui se passe au moment critique.
Bonne continuation
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