il corso può essere suddiviso in 3 parti: 1-fondamenti del disegno sperimentale (1 CFU); 2- disegno sperimentale per la qualità (4 CFU); 3- laboratorio: esercitazioni svolte dallo studente (1CFU)
Dispense del docente disponibili sul proprio sito-web: http://www.ds.unifi.it/berni/
Cornell J.A, 1993, Come applicare la metodologia delle superfici di risposta, Vol.8, Editoriale Itaca per ASQC.
Levi R., Lombardo A., Vicario G., 2006, progettazione e analisi degli esperimenti, McGraw-Hill libri capp.: 4-6-7-8.
Obiettivi Formativi
Sapere fare qualità in azienda (pubblica o privata) considerando l’aspetto strettamente tecnologico-produttivo o l’aspetto di valutazione (feedback) da parte del cliente /utente.
Prerequisiti
INSEGNAMENTO PROPEDEUTICO: STATISTICA I
Metodi Didattici
1-lezione teorica; 2-lezione applicata tramite la quale la teoria precedentemente illustrata viene estesa con esempi reali; 3- esercitazioni effettuate dallo studente con l’ausilio del docente
Altre Informazioni
il corso si effettuerà a Firenze, Viale Morgagni
Modalità di verifica apprendimento
esame orale.
Programma del corso
1-Breve introduzione al disegno sperimentale: combinazione sperimentale, replicazione, randomizzazione, fonte di variabilità, ruolo del fattore (fattore sperimentale e fattore blocco); fattore a livelli fissi e fattore a livelli casuali; concetti fondamentali della pianificazione.
2- Disegno fattoriale completo, concetto di interazione e significato dell’interazione del I ordine in ambito tecnologico.
Disegno fattoriale frazionale 2k-p: criterio di Risoluzione, counfounding effect, alias pattern; costruzione del fattoriale frazionale. Pianificazione del disegno fattoriale frazionale considerando le problematiche inerenti la progettazione robusta. Il disegno sperimentale proposto da Taguchi e il concetto di fattore noise controllabile e misurabile: la replicazione secondo un fattore ad effetti fissi.
Metodologia delle superfici di risposta del I e del II ordine: proprietà del disegno sperimentale, principali disegni, corrispondenti modelli polinomiali,metodi di ottimizzazione ( per il I e II ordine).