Diagramme qui organise les relations entre un problème (effet) et les facteurs qui l'influencent sous la forme d'une arête de poisson. Aussi appelé diagramme d'Ishikawa ou en arête de poisson.
Nom japonais: 特性要因図
« Diagramme causes-effet » apparaît dans 2 questions d'entraînement réparties sur 1 thèmes, dont Rendement et contrôle qualité.
Domaine: Rendement et contrôle qualité
Le problème étudié, appelé effet, est inscrit à la tête, à droite, et une arête centrale horizontale y conduit. De grandes arêtes partent de l'arête centrale pour les catégories de causes, classiquement les 4M : main-d'œuvre (personnes), machine, matière et méthode. De nombreuses équipes ajoutent la mesure et l'environnement pour obtenir 5M+E ou 6M. Chaque grande arête porte des arêtes plus petites pour des causes plus précises, qui peuvent elles-mêmes se ramifier ; le diagramme montre ainsi une hiérarchie allant de la catégorie générale à la cause concrète et vérifiable. On l'appelle aussi diagramme d'Ishikawa, du nom de l'ingénieur qualité Kaoru Ishikawa.
On commence par formuler l'effet de façon précise et mesurable, par exemple une hausse des défauts particulaires après une étape de gravure donnée, plutôt qu'un simple rendement faible. L'équipe recense ensuite par brainstorming les causes sous chaque catégorie, en se demandant pourquoi à plusieurs reprises pour passer d'éléments vagues à des éléments précis, et s'abstient de juger les idées pendant le remplissage du diagramme. Une fois la liste raisonnablement exhaustive, les causes les plus plausibles sont repérées et chacune est confrontée aux données : journaux d'équipement, résultats d'inspection ou plan d'expériences. Le diagramme génère des hypothèses ; il ne prouve pas quelle cause est responsable.
Supposons que le rendement en bord de plaquette ait chuté sur un produit. Sous machine, l'équipe pourrait noter l'écaillage des parois de la chambre, un anneau de bord usé ou une modification de l'intervalle de maintenance. Sous matière : un nouveau lot de résine photosensible ou la planéité des plaquettes entrantes. Sous méthode : une modification récente de recette ou un conditionnement (seasoning) différent de la chambre. Sous mesure : un seuil d'inspection modifié. Sous main-d'œuvre : une étape de manipulation manuelle effectuée différemment selon les équipes. Les cartographies de plaquettes, l'historique des équipements et la généalogie des lots servent ensuite à restreindre la liste à la cause qui correspond réellement au profil de défaillance.
Le diagramme causes-effet fait partie des sept outils de base de la maîtrise de la qualité, avec la feuille de relevé, le diagramme de Pareto, l'histogramme, le diagramme de dispersion, la carte de contrôle et la stratification (certaines listes utilisent à la place un logigramme ou un graphique). Ces outils se complètent : un diagramme de Pareto classe les types de défauts par nombre pour choisir l'effet à traiter, l'arête de poisson recense les causes candidates, un diagramme de dispersion vérifie si une cause supposée est corrélée au résultat, et un histogramme montre la distribution, où deux pics signifient souvent que des données issues de deux équipements ou matériaux sont mélangées et doivent être stratifiées.
Réponse : C. Diagramme causes-effet
Le diagramme causes-effet place le problème (l'effet) à l'extrémité droite et répartit les facteurs qui l'influencent en grandes arêtes, comme « main-d'œuvre, machine, matière, méthode » (4M), les facteurs plus détaillés formant de petites arêtes ; sa forme lui vaut le nom de diagramme en arête de poisson. Il est aussi appelé diagramme d'Ishikawa, du nom de son inventeur. C'est l'un des sept outils de la qualité, utile pour recenser exhaustivement les causes possibles d'un défaut. Le diagramme de Pareto montre le classement par nombre et l'histogramme la distribution.
Réponse : C. Histogramme
L'histogramme découpe les valeurs mesurées en classes et représente par la hauteur des barres le nombre de données de chaque classe. Le centre, la dispersion et l'asymétrie de la distribution, ainsi que sa position par rapport à la spécification, apparaissent d'un coup d'œil. Une distribution bimodale indique souvent un mélange de données issues de deux équipements ou de deux matériaux, ce qui incite à une stratification. Le diagramme de dispersion sert à la corrélation de deux grandeurs, et le diagramme causes-effet à l'organisation des causes.
L'effet se trouve à la tête, à droite, la ligne principale forme l'arête centrale et les catégories de causes s'en détachent en biais comme des côtes : le dessin terminé ressemble à un squelette de poisson.
Ce sont la main-d'œuvre (personnes), la machine, la matière et la méthode, les catégories standard des grandes arêtes. On y ajoute souvent la mesure et l'environnement, ce qui donne 5M+E.
Un diagramme de Pareto classe les problèmes ou catégories de défauts par fréquence pour montrer lesquels, peu nombreux, comptent le plus. Un diagramme en arête de poisson part d'un problème choisi et organise ses causes possibles afin de pouvoir les examiner.
Le diagramme causes-effet place le problème (l'effet) à l'extrémité droite et répartit les facteurs qui l'influencent en grandes arêtes, comme « main-d'œuvre, machine, matière, méthode » (4M), les facteurs plus détaillés formant de petites arêtes ; sa forme lui vaut le nom de diagramme en arête de poisson.
Quel diagramme organise, sous forme d'arête de poisson, les…Le diagramme de dispersion sert à la corrélation de deux grandeurs, et le diagramme causes-effet à l'organisation des causes.
Quel diagramme répartit les données en classes et représent…Diagramme de Pareto Découpe (dicing) AMDE (FMEA, analyse des modes de défaillance et de leurs effets) APC (contrôle avancé des procédés) Carte de contrôle Défaut systématique Défaut tueur (killer defect) Indice de capabilité du procédé (Cpk) Modèle de rendement de Poisson Rendement (yield)