Cartes de contrôle pour le coefficient de variation

Control charts for the coefficient of variation

• Auteur / Autrice : Ali Achouri
• Direction : Philippe Castagliola, Hassen Taleb
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, productique
• Date : Soutenance en 2014
• Etablissement(s) : Nantes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en communications et cybernétique (Nantes) (1958-2017)
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : Université de Nantes. Faculté des sciences et des techniques
• Jury : Président / Présidente : Eugenio Epprecht
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Philippe Castagliola, Hassen Taleb, Eugenio Epprecht, Maurice Pillet
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Maurice Pillet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Maîtrise statistique des processus

Mots clés libres

Cartes de contrôles

Coefficient de variation

Run Length

Résumé

La Maîtrise Statistique des Procédés (MSP) est une méthode de suivi de la production basée sur les statistiques. Elle se base essentiellement sur les cartes de contrôle. Une hypothèse indispensable pour le développement des cartes de contrôle est que les paramètres μ0 et 0 du procédé sous-contrôle soient supposés constants. Mais, dans la pratique, il existe de nombreux procédés pour lesquels ces paramètres peuvent être variables. Dans cette optique, le recours au coefficient de variation est une alternative intéressante. Dans cette thèse, nous avons essayé de systématiquement proposer de nouvelles cartes de contrôle pour le coefficient de variation qui n’ont pas encore été traitées jusqu’à présent dans la littérature. Des cartes de contrôle avec règles supplémentaires, des cartes VSI, VSS sont proposées pour le coefficient de variation lorsque les paramètres sont connus. De plus, une carte de type Shewhart pour le coefficient de variation avec paramètres estimés est aussi proposée. Les performances de chacune des cartes ont été évaluées et les paramètres optimaux ont été systématiquement calculés. Une validation empirique des résultats a été élaborée dans des processus industriels existants

The Statistical Process Control (SPC) is an effective method based on statistics and used to monitor production. Control charts are the most important and primary tools of SPC. An indispensable assumption for the development of control charts is that the process parameters μ0 and 0 are assumed constant. In practice, the process parameters are often variables and the use of the coefficient of variation seems to be an interesting alternative. In this thesis, we will investigate the properties (in terms of the Run Length) of some control charts for the coefficient of variation in the case of known parameters, which have not been researched till now, such as Run Rules Chart, VSI Chart and VSS Chart. In addition, a Shewhart control chart for the coefficient of variation with estimated parameters is proposed. The performance of each control chart has been evaluated and the optimal parameters were systematically computed. An empirical validation of the results has been developed for real industrial processes.