4.00 crédits
15.0 h + 5.0 h
Q1
Enseignants
Francq Bernard (supplée Govaerts Bernadette); Govaerts Bernadette;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
> English-friendly
> English-friendly
Préalables
Notions de base de probabilité et d'inférence statististique
Thèmes abordés
Les thèmes suivants sont abordés et mis en pratique sur des études de cas : - Les outils statistiques de l'assurance qualité - Principes des cartes de contrôle de Shewhart et cartes types. - Cartes de contrôle CUSUM et EWMA - Cartes de contrôle pour données autocorrélées et multivariées - Conciliation des outils d'automatique et de SPC - Analyse de la capabilité d'un procédé. - Recherche des sources de variabilité d'un procédé. Analyse de répétabilité et de reproductibilité. - Contrôle de réception
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
1 |
A. Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation générale, cette activité contribue au développement et à l'acquisition des AA suivants, de manière prioritaire : 1.3, 1.6, , 2.2, 2.3, 2.5, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 5.4, 5.6. Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation biostatistique, cette activité contribue au développement et à l'acquisition des AA suivants, de manière prioritaire : 1.3, 1.6, , 2.2, 2.3, 2.5, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 5.3, 5.5. B. Au terme du cours, les étudiants auront acquis des connaissances et une vue critique sur les outils statistiques utiles dans la mise en place d'une politique d'assurance qualité en entreprise et le suivi de procédés industriels et d'appareils de mesure en laboratoire d'analyse. Ils seront aussi capables de les mettre en oeuvre sur des données industrielles. |
Contenu
Les thèmes suivants sont abordés et mis en pratique sur des études de cas :
- Les outils statistiques de l'assurance qualité
- Principes des cartes de contrôle de Shewhart et cartes types.
- Cartes de contrôle CUSUM et EWMA
- Cartes de contrôle pour données autocorrélées, multivariées et sériez courtes.
- Analyse de la capabilité d'un procédé.
- Contrôle de réception
Méthodes d'enseignement
Cours (15h)
- Présentation des méthodes sur base de situations réelles.
- Discussion des techiques de calcul pour les méthodes simples.
- Interprétation de résultats de logiciel.
- Exposé interactif où les étudiants sont invités à être actifs durant le cours.
- Application des méthodes vues au cours sur des cas/données émanant d'applications industrielles ou de domaines de recherche UCL et ce avec le logiciel JMP.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
- Réalisation d'un projet appliqué (par groupes de 1, 2 ou 3).
- Examen écrit sur le contenu du cours ("théorie" et d'exercices méthodologiques).
- Examen oral de discussion du travail (par groupe). L'examen compte pour 10/20, le travail compte pour 7/20 et la discussion orale pour 3/20. Les points du travail ne sont acquis que si l'examen écrit est réussi.
Autres infos
Préalables : Formation de base en probabilité et statistique : statistique descriptive, calcul de probabilité et distributions statistiques, inférence (tests d'hypothèses, régression linéaire). Capacité d'utiliser couramment un ordinateur personnel : manipulation de fichiers, utilisation de Word et Excel.
Ressources
en ligne
en ligne
Voir le site Moodle: https://moodleucl.uclouvain.be/course/view.php?id=9935
Bibliographie
D. C. Montgomery, Statistical Quality Control. New York: Wiley.
Faculté ou entité
en charge
en charge
LSBA
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Master [120] : ingénieur civil biomédical
Master [120] en statistique, orientation biostatistiques
Master [120] en statistique, orientation générale
Approfondissement en statistique et sciences des données
Master [120] : ingénieur civil en mathématiques appliquées
Mineure en statistique, sciences actuarielles et science des données
Certificat d'université : Statistique et science des données (15/30 crédits)
Master de spécialisation en nanotechnologies