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Predictives

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Predictives dans les ressources documentaires

  • Article de bases documentaires : RECHERCHE ET INNOVATION
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  • 10 avr. 2017
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  • Réf : IN223

Méthodes de prédiction de la perméabilité des textiles

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.

  • Article de bases documentaires
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  • 10 déc. 2012
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  • Réf : S7424

La commande prédictive : modélisation

régulation prédictive à modèle interne... Predictive control : Process Modelling... 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.

  • Article de bases documentaires
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  • 10 juin 2014
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  • Réf : S7425

Commande Prédictive

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.

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 26 avr. 2013
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  • Réf : 1223

Utiliser la théorie des contraintes (TOC) en management des risques projet

Les outils classiques du management des risques projet – comme le registre des risques, les outils de créativité, la syntaxe cause-événement-effet, etc. – apportent leur écot à l’efficacité du manageur de projet : capacité d’anticipation, capitalisation immédiate de l’expérience, communication à l’équipe.

Ils sont notoirement insuffisants, voire trompeurs pour :

  • rendre compte des situations complexes dans lesquelles les risques et opportunités de différentes familles ou catégories sont enchevêtrés ;
  • générer des réponses ou contre-mesures robustes, validées par tous.

Cette fiche montre l’apport des graphiques de réflexion collective de la théorie des contraintes (Current Reality Tree [CRT], Future Reality Tree [FRT], Prerequisite Tree [PRT], Transition Tree [TRT]) dans le cadre de l’animation de sessions de management de risques.

La génération d’opportunité ou la sécurisation d’objectifs y est particulièrement soulignée.

Gestion et pilotage du projet : les fiches pour évaluer, planifier, communiquer, capitaliser

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 24 juil. 2014
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  • Réf : 1296

Comprendre les plans d’expérience

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.

Amélioration des performances, Certification ISO 9001, Management intégré...

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 03 avr. 2015
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  • Réf : 1412

Déterminer un modèle qui s’ajuste au plus près des données observées

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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