DMAIC Phase Analyse (A) : Détecter et Isoler les Causes Profondes
La phase **Analyse** est le cœur de la méthodologie Six Sigma. Elle fait le pont entre la mesure du problème (Phase M) et la génération de solutions (Phase I). Elle consiste à **identifier les causes profondes (causes racines)** d’un problème en testant des hypothèses basées sur des données. Sans cette étape rigoureuse, les équipes risquent de gaspiller des ressources en corrigeant les symptômes plutôt que la racine du problème.
L’analyse doit répondre à la question : **Pourquoi le défaut se produit-il ?**
Du Constat (Mesure) à la Compréhension (Analyse)
La phase Mesure (revoir : DMAIC – Mesurer) a permis de quantifier le problème (le « Quoi » et le « Combien »). La phase Analyse s’attaque au « Pourquoi ». Avant d’agir, les équipes doivent formuler des **hypothèses** sur les causes potentielles (X) qui influencent le résultat (Y). La rigueur de cette phase est essentielle pour éviter les solutions inefficaces et les perturbations inutiles des processus.
L’Impératif de l’Identification des Causes Racines
Un problème de performance (ex: un taux d’erreur élevé, un cycle long) est souvent la conséquence de plusieurs facteurs interdépendants. Si l’on ne corrige qu’un facteur superficiel, le problème réapparaîtra sous une autre forme. Cette étape requiert un état d’esprit critique, mettant les intuitions à l’épreuve des faits (les données collectées en phase M).
« Il y a trois types de mensonges : le mensonge, le gros mensonge, la statistique. » – Marc Twain
**Mais la bonne statistique, utilisée à bon escient, est la seule garante de la véracité de votre cause racine. Ne vous fiez jamais à la seule intuition.**
Les Outils Statistiques et Systémiques de l’Analyse
L’équipe DMAIC, souvent sous la direction d’un Green ou Black Belt, utilise une panoplie d’outils pour déconstruire le problème et isoler les variables critiques (les X de l’équation $Y = f(X)$).
L’Analyse Systémique : Identifier les Relations (Ishikawa, 5 Pourquoi)
Ces outils servent à organiser et visualiser les causes potentielles identifiées par l’équipe, souvent par brainstorming :
- **Diagramme Causes-Effets (Ishikawa ou 5M) :** Il permet de classer les causes potentielles par catégories (Matière, Méthode, Main d’œuvre, Machine, Milieu, Mesure) pour s’assurer qu’aucune piste majeure n’est oubliée. C’est l’étape initiale pour formuler des hypothèses.
- **Méthode des 5 Pourquoi :** C’est une technique simple, mais puissante, qui permet de creuser, par itérations, pour passer des symptômes aux causes racines. C’est une vérification de la profondeur de l’analyse avant le test statistique.
L’Analyse Statistique : Confirmer les Hypothèses (SPC, DOE)
C’est la phase de vérification par les données. Il s’agit de tester si une corrélation entre un facteur (X) et le résultat (Y) est significative, ou si c’est simplement le fruit du hasard :
- **Diagramme de corrélations :** Pour visualiser la force et le sens de la relation entre deux variables continues.
- **Cartes de contrôle multivariées / SPC (MSP) :** Pour surveiller la stabilité du processus et mettre en évidence les variations spéciales à l’aide des données.
- **Plans d’expériences (DOE – Design of Experiments / Taguchi) :** Outil avancé pour tester l’impact simultané de plusieurs variables (X) sur le résultat (Y) et identifier les interactions complexes. Le DOE est l’outil le plus rigoureux pour isoler la ou les causes racines critiques.
L’analyse doit transformer les données brutes collectées en informations exploitables (tendances claires, graphiques significatifs, relations de cause à effet) pour faciliter le partage et la prise de décision collective lors de la phase Améliorer.
L’Art de la Stratification et du Partage des Informations
Une analyse réussie repose sur la capacité à **stratifier** les données, c’est-à-dire les segmenter par catégorie (par exemple : par équipe, par machine, par jour, par fournisseur). La stratification permet de révéler des schémas qui seraient invisibles dans l’agrégation globale. Par exemple, un taux de défaut global de 5% peut cacher qu’une seule machine est responsable de 90% des défauts.
De plus, les résultats de l’analyse doivent être accessibles et clairs pour toute l’équipe et les parties prenantes. L’utilisation du **Management Visuel** est cruciale pour afficher les graphiques de cause-racine, permettant de valider les hypothèses collectivement et de s’assurer que l’étape suivante (Améliorer) sera ciblée sur le bon problème.
Indicateurs Clés de Succès (KPI) de la Phase Analyse
La performance de la phase Analyse se mesure à travers la fiabilité du diagnostic posé. Voici quelques indicateurs pour évaluer la qualité de cette étape :
On retiendra :
- La phase Analyse est étroitement liée à la phase Mesure : une analyse faible résulte d’une mesure pauvre.
- La qualité et la véracité des données sont primordiales pour tester statistiquement les hypothèses.
- Les outils (Ishikawa, DOE, 5 Pourquoi) servent à mettre en évidence et à isoler la cause, non à démontrer une croyance.
- Le partage et la visualisation des résultats (via le Management Visuel) valident les hypothèses collectivement.
- **Action :** Replongez-vous dans la phase Mesurer : DMAIC – Mesurer
**Validez vos Hypothèses avec des Données Solides.**
Nos consultants experts (Green & Black Belts) vous accompagnent dans la maîtrise des outils statistiques de la phase Analyse.
Ressources Complémentaires : Vidéo et FAQ
Vidéo explicative sur la phase Analyse de la Méthodologie DMAIC (par Nous Sommes HEFLO) :
Foire Aux Questions (FAQ) – Phase Analyse DMAIC
J. Keire
theos.fr