Prérequis et objectifs
Résultats attendus
Attestation de formation
Prérequis de la formation
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 ou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent
Objectifs de la formation
Acquérir la connaissance méthodologique et pratique des plans d'expériences particuliers que sont les plans optimaux et les plans robustes, leurs avantages et risques.
Objectifs de sortie
- Revoir les propriétés des plans d’expériences usuels et ceux de l’analyse de variance
- Comprendre les fondements des plans optimaux
- Connaître les différents types de plans optimaux, savoir les construire et en réaliser l'analyse statistique
- Mettre en pratique sur une étude de cas
- Découvrir le « robust design » en détaillant la méthode Taguchi et les plans robustes
- S’initier au concept de Tolerance design et Design Space
Domaines
Contenu
- 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
- Introduction et concept de Tolerance design et Design Space