Surveillance statistique du coefficient de variation dans un contexte de petites séries

Statistical monitoring of the coefficient of variation in a short run context

• Auteur / Autrice : Asma Amdouni
• Direction : Philippe Castagliola, Hassen Taleb
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences et technologies de l’information et mathématiques – Automatique, productique
• Date : Soutenance en 2015
• Etablissement(s) : Nantes en cotutelle avec Institut supérieur de gestion (Tunis)
• 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) - Laboratoire de Recherche Opérationnelle, de Décision et de Contrôle des procédés (LARODEC) (Le Bardo, Tunisie)
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : École polytechnique universitaire de Nantes Université
• Jury : Président / Présidente : Abdessamad Kobi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Philippe Castagliola, Hassen Taleb, Abdessamad Kobi, Mehrez Chaher, Sophie Mercier, Ghislain Verdier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Mehrez Chaher, Sophie Mercier

Mots clés

Mots clés contrôlés

Qualité -- Contrôle

Maîtrise statistique des processus

Mots clés libres

Run Length

Petites séries

Cartes de contrôles

Coefficient de variation

Résumé

La maîtrise statistique des procédés (MSP) est une méthode de contrôle de la qualité basée sur les statistiques. La surveillance du coefficient de variation est une approche efficace à la MSP lorsque la moyenne du processus µ et son écart type σ ne sont pas constants mais leur rapport est constant. Jusqu’à présent, les études portant sur la surveillance du coefficient de variation se sont limitées au cas d’une production avec un horizon infini. Cette thèse présente de nouvelles cartes de contrôle pour surveiller le coefficient de variation dans le contexte fini lorsque les paramètres sont connus : des cartes de contrôle séparées de type Shewhart, des cartes avec des règles supplémentaires et des cartes VSI et VSS. Les paramètres optimaux ont été systématiquement calculés et les performances de chacune de ces cartes ont été également évaluées en développant de nouvelles mesures statistique de performance appropriées dans un contexte de production à horizon fini. Une validation empirique des résultats a été élaborée pour des procédés industriels existants.

Statistical Process Control (SPC) is a method of quality control based on statistics and used to monitor production. Monitoring the coefficient of variation is an effective approach to SPC when the process mean µ and standard deviation σ are not constant but their ratio is constant. Until now, research has not investigated the monitoring of the coefficient of variation for short production runs. Viewed under this perspective, in this thesis, we will propose new methods to monitor the coefficient of variation for a finite horizon production, we will investigate the properties (in terms of the Truncated Run Length) of some control charts for the coefficient of variation in a Short Run context in the case of known parameters, such as the one-sided Shewhart Chart, the Run Rules Chart, the VSI and VSS Charts. The performance of each control chart has been evaluated by developing statistical measures of performance appropriate in a Short Run context and the optimal parameters were systematically computed. An empirical validation of the results has been developed for real industrial processes.