DOE: metodo efficace per migliorare la qualità di prodotti/servizi
Il DOE (Design of Experiment) è un approccio metodologico ideato nel 1920 dallo scienziato inglese R.A. Fisher, utilizzato per realizzare miglioramenti strutturati nella qualità di un prodotto/servizio attraverso l’analisi statistica. Questa tecnica si concentra sull’influenza dei fattori individuali o delle loro interazioni. Dagli origini con Fisher, i concetti del DOE sono stati ampliati e arricchiti, culminando nei lavori dell’ingegnere giapponese Taguchi, che privilegiò applicazioni pratiche piuttosto che teorie matematiche.
Obiettivi del DOE
Gli obiettivi del Design of Experiment includono:
- Esplorazione delle variazioni: Verificare come le variazioni nei fattori sperimentali o trattamenti influenzano i risultati dei processi.
- Valutazione quantitativa dei parametri: Determinare l’impatto matematico dei fattori controllabili e di stratificazione (x) sulla variabile di risposta (y).
- Analisi delle interazioni: Quantificare l’effetto combinato delle interazioni dei fattori sull’output finale.
Crossnova Academy ha progettato un corso di formazione professionale intitolato “Design of Experiment (DOE)”, che si articola in 8 ore di lezioni e si svolge interamente online, permettendo un’interazione diretta con i docenti in tempo reale.
- È possibile interagire nell’aula virtuale e partecipare in modo attivo con domande e/o richieste di approfondimento. I partecipanti necessiteranno soltanto di una connessione internet e di un auricolare con microfono per interagire con il docente e con gli altri discenti.
Il programma del corso “Design of Experiment (DOE)” copre un ampio spettro di concetti fondamentali per la progettazione efficace degli esperimenti. I moduli includono:
- Principi di base del DOE: Introduzione alle metodologie e alle tecniche essenziali.
- Definizione e analisi: Identificazione della variabile di risposta, individuazione dei fattori chiave e dei loro livelli.
- Scelta del piano sperimentale: Confronto tra il Piano Fattoriale Completo (Full Factorial Design) e il Piano Fattoriale Frazionario (Fractional Factorial Design).
- Importanza dei piani bilanciati: Discussione su piani in equilibrio e piani ortogonali, essenziali per l’accuratezza dei risultati.
- Pianificazione e analisi: Strategie per la pianificazione degli esperimenti e tecniche avanzate per l’analisi dei dati sperimentali, enfatizzando l’interazione e la significatività dei fattori.
Crossnova è una società di consulenza e di formazione, costituita da persone aventi background e competenze variegate, che spaziano dalle tecniche di Miglioramento Continuo (Lean Six Sigma, Lean Thinking, Kaizen, Design Excellence) a Data Analytics, System Integration, Project Management e Business Development.
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