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Objectifs
- Vous découvrez la complémentarité entre le plan d’expérience et la simulation de Monte Carlo.
- Vous identifiez les facteurs, sélectionner ceux qui sont influents et ceux qui sont à négliger.
- Vous saisissez l’importance de fiabiliser les mesures qui contribuent à la puissance prédictive de la simulation de Monte Carlo.
- Vous découvrez les principaux modèles mathématiques qui illustrent les phénomènes de variation.
- Vous savez interpréter les résultats de la simulation et proposer des optimisation en tenant compte des contraintes techniques, réglementaires, financières.
- Vous découvrez les étapes pour réaliser et interpréter les résultats d’une simulation de Monte Carlo.
Contenu / Thèmes abordés
- Partie 1 : Introduction
- Concept de la Simulation de Monte CARLO (les étapes et quand l’utiliser)
- Complémentarité des Plans d’expériences et de la simulation de Monte Carlo.
Partie 2 : Les fondements (rappels)VOC (Voix Du Client) et détermination des limites de spécifications inférieures et/ou supérieures.
Identifier et prioriser les facteurs influents qui génèrent de la variation sur le Y et qui varient. (SIPOC, arbres de causes et test d’hypothèses).
Aptitude des systèmes de mesures et stratégie d’échantillonnage pour s’assurer de la fiabilité des données mesurées.
Etablir l’équation de transfert = modèle mathématiques multi facteurs qui lie les facteurs X et les sorties Y – (issue généralement d’un plan d’expériences).
Partie 3 : Réaliser et interpréter une simulation de Monte CarloLes différents modèles mathématiques pour matérialiser la variation des facteurs X (loi uniforme, triangle, arc sinus, weibull, normale, log normal, logistique,…) et exemples d’applications physiques, chimiques ou autres
Identifier les valeurs aberrantes (test de Grubbs, Box Plot) qui altère la qualité du modèle mathématiques
Analyser les données chronologiques et affecter le meilleur modèle mathématiques traduisant au mieux les fluctuations de chaque facteur X
Réaliser la simulation en injectant la variation des facteurs X dans l’équation de transfert.
Interpréter les résultats en évaluant la capabilité industrielle en lien avec les spécifications client
Trouver la combinaison idéale des facteurs X et proposer des fenêtres de réglages pour optimiser la sorties Y (Qualité, coûts, délais…)
Etablir le plans d’actions (paramétrages techniques, mise à jour des standards, formation des acteurs…) pour déployer sur le terrain et ancrer la performance dans le temps.
Pédagogie
- Cette formation s’articule autour de 60% de travaux pratique (traitement ; analyse et interprétation de data) et de 40% de théorie.
- Pendant la formation ; nous utilisons des jeux de data Excel et réalisons les démonstration sous les logiciel Minitab Workspace et Ellistat.
Public cible
- Cette formation s’adresse aux
- Ingénieurs R&D, bureau d’étude
- Ingénieurs Industriel
- Chargés Qualité ou Amélioration Continue
- Ingénieurs et Responsables laboratoire
- Business analyst, Data analyst
Cette formation permet également à toute personne en charge d’améliorer la productivité, les délais et les coûts, maximiser les ventes en cherchant de trouver le meilleur compromis possible au regard des différents critères et contraintes. Durée de la formation
Reconnaissance
- Attestation de présence délivrée par ARIAQ.
Examen
- Dans le cadre de cette formation, vous n’avez pas d’examen. Pour valider la formation et recevoir l'attestation, 80% de présence est exigée.
+41 24 423 96 50 | Horaires
le 2 décembre 2025 
Yverdon-les-Bains
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