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 et les plans robustes, en comprendre les avantages et les risques.

Programme de la formation

- 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

- Étude 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

- Tolérance 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

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique