Prérequis et objectifs
Résultats attendus
Attestation de formation
Prérequis de la formation
Aucun
Objectifs de la formation
Connaître toutes les méthodes statistiques pour analyser un système de mesure.
Objectifs de sortie
- Appréhender la maîtrise des systèmes de mesure et son intégration dans la maîtrise statistique des processus
- Connaître le vocabulaire de la métrologie
- Avoir une introduction à un logiciel de statistique, par défaut le logiciel R
- Connaître les principes et techniques de l'inférence statistique et des systèmes de mesure, en calculant des intervalles de confiance et en menant des tests de comparaison et appariés
- Apprivoiser les différentes techniques de l'analyse des systèmes de mesure parmi l'échantillonnage et l'étalonnage
- Savoir mener l'étude d'incertitude par le calcul de plusieurs paramètres et indicateurs tels les variances et écart types, les indices R&R, Cpm et P/T
- Approfondir l'étude d'incertitude
- Examiner le cas de mesures nominales avec les indices Kappa et voir leur mise en œuvre
Domaines
Contenu
- Introduction
- La maîtrise des systèmes de mesure : de quoi s’agit-il ? Qu’apporte-t-elle ? Comment s’intègre-t-elle dans la maîtrise statistique des processus ?
- Le vocabulaire de la métrologie
- Introduction au logiciel statistique
- Inférence statistique et systèmes de mesure
- Intervalle de confiance
- Tests de comparaison
- Technique des tests appariés
- Les différentes techniques de l’analyse des systèmes de mesure
- Vocabulaire de la métrologie basé sur le VIM
- Résolution, biais et linéarité
- Différence entre étalonnage et incertitude de mesure
- Échantillonnage
- Comparaison d’éléments du système de mesure
- Etalonnage et maîtrise statistique de l’étalonnage
- Etude d’incertitude (Gage R&R) : les bases
- Le principe
- Le calcul des variances de la mesure et des objets mesurés
- Écart type total : méthodes de calcul
- Les guardbands: calcul et mise en œuvre
- Les indices R&R, Cpm et P/T
- Les critères d’acceptation
- Sources de variation, facteurs croisés et facteurs nichés
- Etude d’incertitude : approfondissements
- Plans d’expériences optimaux pour une étude d’incertitude
- Le nombre de pièces nécessaire à une étude d’incertitude
- Les cas des mesures destructrices
- Cas de mesures nominales
- Le principe
- Les indices Kappa
- Mise en œuvre