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Article d'auteur Métrologie — Les Essentiels - III-30-19 - 11/05/2022


Optimisation de la gestion d’un parc d’instruments de mesure

Centres d'intérêt : Organisation / Moyen de mesure / Industrie

Démarches Organiser-Fonction métrologie

Par  ADAM Yannick ,  ANTONIACOMI Thibaut

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Actualités

  • Texte intégral
  • Résumé

1  Introduction

  • 1.1 Le point de départ

    Depuis plusieurs dizaines d’années, les entreprises sont confrontées à l’émergence de nouvelles exigences normatives nécessaires à l’obtention de certifications ou d’accréditations diverses.

    Aujourd’hui, plus d’un million d’entreprises et organismes dans plus de 170 pays possèdent la certification NF EN ISO 9001.

    Cette certification repose sur un certain nombre de principes du management de la qualité pour les organismes souhaitant améliorer en permanence la satisfaction de leurs clients. Cela a permis aux entreprises de mettre en place des stratégies et de proposer des solutions pour répondre à ces exigences.

    Le présent article porte plus spécifiquement sur la gestion et l’utilisation des équipements de mesure, de contrôle et d’essais. L’exigence initiale à ce sujet était la suivante :

    NF EN ISO 9001:2000

    Systèmes de management de la qualité – Exigences

    4.11 Maîtrise des équipements de contrôle, de mesure et d’essai

    […] Les équipements de contrôle, de mesure et d’essai doivent être utilisés de façon à assurer que l’incertitude de mesure est connue et compatible avec l’aptitude requise en matière de mesurage […]

    Cette exigence très juste a nécessité la création de services de métrologie et a ancré historiquement des multitudes de pratiques. À l’heure de l’industrie 4.0 et d’une concurrence mondiale de plus en plus forte, toutes ces pratiques doivent être remises en question et optimisées afin de rester compétitif et de continuer à garantir la conformité et la bonne fonctionnalité du produit final.

    Dans cet article, nous développerons la stratégie déployée par un responsable afin de restructurer et optimiser un service de métrologie.

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Dans un environnement de plus en plus concurrentiel et à l’ère de l’industrie 4.0, la métrologie industrielle doit elle aussi faire sa révolution. Pour cela, les pratiques doivent être remises en question et les organismes optimisés. Cet article décrit comment un service de métrologie au sein d’une grande entreprise s’est réorganisé et a appliqué les recommandations du fascicule de documentation Afnor FD X07-014.

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  • Sommaire
  • 1 Introduction
  • 1.1 Le point de départ
  • 1.2  L’état initial
  • 2 La stratégie
  • 3 Le logiciel de gestion du parc d’instruments
  • 3.1 La gestion des moyens de mesure
  • 3.2 L’étalonnage des moyens de mesure
  • 4 L’optimisation des périodicités d’étalonnage
  • 4.1 La méthode de la dérive
  • 4.1.1 Modéliser les dérives de chaque équipement
  • 4.1.2 Observer la distribution statistique des dérives modélisées
  • 4.2 La méthode OPPERET
  • 4.2.1 Définition du périmètre de l’étude
  • 4.2.2 Définition des critères et du système de notation
  • 4.2.3 La pondération des critères
  • 4.2.4 La notation des équipements
  • 4.3 Pour continuer
  • 4.4 La mesure au service de la décision

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  • Figure
1 Introduction 1 Introduction 1.1 Le point de départ 1.2  L’état initial 2 La stratégie 3 Le logiciel de gestion du parc d’instruments 3 Le logiciel de gestion du parc d’instruments 3.1 La gestion des moyens de mesure 3.2 L’étalonnage des moyens de mesure 4 L’optimisation des périodicités d’étalonnage 4 L’optimisation des périodicités d’étalonnage 4.1 La méthode de la dérive 4.1 La méthode de la dérive 4.1.1 Modéliser les dérives de chaque équipement 4.1.2 Observer la distribution statistique des dérives modélisées 4.2 La méthode OPPERET 4.2 La méthode OPPERET 4.2.1 Définition du périmètre de l’étude 4.2.2 Définition des critères et du système de notation 4.2.3 La pondération des critères 4.2.4 La notation des équipements 4.3 Pour continuer 4.4 La mesure au service de la décision

Rechercher un mot dans la page :

Figure 3.1 Déroulement du paramétrage du logiciel OPTIMU Figure 4.1 Identification de la dérive maximale Figure 4.2 Distribution statistiques des dérives de 239 bagues filetées Figure 4.3 Exemple de détermination d’une périodicité optimale Figure 4.4 Distribution statistique des périodicités de l’étude de référence

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