Face à des dizaines de facteurs potentiels, par où commencer ? Les plans de criblage des plans d’expériences (DoE) offrent une solution performante. Ils aident les ingénieurs et les scientifiques à identifier rapidement les quelques variables critiques qui influencent réellement la performance, permettant ainsi de gagner du temps, de réduire les coûts et de concentrer les efforts de R&D là où ils sont les plus importants. Qu’il s’agisse d’optimiser un procédé, d’améliorer la qualité d’un produit ou d’accélérer l’innovation, la maîtrise des plans de criblage vous confère un avantage concurrentiel. Prenez le contrôle de vos expériences et découvrez comment une conception intelligente conduit à des résultats encore plus performants !
Introduction
Les plans de criblage 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 significatifs.
Cette formation couvre la construction de tels plans, le prix à payer pour limiter le nombre de combinaisons de niveaux de facteurs à tester et l’analyse statistique de ces données. L’utilisation de modèles statistiques est primordiale dans ce cours.
La construction de plans de criblage et leur analyse statistique sont abordées à l’aide d’études de cas réels.
Plan de la formation
Session 1: Avantages et désavantages des plans factoriels – Le principe des plans factoriels fractionnés
- Effets estimable vs. coût de l’expérimentation
- Comment réduire le nombre d’essais de manière efficace?
- La notion de modèle mathématique dans les plans de criblage
- Impact du fractionnement sur l’information extraite des plans factoriels fractionnés: confounding & aliasing
- Notions de répétition et d’équilibre
Session 2: Plans de criblage – Screening Designs
- Plans de base
- Construction des plans 2k-p
- Critère de sélection: résolution des plans
- Analyse statistique des plans de criblage
- Plackett-Burman designs
- Utilisation de blocs dans les plans de criblage
Durée de la formation
La durée recommandée de cette formation est de 2 sessions en ligne.
Public cible
Ce module s’adresse particulièrement aux personnes réalisant des expériences préliminaires pour déterminer l’impact d’un nombre important de facteurs pour un phénomène observé et sélectionner ceux qui présente le plus d’intérêt. Il s’adresse également aux personnes souhaitant réduire le nombre de facteurs a étudier lors d’une expérience.
Les participants doivent être familiers avec la construction des plans factoriels et l’analyse de la variance (ANOVA). Ils doivent avoir suivi les formations indiquées ci-dessous ou posséder un niveau équivalent: