Le R&R décompose la variabilité observée en ses sources et répond à : quelle part de ce que je mesure vient réellement des pièces, et quelle part de mon système de mesure ?
Le plan de l’étude
Chaque pièce est mesurée plusieurs fois par chaque opérateur.
⇒ Les pièces doivent couvrir l’étendue réelle de la production. Prendre dix pièces sorties de la même série serrée fait paraître le moyen de mesure mauvais, alors que c’est la référence qui manque de variation.
⇒ Les répétitions mesurent la répétabilité : le même opérateur, la même pièce, deux fois. Il en faut au moins 2 — une seule répétition interdit la méthode ANOVA.
⇒ Les opérateurs mesurent la reproductibilité. Deux au minimum, trois de préférence.
💡 Faire mesurer en ordre aléatoire et sans que l’opérateur voie ses mesures précédentes. Sinon il retrouve son propre résultat, et la répétabilité obtenue est flatteuse.
Créer l’étude
Trois chemins, selon l’état de vos données :
⇒ Ajouter un gage R&R puis créer une grille vide : Ellistat prépare la trame pièces × opérateurs × répétitions, il n’y a plus qu’à saisir ;
⇒ Créer à partir de la grille si les mesures existent déjà dans un tableau ;
⇒ Exporter vers la grille pour reprendre les données d’une étude dans le tableur et les retravailler.
Renseigner l’instrument de mesure, les opérateurs, les tolérances et la norme retenue (voir § 8).
Onglet Mesure
La table de saisie, une ligne par pièce, une colonne par opérateur et par répétition. Toutes les cases doivent être remplies : un message « veuillez remplir toutes les valeurs » signale les manques.
Onglet Analyse — la décomposition de la variance
C’est le cœur de l’étude. Chaque source de variation reçoit un écart type et un poids.
| Source | Ce qu’elle représente |
| Pièces | La vraie variation entre pièces. C’est le signal utile. |
| Répétabilité | L’instrument lui-même : même opérateur, même pièce, résultats différents. |
| Reproductibilité | L’opérateur : deux personnes ne mesurent pas pareil. |
| Interaction | Un opérateur particulier se comporte différemment sur certaines pièces. |
| Instrument (GRR) | Répétabilité et reproductibilité réunies : l’erreur totale du système de mesure. |
| Écart type global | Tout confondu. |
Les colonnes écart type, contribution, proportion et proportion totale expriment la même chose à des échelles différentes : lire la proportion totale pour situer chaque source dans l’ensemble.
⇒ Si la répétabilité domine, le problème est l’instrument ou le montage.
⇒ Si la reproductibilité domine, le problème est le mode opératoire : les opérateurs ne procèdent pas de la même façon. C’est souvent le plus facile à corriger — par une instruction claire et une formation.
⇒ Si l’interaction est significative, un opérateur est en difficulté sur un type de pièce précis.
💡 La méthode de calcul se choisit entre ANOVA et moyennes/étendues. L’ANOVA est préférable : elle seule sait isoler l’interaction. Elle exige au moins deux répétitions — sans quoi Ellistat signale « Type ANOVA ne peut pas fonctionner avec 1 répétition ».
Onglet Résultats — deux référentiels
Une même erreur de mesure peut être jugée de deux façons, et Ellistat présente les deux côte à côte.
Par rapport à la tolérance — la question du contrôle : mon moyen est-il capable de trier conforme / non conforme ?
⇒ Cpc : la capabilité du processus de contrôle, l’indicateur principal. Il rapporte la tolérance à la dispersion du moyen de mesure ;
⇒ Cpc min : la borne basse de son intervalle de confiance à 95 %. C’est lui qu’il faut regarder pour conclure : le Cpc calculé sur un petit échantillon est optimiste ;
⇒ GRR % : la part de la tolérance consommée par l’erreur de mesure ;
⇒ Tolérance minimale : la tolérance la plus serrée que cet instrument peut contrôler ;
⇒ Résolution et présence d’interaction.
Par rapport à la variation du process — la question de l’analyse : mon moyen sait-il distinguer les pièces entre elles ?
⇒ Variation du process : 6 écarts types de la production. Soit cette valeur est saisies dans l’entête (Production Sandard deviation) soit elle est calculées à partir de pièces utilisés pour le R&R. La première solution est de loin la meilleure;
⇒ ndc, nombre de catégories distinctes : combien de niveaux différents l’instrument sait séparer dans la production réelle. Un ndc de 2 ne permet que de dire « plutôt grand » ou « plutôt petit » ;
⇒ GRR % rapporté cette fois à la variation du process.
💡 Un moyen peut être bon pour trier et mauvais pour analyser, ou l’inverse. Une tolérance large et une production très régulière donnent un excellent Cpc et un ndc médiocre : suffisant pour le contrôle de conformité, insuffisant pour une étude de capabilité ou un plan d’expériences.
Onglet Graphiques
⇒ Graphique des mesures : toutes les valeurs, pièce par pièce. Les points d’une même pièce doivent être groupés.
⇒ Graphique des moyennes : le profil de chaque opérateur. Des courbes parallèles et décalées signent un biais entre opérateurs — corrigeable. Des courbes qui se croisent signent une interaction — plus gênante.
⇒ Graphique des étendues : la dispersion de chaque opérateur. Un opérateur nettement plus dispersé a besoin de formation.
⇒ Camembert et Pareto des variances : le poids relatif des sources, d’un coup d’œil. Un R&R Idéal à près de 100% de la variance total qui vient des pièces et près de 100% de la variance de mesure qui vient de la répétabilité
Que faire d’un R&R insuffisant
Dans l’ordre de coût croissant :
⇒ Clarifier le mode opératoire et former, si la reproductibilité domine ;
⇒ Améliorer le montage — appui, positionnement, serrage — si la répétabilité domine ;
⇒ Augmenter le nombre de mesures et prendre leur moyenne : la dispersion décroît en racine de n. Solution valable en laboratoire, rarement en production ;
⇒ Changer de moyen de mesure, en dernier recours.
⚠️ Élargir la tolérance améliore le Cpc et le GRR % sans que rien n’ait changé sur l’instrument. C’est une illusion comptable, pas une amélioration.