• de reproduire une analyse statistique descriptive de données industrielles;
• de planifier une expérience structurée en utilisant des plans d’expériences (factoriel, Taguchi, etc.) et de réaliser l’analyse de variance (ANOVA);
• d’optimiser un processus (multi entrées, une seule sortie) en utilisant des techniques statistiques à l’aide de la fonction de désirabilité;
• de sélectionner une carte de contrôle statistique et de calculer les limites de contrôle;
• d’estimer la capabilité d’un procédé de fabrication en utilisant les indices Cp, Cpk selon ()ISO/IEC 15504, etc.

1. Objectifs

Ce cours est une introduction à la planification et à l’analyse expérimentale. Il a pour objectif de familiariser les étudiants avec les techniques statistiques d’analyse de données et l’interprétation des résultats expérimentaux.

Ce cours vise aussi à fournir aux participants quelques outils pratiques sous forme de différentes méthodes et techniques statistiques utilisées pour améliorer la qualité. Le contrôle de la qualité fait simultanément intervenir des connaissances statistiques, mathématiques appliquées, des techniques de contrôle, des outils informatiques et une maîtrise de ce que l’on veut contrôler.

2. Objectifs spécifiques

• Expérimentation méthodique et passive : plans d’expériences factoriels fractionnaires, méthode Taguchi et surfaces de réponse. Modélisation et optimisation des procédés.
• Acquérir les connaissances nécessaires à la maîtrise des principes et techniques de contrôle de la qualité et de l’optimisation des procédés.
• Introduction au contrôle statistique de la qualité : cartes de contrôle par variables, cartes de contrôle par attributs, cartes de contrôle pour petites séries.
• La mesure des indices de performance et de capabilité des procédés.
• Théorie et plans de l’échantillonnage.

Exposés magistraux

Les exposés magistraux seront complétés par :

• L’étude des problèmes tirés des textes de référence.
• Des applications tirées d’études de cas industriels (applications et exemples pratiques tirés des industries d’aéronautique, de l’automobile, du transport et des produits récréatifs).
• La résolution d'exercices et des problèmes.

Travaux dirigés

Deux (2) devoirs évalués (rapports à remettre) qui permettront aux étudiantes et aux étudiants d’assimiler les notions vues au cours. Deux étudiants(es) max par équipe.

Travaux pratiques (Laboratoires informatiques)

Les travaux pratiques (TP) permettront aux étudiantes et aux étudiants de travailler en équipe sur des logiciels (ex. Minitab) au travers d’exercices.

*DOE : Design of Experiments ; SPC: Statistical Process Control

N/A

Devoir pour la partie 1 du cours........................................... 15 %

Devoir pour la partie 2 du cours........................................... 15 %

Examen intra (cours 1 à 6)................................................... 30 %

Examen final portant sur toute la matière du cours ............... 40 %

Clause particulière. Une note de 50 % ou plus sur la moyenne des évaluations individuelles (examens intra et final) est nécessaire pour passer le cours.

Selon l’article 7.2.3 du Règlement des études de premier cycle, le total des notes des examens de même que tout travail individuel, doivent constituer au moins 60 % de l’ensemble des éléments d’évaluation du cours.

Afin de faire valider une absence à une évaluation en vue d’obtenir un examen de compensation, l’étudiante ou l’étudiant doit utiliser le formulaire prévu à cet effet dans son portail MonÉTS pour un examen final qui se déroule durant la période des examens finaux ou pour tout autre élément d’évaluation surveillé de 15% et plus durant la session. Si l’absence concerne un élément d’évaluation de moins de 15% durant la session, l’étudiant ou l’étudiante doit soumettre une demande par écrit à son enseignante ou enseignant.

Toute demande de validation d’absence doit se faire dans les cinq (5) jours ouvrables suivant la tenue de l’évaluation, sauf dans les cas d’une absence pour participation à une activité prévue aux règlements des études où la demande doit être soumise dans les cinq (5) jours ouvrables avant le jour de départ de l’ÉTS pour se rendre à l’activité.

Toute absence non justifiée par un motif majeur (voir articles 7.2.6.1 du RÉPC et 6.5.2 du RÉCS) entraînera l’attribution de la note zéro (0).

• S.-Antoine TAHAN, Ali AIDIBE, Notes de cours, MEC664 – Optimisation des procédés industriels, ÉTS, 2022 (Parties I et II).
• D’autres documents seront accessibles à partir du site WEB du cours (Moodle).

[1]    Montgomery, D.C. (2017), « Design and Analysis of Experiments », 9^th Edition, Wiley & Sons Inc.

[2]    Montgomery, D.C. (2019), « Introduction to Statistical Quality Control », 8^th Edition, Wiley & Sons Inc.

[3]   Jackson, Daniel. (2015). « Statistics for Quality Control », Industrial Press.

[4]   Mason, Robert L. Gunst, Richard F. Hess, James L. (2003), « Statistical Design and Analysis of Experiments - With Applications to Engineering and Science », 2nd Edition, John Wiley & Sons.

[5] Baillargeon, Gérald (2017). « Statistique appliquée et outils d'amélioration de la qualité », 4e édition. SMG.

Http://ena.etsmtl.ca

Calendrier des activités AUTOMNE 2025

Période de modifications d’inscription sans mention d’échec et avec remboursement :  Du 25 août au 15 septembre 2025.

Extension de la période pour annulation de cours seulement avec remboursement (pour les nouveaux étudiants admis au programme de baccalauréat uniquement) : du 16 au 29 septembre 2025.

Période d’abandon des cours sans mention d’échec ni remboursement pour les cours d’automne 2025 : 30 septembre au 10 novembre 2025.

Fin de la session d’automne 2025 : 18 décembre 2025.

Date limite pour déposer une demande de révision de note de la session d’automne 2025 : 10 jours ouvrables après la remise de la cote finale.