Course Syllabus

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L’obiettivo del corso è fornire agli studenti una solida preparazione riguardante le più utilizzate tecniche statistiche per il controllo della qualità in ottica aziendale.
Lo studente acquisirà la capacità di individuare e di applicare le tecniche statistiche adeguate per la descrizione delle caratteristiche della qualità dei beni prodotti.
Inoltre, per quanto concerne l'applicazione di conoscenza e comprensione, lo studente, da un lato, acquisirà la competenza necessaria all'interpretazione dei risultati ottenuti e, dall'altro, svilupperà un proprio spirito critico nella lettura di risultati grafici e numerici inerenti la qualità dei processi produttivi.
Infine, lo studente sarà in grado di valutare i limiti delle tecniche applicate, e di decidere l’eventuale ricorso ad altre e più sofisticate tecniche statistiche.

Questo corso presenta i principali metodi per il controllo statistico di qualità (QC).
La prima parte verterà su tecniche di inferenza statistica, la seconda su elementi di QC e la terza sul controllo statistico di processo produttivo e carte di controllo.
I contenuti diventano accessibili a coloro che abbiano la preparazione fornita dal corso del II anno “Metodi Statistici”.
Gli elementi di inferenza statistica saranno presentati sotto un’angolazione pratica e orientata al QC.

Il programma del corso si divide in tre parti.

PARTE I - elementi di Inferenza: richiami e nuovi strumenti.
• Strumenti considerati già acquisiti:

  1. Variabili casuali: probabilità, distribuzioni, densità, valori attesi, indipendenza;
  2. Famiglie di variabili casuali discrete e continue;
  3. Teorema del limite centrale e sue applicazioni;
  4. Utilizzo tavole Gaussiana;
    • Richiami sui seguenti argomenti:
  5. Statistica Inferenziale;
  6. Stima puntuale e stimatori;
  7. Stima per intervalli e intervalli di confidenza per µ e p;
  8. Probabilità ed errore di copertura;
  9. Intervalli di confidenza (IdC) esatti e approssimati per µ e p.
    • Nuovi strumenti:
  10. Una nuova variabile casuale (vc): la t di Student;
  11. IdC esatto per µ con σ non nota;
  12. IdC per la varianza;
  13. Stima puntuale e IdC per differenza tra due medie;
  14. I test statistici;
  15. Errori di I e II specie;
  16. Il p-value e sua interpretazione;
  17. Testi statistici per vari parametri di interesse;
  18. Calcolo della potenza del test e determinazione numerosità campionaria
  19. Test di normalità.

PARTE II – introduzione al controllo statistico della qualità.

  1. Elementi di controllo di qualità (QC) – esempio introduttivo;
  2. Terminologia del QC;
  3. Metodi statistici per il controllo di qualità, in particolare in corso di produzione; alcuni metodi grafici (grafici ramo-foglia, a scatola, di Pareto) e inferenziali (carte di controllo);
  4. Fonti della variabilità, frequenza di campionamento e dimensione campionaria;
  5. Studio degli andamenti tipici delle carte di controllo.

PARTE III – carte di controllo per variabili e per attributi ed elementi di capacità di processo.

  1. Introduzione.
  2. Carte di controllo per la Media e la Deviazione Standard (CCMS):
    2.1 Fondamenti statistici per le carte di controllo per la media (CCM);
    2.2 Definizione di CCM;
    2.3 Carta di controllo (CC) per la Varianza.
    2.4 Fondamenti statistici per la carta di controllo per la Deviazione Standard (CCS);
    2.5 Struttura della CC alla Shewhart;
    2.6 Definizione di CCS;
    2.7 CCMS per n variabile.
  3. Carte di controllo per la Media e il Range (CCMR):
    3.1 Fondamenti statistici per le carte di controllo per la media (CCM);
    3.2 Definizione di CCM;
    3.3 Fondamenti statistici per le carte di controllo per il range (CCR);
    3.4 Definizione di CCR.
  4. CCMR per Misure Singole.
  5. Carte di controllo per Attributi.
  6. Alcune considerazioni sulle CC
  7. Elementi di Capacità di Processo.

Aver superato l’esame del corso di Metodi Statistici.

Insegnamento con differenti modalità didattiche:

  • le lezioni saranno svolte in modalità erogativa in presenza per un numero di ore non inferiore al 70% del monte ore complessivo del corso;
  • le ore restanti di lezioni potranno essere erogate, previa comunicazione del docente, in modalità erogativa da remoto in modalità sincrona.

L’esame sarà solo scritto. Non sono previste prove in itinere e verterà sugli argomenti presentati a lezione. In dettaglio, la prova finale sarà composta da due parti, ciascuna delle quali avrà un peso nella determinazione del punteggio della prova finale pari al 50%:
PARTE 1: domande aperte che prevedono l'esposizione di specifici argomenti teorici trattati a lezione al fine di valutare la capacità dello studente di saper esporre e argomentare gli aspetti teorici e metodologici del controllo statistico di qualità presentati a lezione nonchè la capacità dello stesso di porre in essere autonome riflessioni su punti critici del programma;
PARTE 2: esercizi che consistono in risposte a quesiti pratici i quali richiedono l'applicazione delle specifiche tecniche, definizioni statistiche presentate a lezione. In tale ambito viene valutata la capacità dello studente di saper risolvere autonomamente specifici problemi pratici e applicare le nozioni teoriche acquisite a lezione a specifici casi concreti.

Douglas C. Montgomery: “Controllo statistico della qualità”; Ed. McGraw-Hill.
Inoltre, le dispense e altro materiale didattico a cura del docente sono a disposizione nei materiali didattici sulla pagina e-learning del corso.

Primo semestre

Italiano

ISTRUZIONE DI QUALITÁ
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The objective of the course is to provide students with a solid preparation regarding the most used statistical techniques for quality control from a business perspective.
The student will acquire the ability to identify and apply the appropriate statistical techniques for the description of the quality characteristics of the goods produced.
Furthermore, as regards the application of knowledge and understanding, the student, on the one hand, will acquire the necessary competence to interpret the results obtained and, on the other, will develop his own critical spirit in reading graphic and numerical results relating to the quality of production processes.
Finally, the student will be able to evaluate the limits of the techniques applied, and to decide on the possible use of other and more sophisticated statistical techniques.

This course presents the main methods for Statistical Quality Control (QC).
The first part will focus on statistical inference techniques, the second on QC elements and the third on statistical control of the production process and control charts.
The contents become accessible to those who have the preparation provided by the second year "Statistical Methods" course.
The elements of statistical inference will be presented from a practical and QC-oriented angle.

The course program is divided into three parts.

PART I - Inference elements: reminders and new tools.
• Tools considered already acquired:

  1. Random variables: probabilities, distributions, densities, expected values, independence;
  2. Families of discrete and continuous random variables;
  3. Central limit theorem and its applications;
  4. Using Gaussian tables;
    • References on the following topics:
  5. Inferential Statistics;
  6. Point estimate and estimators;
  7. Estimation by intervals and confidence intervals for µ and p;
  8. Probability and coverage error;
  9. Exact and approximate confidence intervals (IdC) for µ and p.
    • New tools:
  10. A new random variable (vc): Student's t;
  11. Exact IdC for µ with σ unknown;
  12. IdC for variance;
  13. Punctual estimate and IdC for difference between two averages;
  14. Statistical tests;
  15. Errors of the first and second kind;
  16. The p-value and its interpretation;
  17. Statistical texts for various parameters of interest;
  18. Calculation of the power of the test and determination of the sample size
  19. Normality test.

PART II – introduction to statistical quality control.

  1. Quality control (QC) elements – introductory example;
  2. QC terminology;
  3. Statistical methods for quality control, in particular during production; some graphical methods (branch-leaf, box, Pareto graphs) and inferential methods (control charts);
  4. Sources of variability, sampling frequency and sample size;
  5. Study of the typical trends of the control charts.

PART III – control charts for variables and for attributes and elements of process capabilities.

  1. Introduction.
  2. Control charts for Mean and Standard Deviation (CCMS):
    2.1 Statistical foundations for mean control charts (CCM);
    2.2 Definition of CCM;
    2.3 Control chart (CC) for Variance.
    2.4 Statistical foundations for the control chart for Standard Deviation (CCS);
    2.5 Structure of Shewhart's control charts;
    2.6 Definition of CCS;
    2.7 CCMS for variable n.
  3. Control Charts for Mean and Range (CCMR):
    3.1 Statistical foundations for mean control charts (CCM);
    3.2 Definition of CCM;
    3.3 Statistical foundations for range control charts (CCR);
    3.4 Definition of CCR.
  4. CCMR for Single Measurements.
  5. Control charts for Attributes.
  6. Some considerations on CC
  7. Elements of Process Capability.

Passing the Statistical Methods course exam.

Teaching with different teaching methods:

  • lessons carried out in presence mode for a number of hours not less than 70% of the total hours of the course;
  • the remaining hours of lessons may be delivered, upon communication from the teacher, remotely in synchronous mode.

The exam will only be written. There are no intermediate tests and will focus on the topics presented in class. In detail, the final test will be made up of two parts, each of which will have a weight equal to 50% of the final score of the test:
PART 1: open questions which involve the exposition of specific theoretical topics covered in class in order to evaluate the student's ability to explain and argue the theoretical and methodological aspects of statistical quality control presented in class as well as the skills of them to implement autonomous reflections on the critical points of the program;
PART 2: exercises which consist of answers to practical questions that require the application of the technical specifications and statistical definitions presented in class. In this context, the student's ability to independently solve specific practical problems and to apply the theoretical notions acquired during lessons to specific concrete cases is assessed.

Douglas C. Montgomery: “Statistical Quality Control”; Ed. McGraw-Hill.
Furthermore, other teaching material prepared by the teacher are available in the teaching materials on the course's e-learning page.

First semester

Italian

QUALITY EDUCATION
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Key information

Field of research
SECS-S/01
ECTS
4
Term
First semester
Activity type
Mandatory to be chosen
Course Length (Hours)
28
Degree Course Type
Degree Course
Language
Italian

Staff

    Teacher

  • Francesco Santoro
    Francesco Santoro

Students' opinion

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Bibliography

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Enrolment methods

Manual enrolments
Self enrolment (Student)

Sustainable Development Goals

QUALITY EDUCATION - Ensure inclusive and equitable quality education and promote lifelong learning opportunities for all