Servizi per la didattica
PORTALE DELLA DIDATTICA

Gestione industriale della qualità

02BDYMN, 02BDYJM, 02BDYLM, 02BDYLP, 02BDYLS, 02BDYLX, 02BDYLZ, 02BDYMA, 02BDYMB, 02BDYMC, 02BDYMH, 02BDYMK, 02BDYMQ, 02BDYNX, 02BDYOA, 02BDYOD, 02BDYPC, 02BDYTR

A.A. 2024/25

Lingua dell'insegnamento

Italiano

Corsi di studio

Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica (Mechanical Engineering) - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Informatica (Computer Engineering) - Torino
Corso di Laurea in Electronic And Communications Engineering (Ingegneria Elettronica E Delle Comunicazioni) - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Dei Materiali - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Elettrica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Aerospaziale - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Biomedica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Chimica E Alimentare - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Civile - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Edile - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Energetica - Torino
Corso di Laurea in Matematica Per L'Ingegneria - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Informatica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Fisica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Del Cinema E Dei Mezzi Di Comunicazione - Torino
Corso di Laurea in Civil And Environmental Engineering - Torino

Organizzazione dell'insegnamento
Didattica Ore
Docenti
Docente Qualifica Settore h.Lez h.Es h.Lab h.Tut Anni incarico
Collaboratori
Espandi

Didattica
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
ING-IND/16 6 D - A scelta dello studente A scelta dello studente
2022/23
L'insegnamento si propone di presentare un quadro dei principali metodi di gestione, delle norme e delle tecniche utilizzate nei contesti industriali e per il raggiungimento degli obiettivi della Qualità.
The course covers a broad range of methods and techniques relevant to the design, analysis, development, implementation of quality management principles within modern manufacturing and service enterprises.
Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà nelle condizioni di inserirsi efficacemente in contesti applicativi in cui vengano implementate le principali tecniche di Gestione Industriale della Qualità e di Controllo Statistico di Processo (SPC).
At the end of the course the student will be able to integrate into application contexts where the main techniques for Quality Management and Process Control (SPC) are implemented.
Per comprendere al meglio i temi trattati nell’insegnamento sono richieste conoscenze di base di analisi matematica, statistica e tecnologie di produzione.
Basic knowledge of Mathematics, Applied Statistics, and Manufacturing Technologies are required.
1. Concetti preliminari Termini e definizioni. Cenni storici sull’introduzione delle tecniche di Gestione della Qualità in ambito industriale. Qualità nella progettazione e nella produzione. Prevenzione, ispezione, scarti e interventi migliorativi. La normativa ISO 9000. 2. Qualità nella progettazione Quality Function Deployment (QFD). Requisiti del Cliente, Caratteristiche Tecniche e Matrice delle Relazioni. La gerarchizzazione delle Caratteristiche Tecniche. Competition Driven Design: l’algoritmo Q-bench. La metodologia FMEA (Failure Modes and Effects Analysis). I costi della Qualità. 3. Controllo Statistico di Processo (SPC) Introduzione ai metodi statistici per il controllo della Qualità. Variabilità e tolleranza naturale di un processo. Composizione delle tolleranze. Carte di controllo per variabili ed attributi. Curva Caratteristica Operativa (OC) di una carta di controllo. Analisi di capacità di processo. Campionamento per l’accettazione. Piani di campionamento semplici per attributi. Curva Caratteristica Operativa (OC) di un piano di campionamento. Piani di campionamento per variabili. Le norme MIL STD 105E and MIL STD 414.
1. Preliminary concepts Quality Terminology. An historic overview of Quality methodology. Quality in design and production. Prevention, inspection, scraps and field interventions. ISO 9000 standards. 2. Quality in design Quality Function Deployment (QFD). Customer Requirements, Technical Characteristics and Relationship Matrix. The prioritization of Technical Characteristics. Competition Driven Design: Q-bench algorithm. FMEA (Failure Modes and Effects Analysis). Quality costs. 3. Statistical Process Control (SPC) Fundamentals of statistical methods for Quality. Variability and natural tolerances of a process. Sum of tolerances. Control charts for variables and attributes. The OC curve of a control chart. Process capability analysis. Acceptance sampling. Lot by lot acceptance sampling by attributes. The OC curve of an acceptance plan. Acceptance sampling by variables. MIL STD 105E and MIL STD 414 standards.
Esercitazioni in aula basate su esempi applicativi riguardanti gli argomenti trattati a lezione e sull’analisi di appositi casi di studio.
The central topics of the course will be illustrated through exercises, experiments, and case studies.
Franceschini F. (2003), “Quality Function Deployment: uno strumento progettuale per coniugare qualità e innovazione”, Il Sole 24 ORE Libri. Franceschini F. (2001), Advanced Quality Function Deployment, St. Lucie Press, Boca Raton FL, USA. Franceschini F., Galetto M., Maisano D.A., Mastrogiacomo L. (2019), “Ingegneria della qualità - Applicazioni ed esercizi”, IV edizione, CLUT, Torino. Montgomery D.C. (2005), Controllo statistico della qualità, McGraw-Hill, Milano. Montgomery D.C. (2008), Introduction to Statistical Quality Control. 6th Ed., John Wiley & Sons, New York NY, USA.
Franceschini F. (2001), Advanced Quality Function Deployment, St. Lucie Press, Boca Raton FL, USA. Montgomery D.C. (2008), Introduction to Statistical Quality Control. 6th Ed., John Wiley & Sons, New York NY, USA.
Modalità di esame: Test informatizzato in laboratorio;
Exam: Computer lab-based test;
Per affrontare l’esame l’allievo deve aver acquisito e fatti propri i concetti e i contenuti del programma dell'insegnamento. La verifica dell’apprendimento avverrà per mezzo di una prova scritta della durata di circa 90 minuti a seconda delle domande, senza l'aiuto di appunti o libri, mirata a verificare il corretto apprendimento e comprensione delle conoscenze trasmesse. Tale prova, che si svolgerà tramite test informatizzato in laboratorio, è costituita da una serie di quesiti, che possono comprendere sia domande di teoria sia esercizi, riguardanti argomenti tratti dall'intero programma. L’esame è superato se l’elaborato scritto ottiene un voto da 18/30 a 30/30 (lode inclusa). L’esito della prova sarà comunicato agli studenti tramite un avviso sul portale della didattica, tipicamente entro una settimana dallo svolgimento della prova scritta. Gli studenti potranno visionare il compito e la relativa valutazione durante un incontro generale la cui data verrà fissata di volta in volta. La data dell’incontro sarà comunicata agli studenti tramite avviso sul portale della didattica in concomitanza con la pubblicazione dei risultati della prova scritta.
Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
Exam: Computer lab-based test;
L’esame consiste in una prova scritta finale della durata di due ore senza l’aiuto di appunti o libri, finalizzata a verificare la comprensione dei concetti trattati nell'insegnamento e la loro applicazione in specifici casi operativi. La prova è costituita da 4 quesiti, che possono comprendere sia domande di teoria sia esercizi, riguardanti argomenti tratti dall’intero programma. Ogni quesito consente di ottenere un massimo di 8 punti. La sufficienza è raggiunta con un punteggio complessivo minimo pari a 18.
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.
Esporta Word


© Politecnico di Torino
Corso Duca degli Abruzzi, 24 - 10129 Torino, ITALY
Contatti