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Fri, 21 Jun 2024 11:31:21 +0000
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Afin d'être en mesure de renseigner le plan de collecte de données ci-dessous, vous allez avoir besoin de quelques information complémentaires a. Les différents types de données Parce qu'il est toujours bon de savoir de quoi l'on parle, petite introduction aux types de données que vous allez rencontrer: Les données Continues Données mesurées sur une échelle continue ou pouvant être mesurer indéfiniment, par exemple: · La température · Le temps taille poids · Les coûts · … Ces informations sont les plus détaillées! Les données Discrètes Données pouvant être dénombrées, par exemple: · Nombre de pièces produites · Nombre de pièces rebutées · Nombre d'appel téléphonique reçus L'intérêt de ces données est qu'elles peuvent être transformées en proportions et pourcentages et que dès lors elles deviennent continues.

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Que demande la norme? Il s'agit de planifier les données à collecter, la manière de le faire et la fréquence d'acquisition. Cette planification doit ainsi permettre la mise à jour de la revue énergétique, construire sa situation énergétique de référence et faciliter la mesure et vérification de la performance énergétique. La planification de collecte des données énergétique comprend pour un usage énergétique: La mesure de la consommation de l'usage énergétique L'identification des facteurs pertinents (exemple: météo, production, occupation…) et leur acquisition L'identification et la traçabilité des facteurs statiques (exemple: surface, un rythme de production…) Les critères opérationnels associés à cet usage Il est à la charge de l'industriel de s'assurer que la planification permet de fournir des valeurs fiables. Vers les logiciels de gestion de l'énergie Cette nouvelle exigence augmente le volume de données à traiter et incite à automatiser la relève de celles-ci. Pour une planification de collecte des données énergétiques efficace un logiciel de gestion de l'énergie à toute sa valeur car un traitement sur un tableur Excel devient de plus en plus long et complexe avec cette évolution de la norme.

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Quels que soient vos objectifs et enjeux, nous vous proposerons le matériel adapté. OID s'occupe également de la pose via son réseau de partenaires agréés selon les types d'énergie concernés (gaz, électricité, vapeur, etc…). Financer le plan de comptage Les plans de comptage d'OID permettent de réaliser des économies en pilotant mieux ses process, ses consommations d'énergie et ses pertes de matière. Leur installation est finançable en partie via la fiche CEE IND-UT-134. Le montant des certificats d'économie d'énergie (CEE) dépend de la puissance plaque des équipements pour lesquels des indicateurs de performance énergétique sont mis en place. Que les compteurs soient existants et simplement raccordés à la télérelève ou neufs et installés par OID, le montant ne change pas. OID peut s'occuper pour vous du montage du dossier de demande de CEE et les valoriser directement via ses partenaires si vous le souhaitez. Inscrivez-vous à notre newsletter Pour toute question, n'hésitez pas à nous contacter par téléphone ou via le formulaire de contact

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Un PGD est un document qui explicite, dans un projet ou une thèse, la manière dont sont obtenues et traitées les données tout au long de leur cycle de vie, de la collecte à l'archivage. C'est un document formalisé, assez court. L'enjeu n'est pas de décrire toutes les étapes mais de montrer que les données sont gérées selon des « bonnes pratiques » (de collecte, organisation, stockage, description, documentation, etc. ), dans le respect d'un « cadre éthique et juridique », pour produire des données « Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables and Réutilisables » (Principes FAIR: Findable, Accessible, Interoperable and Reusable), selon le principe « aussi ouvert que possible aussi fermé que nécessaire ». Dans un projet, un seul PGD doit être rédigé pour donner une vue d'ensemble sur la gestion de toutes les données produites dans le projet. Le PGD doit donc résulter d'un travail collectif puisqu'il concerne tous les partenaires du projet qui collectent ou produisent des données. L'idéal est de nommer un responsable pour animer et coordonner la rédaction du PGD au sein du collectif.

Mode de collecte des données Une fois définis les objectifs et les modalités de notre expérimentation, nous avons fait précéder le choix définitif des tâches à administrer et, donc, le démarrage de notre intervention au sein des cours scolaires par un examen des informations obtenues, dans le but de planifier un travail limitant le plus possible la présence d"éventuels obstacles à l"élaboration/adoption de dispositifs didactiques, à leur exploitation et, par conséquent, favorisant l"obtention de résultats conformes aux attentes (Fisher 2004, cf. 2. 6. 1. ). Pour une réalisation potentiellement efficace de cette phase préliminaire (« pré-test »), il nous paraît important de souligner davantage que, parmi les apprenants de terminale ayant répondu à notre questionnaire, 44 sur 60 fréquentaient le lycée « F. Lussana » de Bergame (celui dans lequel nous avons mené notre travail de terrain). Ils ont passé leur examen de fin d"études du secondaire juste quelques mois avant le démarrage de notre expérimentation et ils étaient, souvent, élèves des mêmes professeures avec qui nous avons collaboré.

La taille de l'échantillon Alors là on s'attaque à un gros morceau de statistiques… Il est fondamental de bien choisir la taille de l'échantillon à utiliser, c'est la base de la « statistique inférentielle ». Le fait d'utiliser un échantillon vous permet de limiter l'étendu des mesures et ainsi économiser du temps et de l'argent, bien entendu cela implique d'accepter un degré d'incertitude. Afin de définir la taille de l'échantillon, il faut prendre certains facteurs en compte: type de données · L'objectif de ces mesures et ce que vous ferez des données confiance que vous pouvez déjà accorder à ces données et la marge d'erreur Voici quelques formules qui devraient vous aider à déterminer la taille de l'échantillon selon le type de données à mesurer. Link: · Données continues Dans l'exemple ci-dessous N est la taille de l'échantillon, S est l'écart type (issu de précédentes mesures) ∆ est la marge d'erreur. N = (1. 96S/ ∆)² 1. 96 est une constante représentant un intervalle de confiance de 95% Attention, cette approche n'est valable que si le résultat est supérieur à 30 Exemple: Un groupe LSS souhaite connaître le temps de traitement moyen d'une panne à une panne prés (la marge d'erreur).