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Introduction à la planification d’expériences

La variation est présente dans chaque expérience. Découvrez les techniques DoE pour contrôler la variation et maximiser la qualité des données. Cet atelier présente les techniques classiques pour concevoir des expériences efficaces ainsi que les outils pour analyser leurs résultats. Les principes de calcul de la taille de l'échantillon, les stratégies pour éliminer les sources indésirables de variabilité comme l'utilisation de blocs et de contrôles, ainsi que les plans d'expériences les plus couramment utilisés sont abordés. L'analyse statistique des expériences planifiées est progressivement couverte du test t utilisée à l'analyse de la variance (ANOVA).

Planification d’expériences avancée

Apprenez les plans d'expérience avancés pour tenir compte de divers types de contraintes expérimentales telles que le temps, les ressources disponibles, l'hétérogénéité des matériaux, les restrictions de randomisation lorsque certains facteurs sont plus difficiles ou coûteux à modifier que d'autres, les différentes tailles d'unités expérimentales ainsi que les mesures répétées. Dans ce cours, la construction de plans d'expérience avancés et leur analyse statistique sont abordées à l'aide d'études de cas réels.

Plans de criblage

Dans les phases préliminaires de recherche, le nombre de facteurs potentiellement influents à étudier est généralement important. Les plans de sélection sont des plans expérimentaux utilisés pour identifier les facteurs les plus influents qui influencent une réponse ou un résultat dans un processus ou un système avec un nombre raisonnable d'exécutions. Ces plans sont généralement utilisés dans les premières étapes de l'expérimentation, lorsque vous souhaitez évaluer rapidement un grand nombre de variables pour déterminer celles qui ont le plus d'effet sur la variable de réponse. L'objectif est d'éliminer les facteurs sans importance et de concentrer les ressources sur les plus influents. Découvrez la construction de plans factoriels fractionnaires, les stratégies d'aliasing et de de-aliasing. Une connaissance pratique de la régression linéaire multiple est nécessaire pour tirer le meilleur parti de cet atelier.

Plans pour l’optimisation

Les plans d'optimisation font référence à des stratégies de conception expérimentale spécifiquement structurées pour optimiser un processus, un produit ou un système. L'objectif de ces plans est d'identifier la combinaison de facteurs (entrées) qui conduisent au meilleur résultat possible (réponse) selon un objectif défini, tel que maximiser les performances, minimiser les coûts ou trouver les conditions de fonctionnement les plus efficaces. Apprenez-en davantage sur les plans expérimentaux lorsque des facteurs influents ont été identifiés et que l'objectif est d'optimiser leurs niveaux. Le principe sous-jacent à la construction de plans composites et Box-Behnken est abordé. Le principe, la construction de modèles et la méthodologie de surface de réponse sont examinés.

Shelf-Life & Stability Studies – Design & Analysis

Shelf-life data possess specific features so that their design and analysis require adapted statistical tools. This workshop uses a variety of case studies to present the most important aspects to consider for a sound determination of product shelf life. Starting from the assessment of the differences between shelf-life and stability studies, participants learn for each type of study how to design efficient experiments to determine the failure time of products accurately. The issues discussed include the timepoint selection, how to handle destructive testing, the experiment size and the choice of samples. The workshop also emphasizes the appropriate ways to analyze life data and to adequately interpret and communicate the results obtained. The principle of accelerated shelf-life testing (ASLT) along with the conditions for a successful use are discussed.

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