Août 2023 Magazine d'actualités sur la métrologie

Message des éditeurs :

Récemment, au retour d'un vol long-courrier, je me suis retrouvé confronté à la tâche familière de répondre à une enquête de satisfaction client reçue par courrier électronique. Cette enquête comportait une multitude de questions nécessitant des réponses numériques prédéfinies. En répondant au questionnaire, je n'ai pu m'empêcher de réfléchir à l'efficacité de cette approche à 30 000 pieds, et m'a laissé réfléchir sur les avantages tangibles qu'elle pourrait offrir, en termes de gestion d'entreprise ou de mise en œuvre de mesures correctives, visant à améliorer la la cohérence et la qualité des produits et services fournis.

Un autre exemple récent d'enquête de satisfaction client s'est produit après que mon véhicule a fait l'objet d'un rappel de sécurité critique. Quelques heures seulement après avoir récupéré le véhicule, je me suis retrouvé face à une enquête de satisfaction client envoyée par courrier électronique. Presque parallèlement à la réception de l'enquête, j'ai reçu un e-mail du coordinateur du service du concessionnaire, m'invitant à lui faire part directement de mes préoccupations au lieu d'exprimer des commentaires négatifs via le questionnaire fourni (cela vous semble familier ?). Cela soulève la question : « Qu’est-ce que les cadres supérieurs aspirent exactement à tirer de ces enquêtes, à part la notation de leurs potentiels bonus financiers et un sentiment superficiel de satisfaction client » ?

Dans le domaine de la métrologie, il est largement reconnu que des données ciblées précises et hautement spécifiques constituent le seul moyen par lequel des mesures correctives précises et sûres peuvent être prises pour améliorer la qualité des produits. Dans le contexte de la fabrication contemporaine, la rapidité des actions correctives est profondément affectée par la latence des données. C’est précisément pourquoi l’intégration de processus de mesure et de mécanismes de rétroaction en boucle fermée, renforcés par des systèmes de contrôle adaptatifs, apparaît comme la tendance dominante.

Au fil des années, le secteur manufacturier a accumulé une multitude de données, mais son principal défaut réside dans la sous-utilisation d’une grande partie de ces données pour apporter des améliorations globales aux processus opérationnels. Alors que nous continuons à accumuler et à compiler des volumes de données de plus en plus importants, le défi potentiel d’une surcharge de données se profile. Il est impératif que les données que nous collectons restent exploitables, en mettant l’accent sur la spécificité plutôt que sur la généralité. Ce dernier type de données nécessite souvent l’implication d’analystes de données capables d’interpréter et de contextualiser l’analyse.

En fin de compte, les résultats d'une enquête de satisfaction client pourraient révéler un taux de satisfaction louable de 98 %, mais la véritable signification se cache souvent sous la surface, avec les 2 % restants. Enquêter et comprendre ce qui a conduit à ces réponses moins satisfaisantes est une tâche qui nécessite une analyse approfondie. Mon point de vue est que les enquêtes auprès des clients ont tendance à se concentrer uniquement sur les 98 % positifs, négligeant potentiellement les informations cruciales qui peuvent être dérivées des 2 % restants. Dans le secteur manufacturier, notre objectif est d'éliminer les 2 % et de comprendre leur cause avec les actions correctives nécessaires. Les compagnies aériennes et les concessionnaires automobiles ont beaucoup à apprendre !

Malgré la période des vacances, le mois d'août a été remarquablement résilient du point de vue de l'actualité. Le bulletin d'information de ce mois-ci met en lumière vingt-quatre des articles publiés – la bibliothèque complète des articles du mois d'août est accessible en cliquant ici.

Comme d'habitude, j'apprécie vos commentaires, nouvelles et points de vue – ma boîte de réception est toujours ouverte.

Keith Mills – rédacteur en chef

Collecte de mesures 3D fiables – L'approche de la métrologie intelligente

Les entreprises manufacturières surveillent quotidiennement la qualité des produits en collectant des données de mesure dimensionnelle. Ces données sont utilisées pour étudier la stabilité d'un processus de fabrication, déterminer la capacité du processus à garantir la qualité et la fonctionnalité des pièces et établir des indices pour quantifier la capacité du processus à répondre aux exigences dimensionnelles. Tout cela fait partie de leur processus d'amélioration continue. Lors de l'introduction d'un nouveau processus de fabrication… en savoir plus