Le pesage par lots est une pratique courante dans la fabrication, la recherche, le développement et la manutention des produits. Le comptage individuel des pièces peut s'avérer long et fastidieux ; le pesage par lots permet donc de gagner du temps et de l'argent. Son principal inconvénient réside dans le risque d'erreur d'estimation de la quantité, dû aux tolérances et à l'effet d'empilement.
La méthodologie présentée ici vise à traiter et à atténuer directement ce risque en le quantifiant à l'aide de la simulation de Monte Carlo et de l'analyse discriminante linéaire, une approche de modélisation par apprentissage automatique supervisé. Le modèle final permet d'informer l'utilisateur du risque spécifique associé à chaque lot en fonction de son poids et de réduire ainsi le risque d'erreur de classification. La présentation aborde également les recommandations d'application de la méthodologie et les solutions aux problèmes pouvant survenir lors de sa mise en œuvre, à travers une étude de cas illustrant les avantages de la méthode.
