A
Phase 3/5
DMAIC Six Sigma · Phase 3 sur 5
ANALYZE ANALYSER
Cartographie · Causes potentielles · Causes racines · ANOVA · Régression · Matrice cause-impact
D
M
A
I
C
7
Étapes
37
Tâches
1
Tollgate
Étapes & Tâches — Phase Analyser (A1 à A4)
A1
Analyser la cartographie détaillée du processus
A1.1 — Vérifier la cohérence et la mise à jour de la cartographie
A1.2 — Identifier les gaspillages (Muda : surproduction, attentes, transports…)
A1.3 — Identifier les points critiques (goulots, reprises, erreurs récurrentes)
A1.4 — Identifier les sources de variation (inputs incontrôlés, paramètres instables)
A1.5 — Relier les données terrain à la cartographie (hot spots)
A1.6 — Identifier les interfaces et les risques entre étapes
A1.7 — Formaliser les constats dans un rapport d’analyse
7 tâches
VSM · 7 Mudas · Spaghetti Diagram
A2
Identifier les causes potentielles du problème
A2.1 — Préparer les données et le cadre d’analyse
A2.2 — Lister toutes les causes potentielles par brainstorming
A2.3 — Prioriser les causes avec une matrice d’impact
A2.4 — Valider les causes par des tests terrain
A2.5 — Synthétiser les causes validées
5 tâches
Ishikawa (5M) · Pareto · 5 Pourquoi
A3
Réduire la liste des causes potentielles
A3.1 — Identifier les causes redondantes ou similaires
A3.2 — Regrouper les causes par famille ou type (5M, PESTLE)
A3.3 — Affiner la priorisation avec des critères complémentaires
A3.4 — Éliminer les causes non pertinentes ou peu probables
A3.5 — Valider la liste réduite avec l’équipe terrain
A3.6 — Formaliser la liste finale des causes à analyser en A4
6 tâches
Diagramme affinité · Matrice C&E
A4
Analyser les données — Identifier les causes racines (statistiques)
A4.1 — Vérifier la normalité des données (Anderson-Darling, histogramme, Normal Probability Plot)
A4.2 — Analyser les effets des facteurs : ANOVA à un ou plusieurs facteurs (Stat > ANOVA dans Minitab)
A4.3 — Utiliser le diagramme multivarié pour visualiser l’impact croisé des facteurs
A4.4 — Construire un modèle de régression linéaire pour quantifier les effets (R², p-value, résidus)
A4.5 — Synthèse et formulation des causes racines probables (significatives)
5 tâches — Étape clé statistique
Minitab : ANOVA · Régression · Multi-vari · Test normalité (AD)
Étapes A5 à A7 — Validation, Matrice cause-impact & Mise à jour Charte
A5
Valider les causes racines
A5.1 — Définir les hypothèses à valider (H0 / H1 claires et mesurables)
A5.2 — Choisir la méthode de validation (test t, chi², corrélation, test terrain)
A5.3 — Réaliser les validations statistiques ou expérimentales
A5.4 — Analyser les résultats (p-value, IC, taille de l’effet)
A5.5 — Statuer sur la validation : cause confirmée ✅ ou infirmée ❌
A5.6 — Documenter les conclusions avec justification statistique
6 tâches
Test t · Chi² · Corrélation · Terrain
A6
Élaborer la matrice cause–impact & opportunités d’amélioration
A6.1 — Extraire les causes significatives des analyses statistiques précédentes (A4, A5)
A6.2 — Évaluer l’intensité de leur impact sur les outputs (longueur, rebuts, variabilité)
A6.3 — Mesurer la fréquence et la difficulté de contrôle de chaque cause
A6.4 — Structurer la matrice en identifiant les combinaisons critiques (causes × outputs)
A6.5 — Classer les causes par ordre de priorité d’action (score impact × fréquence × contrôlabilité)
A6.6 — Valider la matrice avec les parties prenantes opérationnelles (atelier, qualité, maintenance)
6 tâches — Livrable clé pour la Phase I
Matrice C&E (Cause & Effect Matrix) · Pareto des causes
A7
Mettre à jour la Charte de Projet
A7.1 — Relire la charte initiale du projet (phase Définir)
A7.2 — Comparer les constats initiaux avec les résultats de l’analyse
A7.3 — Identifier les sections à réviser (problème, objectifs, périmètre, KPIs)
A7.4 — Proposer les modifications à l’équipe projet ou au Sponsor
A7.5 — Valider et enregistrer la version mise à jour de la charte pour la Phase I
5 tâches
Project Charter v2 · Révision KPIs
Séquence d’analyse statistique — A4
1
Test de normalité (A4.1)
Anderson-Darling · Normal Prob. Plot · p ≥ 0,05 → normal
2
ANOVA — Effets facteurs (A4.2)
Stat > ANOVA > One-Way / General Linear Model · p < 0,05 = effet significatif
3
Diagramme multivarié (A4.3)
Stat > Quality Tools > Multi-Vari Chart · Visualiser les interactions
4
Régression linéaire (A4.4)
Stat > Regression > Regression · R², p-value, résidus, VIF
Diagramme Ishikawa — 5M (A2)
Matière
MP · composants · fournitures · caractéristiques
Milieu
Environnement · T° · humidité · vibrations
Méthode
Procédures · instructions · SOP · paramètres
Machine
Équipements · maintenance · réglages · usure
Main-d’œuvre
Compétences · formation · fatigue · turn-over · motivation
Chaque branche génère des causes potentielles à prioriser en A3
Revue de Phase
Analyze — Tollgate
Analyze — Tollgate
Critères de passage à la Phase Améliorer
✓
Cartographie analysée et gaspillages identifiés✓
Causes potentielles listées et réduites✓
Analyses statistiques réalisées (ANOVA, régression)✓
Causes racines identifiées et validées✓
Matrice cause-impact construite et priorisée✓
Charte de projet mise à jour si nécessaire✓
Résultats présentés et validés par le Sponsor★ Tollgate A — Go/No-Go
Outils clés — Phase A
Value Stream Map enrichie (A1)
Diagramme Ishikawa 5M / 6M (A2)
Diagramme de Pareto des causes (A2-A3)
Méthode des 5 Pourquoi (A2)
Matrice causes & effets C&E (A3)
ANOVA, Test t, Chi², Corrélation (A4-A5)
Diagramme multivarié (A4)
Régression linéaire simple et multiple (A4)
Matrice cause-impact (A6)
Livrables attendus
Rapport d’analyse cartographique (gaspillages, hot spots)
Diagramme Ishikawa complété et priorisé
Liste réduite de causes validées (A3)
Rapport ANOVA / régression avec sorties Minitab
Rapport de validation des causes racines
Matrice cause-impact finalisée et priorisée
Charte de projet v2 (si modifications)
Présentation de phase Analyser (Tollgate Review)
Transition → Phase I (Améliorer)
Les causes racines validées deviennent les cibles des solutions
La matrice cause-impact oriente le brainstorming I1
Les effets quantifiés (ANOVA) guident le DOE en I3
La priorisation A6 détermine les actions à tester en I2
La charte révisée fixe les objectifs cibles post-amélioration
Le modèle de régression permet de prédire les gains attendus