Pr

1
LA DEMARCHE QUALITE
1 GESTION ET SUIVI DE LA QUALITE EN PRODUCTION
voir livre page 7 à page 22
1 Qualité et non qualité
voir livre de première page 13 à page 17
11) La qualité
satisfaction du client bonne aptitude à l'usage
et à l'emploi
Définition de la qualité ( NF X 50-120 )
La qualité est l'ensemble des propriétés et
caractéristiques d'un produit ou service qui lui
confèrent l'aptitude à satisfaire des besoins
exprimés ou implicites.
12) La non qualité
Définition ( NF X 50-120 )
La non qualité est l'écart global constaté entre
la qualité visée et la qualité effectivement
obtenue.
La non qualité coûte cher, elle a un coût, on
peut donc la mesurer
2
2 La politique de la qualité dans les entreprises
( page 7 et 8 )
3
L'assurance qualité
- Fournir au client la preuve que le
fournisseur est capable d'honorer complètement et
correctement ses engagements. ( assurance
externe de la qualité )
- Faire en sorte que le fournisseur soit
lui-même certain de la qualité de ses produits
qu'il propose à ses clients. ( assurance
interne de la qualité )
Qualité et contexte de production de l'entreprise
Qualité totale d'un site de production on
retrouve les composantes de la démarche
productique, à savoir, amélioration de l'ensemble
des méthodes et des moyens de production
Qualité dans l'entreprise
Les entreprises, pour être compétitives, doivent
de plus en plus être certifiées suivant une norme
qui va prouver que l'entreprise satisfait aux
exigences de l'assurance qualité. Norme ISO 9000
4
3 Qualité et contrôle de conformité
( page 8 et 9 )
Le contrôle seffectue à trois stades de la
production - à la réception des
approvisionnements - en cours de fabrication - à
la livraison des produits finis
Le contrôle de réception et des en-cours peut
seffectuer soit à 100 ou par échantillonnage
Domaine d'utilisation pièces à forte valeur
ajoutée pièces ayant des qualités strictes (
sécurité, nucléaire..) tri de pièces (
appariement ) avantages maîtrise totale des
décisions ( pas de risque ) inconvénients
contrôle onéreux, contrôle non destructif
Domaine d'utilisation pièces à forte valeur
ajoutée pièces ayant des qualités strictes (
sécurité, nucléaire..) avantages maîtrise
totale des décisions ( pas de risque )
limitation du gaspillage inconvénients
contrôle onéreux, contrôle non destructif,
nécessité dans le cas de grandes séries
d'automatiser les postes de contrôle, ( si le
posage est défini )
Domaine d'utilisation produits standards ou de
sous-traitance classement de la qualité des
fournisseurs si la qualité du procédé est
nettement gt à la qualité souhaité du produit lots
de taille importante avantages réduction du
coût, contrôle destructif possible inconvénients
risque lié à la probabilité de prendre une
mauvaise décision
Domaine d'utilisation production en grande
série si la qualité du procédé est nettement gt à
la qualité souhaité du produit avantages
réduction du coût, contrôle destructif
possible inconvénients risque lié à la
probabilité de prendre une mauvaise décision,
risque de laisser passer des pièces non conformes.
5
4 Les outils de la qualité
( voir livre de première page 18, 19, 20 )
  -         Le diagramme causes et
effets -         Le Q Q O Q C P -         PARETO
ou courbe ABC -         Le MSP ou SPC -        
L'AMDEC -         Le SMED - La méthode
TAGUCHI
Tous les outils de la qualité présentent une
caractéristique commune étude et analyse d'un
grand nombre d'informations.
Ces informations peuvent être relatives
-         au produit -         au système de
production -         au processus de
production -         aux méthodes de fabrication,
de montage, de contrôle, de maintenance. 
Il faut donc que les informations soient très
exactes de manière à appliquer avec efficacité
l'outil de la qualité retenu.
Il faut donc organiser toutes les données qui
peuvent provenir en fabrication de -        
résultats numériques ( mesures) -        
nombres de caractéristiques ( défauts par
période, de défauts) -         causes de
non-conformité -         ..
6
5 Le suivi de la qualité
( voir page 9, 10, 11 )
51) les différents types de contrôle
La spécification contrôlée est une grandeur
chiffrable. Ex 15,25 mm
tendance centrale de la fabrication ( moyenne )
Variation de la fabrication ( étendue )
nombre ou proportion de défectueux
nombre de défauts par unité de contrôle
Valeur non chiffrable par un appareil de
mesure. Ex correct, défectueux..
7
52) La méthode S.P.C ou M.S.P ( maîtrise
statistique des procédés )
méthode d'auto-contrôle Elle repose
sur 3 principes fondamentaux -         la
priorité donnée à la prévention ( intervention
avant de produire des rebuts ) -         la
référence au procédé tel qu'il fonctionne (
qualification de la machine ) -         la
responsabilisation de la production et la
participation active des opérateurs
Constatations la mesure d'un diamètre ( 10 mm )
sur un lot de pièces ne fera jamais 10mm
exactement, mais sera répartie entre 9,95 et
10,04 par exemple.
Cette variabilité est incontournable et il faut
être capable de " vivre avec ". Quelque soit la
machine utilisée, la caractéristique observée, on
notera toujours une dispersion.
Ces variations proviennent de l'ensemble du
procédé de production dont on distingue 5
éléments élémentaires responsables de dispersion
et donc de non-qualité les 5M Machine Main
d'œuvre Matière Méthodes Milieu
Ces variations aléatoires suivent très souvent
une loi normale ( courbe en cloche )
53) Analyse de la forme de la dispersion, loi
normale
531) Lhistogramme
C'est un outil qui nous permet d'observer la
répartition des valeurs mesurées par rapport à la
moyenne, regroupées par classe.
Cette moyenne doit être le plus près possible de
la cote visée. L'allure générale doit
correspondre à une courbe en cloche ou courbe de
Gauss.
8
EXERCICE
Un opérateur prélève un lot de 40 pièces, il
mesure à laide dun micromètre (résolution
0,01 mm) les 40 diamètres et trouvent les
résultats suivants
N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
cote 19.97 19.96 19.99 19.99 20.00 19.93 20.01 19.99 20.02 19.99 19.95 20.01 19.97 20.00

N 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
cote 20.00 19.98 20.01 19.95 19.97 20.00 19.99 20.02 19.97 20.03 20.00 19.96 20.03 19.99
N 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42
cote 19.99 20.02 19.98 19.99 20.04 19.97 20.02 20.00 20.02 20.00 20.00 19.98
Elle veut connaître la représentation graphique
de la distribution des pièces il faut donc
tracer lhistogramme
9
Méthode de tracé dun histogramme
1 collecte des données
Voir tableau précédent
2 calcul du nombre de classes
AN Nb de classes ? 40 6,32. Arrondi à 7
3 calcul de létendue R
Formule valeur mesurée maxi - valeur mesurée
mini ou x maxi - x mini
AN 20,04 - 19,93 0,11 mm
4 calcul de la largeur dune classe
Formule R / Nb de classes arrondir à un
multiple de la résolution
AN 0,11 / 7 0,014 arrondi à 0,02 mm
5 calcul de la valeur mini de la première
classe
Formule valeur mesurée mini - moitié de la
résolution ou x mini - 1/2 résolution
AN 19,93 - (0,5 x 0,01) 19,925 mm
10
6 Relever le nombre de valeurs par classe
tableau des résultats ( classes / fréquences )
Classes Fréquence ( Nb de valeurs )







19,925 - 19,945
19,945 - 19,965
19,965 - 19,985
19,985 - 20,005
20,005 - 20,025
20,025 - 20,045
20,045 - 20,065
1
4
8
16
8
3
0
11
7 Tracé de lhistogramme
12
8 Tracer les caractéristiques de la cote
cote visée cote moyenne Cote maxi tolérance
supérieure Cote mini tolérance inférieure
AN cote visée 19,985 mm cote maxi
20,05 mm cote mini 19,92 mm
13
9 calcul de la moyenne des valeurs et tracé
AN 19,992 mm
10 tracé de la courbe de Gauss ( facultatif )
14
En conclusion Lhistogramme permet dobserver la
répartition des valeurs mesurées par classes, par
rapport à la moyenne.
La moyenne des valeurs doit être le plus prêt
possible de la cote visée.
Lallure générale doit correspondre à une courbe
en cloche ou courbe de Gauss.
15
532) Comparaison entre dispersion et IT de
fabrication ( voir livre page 11 )
ATTENTION ! Ne pas confondre ETENDUE et DISPERSION
Etendue valeur mesurée maxi - valeur mesurée
mini ou x maxi - x mini
Dispersion elle peut être évaluée à 6,18 ? (
correspond à 99,98 dune population distribuée
suivant une loi normale ).
? Ecart type
16
Ecart type ? ( sigma )
Paramètre de dispersion qui caractérise la plus
ou poins grande dispersion des valeurs autour de
la moyenne.
17
Types de dispersion
Dispersion Systématique ( Ds )
Proviennent de Causes Assignables ( causes
identifiables, peu nombreuses mais sources de
défauts importants, exemple usure doutil..)
Dispersion Aléatoire ( Da )
Proviennent de Causes Aléatoires ( causes dues au
hasard, que lon ne peut éliminer complètement,
en assez grand nombre mais à effet limité,
exemple écart de mise en position, déformation
de la pièce lors du serrage, flexion de loutil
.)
Le but du M S P ( ou S P C ) est déliminer les
causes assignables
18
Exemple
Moyennes différentes Dispersion identique
?
?
Moyenne identique Dispersions différentes
?1
?2
19
Quelques cas intéressants
20
On compare la dispersion à l'IT à respecter, 3
cas peuvent se présenter ( voir livre p11 )
1cas le procédé de fabrication ne convient pas,
il y a rebut systématique
21
2cas tout déréglage de la moyenne entraînera un
rebut qui sera fonction de ce
déréglage.
22
3cas pas de rebut tant que la moyenne reste
dans lintervalle égal à IT - 6,18?
23
Les cartes de contrôle permettent d'avoir une
image du déroulement du processus et d'intervenir
rapidement sur celui-ci en cas de problème.
Elles permettent de surveiller
l'évolution d'une caractéristique ( ex une
dimension ) sur une production en série et
d'intervenir avant de produire des pièces non
conformes.
La distribution de la spécification à
contrôler doit suivre une loi normale.
Pendant la production, on effectuera des
prélèvements d'échantillons régulièrement ( ex
6 pièces toutes les heures ).
Pour chaque échantillon, on calculera la moyenne
et l'étendue des valeurs mesurées, et on
reportera les résultats sur un graphique.
Suivant la position des points reportés par
rapport à des limites fixées, on interviendra ou
pas sur le processus.
On se limitera aux cartes de contrôle de la
moyenne et de l'étendue. ( on peut aussi
construire des cartes de la médiane et de l'écart
type )
24
Comment établir une carte de contrôle ?
2 cas possibles
le processus est déjà lancé et connu on connaît
donc la moyenne ( mo ) et l'écart type ( ?o )
le processus est nouveau on ne connaît pas la
moyenne ( mo ) ni l'écart type ( ?o )
Avec mo moyenne dune fabrication sous
contrôle ( statiquement stable ) ?o
écart type dune fabrication sous contrôle
Quand ?
- Lors de la mise en place dune nouvelle
fabrication - Introduction dun nouveau
matériel - Introduction dune nouvelle matière
première
25
Méthode délaboration de la carte de contrôle
Suivre en parallèle lexercice du livre page 13
Etape 1 Prélèvement
Nombre dinformations r x n r nombre
déchantillons n effectif de chaque
échantillon En général 100 lt r x n lt 200 (
nombre dinformations )
Lorigine de la mesure a été prise à 31,900 mm
Les valeurs affichées sont en micron
La valeur mesurée de la pièce correspond donc à
Valeur affichée 31,900 Ex valeur mesurée
51 31900 31951 ?m soit 31,951 mm
26
Etape 3 Calcul des limites de la carte de
contrôle pour la carte de la moyenne et la carte
de létendue
27
Notation Pour létendue Lsc w limite
supérieure de contrôle de létendue Lss w
limite supérieure de surveillance de létendue
Avec Ac et As coefficients fonction de la
taille de léchantillon
Voir tableaux page 20
Avec Dc2 et Ds2 coefficients fonction de la
taille de léchantillon
28
Etape 4 Tracer les limites provisoires sur la
carte.
29
Etape 5 Remplir la carte
La carte est remplie au fur et à mesure des
prélèvements des échantillons.
On reporte les valeurs des moyennes et de
létendue de chaque échantillon. On relie les
points.
Etape 6 Analyse de la carte
Des points sont hors limites de contrôle, ceci
est dû à des causes assignables, que lon peut
identifier. Il faut prendre les mesures
nécessaires pour éliminer ces causes.
30
Etape 7 Calculer les nouvelles limites
Les échantillons dont les points sont hors
limites de contrôle doivent être éliminés pour le
calcul. Les nouvelles limites doivent être
calculées avec les données restantes.
Etape 8 Tracer les nouvelles limites sur la
nouvelle carte
31
Exercice la fabrication dinserts métalliques
nécessite de mettre le procédé sous contrôle
statistique. On veut suivre lévolution de la
cote fabriquée 6? 0,2
La production étant stabilisée, on prélève 8
pièces toutes les heures. Pendant tout lusinage,
il est important de noter tous les événements qui
sont apparus. Ces événements sont notés dans le
tableau de bord.
Le tableau de bord est la mémoire du procédé
1 vous devez compléter entièrement la carte
provisoire
cor
2 vous devez analyser la carte provisoire
cor
3 vous devez compléter entièrement la carte
définitive
32
Quand ?
- Le processus de fabrication est déjà lancé (
reprise dune fabrication avec les mêmes
paramètres.)
Exercice page 19 à faire pour La prochaine fois
Le principe délaboration est le même que
précédemment sauf que
- il ny a pas de carte provisoire - les formules
pour les calculs des limites changent
Avec Ac et As coefficients fonction de la taille
de léchantillon
Voir tableaux page 20
Formules Pour létendue Lsc w Dc x ?0
Lss w Ds x ?0
Avec Dc et Ds coefficients fonction de la taille
de léchantillon
33
9 Interprétation des cartes de contrôle
Une carte " type " est une carte dont les points
sont répartis à peu près symétriquement par
rapport à la ligne centrale. (Voir page 16)
Pas de points hors limites
2/3 des points doivent se trouver dans le tiers
central de la carte
Pas de cause assignable
34
Exemples de causes assignables et décisions à
prendre
régler le procédé et prélever immédiatement un
autre échantillon
un point au delà des limites de contrôle LCS,
LCI
trouver l'origine de la détérioration et
intervenir ( erreur de mesure, appareil bloqué )
1
7 points consécutifs sont supérieurs ou
inférieurs à la moyenne
régler le procédé et prélever immédiatement un
autre échantillon
trouver l'origine de la détérioration et
intervenir
2
7 points consécutifs sont en augmentation
régulière ( dérive ) ou en diminution régulière
régler le procédé et prélever immédiatement un
autre échantillon
trouver l'origine de la détérioration et
intervenir
3
prélever immédiatement un autre échantillon. Si
le nouveau point est de nouveau hors limites
régler le procédé et prélever immédiatement un
autre échantillon
1 point entre les limites de surveillance et de
contrôle
trouver l'origine de la détérioration et
intervenir
4
35
4
36
10 Démarche pour l'utilisation des cartes de
contrôle
37
11 La Capabilité ( voir livre page 17 à page
18 )
C'est un indicateur qui va permettre de vérifier
si le processus est apte à produire des pièces
conformes
La capabilité est exprimée par un chiffre. C'est
la mesure du rapport entre la performance réelle
d'une machine ou d'un procédé et la performance
demandée.
Performance demandée
C'est l'intervalle de tolérance
Performance réelle
C'est la distribution des relevés
38
Il y a 2 indicateurs de capabilité la
capabilité machine ( s'intéresse à la dispersion
instantanée ) La capabilité du procédé (
s'intéresse à la dispersion globale )
11.1 La capabilité machine
Pour déterminer la valeur de la capabilité
machine, les relevés doivent être effectués dans
un laps de temps très court. Il faut au minimum
50 relevés consécutifs.
50 relevés
2 Calculer l'écart type ?i ( écart type
instantané en utilisant l'estimateur de
l'écart type ?(n-1) S
39
3 Calculer le premier indice de la capabilité
machine Cm
( Permet de comparer l'IT à la dispersion )
ou
ou
La machine est considérée apte si Cm gt 1,33
4 Calculer le deuxième indice de la capabilité
machine Cmk
( Permet de vérifier la dispersion et le centrage
de la moyenne )
2 valeurs à calculer
et
40
Après calcul de Cmki et de Cmks, on retient la
valeur la plus petite.
La machine est considérée bien centrée si Cmk gt
1,33
11.2 La capabilité du procédé
On vérifie la capabilité du procédé sur un laps
de temps long ( par exemple une semaine ).
La capabilité du procédé se détermine que si le
procédé est sous contrôle ( plus de cause
assignable ).
On calcul les indices de capabilité à partir des
échantillons prélevés.
1 Calculer l'écart type ? ( écart type estimé )
(Voir page 21)
ou
41
1 Calculer le premier indice de la capabilité
procédé Cp
( Permet de comparer l'IT à la dispersion )
ou
Le procédé est jugé capable si Cp gt 1,33
2 Calculer le deuxième indice de la capabilité
procédé Cpk
( Permet de vérifier le centrage de la moyenne )
2 valeurs à calculer
et
42
Après calcul de Cpki et de Cpks, on retient la
valeur la plus petite.
Le procédé est considéré bien centré si Cpk gt 1,33
43
11.3 interprétations des résultats
44
(No Transcript)
45
Calcul de Cm Cmk
Cm lt 1,33
oui
non
Cmk lt 1,33
Cmk lt 1,33
oui
non
oui
non
Machine capable pour la dispersion et bien centrée
Machine capable pour la dispersion mais mal
centrée
Situation impossible
Machine non capable pour la dispersion mais bien
centrée
-Changer de moyen de production - améliorer le
moyen - modifier l'IT avec l'accord du BE -
contrôle à 100
satisfaisante
intervention
Intervention, réglage
Non satisfaisante
46
Exemple d'application Sur une machine de
production, on veut surveiller une cote de 28,4 ?
0,05. Pour cela, on procède à l'usinage d'un
échantillon de 50 pièces. Les résultats sont les
suivants
N pièce mesure N pièce mesure N pièce mesure N pièce mesure N pièce mesure
1 28.39 11 28.38 21 28.39 31 28.4 41 28.39
2 28.39 12 28.39 22 28.39 32 28.4 42 28.39
3 28.4 13 28.39 23 28.38 33 28.41 43 28.38
4 28.39 14 28.38 24 28.39 34 28.41 44 28.39
5 28.4 15 28.39 25 28.38 35 28.43 45 28.38
6 28.39 16 28.39 26 28.4 36 28.41 46 28.4
7 28.4 17 28.41 27 28.4 37 28.4 47 28.39
8 28.39 18 28.41 28 28.4 38 28.41 48 28.38
9 28.36 19 28.42 29 28.37 39 28.42 49 28.38
10 28.38 20 28.37 30 28.39 40 28.41 50 28.38
Calculer Cm et Cmk et conclure sur la capabilité
de la machine.
47
Corrigé
28,393
0,01379
?i ?(n-1)
1,208
Cm
IT / 6 ?(n-1)
Cm
0,1 / 6x0,01379
1,377
Cmks
1,039
Cmki
Conclusion
1 lt Cm lt 1,33
Machine non capable
1 lt Cmki lt 1,33
48
11.4 Evaluation graphique de la capabilité
La capabilité machine peut être évaluée " au pied
de la machine " sans calcul particulier, de façon
graphique, par la DROITE DE HENRY
Cette méthode permet de - vérifier si la loi est
normale - d'évaluer graphiquement - la moyenne
X - la dispersion ( 6 ? ) - la capabilité -
les pourcentages des défectueux
Reprendre l'exemple précédent et compléter le
graphique en suivant la méthode suivante
49
Méthode de tracé de la droite de Henry
- Renseigner l'entête du document
- porter les valeurs relevées dans l'ordre de la
production
- Evaluer l'étendue des valeurs
- Déterminer le nombre de classes ( maximum 10 )
Voir carte
- Déterminer l'intervalle de classe
- centrer les classes sur le graphique ( du bas
vers le haut )
- Réaliser le décompte des valeurs dans chaque
classe ( 1 tiret par valeur, 5 valeurs maxi par
case )
-
- Compléter les colonnes f ? f ? f
- Porter les points correspondant aux
pourcentages sur le graphique à partir de
l'échelle inférieure. Les points sont situés sur
les lignes en face des flèches.
- Tracer la droite de régression la mieux ajustée
aux points ( droite de Henry
50
- Tracer les limites de tolérance en trait gras
- Evaluer visuellement la moyenne X ( moyenne
estimée )
- Estimer la capabilité ( 8 s )
- En déduire sigma estimé ( s )
- Estimer les pourcentages de défectueux mini et
maxi
- Calculer les indices de capabilité machine et
conclure
51
12 Les cartes de contrôle petites séries
Elles sont utilisées pour des séries de moins de
20 pièces et sont basées sur le principe du MSP
Amélioration de la production - éviter les
tâtonnements pour trouver le bon réglage -
éviter les réglages inutiles - régler la machine
avant de produire une pièce hors tolérance
Diminution des rebuts - importants dans le cas
des petites séries car "tâtonnement"
Amélioration de la traçabilité - écrire sur une
carte de contrôle permet d'améliorer le suivi des
lots
12.1 Démarche pour remplir la carte petites
séries
52
Etape 1 Remplir l'entête
Etape 2 Calcul des limites de contrôle pour la
moyenne et l'étendue Placer les résultats dans
le tableau
Voir carte
Si il y a 5 pièces alors on calcule 5 limites
Formules
Pour la moyenne
Pour l'étendue
? est estimé à partir de l'historique des
productions
LSCR D6? LICR D5?
Valeurs des coefficients
53
Exemple On usine une série de 5 pièces dont on
surveille la cote de 20?0,1 sur une machine avec
un ? 0,013. On prendra comme valeur cible 0
Calcul des limites pour la moyenne
1ière pièce
A 3 gt LSC 0 3 x 0,013 0,039
LIC 0 - 3 x 0,013 -0,039
A 2,12 gt LSC 0 2,12 x 0,013 0,027
LIC 0 - 2,12 x 0,013 -0,027
2ième pièce
A 1,73 gt LSC 0 1,73 x 0,013 0,022
LIC 0 - 1,73 x 0,013 -0,022
3ième pièce
A 1,5 gt LSC 0 1,5 x 0,013 0,019
LIC 0 - 1,5 x 0,013 -0,019
4ième pièce
A 1,34 gt LSC 0 1,34 x 0,013 0,017
LIC 0 - 1,34 x 0,013 -0,017
5ième pièce
54
Calcul des limites pour l'étendue
1ière pièce
D60 gt LSC D50 LIC
D6 3,69 gt LSC 3,69 x 0,013 0,048
2ième pièce
D6 4,36 gt LSC 4,36 x 0,013 0,056
3ième pièce
D6 4,69 gt LSC 4,69 x 0,013 0,061
4ième pièce
D6 4,91 gt LSC 4,91 x 0,013 0,064
5ième pièce
55
Etape 3 Tracer les limites de contrôle des
moyennes et des étendues
Attention au choix de l'échelle
Etape 4 Usiner la première pièce
- mesurer la dimension de la caractéristique
surveillée - écrire le résultat de la mesure ( X1
) calculer total mesure X mesure
R ( n'existe pas ) reporter le point associé
à X et celui associé à R
Exemple mesure 20,03 donc écart 0,03
Etape 5 Usiner une autre pièce
- mesurer la dimension de la caractéristique
surveillée - écrire le résultat de la mesure ( X2
) donc total X1 X2 X (X1 X2) /
2 R X2 - X1
Exemple mesure 20,01 donc écart 0,01
total 0,04 X 0,02 R 0,02
reporter les points
56
Etape 6 Et ainsi de suite en surveillant que les
limites ne soient pas dépassées
donc écart 0,02 total 0,06 X 0,02
R 0,01 reporter les points
Exemple mesure 20,02
donc écart 0,04 total 0,1 X 0,02,5
R 0,02 reporter les points
Exemple mesure 20,04
1 point est hors limite
Il faut effectuer un réglage
Valeur du réglage K x écart
Voir tableau de K pour réglage
Réglage 4/5 x 0,025 0,02 mm
57
Après réglage de la machine, on change de carte
de contrôle. On considère un nouvel échantillon
de façon à ne pas inclure dans les causes
connues, les variations du réglage.
donc écart 0,02 total 0,02 X 0,02
R reporter les points
Exemple mesure 20,02