Pratica di Design Of Experiment (Doe)

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Corso

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Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Luogo

    Milano

  • Ore di lezione

    24h

Simulare come poter procedere a progettare certe combinazioni di prove da svolgere (su di un prodotto o su di un processo) per massimizzare il ritorno di informazioniRazionalizzare l’approccio per decidere come cambiare le prestazioni di un prodotto / processo in ottica “Six Sigma”Saper usare le tecniche statistiche più sofisticate per progettare in modo robusto un prodotto-servizio

Sedi e date

Luogo

Inizio del corso

Milano
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Via Zanella, 55, 20133

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Profilo del corso

Il corso si rivolge a professional e personale aziendale.

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Opinioni

Programma

Gli obiettivi della sperimentazione progettata staisticamente

  • Fattori di controllo e di disturbo
  • Definizione di "sistema"
  • Fattori di controllo e di rumore

    Principi di modellazione

  • • principi sperimentali di Fisher e la modellazione fattoriale e regressiva
  • Stima degli effetti. Non linearità
  • Introduzione ai modelli fattoriali e regressivi
  • II concetto di replicazione

    Richiami di statistica descrittiva e parametrica.

  • Indici (media, dispersione).
  • Distribuzioni teoriche notevoli

    Modelli fattoriali

  • ANOVA ad uno e più fattori di prova.
  • Randomizzazione e replica delle prove sui processi di fabbricazione
  • Errori del 1° e del 2° tipo. Potenza del test
  • Analisi delle medie (ANOM)
  • Interazione tra fattori
  • Analisi della varianza multifattoriale. Esempi
  • Analisi delle medie
  • Analisi dei residui (metodi grafici): definizione di residuo, controlli sull'adeguatezza del modello
  • “Memoria” del sistema, piani sperimentali con i blocchi

    Modelli regressivi

  • Regressione lineare semplice
  • Stima dei parametri del modello
  • Controlli di ipotesi sulla significatività del modello
  • Regressione lineare multipla
  • Analisi dei residui: definizione di residuo e controllo sulla linearità della relazione tra fattore e risposta
  • Controllo sulla normalità dell’errore, controlli sulla presenza di “outlier”
  • Errori e rischi dall'uso dei dati non progettati

    Sperimentazione con piani fattoriali

  • Piani fattoriali completi - PFC - e ridotti - PFR
  • Numero minimo di prove
  • Confounding
  • Ottimizzazione tramite stima della risposta sul PfC

    Sperimentazione con piani per modelli regressivi

  • Piani per esperimenti di screening
  • Central Design e Central Composite Design
  • Face Centered Central Composite Design
  • Box-Behnken Design

    • Categorie correlate

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