Les études de fiabilité correspondent à un type de recherche qui fait intervenir des dispositifs expérimentaux visant à évaluer et à améliorer la fiabilité des systèmes, des produits ou des processus. Dans ces études, l’objectif est de déterminer la régularité et la fiabilité des performances d’un système ou d’un produit au fil du temps et dans des conditions variables. La fiabilité fait référence à la capacité d’un produit, d’un système ou d’un composant à fonctionner comme prévu sans défaillance, pendant toute sa durée de vie prévue ou dans des conditions spécifiées.
Dans les applications industrielles, la fiabilité est cruciale et les tests sont coûteux. Les données collectées doivent être exploitées de la meilleure façon possible. Les données de fiabilité possèdent des caractéristiques spécifiques qui nécessitent des méthodes statistiques dédiées. Découvrez les outils statistiques pour l’analyse de la fiabilité.
Plan de la formation
Session 1: Modélisation des données de temps avant défaillance (données de durée de vie)
- Fiabilité et durée de vie : questions fréquentes
- Données de vie : spécificités
- Besoin d’une méthodologie de données sur la survie/vie
- Modélisation des courbes de survie à partir d’approches basées sur les données:
- Approche non paramétrique de Kaplan-Meier
- Approche paramétrique
Session 2: Prédire le temps de survie et méthodes avancées
- Aspects prédictifs des modèles de survie
- Régression pour les données de vie
- Régression à risques proportionnels de Cox
Durée de la formation
La durée recommandée de cette formation est de 2 sessions en ligne.
Public cible
Ce module s’adresse aux ingénieurs qui souhaitent améliorer la manière de concevoir et d’analyser des études de fiabilité grâce à une connaissance accrue des outils les plus récents dans ce domaine. Il s’adresse également aux personnes qui ont besoin d’évaluer la portée et la validité des études de fiabilité.
Ce module présente les notions importantes en statistique et en analyse de données appliquées au domaine des études de durée de vie et de stabilité. Il suppose que les participants n’ont aucune connaissance préalable en statistique ou qu’ils n’ont pas utilisé de telles notions depuis longtemps.
Course Outline
The recommended duration for this course is 2 online session(s).
La version la plus populaire de ce cours comprend 2 sessions décrites comme suit:Session 1: Modélisation des données de temps avant défaillance (données de durée de vie)- Fiabilité et durée de vie : questions fréquentes
- Données de vie : spécificités
- Besoin d'une méthodologie de données sur la survie/vie
- Modélisation des courbes de survie à partir d'approches basées sur les données:
- Non paramétrique
- Paramétrique
- Régression pour les données de vie
- Régression à risques proportionnels de Cox