19 giugno 2023 – 31 agosto 2023
Il reparto Qualità di una fabbrica rileva difetti sulla qualità della lavorazione di una superficie di metallo.
Insieme all’ufficio R&D viene organizzata un’ indagine per verificare quali siano i fattori più importanti ed i settaggi ottimali dei parametri di lavorazione
L’ufficio gestione ordini vuole comprendere come migliorare le consegne studiando il comportamento di 3 fattori: Available to Promise computer Algorithm, Sales pull-ins, International deliveries pulled early for shipment
Una software house ha commissionato l’assemblaggio di un prodotto a 4 differenti vendors. Il responsabile degli acquisti vuole verificare quale dei fornitori sia il migliore.
Un produttore di bevande vuole lanciare un nuovo prodotto cercando la massima soddisfazione dei propri clienti. Qual è la ricetta migliore che soddisfa il gusto dei potenziali clienti?
Quali sono i parametri di processo più influenti sulla qualità del prodotto finito? Quali componenti influenzano di più l’affidabilità del prodotto? Quali sono le condizioni di processi 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.
La potenza dell’approccio DOE (Design of Experiments) è data dal fatto che le sue tecniche, consentono di abbassare drasticamente il tasso di difettosità di processi che partono già da un livello di qualità medio-alta, portandoli fino a parti per milione.
La giornata è organizzata con un helicopter game per introdurre i partecipanti al metodo DOE, attraverso una simulazione con un esperimento reale.
Il programma prevede una breve introduzione metodologica al DOE-Design of Experiments e una gara tra partecipanti per l’individuazione dei fattori rilevanti e l’ottimizzazione dei parametri di volo di un elicottero.
A chi é rivolto:
A Manager e Professional che applicano all’interno della propria azienda il modello del World Class manufacturing; Responsabili e Tecnici dei settori Ricerca e Sviluppo, Progettazione, Qualità e Produzione. Non sono richieste conoscenze di statistica avanzata.