Christopher Drake, statisticien, armée américaine Douglas Ray, PhD, statisticien en chef, US Army
L’armée américaine cherche à améliorer en permanence la dispersion des munitions de tireur d’élite de 7,62 mm vers le bas des cibles utilisées dans les fusils à haute performance. Cette étude de cas interactive illustre l'utilisation de plusieurs plates-formes d'analyse puissantes dans JMP pour atteindre cet objectif. Ce processus commence par l'utilisation de la plate-forme Custom DOE et des utilitaires de comparaison de conception pour sélectionner l'échange optimal entre le nombre de parcelles complètes et la puissance potentielle en fonction des contraintes de taille d'échantillon. Les données de réponse correspondent à la dispersion en aval (mesurée en tant que variation dans les directions horizontale et verticale), ce qui est intrinsèquement bruyant. Pour analyser les données de réponse, nous avons utilisé Loglinear Variance in JMP, une technique de régression qui analyse efficacement les données de variation coup par coup. Des comparaisons seront établies entre les prédictions dérivées de la variance loglinéaire et l'ajustement des moindres carrés plus commun, à l'aide de données résumées sur la dispersion cible. À l'aide du modèle prédictif basé sur le DOE, des analyses de sensibilité fondées sur la simulation de Monte Carlo ont été exécutées pour comparer la configuration de conception prédite au mieux des cas, la pire des hypothèses et d'autres configurations présentant un intérêt, en termes de taille du groupe cible. Ces configurations ont ensuite été comparées à la configuration de conception de munitions existante en termes d'exigences du client à l'aide de la plate-forme Graph Builder, ce qui a permis de visualiser les tailles de groupe inférieures par rapport aux tailles cibles pertinentes et les probabilités de frappe par rapport à la distance cible. L'analyse Pareto Frontier permet à l'aide de la décision visuelle de déterminer le compromis entre l'amélioration de la probabilité d'atteinte dans le bas de la plage et le coût d'implémentation des modifications du processus de fabrication associées à la configuration de conception prédite optimale.
