Il corso affronta anche le principali questioni legate alla digitalizzazione dei propri processi mediante il confronto con business cases reali, valutando l’applicabilità delle tecnologie abilitanti ai diversi settori di applicazione, evidenziandone i benefici ottenibili.
♦ CONTENUTI:
- Dal Lean Six Sigma all’Industry 4.0: - Overview sul Lean Six Sigma: il ciclo DMAIC - Oltre il Lean Six Sigma: l’Industry 4.0 - Industry 4.0: tecnologie abilitanti, settori di applicazione, potenzialità e criticità
- Strategie di Campionamento, Measurement System Analysis e Indicatori di Efficienza Produttiva: - Come potenziare l’approccio Lean Six Sigma con le nuove tecnologie digitali - Definizione di un Piano di Campionamento rilevante, rappresentativo e significativo - Measurement System Analysis: ripetibilità, riproducibilità e risoluzione di un Data Collection Plan - Analisi Indici di Efficienza – OEE (Overall Equipment Effectiveness)
- Test Statistici Parametrici vs Non Parametrici - Statistica Inferenziale: Livelli di Confidenza e Intervalli di Confidenza - Test Statistici Parametrici: Test delle Ipotesi (Rischio Alfa e Rischio Beta) - Potenza di un Test delle Ipotesi
- Dalle analisi di correlazione alle tecniche di regressione - Tecnologie e Algoritmi per la Root Causes Analysis - Overview sulle Analisi di Correlazione: Scatterplot - Modelli di Regressione Statistica: Regressione Semplice, Multipla, Logistica
- Progettazione ed Analisi degli Esperimenti - Principi di base della programmazione degli esperimenti - Experimental Design: Design Of Experiment (Piani fattoriali completi vs Piani fattoriali frazionari) - Dal Design Of Experiment al Response Surface Method: strategia di sperimentazione - Taguchi Design - Come implementare tecniche di Experimental Design in una Fabbrica 4.0
- Controllo Statistico di Processo - Teoria e metodi del Controllo Statistico di Processo - Gestione dati non Normali - Carte di controllo per variabili\attributi
- Controllo Multivariato e Machine Learning - Introduzione al Controllo di Processo Multivariato - Un software per l’analisi multivariata open source - Carta di Controllo Multivariata - Contribution Plot - Analisi di Regressione Multipla Partial Least Square - Tecniche di Machine Learning
♦ COMPETENZE ACQUISITE:
- Sviluppare un approccio strutturato (ciclo DMAIC) per la gestione dei progetti di miglioramento, potenziato dall’utilizzo delle moderne tecnologie digitali
- Definire sistemi di raccolta dati finalizzati all’analisi predittiva dei processi
- Acquisire strumenti quantitativi per l’individuazione delle cause radice delle problematiche aziendali
- Conoscere strumenti di ottimizzazione dei processi mediante l’esplorazione dello spazio di progetto
♦ DURATA: 32 ORE
♦ MODALITÀ: In presenza o live online
♦ COME ADERIRE: Per saperne di più contattaci al seguente indirizzo e-mail: formazione@meditech4.com
Promosso con la collaborazione di:
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Il catalogo formativo, in continua espansione, copre una vasta gamma di tecnologie abilitanti, tra cui: Big data e analisi dei dati ♦ |