📂 Chargement des données filtrées

df <- read_excel("Delta_ES_par_fabrication_filtré.xlsx")
df$Fabrication_ID <- paste(df$Date, df$Tank, sep = " | ")

📈 Graphique Delta ES avec écart-type par Recette

recettes <- unique(df$Recette)

for (recette in recettes) {
  df_recette <- df %>% filter(Recette == recette)

  p <- ggplot(df_recette, aes(x = `Arret apres`, y = Delta_ES, color = Fabrication_ID)) +
    geom_line() +
    geom_point() +
    geom_errorbar(aes(ymin = Delta_ES - ES_sd, ymax = Delta_ES + ES_sd), width = 0.3) +
    labs(
      title = paste("Recette :", recette),
      x = "Temps d'arrêt après",
      y = "Delta ES (± écart-type)",
      color = "Fabrication"
    ) +
    theme_minimal()

  print(p)
}

📝 Conclusion

Ce rapport est basé sur les données déjà filtrées pour ne garder que les points logiques :
l’extrait sec augmente avec le temps d’arrêt après.

Les courbes montrent les variations de Delta ES (par rapport à la référence minimale) avec des barres d’erreur pour représenter la variabilité des mesures.