PALISADE RISK FOR SIX SIGMA 5.5 User Manual
Guide d’utilisation
@RISK pour Six
Sigma
Version 5.5
juin, 2009
Palisade Corporation
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exploitée sous licence.
Bienvenue
Bienvenue à @RISK, l’outil d’analyse du risque le plus puissant au
monde ! Dans tous les domaines, @RISK sert depuis longue date à
analyser le risque et l’incertitude. Aussi souple qu’Excel même,
@RISK trouve ses applications dans les secteurs des finances, du
pétrole et du gaz, des assurances, de la production, des soins de santé,
de la pharmaceutique, de la science et bien d’autres encore. Chaque
jour, des dizaines de milliers de professionnels font confiance à
@RISK pour estimer leurs coûts, analyser leur VAN et TRI, étudier
leurs véritables options, déterminer leurs prix, explorer leurs
ressources pétrolières et autres, et bien davantage encore.
Six Sigma et l’analyse de qualité représentent une application clé de
@RISK. Qu’il s’agisse de l’approche DMAIC, DFSS, Lean, DOE ou
autre, l’incertitude et la variabilité sont au cœur de l’analyse Six
Sigma. @RISK recourt à la simulation Monte Carlo pour identifier,
mesurer et éliminer les causes de variabilité dans vos processus de
production et de service. Une série complète de mesures de capacité
assure les calculs nécessaires à la réalisation rapide et précise des
méthodes Six Sigma. Graphiques et tableaux illustrent clairement les
statistiques Six Sigma, pour faciliter, en toute efficacité, la
démonstration de cette puissante technique à l’encadrement. L’édition
Industrial de @RISK ajoute RISKOptimizer aux analyses Six Sigma,
rendant possible l’optimisation de la sélection de projet, de
l’allocation de ressources, etc.
Des usines de fabrication de moteurs aux raffineries de métaux
précieux et aux compagnies aériennes et producteurs de biens de
consommation, @RISK améliore chaque jour les processus, la qualité
des produits et services et les économies de coûts. Ce guide décrit les
fonctions, statistiques, graphiques et rapports Six Sigma de @RISK,
pour vous montrer l’utilité du programme à tous les niveaux d’un
projet Six Sigma. Quelques études de cas sont également présentées
en fin de guide. Vous y trouverez des modèles prédéfinis
éventuellement adaptables à vos propres analyses.
Les fonctionnalités standard de @RISK, telles que l’entrée de fonctions
de distribution, l’ajustement de distributions aux données, l’exécution
de simulations et la réalisation d’analyses de sensibilité, sont
également applicables aux modèles Six Sigma. Il vous sera utile, pour
la modélisation @RISK pour Six Sigma, de vous familiariser avec ces
fonctionnalités. Elles sont décrites dans le Guide de l’utilisateur de
@RISK pour Excel et dans les didacticiels en ligne.
Table des matières
Chapitre 1 : @RISK et les méthodologies Six Sigma 1
Introduction ........................................................................................3
Méthodologies Six Sigma.................................................................. 7
@RISK et Six Sigma.........................................................................11
Chapitre 2 : Utiliser @RISK pour Six Sigma 15
Introduction ......................................................................................17
Fonction de propriété RiskSixSigma ............................................. 19
Fonctions statistiques Six Sigma................................................... 23
Six Sigma et la fenêtre Synthèse des résultats ............................ 35
Marqueurs graphiques Six Sigma..................................................37
Études de cas 39
Exemple 1 – Conception d'expériences (DOE) : Catapulte..........41
Exemple 2 – Conception d'expériences (DOE) : Soudage...........47
Exemple 3 – Conception d'expériences (DOE) avec
optimisation...................................................................................53
Exemple 4 – DFSS : Circuit électrique...........................................59
Exemple 5 – Lean Six Sigma : Analyse de processus
de devis.......................................................................................... 63
Exemple 6 – DMAIC : Analyse de rendement global combiné....71
Exemple 7 – Sélection de fournisseur ........................................... 75
Exemple 8 – Taux d'échec DMAIC Six Sigma................................79
Exemple 9 – Taux d'échec DMAIC Six Sigma avec RiskTheo.....83
Table des matières v
vi
Chapitre 1 : @RISK et les méthodologies Six Sigma
Introduction ........................................................................................3
Qu’est-ce que Six Sigma ?...................................................................... 3
L’importance de la variation ................................................................. 5
Méthodologies Six Sigma.................................................................. 7
Six Sigma / DMAIC ................................................................................ 7
DFSS (Design for Six Sigma – Conception pour Six Sigma) .......... 8
Lean ou Lean Six Sigma......................................................................... 9
@RISK et Six Sigma.........................................................................11
@RISK et DMAIC.................................................................................. 11
@RISK et DFSS...................................................................................... 12
@RISK et Lean Six Sigma .................................................................... 13
@RISK 5.0 Help System © Palisade Corporation, 1999
Chapitre 1 : @RISK et les méthodologies Six Sigma 1
2
Introduction
Dans ce monde régi par la concurrence, la qualité est plus importante
que jamais. Avec @RISK, le professionnel dispose du compagnon
idéal pour ses analyses Six Sigma ou de qualité. Cette puissante
solution permet l’analyse rapide de l’effet de la variation au sein des
processus et des concepts.
Outre l’analyse Six Sigma et de qualité, @RISK peut servir à l’analyse
de toute situation sujette à l’incertitude. @RISK trouve ses
applications dans l’analyse de VAN, de TRI et d’options réelles,
l’estimation des coûts, l’analyse de portefeuille, l’exploration de gaz et
pétrole, les réserves d’assurance, la tarification, et bien davantage
encore. Pour plus de détails sur les autres applications de @RISK et
son utilisation en général, voir le Guide de l’utilisateur @RISK joint au
logiciel.
Qu’est-ce que Six Sigma ?
Six Sigma est un ensemble de pratiques destinées à améliorer
systématiquement les processus par réduction de la variation et, par
conséquent, élimination des défauts. Une défaut se définit comme la
non-conformité d’un produit ou service à ses spécifications. Si la
formulation originale des détails de la méthodologie revient à la
société Motorola vers le milieu des années 1980, Six Sigma s’inspire
largement des efforts d’amélioration de la qualité des six décennies
antérieures, déployés sous les appellations de contrôle de qualité,
management par la qualité (TQM) et zéro défaut. Comme ces
méthodologies précédentes, Six Sigma pose pour principes :
• Les efforts continus de réduction de la variation des sorties de
processus sont essentiels au succès de l’entreprise.
• Les processus de fabrication et d’entreprise peuvent être
mesurés, analysés, améliorés et contrôlés.
• L’amélioration durable de la qualité exige l’engagement de
l’organisation tout entière, et en particulier de la haute
direction.
Six Sigma est une question de données. Les variables « X » et « Y »
sont souvent mentionnées. Les variables X sont tout simplement des
variables en entrée indépendantes, qui affectent les variables de sortie
dépendantes, Y. Six Sigma se concentre sur l’identification et le
contrôle de la variation des variables X dans le but de maximiser la
qualité et de minimiser la variation des variables Y.
Chapitre 1 : @RISK et les méthodologies Six Sigma 3
L’expression Six Sigma, ou 6σ, est descriptive. La lettre grecque sigma
(σ) désigne l’écart type, importante mesure de variation. La variation
d’un processus fait référence au degré de concentration de tous les
résultats autour de la moyenne. La probabilité de susciter un défaut
peut être estimée et traduite en « niveau Sigma ». Plus le niveau
Sigma est élevé, plus la performance est bonne. Six Sigma fait
référence à l’existence de six écarts types entre la moyenne du centre
de processus et la limite de spécification ou niveau de service le
plus proche. Cela veut dire moins de 3,4 défauts par million
d’opportunités (DPMO). Le graphique ci-dessous illustre le concept
Six Sigma.
-6
-3 -4 -5
-2
-1
+1
+4 +3 +2
+5
+6
Six sigma – ou écarts types – de la moyenne.
Les économies de coûts et les améliorations de qualité réalisées grâce
aux applications de Six Sigma en entreprise sont considérables.
Motorala a fait état de 17 milliards de dollars d’économies depuis sa
mise en œuvre vers le milieu des années 1980. Lockheed Martin, GE,
Honeywell et bien d’autres entreprises ont également récolté les fruits
de Six Sigma.
4 Introduction
L’importance de la variation
Trop d’analystes Six Sigma travaillent sur des modèles statiques qui
ne tiennent pas compte de l’incertitude et de la variabilité inhérentes à
leurs processus ou concepts. Dans la quête d’une qualité maximale, il
est essentiel d’envisager autant de scénarios que possible.
@RISK répond à cette nécessité : à travers la simulation Monte Carlo
et l’analyse de milliers d’issues différentes possibles, il indique la
probabilité de réalisation de chacune. Les facteurs incertains se
définissent à l’aide de plus de 35 fonctions de distribution de
probabilités, lesquelles décrivent avec précision la plage possible des
valeurs en entrée. Mieux encore, @RISK permet la définition des
valeurs de limite de spécification supérieure, limite de spécification
inférieure et cible de chaque sortie. Il propose en outre de nombreuses
statistiques Six Sigma et mesures de capacité.
Avec RISKOptimizer, l’édition @RISK Industrial combine la puissance
de la simulation Monte Carlo à l’optimisation par algorithmes
génétiques, pour la résolution de problèmes d’optimisation sujets à
une incertitude inhérente, tels que :
• allocation de ressources en vue de minimiser les coûts
• sélection de projet en vue de maximiser les profits
• optimisation des paramètres de processus en vue de maximiser le
rendement ou de minimiser les coûts
• optimisation de l’allocation de tolérance en vue de maximiser la
qualité
• optimisation des programmes de personnel en vue de maximiser
le service
Chapitre 1 : @RISK et les méthodologies Six Sigma 5
6
Méthodologies Six Sigma
@RISK peut être utile à différents types d’analyses Six Sigma et autres.
Les trois principaux niveaux d’analyse sont :
• Six Sigma / DMAIC / DOE
• DFSS (Design for Six Sigma – Conception pour Six Sigma)
• Lean ou Lean Six Sigma
Six Sigma / DMAIC
La mention de Six Sigma fait généralement référence à la
méthodologie DMAIC. Cette méthodologie est utile lorsqu’un produit
ou un processus existe déjà mais qu’il ne répond pas aux
spécifications client ou n’atteint pas une performance adéquate.
DMAIC se concentre sur l’amélioration évolutive et continue des
processus de fabrication et de services. Elle se définit presque
universellement selon les cinq phases suivantes : Définir, Mesurer,
Analyser, Améliorer et Contrôler.
1) Définir les objectifs du projet et les exigences du client (VOC,
voix du client interne et externe).
2) Mesurer le processus afin d’en déterminer la performance
actuelle.
3) Analyser et déterminer la ou les causes profondes des
défauts.
4) Améliorer le processus par élimination de ces causes
profondes.
5) Contrôler la performance future du processus.
Chapitre 1 : @RISK et les méthodologies Six Sigma 7
DFSS (Design for Six Sigma – Conception pour Six Sigma)
La méthodologie DFSS sert à la conception ou re-conception totale
d’un produit ou service. Le niveau Sigma de processus attendu pour
un produit ou service DFSS est d’au moins 4,5 (soit pas plus d’environ
1 défaut par milliers d’opportunités), mais peut atteindre 6 Sigma ou
même mieux suivant le produit. L’assurance d’un tel niveau de faible
défectuosité lors du lancement d’un produit ou service implique que
les attentes et les besoins du client (CTQ) doivent être bien compris
avant la réalisation et mise en œuvre d’une conception. Les
programmes DFSS réussis peuvent réduire les gaspillages inutiles au
niveau de la planification et introduire plus rapidement les produits
sur le marché.
Contrairement à la méthodologie DMAIC, les phases ou étapes de
DFSS ne sont pas universellement reconnues ou même définies :
chaque entreprise ou organisation de formation les définit à sa
manière. L’une des méthodologies DFSS relativement connue est
identifiée par l’acronyme DMADV. Elle conserve le même nombre de
lettres et de phases, ainsi qu’une approche générale proche de celle de
DMAIC. Les cinq phases de la méthodologie DMADV se définissent
comme suit : Définir, Mesurer, Analyser, Concevoir et Vérifier.
1) Définir les objectifs du projet et les exigences du client (VOC
interne et externe).
2) Mesurer et déterminer les besoins et spécifications du client ;
mesurer aussi la concurrence et l’industrie.
3) Analyser les options de processus pour répondre aux besoins
du client.
4) Concevoir (en détail) le processus pour répondre aux besoins
du client.
5) Vérifier la performance de la conception et son aptitude à
satisfaire aux besoins du client.
8 Méthodologies Six Sigma
Lean ou Lean Six Sigma
« Lean Six Sigma » combine la production « Lean » (au plus juste,
développée par Toyota) et les méthodologies statistiques Six Sigma en
un outil synergique. « Lean » concerne l’accélération d’un processus
par réduction des déchets et gaspillages et élimination des étapes
sans valeur ajoutée. Lean se concentre sur une stratégie d’attraction
(« pull ») du client, avec production des seuls produits demandés
sous livraison « juste à temps ». Six Sigma améliore la performance en
concentrant l’attention sur les aspects du processus qui sont critiques
à la qualité dans la perspective du client et en éliminant la variation
au niveau de ce processus. De nombreuses organisations de services,
notamment, ont d’ores et déjà commencé à combiner la qualité
supérieure de Six Sigma à l’efficacité de l’approche Lean dans la
méthodologie Lean Six Sigma.
Lean utilise les « événements Kaizen » -- sessions d’amélioration
intensives, sur une durée d’une semaine généralement – pour
identifier rapidement les occasions d’amélioration, portant plus avant
la cartographie de la chaîne de valeur. Six Sigma fait appel à la
méthodologie DMAIC formelle pour assurer des résultats mesurables
et reproductibles.
Lean et Six Sigma reposent tous deux sur le principe que les
entreprises sont faites de processus qui commencent par les besoins
du client et doivent aboutir sur des clients satisfaits de leur produit ou
service.
Chapitre 1 : @RISK et les méthodologies Six Sigma 9
10
@RISK et Six Sigma
Qu’il s’agisse de DMAIC, DFSS, DOE ou de Lean Six Sigma,
l’incertitude et la variabilité sont au cœur de l’analyse Six Sigma.
@RISK recourt à la simulation Monte Carlo pour identifier, mesurer et
éliminer les causes de variabilité dans vos processus de production et
de service. Chaque méthodologie Six Sigma peut profiter de
l’approche @RISK à tous les niveaux de l’analyse.
@RISK et DMAIC
@RISK est utile à chaque étape du processus DMAIC : il permet de
tenir compte de la variation et de cerner les zones problèmes de
produits existants.
1) Définir. On définit les objectifs d’amélioration du
processus, par incorporation de la demande du client et de
la stratégie d’entreprise. La cartographie de la chaîne de
valeur, l’estimation des coûts et l’identification des attentes
du client (CTQ) représentent autant d’aspects où @RISK peut
aider à mieux concentrer l’analyse et fixer les objectifs.
L’analyse de sensibilité @RISK identifie clairement les CTQ
qui affectent l’ultime profitabilité.
2) Mesurer. On mesure les niveaux de performance actuels et
leurs variations. L’ajustement de distribution et plus de 35
distributions de probabilités précisent la définition des
variations de performance. Les statistiques des simulations
@RISK apportent des données comparatives par rapport aux
critères de la phase d’analyse.
3) Analyser. On analyse pour vérifier la causalité des défauts
et on essaie de tenir compte de tous les facteurs. La
simulation @RISK assure la prise en compte de tous les
facteurs en entrée et la présentation de toutes les issues
possibles. L’analyse de sensibilité et de scénario permet
d’identifier clairement les causes de la variabilité et du risque,
avec analyse aussi des tolérances. Les fonctions statistiques
Six Sigma de @RISK calculent les mesures de capacité aptes à
identifier les écarts entre les mesures et les exigences. On voit
apparaître ici la fréquence des défauts des produits et
processus et on se fait une idée de la fiabilité.
Chapitre 1 : @RISK et les méthodologies Six Sigma 11
4) Améliorer. On améliore ou on optimise le processus, en
fonction de l’analyse, selon des techniques telles que DOE.
DOE, ou conception d’expériences, inclut la conception de
tous les exercices de collecte d’information en présence de
variation, sous le contrôle de l’expérimentateur ou non. Grâce
à la simulation @RISK, différents concepts et changements de
processus peuvent être testés. @RISK est aussi utile à l’analyse
de fiabilité et – avec RISKOptimizer – à l’optimisation des
ressources.
5) Contrôler. On contrôle pour assurer la correction des
variances avant qu’elles ne donnent lieu à des défauts. À la
phase de contrôle, on peut organiser des essais pilotes pour
établir la capacité du processus, assurer la transition vers la
production puis mesurer en permanence le processus et
instaurer les mécanismes de contrôle. @RISK calcule
automatiquement la capacité du processus et valide les
modèles pour assurer la satisfaction des normes de qualité et
des exigences du client.
@RISK et DFSS
@RISK est particulièrement utile à la méthodologie Six Sigma DFSS au
niveau de l’étape de planification d’un nouveau projet. L’essai de
différents processus sur des modèles ou prototypes de production ou
service réels peut être excessivement onéreux. @RISK permet aux
ingénieurs de simuler des milliers d’issues différentes sur leurs
modèles, sans avoir à encourir le coût ni la durée d’une simulation
physique. Comme pour DMAIC, @RISK est utile à chaque étape de la
méthodologie DFSS. Les ingénieurs y gagnent les avantages suivants :
• Expérimentation de conceptions différentes / DOE
• Identification des attentes du client (CTQ)
• Prédiction de capacité de processus
• Révélation des contraintes de conception du produit
• Estimation des coûts
• Sélection de projet – à l’aide de RISKOptimizer pour identifier
le portefeuille optimal
• Analyse de tolérance statistique
• Allocation de ressources – à l’aide de RISKOptimizer pour
maximiser l’efficacité
12 @RISK et Six Sigma
@RISK et Lean Six Sigma
@RISK est le compagnon idéal de la synergie Lean Six Sigma. Les
modèles Six Sigma limités à la qualité peuvent échouer lors de leur
application à la réduction de la variation en une simple étape de
processus, ou à des processus dénués de valeur ajoutée pour le client.
Par exemple, une analyse Six Sigma pourrait recommander l’ajout
d’un contrôle durant le processus de fabrication pour repérer et
éliminer les unités défectueuses. Le gaspillage représenté par le
traitement des unités défectueuses est peut-être éliminé, mais au prix
de l’ajout d’un contrôle, représentant une nouvelle perte en soi. Dans
l’analyse Lean Six Sigma, @RISK identifie les causes des défauts.
Mieux encore, @RISK peut représenter l’incertitude dans les mesures
de qualité (ppm) et de vitesse (temps de cycle).
@RISK apporte les avantages suivants à l’analyse Lean Six Sigma :
• Sélection de projet – à l’aide de RISKOptimizer pour identifier
le portefeuille optimal
• Cartographie de la chaîne de valeur
• Identification des CTQ responsables de la variation
• Optimisation de processus
• Découverte et réduction des étapes de processus inutiles
• Optimisation des stocks – à l’aide de RISKOptimizer pour
minimiser les coûts
• Allocation de ressources – à l’aide de RISKOptimizer pour
maximiser l’efficacité
Chapitre 1 : @RISK et les méthodologies Six Sigma 13
14
Chapitre 2 : Utiliser @RISK pour Six Sigma
Introduction ......................................................................................17
Fonction de propriété RiskSixSigma ............................................. 19
Entrée d’une fonction de propriété RiskSixSigma.......................... 20
Fonctions statistiques Six Sigma................................................... 23
RiskCp..................................................................................................... 25
RiskCpm ................................................................................................. 25
RiskCpk .................................................................................................. 26
RiskCpkLower....................................................................................... 26
RiskCpkUpper....................................................................................... 27
RiskDPM ................................................................................................ 27
RiskK....................................................................................................... 28
RiskLowerXBound................................................................................ 28
RiskPNC.................................................................................................. 29
RiskPNCLower...................................................................................... 29
RiskPNCUpper...................................................................................... 30
RiskPPMLower...................................................................................... 30
RiskPPMUpper...................................................................................... 31
RiskSigmalLevel ................................................................................... 31
RiskUpperXBound................................................................................ 32
RiskYV .................................................................................................... 32
RiskZlower............................................................................................. 33
RiskZMin................................................................................................ 33
RiskZUpper............................................................................................ 34
Six Sigma et la fenêtre Synthèse des résultats ............................ 35
Marqueurs graphiques Six Sigma..................................................37
Chapitre 2 : Utiliser @RISK pour Six Sigma 15
16
Introduction
Les capacités de simulation standard de @RISK ont été améliorées en
vue de leur application à la modélisation Six Sigma, moyennant
l’ajout de quatre fonctionnalités importantes :
Les fonctionnalités standard de @RISK, telles que l’entrée de fonctions
de distribution, l’ajustement de distributions aux données, l’exécution
de simulations et la réalisation d’analyses de sensibilité, sont
également applicables aux modèles Six Sigma. Il vous sera utile, pour
la modélisation @RISK pour Six Sigma, de vous familiariser avec ces
fonctionnalités. Elles sont décrites dans le Guide de l’utilisateur de
@RISK pour Excel et dans les didacticiels en ligne.
1) la fonction de propriété RiskSixSigma, pour l’entrée de
limites de spécification et des valeurs cibles des sorties de
simulation,
2) les fonctions statistiques Six Sigma, y compris les indices de
capacité de processus tels que RiskCpk, RiskCpm et d’autres,
qui renvoient leurs statistiques Six Sigma relatives aux
résultats de simulation directement dans les cellules du
tableur,
3) de nouvelles colonnes dans la fenêtre Synthèse des
résultats, pour présenter les statistiques Six Sigma relatives
aux résultats de simulation sous forme de tableau,
4) des marqueurs sur les graphiques de résultats de simulation,
pour indiquer les limites de spécification et la valeur cible.
Chapitre 2 : Utiliser @RISK pour Six Sigma 17
18 Introduction
Fonction de propriété RiskSixSigma
Dans une simulation @RISK, la fonction RiskOutput identifie une
cellule de tableur comme sortie de simulation. Une distribution des
issues possibles est générée pour chaque cellule de sortie sélectionnée.
Ces distributions de probabilités se créent moyennant la collecte des
valeurs calculées pour la cellule à chaque itération d’une simulation.
Lorsque les statistiques Six Sigma doivent être calculées pour une
sortie, la fonction de propriété RiskSixSigma s’introduit sous forme
d’argument de la fonction RiskOutput. Elle spécifie la limite de
spécification inférieure, la limite de spécification supérieure, la valeur
cible, le décalage à long terme et le nombre d’écarts types à considérer
dans les calculs six sigma d’une sortie. Ces valeurs servent au calcul
des statistiques six sigma affichées dans la fenêtre des résultats et sur
les graphiques de la sortie. Par exemple :
RiskOutput(“Hauteur de pièce”;;RiskSixSigma(0,88;0,95;0,915,1,5;6))
spécifie une LSI de 0,88, une LSS de 0,95, une valeur cible de 0,915, un
décalage à long terme de 1,5 et un nombre d’écarts types de 6 pour la
sortie Hauteur de pièce. Vous pouvez aussi procéder par référence
aux cellules dans la fonction de propriété RiskSixSigma.
Ces valeurs servent au calcul des statistiques Six Sigma affichées dans
la fenêtre des résultats et comme marqueurs sur les graphiques de la
sortie.
En présence d’une fonction de propriété RiskSixSigma dans une
sortie, @RISK affiche automatiquement les statistiques Six Sigma
relatives aux résultats de simulation de la sortie dans la fenêtre
Synthèse des résultats et ajoute les marqueurs correspondant aux
valeurs LSI, LSS et Cible entrées aux graphiques des résultats de
simulation de la sortie.
Chapitre 2 : Utiliser @RISK pour Six Sigma 19
Entrée d’une fonction de propriété RiskSixSig ma
La fonction de propriété RiskSixSigma peut être tapée directement
dans la formule d’une cellule, comme argument d’une fonction
RiskOutput. L’Assistant Fonction d’Excel peut aussi servir à l’entrée
directe d’une fonction dans la formule d’une cellule.
La commande Insérer une fonction de @RISK permet d’insérer
rapidement une fonction RiskOutput assortie d’une fonction de
propriété RiskSixSigma. À partir du menu Insérer une fonction de
@RISK, il suffit de choisir la commande RiskOutput (Format Six
Sigma) du menu Sortie pour que la fonction appropriée s’ajoute à la
formule de la cellule active.
20 Fonction de propriété RiskSixSigma
Propriétés de sortie – Onglet Six Sigma
La fenêtre @RISK Propriétés de la fonction permet aussi l’entrée d’une
fonction de propriété RiskSixSigma dans une fonction RiskOutput.
Les arguments de la fonction RiskSixSigma se spécifient sous l’onglet
Six Sigma de cette fenêtre. Pour accéder à la fenêtre Propriétés de la
fonction RiskOutput, cliquez sur le bouton Propriétés de la fenêtre
@RISK Ajouter une sortie.
Les paramètres par défaut d’une sortie à utiliser dans les calculs Six
Sigma se configurent sous l’onglet Six Sigma. Les propriétés
concernées sont les suivantes :
• Calculer les mesures de capacité de cette sortie. Spécifie
l’affichage des mesures de capacité dans les rapports et
graphiques relatifs à la sortie. Ces mesures reposent sur les
valeurs LSI, LSS et Cible entrées.
• LSI, LSS et Cible. Définit les valeurs LSI (limite de
spécification inférieure), LSS (limite de spécification
supérieure) et Cible de la sortie.
• Utiliser le décalage long terme et Décalage. Spécifient un
décalage facultatif pour le calcul des mesures de capacité à
long terme.
• Limite X supérieure/inférieure. Nombre d’écarts types, à
droite ou à gauche de la moyenne, pour le calcul des valeurs
X supérieure et inférieure.
Chapitre 2 : Utiliser @RISK pour Six Sigma 21
Les paramètres Six Sigma définis s’inscrivent dans une fonction de
propriété RiskSixSigma ajoutée à la fonction RiskOutput. Seules les
sorties dotées de la fonction de propriété RiskSixSigma affichent les
marqueurs et statistiques Six Sigma dans les graphiques et rapports.
Les fonctions statistiques Six Sigma @RISK des feuilles de calcul Excel
peuvent faire référence à n’importe quelle cellule de sortie porteuse
d’une fonction de propriété RiskSixSigma.
Remarque : Tous les graphiques et rapports @RISK utilisent les
valeurs LSI, LSS, Cible, Décalage à long terme et Nombre d’écarts
types des fonctions de propriété RiskSixSigma en place au moment du
démarrage d’une simulation. Si vous changez les limites de
spécification d’une sortie (et sa fonction de propriété RiskSixSigma
associée), veillez à réexécuter la simulation pour en afficher l’effet sur
les graphiques et rapports.
22 Fonction de propriété RiskSixSigma
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