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Formation Plans d’expériences 2 : plan optimal, plan robuste et design space


Objectifs

Acquérir la connaissance méthodologique et pratique des plans d’expériences particuliers que sont les plans optimaux, les plans robustes et le design space, leurs avantages et risques.

Public

Techniciens, ingénieurs, chercheurs, concepteurs ou qualiticiens, ... plus généralement toute personne ayant à concevoir, optimiser ou contrôler un produit ou un procédé

Pré-requis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation Plans d'expériences 1 : plan de criblage, plan factoriel et surface de réponse

Méthode

Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques.
Chaque participant pourra mettre en oeuvre les applications dans le logiciel de son choix parmi Minitab, JMP ou StatGraphics.

Pour aller plus loin

Nous vous recommandons la prestation Etudes et conseil en plans d'expériences

Programme

- Rappels sur les propriétés des plans usuels, dont l’orthogonalité et l’analyse de la variance (ANOVA)
  • Pourquoi les plans sur mesure ?
  • Nombre d’essais
  • Différents nombres de niveaux
  • Modèle fixé a priori

- Fondements des plans optimaux
  • D-Optimalité : principes
  • Utilisation d’un plan D-optimal
  • I-Optimalité et plans RSM
  • Variances des coefficients du modèle

- Plans optimaux en action
  • Augmentation d’un plan d’expériences
  • Plans de mélange
  • Plans avec contraintes
  • Plans avec Blocs
  • Le Split Plot Design
  • Analyse statistique d’un plan optimal

- Etude de cas : l'hélicoptère

- Le « robust design »
  • La méthode Taguchi
    • La fonction perte
    • Les facteurs de bruit
    • Plans externes et internes
    • Modélisation du signal sur bruit
    • Limites de la méthode Taguchi
  • Les plans robustes
    • Concept d’interaction facteurs contrôlés/facteurs de bruit
    • Analyse des facteurs de bruit
    • Analyse des facteurs contrôlés
    • Interprétation du plan robuste avec l’ANOVA
    • Comparaison avec la méthode Taguchi

- Tolerance design et Design Space
  • Fonctions de désirabilité à l’optimum
  • Concept de Design Space
  • Simulations pour créer l’espace des facteurs
  • Simulations pour calculer des tolérances
  • Applications