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

par Asma Amdouni

Thèse de doctorat en Sciences et technologies de l’information et mathématiques – Automatique, productique

Sous la direction de Philippe Castagliola et de Hassen Taleb.

Le président du jury était Abdessamad Kobi.

Le jury était composé de Philippe Castagliola, Hassen Taleb, Abdessamad Kobi, Mehrez Chaher, Sophie Mercier, Ghislain Verdier.

Les rapporteurs étaient Mehrez Chaher, Sophie Mercier.


  • 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.

  • Titre traduit

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


  • Résumé

    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.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (123 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p.113-118

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  • Bibliothèque : Université de Nantes. Service commun de la documentation. BU Sciences.
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