Capitolo 1 - Montgomery PDF

Preview

Summary

Analisi degli esperimenti ...

Description

Douglas C. Montgomery Progettazione e analisi degli esperimenti © 2006 McGraw-Hill

CAPITOLO 1 Introduzione Metodi statistici e probabilistici per l’ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria Civile A.A. 2009-10 Facoltà di Ingegneria, Università di Padova Docente: Dott. L. Corain

Progettare gli esperimenti in Ingegneria Parte 1 – Introduzione • Perché è necessario questo argomento? Obiettivi del corso • Breve storia del Design of Experiments • Alcuni principi di base e terminologia • La strategia della sperimentazione • Linee guida per pianificare, condurre e analizzare gli esperimenti

Introduzione al Design of Experiments • Un esperimento è una prova o una serie di prove • Gli esperimenti sono largamente utilizzati nel campo dell’ingegneria – Caratterizzazione e ottimizzazione dei processi – Valutazione delle proprietà dei materiali – Progettazione e sviluppo del prodotto – Determinazione delle componenti e delle loro tolleranze • Tutti gli esperimenti sono progettati, alcuni in modo preciso, altri invece sono pianificati poco e male

Esperimenti nell’ingegneria • Ridurre il tempo per progettare/sviluppare nuovi prodotti e processi • Migliorare le prestazioni dei processi esistenti • Migliorare l’affidabilità e le prestazioni dei prodotti • Raggiungere robustezza di prodotto e processo • Valutazione dei materiali, delle alternative di progetto, settare componenti e sistemi di tolleranza, ecc.

Quattro periodi nella storia del Design of Experiments • L’era agronomica, anni 1918 – 1940 – R. A. Fisher & i suoi collaboratori – Profondo impatto sulle scienze agricole – Piani fattoriali, ANOVA • La prima era industriale, anni 1951 – metà anni 1970 – Box & Wilson, le superfici di risposta – Applicazioni nell’industria chimica e di processo • La seconda era industriale, metà anni 1970 – anni 1990 – Iniziative di miglioramento della Qualità in molte aziende – Taguchi e la progettazione robusta dei parametri • L’era moderna, circa agli inizi degli anni 1990

I principi base del Design of Experiments • Randomizzazione – Eseguire le prove in un esperimento in ordine casuale – Mediare gli effetti di fattori estranei spesso presenti, ma “nascosti” • Replicazione – Misura del campione (migliorare la precisione della stima dell’effetto, della stima dell’errore e del rumore di fondo). – Repliche o misure ripetute? • Blocchi – Trattare con i fattori di disturbo

Strategia di Sperimentazione • Esperimenti a tentativi ( “best guess”) – Molto usata – Ha più successo di quanto si pensi, ma ci sono degli svantaggi… • Esperimenti un fattore alla volta (O.F.A.T.) – A volte associata con il metodo “ scientifico” o “ingegneristico” – Influenzata dall’interazione, spesso molto inefficiente • Esperimenti statisticamente pianificati – Basati sul concetto fattoriale di Fisher

Piani Fattoriali • In un esperimento fattoriale, tutte le possibili combinazioni dei livelli dei fattori sono testate • L’esperimento del golf: – Tipo di mazza – Tipo di pallina – Camminare o andare col golfchart – Tipo di bibita – Tempo di gioco(mattina,pom.) – Condizioni atmosferiche – Tipo di chiodi della scarpa – Altro

Piani Fattoriali

Piani fattoriali con più fattori

Piani fattoriali con più fattori il piano frazionario

Linee guida per la pianificazione degli esperimenti 1. Identificazione e formulazione del problema 2. Scelta dei fattori, livelli ed intervalli 3. Selezione della variabile di risposta 4. Scelta del piano sperimentale 5. Esecuzione dell’esperimento 6. Analisi statistica dei dati 7. Conclusioni e raccomandazioni

Pianificare, Condurre e Analizzare un esperimento • Applicare il pensiero statistico precedentemente sviluppato • La tua conoscenza anche non-statistica è cruciale per il successo • Pianificazione pre-sperimentale (passi 1-3) • Ragionare e sperimentare con sequenzialità (usa il principio KISS ) • Vedi Coleman & Montgomery (1993) Technometrics articolo+ materiale supplementare nel testo...