Utilisation intégrée des méthodes AMDEC et KC comme outil de formalisation des connaissances pour la gestion de la qualité en conception et en industrialisation

Alaa Hassan; Ali Siadat; Jean-Yves Dantan; Patrick Martin

doi:10.53102/2007.26.03.731

Auteurs

Alaa Hassan Département de Mécatronique, ISSAT, Barza, Damas, Syrie
Ali Siadat Laboratoire LGIPM ,ENSAM de Metz
Jean-Yves Dantan Laboratoire LGIPM ,ENSAM de Metz
Patrick Martin Laboratoire LGIPM ,ENSAM de Metz

DOI :

https://doi.org/10.53102/2007.26.03.731

Mots-clés :

AMDEC, Key Characteristic, Structuration des connaissances, Gestion des risques de variations

Résumé

Les méthodes d'analyses de risques et de variations fournissent des connaissances nécessaires à la gestion de la qualité des produits lors de la conception et de l'industrialisation. Cette étude vise à structurer les connaissances et les informations issues l'AMDEC afin de gérer les risques de variations des caractéristiques clés (KCs) de produit. Un modèle de données est proposé pour utiliser la méthode AMDEC comme outil de formalisation des connaissances sur les risques de variations des KCs. Le modèle de données AMDEC-KC est présenté par un diagramme de classes UML. L'outil développé autour de ce modèle permet la gestion des KCs, la réutilisation de connaissances de causalités entre les KCs et les risques associés ainsi que la validation de la robustesse de la conception.

Références

BOOCH G., RUMBAUGH J., JACOBSON I. (1999). The Unified Modeling Language User Guide. Addison Wesley Longman. ISBN 0-201-57168-4.

DANTAN J-Y., LANDMANN T., SIADAT A., MARTIN P. (2005). Information modeling to manage tolerances during product and process design. Proc. Of the 9th CIRP International Seminar on Computer Aided Tolerancing . Arizona, USA.

ETIENNE A., DANTAN J-Y., SIADAT A., D'ACUNTO A., MARTIN P. (2004). Data model for CAPP

systems to manage key characteristics variations. Machine Engineering. Vol. 4, Nos 1 and 2, p.107-115.

GARIN H. (1994). AMDEC/MADE/ AEEL : L'essentiel de la méthode. Collection A SAVOIR. ISBN 2-12- 475013-5.

HASSAN A., DANTAN J-Y., SIADAT A., MARTIN P. (2007). Information modelling for variation risk management during product and process design. International Journal of Productivity and Quality Management. Vol. 2, p. 221-240.

PILLAY A., WANG J. (2003). Modified failure mode and effects analysis using approximate reasoning.

Reliability Engineering and System Safety. Vol. 79, Elsevier, p. 69-85. MORTUREUX Y. (2005). AMDEC. Techniques de l'ingénieur. Volume SE 4040.

NICOT G. (2005). Visual Basic .NET Version 2003. Micro Application. ISBN 2-7429-6109-7.

TONY J.C., THORNTON A.C. (1999). Quantitative selection of inspection plans. Paper number DCE/DTM-8759 in the Proceedings of the ASME Design Engineering Technical Conferences. September 12-15, Las Vegas, Nevada, USA.

THORNTON A.C. (1999). Variation Risk Management Using Modeling and Simulation. Journal of Mechanical Design. Vol. 121, p. 297-304.

THORNTON A.C. (2004). Variation Risk Management. John Wiley and Sons. Ed. ISBN 0-471-44679-3.