Méthodologie de Surface de Réponse avec Optimisation par Fonction de Désirabilité
La Méthodologie de Surface de Réponse (MSR) est un ensemble de techniques statistiques et mathématiques pour modéliser et optimiser des processus comportant de multiples entrées (facteurs) et sorties (réponses). L'approche par fonction de désirabilité, introduite par Harrington (1965) et affinée par Derringer et Suich (1980), étend la MSR pour résoudre des problèmes d'optimisation multi-réponses en combinant des objectifs concurrents en un indice unique. Cette méthodologie est essentielle dans le développement de produits et de processus où les ingénieurs doivent équilibrer performance, coût et fiabilité.
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Sources
- Box, G. E. P., & Wilson, K. B. (1951). On the experimental attainment of optimum conditions. Journal of the Royal Statistical Society, 13(1), 1-45. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1951.tb00067.x ↗
- Harrington, E. C. (1965). The desirability function. Journal of Quality Technology, 4(6), 494-509. link ↗
- Derringer, G., & Suich, R. (1980). Simultaneous optimization of several response variables. Journal of Quality Technology, 12(4), 214-219. DOI: 10.1080/00224065.1980.11980968 ↗
- Myers, R. H., Montgomery, D. C., & Anderson-Cook, C. M. (2016). Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments (3rd ed.). Wiley. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Response Surface Methodology with Desirability Function Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/reliability-engineering/response-surface-desirability-function
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