L’objectif du cours vise à fournir à l’étudiant les connaissances nécessaires pour comprendre les principes de l’analyse expérimentale et appliquer des techniques structurées et efficaces pour résoudre des problèmes de qualité concrets de recherche et de réduction de la dispersion.
Le cours vise à initier les étudiants à la pratique des plans d’expériences, à se familiariser avec les techniques statistiques d'analyse de données et l'interprétation des résultats expérimentaux et d’optimisation des procédés.
L’étudiant sera en mesure de préparer et de planifier une étude expérimentale en milieu industriel, d’appliquer une expérimentation éclairée, d’identifier les facteurs influents de l’étude, de construire et de valider des modèles empiriques prédictifs, de rechercher une solution optimale fondée sur plusieurs critères et d’analyser les tolérances.
Il y aura un rappel sur les tests d’inférences statistiques de bases. Par la suite, il y aura une introduction aux plans d’expériences. Nous parlerons des plans d’expériences factorielles complet à un, deux et trois facteurs. L’interprétation des interactions et la vérification de l’exactitude du modèle feront partie aussi du cours.
Les plans d’expériences factoriels complets (2f) ainsi que les effets d’un facteur et matrice des effets, la modélisation linéaire et optimisation seront aussi abordés.
Pour terminer, les plans d’expériences factoriels fractionnaires (2f-p) seront discutés.
Le projet aidera l’étudiant à mettre en application l’analyse expérimentale, les étapes à suivre et les différents défis rencontrés pour la réalisation d’une expérience en industrie.