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