Creascience est impliquée dans la science des données « data science » depuis que ce domaine de connaissances a commencé à prendre de l’ampleur et a principalement développé une solide expertise en support statistique pour les applications d’ingénierie. La combinaison de ces deux compétences a donc naturellement trouvé sa place dans notre portefeuille de solutions.
Nos offres dans ce domaine vont d’un séminaire d’introduction à l’utilisation de l’intelligence artificielle et du machine learning en ingénierie jusqu’à des options de formation plus avancées et la mise en œuvre de solutions personnalisées.
Support statistique classique pour la R&D en ingénierie
Les applications d’ingénierie sont complexes et plusieurs facteurs sont susceptibles d’exercer un impact sur la plupart des processus. Les ingénieurs doivent savoir quels facteurs influencent leurs applications. Afin de fabriquer des produits robustes, ils doivent également évaluer leur importance et optimiser leurs réglages.
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Les méthodes statistiques offrent depuis de nombreuses années un ensemble d’outils destinés à contrôler et quantifier la variabilité. Ces méthodes répondent à deux tâches complémentaires. D’une part, elles permettent de concevoir des expériences efficaces. D’autre part, elles fournissent des outils efficaces pour analyser les données expérimentales. Même si l’augmentation spectaculaire de la puissance de calcul a permis le développement de nombreuses nouvelles façons de traiter les contraintes impliquées par les outils originaux, ces méthodes originales restent utiles et doivent être maîtrisées afin de mettre en œuvre des stratégies significatives et solides.
Plans d’expérience pour le criblage et l’optimisation
Afin de planifier des expériences de manière efficace, un large éventail de dispositifs expérimentaux est mis à la disposition des ingénieurs, souvent appelé méthodologie « DoE ». Le choix du plan expérimental le plus efficace dépend du but de l’expérience. Certaines plans d’expériences sont conçus pour identifier les facteurs influents, d’autres sont conçus pour optimiser les paramètres des facteurs, d’autres encore sont utilisés lorsque les facteurs sont contraints.
Contrôler et quantifier la variabilité dans la phase d’analyse de données
Les méthodes statistiques offrent une large gamme d’outils pour contrôler, visualiser et quantifier la variabilité des données expérimentales. Ces méthodes permettent aux ingénieurs de comprendre les interactions clés dans les processus.
- Outils pour la visualisation de données: graphiques avancés, analyses de données multidimensionnelles
- Analyse d’expériences planifiées statistiquement
- Méthodes de modélisation classiques: régression linéaire multiple, régression non-linéaire
- Analyse de fiabilité – modélisation de données de temps jusqu’à la défaillance de pièces/composantes: analyse de survie paramétrique et non-paramétrique…
Formation en statistique pour l’ingénierie en entreprise
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Nous nous concentrons désormais sur les cours en ligne en direct pour les groupes au sein d’une même entreprise. Vous pouvez trouver des détails sur nos thèmes les plus populaires pour les ingénieurs ici: DoE, régression, analyse de fiabilité, etc.
Avancées dans les applications de science des données et d’ingénierie
Le rôle de la statistique en ingénierie était autrefois plutôt prévisible, mais la situation a changé ces dernières années en raison des progrès de la technologie informatique et de la puissance de calcul qui en résulte.
De telles avancées permettent désormais aux ingénieurs d’exploiter la puissance du DoE avancé ainsi que des outils d’apprentissage automatique en tant qu’outil de modélisation alternatif pour capturer et prédire les relations complexes entre les facteurs.
En plus de cela, ces nouvelles techniques permettent également l’analyse de sources plus larges constituées de données moins structurées, comme les bases de données historiques ou l’évaluation en temps réel des données de production.
Plans d’expérience avancés, dynamiques et flexibles
Il existe des situations expérimentales où les contraintes limitent l’utilisation de plans expérimentaux classiques. Par exemple, les combinaisons de facteurs à des niveaux donnés peuvent s’avérer insolubles. En outre, les essais expérimentaux peuvent être coûteux, de sorte que le nombre d’essais requis par une dispositif classique devient économiquement irréalisable.
Plusieurs nouvelles techniques plus adaptées, telles que les plans optimales et les plans dynamiques séquentiels, sont devenues disponibles ces dernières années. Ces méthodes utilisent l’optimisation numérique pour surmonter la rigidité souvent perçue des méthodes classiques. Ils permettent aux ingénieurs de maximiser la couverture du domaine expérimental avec un nombre prédéfini d’essais tout en tenant compte de tout type de contrainte auquel ils peuvent être confrontés.
Ainsi, en plus d’être mathématiquement plus efficaces que les méthodes classiques, ces nouvelles approches de planification d’expériences sont désormais considérées comme les plus rentables.
L’apprentissage automatique comme outil de modélisation alternatif
Pendant de nombreuses années, la modélisation des résultats des expériences reposait principalement, pour des raisons pratiques, sur l’hypothèse que l’effet des facteurs sur la réponse était linéaire. Même si cette hypothèse peut sembler raisonnable sur un petit domaine expérimental, elle a été utilisée dans la plupart des situations en raison du nombre limité d’alternatives. Les modèles linéaires classiques ne sont pas non plus assez flexibles et ne parviennent souvent pas à capturer certaines relations importantes et interactions complexes entre les facteurs.
Le développement d’algorithmes d’apprentissage automatique a conduit à la mise en œuvre de paradigmes totalement nouveaux dans l’analyse des données, dans lesquels la forme exacte de la relation entre une réponse observée et une variété de facteurs peut rester très générale sans perdre la capacité de comprendre la nature et ampleur de ces relations.
De tels algorithmes peuvent être mis en œuvre dans le contexte d’applications d’ingénierie avec l’avantage d’augmenter les chances de détecter les effets existants d’un grand nombre de facteurs sans nécessiter de coût supplémentaire dans l’expérience.
Apprentissage automatique et grandes bases de données de processus
Les outils d’apprentissage automatique offrent une gamme de modèles beaucoup plus flexibles. Combinés à des capacités informatiques considérablement accrues, ils permettent une nouvelle exploration des données existantes, qu’il s’agisse de mesures de processus historiques ou de séries d’expériences de R&D passées. De telles investigations conduisent souvent à des découvertes à un coût très réduit. Par ailleurs, les outils de modélisation les plus récents pallient à une critique fréquente des premiers développements dans ce domaine, à savoir l’aspect « boîte noire » : de nombreux algorithmes récents permettent une interprétation claire des déterminants d’un phénomène donné.
Enfin et surtout, ces méthodes peuvent également être mises en œuvre pour l’analyse en temps réel de données de processus complexes et détaillées afin d’améliorer l’efficacité du contrôle qualité et d’anticiper les dérives ou les défaillances de manière beaucoup plus efficace que les méthodes traditionnelles
Nos experts proposent des outils quantitatifs de pointe pour mettre en œuvre des solutions avancées basées sur l’apprentissage automatique pour des applications d’ingénierie complexes.
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