Criblage et Étude des Facteurs
Formation
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Description
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Typologie
Formation
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Dirigé à
Pour professionnels
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Lieu
Marseille
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Durée
4 Jours
Objectifs: d'explorer un domaine expérimental inconnu (recherche exploratoire dans le domaine de variation d'un ensemble de facteurs), d'isoler les facteurs influents (criblage) d'élaborer des modèles descriptifs ou prévisionnels des phénomènes étudiés (étude quantitative des facteurs, étude quantitative des réponses) d'effectuer des optimisations, de mettre au point des formulations avec ou sans contraintes (mélange) d'améliorer la qualité de produits…
Précisions importantes
Modalité Formation continue
Les sites et dates disponibles
Lieu
Date de début
Date de début
Les Avis
Le programme
- Types de matrices utilisées : matrices d'Hadamard (ou plans de Plakett- Burman, matrices factorielles fractionnaires symétriques ou asymétriques (ou plans factoriels fractionnaires symétriques ou asymétriques.
- Techniques d'étude des facteurs actifs : études graphiques, distribution cumulée des effets, approches bayésienne, de Lenth, de Pareto, Normal Plot, etc...
- Méthodologie adaptée à l'étude de très grand nombre de facteurs : Criblage par groupe, Bifurcation séquentielle, Matrices super saturées.
- Types de plans utilisés : matrices factorielles complètes (ou plans factoriels complets à deux niveaux
- Etude des réductions du nombre d'expériences : réutilisation des expériences effectuées lors de la phase de Criblage : projection des matrices d'Hadamard, "Fold over"
- Construction de fractions de matrices factorielles : matrices factorielles fractionnaires (ou plans factoriels fractionnaires, matrices ¾, matrices de Rechtschaffner, etc ...
- Propriétés des matrices d'expériences : résolution maximale, aberration minimale, ...
- Outils d'analyses des matrices d'expériences : matrices des aliases, relation de définition,...
- Recherche d'effets particuliers : effets de blocs, minimisation du nombre de changements de niveaux, etc ...
- Exploitation des résultats : calcul des effets, diagrammes d'interactions, estimation de la variance expérimentale, intervalle de confiance, transformations de Box et Cox,...
- Adéquation entre les matrices présentées au cours du cycle et les matrices dites de "Tagushi".
- des problèmes a priori insolubles par les moyens classiques : expériences infaisables, nombre de niveaux de certains facteurs, coût total de l'expérimentation, mélange de facteurs qualitatifs et quantitatifs, forme mathématique particulière du modèle postulé, contraintes sur le domaine expérimental etc...
- des problèmes qui se révèlent a posteriori insolubles : réparation des matrices.
- Ces matrices d'expériences (ou plans d'expériences) sont requises lorsque les matrices d'expériences classiques ( factorielles complètes ou fractionnaires, d'Hadamard..)) s'avèrent inutilisables. C'est le cas :
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