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Auteur(s)
-
Isabelle EQUIXOR : Ingénieure Qualité, Sécurité, Environnement
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Vous souhaitez optimiser votre outil de production pour améliorer la qualité de vos produits ou encore parfaire le capital connaissances de vos procédés en formalisant les réglages que seuls vos techniciens de ligne ou de maintenance proches de la retraite semblent pouvoir maîtriser après des heures d’acharnement.
En utilisant les plans d’expérience (factoriel complet, fractionnaire, Taguchi), vous allez pouvoir mettre en œuvre vos projets tout en optimisant également votre charge de travail.
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1. Qu'est-ce qu'un plan d'expérience (PEX) ?
Le plan d’expérience est une méthodologie permettant de visualiser l’évolution et niveau d’influence des différents réglages possibles des paramètres influents d’un procédé, paramètres qui devront être préalablement déterminés en groupe de travail (sous forme de brainstorming par exemple).
À première vue, vous pouvez vous interroger sur l’intérêt réel de cette démarche.
Pour autant, l’intérêt majeur des plans d’expérience réside dans le fait qu’ils permettent d’optimiser le nombre d’expérimentations à réaliser lors de la phase d’essais, en déterminant au préalable les réels facteurs ou combinaisons de facteurs influents sur la réponse du système à étudier.
1.1 Domaines d’application
Les premiers plans d’expérience, dits « plans factoriels complets et fractionnaires », ont vu le jour grâce aux travaux de Fisher (statisticien et généticien britannique) au début du XXe siècle dans le cadre des activités qu’il menait pour le centre de recherche d’agronomie de Rothamsted.
Les plans d’expérience issus de ses travaux, de par leur complexité de mise en œuvre dès lors que les facteurs influents (et leurs combinaisons) devenaient trop nombreux, ont trouvé peu d’échos dans le secteur industriel.
C’est ainsi que Gen'ichi Taguchi a réussi, dans les années 1960, à démocratiser les plans d’expérience dans les milieux industriels en proposant un nouveau modèle – appelé plan Taguchi ou plans orthogonaux - permettant aux techniciens (quel que soit le nombre de facteurs, combinaisons de facteurs et difficulté de réglages – contrainte non prise en charge par les plans d’expérience évoqués précédemment) de réduire considérablement le nombre d’essais à réaliser comparativement aux plans factoriels complets et fractionnaires.
Les plans d’expérience sont donc devenus, dès lors, des méthodologies couramment usitées dans de nombreux secteurs industriels (secteurs auxquels nous nous attacherons tout au long de cet article) autres que l’agronomie. Ces modèles, se basant sur des modèles statistiques complexes, ont pour vocation de :
-
déterminer l’influence des différents facteurs d’un procédé sur la réponse ;
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optimiser...
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DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
-
Statistical Method for Research Workers, Ronald Aylmer FISHER, 1925
-
Les méthodes statistiques adaptées à la recherche scientifique, Ronald Aylmer FISHER, 1946
-
Taguchi's quality engineering handbook, Genichi Taguchi, Subir Chowdhury, Yuin Wu, John WILEY, 2005
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