Gage R&R : critères d’acceptation 10 % / 30 % et ndc

Vos instruments sont étalonnés chaque année et les certificats sont archivés. Puis le service assurance qualité d'un client japonais vous demande vos résultats de R&R (appelé gēji R&R dans les documents japonais) ou votre analyse des systèmes de mesure (sokutei shisutemu kaiseki, MSA en anglais). Les fournisseurs des constructeurs japonais et de leurs fournisseurs de rang 1, que ce soit en France, au Maroc, en Algérie, en Thaïlande ou aux États-Unis, peuvent recevoir cette demande un jour ou l'autre.

L'étalonnage vérifie surtout une chose : l'écart entre l'indication de l'instrument et un étalon de référence (le biais). Or, dans une mesure réelle, les valeurs se dispersent aussi quand la même personne remesure la même pièce, et elles se décalent quand une autre personne prend le relais. L'étude Gage R&R chiffre cette dispersion et la compare à la variation entre pièces ou à la tolérance.

Ce guide présente la place du Gage R&R dans la MSA, les six étapes d'une étude, un exemple entièrement chiffré (fictif) avec la méthode des moyennes et étendues, les différences avec l'ANOVA et la lecture des critères 10 % et 30 %. Il se termine par les points que les clients japonais vérifient volontiers, une liste de contrôle avant envoi et des questions à poser avant de lancer l'étude.

Sommaire

1. Ce que mesure le Gage R&R dans la MSA
2. Réaliser une étude Gage R&R en 6 étapes
3. Méthode des moyennes et étendues : un exemple chiffré
4. Moyennes et étendues ou ANOVA
5. Critères d'acceptation : lire 10 %, 30 % et ndc ≥ 5
6. Que faire quand le résultat est mauvais
7. MSA par attributs : contrôle conforme/non conforme et kappa
8. Avant l'envoi : liste de contrôle et questions au client japonais
9. Limites de ce guide
10. FAQ
11. Sources

Ce que mesure le Gage R&R dans la MSA

La MSA évalue statistiquement tout le système de mesure, et pas seulement l'instrument. Ce système comprend la personne qui mesure, la méthode, le montage de mesure et l'environnement. Dans l'automobile, la référence de fait est le manuel MSA publié par l'AIAG (Automotive Industry Action Group, l'association de l'industrie automobile américaine). L'édition en vigueur est la 4^e, parue en juin 2010, et c'est toujours celle que l'AIAG présente en octobre 2026.

Le manuel distingue deux types d'erreur du système de mesure. L'erreur de position correspond à une moyenne des mesures différente de la valeur vraie, et l'erreur de largeur (dispersion) à des mesures qui s'étalent autour de leur moyenne. Le Gage R&R évalue l'erreur de largeur : l'étalement des valeurs quand on mesure plusieurs fois la même chose.

Figure 1 : les cinq caractéristiques évaluées par la MSA

Trois caractéristiques décrivent l'erreur de position et deux l'erreur de largeur. Le Gage R&R regroupe les deux caractéristiques de largeur.

Biais

PositionÉcart entre la moyenne des mesures et la valeur de référence. Vérifié par l'étalonnage ou par la mesure d'une pièce étalon

Linéarité

PositionLe biais reste-t-il le même entre le bas et le haut de l'étendue de mesure ?

Stabilité

PositionLe biais évolue-t-il dans le temps quand on mesure la même pièce étalon à intervalles réguliers ? Suivi sur une carte de contrôle

Répétabilité (EV)

LargeurVariation observée quand une même personne mesure plusieurs fois la même pièce avec le même instrument. Appelée aussi variation de l'équipement

Reproductibilité (AV)

LargeurÉcart entre les moyennes des opérateurs. Appelée aussi variation entre opérateurs

Gage R&R (GRR)

CombinéRépétabilité et reproductibilité combinées : l'erreur de largeur du système de mesure

EV = Equipment Variation ; AV = Appraiser Variation. Classement fondé sur des documents explicatifs qui résument le manuel AIAG MSA, 4^e édition.

Répétabilité et reproductibilité : un point de vocabulaire japonais

Les rapports japonais emploient kurikaeshi-sei pour la répétabilité et saigen-sei pour la reproductibilité. La norme japonaise de vocabulaire de la métrologie, JIS Z 8103, définit la répétabilité comme la fidélité dans des conditions de répétabilité : même procédure, même opérateur, même système de mesure, mêmes conditions de fonctionnement, même lieu, et mesures répétées du même objet sur une courte période. Le Gage R&R rapporte cette grandeur sous le nom d'EV.

La définition JIS de la reproductibilité est plus large : ses conditions de reproductibilité peuvent inclure des lieux et des systèmes de mesure différents. On retrouve cette distinction dans le VIM (vocabulaire international de métrologie) et dans la série ISO 5725. Dans le Gage R&R, la reproductibilité (AV) désigne surtout l'écart dû au changement d'opérateur. Si votre procédure ou votre rapport part chez un client japonais, précisez noir sur blanc « reproductibilité = écart entre opérateurs » pour éviter toute lecture au sens large de la norme.

Terme japonais (romaji)	Équivalent utilisé dans ce guide
gēji R&R	Gage R&R, étude R&R (répétabilité et reproductibilité)
sokutei shisutemu kaiseki	analyse des systèmes de mesure (MSA)
kurikaeshi-sei / saigen-sei	répétabilité (EV) / reproductibilité (AV)
kiyo-ritsu	% de contribution (rapport de variances)
kenkyu hendo	% de variation de l'étude (rapport d'écarts types)
kokyaku koyu yokyu jiko	exigences spécifiques client (CSR)
gendo mihon	échantillons limites (pour le contrôle d'aspect)

L'étude répartit la variation totale observée entre la variation due aux pièces elles-mêmes et celle due au système de mesure, comme le montre la figure suivante.

Figure 2 : décomposition de la variation des mesures

Dans un bon système de mesure, la variation des pièces représente l'essentiel de la variation totale et le GRR est faible.

Variation totale (TV)Toute la variation visible dans les mesures. TV² = PV² + GRR²

Se décompose en

Variation des pièces (PV)Différences dimensionnelles réelles entre les pièces. La variation que l'on veut voir

Gage R&R (GRR)Variation due au système de mesure. GRR² = EV² + AV²

Le GRR comprend

Répétabilité (EV)Variation d'une même personne due à l'instrument, au montage et à la méthode

Reproductibilité (AV)Écarts entre les moyennes des opérateurs

Seules les variances (écart type au carré) s'additionnent. Les écarts types et les pourcentages ne s'additionnent pas simplement.

Étalonnage et Gage R&R

L'étalonnage compare un instrument à un étalon raccordé et vérifie l'erreur de son indication. Il porte sur l'instrument seul, principalement sur le biais de la figure 1. Même avec un étalonnage et une traçabilité métrologique en règle, le jeu d'un montage ou les habitudes de la personne qui mesure ajoutent de la variation.

Le Gage R&R utilise de vraies pièces, mesurées par les personnes qui font habituellement la mesure, selon la procédure habituelle. L'étalonnage demande « l'instrument est-il juste ? », le Gage R&R demande « cette méthode de mesure sait-elle distinguer les pièces entre elles ? ». Il faut les deux pour utiliser les mesures dans une décision qualité.

Pourquoi les clients automobiles japonais le demandent : IATF 16949, 7.1.5.1.1

L'IATF 16949, la norme de management de la qualité de l'automobile, exige l'analyse des systèmes de mesure au paragraphe 7.1.5.1.1. Des études statistiques doivent analyser la variation des résultats de chaque type de système d'inspection, de mesure et d'essai figurant dans le plan de surveillance (control plan, aussi appelé plan de contrôle). Les méthodes d'analyse et les critères d'acceptation doivent suivre les manuels de référence MSA ; d'autres méthodes ou critères ne sont admis qu'avec l'accord du client, dont il faut conserver la trace.

Le périmètre découle donc du plan de surveillance, et les règles propres au client comptent autant que les valeurs AIAG. Pour la place de la MSA dans le lancement chez un client japonais, voir et .

Réaliser une étude Gage R&R en 6 étapes

La qualité du recueil des données décide de la confiance que l'on peut accorder au résultat, bien plus que le calcul. Voici un plan type avec 10 pièces, 3 opérateurs et 3 essais chacun, découpé en six étapes.

Figure 3 : les six étapes d'une étude Gage R&R

Les trois étapes de préparation déterminent en grande partie la fiabilité du résultat.

Préparation

01Définir la cible et l'objectifQuelle caractéristique, quel instrument. Pilotage du processus ou décision conforme/non conforme ?

02Vérifier la résolution et l'étalonnageLe plus petit incrément vaut-il au plus 1/10 de la tolérance (ou de la variation du processus) ? L'étalonnage est-il à jour ?

03Choisir les piècesEnviron 10 pièces couvrant toute l'étendue du processus. Les numéroter de façon que les opérateurs ne voient pas les numéros

Mesure et analyse

04Mesurer dans un ordre aléatoire3 opérateurs, 3 essais chacun. Changer l'ordre à chaque essai et masquer les valeurs précédentes

05CalculerDéterminer EV, AV et GRR par la méthode des moyennes et étendues (X̄-R) ou par l'ANOVA

06Juger et agirComparer le %GRR et le ndc aux critères. En cas d'échec, chercher si la cause est la répétabilité ou la reproductibilité

10 pièces, 2 à 3 opérateurs et 2 à 3 essais est un repère courant (document technique Minitab). Suivez la demande du client s'il en a une.

Étape 1 : définir la cible et l'objectif

Décidez quelle caractéristique qualité vous étudiez, avec quel instrument, quel montage et quelle procédure. Sous IATF 16949, on commence en général par les mesures du plan de surveillance.

Décidez aussi à quoi sert la mesure : suivre la variation du processus sur une carte de contrôle, ou prononcer la conformité avant expédition. La réponse change le dénominateur du %GRR, comme on le verra plus loin.

Étape 2 : vérifier la résolution et l'étalonnage

Si la résolution de l'instrument (plus petit incrément lisible) est trop grossière, il donne la même valeur à chaque fois et la variation ne peut pas être évaluée correctement. Les recommandations de l'AIAG incluent la « règle du 10 pour 1 » : la résolution doit valoir au plus un dixième de la tolérance. Pour une cote de tolérance 0,10 mm, il faut un instrument lisant au moins au 0,01 mm.

Vérifiez que l'étalonnage de l'instrument est à jour. Le Gage R&R n'évalue pas le biais : un bon résultat avec un instrument dont l'étalonnage est périmé ne prouve pas que les mesures sont justes.

Étape 3 : choisir les pièces

Choisissez des pièces qui couvrent toute l'étendue de variation réellement produite par le processus. Minitab note qu'un échantillonnage sur toute l'étendue du processus donne une meilleure estimation de la variation entre pièces. Si vous prenez des pièces semblables dans un seul lot, la variation des pièces se réduit et le %GRR ressort injustement élevé.

Numérotez les pièces, mais cachez les numéros aux opérateurs. Un opérateur qui voit le numéro a tendance à se rappeler sa valeur précédente et à la reproduire : marquez donc la face cachée de la pièce ou faites remettre les pièces par une autre personne. Dix pièces estiment la variation des pièces avec une précision limitée ; le document technique de Minitab propose soit d'augmenter le nombre de pièces, soit d'utiliser un écart type du processus calculé sur un grand volume de données historiques.

Étape 4 : mesurer dans un ordre aléatoire

Choisissez les opérateurs parmi les personnes qui font habituellement cette mesure. Si vous ne retenez que votre meilleur contrôleur, l'étude sous-estime la variation de la mesure au quotidien.

Pour l'essai 1, l'opérateur A mesure les 10 pièces une fois, puis B et C font de même. Les essais 2 et 3 répètent ce cycle avec un ordre de pièces mélangé. Randomiser l'ordre à chaque essai et garder les résultats précédents hors de vue supprime les effets de mémoire et d'ordre de mesure. Convenez à l'avance de l'endroit exact de la pièce où l'on mesure, et veillez à ce que tous mesurent au même endroit.

Étapes 5 et 6 : calculer et juger

Une fois les données saisies, calculez avec la méthode des moyennes et étendues ou avec l'ANOVA. Un tableur suffit, mais un logiciel statistique fournit en une fois les résultats ANOVA et les graphiques.

Pour juger, comparez le %GRR et le ndc (nombre de catégories distinctes) aux critères. En cas d'échec, regardez si la répétabilité ou la reproductibilité est la plus grande et agissez en conséquence. La section suivante détaille le calcul pas à pas.

Méthode des moyennes et étendues : un exemple chiffré

Les données ci-dessous sont fictives. Tous les chiffres ont été inventés pour l'explication et ne viennent d'aucun processus réel. Le cas : diamètre extérieur d'un arbre, spécification 10,00 ±0,05 mm (intervalle de tolérance 0,10 mm), mesuré avec un micromètre qui lit au 0,001 mm. Les opérateurs A, B et C mesurent chacun 10 pièces trois fois.

Opérateur / essai	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
A, essai 1	9,972	9,986	10,020	9,995	10,029	9,962	10,008	9,994	10,014	10,000
A, essai 2	9,973	9,986	10,021	9,995	10,030	9,967	10,004	9,989	10,009	9,998
A, essai 3	9,966	9,984	10,017	9,999	10,030	9,964	10,000	9,988	10,015	10,002
A, étendue	0,007	0,002	0,004	0,004	0,001	0,005	0,008	0,006	0,006	0,004
B, essai 1	9,969	9,986	10,020	9,998	10,035	9,965	10,010	9,995	10,015	10,004
B, essai 2	9,974	9,987	10,019	10,000	10,036	9,962	10,013	9,992	10,015	10,010
B, essai 3	9,976	9,983	10,023	10,002	10,031	9,969	10,010	9,994	10,021	10,002
B, étendue	0,007	0,004	0,004	0,004	0,005	0,007	0,003	0,003	0,006	0,008
C, essai 1	9,969	9,980	10,017	9,990	10,024	9,960	10,007	9,989	10,007	9,996
C, essai 2	9,970	9,975	10,016	9,994	10,030	9,963	10,003	9,985	10,010	10,003
C, essai 3	9,967	9,980	10,018	9,994	10,025	9,958	10,004	9,985	10,014	10,000
C, étendue	0,003	0,005	0,002	0,004	0,006	0,005	0,004	0,004	0,007	0,007
Moyenne des pièces	9,9707	9,9830	10,0190	9,9963	10,0300	9,9633	10,0066	9,9901	10,0133	10,0017

La méthode des moyennes et étendues estime des écarts types à partir des étendues (maximum moins minimum) et des écarts entre moyennes. Les coefficients qui convertissent les étendues en écarts types sont K1, K2 et K3, et leurs valeurs dépendent du nombre d'essais, d'opérateurs et de pièces.

Figure 4 : déroulement du calcul par moyennes et étendues

Convertir trois étendues ou écarts en écarts types avec les coefficients K, puis les combiner.

R̿ (étendue moyenne)Moyenne des étendues de chaque opérateur, puis moyenne entre opérateurs

X̄diffPlus grande moyenne d'opérateur moins la plus petite

RpPlus grande moyenne de pièce moins la plus petite

Multiplier par les coefficients

EV = R̿ × K1K1 : 0,5908 pour 3 essais, 0,8862 pour 2

AV = √[(X̄diff × K2)² − EV²/(n·r)]K2 : 0,5231 pour 3 opérateurs, 0,7071 pour 2

PV = Rp × K3K3 : 0,3146 pour 10 pièces, 0,4030 pour 5

Combiner

GRR = √(EV² + AV²)   TV = √(GRR² + PV²)%GRR = GRR ÷ TV × 100   ndc = 1,41 × PV ÷ GRR (arrondi à l'entier inférieur)

n = nombre de pièces, r = nombre d'essais. Coefficients tels qu'utilisés dans la méthode de l'AIAG MSA 4^e édition, vérifiés avec SPC for Excel et avec les valeurs dérivées des tables d2 et d2* (K1 = 1/d2, K2 et K3 = 1/d2*). K3 pour 2 à 10 pièces : 0,7071 ; 0,5231 ; 0,4467 ; 0,4030 ; 0,3742 ; 0,3534 ; 0,3375 ; 0,3249 ; 0,3146.

Des manuels anciens et d'anciens tableurs internes utilisent parfois des coefficients tels que 4,56 et 3,05. Ils viennent des 1^re et 2^e éditions du manuel, qui exprimaient les résultats par une étendue à 99 % (5,15 écarts types).

Le %GRR rapporté à la variation totale reste le même, mais les valeurs absolues d'EV et d'AV et le rapport à la tolérance changent. Vérifiez toujours de quelle édition viennent les coefficients d'un modèle, y compris un formulaire interne ou ancien.

1. Répétabilité (EV)

On commence par moyenner les étendues de chaque opérateur. Dans l'exemple, A vaut 0,0047 mm, B 0,0051 mm et C 0,0047 mm, d'où une étendue moyenne globale R̿ de 0,00483 mm (4,83 µm). Le reste de l'exemple est exprimé en µm pour la lisibilité.

Avant d'aller plus loin, vérifiez qu'aucune étendue ne dépasse la limite de contrôle (UCL = D4 × R̿ ; pour 3 essais D4 = 2,574, soit 12,4 µm). Si une étendue la dépasse, soupçonnez une erreur de mesure ou de saisie et remesurez cette pièce avant de calculer. Ici la plus grande étendue vaut 8 µm : tout va bien. Avec K1 = 0,5908 pour trois essais, EV = 4,83 × 0,5908 ≈ 2,86 µm.

2. Reproductibilité (AV)

La moyenne de chaque opérateur sur 30 mesures vaut 9,99723 mm pour A, 10,00053 mm pour B et 9,99443 mm pour C. L'écart entre la plus haute (B) et la plus basse (C), X̄diff, est de 6,10 µm. Avec trois opérateurs, K2 = 0,5231.

X̄diff × K2 = 3,19 µm, dont le carré vaut 10,18. Comme les moyennes d'opérateur contiennent aussi un peu de variation de répétabilité, on soustrait EV² ÷ (10 pièces × 3 essais) = 2,86² ÷ 30 ≈ 0,27. On obtient AV = √(10,18 − 0,27) ≈ 3,15 µm. Si la valeur sous la racine devient négative, on pose AV = 0.

3. GRR, PV et TV

Le GRR est la racine de la somme des carrés d'EV et d'AV : √(2,86² + 3,15²) ≈ 4,25 µm. La variation des pièces PV se déduit de Rp, l'écart entre la plus grande moyenne de pièce (10,0300 mm) et la plus petite (9,9633 mm). Rp = 66,67 µm ; multiplié par K3 = 0,3146 pour 10 pièces, PV = 20,97 µm. La variation totale vaut TV = √(4,25² + 20,97²) ≈ 21,40 µm.

4. %GRR et ndc

%GRR = 4,25 ÷ 21,40 × 100 ≈ 19,9 %. Le même calcul donne %EV = 13,3 %, %AV = 14,7 % et %PV = 98,0 %. L'addition de %EV et %AV ne donne pas 19,9 %, car seuls les carrés (les variances) s'additionnent, comme indiqué sous la figure 2.

ndc = 1,41 × 20,97 ÷ 4,25 ≈ 6,96, arrondi à 6. Le 1,41 est √2 arrondi.

Figure 5 : résultats de l'exemple (méthode des moyennes et étendues)

Le %GRR est de 19,9 %, dans la zone « acceptable sous conditions ». La reproductibilité (AV) est légèrement supérieure à la répétabilité.

Valeur (µm)

Rapport à la variation totale (TV)

Répétabilité EV

2,86

13,3 %

Reproductibilité AV

3,15

14,7 %

Gage R&R GRR

4,25

19,9 % (zone 10–30 %)

Variation des pièces PV

20,97

98,0 %

Variation totale TV

21,40

100 %

ndc

6,96 → 6

Critère respecté (5 ou plus)

Rapport à la tolérance

6 × GRR = 25,5

25,5 % de l'intervalle de tolérance de 100 µm

Données d'exemple fictives ; calculs vérifiés avec Python. Les rapports se combinent par somme des carrés : 13,3 % + 14,7 % ne donne pas 19,9 %.

Moyennes et étendues ou ANOVA

L'ANOVA (analyse de la variance) répartit la variation des mesures en quatre sources : les pièces, les opérateurs, l'interaction opérateur × pièce et l'erreur de répétabilité. Le manuel AIAG décrit les deux méthodes, et les logiciels statistiques utilisent généralement l'ANOVA par défaut.

Selon Minitab, la méthode des moyennes et étendues ne peut pas calculer la variance de l'interaction opérateur × pièce. Il y a interaction quand les opérateurs diffèrent selon les pièces, par exemple « l'opérateur C mesure trop bas seulement sur les petites pièces ». L'ANOVA estime en général les variances plus précisément et permet aussi de tester l'existence d'une interaction.

Figure 6 : moyennes et étendues ou ANOVA

La méthode X̄-R se suit à la main. L'ANOVA donne plus d'informations et des estimations plus précises.

Moyennes et étendues (X̄-R)

ANOVA

Estimation de la variation

Étendues multipliées par des coefficients pour estimer des écarts types

Composantes de variance estimées à partir des carrés moyens

Interaction

Non évaluée (elle se cache dans la répétabilité ou la reproductibilité)

Interaction opérateur × pièce séparée et testée

Effort

Calculatrice ou tableur

Logiciel statistique ou outils d'analyse d'un tableur

%GRR dans l'exemple

19,9 % (ndc 6)

18,6 % (ndc 7)

Convient surtout à

Vérifications rapides en atelier, pédagogie

Dossiers remis au client, mesures où une interaction est suspectée

Dans l'ANOVA de l'exemple, la valeur p de l'interaction était de 0,75 ; le modèle a donc été recalculé sans le terme d'interaction (Minitab retire l'interaction lorsque p ≥ 0,05).

Passées à l'ANOVA, les mêmes données fictives donnent un écart type de répétabilité de 2,63 µm, de reproductibilité de 3,02 µm, un GRR de 4,00 µm et une variation entre pièces de 21,12 µm. Le %GRR (rapport d'écarts types) est de 18,6 % et le ndc de 7. Les valeurs diffèrent légèrement parce qu'une méthode estime à partir des étendues et l'autre à partir des carrés moyens, mais les deux tombent dans la même zone.

En lisant la sortie d'un logiciel, ne confondez pas le % de contribution (japonais : kiyo-ritsu) et le % de variation de l'étude (%Study Var ; japonais : kenkyu hendo). Le % de contribution est un rapport de variances : 3,5 % pour le GRR de l'exemple. Le % de variation de l'étude est un rapport d'écarts types : 18,6 %.

Les critères 10 % et 30 % s'appliquent aux rapports d'écarts types (% de variation de l'étude ou rapport à la tolérance). Pour le % de contribution, Minitab donne d'autres repères : moins de 1 %, 1 à 9 % et plus de 9 %.

Critères d'acceptation : lire 10 %, 30 % et ndc ≥ 5

Les critères les plus connus du manuel MSA de l'AIAG répartissent le %GRR en trois zones, aux seuils de 10 % et 30 %. Minitab présente les mêmes zones comme la recommandation de l'AIAG.

Figure 7 : zones d'acceptation du %GRR (recommandation AIAG)

10–30 % n'est pas une acceptation automatique : c'est une zone où l'on décide selon l'application et le coût.

Moins de 10 %AcceptableLe système de mesure peut être utilisé. Il distingue bien les pièces

10–30 %Acceptable sous conditionsPeut être acceptable selon l'importance de la mesure, le coût de l'instrument, le coût de retouche ou de réparation, etc. Vérifier aussi les exigences du client

Plus de 30 %Non acceptableLe système de mesure doit être amélioré. Ne pas l'utiliser tel quel pour piloter le processus ou prononcer la conformité

Vérifiez aussi que le ndc (nombre de catégories distinctes) est de 5 ou plus. Le ndc indique en combien de groupes le système de mesure peut répartir la variation du processus.

Sources : aide Minitab et QI Macros, qui présentent ces zones comme des recommandations de l'AIAG. Les exigences varient selon le client et le secteur.

Le %GRR de 19,9 % de l'exemple tombe dans la zone intermédiaire « acceptable sous conditions ». Le ndc vaut 6 et respecte le critère : le système peut répartir la variation du processus en six groupes environ.

Si le ndc est inférieur à 5, le système de mesure est peut-être trop grossier, ou les pièces choisies varient trop peu. Comme le ndc a la variation des pièces (PV) au numérateur, des pièces mal choisies donnent un ndc faible même si le système de mesure est bon.

Dénominateur : variation du processus ou tolérance ?

Le %GRR peut se calculer par rapport à la variation totale (celle du processus) ou par rapport à la tolérance. Le rapport à la tolérance divise 6 × GRR (une étendue de ±3 écarts types) par l'intervalle de tolérance ; on l'appelle aussi rapport P/T (précision sur tolérance).

Minitab décrit le rapport à la variation totale comme une comparaison avec la variation globale du processus, et le rapport à la tolérance comme un indicateur pour trier les pièces conformes et non conformes. La pratique courante en découle : rapport à la variation totale pour les mesures qui alimentent des cartes de contrôle, rapport à la tolérance pour les mesures qui servent à la décision de conformité en contrôle final. Le choix dépend de l'usage de la mesure et de l'exigence du client, et certains rapports présentent les deux.

Les mêmes données donnent des résultats différents selon le dénominateur. Dans l'exemple, le %GRR vaut 19,9 % par rapport à la variation totale, mais 25,5 % par rapport à la tolérance de 0,10 mm. Indiquez toujours « rapport à quoi » dans le rapport, pour que vos chiffres ne contredisent pas ceux du client. Pour les tolérances générales des plans japonais, voir .

Ce que les clients japonais peuvent attendre au-delà de 10 % et 30 %

Les seuils 10 % et 30 % sont des recommandations de l'AIAG, pas des limites universelles. L'IATF 16949 retient par défaut le manuel de référence MSA, mais accepte d'autres méthodes d'analyse et d'autres critères avec l'accord du client. Les constructeurs et fournisseurs de rang 1 peuvent donc fixer leurs propres critères ou leur propre périmètre dans leurs exigences spécifiques client (CSR ; japonais : kokyaku koyu yokyu jiko).

Des ouvrages japonais et des normes internes d'entreprise subdivisent parfois la zone conditionnelle, par exemple en traitant 10–20 % comme généralement acceptable et 20–30 % comme la limite. Les exigences diffèrent selon l'entreprise : ne supposez pas que la règle d'un client japonais vaut pour un autre. L'ordre prudent est de confirmer d'abord l'exigence du client, puis de fixer votre critère interne au moins aussi strict.

Selon SPC for Excel, le manuel AIAG avertit lui-même qu'utiliser les seules valeurs recommandées du GRR comme seuils n'est pas une façon acceptable de juger un système de mesure. Au-delà du respect du seuil, la décision doit tenir compte de ce que la mesure sert à décider.

Que faire quand le résultat est mauvais

Quand le %GRR est élevé, commencez par regarder si la répétabilité (EV) ou la reproductibilité (AV) est la plus grande. Les guides fondés sur l'AIAG MSA 4^e édition, comme QI Macros, classent ainsi les causes probables.

Figure 8 : isoler la cause et actions types

L'endroit où agir dépend de la plus grande valeur entre EV et AV, et du niveau suffisant ou non du ndc.

La répétabilité (EV) est élevéeEntretenir l'instrument (usure, corrosion, jeu), revoir le choix de l'instrument, améliorer le serrage de la pièce ou de l'instrument, fixer l'emplacement de mesure. Vérifier aussi que la variation interne à la pièce (conicité, circularité) ne s'y mêle pas

La reproductibilité (AV) est élevéeFormer les opérateurs à la méthode, rendre la procédure précise (point de contact, effort, façon de lire), remplacer les instruments à lecture difficile, ajouter des montages qui donnent à tous la même position

ndc inférieur à 5, faible variation des piècesLes pièces ne représentent peut-être pas la variation du processus. Les rechoisir sur toute l'étendue du processus, ou utiliser un écart type du processus issu de données historiques

Une étendue dépasse la limite de contrôleChercher les grandes étendues liées à un opérateur ou à une pièce précise. Écarter d'abord les causes ponctuelles : erreur de lecture, erreur de saisie, pièce sale

Sources : QI Macros (guide aligné sur l'AIAG MSA 4^e édition) et document technique Minitab. Après toute action, refaire l'étude dans les mêmes conditions pour confirmer l'effet.

Dans l'exemple, %AV (14,7 %) est un peu supérieur à %EV (13,3 %), et la moyenne de l'opérateur C est inférieure d'environ 6 µm à celle de B. On commence alors par vérifier comment C utilise le micromètre (utilise-t-il le cliquet ? les touches sont-elles bien appliquées sur la pièce ?) et comment il lit l'échelle.

Quand le problème vient de la répétabilité, essayez des montages et un emplacement de mesure fixe avant d'acheter un nouvel instrument. La façon de poser la pièce ou l'endroit où on la mesure est souvent la cause, plus que les performances de l'instrument. Pour cerner les causes, tracez les mesures par opérateur et par pièce, ou dressez un diagramme de causes et effets (Ishikawa) en rangeant les facteurs sous opérateur, instrument, méthode et environnement.

Erreurs fréquentes qui obligent à refaire l'étude

• Dix pièces prises dans le même lot : la variation des pièces est faible et le %GRR paraît mauvais
• Numéros de pièce visibles pendant la mesure : les opérateurs retrouvent leurs valeurs précédentes
• Seul le meilleur opérateur participe : le résultat est meilleur que la mesure au quotidien
• Aucun emplacement de mesure convenu : la variation interne à la pièce se glisse dans la répétabilité
• Ancien modèle avec les coefficients à 5,15 sigma : EV et AV ne correspondent pas au calcul du client
• %GRR remis sans préciser le dénominateur (variation totale ou tolérance) : les chiffres divergent de ceux du client

Quand un client signale un problème de mesure et demande un rapport d'action corrective, les résultats de MSA peuvent appuyer l'analyse des causes. Présenter le %GRR comme preuve que le système de mesure a été vérifié rend l'action plus convaincante. Pour ce format, voir .

MSA par attributs : contrôle conforme/non conforme et kappa

Les calculs ci-dessus ne valent pas pour les mesures qui ne donnent que « conforme » ou « non conforme » : contrôle visuel, jugement par rapport à des échantillons limites (gendo mihon), calibres entre/n'entre pas. On évalue ces systèmes de mesure par attributs d'après la concordance des jugements.

Une approche courante est la méthode des tableaux croisés du manuel AIAG. On prépare des pièces dont le bon jugement (la référence) est connu, plusieurs opérateurs jugent chaque pièce plusieurs fois, et la concordance entre opérateurs et avec la référence s'exprime par le kappa. Le kappa mesure la concordance au-delà du hasard : 1 est l'accord parfait et 0 un accord qui ne fait pas mieux que le hasard. D'après Minitab, l'AIAG considère un kappa de 0,75 ou plus comme une bonne concordance, des valeurs plus grandes comme 0,90 étant préférables.

On lit les résultats de trois façons : au sein d'un opérateur (donne-t-il le même jugement à chaque fois ?), chaque opérateur par rapport à la référence (les jugements sont-ils justes ?), et entre opérateurs (le jugement change-t-il avec la personne ?). SPC for Excel cite un tableau du manuel AIAG (3^e édition) avec des repères d'acceptation par rapport à la référence : efficacité de 90 % ou plus, taux de non-détection (pièces défectueuses acceptées) de 2 % ou moins, et taux de fausses alarmes (bonnes pièces rejetées) de 5 % ou moins.

Si le client précise des critères, suivez-les. Incluez des pièces proches de la limite, et pas seulement des pièces nettement bonnes ou nettement mauvaises. Sans pièces à la limite, la variation de jugement n'apparaît jamais.

Avant l'envoi : liste de contrôle et questions au client japonais

Plusieurs des erreurs citées plus haut, comme un dénominateur manquant ou d'anciens coefficients, viennent d'hypothèses qui ne concordent pas plus que d'instruments défaillants. Réglez ces points avec le client avant l'étude, pas après le retour du rapport.

Liste de contrôle avant envoi

Point	À confirmer
Périmètre	Caractéristique, instrument, montage et procédure identifiés ; la caractéristique figure au plan de surveillance
Résolution	Le plus petit incrément vaut au plus 1/10 de la tolérance (ou de la variation du processus)
Étalonnage	L'étalonnage de l'instrument est à jour
Plan d'étude	Nombre de pièces, d'opérateurs et d'essais indiqué ; pièces couvrant l'étendue du processus ; ordre randomisé ; numéros de pièce cachés
Opérateurs	Personnes qui font habituellement la mesure, pas seulement le meilleur contrôleur
Méthode	Moyennes et étendues ou ANOVA indiquée ; pour l'ANOVA, terme d'interaction conservé ou retiré
Coefficients	K1, K2, K3 de la 4e édition (pas les anciens coefficients à 5,15 sigma)
Dénominateur	%GRR par rapport à la variation totale, à la tolérance, ou aux deux, clairement étiqueté
Résultats	%EV, %AV, %GRR, ndc ; étendues comparées à la limite de contrôle
Critères	Critères appliqués (AIAG ou CSR du client) nommés dans le rapport
Zone conditionnelle	Si le %GRR est entre 10 et 30 %, la raison pour laquelle c'est acceptable pour cet usage, et l'accord du client s'il est exigé
Format des nombres	Séparateur décimal (virgule ou point) cohérent avec le modèle du client, notamment après un export de tableur en version française
Contrôles par attributs	Pièces limites incluses ; kappa, efficacité, taux de non-détection et de fausses alarmes rapportés

Questions à poser au client japonais

• Quelles caractéristiques exigent une MSA : tous les points du plan de surveillance, ou seulement les caractéristiques spéciales et critiques ?
• Suivez-vous les critères de l'AIAG MSA 4^e édition, ou avez-vous vos propres critères dans votre CSR (par exemple une subdivision de la zone 10–30 %) ?
• Le %GRR doit-il être calculé par rapport à la variation du processus, à la tolérance, ou aux deux ?
• Imposez-vous la méthode (moyennes et étendues ou ANOVA) et le nombre de pièces, d'opérateurs et d'essais ?
• Exigez-vous votre propre modèle Excel et, si oui, avec les coefficients de quelle édition ?
• Pour le contrôle visuel, fournirez-vous des échantillons limites (gendo mihon) et quel kappa ou quelle efficacité attendez-vous ?
• Quand faut-il refaire l'étude : après un changement d'instrument, un changement de procédure, un changement d'opérateur, ou selon un calendrier fixe ?

Modèle de message au client

Le modèle ci-dessous est rédigé en anglais, que beaucoup de sites utilisent pour échanger avec leurs clients japonais ; adaptez la langue et les références à votre cas.

Subject: Gage R&R requirements for part [part number]

Dear [Name],

We are preparing the measurement system analysis for [part number / drawing number] as listed in our control plan. To make sure our report matches your requirements, could you confirm the following?

1. Acceptance criteria: AIAG MSA 4th edition (%GRR under 10% / 10–30% / over 30%, ndc of 5 or more), or your own criteria?
2. Denominator for %GRR: process variation, tolerance, or both?
3. Preferred method (average and range or ANOVA) and study size (parts, appraisers, trials)
4. Whether a specific report format is required

If any characteristic falls in the 10–30% range, we will assess whether it is acceptable for its intended use and confirm with you.

Best regards,
[Your name]

Limites de ce guide

• L'exemple chiffré repose sur des données fictives. Une étude réelle doit suivre le formulaire de votre client et les réglages de votre logiciel.
• Les critères diffèrent selon le client, le secteur et la caractéristique. Les zones AIAG données ici sont un repère, pas un substitut aux CSR du client.
• Ce guide décrit l'étude croisée courante, dans laquelle chaque opérateur mesure chaque pièce.
• Pour le texte exact de l'IATF 16949, consultez la norme elle-même (version française comprise) et le manuel AIAG en vigueur, pas des sources secondaires.

FAQ

À quelle fréquence faut-il refaire une étude Gage R&R ?

Il n'y a pas d'intervalle fixe. Revoyez l'étude quand l'instrument est remplacé, quand la procédure change ou quand les opérateurs changent. Si les CSR de votre client précisent des critères ou un périmètre, prévoyez de vous y conformer.

Si l'instrument est étalonné, ai-je encore besoin d'un Gage R&R ?

Oui. L'étalonnage vérifie le biais de l'instrument seul. Il ne couvre pas la variation due au jeu d'un montage ou aux habitudes des personnes qui mesurent, ce que le Gage R&R évalue.

Que signifie Gage R&R ?

Gage repeatability and reproducibility, soit répétabilité et reproductibilité du moyen de mesure. La répétabilité se note EV, la reproductibilité AV et la valeur combinée GRR. Les documents japonais emploient la même abréviation, qu'ils écrivent gēji R&R.

Peut-on calculer un Gage R&R dans un tableur ?

La méthode des moyennes et étendues se reproduit facilement dans un tableur : multiplier par les coefficients puis combiner. L'ANOVA demande plus de calculs ; un logiciel statistique ou les outils d'analyse d'un tableur font gagner du temps.

Qui doit être opérateur dans l'étude ?

Deux ou trois personnes qui font habituellement la mesure, pas seulement la plus habile. Si l'on n'utilise que le meilleur contrôleur, le résultat est meilleur que la mesure au quotidien et la variation est sous-estimée.

Sources

• AIAG, MSA-4: Measurement Systems Analysis
• Q-DAS, Notes on the 4th Edition of the MSA Manual (date de publication et coefficient 5,15)
• JIS Z 8103:2019 (vocabulaire de la métrologie) et JIS Z 8402-1:1999 (exactitude des méthodes et résultats de mesure, partie 1), en japonais : Z 8103, Z 8402-1
• Minitab, Is my measurement system acceptable?
• Minitab, Interpret the key results for Crossed Gage R&R Study
• Minitab, Methods and formulas for gage R&R table et Methods and formulas for method of analysis
• Minitab, Data considerations for Crossed Gage R&R Study et Assistant technical paper: Gage R&R Study (Crossed)
• Minitab, What is gage resolution?
• SPC for Excel, Variable Measurement Systems – Part 4: Gage R&R
• SPC for Excel, Acceptance Criteria for Measurement Systems Analysis
• SPC for Excel, Attribute Gage R&R Studies – Part 2
• QI Macros, Gage R&R Made Easy
• Résumé du paragraphe 7.1.5.1.1 de l'IATF 16949 (en japonais) : IATF16949 kōryaku