La quantité de données collectées et stockées par les entreprises n’a jamais été aussi importante qu’aujourd’hui, entraînant un bond en avant de la statistique industrielle qui permet d’utiliser ces données dans le but de contrôler, fiabiliser et optimiser les procédés industriels.
Fruit de l’expérience d’un statisticien et d’une chercheuse, cet ouvrage à destination des ingénieurs détaille dans une première partie les quatre piliers de la statistique industrielle :
• l’analyse, l’évaluation et la maîtrise des systèmes de mesure ;
• la maîtrise statistique des procédés ;
• l’échantillonnage ;
• l’estimation.
Sept cas d’étude concrets issus de problèmes industriels dans des domaines aussi variés que la microélectronique, l’aéronautique, l’industrie pharmaceutique… viennent ensuite illustrer et développer la partie théorique pour apporter une approche terrain.

Sommaire de l'ouvrage

Principes de la Statistique industrielle. Introduction. L’analyse des systèmes de mesures. L’analyse des systèmes de mesures. Indices d’aptitude ou capabilités. Les cartes de contrôle. Cas des attributs. Estimation et échantillonnage. Choix d’un plan d’échantillonnage. Études de cas industriels. Fonderie à cire perdue : un cas classique. Particules sur plaques de silicium. Avant et après amélioration de la mesure. Osmolarité, production par lots. Carte de contrôle pour distribution multimodale. Cartes de contrôle multivariées. Conclusion sur les études de cas. Annexes. Quelques rappels. Approximations par la loi normale. Probabilité de recouvrement. Tests d’adéquation. Corrigés des applications pratiques. Tables. Bibliographie.