@Risk - Analyse du risque pour Microsoft Excel

@Risk 5.7.1

Analyse du risque
avec Microsoft Excel
   
@Risk pour le Six Sigma  
   
Une des importantes applications de @Risk est le Six Sigma et le contrôle de qualité. Les industries manufacturières et de service utilisent @Risk chaque jour pour améliorer les processus, la qualité des produits fabriqués et diminuer les coûts.

Que ce soit pour des projets DMAIC, DFSS, Lean ou pour les plans d'expériences, l'incertitude et la variabilité sont au coeur de toutes les analyses Six Sigma. @Risk utilise la simulation Monte Carlo pour identifier, mesurer et mettre en évidence les causes de variabilité dans vos processus de production ou de service ou vos plans d'expériences.
   
Indices d'aptitude Six Sigma dans @Risk  
   
@Risk analyse des milliers de résultats possibles et vous affiche les probabilités associées. Chaque facteur incertain est défini en utilisant l'une des 38 lois de probabilités qui décrit la plage des valeurs possibles de ce facteur. @Risk vous permet de définir les valeurs des limites pour les spécifications et pour le nominal pour chaque facteur et affiche un grand nombre de métriques Six Sigma et d'indices d'aptitude : Cpk, Cpm, etc. Ces métriques peuvent être visualisées directement dans votre modèle ou dans la fenêtre des résultats de @Risk. les graphiques affichent les limites des spécifications et le nominal. @Risk 'Industrial' ajoute RISKOptimizer à vos analyses Six Sigma pour permettre la sélection optimale de projets, l'allocation efficace de ressources, etc.
   
Liste des métriques Six Sigma disponibles  
   
  • RiskCp – Calcule l'indice d'aptitude Cp
  • RiskCpm – A utiliser lorsqu'une valeur nominale autre que la valeur centrale des spécifications a été choisie.
  • RiskCpk – Calcule l'indice d'aptitude Cpk
  • RiskCpkLower – Calcule l'indice d'aptitude Cpk inférieur
  • RiskCpkUpper – Calcule l'indice d'aptitude Cpk supérieur
  • RiskDPM – Nombre de pièces défectueuses par million
  • RiskK – Calcule l'indice d'aptitude K
  • RiskLowerXBound – Valeur inférieure X pour un nombre donné d'écarts-types à la moyenne
  • RiskPNC – Pourcentage total de non conformes
  • RiskPNCLower – Pourcentage de non conformes au-dessous de la limite inférieure des spécifications
  • RiskPNCUpper – Pourcentage de non conformes au-dessus de la limite supérieure des spécifications
  • RiskPPMLower – Nombre de pièces défectueuses au-dessous de la limite de spécification inférieure
  • RiskPPMUpper – Nombre de pièces défectueuses au-dessous de la limite de spécification supérieure
  • RiskSigmaLevel – Niveau de qualité du processus
  • RiskUpperXBound – Valeur supérieure X pour un nombre donné d'écarts-types à la moyenne
  • RiskYV – Rendement
  • RiskZlower – Score Z pour la limite de spécification inférieure
  • RiskZMin– Indice d'aptitude lorsque des facteurs spéciaux sont retirés et que le processus est correctement centré
  • RiskZupper – Score Z pour la limite de spécification supérieure
Utilisation de @Risk pour le Six Sigma  
   
Pour faire rapidement une analyse Six Sigma dans @Risk :

1 - Définir les cellules contenant les résultats, cliquer sur le bouton 'Properties' dans la boîte de dialogue '@Risk Add Output'. Sélectionner l'onglet 'Six Sigma' et entrer les limites des spécifications (LSL, USL) et le nominal ou référencer les cellules contenant ces informations.

2- Indiquer dans votre tableur où afficher les métriques Six Sigma. Par exemple RiskCpkUpper(A10) positionnera la limite supérieure du Cpk dans la cellule A10.

3 - Exécuter la simulation. Les métriques Six Sigma s'affichent alors dans votre tableur, dans la fenêtre '@Risk Results' et dans les graphiques.

Les trois images ci-dessous illustrent comment @Risk vous aide à identifier, quantifier et comprendre les variations dans votre processus.

  • Cliquer ici pour visualiser le 'Graphique Six Sigma'
  • Cliquer ici pour visualiser la fenêtre 'Résumé'
  • Cliquer ici pour visualiser les résultats dans le tableur

   
Ajout de RISKOptimizer  
   
@Risk 'Industrial' contient également RISKOptimizer, qui combine la puissance de la simulation Monte Carlo avec l'optimisation par algorithmes génétiques. Cela vous permet de traiter des problèmes d'optimisation qui ont une incertitude inhérente comme par exemple :
  • Allocation de ressources et minimisation des coûts
  • Sélection de projet et maximisation des profits
  • Optimisation des paramètres d'un procédé pour maximiser le rendement ou minimiser les coûts
  • Optimisation de tolérances pour maximiser la qualité
  • Optimisation du personnel disponible pour maximiser la qualité de service
@Risk et le DMAIC  
   
@Risk est utile dans chacune des étapes du DMAIC pour prendre en compte la variabilité et mettre en évidence les problèmes sur les produits :

Définir - Définition des objectifs d'amélioration incorporant les demandes des clients et la stratégie de l'entreprise. Cartographie de la chaîne des valeurs, estimation des coûts, identification des CTQ (Critique pour la Qualité) sont des thèmes pour lesquels @Risk peut vous aider à préciser et définir les objectifs. L'analyse de sensibilité de @Risk vous permet de mettre en évidence les CTQ qui affectent votre processus.

Mesure - Mesure des niveaux de performance actuels et des variations de ces niveaux. L'ajustement de lois de probabilités et les 38 lois de probabilités disponibles permettent de définir de façon fiable les variations des niveaux de performance. Les statistiques des simulations de @Risk peuvent fournir des données pour effectuer des comparaisons avec les exigences dans la phase d'Analyse.

Analyse - Analyse pour vérifier les relations et les causes des défauts et pour s'assurer que tous les facteurs ont bien été pris en compte. Avec la simulation de @Risk, vous pouvez être sûr que tous les facteurs en entrée ont bien été pris en compte et que tous les résultats possibles sont obtenus. Vous pouvez découvrir les causes de la variabilité et du risque avec les analyses de sensibilité et de scénarios et analyser les tolérances. Avec les fonctions statistiques Six Sigma de @Risk, vous pouvez calculer des métriques d'aptitude qui identifient les écarts entre les mesures et les exigences. Ainsi, vous savez combien de fois des produits ou des services sont défaillants.

Innover (Améliorer) - Innover ou optimiser le processus en se basant sur des analyses comme les plans d'expériences. Les plans d'expériences contiennent toutes les informations expérimentales collectées incluant la variabilité présente, sous le contrôle de l'expérimentateur on non. En utilisant la simulation de @Risk, vous pouvez tester d'autres plans d'expériences et modifications du processus. @Risk est également utilisé pour les études de fiabilité et avec RISKOptimizer pour l'optimisation des ressources à cette étape.

Contrôler (Maîtriser) - Contrôler pour s'assurer que toutes les variations sont corrigées pour ne pas générer de produits ou de services défectueux. Dans la phase Contrôler, vous pouvez effectuer des essais pour définir l'aptitude du processus, puis passer en production, mesurer de façon continue le processus et définir des mécanismes de contrôle. @Risk calcule automatiquement l'aptitude du processus et valide les modèles pour s'assurer que le niveau de qualité souhaité et les demandes des clients sont atteints.
   
@Risk et le DFSS (Design for Six Sigma)  
   
Une des utilisations les plus fréquentes de @Risk pour le Six Sigma est le DFSS lors du démarrage d'un nouveau projet. Tester différents processus de façon réelle peut devenir très coûteux. @Risk permet aux ingénieurs de simuler des milliers de résultats différents sans avoir les coûts et les délais des simulations physiques.@Risk est utile à chaque étape de l'implémentation du DFSS de la même façon que pour le DMAIC. L'utilisation de @Risk apporte les avantages suivants aux ingénieurs :
  • Etude de plusieurs plans d'expériences
  • Identification des CTQ
  • Prévision de l'aptitude du processus
  • Mise en évidence des contraintes de conception
  • Estimation des coûts
  • Sélection des projets - avec RISKOptimizer pour trouver l'ensemble optimal
  • Analyse statistique des tolérances
  • Allocation de ressources - avec RISKOptimizer pour maximiser l'efficacité
   
@Risk et le Lean Six Sigma  
   
@Risk est l'outil idéal pour créer la synergie entre le Lean Manufacturing et le Six Sigma. Les modèles basés uniquement sur la qualité Six Sigma peuvent ne pas être efficaces dans la pratique en réduisant la variabilité dans des processus qui n'ajoutent pas de valeur pour les clients. Par exemple, un surcroît de contrôle peut être préconisé par la démarche Six Sigma pour mieux éliminer les défauts. Cependant l'activité de contrôle est sans valeur ajoutée pour le client, en effet le coût global des produits est augmenté par un surcoût de contrôle. Dans une analyse Lean Six Sigma, @Risk identifie les causes de ces défaillances. De plus, @Risk peut prendre en compte les incertitudes à la fois dans ses métriques de qualité (ppm) et de vitesse (temps de cycle).

@Risk apporte les bénéfices suivants dans les analyses Lean Six Sigma :
  • Sélection de projets - avec RISKOptimizer pour trouver l'ensemble optimal
  • Cartographie de la chaîne des valeurs
  • Identification des CTQ
  • Optimisation du processus
  • Mise en évidence des étapes critiques dans le processus
  • Optimisation des stocks - avec RISKOptimizer pour réduire les coûts
  • Allocation de ressources - avec RISKOptimizer pour maximiser l'efficacité
   
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