L’insegnamento ha lo scopo di fornire la conoscenza dei principali strumenti statistici e delle metodologie a supporto della progettazione e delle fasi di sviluppo di prodotti e processi di produzione, per la verifica e il miglioramento delle prestazioni, dell’affidabilità e della qualità dei prodotti. In particolare, vengono trattati i concetti base della affidabilità dei componenti e dei sistemi meccanici, gli strumenti statistici a supporto dei processi decisionali, le metodologie del "Design of Experiments", le tecniche di “Robust Design” con particolare riferimento ai problemi della qualità.

- Capacità di impostare un piano sperimentale, - Conoscenza dei concetti e delle tecniche affidabilistiche, - Conoscenza delle metodologie sperimentali utilizzate nell'ambito della qualità.

Conoscenza della statistica elementare, dei principi di misure meccaniche e delle basi della progettazione meccanica.

Introduzione: le fasi della progettazione del prodotto: la sperimentazione all’interno della fase di progettazione. - Richiami e integrazioni di statistica: probabilità, parametri dei campioni e delle popolazioni. Distribuzioni: normale, lognormale, uniforme, di Weibull, esponenziale, binomiale, di Poisson. Algebra normale. Inferenza statistica, inferenza di distribuzioni normali e della distribuzione di Bernoulli. Regressione: metodo dei minimi quadrati, misure di correlazione, Intervalli di confidenza regressione lineare Carte di probabilità (normale, lognormale, Weibull). Intervalli di confidenza sulle carte di probabilità. Outlier Cenni sulla valutazione dei parametri delle distribuzioni e sulla regressione con il principio della massima verosimiglianza (maximum likelihood). - Richiami di Misure meccaniche: definizione di misura, caratteristiche metrologiche degli strumenti di misura, accuratezza-precisione-giustezza, errori e incertezza, valutazione dell'incertezza, compatibilità delle misure. - Affidabilità: Definizione e calcolo dell’affidabilità nel caso statico. Probabilistic design Affidabilità e fattore tempo, tasso di guasto, MTTF, MTBF Affidabilità di sistemi in serie, in parallelo, k out of n e misti. Sistemi in stand by Prove per la verifica dell’affidabilità: tipologie campioni, analisi di Weibull, distribuzioni miste Sudden Death, Success run Prove accelerate qualitative e quantitative, aumento di frequenza, overstress; modelli di Arrhenius, Eyring, IPL, T-NT, Prove con numero di elementi ridotti: staircase e piani a tempo prolungato - Design of experiments: Test di ipotesi, confronti fra due set di dati. Analisi della varianza a un fattore. Analisi della varianza a due fattori con e senza ripetizioni. Piani sperimentali classici e fattoriali, modello matematico calcolo degli effetti. Piani sperimentali fattoriali, tavole di Yates, ortogonalità. Piani fattoriali ridotti, confounding. Piani fattoriali a blocchi. Cenno sulla metodologia delle superfici di risposta. - Qualità dei prodotti: Definizione di qualità, Indice di Capacità di processo, Quality Loss Function, Tolleranze, fattore di sicurezza economico Strategie per il miglioramento della qualità, Diagramma P, Concept, parameter e tolerance design, Robust design. ANOM, analisi di sensibilità. Critica al metodo, l’esperimento di controllo. Strumenti per la gestione e la valutazione della qualità e dell’affidabilità e l'analisi delle cause reali (root cause analysis): Check list, Diagrammi di Pareto, Brainstorming, 5Whys, Diagrammi fishbone, FMEA, FMECA, FTA. Cenni alla metodologia six sigma.

L'insegnamento si compone di lezioni in cui vengono illustrati gli argomenti del corso anche con esempi applicativi. Saranno proposti degli esercizi guidati sui temi trattati a lezione, da svolgere, in modo autonomo, essenzialmente con fogli di calcolo elettronico (consigliato Excel). Gli esercizi, il cui scopo è l’autoverifica dell’apprendimento, saranno discussi con gli allievi durante le esercitazioni.

Slides e appunti forniti dal docente Testi per approfondimenti: - G. Belingardi, “Strumenti statistici per la meccanica sperimentale e l’affidabilità”- Levrotto & Bella, 1997 - C. Lipson, N. Sheth, “Statistical Design and Analysis of Engineering Experiments”, McGraw-Hill, 1973 - W.J. Dixon., F.J. Massey, “Introduction to statistical analysis”, Int. Student Edition, McGraw-Hill, 1985 - M. Vigier, “Pratique des plans d’expériences”, Les éditions d’organisation, Paris, 1988 - R. Levi, “Elementi di statistica sperimentale”, RTM, Vico Canavese, 1972 - G. Vicario, R. Levi “Calcolo delle probabilità e statistica per ingegneri”, Prog. Leonardo, Bologna, 1998 - G. Casella R.L. Berger “Statistical Inference”, Duxbury, 2002 - W. Nelson, Accelerated testing” John Willey & Son, New York,, 1990 - Carter A.D.S. - "Mechanical Reliability", Macmillan 1986 - Kampur K.C., Lamberson L.R. - "Reliability in engineering design", John Wiley 1977 - M.S. Phadke, “Quality engineering using Robust Design”, Prentice Hall, New Jersey 1989 - Genichi Taguchi, “Taguchi on robust technology development: bringing quality engineering upstream”, ASME Press, New York ,1993 - Genichi Taguchi, “Introduction to quality engineering: designing quality into products and processes”, Unipub, Dearborn, American Supplier Institute, White Plains, 1986 - Genichi Taguchi, “System of experimental design: engineering methods to optimize quality and minimize costs”,: Unipub Kraus ; Dearborne : American Supplier Institute, New York, 1987 - Link utili Manuale di statistica: www.dsa.unipr.it/soliani/soliani.html www.weibull.com (life data analysis, accelerated life testing, system analysis) www.freequality.org www.qualityamerica.com https://faculty.vassar.edu/lowry/webtext.html

Slides; Esercizi risolti; Video lezioni dell’anno corrente;

Modalità di esame: Prova orale obbligatoria;

Exam: Compulsory oral exam;

... L'esame consiste in una prova orale, con due o tre domande di durata compresa indicativamente fra 20 e 40 minuti, tesa ad accertare la capacità d'individuare le metodologie appropriate, utilizzare correttamente gli strumenti per la valutazione della qualità e dell'affidabilità dei prodotti nonché per il miglioramento della qualità dei prodotti e dei processi. La valutazione considera la capacità d'individuare le metodologie appropriate per risolvere i problemi posti e la capacità di applicare correttamente gli strumenti illustrati a lezione.

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.