
JO : un Village des athlètes pour le futur
Les Jeux Olympiques et Paralympiques démarreront dans un peu plus d’un an. L’enjeu sportif se double d’un enjeu environnemental et social. Un des aspects tient à la réutilisation des installations...
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. C’est sur ces concepts qu’est basée la maintenance prédictive . Pour la mettre en œuvre, il faudra... les symptômes. Reconnaître les défauts Il n’y a pas de maintenance prédictive sans un diagnostic minimum...
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Predictive control : Process Modelling... régulation prédictive à modèle interne... La commande prédictive proposée dans cet article est de plus en plus courante, tant elle propose... 'installer dans les sites de production industriels des systèmes de commande automatique. La Commande Prédictive...
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La commande PFC (Predictive Functional Control) est une méthode de commande prédictive à base... . La commande prédictive PFC utilise au mieux l’apport de la modélisation du processus à piloter et la puissance... de la commande prédictive Dans les années 1950-1960, pratiquement, tous les États-Majors des pays de l'OTAN... du processus et du projet que l’on se donne pour atteindre l’objectif. La commande prédictive...
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Un procédé fiable peut être assimilé à un procédé dont nous pouvons prédire le comportement et ainsi disposer de levier pour agir et influencer ses résultats. A contrario, et c’est ce que nous voulons éviter, un processus réputé non fiable ne permet pas d’en prédire son comportement, car il est sensible aux aléas, dérives et autres « événements indésirables » ; tous ces éléments vont in fine le faire varier et en impacter la donnée de sortie ou son résultat.
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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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Bien souvent négligée, l’erreur dans la spécification d’une fonction de mesure (nommée souvent « modèle ») peut avoir un effet significatif sur les résultats d’une méthode de mesure. La modélisation, étape clef de l’étalonnage, ne se limite pas à l’estimation ponctuelle des paramètres de la fonction de mesure choisie (coefficients du modèle). Elle doit aussi évaluer les incertitudes sur les paramètres de cette fonction afin d’estimer la part d’incertitude qui lui est due dans l’expression d’un résultat de mesure. Cette incertitude est qualifiée par abus « d’incertitude de modélisation ». Cette fiche aborde les mécanismes à l’œuvre lorsque l’on réalise une régression linéaire et vous amène à réfléchir quant au choix de votre modèle.
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.
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