Soutenance de thèse de Dorra RAHALI (équipe SLP)

Dorra Rahali, doctorante au sein de l’équipe SLP, soutiendra sa thèse intitulée « Surveillance statistique du temps et de l’amplitude entre événements » / « Monitoring of time between events and amplitude »

mercredi 24 juin 2020 à 9h30, en visio.

Jury :

• Directeur thèse : CASTAGLIOLA Philippe, TALEB Hassen (U. Carthage)
• Rapporteurs : BRIL-EL HAOUZI Hind (U. Lorraine), REBAI Ahmed (U Sfax)
• Autres membres : TRAN Phuc (ENSAIT), KOOLI Imène (U. Sousse)

Résumé : Les techniques de surveillance statistique des procédés SPM sont principalement basées sur les cartes de contrôle qui constituent une étape importante dans la démarche qualité. Une nécessité de développement de techniques de surveillance de plus en plus avancées s’est fait sentir dans des domaines autres que l’industrie manufacturière classique. Cependant, peu de chercheurs se sont intéressés à proposer des méthodes dédiées pour la surveillance combinée du temps et de l’amplitude entre événements appelée TBEA. Jusqu’à présent les travaux effectués dans ce domaine se sont limitées à un nombre réduit de distributions et de statistiques à surveiller. Dans cette thèse, nous étudions la performance d’une carte de contrôle de type Shewhart pour la surveillance combinée du temps et de l’amplitude pour différents scénarios de distributions et de statistiques. Nous nous intéressons d’abord au cas où les variables temps T et amplitude X sont indépendantes. Ensuite nous étudions celui ou les variables sont dépendantes en utilisant des Copulas comme étant un outil pour modéliser la dépendance. Finalement nous nous intéresserons au cas où l’amplitude est un vecteur et non plus une variable. Les performances de chacune des cartes de contrôle proposées ont été évaluées par l’EATS. Une validation empirique des résultats a été élaborée pour des cas existants.

Mots-clés : Maîtrise statistique des procédés, Carte de contrôle, Temps entre événements, Amplitude, Fréquence

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Abstract: Statistical process monitoring (SPM) are mainly based on control charts which constitute an important step in the quality process. There is a need to develop monitoring techniques in manufacturing or non-manufacturing sectors. This leads to give an increasing importance to Time Between Events and Amplitude (TBEA) control charts. However, few researchers have been interested to propose methods to simultaneously monitor the time between an event E and its amplitude. Until now, the vast majority of contributions are limited to a reduced number of statistics and potential distributions. In this thesis we will investigate simple Shewhart type control charts for several statistics and many distributional scenarios. First we will study the case where we assume that the time T and the amplitude X are two mutually independent continuous random variables. Then we study the case where the variables are dependent using Copulas as a mechanism to model the dependence. Finally we discuss the case where the time between events T is an univariate random variable and the amplitude X is no longer an univariate random variable but a multivariate random vector. The performance of each control chart has been evaluated by EATS. An empirical validation of the results has been developed for real cases.

Keywords: Statistical Process Control, Control chart, Time between events, Amplitude, Frequency