Réduire l'incertitude de mesure est devenu un objectif pour de nombreux laboratoires soucieux d'améliorer la qualité. Qu'il s'agisse d'améliorer leur réputation ou de renforcer leur compétitivité sur le marché, nombre d'entre eux souhaitent améliorer leurs capacités de mesure. Pour les aider à atteindre cet objectif, j'ai compilé une liste de trois méthodes très efficaces pour réduire l'incertitude de mesure.
Tester et collecter des données
« Rechercher des combinaisons générant moins de variabilité. Ces processus engendreront généralement moins d'incertitude de mesure. »
Si votre objectif est de réduire l'incertitude de mesure, ma meilleure recommandation est d'expérimenter et de collecter de nombreuses données. Quel type de données ? Des données de répétabilité et de reproductibilité.
Les données de répétabilité vous permettent d'analyser et d'observer la variabilité de vos processus de mesure dans des conditions reproductibles. Répétez donc le même processus à plusieurs reprises et analysez vos données. Plus vous répéterez de mesures, plus vous serez sûr des résultats.
Les données de reproductibilité vous permettent d'analyser et d'observer la variabilité des résultats de mesure reproductibles en modifiant des éléments courants de votre processus de mesure. Cela peut se faire en modifiant des paramètres tels que les conditions environnementales, les opérateurs, l'équipement, les jours, l'heure, etc. Lors de l'évaluation des résultats, recherchez les combinaisons qui génèrent moins de variabilité. Ces processus génèrent généralement une incertitude de mesure moindre.
Cela peut sembler beaucoup de travail, mais ce n'est pas le cas. Vous serez surpris de la quantité de données que vous pouvez collecter en consacrant seulement 15 à 30 minutes de votre journée à l'expérimentation. Vous en saurez ensuite beaucoup plus sur vos processus de mesure et découvrirez quelle combinaison de variables produit des résultats de mesure avec moins d'incertitude.
Sélectionnez un meilleur laboratoire d'étalonnage
« Examinez la portée de l’accréditation d’un laboratoire avant de le sélectionner comme prestataire de services. »
L'un des moyens les plus simples de réduire l'incertitude de mesure est de diminuer l'incertitude traçable associée aux résultats d'étalonnage. Cela peut se faire en sélectionnant de meilleurs laboratoires ou prestataires de services d'étalonnage.
Lorsqu'un laboratoire est en mesure de vous fournir des résultats d'étalonnage avec une incertitude moindre, vous serez généralement en mesure de réduire l'incertitude associée à vos processus de mesure. Pourquoi ? Vous ne pouvez pas déclarer une incertitude inférieure à celle obtenue lors de l'étalonnage. Par conséquent, en réduisant l'incertitude reçue de votre prestataire d'étalonnage, vous pourrez diminuer vos estimations d'incertitude.
Pour ce faire, examinez la portée de l'accréditation d'un laboratoire avant de le sélectionner comme prestataire de services. Vous pouvez utiliser les liens de mon article « Comment trouver un laboratoire accrédité ISO 17025 » pour vous aider. Vérifiez la capacité de mesure d'étalonnage (CMC) du laboratoire et vérifiez si elle répond à vos objectifs. En cas de doute, contactez le laboratoire pour discuter de vos besoins.
Éliminer les préjugés et caractériser
« Conservez une liste de valeurs de comparaison clés… pour les normes et les artefacts qui seront utilisés pour les étalonnages critiques ou de précision. »
Une autre façon de réduire l'incertitude consiste à supprimer le biais de mesure. Le biais est l'erreur systématique associée aux valeurs d'étalonnage de votre étalon ou de votre artefact. En supprimant le biais, nous réduisons l'incertitude associée à nos comparaisons.
Par exemple, imaginez que vous étalonniez un multimètre de précision à 10 volts à l'aide d'un calibrateur multifonction. Or, la tension de sortie de 10,000000 VCC du calibrateur n'est pas exactement de 10,000000 VCC. Il s'agit probablement de 9,999997 VCC ou d'une valeur similaire (indice : consultez votre rapport d'étalonnage). En comparant vos résultats à la valeur réelle, vous pouvez réduire votre incertitude.
Je recommande de conserver une liste de « valeurs de comparaison clés ». Il s'agit des valeurs de comparaison réelles des normes et artefacts clés qui seront utilisés pour les étalonnages critiques ou de précision. Grâce à cette liste, vous n'aurez plus besoin de générer un rapport d'étalonnage pour trouver ces valeurs, ce qui vous fera gagner du temps et améliorera votre productivité (et votre qualité).
Conclusion
Bien qu'il existe de nombreuses façons de réduire l'incertitude de mesure, ces trois méthodes devraient vous aider à atteindre vos objectifs. Si vous avez d'autres conseils, n'hésitez pas à les partager dans les commentaires ci-dessous ou à m'envoyer un courriel à [email protected] .
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