INTRODUCTION
La technologie employée pour déterminer le meilleur ensemble de données à prélever s'appelle la planification d'expériences. La maîtrise de la planification statistique d'expériences apporte une contribution essentielle et absolument nécessaire pour celui qui entreprend un programme d'essais: en laboratoire, sur des procédés industriels, sur ordinateur. Les bénéfices sont:
l’utilisation de stratégies efficaces pour concevoir le plan avec le minimum d’essais et le maximum de facteurs (paramètres);
utilisation d’une méthode d’analyse statistique systématique;
l’interprétation claire des résultats.
L’utilité de la conception et de l’analyse des plans statistiques d'expériences est essentielle dans tous les champs d'activités: en sciences physiques, en ingénierie, en sciences médicales, en sciences humaines, recherche et développement (R&D), conception de produits, optimisation de procédés industriels etc.
RÉFÉRENCE
notes de cours Planification et analyse d’expériences avec STATISTICA Bernard Clément PhD, Genistat Conseils Inc., Montréal.
site Internet du cours http://www.cours.polymtl.ca/mth6301
OBJECTIFS D'APPRENTISSAGE : maîtriser
les concepts fondamentaux de la planification et de l'analyse d’expériences:
plans factoriels, plans fractionnaires, plans en blocs, plans de surface de réponse, plans de mélanges, plans en parcelles divisées (split-plot), plans en mesures répétées, plans optimaux;
la conception d’un plan d'essais fractionnaire pouvant traiter de nombreux facteurs;
les méthodes de l'analyse statistique des résultats : analyse de la variance, régression multiple;
les méthodes pour l’optimisation simultanée de plusieurs réponses;
les éléments de la conception robuste de Taguchi;
l'utilisation du logiciel STASTISTICA pour concevoir une expérience et analyser les données remarque: le site contient un document et des exercices d’apprentissage
à STATISTICA - consultez la page STATISTICA http://www.cours.polymtl.ca/mth6301/STATISTICA.htm
CLIENTÈLE VISÉE
Toute personne qui doit planifier, analyser et interpréter des essais, recueillir des données et analyser les résultats d'une étude expérimentale: essais en laboratoire, conception de produits et de procédés, recherche et développement (R&D), qualification et optimisation de procédés de fabrication industriel, laboratoire de recherche universitaire ou industriel.
Département de mathématiques et de génie industriel MTH 6301 Planification et analyse statistique d'expériences
Plan du cours - automne 2011
Professeur Bernard CLÉMENT, PhD
Téléphone: (514) 340-4711 poste 4944 bureau: A-520.30
Courriel: [email protected]
École Polytechnique de Montréal
Département de mathématiques et de génie industriel MTH6301 – Planification et analyse d’expériences Plan de cours – Automne 2011
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2 PRÉALABLES : connaissances des méthodes statistiques de base
• statistique descriptive : moyenne, variance, écart-type, histogramme, …
• distributions : gaussienne, Student, Fisher F
• tests d'hypothèses : moyenne(s) et variance(s) avec un ou deux échantillons.
remarque : le site Internet du cours contient des notes de cours complètes sur les les méthodes statistiques de base. Elles ne sont pas vues en classe.
Consulter la page
http://www.cours.polymtl.ca/mth6301/MTH2302.htm
PROGRAMME
Chapitre 1 Introduction à la planification d’expériences Chapitre 2 Expériences avec un facteur
Chapitre 3 Conception d’expériences multifactorielles Chapitre 4 Analyse statistique
Chapitre 5 Analyse des plans complets Chapitre 6 Analyse des plans fractionnaires Chapitre 7 Plans en blocs
Chapitre 8 Surfaces de réponse et optimisation Chapitre 9 Conception robuste de Taguchi
Chapitre 10 Plans pour expériences sur ordinateur (nouveau en 2011)
Chapitre 11 Autres plans: optimaux, mélanges, parcelles divisées, mesures répétées HORAIRE mercredi 16h00, 17h00, 18h00 Local : M-2110
DATES Août: 31 Septembre: 7 – 14 – 21 – 28 Octobre: 5 – 12(?) - 19 – 26 Novembre: 2 – 9 – 16 - 23 - 30
ÉVALUATION
4 devoirs à 15%……….……… 60%
Présentation orale : mercredi 7 décembre……… 10%
Examen final ... 30%
PRÉSENTATION ORALE
Présentation d'un projet potentiel d'expérimentation de votre choix relié à vos travaux de recherche, votre travail, ou l’internet.
La phase "conception (design)" du plan d'expérimentation est essentielle.
La phase "exécution" et "analyse" des résultats est optionnelle.
Le site WEB du cours contient des exemples de présentations faites par les étudiants depuis 1997.
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Site Web : http://www.cours.polymtl.ca/mth6301
Département de mathématiques et de génie industriel MTH 6301 Planification et analyse statistique d'expériences MTH 6302 Modèles de régression et d'analyse de la variance MTH 2302 Probabilités et méthodes statistiques de base
Professeur Bernard CLÉMENT, PhD cv
courriel : [email protected]
mise à jour
29 août 2011
MTH6301
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MTH2302STATISTICA
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Télécharger AcrobatReader en cliquant sur le bouton Les fichiers de données sont fournis en format xls (EXCEL) et en format sta (STATISTICA).
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RÉFÉRENCES
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Clément, Bernard (2011). Planification et analyse d’expériences avec Statistica, Génistat Conseils Inc.
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Dean, A., Voss, D. (1999). Design and Analysis of Experiments, Springer-Verlag.
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Schmidt, S.R., Launsby, R.G. (1992).Understanding Industrial Designed Experiments, 4th Ed. Air Academy.
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Wu, C. F. J., Hamada, M. (2009). Experiments: Planning, Analysis, and Parameter Design Optimization, 2nd edition, John Wiley & Sons.
EN FRANÇAIS
Dagnelie, Pierre (2003), Principes d'expérimentation: planification des expériences et analyse de leurs résultats.
Presses agronomiques de Gembloux, site WEB: http://www.dagnelie.be/expres.html Goupy, J. (2005). Pratiquer les plans d’expériences, Dunod.
Goupy J., Creighton L., (2006) Introduction aux plans d’expériences, Dunod
Saporta, G., Droesbeke J. J., Fine J. (editeurs) (1997). Plans d’expériences, Editions Technip.
Sado, G., Sado, M.C. (1991). Les plans d’expériences, AFNOR.
Vigier, M. G. (1988). Pratique des plans d’expériences, méthodes Taguchi, Editons. d’organisation
