QUALITY ENGINEERING
Anno accademico 2026/2027 - Docente: GIOVANNI CELANORisultati di apprendimento attesi
Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di:
Conoscenza e comprensione:
- Gestire il toolbox di strumenti statistici della filosofia Six Sigma;
- Selezionare le tecniche di campionamento di accettazione per attributi;
- Valutare le performance di un sistema di misurazione di parametri di qualità;
- Saper impostare una procedura di analisi quantitativa per prendere decisioni basate sulle evidenze dei dati nell'ambito del controllo qualità;
- Comprendere le logiche alla base dell'implementazione di strumenti per il monitoraggio continuo dei processi al fine di ridurre gli sprechi.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
- Implementare metodi quantitativi per il controllo e il miglioramento della qualità e valutare la relativa riduzione degli sprechi;
- Utilizzare e interpretare gli strumenti statistici disponibili nei software Microsoft Excel® e Minitab® per realizzare il miglioramento della qualità.
Autonomia di giudizio:
- Partecipare attivamente a un team impegnato in progetti di miglioramento continuo dei processi;
- Prendere decisioni basate sulle evidenze dei dati nell'ambito del controllo qualità.
Abilità comunicative:
- Comunicare i risultati delle analisi quantitative svolte attraverso presentazioni strutturate rivolte a un uditorio sia tecnico che non tecnico.
Le competenze acquisite possono essere applicate alla gestione della qualità all'interno di organizzazioni dei settori industriale e dei servizi, in linea con gli Obiettivi 9, 11 e 12 dell'Agenda 2030 delle Nazioni Unite per lo Sviluppo Sostenibile.
Modalità di svolgimento dell'insegnamento
Didattica Erogativa:
Le attività prevedono la trasmissione delle competenze teoriche relative alle metodologie quantitative dell'ingegneria per la qualità attraverso:
- Presentazione, analisi e discussione dei metodi, con particolare riferimento alle basi teoriche statistiche.
- Valutazione critica per la scelta del corretto metodo quantitativo, tenendo conto anche degli aspetti economici.
- Esercitazioni guidate con cadenza settimanale dedicate alla risoluzione di casi reali e simulati con applicazione di formule e modelli statistici.
Didattica Interattiva:
Le attività sono progettate per stimolare l'apprendimento attivo, la capacità di analisi e il lavoro di squadra attraverso:
- Risoluzione e discussione di casi studio applicati, avvalendosi del software Minitab®.
- Attività di gaming di gruppo, (con team in competizione composti 2-3 studenti), finalizzate alla risoluzione di casi pratici in aula. Questa modalità è strutturata per potenziare le capacità di problem solving, anche in problemi complessi, e per sviluppare le competenze trasversali di teamworking.
- Momenti dedicati alla presentazione e comunicazione dei risultati ottenuti da parte dei teams vincitori durante il gaming di gruppo per simulare sessioni di brainstorming in contesti aziendali.
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
E' utile conoscere le distribuzioni statistiche normale, binomiale e ipergeometrica.
Frequenza lezioni
La frequenza delle lezioni è obbligatoria. Viene chiamato l’appello all’inizio di ogni lezione.
Gli studenti devono frequentare almeno il 70% delle lezioni, punto 3.1, Regolamento Didattico CLM Ingegneria Gestionale. La riduzione delle ore di frequenza obbligatoria del corso è determinata per alcune categorie di studenti all’Art.30 del “Regolamento Didattico di Ateneo”
Contenuti del corso
- STATISTICAL MODELS FOR QC. ACCEPTANCE SAMPLING FOR ATTRIBUTES
- STATISTICAL INFERENCE IN QUALITY CONTROL AND IMPROVEMENT
- HOW STATISTICAL PROCESS CONTROL WORKS
- VARIABLES AND ATTRIBUTES CONTROL CHARTS
- CAPABILITY ANALYSIS - MEASUREMENT SYSTEM ASSESSMENT
Testi di riferimento
1. D.C. Montgomery, “Statistical Quality Control”, 6th edn or successive, Wiley. MAIN TEXT. The most widely used textbook about SQC in Universities teaching courses on Quality Engineering and in Companies implementing SQC tools.
2. AIAG Measurement System Assessment - Reference Manual 4th Edition
Programmazione del corso
| Argomenti | Riferimenti testi | |
|---|---|---|
| 1 | QE1. STATISTICAL MODELS FOR QC. ACCEPTANCE SAMPLING FOR ATTRIBUTES. Il concetto di qualità*. La gestione della qualità e le sue dimensioni*. Il ruolo dell'Ingegneria della Qualità. Caratteristiche della qualità, Indicatori Chiave di Prestazione (KPI) e specifiche*. La struttura dello standard ISO 9001 e il ciclo PDCA*. La filosofia Sei Sigma*. I ruoli e la gerarchia del Sei Sigma, il significato di Sei Sigma*. Strumenti statistici per il controllo della qualità: Campionamento da una popolazione, Analisi esplorativa dei dati (EDA), Sintesi dei dati, Statistiche descrittive*: media, deviazione standard campionaria, quantili. Descrizione della variabilità tramite istogrammi*, box-plot (diagrammi a scatola e baffi)* e grafici per valori individuali*. Visualizzazione dei dati con Excel e Minitab. Relazioni tra variabili e correlazione*. La distribuzione normale*. Grafici di probabilità (Probability Plot)*. Il test di Anderson-Darling*. Calcolo della frazione di non conformi*. Controllo della qualità e monitoraggio dei processi*. Variabilità a breve e a lungo termine*. I passaggi del processo DMAIC per i progetti di miglioramento*. Distribuzioni discrete: distribuzioni Ipergeometrica, Binomiale*, di Poisson. Campionamento per accettazione: Progettazione di un piano di campionamento singolo per attributi. Livello di Qualità Accettabile (AQL) e Livello di Qualità Rifiutabile (RQL). Ispezione di rettifica. Qualità Media in Uscita (AOQ) e Limite della Qualità Media in Uscita (AOQL). Ispezione Totale Media (ATI). Standard MIL-STD-105E e serie di norme ISO 2859**. Piani di campionamento Dodge-Romig**.*I temi con un asterisco sono considerati prerequisiti/conoscenze di base. Verrà fornito un breve riassunto durante le lezioni introduttive del corso.**I temi con due asterischi sono intesi solo come lettura consigliata (approfondimento opzionale). | Text 1(Six Sigma):Ch.1, 1.4.1 p.28-32Ch.2 (solo consultazione)Text 1:Ch.3, Par.3.1.2 to 3.3.3, 3.4, 3.5.3Ch.15. Par. 15.1-15.2, 15-4 (solo consultazione), 15.5 (solo consultazione). |
| 2 | QE2. STATISTICAL INFERENCE IN QUALITY CONTROL AND IMPROVEMENT. Campionamento da una distribuzione Normale, Binomiale e di Poisson. Stima puntuale dei parametri del processo. Inferenza Statistica per un Singolo Campione. Inferenza sulla media di una distribuzione normale (z-test e t-test), intervalli di confidenza. L'approccio del p-value (calcolo esatto per lo z-test e calcolo approssimato per il t-test).La curva OC (Caratteristica Operativa) per lo z-test: scelta della numerosità campionaria. Inferenza sulla varianza di una distribuzione normale (test del chi-quadrato, $\chi^2$-test).Inferenza Statistica per il Confronto di Due Campioni nel Controllo Qualità. Inferenza sul rapporto tra varianze di una distribuzione normale (F-test), intervallo di confidenza. Inferenza sulla differenza tra medie (z-test e t-test), intervalli di confidenza. Il t-test accoppiato (paired t-test). Confronto tra due popolazioni. Inferenza su Più di Due PopolazioniAnalisi della varianza (ANOVA). Confronti multipli: il test LSD di Fisher (Least Significant Difference). Applicazione delle tecniche di inferenza statistica nel controllo di qualità utilizzando Minitab. | Text 1:Ch.4, Par. 4.1 a 4.5 |
| 3 | QE3. HOW STATISTICAL PROCESS CONTROL WORKS. Introduzione. Cause naturali e cause assegnabili (speciali). Fondamenti statistici della carta di controllo di Shewhart. Scelta dei limiti di controllo. Numerosità campionaria e frequenza di campionamento. La Run Length di una carta di controllo. Sottogruppi razionali. Analisi dei pattern (andamenti/modelli). Aggiunta di regole alle carte di controllo. Implementazione delle carte di controllo in Fase I e Fase II. Il resto dei "Magnifici Sette" strumenti della qualità: Diagramma di Pareto, Diagramma di Causa ed Effetto (Ishikawa). Applicazioni del SPC**. Nota: Come per le sezioni precedenti, i due asterischi (**) indicano un argomento consigliato per la lettura/approfondimento opzionale. | Text 1:Ch.5 |
| 4 | QE4. VARIABLES AND ATTRIBUTES CONTROL CHARTS. Introduzione. Carte di controllo di Shewhart per la media Xbar e range R campionari. La curva caratteristica operativa (Curva OC). Calcolo delle prestazioni per la carta di controllo per la media Xbar. Average run length in controllo e fuori controllo. Carte di controllo di Shewhart per la media Xbar e scarto quadratico medio S campionari; carte di controllo con ampiezza del campione variabile. La carta di controllo S^2 per la varianza campionaria. Carte di controllo di Shewhart per attributi. Carte di controllo per la frazione di non conformi p. Selezione della dimension del campione per una carta di controllo p. Carte di controllo c per non conformità. Implementazione delle carte di controllo con Excel e Minitab. | Text 1:Ch.6, Par. 6.1 to 6.3.2, 6.4 (fino a p.262)Ch.7, Par. 7.1, 7.2 (fino a 7.2.2 p.304),7.3.1 (fino a p.314) |
| 5 | QE5. CAPABILITY ANALYSIS OF PROCESS - MEASUREMENT SYSTEMS. Introduzione. Indici di capacità del processo: Cp, Cpk. Analisi della capacità del processo tramite carte di controllo. Analisi della capacità di processo con Minitab. Analisi dei sistemi di misura (MSA): valore di riferimento e risoluzione dello strumento di misura. Errore di posizione (accuratezza): bias (scostamento), errore di linearità, stabilità dell'accuratezza. Test t d'ipotesi per l'errore di posizione. Definizioni di errore di precisione, ripetibilità, riproducibilità. Analisi Gauge R&R per la stima dell'errore di precisione: metodo con carte di Shewhart per la media Xbar e range R. Analisi Gauge R&R con Excel e Minitab. | Ch.8, Par. 8.1, 8.3 fino a 8.3.2. Text 2: pp. 45-49, pp. 50-54, pp. 54-57, pp. 87-101, pp. 103-123. |
Verifica dell'apprendimento
Modalità di verifica dell'apprendimento
2-3 esercizi (2/3 del voto finale) in cui vengono simulati casi studio. Agli studenti è richiesto di selezionare la tecnica statistica di controllo di qualità corretta, anche avvalendosi dell'uso di Minitab, analizzare i dati a disposizione e proporre strategie di miglioramento.
2-3 domande a risposta aperta (1/3 del voto finale) su temi di carattere prevalentemente teorico/descrittivo discussi a lezione. Le domande sono finalizzate a valutare la preparazione dello studente e le sua capacità di sintesi ed esposizione scritta.
In alternativa allo svolgimento dell'esame all'interno di una sessione d'esame, durante il semestre di lezione sono previste due prove in itinere che, se superate, garantiscono allo studente il superamento della materia.