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Seminario per La Progettazione degli Esperimenti (DOE) per l’Ottimizzazione dei Sistemi Complessi

Master e Corsi di Gruppo Galgano

Seminario per La Progettazione degli Esperimenti (DOE) per l’Ottimizzazione dei Sistemi Complessi

Gruppo Galgano
  • In aula

Prezzo: Consultare

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A proposito di formazione

Indirizzato a

Responsabili e Tecnici dei settori Ricerca e Sviluppo, Progettazione, Qualità e Produzione.

Presentazione

Quali sono i parametri di processo più influenti sul risultato? Quali componenti influenzano di più l'affidabilità del prodotto? Quali sono le condizioni di processo più stabili, in grado di garantire la massima Qualità e produttività? Le metodologie statistiche avanzate, in particolare la progettazione degli esperimenti, forniscono risposte scientifiche a queste domande, consentendo così di prendere decisioni corrette.

Nel corso del seminario vengono presentati i metodi di sperimentazione di diversa complessità (in funzione del numero di parametri da sperimentare) e i criteri operativi per testare correttamente le tecniche di elaborazione e di integrazione dei dati.

La presentazione delle tecniche prevede la trattazione di numerosi casi reali e lo svolgimento di esercitazioni pratiche relative sia alla realtà di produzione (come migliorare le prestazioni dei processi esistenti), sia alla realtà dello sviluppo prodotto, della ricerca e della progettazione (come progettare prodotti di alta Qualità a costi e tempi ridotti).

Durata: 3 giorni

Programma

Principi di fondo della variabilità
Il metodo sperimentale
La progettazione degli esperimenti
Analisi della varianza
Analisi della varianza a due fattori senza e con replicazione
Metodo fattoriale completo

Metodo fattoriale frazionato
- La progettazione fattoriale frazionata secondo le matrici di Fisher
- Utilizzo delle matrici di Fisher
- Progettazione frazionata secondo il metodo Taguchi
- I modelli “MIXTURES”

Metodo delle superfici di risposta
- I piani di affinamento

Caso: “La messa a punto di una nuova linea produttiva in tempi ridotti”

La regressione
- L’analisi di regressione
- L’applicazione della multiregressione
- Le variabili DUMMY

Il caso Polyfreddo

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