Obiettivi Formativi

Il corso ha l’obiettivo di formare gli studenti nell’impiego dei metodi statistici per il controllo della qualità, sulla base della teoria della probabilità ed i principi dell’inferenza statistica; mira, altresì, a rendere gli studenti capaci di applicare, in modo consapevole, il metodo statistico adeguato ad ogni specifico contesto di ricerca nel controllo della qualità e di interpretare i risultati ottenuti dalla stima dei modelli.

Learning Goals

The course aims to instruct the students in the use of statistical methods for the control of quality, on the basis of the probability theory and the principles of statistical inference; also, it has the purpose to make the students capable of applying, in a conscious way, the statistical method, adequate to each specific context of research in quality control and to interpret the results obtained by models estimation.

Metodi didattici

Il corso consiste in lezioni frontali con esercitazioni e applicazioni mediante l’uso di software statistici quali SPSS

Teaching Methods

The course consists of frontal lessons with exercises and applications by the use of statistical software such as SPSS

Prerequisiti

E’ consigliato il superamento dell’esame di Statistica.

Prerequisites

It’s recommended to have passed the exam of Statistics

Verifiche dell'apprendimento

Esame scritto. La valutazione viene effettuata in trentesimi (soglia minima di sufficienza 18/30).

Assessment

The final exam will be in the written form. The evaluation is performed in thirty (minimum threshold of sufficiency 18/30).

Programma del Corso

•Il concetto di qualità nel controllo statistico di processo. Definizione del concetto di qualità. Evoluzione del concetto. Qualità nei prodotti e nei servizi. Il modello delle 5p. Misurare la qualità. La soddisfazione del cliente. Definizione di controllo statistico di processo (SPC). Sistema di gestione per la qualità (SGQ). Il Total Quality Management (TQM). Ciclo di Deming. Gli 8 principi di gestione per la qualità. Norme e organismi di normazione. Certificazioni di conformità e accreditamento. •La probabilità applicata al controllo dei processi produttivi. Richiami di calcolo combinatorio: disposizioni, permutazioni, combinazioni e coefficiente binomiale. Teoria generale della probabilità. Variabili casuali: definizione e costruzione, funzione di ripartizione, valore atteso e varianza di variabili casuali. Teorema di Bayes e suo utilizzo per problemi inerenti il controllo statistico della qualità. Distribuzioni di probabilità per variabili casuali discrete (binomiale, geometrica, ipergeometrica, di Poisson) e continue (distribuzione normale e normale standardizzata). Applicazioni. •L’inferenza statistica applicata alla qualità dei processi produttivi. Inferenza per un singolo campione (inferenza sulla media di una distribuzione normale con varianza nota e incognita, inferenza sulla varianza, inferenza su una proporzione della popolazione). Inferenza per il confronto tra due campioni. Applicazioni. •Modelli statistici di frequente impiego per la qualità del processo. Il modello lineare generale e sue assunzioni. Il modello di analisi della varianza a uno e a due criteri di classificazione. Modelli lineari generalizzati: modello di regressione logistica binaria e ordinale. Applicazioni mediante uso di SPSS. •Le carte di controllo: uso e fondamenti teorici Carte di Shewhart per variabili (x medio, R ed S) e per attributi (per frazione di non conformi o carta p, per non conformità o carta c, per non conformità per unità o carta u). Carte CUSUM e Carte EWMA.

Course Syllabus

•The concept of quality (in statistical process control). Definition of quality. Evolution of the concept. Quality in products and services. The model of 5p. Measure quality. Customer satisfaction. Definition of Statistical Process Control (SPC). The quality management system (SGQ). The Total Quality Management (TQM). Deming Cycle. The 8 principles of quality management. Norms and standards organizations. Compliance certifications and accreditation. •The probability applied to the control of production processes. Combinatory calculation: permutations, dispositions, combinations and binomial coefficient. General theory of the probability. Random variables: definition and construction, distribution function, expected value and variance. Bayes theorem and its use for problems related to the statistical quality control. Probability distributions for discrete random variables (Binomial, Geometric, Hypergeometric an Poisson distributions) and continuous (Normal and Standardized distributions). Applications. •Statistical inference applied to the quality of production processes. Inference for a single sample (inference on mean of a normal distribution with known and unknown variance, inference on variance, inference on a proportion of the population). Inference for the comparison between two samples. Applications. •Statistical models frequently used for process quality. The general linear model and its assumptions. The model of ANOVA (one way and two ways). Generalized Linear Models: binary logistic regression model and ordinal regression model. Applications by the use of SPSS. •The control charts: use and theoretical foundations. Shewhart charts for variables (mean x, R and S) and for attributes (fraction of non-conforming or p chart; non-compliance or c chart, for non-compliance for unit or u chart). CUSUM and EWMA charts.