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Analyse du système de mesure (R&R)

Collez les mesures de plusieurs pièces faites par plusieurs opérateurs pour savoir quelle part de la variation vient de l’instrument et des personnes, et si le système de mesure convient pour piloter le processus. Faites-la avant une étude de capabilité, dans le PPAP ou lors d’un changement d’instrument : avec 10 pièces, 3 opérateurs et 2 ou 3 répétitions, vous obtenez le %GRR (jusqu’à 10 % c’est bon, au-delà de 30 % c’est inacceptable), le ndc et ce qu’il faut corriger, l’instrument ou la méthode des opérateurs.

Outil de prédimensionnement et d’estimation : les résultats ne remplacent ni l’étude, le calcul ou le rapport signé par un professionnel qualifié, ni la vérification selon les normes applicables.

VérificationRévision 03/11/2026
Données de l’étude
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Étude croisée et équilibrée : tous les opérateurs mesurent toutes les pièces le même nombre de fois, dans un ordre aléatoire. Habituel : 10 pièces, 3 opérateurs, 2 ou 3 répétitions.

Méthode
Tolérance et variation du processus

Dans la même unité que les mesures. Le σ historique (d’une carte de contrôle ou de la capabilité) ajoute la colonne %Processus ; laissez 0 pour ne pas l’utiliser.

Identification (figure dans le rapport d’une page)

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—%GRR de la variation totale
—

Composantes de la variation

Variance de chaque source (VarComp)

Évaluation du système de mesure

Tableau ANOVA à deux facteurs avec interaction

Tableau ANOVA à deux facteurs sans interaction

Légende : VarComp = variance de chaque source ; % Contribution = part de la variance totale (somme 100 %). ÉT = écart-type ; Var. de l’étude = 6 × ÉT (la « largeur » de chaque source) ; %VE = Var. de l’étude ÷ variation totale ; %Tolérance = Var. de l’étude ÷ tolérance. Répétabilité = erreur de l’instrument ; Reproductibilité = différence entre opérateurs ; GRR = les deux ensemble. Dans l’ANOVA, un P inférieur à 0,05 indique un effet réel de la source.

Composantes de la variation

% Contribution, % Var. de l’étude et % Tolérance de chaque source (et % Processus, avec le σ historique).

Comment lire : barres groupées par source : GRR (système de mesure), répétabilité (instrument), reproductibilité (opérateurs) et pièce à pièce. Chaque couleur est une façon d’exprimer le pourcentage. Le bon cas : la barre « Pièce à pièce » haute et celles du GRR basses : jusqu’à 10 % c’est acceptable, de 10 % à 30 % cela dépend de l’application, au-delà de 30 % l’instrument ne convient pas.

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Carte R par opérateur

Étendue des répétitions de chaque opérateur sur chaque pièce. Les points au-dessus de la LSC sont des lectures qui ne se sont pas répétées.

Comment lire : un bloc par opérateur ; chaque point est la différence entre la plus grande et la plus petite lecture de cet opérateur sur une pièce. Ligne centrale = étendue moyenne ; LSC = limite. Bien : tous les points sous la LSC et des blocs semblables. Point au-dessus de la LSC = lecture non répétée (pièce mal positionnée, erreur de transcription) ; un opérateur aux points plus hauts a une technique différente.

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Carte Xbarre par opérateur

Moyenne de chaque opérateur sur chaque pièce. Ici, il est souhaitable que la plupart des points soient hors des limites : l’instrument distingue les pièces.

Comment lire : un bloc par opérateur ; chaque point est la moyenne des lectures d’une pièce. Les limites ne viennent que de l’erreur de mesure. Contrairement à une carte de contrôle ordinaire, il est bon ici que la plupart des points soient hors des limites : cela montre que l’instrument voit la différence entre les pièces. Les trois blocs doivent avoir le même profil.

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Mesure par pièce

Toutes les lectures de chaque pièce (points) et la moyenne de la pièce (ligne).

Comment lire : axe horizontal = pièces ; points = toutes les lectures de cette pièce ; ligne = moyenne de la pièce. La ligne doit beaucoup monter et descendre (pièces différentes) et les points de chaque pièce doivent rester groupés. Une pièce aux points dispersés indique une difficulté à la mesurer (forme, bavure, position).

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Mesure par opérateur

Boîte du 1er au 3e quartile, médiane, moustaches et valeurs aberrantes (×) de chaque opérateur ; la ligne relie les moyennes.

Comment lire : une boîte par opérateur : la boîte contient la moitié centrale des lectures, le trait est la médiane et les moustaches vont jusqu’aux extrêmes ; × marque les valeurs aberrantes ; la ligne relie les moyennes. Boîtes à la même hauteur = les opérateurs mesurent pareil. Une boîte décalée = cet opérateur lit systématiquement trop haut ou trop bas ; formez à la méthode ou standardisez le montage.

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Interaction Pièce * Opérateur

Moyenne de chaque opérateur sur chaque pièce. Des lignes parallèles et proches indiquent une bonne reproductibilité ; des lignes qui se croisent indiquent une interaction.

Comment lire : axe horizontal = pièces ; une ligne par opérateur avec sa moyenne sur chaque pièce. Lignes superposées = opérateurs équivalents. Lignes parallèles mais écartées = un opérateur lit toujours décalé (reproductibilité). Lignes qui se croisent = la différence entre opérateurs change d’une pièce à l’autre (interaction), en général à cause de la méthode ou de pièces difficiles.

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Étape suivante

Reportez les résultats de cette page dans un autre calculateur, avec les champs déjà remplis.

La note de calcul réunit les entrées, résultats, équations, hypothèses et références de cette page, avec des champs pour le projet, le responsable et la révision. Le rapport complet comprend aussi les graphiques et les interprétations, en couleur. Dans la fenêtre d’impression, choisissez Enregistrer au format PDF.

Méthode, hypothèses et références

Équations utilisées

Xbarre/R (moyenne et étendue) : EV = R̄ · K1 ; AV = √[(X̄dif · K2)² − EV² ÷ (n · r)] ; PV = Rp · K3 ; K = 1/d₂ ou 1/d₂*
ANOVA : σ²_EV = CM_erreur ; σ²_int = (CM_op×pc − CM_erreur) ÷ r ; σ²_AV = (CM_op − CM_op×pc) ÷ (n · r) ; σ²_PV = (CM_pc − CM_op×pc) ÷ (k · r) (sans interaction : CM_op×pc et CM_erreur cumulés)
GRR = √(EV² + AV²) ; TV = √(GRR² + PV²) ; %VE = 100 · ÉT ÷ TV ; %Contribution = 100 · ÉT² ÷ TV² ; ndc = ⌊1,41 · PV ÷ GRR⌋
%Tolérance = 100 · 6 · ÉT ÷ (LSS − LIS) ; unilatérale : 100 · 3 · ÉT ÷ |limite − moyenne| ; %Processus = 100 · ÉT ÷ σ historique (pièce à pièce : √(σ_hist² − GRR²))
Graphiques par opérateur : R : LC = R̄, LSC = D₄·R̄, LIC = D₃·R̄ ; Xbarre : X̿ ± A₂·R̄ (avec 9 répétitions ou plus, carte S : B₃·S̄, B₄·S̄, X̿ ± A₃·S̄)

Hypothèses et limites

  • Étude croisée et équilibrée, pièces choisies pour couvrir la plage du processus et mesures dans un ordre aléatoire. Les composantes négatives sont ramenées à zéro. Les études déséquilibrées utilisent les r premières lectures de chaque combinaison (le R&R étendu avec facteurs supplémentaires et données déséquilibrées exige le REML et n’est pas inclus).
  • K1 = 1/d₂ (0,8862 pour 2 répétitions, 0,5908 pour 3) ; K2 et K3 = 1/d₂* pour un sous-groupe (0,7071 et 0,5231 pour 2 et 3 opérateurs ; 0,3146 pour 10 pièces), comme dans le manuel MSA. Quartiles de la boîte à moustaches selon la position (n + 1)p ; valeurs aberrantes au-delà de 1,5 × l’écart interquartile.
  • Précision de la carte de vérification : IC à 90 % de l’écart-type estimé par √(χ²(dl) ÷ dl), avec dl = pièces − 1, opérateurs − 1 et les DL de l’erreur. Les études destructives (emboîtées) et aux attributs exigent d’autres méthodes.

Normes et documents techniques

  • AIAG. Measurement Systems Analysis (MSA) Reference Manual, 4th ed., 2010
  • ISO 22514-7:2021: Statistical methods in process management — Capability and performance — Part 7: Capability of measurement processes
  • Burdick, R. K.; Borror, C. M.; Montgomery, D. C. Design and Analysis of Gauge R&R Studies. ASA-SIAM, 2005
  • Montgomery, D. C. Introduction to Statistical Quality Control, 8th ed. Wiley, 2019, ch. 8
  • Minitab Help: Crossed Gage R&R Study, example and methods and formulas (GageData ; équivalent au rapport R&R de la mesure)
  • Minitab. Assistant white paper: Gage R&R (amount of data and precision of the estimates)
  • IATF 16949:2016, clause 7.1.5.1.1: Measurement systems analysis

Réglementation applicable

  • Consultez la réglementation en vigueur dans votre pays en matière de santé et sécurité au travail, d’équipements sous pression, d’installations électriques et d’environnement applicable à cette installation.

Questions fréquentes

Qu’est-ce qu’une étude R&R et quand la faire ?

Le R&R (répétabilité et reproductibilité) mesure quelle part de la variation des lectures vient du système de mesure lui-même : de l’instrument (répétabilité, EV) et des personnes (reproductibilité, AV). Faites-la avant d’utiliser un instrument pour contrôler ou accepter une caractéristique, à l’achat ou après réparation de l’instrument et quand le client la demande, comme dans le PPAP automobile. Le calculateur suit le manuel MSA de l’AIAG, par ANOVA ou par moyenne et étendue.

Comment préparer l’étude et coller les données ?

Choisissez 10 pièces qui couvrent toute la plage de variation du processus, 3 opérateurs qui utilisent l’instrument au quotidien et 2 ou 3 répétitions, soit 60 à 90 mesures au total. Mesurez dans un ordre aléatoire, sans que l’opérateur voie les lectures précédentes, et collez une mesure par ligne : pièce ; opérateur ; répétition ; mesure. Les limites de spécification (LIS et LSS) viennent du plan ou de la spécification du client.

Quel %GRR est acceptable ?

Selon le manuel MSA, jusqu’à 10 % le système est acceptable ; de 10 % à 30 %, il peut être accepté selon l’importance de la caractéristique et le coût de son amélioration ; au-delà de 30 %, il est inacceptable. Dans l’exemple par défaut, tiré du manuel MSA, l’ANOVA donne 27,9 % de la variation totale : acceptable avec réserves. La même étude par moyenne et étendue donne 26,7 %.

Quelle différence entre le %GRR de la variation, de la tolérance et du processus ?

Le %GRR de la variation de l’étude compare l’erreur de mesure à la variation des pièces de l’étude et indique si l’instrument convient pour piloter le processus. Le %Tolérance compare 6 écarts-types de l’erreur à l’intervalle LSS − LIS et indique s’il convient pour accepter ou refuser des pièces ; avec une seule limite, il compare 3 écarts-types à la distance entre la limite et la moyenne. Le %Processus utilise le σ historique du processus, utile quand les pièces de l’étude ne couvrent pas toute la variation. Dans l’exemple, avec une tolérance de 8, l’erreur consomme 22,7 % de la tolérance.

Qu’est-ce que le ndc et pourquoi doit-il être de 5 ou plus ?

Le nombre de catégories distinctes (ndc = 1,41 × PV ÷ GRR, tronqué) indique en combien de classes le système sépare les pièces dans la variation du processus. Le manuel MSA en exige au moins 5. Dans l’exemple, le ndc est de 4 : l’instrument ne distingue pas encore les petites variations du processus, même si le %GRR reste sous 30 %.

Comment lire les cartes R et Xbarre par opérateur et les autres graphiques ?

La carte R montre l’étendue des répétitions de chaque opérateur sur chaque pièce : un point au-dessus de la LSC est une lecture qui ne s’est pas répétée (dans l’exemple, l’opérateur B sur la pièce 4). Sur la carte Xbarre, les limites ne viennent que de l’erreur de mesure, donc il est bon que la plupart des moyennes soient en dehors : dans l’exemple, 22 sur 30 (73 %). La mesure par pièce montre toutes les lectures et la moyenne de chaque pièce ; la mesure par opérateur (boîtes) montre le décalage entre opérateurs ; l’interaction montre si les lignes des opérateurs se croisent.

ANOVA ou Xbarre/R, et que faire quand le système n’est pas acceptable ?

L’ANOVA utilise toutes les données, teste l’interaction opérateur × pièce et c’est la méthode préférée du manuel MSA ; quand l’interaction n’est pas significative (dans l’exemple, p = 0,974), elle est ajoutée à l’erreur et la page affiche les deux tableaux, avec et sans interaction. Le Xbarre/R donne des valeurs proches (26,7 % contre 27,9 %). Si la répétabilité (EV) domine, vérifiez l’instrument, le bridage et le point de mesure ; si la reproductibilité (AV) domine, comme dans l’exemple, standardisez la méthode et formez les opérateurs.