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Tolérancement statistique avec moyenne au 1/3 central


Comme nous venons de le voir, le tolérancement statistique est très apprécié par sa capacité à réduire les coûts de production mais il comporte des risques. Les risques du tolérancement statistique sont d’autant plus importants si la production n’est pas centrée.
En effet, l’hypothèse de base du tolérancement statistique repose uniquement sur l’addition des variances mais ne tient pas compte du décentrage de la production. Pour pouvoir utiliser le tolérancement statistique convenablement, il convient donc d’ajouter la notion de centrage.
Le tolérancement statistique avec moyenne au 1/3 central propose ainsi :
  • D’utiliser les limites du tolérancement statistique pour l’acceptation individuelle des pièces
  • De n’accepter un lot que si la moyenne de l’ensemble des pièces de ce lot se situe dans le tiers central de la tolérance.
Avantages du tolérancement statistique avec moyenne au 1/3 central :
  • Coût de production plus faible, les tolérances sont aussi larges que pour le tolérancement statistique.
  • Force les producteurs à centrer leurs productions.
  • Réduit très fortement les risques d’assemblages non conformes malgré des productions de pièces conformes. Inconvénients du tolérancement statistique avec moyenne au 1/3 central :
  • Ne garantit pas la conformité de l’assemblage à 100%
Pour garantir la conformité de l’assemblage à 100%, il faut utiliser le tolérancement inertiel.

Une solution complète et modulable pour l’industrie 4.0

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