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Gestione industriale della qualità

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

A.A. 2025/26

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
2024/25
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 aims to present an overview of the main management methods, standards and techniques used in industrial contexts and to achieve Quality targets.
Al termine dell'insegnamento, lo studente/la stutentessa 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).
Per comprendere al meglio i temi trattati nell’insegnamento sono richieste conoscenze di base di analisi matematica, statistica e tecnologie di produzione.
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.
L’insegnamento è strutturato in: - 39 ore di lezione in aula, mirate allo sviluppo di conoscenze relative ai concetti preliminari della Gestione della Qualità, la Qualità nella progettazione e il Controllo Statistico di Processo (SPC), come descritto in dettaglio nel programma. - 21 ore di esercitazione in aula, basate su esempi applicativi riguardanti gli argomenti trattati a lezione e sull’analisi di appositi casi di studio, mirate a stimolare la capacità di applicare le conoscenze acquisite nella risoluzione di problemi pratici e analisi critica.
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.
Slides; Esercizi; Strumenti di auto-valutazione;
Modalità di esame: Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
Exam: Computer-based written test in class using POLITO platform;
... Per affrontare l’esame l’allievo/a 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 in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma Esami, 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 e alle studentesse tramite un avviso sul Portale della Didattica, tipicamente entro una settimana dallo svolgimento della prova scritta. Gli studenti e le studentesse 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 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.
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