Progettazione e Analisi degli Esperimenti – DOE (Corso a Distanza)

OBIETTIVI

La sperimentazione svolta in maniera metodica attraverso tecniche statistiche è il principale metodo scientifico che può essere impiegato nell’industria per migliorare i prodotti e i processi. La corretta pianificazione degli esperimenti consente di raggiungere in maniera efficiente ed efficace un livello di conoscenza affidabile del prodotto o processo che si vuole migliorare. Le ricadute di una corretta applicazione del metodo DoE (Design of Experiments) sono molteplici:

• ottimizzare le performance di un prodotto
• sviluppare un prodotto che è meno sensibile alle variabilità ambientali o operative
• riduzione degli scarti
• indagare in maniera efficiente diverse scelte progettuali
• ridurre i tempi di sviluppo del prodotto
• incrementare e consolidare il livello di conoscenza del prodotto/processo
• aumentare l’affidabilità del prodotto

DESTINATARI

Il corso è rivolto ai responsabili di gruppi di progettazione, ai progettisti che intendono comprendere e valutare le possibilità di utilizzare strumenti di progettazione avanzati, ai professionisti nelle aree ricerca, sviluppo e innovazione.

MATERIALE DIDATTICO

Ad ogni partecipante al corso verranno fornite delle dispense/note relative agli argomenti trattati, assieme a copie delle presentazioni in Powerpoint utilizzate durante le lezioni. Durante il corso verranno svolte delle attività didattiche per riprodurre situazioni reali di progettazione degli esperimenti.

PROGRAMMA

1a Lezione 

• Introduzione e cenni storici.
• Introduzione al DOE: obiettivo, terminologia, linee guida.
• Problem solving (chart di Ishikawa), PDCA, FMEA.
• DOE, linguaggio e concetti:
  o modalità di scelta e di esecuzione dell’attività sperimentale
• o rassegna diverse strategie di sperimentazione: best guess approach, trial & errro, OFAT, metodo Steepest Ascent, progettazione fattoriale
• o i pro ed i contro delle diverse strategie sperimentali
• o cos’è un esperimento fattoriale e quali sono le informazioni che fornisce

2a Lezione

• Fondamenti di statistica.
• La distribuzione normale, teorema limite centrale, confronto tra due campioni.
• Confronto tra k campioni, il test di Student, l’ipotesi statistica.
• Introduzione al metodo di Analisi della Varianza (ANOVA).
• Principi base del DoE: controllo, randomizzazione, Replicazione, ortogonalità e bilanciamento.
• Introduzione al robust design
• Blocking, confounding, (esempio 1: blocks).
• Ancova (esempio 2: ancova)
• Altri esempi (mont271, adesione, roughness).
• Glossario

3a Lezione

• Introduzione agli esperimenti fattoriali frazionati.
• Tecniche di riduzione e proiezione dei piani fattoriali. La risoluzione e l’aliasing di un piano.
• Il metodo “split-plot”.
• Il metodo delle superfici di risposta: metodi Box-Behnken, CCD.
• DOE + Ottimizzazione.
• Test di verifica apprendimento.
• Alcuni software per analisi statistica e ottimizzazione.