7 CORSI DI STATISTICA APPLICATA
Si tratta di 7 corsi di formazione progressiva che hanno l’obiettivo di formare una mentalità e capacità adeguata ad affrontare, in termini quantitativi-matematici e quindi obiettivi, un vasto campo di situazioni che spaziano dall’analisi dei dati, alla valutazione della significatività dei fenomeni aziendali, alla programmazione degli esperimenti, all’analisi della affidabilità di componenti e sistemi.
La Statistica è affrontata con un approccio pratico, in cui l’aspetto matematico è limitato alla illustrazione di una formula come strumento di lavoro, rendendo così minima la difficoltà per chi non ha un feeling con la matematica.
I corsi sono corredati da Quaderni che riassumono ed esemplificano quanto esposto dai docenti e guidano il lettore a verificare quanto effettivamente appreso, attraverso esercizi proposti e svolti.
Di seguito i Temi di ogni Corso.
CORSO N°1: RACCOLTA E ANALISI DEI DATI
La formazione mira a creare le capacità di organizzare la raccolta dei dati in funzione dello scopo/dei problemi che si presentano, e di assicurare l’affidabilità e la validità delle decisioni che discenderanno dalle loro analisi.
Contenuti:
- Tecniche di raccolta dei dati; popolazione e campioni
- L’analisi dei dati: individuazione dei dati errati, istogrammi, variabili quantitative e qualitative, diagramma di Pareto, tipi di distribuzione (Gauss, Bernouilli, binomiale) e parametri relativi
- Utilità pratica della conoscenza della deviazione standard
- Alcuni teoremi fondamentali
- Grafici di probabilità
- Tecniche per ridurre i dati alla Normalità
- Altre conoscenze e tecniche di utilizzo meno frequente: grafici a rami e foglie, box-plot, grafici digidot, curtosi, skewness, calcolo dei parametri statistici nel caso di raggruppamento dati in classi di frequenza, calcolo deviazione standard dal range medio.
CORSO N°2: CONTROLLO STATISTICO DI PROCESSO
La formazione mira a creare le capacità per guidare e gestire i processi aziendali con le opportune tecniche: a misurarne la capacità in rapporto alle esigenze dei Clienti, a controllarne le prestazioni attraverso campionamenti, ad accertare se i requisiti del suo output sono conformi ai requisiti (di contratto o impliciti) dei clienti, a controllare le materie prime provenienti dai Fornitori in rapporto ai requisiti del processo di produzione (piani di campionamento in ingresso).
Contenuti:
- La misura della capacità di un processo in rapporto alle esigenze clienti
- Le carte di controllo di un processo:
- per variabili
- per attributi
- per la frazione di non conformi
- per numero di unità non conformi
- per numero di non conformità
- per numero di non conformità per unità
- I passi per l’organizzazione delle carte di controllo
- Il controllo in ingresso delle forniture:
- Piani di campionamento per attributi
- Piani di campionamento per variabili
Aspetti essenziali non statistici relativi al controllo di processo.
Annotazioni sui limiti di controllo a ±3σ di una distribuzione Normale.
Annotazioni sui limiti di controllo a ±3σ di una distribuzione Binomiale e di Poisson.
Carte di controllo per valori singoli.
Carte di controllo CUSUM ed EWMA.
Esempi di Curve Operative di una carta di controllo.
Dimensionamento dell’ampiezza e frequenza di un campionamento.
Piani di controllo CSP1, CSP2, CSP A.
Piani di campionamento sequenziale.
CORSO N°3: L’INFERENZA STATISTICA
La formazione mira a creare le capacità di valutare la significatività:
- la differenza tra i valori delle caratteristiche rilevate nei campioni
- la differenza tra i valori delle caratteristiche relative a campioni e produzione (popolazione), e a stimare i dati veri delle caratteristiche della produzione sulla base dei dati campionari.
Contenuti:
- Qual’è l’aspetto/ l’importanza pratica del tema
- Cos’è una stima e cos’è un test
- Le tipologie di rischio da considerare
- I livelli di significatività delle affermazioni relative ad una stima e a un test
- Stime unilaterali e bilaterali: tutti i casi relativi a medie, dispersioni, rapporti tra varianze, capacità dei processi, percentuali di Non Conformi, numero di difetti
- Test: tutti i casi relativi a medie, dispersioni, rapporti tra varianze, capacità dei processi, percentuali di Non Conformi, numero di difetti
- Il P-valore
- Intervallo di confidenza basato su una singola osservazione
- Test relativo a casi i cui i dati non hanno una distribuzione Normale.
CORSO N°4: L’ANALISI DEGLI ERRORI (ANALISI DELLA VARIANZA)
Contenuti:
- Quale l’aspetto pratico dell’AN.O.VA
- Introduzione all’ANOVA: il campo di utilità, concetti e presupposti sui quali si basa
- Fattori, livelli dei fattori e responso; interazione tra i fattori
- Valutazione della significatività dell’effetto dei fattori sul responso; stima degli effetti e dei componenti della varianza
- Gradi di libertà
- Gli aspetti matematici del problema: il modello degli effetti
- Calcolo dell’intervallo di confidenza per i componenti della varianza
- ANOVA ad una via o schema ad una classificazione
- ANOVA a due vie o schema a due classificazioni
- ANOVA a tre (o più) vie
- Elaborazione dei dati della tabella standard dell’ANOVA: sperimentazione di un solo fattore, di due e più fattori con e senza replicazioni
- Piani a blocchi casualizzati e altre tecniche di casualizzazione e di confondimento
- Verifica della validità delle ipotesi di base per l’elaborazione ANOVA
- Il P-valore.
CORSO N°5: LA PROGETTAZIONE DEGLI ESPERIMENTI (D.O.E.)
La formazione mira a creare le capacità di progettare le prove (definizione del campo sperimentale) in funzione del loro obiettivo e a ridurne il numero senza compromettere l’affidabilità delle informazioni che verranno acquisite.
Contenuti:
- Le principali differenze fra DOE e sperimentazione classica
- Il linguaggio del DOE
- La programmazione degli esperimenti fattoriali: impostazione e gestione delle prove
- Esperimenti fattoriali completi: l’obiettivo, parametri e loro screening, scelta dei livelli, replicazioni, schema di prove 22-23-tabella dei segni
- Schemi di casualizzazione delle prove
- Verifica dei presupposti sui quali si basa l’analisi dei dati (analisi dei residui, ecc.)
- Esperimenti fattoriali incompleti
- Le conclusioni della sperimentazione: significatività degli effetti, rappresentazione grafica dei responsi, determinazione delle condizioni di optimum, affidabilità e stabilità della risposta
- Esempi guida.
CORSO N°6: L’AFFIDABILITÀ DEI COMPONENTI DI UN SISTEMA
Il percorso didattico crea nel partecipante la capacità di rispondere a domande come quelle seguenti:
Quale percentuale di componenti sopravviverà dopo un tempo di funzionamento predefinito?
Qual’ è la probabilità di guasto di x componenti dopo un tempo di funzionamento predefinito?
Dopo quanto tempo di funzionamento arriveremo a registrare x% di guasti?
Quale valore (in ore, n° cicli, Km, ecc.) dobbiamo garantire al cliente per un funzionamento senza avarie del x% di componenti?
Quale fra due o più componenti con caratteristiche progettuali diverse è il più affidabile?
Ecco un esempio di domande alle quali vogliamo imparare a rispondere.
Contenuti:
- Componenti e sistemi, riparabili e non
- Tipologia dei guasti
- Come si esprime l’affidabilità
- Tipi di distribuzione di frequenza che interessano il campo di affidabilità di un componente o di un sistema
- Affidabilità dei componenti non riparabili:
- rilevamento e rappresentazione dei dati sperimentali
- calcolo empirico dei parametri di affidabilità con il metodo parametrico, a partire dai dati sperimentali
- calcolo dei parametri di affidabilità con il metodo parametrico, a partire dalla conoscenza del tipo di distribuzione e dei suoi parametri che la caratterizzano
- Affidabilità dei componenti riparabili con il metodo parametrico
- Affidabilità dei componenti riparabili con il metodo non parametrico.
CORSO N°7: L’AFFIDABILITÀ DEI SISTEMI
Il percorso didattico porta il partecipante a saper rispondere a domande come quelle riportate a proposito dei componenti, ma ora riferite a un sistema di componenti progettati e funzionanti per concorrere a un unico obiettivo.
Contenuti:
- Concetti introduttivi al calcolo dell’affidabilità di un sistema
- Tipi di distribuzione di frequenza che interessano il campo di calcolo dell’affidabilità di un componente o di un sistema
- Calcolo dell’affidabilità di un sistema costituito dall’assemblaggio di componenti riparabili: metodo parametrico
- Calcolo dell’affidabilità di un sistema con il metodo non parametrico
- Modello a blocchi (RDB)
- Il modello a stati
- La Fault Tree Analisys (FTA)
- Annotazioni sul Design for Reliability o Probabilistic Design.