Introduzione

  • Il ruolo dell’approccio DOE per il miglioramento di Qualità e Affidabilità
  • Elementi distintivi rispetto ad altri approcci
  • L’approccio scientifico
  • Progrettare la Qualità
  • Definire e modellare  il comportamento del prodotto:  Knowledge Space e Design Space

 

Principi di fondo della variabilità

 

Il metodo sperimentale

  • DOE vs. metodo empirico (One factor At time)
  • Il modello di riferimento (risposta, parametri di controllo, noise, segnale)

                                         

La progettazione degli esperimenti – concetti e logiche applicative

  • Macro Sequenza di applicazione: screening, caratterizzazione, ottimizzazione
  • Interazione tra fattori
  • Valutazione dell’effetto delle componenti con l’Analisi della varianza (ANOVA)
  • Gestione del noise: randomizzazione e blocking
  • Dimensionamenti campionario
  • Le attività sperimentali di ogni fase: roadmap
  • Schemi di sperimentazione

 

 

Metodo Fattoriale Completo (Caratterizzazione)

  • Scelta dei fattori e dei livelli di sperimentazione
  • Piani 2K
  • Analisi e Riduzione del modello

 

Metodo Fattoriale Frazionato (Screening) – cenni

  • Derivazione dei piani frazionati
  • Risoluzione dei piani frazionati
  • Ortogonal Array a 16 prove

 

Metodo delle superfici di risposta (Ottimizzazione)

  • I piani di affinamento
  • Confronto tra piani di affinamento (fattoriale e tre livelli, Center Composite Design, Box Behnken)
  • La superficie di risposta
  • Ottimizzazione e Soluzione Robusta

 

 

Caso: “La messa a punto di una nuova linea produttiva in tempi ridotti”

 

Doe della catapulta: Statapult game

 

La regressione

  • L’analisi di regressione
  • Formulazione del modello: tipo e ordine del modello
  • Stima del modello: Il metodo dei minimi quadrati
  • Valutazione del modello: significatività, accuratezza, adeguatezza
  • L’applicazione della multiregressione. Metodo stepwise

 

Caso: Costruzione di un modello di controllo predittivo: caso Polyfreddo

 

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