Massimo PACELLA

Massimo PACELLA

Professore II Fascia (Associato)

Settore Scientifico Disciplinare ING-IND/16: TECNOLOGIE E SISTEMI DI LAVORAZIONE.

Dipartimento di Ingegneria dell'Innovazione

Centro Ecotekne Pal. O - S.P. 6, Lecce - Monteroni - LECCE (LE)

Ufficio, Piano terra

Telefono +39 0832 29 7812

Curriculum Vitae

Dr. Massimo Pacella is an Associate Professor within the Department of Engineering for Innovation at the University of Salento, Italy. He holds an MSc in Computer Engineering from the University of Lecce, Italy and a PhD in Manufacturing and Production Systems from the Polytechnic of Milan, Italy. He has been awarded a Fulbright Fellowship and has additionally served as a research scholar at the Department of Industrial and Operations Engineering, University of Michigan, USA.

The primary focus of Dr. Pacella's research lies in the domain of functional data processing and profile monitoring, encompassing both applied and methodological aspects of machine learning and statistical modeling, in addition to engineering principles. These research interests are primarily applied in the manufacturing and automotive industries.

Throughout his career, Dr. Pacella has been involved in various Scientific Projects with broad applications in manufacturing and production system management. He has also been involved in various research projects funded by industrial companies.

Dr. Pacella is a member of the Italian Association for Manufacturing Technology (AITeM) and is also serving as an Associate Editor of IISE Transactions on Data Science, Quality & Reliability.

Didattica

A.A. 2023/2024

CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO

Corso di laurea INGEGNERIA MECCANICA

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

MANUFACTURING QUALITY

Degree course MANAGEMENT ENGINEERING

Course type Laurea Magistrale

Language INGLESE

Credits 9.0

Teaching hours Ore totali di attività frontale: 81.0

Year taught 2023/2024

For matriculated on 2023/2024

Course year 1

Structure DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Subject matter Percorso comune

Location Lecce

A.A. 2022/2023

CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO

Corso di laurea INGEGNERIA MECCANICA

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Per immatricolati nel 2021/2022

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

MANUFACTURING QUALITY

Degree course MANAGEMENT ENGINEERING

Course type Laurea Magistrale

Language INGLESE

Credits 9.0

Teaching hours Ore totali di attività frontale: 81.0

Year taught 2022/2023

For matriculated on 2022/2023

Course year 1

Structure DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Subject matter Percorso comune

Location Lecce

A.A. 2021/2022

CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO

Corso di laurea INGEGNERIA MECCANICA

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

Anno accademico di erogazione 2021/2022

Per immatricolati nel 2020/2021

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

MANUFACTURING QUALITY

Degree course MANAGEMENT ENGINEERING

Course type Laurea Magistrale

Language INGLESE

Credits 9.0

Teaching hours Ore totali di attività frontale: 81.0

Year taught 2021/2022

For matriculated on 2021/2022

Course year 1

Structure DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Subject matter Percorso comune

Location Lecce

A.A. 2020/2021

CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO

Corso di laurea INGEGNERIA MECCANICA

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

MANUFACTURING QUALITY

Degree course MANAGEMENT ENGINEERING

Course type Laurea Magistrale

Language INGLESE

Credits 9.0

Teaching hours Ore totali di attività frontale: 81.0

Year taught 2020/2021

For matriculated on 2020/2021

Course year 1

Structure DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Subject matter Percorso comune

Location Lecce

A.A. 2019/2020

CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO

Corso di laurea INGEGNERIA MECCANICA

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

MANUFACTURING QUALITY

Degree course MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Course type Laurea Magistrale

Language INGLESE

Credits 9.0

Teaching hours Ore totali di attività frontale: 81.0

Year taught 2019/2020

For matriculated on 2019/2020

Course year 1

Structure DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Subject matter Percorso comune

Location Lecce

A.A. 2018/2019

CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO

Corso di laurea INGEGNERIA MECCANICA

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

MANUFACTURING QUALITY

Degree course MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Course type Laurea Magistrale

Language INGLESE

Credits 9.0

Teaching hours Ore totali di attività frontale: 81.0

Year taught 2018/2019

For matriculated on 2018/2019

Course year 1

Structure DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Subject matter Percorso comune

Location Lecce

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CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO

Corso di laurea INGEGNERIA MECCANICA

Settore Scientifico Disciplinare ING-IND/16

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 18/09/2023 al 22/12/2023)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

...

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Il corso prevede una parte monografica su temi di controllo di processo e di analisi dei dati sperimentali. I temi specifici sono decisi ogni anno, ed ogni tema è assegnato ad un gruppo di lavoro per condurre un concreto progetto di controllo e miglioramento di processo. L’esame finale consiste nella discussione del progetto sviluppato.

Montgomery, D. C. (2019). Introduction to statistical quality control. John wiley & sons.

CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO (ING-IND/16)
MANUFACTURING QUALITY

Degree course MANAGEMENT ENGINEERING

Subject area ING-IND/16

Course type Laurea Magistrale

Credits 9.0

Teaching hours Ore totali di attività frontale: 81.0

For matriculated on 2023/2024

Year taught 2023/2024

Course year 1

Semestre Secondo Semestre (dal 04/03/2024 al 14/06/2024)

Language INGLESE

Subject matter Percorso comune (999)

Location Lecce

...

...

...

...

Examination: oral. The exam consists in the presentation and discussion of the case-study assignment results by project groups. Case Study assignments should be completed in teams of 1 or 2. Teams of 3 may be allowed provided a request is made in advance to the instructor.

...

MANUFACTURING QUALITY (ING-IND/16)
CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO

Corso di laurea INGEGNERIA MECCANICA

Settore Scientifico Disciplinare ING-IND/16

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

Per immatricolati nel 2021/2022

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 19/09/2022 al 16/12/2022)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

...

...

...

...

Il corso prevede una parte monografica su temi di controllo di processo e di analisi dei dati sperimentali. I temi specifici sono decisi ogni anno, ed ogni tema è assegnato ad un gruppo di lavoro per condurre un concreto progetto di controllo e miglioramento di processo. L’esame finale consiste nella discussione del progetto sviluppato.

...

CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO (ING-IND/16)
MANUFACTURING QUALITY

Degree course MANAGEMENT ENGINEERING

Subject area ING-IND/16

Course type Laurea Magistrale

Credits 9.0

Teaching hours Ore totali di attività frontale: 81.0

For matriculated on 2022/2023

Year taught 2022/2023

Course year 1

Semestre Secondo Semestre (dal 01/03/2023 al 09/06/2023)

Language INGLESE

Subject matter Percorso comune (999)

Location Lecce

...

...

...

...

Examination: oral. The exam consists in the presentation and discussion of the case-study assignment results by project groups. Case Study assignments should be completed in teams of 1 or 2. Teams of 3 may be allowed provided a request is made in advance to the instructor.

...

MANUFACTURING QUALITY (ING-IND/16)
CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO

Corso di laurea INGEGNERIA MECCANICA

Settore Scientifico Disciplinare ING-IND/16

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

Per immatricolati nel 2020/2021

Anno accademico di erogazione 2021/2022

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 20/09/2021 al 17/12/2021)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

È auspicabile avere conoscenze di statisitca di base.

La crescente disponibilità dati di misura e il progressivo aumento della capacità di calcolo disponibile a bordo macchina, rende oggi possibile adottare approcci innovativi per monitorare (attraverso la segnalazione di un allarme in caso di comportamento anomalo) e migliorare continuativamente (attraverso l’analisi sperimentale), la qualità dei processi produttivi in ambito manifatturiero. In questo scenario, il corso di “Controllo e Miglioramento di Processo” intende fornire l’insieme di contenuti necessari a progettare e gestire il controllo statistico di processo, nonché il miglioramento continuo delle tecnologie, attraverso un approccio che unisce la conoscenza tecnologica del processo di base alle più recenti tecniche statistiche di modellazione/monitoraggio dei dati di misura, e di pianificazione sperimentale.

Conoscenza e capacità di comprensione. Il corso intende fornire le conoscenze utili sulle tecniche ingegneristiche per il controllo statistico di processo e le loro caratteristiche quantitative e qualitative. Specifica attenzione sarà dedicata all’evoluzione delle tecniche legate alla moderna disponibilità di strumenti di misura e il progressivo aumento delle capacità di calcolo disponibile a bordo macchina.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Attraverso l’analisi della recente letteratura scientifica e di dati quantitativi relativi a casi di studio in ingegneria meccanica, si forniranno strumenti di analisi e tecniche statistiche applicabili in diversi ambiti ingegneristici, in particolare in quelli produttivi e manifatturieri. Dopo il corso lo studente dovrebbe essere in grado di: i) conoscere le tecniche di controllo statistico di processo in aziende manifatturiere e di processo; ii) conoscere i metodi e le tecniche di progettazione degli esperimenti e di analisi dei dati sperimentali; iii) conoscere le tecniche avanzate di modellazione/monitoraggio di dati di misura.

Autonomia di giudizio. Attraverso lo studio di approcci teorici e la valutazione critica delle diverse tecniche, lo studente potrà migliorare la propria capacità di giudizio e di proposta in relazione al problema ingegneristico del controllo statistico di processo. 

Abilità comunicative. La presentazione degli argomenti del corso sarà svolta in modo da consentire l’acquisizione della padronanza di un linguaggio tecnico e di una terminologia specialistica adeguati. Lo sviluppo di abilità comunicative, sia orali che scritte sarà anche stimolata attraverso la redazione di un progetto d’anno che sarà presentato e discusso in aula durante la prova finale.

Capacità di apprendimento. La capacità di apprendimento sarà stimolata attraverso presentazioni e discussioni in aula, finalizzate a verificare l’effettiva comprensione degli argomenti trattati. La capacità di apprendimento sarà anche stimolata dall’approfondimento di articoli scientifici relativi a tematiche di ricerca del controllo statistico di processo nonché da casi di studio tipici dell’ingegneria meccanica.

Il corso si articola in lezioni frontali basate principalmente sull’uso di slides rese disponibili agli studenti attraverso questo portale. Le lezioni sono finalizzate al raggiungimento degli obiettivi formativi mediante la presentazione di teorie, modelli e metodi parallelamente alla discussione di casi di studio in ambito manifatturiero.

Il corso prevede una parte monografica su temi di controllo di processo e di analisi dei dati sperimentali. I temi specifici sono decisi ogni anno, ed ogni tema è assegnato ad un gruppo di lavoro per condurre un concreto progetto di controllo e miglioramento di processo. L’esame finale consiste nella discussione del progetto sviluppato.

1. Il controllo statistico di processo in aziende manifatturiere e di processo: tecniche di SPC (Statistical Process Control) (18 ore)

  • Introduzione al controllo statistico di processo. Problemi derivanti dalle carte di controllo di Shewhart.
  • Carte di controllo per variabili: Carte di controllo Xbar-R e Xbar-S. Carte di controllo I-MR. Linee guida per l'applicazione delle carte di controllo.
  • Progettazione di strumenti di controllo della qualità in relazione ai limiti di specifica. Carte di controllo a limiti modificati.

 

2. Progettazione di carte di controllo in presenza di dati autocorrelati (9 ore)

  • Carte EWMA, tecniche ARIMA e controllo statistico di processo. Applicazioni a problemi di usura.
  • Progettazione di carte di controllo per un insieme di caratteristiche di qualità: carte di controllo multivariate.

 

3. Capability Analysis (18 ore)

  • Analisi di capacità del processo attraverso istrogrammi e carte di probabilità. Indici di capacità di processo.
  • Analisi della capacità del processo con le carte di controllo.
  • Studio della capacità di strumenti e di sistemi di misura.
  • Stima dei limiti di tolleranza naturale del processo.

 

4. Metodi e tecniche di progettazione degli esperimenti e di analisi dei dati sperimentali (27 ore)

  • Il ciclo del miglioramento dei processi attraverso una metodologia sperimentale; fase di analisi mediante esperimenti; identificazione di alternative; implementazione; misura dei risultati.
  • Tecniche DOE (Design Of Experiments) per la progettazione degli esperimenti: piani fattoriali; risoluzione di piani fattoriali; piani fattoriali frazionati; piani con blocking; la tecnica del confounding per piani fattoriali. Quadrati Latini.
  • Metodo ANOVA (analisi della varianza) ad una e due vie; analisi di regressione per i modelli lineari.

 

5. Tecniche avanzate di modellazione/monitoraggio di dati di misura (9 ore)

  • Dati funzionali: misura di profili e superfici lavorate attraverso l’uso di macchine di misura a coordinate (CMM).
  • Introduzione alle tecniche di regressione per dati funzionali e progettazione delle relative carte di controllo.
  • Introduzione ai metodi di riduzione dimensionale di dati multivariati e progettazione delle relative carte di controllo.

Testi consigliati:

  • D. C. Montgomery: “Controllo statistico della qualità” – seconda edizione, McGraw-Hill, 2006.
  • D. C. Montgomery: “Progettazione e Analisi degli Esperimenti”, McGraw-Hill, 2005.
  • Dispense relative alle lezioni rese disponibili dal docente.

 

Ulteriore bibliografia di approfondimento:

  • Articoli tratti da riviste scientifiche di riferimento resi disponibili dal docente.
CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO (ING-IND/16)
MANUFACTURING QUALITY

Degree course MANAGEMENT ENGINEERING

Subject area ING-IND/16

Course type Laurea Magistrale

Credits 9.0

Teaching hours Ore totali di attività frontale: 81.0

For matriculated on 2021/2022

Year taught 2021/2022

Course year 1

Semestre Secondo Semestre (dal 01/03/2022 al 10/06/2022)

Language INGLESE

Subject matter Percorso comune (999)

Location Lecce

Sufficiency probability theory and statistics.

This course provides students with the analytical and management tools necessary to solve manufacturing quality problems and implement effective quality systems. Topics include quality systems and standards, the Six Sigma problem solving methodology, process capability analysis, measurement system analysis, gauge R & R, ANOVA, statistical process control, and geometric tolerances.

Knowledge and ability to understand. The course aims to provide useful knowledge on engineering techniques for statistical process control and their quantitative and qualitative characteristics. Specific attention will be devoted to the evolution of techniques related to the modern availability of measuring instruments.

Ability to apply knowledge and understanding. Through the analysis of recent scientific literature and quantitative data related to case studies in engineering, we will provide analysis tools and statistical techniques applicable in various engineering fields, particularly in manufacturing. After the course the student should be able to: i) know the techniques of statistical process control in manufacturing and process companies; ii) know the methods and techniques of experiment design and analysis of experimental data; iii) know the advanced techniques of modeling / monitoring of measurement data.

Autonomy of judgment. Through the study of theoretical approaches and the critical evaluation of different techniques, the student will be able to improve his judgment and proposal skills in relation to the engineering problem of statistical process control.

Communication skills. The presentation of the course topics will be carried out in such a way as to allow the acquisition of the mastery of a technical language and of an appropriate specialist terminology. The development of communication skills, both oral and written will also be stimulated through the drafting of a work project that will be presented and discussed in the classroom during the final exam.  

Learning ability. The ability to learn will be stimulated through presentations and discussions in the classroom, aimed at verifying the effective understanding of the topics covered. The ability to learn will also be stimulated by the deepening of scientific articles related to research topics of statistical process control as well as case studies typical of management engineering.

The course consists of lectures based on the use of slides made available to students through this portal. Classes are aimed at achieving the training objectives through the presentation of theories, models and methods as well as the discussion of case studies in manufacturing field.

Examination: oral. The exam consists in the presentation and discussion of the case-study assignment results by project groups. Case Study assignments should be completed in teams of 1 or 2. Teams of 3 may be allowed provided a request is made in advance to the instructor.

Office Hours: By appointment; contact the instructor by email or at the end of class meetings.

1. Quality Management System (4 hours)

Quality planning. Quality assurance. Quality control and improvement. PDCA methodology (Plan-Do-Check-Act) and other fundamental quality management principles. Six Sigma overview. The DMAIC (Define-Measure-Analyze-Improve-Control) problem solving process. Quality standards (ISO 9000, ISO 9001, ISO 9004).

 

2. EN 9100 – Quality System for Aerospace Manufactures (5 hours)

How to identify and interpret the requirements of EN 9100. The structure of EN 9100. The sequence of a certification audit. Quality management system implementation issues.

 

3. Metrology principles (27 hours)

International Vocabulary of Metrology (VIM) and the Guide to the expression of Uncertainty in Measurement (GUM) – basic and general concepts and associated terms. Quantities and units. Measurement. Devices for measurement. Properties of measuring devices. Principle of uncertainty calculation: types A and B uncertainties. Key dimensional metrology standards. Deformations and mechanical causes of errors. Marble, V-blocks, gauge blocks, and dial gauges. Vernier calipers. Micrometer or Palmer. Example of a laboratory model. Coordinate-measuring machine (CMM). Commonly-used geometric models in dimensional metrology. Description of styli and types of probing. Software and computers supporting the CMM. Statistical issues in geometric feature inspection using CMMs. Sample size. Sample location. Measurement errors. Introduction to measurement by optical methods.

 

4. Statistical Process Control (SPC) (18 hours)

Modeling process quality: describing variation. Important continuous distributions. Probability plots. Some useful approximations. Control chart for variables: chance and assignable causes of quality variation. Statistical basis of the control chart. Implementing SPC in a control chart for Xbar and R. Control charts for Xbar and S. The control chart for individual measurements. Procedures for Xbar, R and S charts. Case studies: applications of variables control charts.

 

5. Measuring Methods and Gauges (18 hours)

Process and measurement system capability analysis. Process capability analysis using a histogram or a probability plot. Process capability ratios. Estimating the natural tolerance limits of a process. Tolerance limits based on the normal distribution. Nonparametric tolerance limits. Gauge and measurement systems capability studies. Isolate the components of variability in the measurement system. Accuracy and precision of a measurement system. The ANOVA (Analysis of Variance) approach for analyzing measurement data.

 

6. Geometric tolerances (9 hours)

Fundamentals of Dimensional and Geometrical Tolerances According to ISO, CSA (Canada), and ANSI (USA). Geometric Product Specification (GPS) standard covering ISO/TR 14638. Envelope requirement according to ISO 8015. Maximum material principle according to ISO 2692-1988. Form tolerances. Flatness tolerances. Straightness tolerance. Roundness. Cylindricity. Orientation tolerances. Parallelism (straight line/straight line). Parallelism plane/plane (plane/straight line) on CMM. Angularity. Positioning tolerances. Tolerance of single radial flap (radial runout). Tolerance of single axial flap (axial runout).

All lecture notes, data sets, solutions, and tutorials are available on the course web page.

Grous A. (2011). Applied Metrology for Manufacturing Engineering. Wiley.

Montgomery D. C. (2013). Introduction to Statistical Quality Control, 7th Edition, Wiley.

MANUFACTURING QUALITY (ING-IND/16)
CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO

Corso di laurea INGEGNERIA MECCANICA

Settore Scientifico Disciplinare ING-IND/16

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 22/09/2020 al 18/12/2020)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

È auspicabile avere conoscenze di statisitca di base.

La crescente disponibilità dati di misura e il progressivo aumento della capacità di calcolo disponibile a bordo macchina, rende oggi possibile adottare approcci innovativi per monitorare (attraverso la segnalazione di un allarme in caso di comportamento anomalo) e migliorare continuativamente (attraverso l’analisi sperimentale), la qualità dei processi produttivi in ambito manifatturiero. In questo scenario, il corso di “Controllo e Miglioramento di Processo” intende fornire l’insieme di contenuti necessari a progettare e gestire il controllo statistico di processo, nonché il miglioramento continuo delle tecnologie, attraverso un approccio che unisce la conoscenza tecnologica del processo di base alle più recenti tecniche statistiche di modellazione/monitoraggio dei dati di misura, e di pianificazione sperimentale.

Conoscenza e capacità di comprensione. Il corso intende fornire le conoscenze utili sulle tecniche ingegneristiche per il controllo statistico di processo e le loro caratteristiche quantitative e qualitative. Specifica attenzione sarà dedicata all’evoluzione delle tecniche legate alla moderna disponibilità di strumenti di misura e il progressivo aumento delle capacità di calcolo disponibile a bordo macchina.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Attraverso l’analisi della recente letteratura scientifica e di dati quantitativi relativi a casi di studio in ingegneria meccanica, si forniranno strumenti di analisi e tecniche statistiche applicabili in diversi ambiti ingegneristici, in particolare in quelli produttivi e manifatturieri. Dopo il corso lo studente dovrebbe essere in grado di: i) conoscere le tecniche di controllo statistico di processo in aziende manifatturiere e di processo; ii) conoscere i metodi e le tecniche di progettazione degli esperimenti e di analisi dei dati sperimentali; iii) conoscere le tecniche avanzate di modellazione/monitoraggio di dati di misura.

Autonomia di giudizio. Attraverso lo studio di approcci teorici e la valutazione critica delle diverse tecniche, lo studente potrà migliorare la propria capacità di giudizio e di proposta in relazione al problema ingegneristico del controllo statistico di processo. 

Abilità comunicative. La presentazione degli argomenti del corso sarà svolta in modo da consentire l’acquisizione della padronanza di un linguaggio tecnico e di una terminologia specialistica adeguati. Lo sviluppo di abilità comunicative, sia orali che scritte sarà anche stimolata attraverso la redazione di un progetto d’anno che sarà presentato e discusso in aula durante la prova finale.

Capacità di apprendimento. La capacità di apprendimento sarà stimolata attraverso presentazioni e discussioni in aula, finalizzate a verificare l’effettiva comprensione degli argomenti trattati. La capacità di apprendimento sarà anche stimolata dall’approfondimento di articoli scientifici relativi a tematiche di ricerca del controllo statistico di processo nonché da casi di studio tipici dell’ingegneria meccanica.

Il corso si articola in lezioni frontali basate principalmente sull’uso di slides rese disponibili agli studenti attraverso questo portale. Le lezioni sono finalizzate al raggiungimento degli obiettivi formativi mediante la presentazione di teorie, modelli e metodi parallelamente alla discussione di casi di studio in ambito manifatturiero.

Il corso prevede una parte monografica su temi di controllo di processo e di analisi dei dati sperimentali. I temi specifici sono decisi ogni anno, ed ogni tema è assegnato ad un gruppo di lavoro per condurre un concreto progetto di controllo e miglioramento di processo. L’esame finale consiste nella discussione del progetto sviluppato.

1. Il controllo statistico di processo in aziende manifatturiere e di processo: tecniche di SPC (Statistical Process Control) (18 ore)

  • Introduzione al controllo statistico di processo. Problemi derivanti dalle carte di controllo di Shewhart.
  • Carte di controllo per variabili: Carte di controllo Xbar-R e Xbar-S. Carte di controllo I-MR. Linee guida per l'applicazione delle carte di controllo.
  • Progettazione di strumenti di controllo della qualità in relazione ai limiti di specifica. Carte di controllo a limiti modificati.

 

2. Progettazione di carte di controllo in presenza di dati autocorrelati (9 ore)

  • Carte EWMA, tecniche ARIMA e controllo statistico di processo. Applicazioni a problemi di usura.
  • Progettazione di carte di controllo per un insieme di caratteristiche di qualità: carte di controllo multivariate.

 

3. Capability Analysis (18 ore)

  • Analisi di capacità del processo attraverso istrogrammi e carte di probabilità. Indici di capacità di processo.
  • Analisi della capacità del processo con le carte di controllo.
  • Studio della capacità di strumenti e di sistemi di misura.
  • Stima dei limiti di tolleranza naturale del processo.

 

4. Metodi e tecniche di progettazione degli esperimenti e di analisi dei dati sperimentali (27 ore)

  • Il ciclo del miglioramento dei processi attraverso una metodologia sperimentale; fase di analisi mediante esperimenti; identificazione di alternative; implementazione; misura dei risultati.
  • Tecniche DOE (Design Of Experiments) per la progettazione degli esperimenti: piani fattoriali; risoluzione di piani fattoriali; piani fattoriali frazionati; piani con blocking; la tecnica del confounding per piani fattoriali. Quadrati Latini.
  • Metodo ANOVA (analisi della varianza) ad una e due vie; analisi di regressione per i modelli lineari.

 

5. Tecniche avanzate di modellazione/monitoraggio di dati di misura (9 ore)

  • Dati funzionali: misura di profili e superfici lavorate attraverso l’uso di macchine di misura a coordinate (CMM).
  • Introduzione alle tecniche di regressione per dati funzionali e progettazione delle relative carte di controllo.
  • Introduzione ai metodi di riduzione dimensionale di dati multivariati e progettazione delle relative carte di controllo.

Testi consigliati:

  • D. C. Montgomery: “Controllo statistico della qualità” – seconda edizione, McGraw-Hill, 2006.
  • D. C. Montgomery: “Progettazione e Analisi degli Esperimenti”, McGraw-Hill, 2005.
  • Dispense relative alle lezioni rese disponibili dal docente.

 

Ulteriore bibliografia di approfondimento:

  • Articoli tratti da riviste scientifiche di riferimento resi disponibili dal docente.
CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO (ING-IND/16)
MANUFACTURING QUALITY

Degree course MANAGEMENT ENGINEERING

Subject area ING-IND/16

Course type Laurea Magistrale

Credits 9.0

Teaching hours Ore totali di attività frontale: 81.0

For matriculated on 2020/2021

Year taught 2020/2021

Course year 1

Semestre Secondo Semestre (dal 01/03/2021 al 11/06/2021)

Language INGLESE

Subject matter Percorso comune (999)

Location Lecce

Sufficiency probability theory and statistics.

This course provides students with the analytical and management tools necessary to solve manufacturing quality problems and implement effective quality systems. Topics include quality systems and standards, the Six Sigma problem solving methodology, process capability analysis, measurement system analysis, gauge R & R, ANOVA and statistical process control.

Knowledge and ability to understand. The course aims to provide useful knowledge on engineering techniques for statistical process control and their quantitative and qualitative characteristics. Specific attention will be devoted to the evolution of techniques related to the modern availability of measuring instruments.

Ability to apply knowledge and understanding. Through the analysis of recent scientific literature and quantitative data related to case studies in engineering, we will provide analysis tools and statistical techniques applicable in various engineering fields, particularly in manufacturing. After the course the student should be able to: i) know the techniques of statistical process control in manufacturing and process companies; ii) know the methods and techniques of experiment design and analysis of experimental data; iii) know the advanced techniques of modeling / monitoring of measurement data.

Autonomy of judgment. Through the study of theoretical approaches and the critical evaluation of different techniques, the student will be able to improve his judgment and proposal skills in relation to the engineering problem of statistical process control.

Communication skills. The presentation of the course topics will be carried out in such a way as to allow the acquisition of the mastery of a technical language and of an appropriate specialist terminology. The development of communication skills, both oral and written will also be stimulated through the drafting of a work project that will be presented and discussed in the classroom during the final exam.  

Learning ability. The ability to learn will be stimulated through presentations and discussions in the classroom, aimed at verifying the effective understanding of the topics covered. The ability to learn will also be stimulated by the deepening of scientific articles related to research topics of statistical process control as well as case studies typical of management engineering.

The course consists of lectures based on the use of slides made available to students through this portal. Classes are aimed at achieving the training objectives through the presentation of theories, models and methods as well as the discussion of case studies in manufacturing field.

Examination: oral. The exam consists in the presentation and discussion of the case-study assignment results by project groups. Case Study assignments should be completed in teams of 1 or 2. Teams of 3 may be allowed provided a request is made in advance to the instructor.

Office Hours: By appointment; contact the instructor by email or at the end of class meetings.

1. Quality Management System (9 hours)

Quality planning. Quality assurance. Quality control and improvement. PDCA methodology (Plan-Do-Check-Act) and other fundamental quality management principles. Six Sigma overview. The DMAIC (Define-Measure-Analyze-Improve-Control) problem solving process. Quality standards (ISO 9000, ISO 9001, ISO 9004).

 

2. Metrology principles (9 hours)

International Vocabulary of Metrology (VIM) and the Guide to the expression of Uncertainty in Measurement (GUM) – basic and general concepts and associated terms. Quantities and units. Measurement. Devices for measurement. Properties of measuring devices. Principle of uncertainty calculation: types A and B uncertainties. Key dimensional metrology standards. Deformations and mechanical causes of errors. Marble, V-blocks, gauge blocks, and dial gauges. Vernier calipers. Micrometer or Palmer. Example of a laboratory model. Coordinate-measuring machine (CMM). Commonly-used geometric models in dimensional metrology. Description of styli and types of probing. Software and computers supporting the CMM. Statistical issues in geometric feature inspection using CMMs. Sample size. Sample location. Measurement errors. Introduction to measurement by optical methods.

 

3. Statistical Process Control (SPC) (27 hours)

Modeling process quality: describing variation. Important continuous distributions. Probability plots. Some useful approximations. Control chart for variables: chance and assignable causes of quality variation. Statistical basis of the control chart. Implementing SPC in a control chart for Xbar and R. Control charts for Xbar and S. The control chart for individual measurements. Procedures for Xbar, R and S charts. Case studies: applications of variables control charts. Control charts for sample proportions. Control charts for counts per unit of measure. EWMA control chart. CUSUM control chart.

 

4. Measuring Methods and Gauges (18 hours)

Process and measurement system capability analysis. Process capability analysis using a histogram or a probability plot. Process capability ratios. Estimating the natural tolerance limits of a process. Tolerance limits based on the normal distribution. Nonparametric tolerance limits. Gauge and measurement systems capability studies. Isolate the components of variability in the measurement system. Accuracy and precision of a measurement system. The ANOVA (Analysis of Variance) approach for analyzing measurement data.

 

5. Analysis of Variance (18 hours)

The ANOVA setting. Comparing means. The ANOVA model. Estimates of population parameters. Testing hypothesis in one-way ANOVA. The ANOVA table. The F test. Using software. The two-way ANOVA model. Main effects and interactions. Advantages of two-way ANOVA. Carrying out a two-way ANOVA.

All lecture notes, data sets, solutions, and tutorials are available from the instructor.

Montgomery D. C. (2013). Introduction to Statistical Quality Control, 7th Edition, Wiley.

MANUFACTURING QUALITY (ING-IND/16)
CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO

Corso di laurea INGEGNERIA MECCANICA

Settore Scientifico Disciplinare ING-IND/16

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 23/09/2019 al 20/12/2019)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

È auspicabile avere conoscenze di statisitca di base.

La crescente disponibilità dati di misura e il progressivo aumento della capacità di calcolo disponibile a bordo macchina, rende oggi possibile adottare approcci innovativi per monitorare (attraverso la segnalazione di un allarme in caso di comportamento anomalo) e migliorare continuativamente (attraverso l’analisi sperimentale), la qualità dei processi produttivi in ambito manifatturiero. In questo scenario, il corso di “Controllo e Miglioramento di Processo” intende fornire l’insieme di contenuti necessari a progettare e gestire il controllo statistico di processo, nonché il miglioramento continuo delle tecnologie, attraverso un approccio che unisce la conoscenza tecnologica del processo di base alle più recenti tecniche statistiche di modellazione/monitoraggio dei dati di misura, e di pianificazione sperimentale.

Conoscenza e capacità di comprensione. Il corso intende fornire le conoscenze utili sulle tecniche ingegneristiche per il controllo statistico di processo e le loro caratteristiche quantitative e qualitative. Specifica attenzione sarà dedicata all’evoluzione delle tecniche legate alla moderna disponibilità di strumenti di misura e il progressivo aumento delle capacità di calcolo disponibile a bordo macchina.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Attraverso l’analisi della recente letteratura scientifica e di dati quantitativi relativi a casi di studio in ingegneria meccanica, si forniranno strumenti di analisi e tecniche statistiche applicabili in diversi ambiti ingegneristici, in particolare in quelli produttivi e manifatturieri. Dopo il corso lo studente dovrebbe essere in grado di: i) conoscere le tecniche di controllo statistico di processo in aziende manifatturiere e di processo; ii) conoscere i metodi e le tecniche di progettazione degli esperimenti e di analisi dei dati sperimentali; iii) conoscere le tecniche avanzate di modellazione/monitoraggio di dati di misura.

Autonomia di giudizio. Attraverso lo studio di approcci teorici e la valutazione critica delle diverse tecniche, lo studente potrà migliorare la propria capacità di giudizio e di proposta in relazione al problema ingegneristico del controllo statistico di processo. 

Abilità comunicative. La presentazione degli argomenti del corso sarà svolta in modo da consentire l’acquisizione della padronanza di un linguaggio tecnico e di una terminologia specialistica adeguati. Lo sviluppo di abilità comunicative, sia orali che scritte sarà anche stimolata attraverso la redazione di un progetto d’anno che sarà presentato e discusso in aula durante la prova finale.

Capacità di apprendimento. La capacità di apprendimento sarà stimolata attraverso presentazioni e discussioni in aula, finalizzate a verificare l’effettiva comprensione degli argomenti trattati. La capacità di apprendimento sarà anche stimolata dall’approfondimento di articoli scientifici relativi a tematiche di ricerca del controllo statistico di processo nonché da casi di studio tipici dell’ingegneria meccanica.

Il corso si articola in lezioni frontali basate principalmente sull’uso di slides rese disponibili agli studenti attraverso questo portale. Le lezioni sono finalizzate al raggiungimento degli obiettivi formativi mediante la presentazione di teorie, modelli e metodi parallelamente alla discussione di casi di studio in ambito manifatturiero.

Il corso prevede una parte monografica su temi di controllo di processo basato su dati funzionali. I temi specifici sono decisi ogni anno, ed ogni tema è assegnato per condurre un concreto progetto di controllo e miglioramento di processo. L’esame finale consiste nella discussione del progetto sviluppato.

1. Il controllo statistico di processo in aziende manifatturiere e di processo: tecniche di SPC (Statistical Process Control) (18 ore)

  • Introduzione al controllo statistico di processo. Problemi derivanti dalle carte di controllo di Shewhart.
  • Carte di controllo per variabili: Carte di controllo Xbar-R e Xbar-S. Carte di controllo I-MR. Linee guida per l'applicazione delle carte di controllo.
  • Progettazione di strumenti di controllo della qualità in relazione ai limiti di specifica. Carte di controllo a limiti modificati.

 

2. Progettazione di carte di controllo in presenza di dati autocorrelati (9 ore)

  • Carte EWMA, tecniche ARIMA e controllo statistico di processo. Applicazioni a problemi di usura.
  • Progettazione di carte di controllo per un insieme di caratteristiche di qualità: carte di controllo multivariate.

 

3. Capability Analysis (18 ore)

  • Analisi di capacità del processo attraverso istrogrammi e carte di probabilità. Indici di capacità di processo.
  • Analisi della capacità del processo con le carte di controllo.
  • Studio della capacità di strumenti e di sistemi di misura.
  • Stima dei limiti di tolleranza naturale del processo.

 

4. Metodi e tecniche di progettazione degli esperimenti e di analisi dei dati sperimentali (27 ore)

  • Il ciclo del miglioramento dei processi attraverso una metodologia sperimentale; fase di analisi mediante esperimenti; identificazione di alternative; implementazione; misura dei risultati.
  • Tecniche DOE (Design Of Experiments) per la progettazione degli esperimenti: piani fattoriali; risoluzione di piani fattoriali; piani fattoriali frazionati; piani con blocking; la tecnica del confounding per piani fattoriali. Quadrati Latini.
  • Metodo ANOVA (analisi della varianza) ad una e due vie; analisi di regressione per i modelli lineari.
  • Il problema dell’acquisizione della conoscenza attraverso esperimenti iterativi analizzati statisticamente. Tecniche RSM (Response Surface Methodology).

 

5. Tecniche avanzate di modellazione/monitoraggio di dati di misura (9 ore)

  • Dati funzionali: misura di profili e superfici lavorate attraverso l’uso di macchine di misura a coordinate (CMM).
  • Introduzione alle tecniche di regressione per dati funzionali e progettazione delle relative carte di controllo.
  • Introduzione ai metodi di riduzione dimensionale di dati multivariati e progettazione delle relative carte di controllo.

Testi consigliati:

  • D. C. Montgomery: “Controllo statistico della qualità” – seconda edizione, McGraw-Hill, 2006.
  • D. C. Montgomery: “Progettazione e Analisi degli Esperimenti”, McGraw-Hill, 2005.
  • Dispense relative alle lezioni rese disponibili dal docente.

 

Ulteriore bibliografia di approfondimento:

  • D. C. Montgomery: “Design and Analysis of Experiments, Student Solutions Manual”, 5th Edition, J. Wiley, 2002.
  • R. H. Myers, D. C. Montgomery: “Response Surface Methodology: process and product optimization using designed experiments”, 2nd Edition, J. Wiley, 2002.
  • N. R. Draper, H. Smith: “Applied Regression Analysis”, 3rd Edition, J. Wiley, 1998.
  • Articoli tratti da riviste scientifiche di riferimento resi disponibili dal docente.
CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO (ING-IND/16)
MANUFACTURING QUALITY

Degree course MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Subject area ING-IND/16

Course type Laurea Magistrale

Credits 9.0

Teaching hours Ore totali di attività frontale: 81.0

For matriculated on 2019/2020

Year taught 2019/2020

Course year 1

Semestre Secondo Semestre (dal 02/03/2020 al 05/06/2020)

Language INGLESE

Subject matter Percorso comune (999)

Location Lecce

Sufficiency probability theory and statistics.

This course provides students with the analytical and management tools necessary to solve manufacturing quality problems and implement effective quality systems. Topics include quality systems and standards, the Six Sigma problem solving methodology, process capability analysis, measurement system analysis, gauge R & R, ANOVA, statistical process control, and geometric tolerances.

Knowledge and ability to understand. The course aims to provide useful knowledge on engineering techniques for statistical process control and their quantitative and qualitative characteristics. Specific attention will be devoted to the evolution of techniques related to the modern availability of measuring instruments.

Ability to apply knowledge and understanding. Through the analysis of recent scientific literature and quantitative data related to case studies in engineering, we will provide analysis tools and statistical techniques applicable in various engineering fields, particularly in manufacturing. After the course the student should be able to: i) know the techniques of statistical process control in manufacturing and process companies; ii) know the methods and techniques of experiment design and analysis of experimental data; iii) know the advanced techniques of modeling / monitoring of measurement data.

Autonomy of judgment. Through the study of theoretical approaches and the critical evaluation of different techniques, the student will be able to improve his judgment and proposal skills in relation to the engineering problem of statistical process control.

Communication skills. The presentation of the course topics will be carried out in such a way as to allow the acquisition of the mastery of a technical language and of an appropriate specialist terminology. The development of communication skills, both oral and written will also be stimulated through the drafting of a work project that will be presented and discussed in the classroom during the final exam.  

Learning ability. The ability to learn will be stimulated through presentations and discussions in the classroom, aimed at verifying the effective understanding of the topics covered. The ability to learn will also be stimulated by the deepening of scientific articles related to research topics of statistical process control as well as case studies typical of management engineering.

The course consists of lectures based on the use of slides made available to students through this portal. Classes are aimed at achieving the training objectives through the presentation of theories, models and methods as well as the discussion of case studies in manufacturing field.

Examination: oral. The exam consists in the presentation and discussion of the case-study assignment results by project groups. Case Study assignments should be completed in teams of 1 or 2. Teams of 3 may be allowed provided a request is made in advance to the instructor.

Office Hours: By appointment; contact the instructor by email or at the end of class meetings.

1. Quality Management System (4 hours)

Quality planning. Quality assurance. Quality control and improvement. PDCA methodology (Plan-Do-Check-Act) and other fundamental quality management principles. Six Sigma overview. The DMAIC (Define-Measure-Analyze-Improve-Control) problem solving process. Quality standards (ISO 9000, ISO 9001, ISO 9004).

 

2. EN 9100 – Quality System for Aerospace Manufactures (5 hours)

How to identify and interpret the requirements of EN 9100. The structure of EN 9100. The sequence of a certification audit. Quality management system implementation issues.

 

3. Metrology principles (27 hours)

International Vocabulary of Metrology (VIM) and the Guide to the expression of Uncertainty in Measurement (GUM) – basic and general concepts and associated terms. Quantities and units. Measurement. Devices for measurement. Properties of measuring devices. Principle of uncertainty calculation: types A and B uncertainties. Key dimensional metrology standards. Deformations and mechanical causes of errors. Marble, V-blocks, gauge blocks, and dial gauges. Vernier calipers. Micrometer or Palmer. Example of a laboratory model. Coordinate-measuring machine (CMM). Commonly-used geometric models in dimensional metrology. Description of styli and types of probing. Software and computers supporting the CMM. Statistical issues in geometric feature inspection using CMMs. Sample size. Sample location. Measurement errors. Introduction to measurement by optical methods.

 

4. Statistical Process Control (SPC) (18 hours)

Modeling process quality: describing variation. Important continuous distributions. Probability plots. Some useful approximations. Control chart for variables: chance and assignable causes of quality variation. Statistical basis of the control chart. Implementing SPC in a control chart for Xbar and R. Control charts for Xbar and S. The control chart for individual measurements. Procedures for Xbar, R and S charts. Case studies: applications of variables control charts.

 

5. Measuring Methods and Gauges (18 hours)

Process and measurement system capability analysis. Process capability analysis using a histogram or a probability plot. Process capability ratios. Estimating the natural tolerance limits of a process. Tolerance limits based on the normal distribution. Nonparametric tolerance limits. Gauge and measurement systems capability studies. Isolate the components of variability in the measurement system. Accuracy and precision of a measurement system. The ANOVA (Analysis of Variance) approach for analyzing measurement data.

 

6. Geometric tolerances (9 hours)

Fundamentals of Dimensional and Geometrical Tolerances According to ISO, CSA (Canada), and ANSI (USA). Geometric Product Specification (GPS) standard covering ISO/TR 14638. Envelope requirement according to ISO 8015. Maximum material principle according to ISO 2692-1988. Form tolerances. Flatness tolerances. Straightness tolerance. Roundness. Cylindricity. Orientation tolerances. Parallelism (straight line/straight line). Parallelism plane/plane (plane/straight line) on CMM. Angularity. Positioning tolerances. Tolerance of single radial flap (radial runout). Tolerance of single axial flap (axial runout).

All lecture notes, data sets, solutions, and tutorials are available on the course web page.

Grous A. (2011). Applied Metrology for Manufacturing Engineering. Wiley.

Montgomery D. C. (2013). Introduction to Statistical Quality Control, 7th Edition, Wiley.

MANUFACTURING QUALITY (ING-IND/16)
CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO

Corso di laurea INGEGNERIA MECCANICA

Settore Scientifico Disciplinare ING-IND/16

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 24/09/2018 al 21/12/2018)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

È auspicabile avere conoscenze di statisitca di base.

La crescente disponibilità dati di misura e il progressivo aumento della capacità di calcolo disponibile a bordo macchina, rende oggi possibile adottare approcci innovativi per monitorare (attraverso la segnalazione di un allarme in caso di comportamento anomalo) e migliorare continuativamente (attraverso l’analisi sperimentale), la qualità dei processi produttivi in ambito manifatturiero. In questo scenario, il corso di “Controllo e Miglioramento di Processo” intende fornire l’insieme di contenuti necessari a progettare e gestire il controllo statistico di processo, nonché il miglioramento continuo delle tecnologie, attraverso un approccio che unisce la conoscenza tecnologica del processo di base alle più recenti tecniche statistiche di modellazione/monitoraggio dei dati di misura, e di pianificazione sperimentale.

Conoscenza e capacità di comprensione. Il corso intende fornire le conoscenze utili sulle tecniche ingegneristiche per il controllo statistico di processo e le loro caratteristiche quantitative e qualitative. Specifica attenzione sarà dedicata all’evoluzione delle tecniche legate alla moderna disponibilità di strumenti di misura e il progressivo aumento delle capacità di calcolo disponibile a bordo macchina.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Attraverso l’analisi della recente letteratura scientifica e di dati quantitativi relativi a casi di studio in ingegneria meccanica, si forniranno strumenti di analisi e tecniche statistiche applicabili in diversi ambiti ingegneristici, in particolare in quelli produttivi e manifatturieri. Dopo il corso lo studente dovrebbe essere in grado di: i) conoscere le tecniche di controllo statistico di processo in aziende manifatturiere e di processo; ii) conoscere i metodi e le tecniche di progettazione degli esperimenti e di analisi dei dati sperimentali; iii) conoscere le tecniche avanzate di modellazione/monitoraggio di dati di misura.

Autonomia di giudizio. Attraverso lo studio di approcci teorici e la valutazione critica delle diverse tecniche, lo studente potrà migliorare la propria capacità di giudizio e di proposta in relazione al problema ingegneristico del controllo statistico di processo. 

Abilità comunicative. La presentazione degli argomenti del corso sarà svolta in modo da consentire l’acquisizione della padronanza di un linguaggio tecnico e di una terminologia specialistica adeguati. Lo sviluppo di abilità comunicative, sia orali che scritte sarà anche stimolata attraverso la redazione di un progetto d’anno che sarà presentato e discusso in aula durante la prova finale.

Capacità di apprendimento. La capacità di apprendimento sarà stimolata attraverso presentazioni e discussioni in aula, finalizzate a verificare l’effettiva comprensione degli argomenti trattati. La capacità di apprendimento sarà anche stimolata dall’approfondimento di articoli scientifici relativi a tematiche di ricerca del controllo statistico di processo nonché da casi di studio tipici dell’ingegneria meccanica.

Il corso si articola in lezioni frontali basate principalmente sull’uso di slides rese disponibili agli studenti attraverso Intranet di Unisalento. Le lezioni sono finalizzate al raggiungimento degli obiettivi formativi mediante la presentazione di teorie, modelli e metodi parallelamente alla discussione di casi di studio in ambito manifatturiero.

Il corso prevede una parte monografica su temi di controllo di processo basato su dati funzionali. I temi specifici sono decisi ogni anno, ed ogni tema è assegnato per condurre un concreto progetto di controllo e miglioramento di processo. L’esame finale consiste nella discussione del progetto sviluppato.

1. Il controllo statistico di processo in aziende manifatturiere e di processo: tecniche di SPC (Statistical Process Control) (18 ore)

  • Introduzione al controllo statistico di processo. Problemi derivanti dalle carte di controllo di Shewhart.
  • Carte di controllo per variabili: Carte di controllo Xbar-R e Xbar-S. Carte di controllo I-MR. Linee guida per l'applicazione delle carte di controllo.
  • Progettazione di strumenti di controllo della qualità in relazione ai limiti di specifica. Carte di controllo a limiti modificati.

 

2. Progettazione di carte di controllo in presenza di dati autocorrelati (9 ore)

  • Carte EWMA, tecniche ARIMA e controllo statistico di processo. Applicazioni a problemi di usura.
  • Progettazione di carte di controllo per un insieme di caratteristiche di qualità: carte di controllo multivariate.

 

3. Capability Analysis (18 ore)

  • Analisi di capacità del processo attraverso istrogrammi e carte di probabilità. Indici di capacità di processo.
  • Analisi della capacità del processo con le carte di controllo.
  • Studio della capacità di strumenti e di sistemi di misura.
  • Stima dei limiti di tolleranza naturale del processo.

 

4. Metodi e tecniche di progettazione degli esperimenti e di analisi dei dati sperimentali (27 ore)

  • Il ciclo del miglioramento dei processi attraverso una metodologia sperimentale; fase di analisi mediante esperimenti; identificazione di alternative; implementazione; misura dei risultati.
  • Tecniche DOE (Design Of Experiments) per la progettazione degli esperimenti: piani fattoriali; risoluzione di piani fattoriali; piani fattoriali frazionati; piani con blocking; la tecnica del confounding per piani fattoriali. Quadrati Latini.
  • Metodo ANOVA (analisi della varianza) ad una e due vie; analisi di regressione per i modelli lineari.
  • Il problema dell’acquisizione della conoscenza attraverso esperimenti iterativi analizzati statisticamente. Tecniche RSM (Response Surface Methodology).

 

5. Tecniche avanzate di modellazione/monitoraggio di dati di misura (9 ore)

  • Dati funzionali: misura di profili e superfici lavorate attraverso l’uso di macchine di misura a coordinate (CMM).
  • Introduzione alle tecniche di regressione per dati funzionali e progettazione delle relative carte di controllo.
  • Introduzione ai metodi di riduzione dimensionale di dati multivariati e progettazione delle relative carte di controllo.

Testi consigliati:

  • D. C. Montgomery: “Controllo statistico della qualità” – seconda edizione, McGraw-Hill, 2006.
  • D. C. Montgomery: “Progettazione e Analisi degli Esperimenti”, McGraw-Hill, 2005.
  • Dispense relative alle lezioni rese disponibili dal docente.

 

Ulteriore bibliografia di approfondimento:

  • D. C. Montgomery: “Design and Analysis of Experiments, Student Solutions Manual”, 5th Edition, J. Wiley, 2002.
  • R. H. Myers, D. C. Montgomery: “Response Surface Methodology: process and product optimization using designed experiments”, 2nd Edition, J. Wiley, 2002.
  • N. R. Draper, H. Smith: “Applied Regression Analysis”, 3rd Edition, J. Wiley, 1998.
  • Articoli tratti da riviste scientifiche di riferimento resi disponibili dal docente.
CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO (ING-IND/16)
MANUFACTURING QUALITY

Degree course MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Subject area ING-IND/16

Course type Laurea Magistrale

Credits 9.0

Teaching hours Ore totali di attività frontale: 81.0

For matriculated on 2018/2019

Year taught 2018/2019

Course year 1

Semestre Secondo Semestre (dal 04/03/2019 al 04/06/2019)

Language INGLESE

Subject matter Percorso comune (999)

Location Lecce

Sufficiency probability theory and statistics.

This course provides students with the analytical and management tools necessary to solve manufacturing quality problems and implement effective quality systems. Topics include quality systems and standards, the Six Sigma problem solving methodology, process capability analysis, measurement system analysis, gauge R & R, ANOVA, statistical process control, and geometric tolerances.

Knowledge and ability to understand. The course aims to provide useful knowledge on engineering techniques for statistical process control and their quantitative and qualitative characteristics. Specific attention will be devoted to the evolution of techniques related to the modern availability of measuring instruments.

Ability to apply knowledge and understanding. Through the analysis of recent scientific literature and quantitative data related to case studies in engineering, we will provide analysis tools and statistical techniques applicable in various engineering fields, particularly in manufacturing. After the course the student should be able to: i) know the techniques of statistical process control in manufacturing and process companies; ii) know the methods and techniques of experiment design and analysis of experimental data; iii) know the advanced techniques of modeling / monitoring of measurement data.

Autonomy of judgment. Through the study of theoretical approaches and the critical evaluation of different techniques, the student will be able to improve his judgment and proposal skills in relation to the engineering problem of statistical process control.

Communication skills. The presentation of the course topics will be carried out in such a way as to allow the acquisition of the mastery of a technical language and of an appropriate specialist terminology. The development of communication skills, both oral and written will also be stimulated through the drafting of a work project that will be presented and discussed in the classroom during the final exam.  

Learning ability. The ability to learn will be stimulated through presentations and discussions in the classroom, aimed at verifying the effective understanding of the topics covered. The ability to learn will also be stimulated by the deepening of scientific articles related to research topics of statistical process control as well as case studies typical of management engineering.

The course consists of lectures based on the use of slides made available to students through the Unisalento Intranet. Classes are aimed at achieving the training objectives through the presentation of theories, models and methods as well as the discussion of case studies in manufacturing field.

Examination: oral. The exam consists in the presentation and discussion of the case-study assignment results by project groups. Case Study assignments should be completed in teams of 1 or 2. Teams of 3 may be allowed provided a request is made in advance to the instructor.

Office Hours: By appointment; contact the instructor by email or at the end of class meetings.

1. Quality Management System (4 hours)

Quality planning. Quality assurance. Quality control and improvement. PDCA methodology (Plan-Do-Check-Act) and other fundamental quality management principles. Six Sigma overview. The DMAIC (Define-Measure-Analyze-Improve-Control) problem solving process. Quality standards (ISO 9000, ISO 9001, ISO 9004).

 

2. EN 9100 – Quality System for Aerospace Manufactures (5 hours)

How to identify and interpret the requirements of EN 9100. The structure of EN 9100. The sequence of a certification audit. Quality management system implementation issues.

 

3. Metrology principles (27 hours)

International Vocabulary of Metrology (VIM) and the Guide to the expression of Uncertainty in Measurement (GUM) – basic and general concepts and associated terms. Quantities and units. Measurement. Devices for measurement. Properties of measuring devices. Principle of uncertainty calculation: types A and B uncertainties. Key dimensional metrology standards. Deformations and mechanical causes of errors. Marble, V-blocks, gauge blocks, and dial gauges. Vernier calipers. Micrometer or Palmer. Example of a laboratory model. Coordinate-measuring machine (CMM). Commonly-used geometric models in dimensional metrology. Description of styli and types of probing. Software and computers supporting the CMM. Statistical issues in geometric feature inspection using CMMs. Sample size. Sample location. Measurement errors. Introduction to measurement by optical methods.

 

4. Statistical Process Control (SPC) (18 hours)

Modeling process quality: describing variation. Important continuous distributions. Probability plots. Some useful approximations. Control chart for variables: chance and assignable causes of quality variation. Statistical basis of the control chart. Implementing SPC in a control chart for Xbar and R. Control charts for Xbar and S. The control chart for individual measurements. Procedures for Xbar, R and S charts. Case studies: applications of variables control charts.

 

5. Measuring Methods and Gauges (18 hours)

Process and measurement system capability analysis. Process capability analysis using a histogram or a probability plot. Process capability ratios. Estimating the natural tolerance limits of a process. Tolerance limits based on the normal distribution. Nonparametric tolerance limits. Gauge and measurement systems capability studies. Isolate the components of variability in the measurement system. Accuracy and precision of a measurement system. The ANOVA (Analysis of Variance) approach for analyzing measurement data.

 

6. Geometric tolerances (9 hours)

Fundamentals of Dimensional and Geometrical Tolerances According to ISO, CSA (Canada), and ANSI (USA). Geometric Product Specification (GPS) standard covering ISO/TR 14638. Envelope requirement according to ISO 8015. Maximum material principle according to ISO 2692-1988. Form tolerances. Flatness tolerances. Straightness tolerance. Roundness. Cylindricity. Orientation tolerances. Parallelism (straight line/straight line). Parallelism plane/plane (plane/straight line) on CMM. Angularity. Positioning tolerances. Tolerance of single radial flap (radial runout). Tolerance of single axial flap (axial runout).

All lecture notes, data sets, solutions, and tutorials are available on the course web page.

Grous A. (2011). Applied Metrology for Manufacturing Engineering. Wiley.

Montgomery D. C. (2013). Introduction to Statistical Quality Control, 7th Edition, Wiley.

MANUFACTURING QUALITY (ING-IND/16)
MANUFACTURING QUALITY

Degree course MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Subject area ING-IND/16

Course type Laurea Magistrale

Credits 9.0

Teaching hours Ore totali di attività frontale: 0.0

For matriculated on 2017/2018

Year taught 2017/2018

Course year 1

Semestre Secondo Semestre (dal 01/03/2018 al 01/06/2018)

Language INGLESE

Subject matter PERCORSO COMUNE (999)

Location Lecce

Sufficiency probability theory and statistics.

This course provides students with the analytical and management tools necessary to solve manufacturing quality problems and implement effective quality systems. Topics include quality systems and standards, the Six Sigma problem solving methodology, process capability analysis, measurement system analysis, gauge R & R, ANOVA, statistical process control, and geometric tolerances.

Learning Outcomes

*Introduce the basic definitions of quality, quality improvement, and other quality engineering terminology

*Understand the need for and gain an overview of EN 9100 certification

*Understand the international vocabulary of metrology

*Know the fundamentals of metrology devices

*Understand chance and assignable causes of variability in a process

*Calculate and properly interpret process capability ratios

*Understand some key aspects related to geometric requirements

Examination: oral. The exam consists in the presentation and discussion of the case-study assignment results by project groups. Case Study assignments should be completed in teams of 1 or 2. Teams of 3 may be allowed provided a request is made in advance to the instructor.

Office Hours: By appointment; contact the instructor by email or at the end of class meetings.

1. Quality Management System (4 hours)

Quality planning. Quality assurance. Quality control and improvement. PDCA methodology (Plan-Do-Check-Act) and other fundamental quality management principles. Six Sigma overview. The DMAIC (Define-Measure-Analyze-Improve-Control) problem solving process. Quality standards (ISO 9000, ISO 9001, ISO 9004).

 

2. EN 9100 – Quality System for Aerospace Manufactures (5 hours)

How to identify and interpret the requirements of EN 9100. The structure of EN 9100. The sequence of a certification audit. Quality management system implementation issues.

 

3. Metrology principles (27 hours)

International Vocabulary of Metrology (VIM) and the Guide to the expression of Uncertainty in Measurement (GUM) – basic and general concepts and associated terms. Quantities and units. Measurement. Devices for measurement. Properties of measuring devices. Principle of uncertainty calculation: types A and B uncertainties. Key dimensional metrology standards. Deformations and mechanical causes of errors. Marble, V-blocks, gauge blocks, and dial gauges. Vernier calipers. Micrometer or Palmer. Example of a laboratory model. Coordinate-measuring machine (CMM). Commonly-used geometric models in dimensional metrology. Description of styli and types of probing. Software and computers supporting the CMM. Statistical issues in geometric feature inspection using CMMs. Sample size. Sample location. Measurement errors. Introduction to measurement by optical methods.

 

4. Statistical Process Control (SPC) (18 hours)

Modeling process quality: describing variation. Important continuous distributions. Probability plots. Some useful approximations. Control chart for variables: chance and assignable causes of quality variation. Statistical basis of the control chart. Implementing SPC in a control chart for Xbar and R. Control charts for Xbar and S. The control chart for individual measurements. Procedures for Xbar, R and S charts. Case studies: applications of variables control charts.

 

5. Measuring Methods and Gauges (18 hours)

Process and measurement system capability analysis. Process capability analysis using a histogram or a probability plot. Process capability ratios. Estimating the natural tolerance limits of a process. Tolerance limits based on the normal distribution. Nonparametric tolerance limits. Gauge and measurement systems capability studies. Isolate the components of variability in the measurement system. Accuracy and precision of a measurement system. The ANOVA (Analysis of Variance) approach for analyzing measurement data.

 

6. Geometric tolerances (9 hours)

Fundamentals of Dimensional and Geometrical Tolerances According to ISO, CSA (Canada), and ANSI (USA). Geometric Product Specification (GPS) standard covering ISO/TR 14638. Envelope requirement according to ISO 8015. Maximum material principle according to ISO 2692-1988. Form tolerances. Flatness tolerances. Straightness tolerance. Roundness. Cylindricity. Orientation tolerances. Parallelism (straight line/straight line). Parallelism plane/plane (plane/straight line) on CMM. Angularity. Positioning tolerances. Tolerance of single radial flap (radial runout). Tolerance of single axial flap (axial runout).

All lecture notes, data sets, solutions, and tutorials are available on the course web page.

Grous A. (2011). Applied Metrology for Manufacturing Engineering. Wiley.

Montgomery D. C. (2013). Introduction to Statistical Quality Control, 7th Edition, Wiley.

MANUFACTURING QUALITY (ING-IND/16)
CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO

Corso di laurea INGEGNERIA MECCANICA

Settore Scientifico Disciplinare ING-IND/16

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 01/03/2017 al 02/06/2017)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO (ING-IND/16)
MANUFACTURING QUALITY

Degree course MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Subject area ING-IND/16

Course type Laurea Magistrale

Credits 9.0

Owner professor Massimo PACELLA

Teaching hours Ore totali di attività frontale: 81.0

  Ore erogate dal docente Massimo PACELLA: 54.0

For matriculated on 2016/2017

Year taught 2016/2017

Course year 1

Semestre Secondo Semestre (dal 01/03/2017 al 02/06/2017)

Language INGLESE

Subject matter PERCORSO COMUNE (999)

Location Lecce

MANUFACTURING QUALITY (ING-IND/16)
CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO

Corso di laurea INGEGNERIA MECCANICA

Settore Scientifico Disciplinare ING-IND/16

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 29/02/2016 al 03/06/2016)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO (ING-IND/16)
QUALITY ENGINEERING

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Settore Scientifico Disciplinare ING-IND/16

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 0.0

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno di corso 2

Semestre Secondo Semestre (dal 29/02/2016 al 03/06/2016)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

QUALITY ENGINEERING (ING-IND/16)
CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO

Corso di laurea INGEGNERIA MECCANICA

Settore Scientifico Disciplinare ING-IND/16

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 0.0

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 02/03/2015 al 29/05/2015)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO (ING-IND/16)
QUALITY ENGINEERING

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Settore Scientifico Disciplinare ING-IND/16

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 0.0

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Anno di corso 2

Semestre Secondo Semestre (dal 02/03/2015 al 06/06/2015)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

QUALITY ENGINEERING (ING-IND/16)
CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO

Corso di laurea INGEGNERIA MECCANICA

Settore Scientifico Disciplinare ING-IND/16

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 0.0

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno accademico di erogazione 2013/2014

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 03/03/2014 al 31/05/2014)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

CONTROLLO E MIGLIORAMENTO DI PROCESSO (ING-IND/16)

Temi di ricerca

 

The research of Dr. Pacella centers on the implementation of high-dimensional data analysis for systems monitoring and diagnostics, utilizing statistical and machine learning techniques to examine complex-structured streaming data, such as multi-stream signals, images, point clouds, and network data. The implications of Dr. Pacella's work are particularly noteworthy in the manufacturing and automotive sectors.