QUALITY ENGINEERING
Anno accademico 2021/2022 - 2° annoCrediti: 9
SSD: ING-IND/16 - TECNOLOGIE E SISTEMI DI LAVORAZIONE
Organizzazione didattica: 225 ore d'impegno totale, 138 di studio individuale, 42 di lezione frontale, 45 di esercitazione
Semestre: 2°
Obiettivi formativi
Alla fine del corso gli studenti devono essere in grado di:
- conoscere i più importanti concetti e definizioni associate alla qualità di un prodotto;
- far parte di un team impegnato nell'assicurazione della qualità secondo gli standard ISO 9000;
- implementare un progetto di miglioramento Six Sigma ed utilizzare la procedura DMAIC;
- effettuare delle analisi dati strutturate per identificare problemi associati alla qualità in processi manifatturieri e servizi;
- implementare gli strumenti dello monitoraggio statistico di processo;
- realizzare una valutazione di capacità dei sistemi di misura e dei processi;
- avere competenze di base nell'utilizzo del software Minitab®
Modalità di svolgimento dell'insegnamento
L'apprendimento dei contenuti viene conseguito mediante lezioni teoriche e pratiche. Le lezioni pratiche sono programmate una volta a settimana e prevedono la risoluzione di problemi numerici e di casi studio reali.
Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.
Prerequisiti richiesti
Propedeuticità: Programmazione e Controllo della Produzione
Frequenza lezioni
La frequenza delle lezioni è obbligatoria, secondo quanto previsto dal Regolamento Didattico del Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale, Art. 3, comma 1.
http://www.dicar.unict.it/sites/default/files/documenti_sito/LM%2031_Ingegneria%20gestionale_20_21.pdf
Contenuti del corso
Il corso introduce i principi della gestione e dell'ingegneria della qualità implementati nel settore dell'industria e dei servizi al fine di mantenere i Sistemi di Gestione della Qualità. Vengono inoltre descritti i principali strumenti statistici per il monitoraggio e l'analisi dei dati e per realizzare il miglioramento continuo.
Durante il corso viene presentato il software Minitab® per l'implementazione delle tecniche statistiche del controllo di qualità.
Testi di riferimento
1. D.C. Montgomery, “Statistical Quality Control”, 6th edn or successive, Wiley.
2. C. Cochran, “ISO 9001: 2015 in plain English”, 2015, Paton Professional, ISBN: 978-1-932828-72-6. A recent guide to the implementation of the new ISO 9000: 2015.
3. K. Magnusson, D. Kroslid, B. Bergman, 2003, “Six Sigma: The Pragmatic Approach, Studentilitteratur, Sweden, ISBN: 9-789-144-028033. A professional text presenting the Six Sigma approach.
4. Q. Brook, “Lean Six Sigma & Minitab”, 4th edn., 2014, OPEX Resources Ltd, ISBN-13: 978-0954681388. A very good text for professional use of Minitab in a lean Six Sigma context.
Programmazione del corso
| Argomenti | Riferimenti testi | |
|---|---|---|
| 1 | 1. QUALITY IMPROVEMENT IN MODERN BUSINESS ENVIRONMENT. The Meaning of Quality and its Dimensions. Quality Improvement (QI). Quality Engineering Terminology: Quality Characteristics (CTQs). A Brief History of Quality Control and Improvement (QCI). Statistical Methods for QCI. Management Aspects of Quality Improvement: Quality Planning, Quality Assurance, Quality Control and Improvement. PDCA cycle. The Link between Quality and Productivity, Supply Chain Quality Management, Quality Costs. | Text 1: Ch.1, Section 1.1 to 1.4, 1.4.1 (p.21)-1.4.2, 1.4.3, 1.4.4. |
| 2 | 2. QUALITY MANAGEMENT STANDARDS AND METHODS. ISO 9000 quality standards. ISO 9000 and 9001-2015, Fund. Concepts, Structure, Context of the Organiz., Quality policy and objectives, Risk-based thinking. Docum. Information. Nonconform. and defect. products. Certific. and Accredit. Audits. The 6 Sigma Philosophy and Roles1, The DMAIC Process Steps. DFSS, Lean principles and 6 Sigma. Case Studies. Reference files: 1Ch01_SupplMaterial.pdf, QM_Strategies_ISO9000_1920.pdf, ISO_9001_2015_Description.pdf. | Text 2(ISO 9001): Ch.1, Ch.2, Ch.4 (p.53-61), Ch.9 (only reading) Text 1(Six Sigma): Ch. 1, 1.4.1 p.28-to end Ch. 2 Text 3(Six Sigma): Ch.8 and Ch.9 (only read.) |
| 3 | 3. STATISTICAL MODELS FOR QCI. Describing variation and data: Histogram, Box Plot and Dot Plot. Discrete distributions: Hypergeometric, Binomial, Poisson Distributions. Continuous distributions: Normal, Lognormal, Exponential Distributions. Probability Plots. The Anderson Darling test. The Normal Approximation to the Binomial. Reference files: Ch03_SupplMaterial.pdf. Suggested exercises: 3.1-3.26, 3.29-3.50. | Text 1, Ch. 1, Text 3, Ch. 8 |
| 4 | 4.1. STATISTICAL INFERENCE IN QCI. Statistics and Sampling Distributions. Sampling from a Normal, Binomial and Poisson Distribution. Point Estimation of Process Parameters. Statistical Inference for a Single Sample. Inference on the Mean of a Normal Distribution, (z-test and t-test), Confid. Intervals. The p-value approach. Infer. on the Variance of a Norm. Distrib., (chi^2-test). Infer. on a Population Proportion and Confidence Interval. The OC curve for the z-test: Choice of the Sample size. | Text 1: Ch.4, Sections 4.1 to 4.5 |
| 5 | 4.2. STATISTICAL INFERENCE IN QCI. Statistical Infer. for Two Samples. Inference for a Difference in Means, (z-test and t-test), Confidence Intervals. Inference on the Variances of a Normal Distribution, (F-test), Confidence Interval. Comparing two populations. Inference on k>=2 Population Proportions. Infer. on More Than Two Pop.: ANOVA and multiple comparison tests. Reference files: Ch04_SupplMaterial.pdf. Suggested exercises: 4.1-4.21, 4.29, 4.31, 4.33-4.35, 4.37-4.40, 4.43-4.51 | Text 1: Ch.4, Sections 4.1 to 4.5 |
| 6 | 5. HOW STATISTICAL PROCESS CONTROL WORKS. Chance and Assign. Causes. Stat. Basis of the Control Chart. The Run Length of a control chart. Choice of Control Limits. Sample Size and Sampling Frequency. Rational Subgroups. Analysis of Patterns. Adding Sensitizing Rules to Control Charts. Phase I and II Implementation of Control Charts. The Rest of Magnificent Seven: Pareto Chart, Cause and Effect Diagram. Applications of SPC (reading). Reference files: Ch05_SupplMaterial.pdf. Suggested exercises: 5.1-5.33. | Text 1, Ch. 5 |
| 7 | 6.1. VARIABLES CONTROL CHARTS. Introduction. Control Charts for Xbar and R. The op. characteristic curve. Computation of the performance for the Xbar control chart. Control Charts for Xbar and S: Construction and Operation of and Charts; the Xbar and R Control Charts with Variable Sample Size. The s^2 control chart. The Shewhart Control Chart for Individual Measurements. Reference files: Ch06_SupplMaterial.pdf. Suggested exercises: 6.1-6.10,6.15-6.61. | Text 1: Ch.6, Sections 6.1 to 6.3.2, 6.4 (to p.262) |
| 8 | 6.2. ATTRIBUTES CONTROL CHARTS. Shewhart Control Charts for Attributes. Control Charts for Fraction Nonconforming (p Charts). Selection of the sample size for a p control chart. Control Charts for number of nonconforming (np Charts). Computation of type II error probability for the p and np charts. Control Charts for Nonconformities (only c Charts). Procedures with variable sample size. Reference files: Ch07_SupplMaterial.pdf. Suggested exercises: 7.1-7.31,7.36 | Text 1, Ch. 7, Ch.7, Sections 7.1, 7.2, 7.3.1 (to p.314) |
| 9 | 7.1. CAPABILITY ANALYSIS OF PROCESSES. Introduction. Process Capability Ratios: Cp, Cpk, Cpm. Process Capability Analysis with Control Charts. Confidence intervals (only Cp) and tests on process capability ratios. Short term and long term variability. Reference files: Ch08_SupplMaterial.pdf, CapabilityAnalysisWithMINITAB.pdf, Suggested exercises: 8.1-8.16. | Text 1: Ch.8, Sections 8.1, 8.3 to 8.3.5. |
| 10 | 7.2. CAPABILITY ANALYSIS OF MEASUREMENT SYSTEMS. Introduction. Process Capability Ratios: Cp, Cpk, Cpm. Process Capability Analysis with Control Charts. Confidence intervals (only Cp) and tests on process capability ratios. Short term and long term variability. Measurement system analysis: reference value and resolution; location variation: bias, linearity, stability, testing for location variation. | Text 1: Ch.8, Sections 8.4, 8.6, 8.7.1. Text 4: p.56-69, p.77-92. |
| 11 | 7.3. CAPABILITY ANALYSIS OF MEASUREMENT SYSTEMS. testing for width variation, Gauge R&R study: Xbar and R method with Excel. Part variation, Total variation, Number of distinct categories. Gauge R&R Analysis with Minitab. Measurement error models | Class Material |
Verifica dell'apprendimento
Modalità di verifica dell'apprendimento
Il superamento dell'esame è subordinato allo svolgimento di una prova scritta con esito positivo in cui sono proposti esercizi pratici e domande aperte su argomenti teorici.
La verifica dell'apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.
Esempi di domande e/o esercizi frequenti
Esempi di domande d'esame e testi di prove degli anni precedenti sono forniti nell'area Studium del corso.