Maîtrise statistique des procédés avec paramètres estimés

par Yin Zhang

Thèse de doctorat en Automatique, robotique, traitement du signal et informatique appliquée

Sous la direction de Philippe Castagliola.


  • Résumé

    La Maîtrise Statistique des Procédés (MSP) est une approche efficace pour améliorer la qualité et la productivité d’un procédé de production. Parmi les outils de la MSP, les cartes de contrôle jouent un rôle particulièrement important. Une hypothèse indispensable pour le développement des cartes de contrôle est que les paramètres procédé (moyenne et écart-type sous-contrôle) soient supposés connus. En pratique, les paramètres procédé sontrarement connus et sont donc généralement estimés à partir d’un ensemble de données historique sous-contrôle (Phase I). Quand ces paramètres sont estimés, les performances des cartes diffèrent du cas où on suppose ces paramètres connus. Récemment, certains auteurs ont étudié l’impact de l’estimation des paramètres procédé, mais un état de l’art a montré que ces études étaient incomplètes. Dans cette thèse, nous étudierons les propriétés (en terme du Run Length) de certaines cartes pour la moyenne dans le cas des paramètres estimés, non étudiées pour l’instant, telles que la carte avec Règles Supplémentaires, la carte Synthétique, la carte VSI et la carte VSS. Le premier objectif de cette thèse est d’évaluer les performances de ces cartes quand les paramètres du procédé sont estimés, de les comparer au cas où ces paramètres sont supposés connus, et de démontrer que les performances sont alors très différentes en particulier lorsque le nombre d’échantillons utilisés lors de la Phase I estpetit. Le deuxième objectif de cette thèse est, pour chaque carte, de proposer des tailles d’échantillons et de fournir de nouvelles constantes, utiles en pratique, pour le calcul des limites de ces cartes lorsque les paramètres sont estimés.

  • Titre traduit

    Statistical process control with estimated parameters


  • Résumé

    Statistical Process Control (SPC) is an effective approach for improving quality and productivity of aproduction process. Among the SPC tools, control chart, as themost important and primary tool, has been widely used to monitor and determine whether a production process is in-control or not. An indispensable assumption for the development of control charts is that the process parameters (the in-control mean and standard-deviation) are assumed known. In practice, the distribution of the data and the process parameters are rarely known, and the process parameters are usually estimated from an in-control historical data set (Phase I). When these parameters are estimated, the performance of the control charts differs from the known parameters case. Recently, some authors have studied the impact of the parameters estimation, but more work is needed. In this thesis, we will investigate the properties (in terms of theRun Length) of some control charts for the mean inthe case of estimated parameters,which have not been researched till now, such as Run Rules Chart, Synthetic Chart, VSI Chart and VSS Chart. The first goal of this thesis is to evaluate the performance of these control charts when the process parameters are estimated, to compare them with the case when the process parameters are assumed known and to demonstrate that the performance is quite different especially when the number of samples used during the Phase I is small. The second goal of this thesis is to suggest the sample sizes and to provide new optimal chart constants for calculating the limits of these control charts in the case of estimated parameters, which are very useful in practice.

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  • Annexes : Bibliographie : 123 réf.

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  • Bibliothèque : Ecole centrale de Nantes. Médiathèque.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : Th. 2345 bis
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