Nei settori più competitivi, quali ma non solo l’automotive, sottoposti al modello di eccellenza WCM, traguardare punteggi elevati in Qualità richiede l’adozione diffusa del Design of Experiments. La finalità dell’approccio DOE (Design of Experiments) consiste essenzialmente nell’abbassare il tasso di difettosità di processi con un livello di qualità medio-alta, portandoli fino a parti per milione.

I partecipanti saranno in grado di:

• comprendere le logiche di introduzione del DOE nell’azienda e nel miglioramento dei processi
• identificare le logiche del modello e del metodo
• applicare il DOE nella progettazione delle sperimentazioni di diversa complessità (in funzione del numero di parametri da sperimentare)
• testare correttamente le tecniche di elaborazione e di integrazione dei dati
• applicare il DOE alla realtà di produzione (come migliorare le prestazioni dei processi esistenti)
• utilizzare il DOE nello sviluppo prodotto, ricerca e progettazione (come progettare prodotti di alta Qualità a costi e tempi ridotti)

Destinatari

Responsabili e addetti alla produzione, Responsabili e addetti di processo, Ruoli coinvolti nello sviluppo di prodotti, ricerca e progettazione, Responsabili qualità

Argomenti

Il ruolo del DOE in Qualità:

• Il ruolo dell’approccio DOE per il miglioramento di Qualità e Affidabilità
• Elementi distintivi rispetto ad altri approcci
• Quando utilizzare il DOE nei progetti impostati secondo le logiche WCM

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
• Metodo fattoriale frazionato
• Metodo delle superfici di risposta
• Gli schemi “MIXTURES”

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
• Le variabili DUMMY

Metodologia didattica

Esposizione e discussione degli argomenti; analisi di casi; role playing ed esercitazioni individuali o di gruppo; feedback per l’apprendimento continuo.