Modèlèles de prédiction... constitué de plusieurs couches et dimensionner des textiles de manière fiable, la prédiction... de la perméabilité est utile. Cet article présente les méthodes de mesure et de prédiction possibles... ainsi que de nouveaux outils de prédiction adaptés aux réalités du secteur textile. La perméabilité à l’air d...
Les articles Recherche et Innovation présentent des technologies en cours de développement, émergentes, qui n'ont pas encore atteint leur pleine maturité pour un développement industriel mais sont prometteuses.
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...
Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.
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...
Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.
Dans les projets de conception innovante, lors des phases d’analyse fonctionnelle et au sein d’une approche analyse de la valeur, vous serez à plusieurs reprises en situation soit de comparer des alternatives comme des concepts de solutions innovantes, soit d’attribuer un poids (un pourcentage d’importance) à des situations d’usage, à des fonctions de services ou à des segments de clients de votre produit ou service. Il s’agit donc de savoir déterminer un jeu de poids ou de choisir une meilleure alternative.
Des techniques dites de « tri croisé » existent et sont assez couramment utilisées par les praticiens pour déterminer des poids. Vous utilisez même peut-être un logiciel qui vous aide à générer des poids ou à hiérarchiser l’importance de solutions ou de fonctions. Or, il faut se méfier de ces techniques de « tri croisé », car elles déforment l’avis des experts et peuvent aboutir à des résultats erronés. Pourtant, des méthodes simples et exactes, aussi faciles d’utilisation à l’aide d’une feuille de calcul Excel®, existent et sont connues depuis quarante ans. Elles se dénomment « comparaisons par paires » et sont à l’avènement de l’aide à la décision multicritères (ADMC) comme domaine d’étude.
Cette fiche a pour but de vous aider à :
Méthodes, outils, pilotage et cas d'étude
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.
Lorsqu’il est nécessaire de comparer deux populations, on utilise généralement le test de Student. Mais au-delà de deux populations, c’est au test de Fisher que l’on fait appel. Dans ce test, on divise la variance S² « factorielle » par la variance S² « résiduelle ». La variance factorielle correspond à la dispersion obtenue en faisant varier le facteur étudié (par exemple : 3 opérateurs / intersérie). La variance résiduelle correspond généralement à la dispersion des résultats obtenue sous condition de répétabilité (par exemple : 10 mesures / intrasérie). Ainsi, en faisant le rapport des deux variances (S²factorielle/S²résiduelle), on cherche à démontrer que ce rapport est :
Dans cette fiche, on fera une présentation de divers plans d’expériences, base de l’étude, jusqu’à la réalisation d’une analyse de variances et de son interprétation.
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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