Conception d'expériences (DOE)

Définition, contenu et origine

Le Design of Experiments (DOE) est une méthode systématique de planification, de réalisation et d'analyse de tests contrôlés afin d'étudier les effets de différents facteurs sur un résultat. L'objectif est d'identifier les relations de cause à effet et les possibilités d'optimisation. Le processus DOE commence par la définition du problème à étudier et la sélection des facteurs pertinents et de leurs niveaux. Ensuite, des expériences sont planifiées et réalisées, avec des variations systématiques des facteurs. Les données recueillies sont évaluées au moyen d'une analyse statistique afin de déterminer les principaux facteurs d'influence et leurs interactions. La DOE permet d'obtenir un maximum d'informations et de tirer des conclusions précises avec un minimum d'efforts. Développée à l'origine par Sir Ronald A. Fisher dans les années 1920, la DOE s'est établie dans différents domaines tels que la production, l'ingénierie et la pharmacie. Cette méthode aide les entreprises à concevoir leurs processus de manière plus efficace et à améliorer la qualité de leurs produits. L'utilisation ciblée de la DOE permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées et de stimuler l'innovation.

Objectifs et avantages

Objectifs :

• Examiner systématiquement les facteurs d'influence sur un processus ou un produit afin d'en améliorer la compréhension et le contrôle.

• Identifier les facteurs qui ont le plus d'impact sur la qualité, l'efficacité et les caractéristiques du produit.

• Optimiser les paramètres du processus afin de maximiser les performances et de minimiser la variabilité.

Avantages :

• Une planification efficace des expériences réduit les besoins en ressources et en temps pour les tests.

• Amélioration de la qualité du produit et du processus grâce à une analyse précise des facteurs d'influence.

• Permettre une prise de décision éclairée grâce à des aperçus basés sur des données.

Application et procédure

1. Planification de l'expérience :

• Définition de la problématique.

• Sélection des facteurs et des niveaux pertinents.

• Détermination du type d'expérience (p. ex. factorielle complète, factorielle fractionnelle).

1. Réalisation de l'expérience :

• Exécution de l'expérience dans des conditions contrôlées.

• Collecte des données sur les effets des différentes combinaisons de facteurs.

1. Analyse des résultats :

• Utilisation de méthodes statistiques pour l'analyse des données afin d'identifier les effets principaux et les interactions entre les facteurs.

• Modélisation des relations entre les facteurs et les réactions.

1. Optimisation et confirmation :

• Application des résultats pour optimiser les paramètres du processus.

• Réalisation d'expériences supplémentaires pour confirmer les solutions trouvées.

Exemple d'application

Contexte

Un fabricant de cosmétiques a remarqué une grande variabilité dans l'efficacité d'un nouveau sérum pour le visage. Les commentaires des clients montraient que les résultats d'amélioration de la peau variaient fortement. Afin d'identifier les causes et d'optimiser la formulation du produit, l'entreprise a décidé d'utiliser la DOE.

Procédure

1. Planification de l'expérience :

• Sélection des facteurs à étudier, tels que la concentration des substances actives, le pH, et la température lors de la fabrication.

• Détermination d'un plan d'expérience factoriel afin d'analyser les interactions entre ces facteurs.

1. Réalisation des expériences :

• Fabrication de différents lots de sérum en faisant varier systématiquement les facteurs choisis.

• Utilisation de tests de stabilité et de tolérance cutanée pour chaque lot.

1. Analyse des données :

• Utilisation de méthodes statistiques pour déterminer les effets principaux et les interactions des facteurs.

• Utilisation de modèles de régression et de méthodes de réponse de surface pour optimiser la formule.

1. Optimisation de la formulation :

• Ajustement de la formule en fonction des résultats de l'analyse afin de maximiser l'efficacité et de minimiser la variabilité.

Résultat

La formulation optimisée du sérum pour le visage a montré une efficacité significativement améliorée et plus cohérente lors des tests de suivi. Les commentaires des clients ont confirmé une amélioration de la satisfaction vis-à-vis du produit. Le temps de traitement pour la fabrication a été réduit et la qualité du produit a été améliorée.

Références

• Montgomery, D. C. (2017). Conception et analyse d'expériences. Wiley.

• Box, G. E. P., Hunter, J. S., & Hunter, W. G. (2005). Statistiques pour les expérimentateurs : conception, innovation et découverte. Wiley.

• ChatGPT Excellence de la gestion de la qualité