JdS2012


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Résumé de communication



Résumé 288 :

Maîtrise Statistique des Procédés pour procédés variant dans le temps - Cas, questions et idées
De Ketelaere, Bart ; Mertens, Kristof ; De Baerdemaeker, Josse ; Sabin Diaz, Daniel
KU Leuven

La Maîtrise Statistique des Procédés (MSP, SPC en anglais) est un outil puissant utilisé dans de nombreuses industries pour diminuer la variabilité des processus et repérer les variations dues à des causes spéciales. Malgré les nombreuses techniques développées ces dernières années, les hypothèses de base de la MSP ne sont pas toujours remplies dans la réalité, ce qui génère des résultats médiocres. L'une des hypothèses régulièrement violée est que les procédés se comportent rarement de manière stationnaire - c'est notamment le cas de processus biologiques (suivi d’êtres humains, de cultures ou d’animaux), mais aussi une question importante pour la surveillance des procédés industriels. D’autre part, la quantité toujours croissante de données avec une nette réorientation vers un contrôle de qualité multi-varié et de contrôle qualité multiple, fait que l’approche de la MSP uni-variée classique n'est plus applicable. Ces deux observations posent des défis importants aux statisticiens pour développer de nouveaux algorithmes de la MSP largement applicables aux industries modernes. Dans cet exposé, nous discutons ces deux questions et présentons deux études de cas très différentes pour montrer les directions et les développements récents dans le paysage de la MSP.