Corso P17 – MSA – Measurement System Analysis

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Data e ora
12/02/2019 - 13/02/2019 - Ora: 9:00 am - 6:00 pm

Luogo
VALEO in

Categoria corso



P17 - MSA - Measurement System Analysis

P17 – MSA – Measurement System Analysis

 

 

Alle aziende sempre più spesso sono richieste evidenze statistiche del proprio “sistema” di misurazione e giudizio, inerenti laboratori, ma anche apparecchiature e attrezzature “di campo” utilizzate dal proprio personale. È importante a tal fine saper gestire al meglio tali attività, controllando le performance complessive più salienti di Ripetibilità e Riproducibilità, per poter decidere con la minima distorsione nelle misure e nei giudizi. Obiettivo di questo corso è presentare, con un taglio pratico e concreto, i principali concetti della MSA per le aziende manifatturiere e di processo, realizzando con SW statistici professionali ed MS Excel più simulazioni di casi reali.

 

A chi è rivolto:

  • Quality Managers / Responsabili Quality Control
  • Addetti al Controllo e Collaudo con uso di Attrezzature, Macchine 3D
  • Personale di Laboratorio e di Metrologia
  • Tutti coloro che definiscono specifiche e tolleranze, poi oggetto di misurazione
  • Tutti coloro che preparano metodi / attrezzature / check list

 

Apprenderete a …

  • Supportare i partecipanti nella piena comprensione della tecnica MSA
  • Garantire il minimo dispendio di sforzi per acquisire dati significativi, con la minima distorsione
  • Illustrare i principi, la metodologia e gli strumenti necessari alla corretta esecuzione della MSA, requisito del Six
  • Sigma (processi DMAIC e DMADV) e della norma IATF 16949:2016
  • Comprendere la natura “sistemica” della Misurazione, vero supporto allo sviluppo di prodotti e processi eccellenti

 

Esercitazioni, Progetti e Case Studies:

  • Study GR&R per le diverse situazioni metrologiche: dalla scelta dello strumento alla sua messa in campo
  • Criteri AIAG e Statistici per definire l’idoneità del Sistema di Misurazione
  • Relazione fra GR&R e capacità di un processo (Cp e Cpk)
  • Esercitazioni mirate con supporto di Microsoft Excel™ e SW statistici (Minitab™ o equivalenti) dove le reportistiche tabellari e grafiche saranno oggetto di illustrazione e critica da parte dei partecipanti, guidati dal docente

 

I plus:

  • Qualificare un qualunque sistema di misurazione come idoneo oppure no a “misurare”
  • Identificare con criteri di classificazione ogni sistema di misurazione come accettabile, utilizzabile, da migliorare, non idoneo
  • Indicare le migliori contromisure tecniche e di miglioramento operativo per poterlo eventualmente riutilizzare

 

 

PREZZO: 

Quota Singola 950€  – Quota Multipla 850€, Valori compresivi di materiale didattico, attestato, coffee break e colazione di lavoro

DATE EDIZIONI:

12-13 Febbraio 2019

24-25 Settembre 2019


PROGRAMMA

Introduzione

  • Perché misurare?
  • Importanza della MSA – Measurement System Analysis
  • Tipi di MSA: per caratteristiche misurabili (Variabili) e giudicabili (per Attributi)

 

Misurare è un processo

  • Gli elementi caratteristici
  • Esempi pratici e discussione dei casi

 

MSA: Per chi, perché e quando risulta utile

  • Perché MSA un requisito Automotive
  • Cosa è un sistema di misurazione (AIAG)

 

Fattori con influenza sul processo di misurazione

  • Parallelo fra processo produttivo e processo di misurazione
  • Cause di variabilità e pattern di anomalie del sistema di misurazione
  • Andamenti di variabilità “anomala” (pattern)

 

Idoneità generale di uno strumenti di misura

  • Quando un sistema di misura si può dire idoneo
  • L’incertezza di misura (U), l’impatto sul giudizio di conformità (zone I, II, III) ed errori conseguenti
  • Risoluzione accettabile di uno strumento di misurazione. Pattern di scarsa risoluzione

 

Errori di Misurazione: Leve per minimizzarli

  • Metriche di accuretezza (bias e linearità)
  • Metriche di Precisione (ripetitibilità e riproducibilità)
  • Stabilità (control-charts utili)
  • Attività preliminari alle sessioni di validazione del sistema di misurazione

 

Valutazione di Sistemi di Misurazione per VARIABILI

  • Strumenti per VARIABILI. Esempi
  • Il processo di valutazione 
  • Metodologie di Analisi (prova funzionale, altre verifiche preliminari)

 

Analisi dello Strumento

  • Type 1 Gage Study: finalità e suo svolgimento
  • Caratteristiche del campione master
  • Sinottico riassuntivo delle attività (scopo, numero operatori, campioni e repliche)
  • Stima di ripetitibilità e bias
  • Criteri di accettabilità

 

Analisi del Processo di Misurazione

  • Type 2 Gage Study: finalità e suo svolgimento
  • Richiamo delle “fonti” di variabilità per AIAG: EV – Equipment Variability e AV- Appraiser Variability
  • Evidenza geometrica delle due componenti EV/AV
  • Sinottico riassuntivo delle attività (scopo, numero operatori, campioni e repliche)
  • Metodo Xbar-R (Average Range Method)
  • GR&R – Componenti della varianza e altri indicatori
  • Scopo dello studio in atto e migliori driver per giudicare l’idoneità del modo di misurare
  • Criteri di loro idoneità statistica e di accettabilità per AIAG
  • GR&R – Esempi “tabellari” su MS Excel e loro limiti rispetto l’uso di SW statistici
  • Metodo ANOVA (crossed e nested): le configurazioni sperimentali possibili
  • Richiamo di ANOVA: modello della media e componenti della varianza di una misura
  • • L’evidenza della interazione (parte*operatore) e suo significato operativo mentre si misura
  • Esempi di report grafici: condizioni operative e critica delle evidenze
  • Azioni da svolgere se il sistema risulta inadeguato
  • Relazione fra GR&R e capacità di un processo (Cp e Cpk)
  • Type 3 Gage Study: finalità e suo svolgimento
  • Sinottico riassuntivo delle attività (scopo, numero operatori, campioni e repliche)

 

Valutazione di Sistemi di giudizio per ATTRIBUTI

  • Strumenti per ATTRIBUTI. Esempi
  • Come valutarli
  • Valutazione NON OGGETTIVATA (per caratteristiche non misurabili)
  • Attributi da classificare: uso dei dati categorici (nominali, binomiali, ordinali)
  • Numero di campioni da giudicare
  • Criteri di giudizio (K-Statistics; Coefficienti di Kendall)
  • Cosa può capitare se è noto un riferimento (miss rate, false alarm, falso positivo / negativo). Esempi
  • Criteri AIAG di accettabilità
  • Azioni da svolgere se il sistema risulta inadeguato
  • Valutazione OGGETTIVATA (per caratteristiche misurabili)
  • Attribute Agreement
  • Metodo Analitico

 

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