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Plans pour l’optimisation

Les plans d'optimisation font référence à des stratégies de conception expérimentale spécifiquement structurées pour optimiser un processus, un produit ou un système. L'objectif de ces plans est d'identifier la combinaison de facteurs (entrées) qui conduisent au meilleur résultat possible (réponse) selon un objectif défini, tel que maximiser les performances, minimiser les coûts ou trouver les conditions de fonctionnement les plus efficaces. Apprenez-en davantage sur les plans expérimentaux lorsque des facteurs influents ont été identifiés et que l'objectif est d'optimiser leurs niveaux. Le principe sous-jacent à la construction de plans composites et Box-Behnken est abordé. Le principe, la construction de modèles et la méthodologie de surface de réponse sont examinés.

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Plans de criblage

Dans les phases préliminaires de recherche, le nombre de facteurs potentiellement influents à étudier est généralement important. Les plans de sélection sont des plans expérimentaux utilisés pour identifier les facteurs les plus influents qui influencent une réponse ou un résultat dans un processus ou un système avec un nombre raisonnable d'exécutions. Ces plans sont généralement utilisés dans les premières étapes de l'expérimentation, lorsque vous souhaitez évaluer rapidement un grand nombre de variables pour déterminer celles qui ont le plus d'effet sur la variable de réponse. L'objectif est d'éliminer les facteurs sans importance et de concentrer les ressources sur les plus influents. Découvrez la construction de plans factoriels fractionnaires, les stratégies d'aliasing et de de-aliasing. Une connaissance pratique de la régression linéaire multiple est nécessaire pour tirer le meilleur parti de cet atelier.

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