Progettazione e analisi degli esperimenti - DOE

OTTBTA01

Docenti

Dott. Federico URBAN, Plus Srl

Descrizione introduttiva

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
  

Durante i corso verranno svolti delle attività didattiche per riprodurre situazioni reali di progettazione degli esperimenti.

Programma

Primo Giorno

09.00	Introduzione al corso. Introduzione e cenni storici.
10.00	Primo caso reale. Esercizio: pianificazione vincolata degli esperimenti partendo da dati storici.
10.45	Pausa caffè
11.00	Il processo di apprendimento attraverso esperimenti (feedback loop)
13.00	Pranzo
14.00	Perché DoE. Modellare un sistema attraverso la distinzione tra i fattori in gioco.
15.30	Pausa caffè
15:45	Confronto tra strategie di sperimentazione: best guess approach vs OFAT vs statistical DOE. Accenno al metodo Steepest Ascent.
16.45	Principi base del DoE: Randomization, Replication, Blocking, Confounding
17.15	Linee guida per la corretta pianificazione. Il chart di Ishigawa. Introduzione alla trattazione statistica del dato.
18.00	Conclusione prima parte

Secondo Giorno

09.00	Consolidamento nozioni statistiche. Teorema limite centrale. La distribuzione normale. Confronto tra due campioni.
10.00	Confronto tra k campioni. Il test di Student. l’ipotesi statistica.
10.45	Pausa caffè
11.00	Introduzione al metodo di Analisi della Varianza (ANOVA).
13.00	Pranzo
14.00	Strategia di pianificazione randomizzata e a blocchi (nel caso l’unità sperimentale non sia omogenea). Caso reale.
15.30	Pausa caffè
15:45	Il piano fattoriale.
16.45	Tecniche di riduzione e proiezione dei piani fattoriali. Metodi Plackett-Burman. La risoluzione e l’aliasing di un piano.
17.15	Il metodo di modellazione attraverso le superfici di risposta e la regressione lineare. Metodi Box-Behnken, CCD.
18.00	Conclusioni

Destinatari

Il corso è rivolto tecnici, ricercatori e dirigenti che si occupano di ricerca e sviluppo, di controllo della qualità, di ingegnerizzazione di prodotto, ai quali dovrebbe offrire un valido strumento di indagine, analisi e supporto alle decisioni. I prerequisiti sono nozioni di base di matematica e statistica.