IL FUTURO DEL MIGLIORAMENTO CONTINUO: LEAN SIX SIGMA 4.0

Obiettivi

Consente all’azienda di:

  • Diffondere la nuova metodologia Lean Six Sigma 4.0, come unione dell’approccio quali-quantitativo di problem solving universalmente utilizzato con le nuove tecnologie digitali caratteristiche della Quarta Rivoluzione Industriale
  • Digitalizzare i propri processi mediante il confronto con business cases reali, valutando l’applicabilità delle tecnologie abilitanti ai diversi settori di applicazione, evidenziandone i benefici ottenibili

Consente ai partecipanti di:

  • Sviluppare un approccio strutturato (ciclo DMAIC) per la gestione dei progetti di miglioramento, potenziato dall’utilizzo delle moderne tecnologie digitali
  • Definire sistemi di raccolta dati finalizzati all’analisi predittiva dei processi
  • Acquisire strumenti quantitativi per l’individuazione delle cause radice delle problematiche aziendali
  • Conoscere strumenti di ottimizzazione dei processi mediante l’esplorazione dello spazio di progetto
Struttura del corso

Dal Lean Six Sigma all’Industry 4.0

  • Overview sul Lean Six Sigma: il ciclo DMAIC
  • Oltre il Lean Six Sigma: l’Industry 4.0
  • Industry 4.0: tecnologie abilitanti, settori di applicazione, potenzialità e criticità

Strategie di Campionamento, Measurement System Analysis e Indicatori di Efficienza Produttiva

  • Come potenziare l’approccio Lean Six Sigma con le nuove tecnologie digitali
  • Definizione di un Piano di Campionamento rilevante, rappresentativo e significativo
  • Measurement System Analysis: ripetibilità, riproducibilità e risoluzione di un Data Collection Plan
  • Analisi Indici di Efficienza – OEE (Overall Equipment Effectiveness)

Test Statistici Parametrici vs Non Parametrici

  • Statistica Inferenziale: Livelli di Confidenza e Intervalli di Confidenza
  • Test Statistici Parametrici: Test delle Ipotesi (Rischio Alfa e Rischio Beta)
  • Potenza di un Test delle Ipotesi

Dalle analisi di correlazione alla tecniche di regressione

  • Tecnologie e Algoritmi per la Root Causes Analysis
  • Overview sulle Analisi di Correlazione: Scatterplot
  • Modelli di Regressione Statistica: Regressione Semplice, Multipla, Logistica

Progettazione ed Analisi degli Esperimenti

  • Principi di base della programmazione degli esperimenti
  • Experimental Design: Design Of Experiment (Piani fattoriali completi vs Piani fattoriali frazionari)
  • Dal Design Of Experiment al Response Surface Method: strategia di sperimentazione
  • Taguchi Design
  • Come implementare tecniche di Experimental Design in una Fabbrica 4.0

Controllo Statistico di Processo

  • Teoria e metodi del Controllo Statistico di Processo
  • Gestione dati non Normali
  • Carte di controllo per variabili\attributi

Controllo Multivariato e Machine Learning

  • Introduzione al Controllo di Processo Multivariato
  • Un software per l’analisi multivariata open source
  • Carta di Controllo Multivariata
  • Contribution Plot
  • Analisi di Regressione Multipla Partial Least Square
  • Tecniche di Machine Learning

Il corso è arricchito da esempi applicativi che evidenziano le potenzialità della nuova metodologia nelle diverse aree aziendali.

Modalità erogazione corso

In azienda

E-training

Business school
Bologna, Firenze, Milano, Modena, Napoli, Parma, Roma

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