Course: Introduction aux plans d'expérience | Community ENSIL-ENSCI

    • Cours
    •••
    Table L9
    •••
    Table L12
    •••
    Table L18
    •••
    Annales de partiel
    •••

  • Les plans d'expérience (DOE, Design Of Experiments) catalysent l'innovation, la résolution de problèmes et la découverte.
    Les plans d'expérience comprennent une stratégie et un corps de méthodes qui sont les instruments permettant d'améliorer la qualité des produits, des services et des processus.
    Bien que la maîtrise statistique de la qualité, les solutions managériales, les inspections et autres outils de qualité remplissent également cet objectif, les plans d'expérience représentent la méthodologie par excellence dans le cas d'un environnement de paramètres complexes, variables et interactifs.
    D'un point de vue historique, les plans d'expérience ont évolué et se sont développés dans le secteur de l'agriculture. La médecine a également bénéficié d’une longue histoire de plans d'expérience élaborés avec soin.
    Les environnements industriels tirent particulièrement profit de la méthodologie, en raison de la facilité d'initiation des efforts (logiciels d'application conviviaux), d'une meilleure formation, de défenseurs influents et des nombreux succès obtenus grâce aux plans d'expérience.

    (NF ISO 3534-3 - 2013)

  • L'ingénieur est souvent confronté à des problèmes multiparamétriques qui nécessitent la mise en œuvre d'une expérience afin d'apporter des éléments de réponse à des questions posées. En l'absence de stratégie expérimentale, la nature des traitements expérimentaux réalisés est souvent désordonnée et ne présente pas de garantie d'information. La méthodologie des plans d'expérience permet de définir à l'avance le nombre et la nature des traitements expérimentaux à réaliser. Ces combinaisons particulières de niveaux de facteurs représentent un échantillon représentatif de taille nécessaire et suffisante afin d'estimer et de comparer les effets principaux des facteurs. 
    L'estimation des effets principaux de 4 facteurs à 3 niveaux nécessite l'extraction de 9 traitements expérimentaux dans un domaine expérimental défini à partir de 81 combinaisons distinctes. C'est l'objet de la construction d'un plan en carré gréco-latin.

  • Quand le nombre de facteurs est élevé, il est utile d’identifier ceux réellement influents dès le début de l’étude expérimentale par un plan d’expérience spécifique afin de se concentrer plus particulièrement sur ces derniers. Ce préalable appelé criblage ou screening de facteurs, ou analyse de sensibilité, peut être une fin en soi ou une étape préliminaire à une modélisation ou à une optimisation. Cette étape évite de faire un choix subjectif et de conserver inutilement des facteurs non influents lors d’études d’optimisation plus approfondies.
    Le nombre de facteurs dans un plan de criblage n’est pas limité . Dans le cas d’expérimentations, un nombre de facteurs supérieur à 5 est considéré comme élevé mais il n'y a pas de limite supérieure. Le nombre de facteurs peut atteindre plusieurs dizaines, voire la centaine dans le cas de plans d'expérience numériques.
    L'objectif du criblage consiste à identifier les facteurs ayant les effets les plus importants et d’en avoir une première estimation, afin de les hiérarchiser et à décider ensuite de fixer ou de laisser libres les facteurs peu influents pour la poursuite éventuelle de l'étude.
    Les plans d’expériences de criblage permettent d'estimer les «poids » de chacun des facteurs en les étudiant en général avec deux niveaux pour les facteurs quantitatifs, ou deux modalités pour les facteurs qualitatifs. Mais il est tout à fait possible d'étudier plus de deux modalités et il existe de nombreux plans de criblage symétriques ou asymétriques à plus de deux niveaux. Bien que construits sur des bases théoriques complexes, ils sont de mise en œuvre simple et d'interprétation généralement très facile.

    (FD X06-081 - 2017)