Surveillance Statistique du Temps et de l'amplitude entre événements

par Dorra Rahali

Thèse de doctorat en Automatique, productique

Sous la direction de Philippe Castagliola et de Hassen Taleb.

Le président du jury était Hind Bril EL Haouazi.

Le jury était composé de Imène Kooli, Kim Phuc Tran.


  • Résumé

    Les techniques de surveillance combinée du temps et de l'amplitude pour statistique des procédés SPM sont principalement basées sur les cartes de statistiques. Une nécessité de développement de techniques de surveillance de plus en plus avancées s'est fait sentir dans des domaines autres que l'industrie manufacturière classique. Cependant, peu de chercheurs se sont intéressés à proposer des méthodes dédiées pour la surveillance combinée du temps et de l'amplitude entre événements appelée TBEA. Jusqu'à présent les travaux effectués dans ce domaine se sont limitées à un nombre réduit de distributions et de statistiques à surveiller. Dans cette thèse, nous étudions la performance d'une carte de contrôle de type Shewhart pour la surveillance combinée du temps et de l'amplitude pour différents scénarios de distributions et de statistique. Nous nous intéressons d’abord au cas où les variables temps T et amplitude X sont indépendantes. Ensuite nous étudions celui ou les variables sont dépendantes en utilisant des Copulas comme étant un outil pour modéliser la dépendance. Finalement nous nous intéresserons au cas où l'amplitude est un vecteur et non plus une variable.Les performances de chacune des cartes de contrôle proposées ont été évaluées par l'EATS. Une validation empirique des résultats a été élaborée pour des cas existants. .

  • Titre traduit

    Monitoring of Time Between Events and Amplitude


  • Résumé

    Statistical process monitoring First we will study the case where we assume (SPM) are mainly based on control charts that the time T and the amplitude X are two which constitute an important step in the quality mutually independent continuous random process. There is a need to develop monitoring variables. Then we study the case where the techniques in manufacturing or non- variables are dependent using Copulas as a manufacturing sectors. This leads to give an mechanism to model the dependence. Finally increasing importance to Time Between Events we discuss the case where the time between and Amplitude (TBEA) control charts. events Tis an univariate random variable and However, few researchers have been the amplitude X is no longer an univariate interested to propose methods to random variable but a multivariate random simultaneously monitor the time between an vector. The performance of each control chart event E and its amplitude. Until now, the vast has been evaluated by EATS. An empirical majority of contributions are limited to a validation of the results has been developed for reduced number of statistics and potential real cases. distributions. ln this thesis we will investigate simple Shewhart type control charts for several statistics and many distributional scenarios.


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