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Cette thèse est issue d'une collaboration entre deux laboratoires de statistique et Nestlé France autour du thème de l'Assurance Qualité. La recherche a porté sur l'optimisation du suivi opérationnel de la qualité par la modélisation statistique de procédés de fabrication à partir de données recueillies quotidiennement sur ligne. Pour chacun des cas étudiés, les modèles classiques répertoriés dans les manuels se sont avérés inadaptés en raison de spécificités relatives aux données. Les hypothèses de ces modèles ont donc été modifiées rendant délicate leur analyse. La statistique bayésienne a été alors utilisée en raison de la facilité qu'elle offre pour l'analyse de modèles non standards grâce notamment aux méthodes de simmulation et au conditionnement probabiliste. L'inférence du mod[...]

Cette thèse est issue d'une collaboration entre deux laboratoires de statistique et Nestlé France autour du thème de l'Assurance Qualité. La recherche a porté sur l'optimisation du suivi opérationnel de la qualité par la modélisation statistique de procédés de fabrication à partir de données recueillies quotidiennement sur ligne. Pour chacun des cas étudiés, les modèles classiques répertoriés dans les manuels se sont avérés inadaptés en raison de spécificités relatives aux données. Les hypothèses de ces modèles ont donc été modifiées rendant délicate leur analyse. La statistique bayésienne a été alors utilisée en raison de la facilité qu'elle offre pour l'analyse de modèles non standards grâce notamment aux méthodes de simmulation et au conditionnement probabiliste. L'inférence du modèle statistique a été poursuivie dans une perspective d'ingénierie répondant à la problématique générale : sélection des variables explicatives, critique du modèle choisi,
contrôle optimal. La statistique bayésienne a révélé, de nouveau, tout son intérêt, en apportant une solution à toutes les étapes inférentielles. La démarche a été illustrée sur trois cas d'études provenant de deux procédés agroalimentaires (Nouilles Asiatiques, Lait Concentré Sucré) donnant lieu au développement de trois modèles statistiques : le modle linéaire avec erreur autocorrélée, le modèle linéaire hétéroscédastique et le modèle multinomial probit. En conclusion, nous défendons l'idée que les données présentes en fabrique peuvent être valorisées par un modèle statistique et servir de base pour optimiser le suivi opérationnel de la qualité. Le produit de cette thèse n'est assurément pas un modèle miracle applicable à tous les procédés agroalimentaires, mais bien une méthodologie générale pour la construction d'un modèle adapté à chaque procédé. La mise en place pratique de tels outils nécessite aussi bien les compétences d'un spécialiste pouvant
construire de tels modèles qu'un engagement managerial soutenu.