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Conformité et audits

Le Gage R&R et l'analyse des systèmes de mesure (MSA) expliqués

Lecture de 8 min Publié Mis à jour

Le Gage R&R mesure la part de la variation consignée qui vient du système de mesure lui-même, répartie entre la répétabilité (même opérateur, même instrument) et la reproductibilité (entre opérateurs). C'est l'étude centrale de l'analyse des systèmes de mesure, qu'on abrège habituellement en MSA, et c'est ainsi que vous séparez les deux et décidez si vous pouvez vous fier aux chiffres. Ce guide explique en termes simples les familles d'études MSA, en quoi le Gage R&R diffère du biais et de la linéarité, ce que signifient les seuils de %GRR et de NDC, quand mener chaque étude et quel est le lien entre tout cela et l'étalonnage.

Ce qu'est l'analyse des systèmes de mesure

Le système de mesure n'est pas seulement l'instrument. C'est l'instrument, la personne qui l'utilise, la méthode, le montage et l'environnement, qui travaillent ensemble pour produire une lecture. L'analyse des systèmes de mesure est un ensemble d'études qui vous disent quelle part de la variation observée vient des pièces elles-mêmes, et quelle part est du bruit ajouté par ce système.

C'est important parce que vous prenez des décisions à partir de mesures. Vous acceptez ou rejetez des pièces, vous ajustez un procédé, ou vous jugez si un instrument lit encore juste. Si une grande part de la variation mesurée vient du système de mesure plutôt que des pièces, ces décisions reposent sur du bruit. La MSA vous donne une réponse chiffrée et défendable à une question simple : pouvez-vous vous fier aux chiffres que produit ce système?

La MSA est surtout associée au monde de la qualité automobile, où le manuel de référence Measurement Systems Analysis de l'AIAG définit les méthodes normalisées et où les plans de surveillance IATF 16949 l'exigent couramment. Mais les idées s'appliquent partout où vous mesurez pour prendre une décision.

Les trois familles d'études MSA

On dit souvent MSA quand on veut dire Gage R&R, mais le Gage R&R n'est qu'une partie du portrait. La MSA est une famille d'études, et chacune répond à une question différente. Savoir distinguer l'une de l'autre, c'est la différence entre mener la bonne étude et perdre une matinée sur la mauvaise. Les trois familles ci-dessous couvrent presque tout ce dont vous aurez besoin.

  • Le Gage R&R (répétabilité et reproductibilité) mesure la fidélité. Il vous dit quelle variation ajoute le système de mesure quand différentes personnes mesurent les mêmes pièces plus d'une fois. Il ne dit rien sur la justesse des lectures, seulement sur leur constance.
  • Le biais et la linéarité, avec la stabilité, mesurent l'exactitude. Ils comparent les lectures du système à une valeur de référence connue. Le biais est le décalage en un point, la linéarité est la façon dont ce décalage change sur l'étendue, et la stabilité est sa dérive dans le temps.
  • L'analyse d'accord par attributs couvre les jugements qui ne sont pas des chiffres : conforme ou non conforme, passe ou passe pas, accepter ou rejeter, ou une cote visuelle. Elle mesure si les évaluateurs s'entendent entre eux, avec eux-mêmes et avec la bonne réponse.
Conseil : Un système peut être fidèle mais faux, ou juste en moyenne mais trop bruité pour qu'on s'y fie. C'est exactement pourquoi le Gage R&R et l'étude de biais et de linéarité sont des études distinctes. Il vous faut habituellement les deux.

Gage R&R : la répétabilité et la reproductibilité expliquées

Le Gage R&R est le cheval de trait de la MSA. Les deux R sont la répétabilité et la reproductibilité, et ils saisissent deux sources différentes de variation de mesure.

La répétabilité est la variation obtenue quand une même personne mesure la même pièce, avec le même instrument, plusieurs fois. On l'appelle parfois variation de l'équipement, parce qu'elle reflète l'instrument et la mesure elle-même. Si un pied à coulisse vous donne trois lectures différentes sur la même cale, cette dispersion est la répétabilité.

La reproductibilité est la variation obtenue quand différentes personnes mesurent les mêmes pièces. On l'appelle parfois variation des opérateurs, parce qu'elle reflète les différences dans la façon dont les gens utilisent l'instrument, positionnent la pièce ou lisent l'échelle. Si deux inspecteurs sont constamment en désaccord sur les mêmes pièces, cet écart est la reproductibilité.

Une étude type combine les deux en une seule mesure de la variation du système de mesure, habituellement notée GRR. Le plan d'étude ci-dessous est le plus courant, et c'est en s'y tenant qu'on obtient un résultat digne de confiance.

  • Choisissez environ 10 pièces qui représentent l'étendue réelle de la variation du procédé, pas 10 bonnes pièces.
  • Faites appel à 2 ou 3 évaluateurs qui font normalement la mesure.
  • Demandez à chaque évaluateur de mesurer chaque pièce 2 ou 3 fois, dans un ordre aléatoire, sans voir ses lectures précédentes.
  • Gardez l'instrument, la méthode et les conditions identiques à l'utilisation réelle en production.

Lire les résultats Gage R&R : %GRR et NDC

Le chiffre GRR brut n'a pas de sens à lui seul. Vous le comparez à quelque chose : soit la variation totale observée dans l'étude, soit votre tolérance. Exprimé en pourcentage, c'est le %GRR. La base choisie compte. Le pourcentage de la variation de l'étude vous dit comment le système se comporte par rapport à la dispersion réelle de votre procédé. Le pourcentage de la tolérance vous dit comment il se comporte par rapport à la spécification que vous devez respecter. Les deux peuvent donner des réponses différentes : indiquez donc toujours lequel vous avez utilisé.

Les lignes directrices de l'AIAG pour le %GRR, largement utilisées, sont faciles à retenir, mais traitez-les comme des lignes directrices, pas comme une loi. Le bon seuil dépend de l'usage de la mesure et du coût d'une mauvaise décision.

  • Moins de 10 % : le système de mesure est généralement considéré comme acceptable.
  • De 10 à 30 % : peut être acceptable selon l'importance de l'application, le coût de l'instrument et le coût d'une mauvaise décision.
  • Plus de 30 % : le système est généralement considéré comme inacceptable et doit être amélioré avant que vous vous y fiiez.
  • NDC (nombre de catégories distinctes) : combien de groupes distincts le système peut différencier de façon fiable sur l'étendue de votre procédé. Une valeur de 5 ou plus est la cible habituelle. En dessous, le système peine à résoudre les différences réelles entre les pièces.
Conseil : Un piège courant consiste à mener l'étude sur 10 bonnes pièces presque identiques. Si les pièces diffèrent à peine, le système de mesure paraît mauvais, aussi bon soit-il. Choisissez des pièces qui couvrent l'étendue réelle.

Biais et linéarité : le volet exactitude de la MSA

Le Gage R&R vous dit si un système est constant. Il ne peut pas vous dire s'il est juste. Un instrument peut répéter le même chiffre faux toute la journée. C'est à cela que servent les études d'exactitude, et elles comparent toutes vos lectures à une valeur de référence connue, habituellement un étalon maître ou un étalon de référence dont la valeur est étalonnée et traçable.

Le biais est la différence entre la moyenne de vos mesures et la valeur de référence en un point. C'est un décalage systématique. Si une cale de référence mesure 25,000 mm et que votre instrument donne en moyenne 25,014 mm, le biais est de 0,014 mm. Le biais est le même type d'erreur que celle dont s'occupe l'étalonnage, ce qui explique le lien étroit entre les deux.

La linéarité demande si ce biais reste le même sur l'étendue de mesure ou s'il change. Un instrument peut lire presque parfaitement près du bas de l'étendue et dériver vers le haut près du sommet. Vous mesurez la linéarité en vérifiant le biais à plusieurs valeurs de référence sur l'étendue et en regardant s'il suit une tendance.

La stabilité, parfois regroupée avec ces études, est le comportement du biais dans le temps. Vous mesurez la même référence à répétition pendant des jours ou des semaines et surveillez la dérive, souvent sur une carte de contrôle. La stabilité est étroitement liée à la façon dont vous établissez les intervalles d'étalonnage.

Analyse d'accord par attributs

Toutes les mesures ne sont pas des chiffres. Une bonne partie de l'inspection réelle est un jugement : conforme ou non conforme, passe ou passe pas, accepter ou rejeter, ou une cote visuelle comme égratignure ou pas d'égratignure. Vous ne pouvez pas mener un Gage R&R numérique sur une décision : ces jugements ont donc besoin de leur propre étude, qu'on appelle habituellement analyse d'accord par attributs ou Gage R&R par attributs.

L'étude consiste à faire juger par des évaluateurs un ensemble de pièces dont la bonne réponse est déjà connue, plus d'une fois, sans qu'ils voient leurs décisions précédentes. Vous en apprenez trois choses : si chaque évaluateur est d'accord avec lui-même, si les évaluateurs s'entendent entre eux et, surtout, s'ils s'entendent avec la bonne réponse connue.

L'accord est souvent résumé par un kappa, une statistique qui mesure l'accord au-delà de ce que le seul hasard produirait. Plus il est élevé, mieux c'est. Vous examinez aussi les taux d'erreur concrets. Une mauvaise pièce qui passe est habituellement l'erreur la plus coûteuse : surveillez donc de près le taux d'omission.

  • Accord intra-évaluateur : chaque personne prend-elle la même décision sur la même pièce chaque fois?
  • Accord inter-évaluateurs : différentes personnes prennent-elles la même décision sur la même pièce?
  • Accord avec la référence : les décisions correspondent-elles à la bonne réponse connue?
  • Taux d'omission et taux de fausse alerte : à quelle fréquence les mauvaises pièces passent, et à quelle fréquence les bonnes pièces sont rejetées à tort.

Quelle étude mener, et quand

Vous ne menez pas toutes les études chaque fois. Choisissez l'étude selon la question qui se pose et selon ce qu'exige votre plan qualité ou votre client. Dans l'automobile, la MSA fait typiquement partie de l'approbation des nouvelles pièces et figure au plan de surveillance, mais la même logique s'applique partout où vous mesurez pour décider.

  • Nouvel instrument ou nouveau processus de mesure mis en service : menez un Gage R&R, et vérifiez le biais et la linéarité par rapport à une référence.
  • La mesure est un jugement conforme ou non conforme, ou un jugement visuel : menez une analyse d'accord par attributs plutôt qu'un Gage R&R numérique.
  • Après la réparation ou le déplacement d'un instrument, ou un changement de méthode : refaites le Gage R&R pour confirmer que rien n'a bougé.
  • Vous soupçonnez que les résultats d'un opérateur diffèrent de ceux d'un autre : le volet reproductibilité d'un Gage R&R le montrera.
  • Les lectures semblent constantes mais possiblement décalées : c'est une question de biais et de linéarité, pas de Gage R&R.
  • Selon un calendrier fixé par votre plan de surveillance ou votre client : menez ce que le plan précise, à l'intervalle indiqué.
Conseil : Faites d'abord le travail d'exactitude. Si un instrument n'est pas étalonné et que son biais est inconnu, un Gage R&R impeccable prouve seulement que le système produit de façon constante un décalage inconnu.

Le lien entre la MSA et l'étalonnage, et la place d'Axiospec

L'étalonnage et la MSA sont souvent confondus, parce que les deux visent à pouvoir se fier aux mesures, mais ils répondent à des questions différentes et il vous faut les deux. L'étalonnage compare un instrument à un étalon de référence traçable pour établir son exactitude et, au besoin, la corriger. C'est l'instrument face à une vérité connue. La MSA évalue tout le système de mesure tel qu'il est réellement utilisé, y compris les personnes, la méthode et les pièces, et porte surtout sur la variation en conditions réelles.

Les deux se recoupent sur l'exactitude. Le volet biais et linéarité de la MSA mesure le même type d'erreur que corrige l'étalonnage, ce qui explique qu'une MSA valable dépende d'abord d'une référence correctement étalonnée. L'étalonnage est un préalable, pas un substitut. Un instrument étalonné peut quand même échouer au Gage R&R à cause de la variation des opérateurs ou de la méthode, et un instrument avec un excellent Gage R&R peut quand même lire un décalage constant mais faux s'il n'a jamais été étalonné. Les règles de décision d'étalonnage, comme le TUR (test uncertainty ratio) et la bande de garde, s'ajoutent à tout cela et régissent la façon dont vous acceptez ou rejetez l'instrument lui-même.

Axiospec est un outil de gestion de l'étalonnage qui comprend une étude Gage R&R selon l'AIAG et des budgets d'incertitude par instrument : l'analyse de mesure se trouve donc à côté du dossier d'étalonnage du même actif plutôt que dans un tableur à part. Quand vous menez une étude, les données restent rattachées à l'instrument, avec ses lectures avant et après ajustage, ses certificats et ses échéances. Axiospec organise et met en évidence ces preuves et fait les calculs de l'AIAG, mais ne décide pas de la conformité. Savoir si un système est acceptable, et si votre programme respecte une norme, relève du jugement de votre équipe qualité, de votre client ou de votre évaluateur.

Les outils gratuits ci-dessous font les calculs de base du Gage R&R et du biais et de la linéarité dans votre navigateur, sans rien à installer. Si vous voulez que les études soient conservées sur l'actif, le forfait gratuit d'Axiospec est la plateforme complète, plafonnée à 50 instruments actifs, avec utilisateurs illimités, et chaque nouvel espace de travail commence avec 45 jours sur Professional, 1 500 instruments actifs, sans carte de crédit.

Questions courantes

Quelle est la différence entre l'étalonnage et le Gage R&R?
L'étalonnage compare un instrument à une référence et vous dit si l'instrument est exact. Le Gage R&R pose une autre question : quelle part de la variation que vous voyez dans vos mesures vient du système de mesure lui-même plutôt que des pièces. Un instrument parfaitement étalonné peut quand même échouer à une étude Gage R&R si les opérateurs l'utilisent de façon incohérente ou si l'instrument manque de résolution pour la tolérance. Il vous faut les deux, et l'un ne remplace pas l'autre.
Quel %GRR est acceptable?
Selon les lignes directrices courantes de l'AIAG, moins de 10 % est acceptable, de 10 à 30 % est acceptable sous conditions selon l'application, le coût de l'instrument et le coût de la réparation, et plus de 30 % est inacceptable : le système de mesure doit alors être amélioré. Jugez le %GRR par rapport à la tolérance ou à la variation de l'étude, selon ce que précise votre client ou votre procédure, parce que les deux donnent des chiffres différents pour les mêmes données.
Qu'est-ce que le NDC et quelle valeur doit-il atteindre?
Le NDC est le nombre de catégories distinctes, une estimation du nombre de groupes séparés que votre système de mesure peut distinguer de façon fiable à l'intérieur de la variation des pièces. Selon les lignes directrices de l'AIAG, le NDC devrait être de 5 ou plus. Un NDC inférieur à 5 signifie que le système de mesure ne peut pas résoudre le procédé assez finement pour servir à la maîtrise du procédé, même si le %GRR semble tout juste acceptable.
Quand mener une étude par variables plutôt qu'une étude par attributs?
Menez un Gage R&R par variables quand la mesure produit un chiffre, comme une dimension lue sur un pied à coulisse ou une valeur de couple. Menez une analyse d'accord par attributs quand la mesure produit une catégorie, comme conforme ou non conforme, ou une cote visuelle. Les études par attributs rapportent l'accord et l'efficacité, avec le kappa, plutôt qu'un %GRR, parce qu'il n'y a pas de variation continue à répartir.
Que sont le biais et la linéarité, et en quoi diffèrent-ils du Gage R&R?
Le biais est la différence entre la moyenne de vos mesures et une valeur de référence : il vous dit si le système de mesure lit systématiquement trop haut ou trop bas. La linéarité est la façon dont ce biais change sur l'étendue d'utilisation : un instrument peut donc être exact à mi-échelle et biaisé aux extrémités. Le Gage R&R mesure la dispersion, c'est-à-dire la répétabilité et la reproductibilité, alors que le biais et la linéarité mesurent la position par rapport à une référence. Une MSA complète examine les deux.

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