Contribution à la maîtrise statistique des procédés : cas des procédés non normaux

La majorite des methodes de la Maitrise Statistique des Procedes abordent les problemes d'estimation d'un point de vue parametrique. En effet, partant d'un constat experimental, on suppose que la distribution des observations peut etre caracterisee par une loi ou une famille de lois. Une telle approche peut etre parfaitement appropriee si la famille des lois de probabilite est liee a certaines caracteristiques physiques du procede. Cependant le choix d'un modele parametrique comme la loi normale, bien que valide dans bon nombre de cas, reste un procede simplificateur qui releve plus d'un «acte de fois que d'une reflexion rigoureuse». Rares sont les industriels qui n'ont jamais eu a traiter le cas d'observations non normales sur un procede de fabrication. Les causes de non normalite etant le plus souvent liees a des caracteristiques physiques du procede ou au type de grandeur mesuree, il est vain de chercher a rendre le procede normal en le pilotant a l'aide de cartes de controle. Faute de trouver une methode statistique adaptee a chacun des cas non normaux rencontres, on applique les methodes classiques de la M. S. P. Ces methodes souffrent cependant de quelques inconvenients lorsque la validite du modele n'est plus assuree. Nos travaux se sont tournes vers l'utilisation de methodes non parametriques, dont l'objectif est de fournir une solution qui soit applicable pour un vaste ensemble de lois. Parmi celles-ci, nous nous sommes interesses a des estimateurs construits a partir de statistiques d'ordre. Le but de notre etude a ete de mettre en place une carte de controle de type Shewhart, utilisant le L-estimateur des moindres carres, dont l'une des caracteristiques est de fournir une estimation sans biais a variance minimale quelle que soit la loi des observations. Outre l'etude des performances de la carte L, nous avons montre au travers d'applications en milieu industriel la validite de la methodologie proposee.