STATISTIQUES - Plans d'expériences - Criblage, factoriels, surfaces de réponses et optimaux

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Prix

3000 €

Durée

4 jours

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Objectifs

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable de :

Expliquer le vocabulaire spécifique à la méthode des plans d’expériences
Cerner les difficultés et les contraintes de mise en œuvre des plans d’expériences
Choisir et construire un plan d'expériences correspondant à une problématique identifiée
Construire, expliquer les caractéristiques, les avantages et les inconvénients des plans suivants :
- Plans de criblage (Plackett-Burman, Carrés latins, …)
- Plans factoriels complets et fractionnaires
- Plans surfaces de réponses (Box-Behnken, Central composite, …)
- Plans optimaux
Appréhender la démarche des plans optimaux
Interpréter les résultats issus de l’analyse d’un plan d’expériences et valider les travaux issus d'une démarche expérimentale

Profil formateur :

Nos formateurs sont certifiés à l’issue d’un parcours organisé par nos soins. Ils bénéficient d’un suivi de maintien et d’évolution de leurs compétences aussi bien au niveau technique que pédagogique.
Chacun de nos formateurs a bénéficié d’une formation spécifique à l’animation de classe virtuelle et à l’utilisation des solutions de formation à distance du Groupe ARKESYS

En 2023 : nous avons formé 101 participants – Satisfaction : 8,98/10 pour le compte d’Arkesys.Net
Nous tenons à votre disposition les indicateurs détaillés sur chacune des formations de cette thématique ainsi que leurs répartitions par centre de formation (Lyon/Saint Etienne), il vous suffit de cliquer sur « Nous contacter ».

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Programme

CONTENU DU PROGRAMMES ET OBJECTIFS OPÉRATIONNELS

Identifier les objectifs d'une démarche expérimentale

Pourquoi réaliser des expériences :
- Expliquer,
- Quantifier
- Modéliser un phénomène
Définition d'une expérience
Erreurs associées à la répétition des essais
- Réplique d’un essai
- Dispersion inter-répliques
- Reproductibilité
- Erreur de mesure

Maîtriser le vocabulaire associé à la démarche expérimentale

Les acteurs en jeu
- Les paramètres influents – les facteurs (le monde des X)
- Les grandeurs d’intérêt – les réponses (le monde des Y)
Comportement des facteurs
- Les facteurs actifs
- Les facteurs passifs contrôlés
- Les facteurs passifs subis
Types de facteurs
- Facteurs continus
- Facteurs discrets
Domaine expérimental
- Domaine expérimental réalisable,
- Domaine expérimental réaliste
- Niveaux, modalités
Les réponses

Comprendre les risques associés à la pratique expérimentale

Risque lié à l’erreur expérimentale
- Erreurs sur la maîtrise des facteurs
- Erreurs sur la mesure
- Solutions apportées
Risque lié à l’erreur statistique
- Conséquence de voir un effet à tort
- Conséquence de ne pas voir un effet à tort
- Solutions apportées
Confusion entre effets
- Accuser un effet à la place d'un autre effet
- Conséquences de la confusion dans une démarche expérimentale
- Recherche de causes erronées
- Diagnostics des confusions (matrice de corrélations, VIFS)
- Exemples de confusions
- Solutions apportées

Effets de facteurs

Calcul d'un effet d’un facteur
Représentation graphique d'un effet
Représentation quantitative d'un effet

Interactions entre facteurs

Définition d’une interaction
Bonne et mauvaise interprétation d’une interaction
Sens physique d’une interaction
Représentation graphique

Mise en œuvre de plans de criblage

Objectifs des plans de criblage
Caractéristiques, avantages et inconvénients
Problématiques étudiées et réponses apportées par les plans de criblage
Exemples de plans de criblage (Plackett-Burman, …)
Construction de plans de criblage
Analyses statistiques de plans de criblage
Pareto et effets simples des facteurs
Analyse de la variance sur plans de criblage

Mise en œuvre de plans factoriels

Objectifs des plans factoriels
Caractéristiques, avantages et inconvénients
Problématiques étudiées et réponses apportées par les plans factoriels
Exemples de plans factoriels
- Plans complets
- Plans fractionnaires
Notions de confusions
Notions de résolutions
Analyses statistiques de plans factoriels
Pareto des effets (simples et interactions)
Effets simples des facteurs et interactions
Analyse de la variance sur plans factoriels
Utilisation de tables Taguchi (si souhaité)

Mise en œuvre de plans surfaces de réponses

Objectifs des plans surfaces de réponses
Caractéristiques, avantages et inconvénients
Notions de modélisation
Différences entre les modélisations de type Anova et régression
Effets quadratiques
Problématiques étudiées et réponses apportées par les plans surfaces de réponses
Exemples de plans surfaces de réponses
- Box-Behnken
- Central composite
Construction et analyses de plans surfaces de réponse

La démarche des plans optimaux

Contexte d'utilisation des plans optimaux
Démarche de construction de plans optimaux
Notions de modèles exploratoires
Recensement des contraintes
Points candidats
Calcul du nombre d'essais minimum
Validation d'un plan optimal
- Coefficient D
- Coefficient G
Construction et analyses de plans optimaux

Outils statistiques de dépouillement des plans d'expériences (significativité des effets)

Notions de comparaisons de moyennes
Analyse de la variance et régression
Principes généraux de l'Anova
Objectifs de l'analyse de variance
Hypothèses nulle et alternative de l'ANOVA
Interprétation de la table d'ANOVA (somme des carrés, degrés de liberté, ...)
Acceptation ou rejet de l'hypothèse nulle
Epuration du modèle (conservation ou exclusion des facteurs et des interactions influentes)
Tests de comparaison de moyennes multiples
Regroupements de moyennes
Traitements graphiques des analyses
Tests de significativité des effets

Outils statistiques de dépouillement des plans d'expériences (validation d'un modèle prédictif)

Rappel des objectifs d'une modélisation de type régression
Principes de base de la modélisation par la régression
Les différents modèles de régression
Analyse de la qualité du modèle
- Coefficient de détermination
- Estimation de l'erreur
Analyse des résidus et recherche des valeurs suspectes
Outils de prédiction
- Prévision des valeurs individuelles
- Prévision des moyennes
- Intervalles de confiance de prévision
Traitement graphique des résultats
Outils d'optimisation
- Recherche optimum unique
- Recherche d'optimums multiples
- Courbes de désirabilité

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MÉTHODES

Méthodes et moyens :

Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis de mises en autonomie

Méthodes d’évaluation des acquis :

L’acquisition des compétences de la formation se fait à travers le suivi du formateur tout au long de la formation (séquences synchrones et asynchrones). Elle s’appuie également sur la réalisation d’exercices et de TP. Enfin, des quiz s’ajoutent aux différents outils de validation de l’acquisition des compétences visées.
Une évaluation est systématiquement réalisée par chaque stagiaire, à l’issue de la formation.

Support stagiaire :

À l’issue de la formation, les exercices et travaux pratiques réalisés, leurs corrigés ainsi qu’un support de cours dématérialisé sera fourni à chaque stagiaire par e-mail ou via la plate-forme FOAD.

Cette formation est temporairement suspendue.

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