S8 – DOE - DESIGN OF EXPERIMENT
Corso
A Milano
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Descrizione
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Tipologia
Corso intensivo
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Livello
Livello avanzato
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Luogo
Milano
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Ore di lezione
16h
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Durata
2 Giorni
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Inizio
15/07/2024
L’80% dei costi totali di sviluppo di un prodotto/processo sono “impegnati” prima di aver fabbricato il primo pezzo “buono”. Funzioni maggiormente responsabili sono la Ricerca & Sviluppo, la Progettazione con i relativi test. Enti che traducono i requisiti prestazioni del Cliente in specifiche funzionali e di prodotto. È quindi importante “ottimizzare” al massimo questi step di sviluppo per ottenere le migliori performance, riducendo collaudi ed esperienze a un numero minimo, che consenta di fornire vera informazione agli specialisti. DOE è quindi la metodologia statistica più strutturata per garantire di raggiungere questi obiettivi. Il corso proposto, ricco di esempi applicativi e di interazioni docente-partecipante, consentirà di prendere confidenza con questo approccio “razionale” di sperimentazione e parameter setting, grazie all’uso di SW statistici professionali e MS Excel.
Informazioni importanti
Documenti
- S8 - DOE - DESIGN OF EXPERIMENT - 2024.pdf
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
APPRENDERETE A...
• Fornire ai partecipanti l’opportunità di poter confrontarsi su come progettare le prove, e combinazioni migliori per il settaggio di un processo, per gli elementi di una ricettazione, che rendono “ottimale” la prestazione “chiave”
• Minimizzare gli elementi di disturbo/sovra-specifiche
• Semplificare le prove inizialmente lunghe, molto costose, grazie a DOE possono essere rese più snelle, semplificate,
massimizzando il ritorno informativo
• Attraverso esempi e “case study” ogni partecipante potrà “praticare” il DOE nei suoi aspetti più caratteristici, chiarendone le potenzialità, i criteri di utilizzo e le possibili applicazioni nel proprio contesto di lavoro
• Progettisti di prodotto/processisti
• Ingegneri di processo/di manutenzione
• Responsabili del processo produttivo
• Responsabili Testing/Collaudo
• Quality Managers
Attestato di Partecipazione
Ci diversifichiamo dalla concorrenza per esperienza dei Docenti, praticità e applicabilità dei contenuti di ogni corso formativo.
Il Team VALEOin è costituito da professionisti, sia nella consulenza che nella formazione, con elevata seniority, con competenze specialistiche maturate sul campo e con comprovate capacità di gestione di progetti di miglioramento delle performance.
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Opinioni
Successi del Centro
Tutti i corsi devono essere aggiornati
La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7
Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi
9 anni del centro in Emagister.
Materie
- Statistica
- Ricerca e sviluppo
- Metodologia
- DOE
- Design to cost
- Metodologia delle scienze sociali
- Metodologia statistica
- Statistica inferenziale descrittiva
- Raccolta dati
- PROCESS CAPABILITY
Professori
LUCA DE BENEDETTI
Ingegnere
Ingegnere, consulente e docente Senior. Interviene su temi di sviluppo e riprogetto del prodotto e del suo processo produttivo. Del controllo statistico di qualità e della manutenzione evoluta degli impianti produttivi. Si occupa di tematiche avanzate di Ingegneria Industriale e di Manutenzione come Predictive Maintenance e TPM, focalizzando le squadre di lavoro con azioni di Team Building. Dal 2007 è professore a contratto della Facoltà di Design del Politecnico di Milano nel Master in Design per lo Sviluppo e l’Innovazione del Prodotto Industriale
Programma
L’80% dei costi totali di sviluppo di un prodotto/processo sono “impegnati” prima di aver fabbricato il primo pezzo “buono”. Funzioni maggiormente responsabili sono la Ricerca & Sviluppo, la Progettazione con i relativi test.Enti che traducono i requisiti prestazioni del Cliente in specifiche funzionali e di prodotto. È quindi importante “ottimizzare” al massimo questi step di sviluppo per ottenere le migliori performance, riducendo collaudi ed esperienze a un numero minimo, che consenta di fornire vera informazione agli specialisti. DOE è quindi la metodologia statistica più strutturata per garantire di raggiungere questi obiettivi. Il corso proposto, ricco di esempi applicativi e di interazioni docente-partecipante, consentirà di prendere confidenza con questo approccio“razionale” di sperimentazione e parameter setting, grazie all’uso di SW statistici professionali e MS Excel.
A CHI È RIVOLTO
- Progettisti di prodotto/processisti
- Ingegneri di processo/di manutenzione
- Responsabili del processo produttivo
- Responsabili Testing/Collaudo
- Quality Managers
APPRENDERETE A...
- Fornire ai partecipanti l’opportunità di poter confrontarsi su come progettare le prove, e combinazioni migliori per il settaggio di un processo, per gli elementi di una ricettazione, che rendono “ottimale” la prestazione “chiave”
- Minimizzare gli elementi di disturbo/sovra-specifiche
- Semplificare le prove inizialmente lunghe, molto costose, grazie a DOE possono essere rese più snelle, semplificate, massimizzando il ritorno informativo
- Attraverso esempi e “case study” ogni partecipante potrà “praticare” il DOE nei suoi aspetti più caratteristici, chiarendone le potenzialità, i criteri di utilizzo e le possibili applicazioni nel proprio contesto di lavoro
ESERCITAZIONI, PROGETTI E CASE STUDIES
- Procedendo da iniziale richiamo di Statistica Descrittiva e Inferenziale, cui seguiranno i principali Piani Multifattoriali e le relative tecniche di ricerca della “economia” sperimentale limitando il numero di prove, ogni partecipante realizzerà per ognuno di questi passi più analisi dei dati con de-briefing metodologico da parte del relatore
I PLUS:
Il corso prevede un uso esteso e interattivo di simulazioni statistiche su “casi aziendali” dove DOE ha dato notevoli vantaggi. Ciò sarà svolto direttamente dai partecipanti elaborando dati forniti dal relatore e con supporto software di Minitab™ o equivalenti
PREZZO:
Quota Singola 985€ – Quota Multipla 885€, Valori compresivi di materiale didattico, attestato, coffee break e colazione di lavoro
DATE:
19-20 Febbraio 2024
15-16 Luglio 2024
PROGRAMMA
1. RICHIAMI DI STATISTICA
Pensare in modo statistico in Azienda
- Definire il problema e l’area di indagine
- Modello “black-box”: risposta, fattori di input edisturbo (Causa-Effetto)
- Tipi di dati/tipi di raccolte dati (dati discreti vs. datimisurabili)
- Tecniche e procedura di raccolta dati
- Le distribuzioni di frequenza (dati discreti vs. datimisurabili)
- Indicatori di “centralità”: media, mediana e moda
- Indicatori di “dispersione”: range, sigma e coeff. divariazione
- La “fotografia” di un fenomeno “discreto”: diagrammidi frequenza (Pareto,…)
- Concetto di variabile casuale
- Distribuzioni “notevoli”, utili alla stima e lororiconoscimento in una data realtà operativa: NormalProbability Plot, Log Normal, Weibull
- La “fotografia” di un fenomeno “misurabile”: Istogramma/Box-Whiskers Plot
- Prestazione attese da un processo (standards) vs.prestazioni fornite
- Concetto di capability Cp,Cpk,Cpm, ...)
- Concetto di stabilità di un processo “a target” (Cartedi andamento, …)
- Concetto di ‘”ipotesi statistica” - ciclo PDCA & DMAICper risolvere un problema
- Errori statistici di I° e II° tipo
- Uno schema di sintesi delle possibili situazioni in cuici si può trovare
- Comparazione “parametrica”: ANOVA e il “modello”della media per un processo
- Concetto di correlazione/coefficiente di correlazione(Scatterplot)
- Correlazione semplice e multipla
- Concetto di regressione e differenza con la correlazione
- Modelli di analisi di regressione (lineare, polinomiale)(Scatterplot)
2. SPERIMENTARE PER MEGLIO CONOSCERE EPOTER SCEGLIERE
Gli obiettivi della “sperimentazione”
- Definizione di “sistema” e caratteristiche funzionali
- Fattori di controllo e di disturbo
- Introduzione ai modelli fattoriali e regressivi
- Stima degli effetti/Non linearità della risposta
- Randomizzazione, replicazione, blocking dei fattori
3. METODI PER ANALIZZARE I RISULTATISPERIMENTALI
Modelli “fattoriali”
- Analisi delle medie (ANOVA) con un fattoresperimentale
- Errori del 1° e del 2° tipo – Potenza del test
- Il concetto di interazione tra fattori
- Il Diagramma di Hasse per stimare i gdl delle diversecomponenti della media
- ANOVA multifattoriale. Quando ricorrere al blocking
- Casi sperimentali “a effetti fissati” e “a effetti casuali”
- Check delle ipotesi di Fisher: analisi dei residui (grafici e non)
- Assenza di “memoria” del sistema, assenza di “outliers”
- Regressione lineare semplice
- Stima dei parametri del modello
- Controlli di ipotesi sulla significatività del modello
- Regressione lineare multipla
- Check delle ipotesi di Fisher: Analisi dei residui (graficie non)
- Assenza di “memoria” del sistema, assenza di “outliers”
4. PROGETTARE LE PROVE IN MODO OTTIMALE
- Piani di prove per modelli fattoriali completi/ridotti(PFC/PFR)
- Numero minimo di prove/Confounding e Aliasing
- Ottimizzazione con stima della risposta sul PFC
- Esperimenti di screening fra molti fattori (Plackett-Burman)
- Piani ruotabili (FCCCD, Box-Behnken)
- Piani ortogonali (Taguchi)
Ulteriori informazioni
PREZZO: Quota Singola 985€ – Quota Multipla 885€, Valori compresivi di materiale didattico, attestato, coffee break e colazione di lavoro
I PLUS: Il corso prevede un uso esteso e interattivo di simulazioni statistiche su “casi aziendali” dove DOE ha dato notevoli vantaggi. Ciò sarà svolto direttamente dai partecipanti elaborando dati forniti dal relatore e con supporto software di Minitab™ o equivalenti
Modalità di erogazione: Presenziale e Virtual Classroom tramite piattaforma ZOOM
Hai bisogno di un coach per la formazione?
Ti aiuterà a confrontare vari corsi e trovare l'offerta formativa più conveniente.
S8 – DOE - DESIGN OF EXPERIMENT