Christopher Drake, statisticien, armée américaine Douglas Ray, PhD, statisticien en chef, armée américaine
L'armée américaine cherche à améliorer continuellement la dispersion des cibles à longue portée des munitions de sniper de 7,62 mm utilisées dans les fusils haute performance. Cette étude de cas interactive illustre l'utilisation de plusieurs plateformes d'analyse performantes dans JMP pour atteindre cet objectif. Ce processus commence par l'utilisation de la plateforme Custom DOE et d'utilitaires de comparaison de conception afin de sélectionner le compromis optimal entre le nombre de parcelles entières et la puissance prospective, compte tenu des contraintes de taille d'échantillon. Les données de réponse sont la dispersion à longue portée (mesurée comme la variation horizontale et verticale), qui est intrinsèquement bruyante. Pour analyser ces données, nous avons utilisé la variance log-linéaire dans JMP, une technique de régression qui analyse efficacement les données de variation tir par tir. Des comparaisons seront établies entre les prédictions dérivées de la variance log-linéaire et l'ajustement par les moindres carrés, plus courant, à l'aide de données de dispersion des cibles résumées. À l'aide du modèle prédictif basé sur le DOE, des analyses de sensibilité par simulation de Monte-Carlo ont été réalisées pour comparer la configuration de conception prédite la plus optimiste, la plus pessimiste et d'autres configurations d'intérêt, en termes de taille du groupe cible. Ces configurations ont ensuite été comparées à la configuration de munitions existante, en fonction des exigences du client, grâce à la plateforme Graph Builder. Cela a permis de visualiser la taille des groupes de munitions en aval par rapport à la taille des cibles concernées, ainsi que les probabilités de toucher en fonction de la distance cible. L'analyse de la frontière de Pareto permet une aide à la décision visuelle pour déterminer le compromis entre l'amélioration de la probabilité de toucher en aval et le coût de mise en œuvre des modifications du processus de fabrication associées à la configuration de conception optimale prévue.
