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Dans l'industrie, les plans d'expériences peuvent être utilisés pour étudier systématiquement les variables concernant le procédé ou le produit qui ont une incidence sur la qualité de celui-ci. Après avoir identifié les conditions des procédés et les composants des produits qui influent sur la qualité, vous pourrez vous employer à améliorer la faisabilité, la fiabilité, la qualité et les performances du produit sur le terrain.
Pour ajouter une sortie à partir d’un plan d'expérience, accédez à Ajouter et remplir un formulaire.
Par exemple, un groupe d'ingénieurs planifie une expérience pour étudier les effets de trois facteurs sur la déformation d'une plaque de cuivre. Ils créent un plan factoriel à 2 niveaux en indiquant les détails du plan, notamment les blocs et les points centraux. Pour voir un exemple, consultez l'aide Minitab : Exemple de création d'un plan factoriel à 2 niveaux.
Utilisez ce formulaire pour enregistrer les mesures pendant que vous menez l'expérience. Utilisez le formulaire de planification de plan d'expérience pour vous aider à concevoir l’expérience.
Pour plus d'informations sur les plans factoriels, reportez-vous à la rubrique d'aide Minitab : Plans factoriels et plans factoriels fractionnaires.
Un responsable marketing cherche à étudier l'influence de trois facteurs de catégorie sur la capacité des sujets testés à se souvenir d'une publicité en ligne. L'expérience impliquant des facteurs à 3 niveaux, le responsable utilise un plan factoriel complet général. Pour voir un exemple, consultez l'aide Minitab : Exemple de la fonction Créer un plan factoriel complet général.
Utilisez ce formulaire pour enregistrer les mesures pendant que vous menez l'expérience. Utilisez le formulaire de planification de plan d'expérience pour vous aider à concevoir l’expérience.
Pour plus d'informations sur les plans factoriels, reportez-vous à la rubrique d'aide Minitab : Choisir un plan factoriel.
Il n’est pas recommandé d’utiliser les plans factoriels complets généraux (GFF) pour le dépistage ou la réduction du nombre d’entrées potentiellement important. La taille de l’expérience peut être grande et, par conséquent, coûteuse. En outre, à des fins de filtrage, les plans GFF fournissent beaucoup plus d’informations que nécessaire. Vous devez filtrer toutes les entrées possibles à l’aide de deux niveaux, puis ajouter les entrées nécessitant plus de deux niveaux à la conception filtrée.
Les plans utilisant ces expériences s'avèrent utiles, car de nombreuses activités de conception et de développement industrielles impliquent des formulations ou des mélanges. Dans de tels cas, la réponse est fonction des proportions des différents ingrédients constitutifs du mélange. Par exemple, vous pouvez mettre au point une recette de crêpes à base de farine, de levure, de lait, d'oeufs et d'huile ou un insecticide qui allie quatre composants chimiques. Pour voir un exemple, consultez l'aide Minitab : Exemple de la fonction Créer un plan de mélange (plan de mélange centré).
Pour plus d'informations sur les plans factoriels, reportez-vous à la rubrique d'aide Minitab : Sélectionner un plan de mélange.
Un plan optimal utilise le groupe des "meilleurs" points du plan sélectionnés en réduisant ou en augmentant le nombre d'essais expérimentaux dans le plan initial. Les fonctionnalités de plan optimal peuvent être utilisées avec les plans factoriels complets généraux, les plans de surface de réponse et les plans de mélange. Pour voir un exemple, consultez l'aide Minitab : Exemple de sélection d'un plan de surface de réponse optimal D.
Les points candidats doivent constituer un plan factoriel complet général, un plan de surface de réponse ou un plan de mélange. La puissance et l'effectif d'échantillon doivent être satisfaisants pour détecter un effet important dans la pratique. Les plans optimaux sont souvent utilisés pour réduire le nombre d'essais expérimentaux, mais, si les effectifs d'échantillons sont réduits, le plan risque de ne pas pouvoir détecter les petits effets avec suffisamment de puissance. Pour plus de détails, consultez l’aide Minitab : Considérations relatives aux données pour la fonction Sélectionner un plan optimal.
La méthodologie du plan de surface de réponse est souvent utilisée pour mettre au point des modèles suite à la détermination de facteurs importants à l'aide de plans de criblage ou de plans factoriels, notamment si vous soupçonnez une courbure dans la surface de réponse.
Par exemple, un ingénieur souhaite analyser le procédé de moulage par injection d'une pièce en plastique. Tout d’abord, l’ingénieur effectue un plan factoriel fractionnaire, identifie les facteurs importants (température, pression, vitesse de refroidissement) et détermine que la courbure est présente dans les données. Ensuite, l’ingénieur crée un plan composite central pour analyser la courbure et trouver les meilleurs paramètres de facteur. Pour voir un exemple, consultez l'aide Minitab : Exemple de création d'un plan de surface de réponse (composite centré).
Pour plus d'informations sur les plans factoriels, reportez-vous à la rubrique d'aide Minitab : Que sont les plans de surface de réponse, les plans composites centrés et les plans de Box-Behnken ?
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