Mars 2015

Les bonnes pratiques de laboratoire
Les « bonnes pratiques de laboratoire », également appelées BPL, ont pour objectif d'empêcher un nouveau...
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Le comportement mécanique des polymères solides (viscoélasticité à faible déformation, élasto-viscoplasticité avec écrouissage à plus forte déformation) est d'abord présenté. Puis on montre comment la conduite judicieuse des essais d’indentation instrumentée (suivi de la force et du déplacement lors des phases de pénétration et de retrait de l’indenteur) et la simulation numérique des essais permettent d’identifier les grandeurs caractérisant la rhéologie des polymères pour des modèles rhéologiques de complexité croissante.
L’obsolescence rapide des composants électroniques force les équipementiers à développer des stratégies pour éviter les ruptures d’approvisionnement. Cependant, ce problème a un impact majeur sur la qualification de la compatibilité électromagnétique (CEM) des équipements. Tout changement de composant doit s’accompagner d’une requalification CEM complète. Le coût important des essais de CEM oblige les équipementiers à rechercher des méthodes permettant de justifier la non-reprise des essais CEM sur équipement. Cet article présente les enjeux de l’obsolescence des composants sur la qualification CEM, illustre les différences électromagnétiques entre composants fonctionnellement équivalents, et décrit les approches existantes visant à optimiser la qualification CEM des équipements.
L’intelligence artificielle (IA) est en pleine croissance ; elle interroge tous les publics : particuliers, professionnels et universitaires. Pour encadrer ces échanges, des principes et pratiques de mesure des performances, rationnelles et partagées, ainsi que ceux des limites de systèmes intelligents doivent être établis. Cet article présente une approche méthodique et conforme aux règles de la métrologie, permettant d’en dessiner les grandes lignes : - des métriques pour effectuer des mesures quantitatives et répétables de performance ; - des environnements de test physiques et virtuels pour procéder à des expérimentations reproductibles et représentatives des conditions de fonctionnement réelles de l’IA évaluée et des outils organisationnels (benchmarking, challenges, compétitions). Le tout répondant aux besoins de l’ensemble de l’écosystème.
Vous êtes en train de développer un nouveau produit/système/composant innovant : vous souhaitez le valider avant sa mise en service.
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.
Vous aimeriez utiliser un plan d’expérience pour améliorer votre outil de production mais vous ne savez pas par quel bout prendre le problème, alors ne vous en faites pas et suivez le guide.
En utilisant ce guide de mise en œuvre de plans d’expérience simple,vous allez pouvoir mettre aisément en œuvre votre projet.
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