Le maintien d'une maîtrise des processus est essentiel en production pour garantir la qualité, la constance et la conformité des produits aux paramètres critiques. Les méthodes traditionnelles de contrôle qualité nécessitent souvent l'arrêt de la production pour tester des échantillons, ce qui entraîne des temps d'arrêt importants et une baisse de la productivité. Dans de nombreux cas, la production ne peut reprendre que lorsque l'échantillon satisfait à toutes les spécifications requises, les phases de test durant plusieurs heures. Si les techniques de production au plus juste offrent un certain gain de productivité, leur impact reste limité lorsque des gains d'efficacité supplémentaires sont nécessaires.
Cette étude explore une approche basée sur les données pour réduire le temps de test et améliorer la continuité de la production. À l'aide de JMP, nous avons identifié les variables clés du processus et développé un modèle prédictif permettant d'estimer les valeurs des paramètres de test avant leur mesure. L'analyse d'un vaste ensemble de données a permis d'obtenir un coefficient de détermination (R²) élevé, validant ainsi la précision et la fiabilité du modèle. Ceci a permis de lancer la production à risque avant la confirmation des échantillons, minimisant considérablement les pertes de production et améliorant l'efficacité opérationnelle.
Les résultats démontrent que l'analyse prédictive peut compléter les méthodes traditionnelles de contrôle qualité, offrant une solution évolutive pour réduire les temps d'arrêt en production. Cette approche met en lumière le potentiel de l'exploitation des données historiques pour améliorer la prise de décision et rationaliser les processus de production sans compromettre les normes de qualité.
