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.
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 ;
- optimiser les réglages d’un procédé ;
- prédire le comportement d’un procédé.
Qu’est-ce qu’un procédé ?
Il est toujours nécessaire, dans les milieux scientifiques, de comprendre les réactions d’un système et pouvoir très rapidement agir sur celui-ci selon les besoins et objectifs de l’entreprise (augmentation ou diminution de la vitesse de production, variation fréquente des gammes de production, tolérance d’aspect ou dimensionnelle contraignante, conception de plan de maintenance prédictive…). C’est pourquoi les plans d’expérience répondent à ces problématiques pour les systèmes qui se retrouvent dans le schéma de principe ci-dessous :
Schéma de principe