MSA – Measurement System Analysis
Qualificare statisticamente il proprio Sistema di Misurazione e Giudizio secondo IATF 16949:2016
 | Codice: QS.005 |
 | Durata: 2gg (16 ore) |
 | Erogabile in Azienda:  |
 | Disponibile in modalità e-learning: |
 | Quota di iscrizione: € 799 +IVA |
Obiettivi MSA – Measurement System Analysis
Alle aziende sempre più spesso sono richieste evidenze statistiche del proprio “sistema” di misurazione e giudizio, inerenti laboratori, ma anche apparecchiature e attrezzature “di campo” utilizzate dal proprio personale. È importante a tal fine saper gestire al meglio tali attività, controllando le performance complessive più salienti di Ripetibilità e Riproducibilità, per poter decidere con la minima distorsione nelle misure e nei giudizi. Obiettivo di questo corso è presentare, con un taglio pratico e concreto, i principali concetti della MSA per le aziende manifatturiere e di processo, realizzando con SW statistici professionali ed MS Excel più simulazioni di casi reali.
I Plus del Corso:
Realizzare gli study GR&R per le diverse situazioni metrologiche: dalla scelta dello strumento alla sua messa in campo. Comprendere i criteri AIAG e statistici per definire l’idoneità del Sistema di Misurazione. Ottimizzare la capability complessiva del processo produttivo. Uso intensivo di Microsoft Excel™ e SW statistici (Minitab™ o equivalenti) per analisi e reportistiche
Destinatari
Quality Manager / Responsabile Quality Control
Addetti al Controllo e Collaudo con uso di Attrezzature, Macchine CMM/3D
Personale di Laboratorio e di Metrologia
Tutti coloro che definiscono specifiche e tolleranze, poi oggetto di misurazione
Tutti coloro che preparano metodi / attrezzature / check list
Programma MSA – Measurement System Analysis
Introduzione
Perché misurare?
Importanza della MSA – Measurement System Analysis
Tipi di MSA: per caratteristiche misurabili (Variabili) e giudicabili (per Attributi)
Misurare è un processo
Gli elementi caratteristici
Esempi pratici e discussione dei casi
MSA: Per chi, perché e quando risulta utile
Perché MSA un requisito Automotive
Cosa è un sistema di misurazione (AIAG)
Fattori con influenza sul processo di misurazione
Parallelo fra processo produtivo e processo di misurazione
Cause di variabilità e pattern di anomalie del sistema di misurazione
Andamenti di variabilità “anomala” (pattern)
Idoneità generale di uno strumenti di misura
Quando un sistema di misura si può dire idoneo
L’incertezza di misura (U), l’impatto sul giudizio di conformità (zone I, II, III) ed errori conseguenti
Risoluzione accettabile di uno strumento di misurazione. Pattern di scarsa risoluzione
Errori di Misurazione: Leve per minimizzarli
Metriche di accuretezza (bias e linearità)
Metriche di Precisione (ripetitibilità e riproducibilità)
Stabilità (control-charts utili)
Attività preliminari alle sessioni di validazione del sistema di misurazione
Valutazione di Sistemi di Misurazione per VARIABILI
Strumenti per VARIABILI. Esempi
Il processo di valutazione
Metodologie di analisi (prova funzionale, altre verifiche preliminari)
Analisi dello Strumento
Type 1 Gage Study: finalità e suo svolgimento
Caratteristiche del campione master
Sinottico riassuntivo delle attività (scopo, numero operatori, campioni e repliche)
Stima di ripetitibilità e bias
Criteri di accettabilità
Analisi del Processo di Misurazione
Type 2 Gage Study: finalità e suo svolgimento
Richiamo delle “fonti” di variabilità per AIAG: EV – Equipment Variability e AV- Appraiser Variability
Evidenza geometrica delle due componenti EV/AV
Sinottico riassuntivo delle attività (scopo, numero operatori, campioni e repliche)
Metodo Xbar-R (Average Range Method)
GR&R – Componenti della varianza e altri indicatori
Scopo dello studio in atto e migliori driver per giudicare l’idoneità del modo di misurare
Criteri di loro idoneità statistica e di accettabilità per AIAG
GR&R – Esempi “tabellari” su MS Excel e loro limiti rispetto l’uso di SW statistici
Metodo ANOVA (crossed e nested): le configurazioni sperimentali possibili
Richiamo di ANOVA: modello della media e componenti della varianza di una misura
L’evidenza della interazione (parte*operatore) e suo significato operativo mentre si misura
Esempi di report grafici: condizioni operative e critica delle evidenze
Azioni da svolgere se il sistema risulta indadeguato
Relazione fra GR&R e capacità di un processo (Cp e Cpk)
Type 3 Gage Study: finalità e suo svolgimento
Sinottico riassuntivo delle attività (scopo, numero operatori, campioni e repliche)
Valutazione di Sistemi di giudizio per ATTRIBUTI
Strumenti per ATTRIBUTI. Esempi
Come valutarli
Valutazione NON OGGETTIVATA (per caratteristiche non misurabili)
Attributi da classificare: uso dei dati categorici (nominali, binomiali, ordinali)
Numero di campioni da giudicare
Criteri di giudizio (AIAG e cenno alle K-Statistics)
Cosa può capitare se è noto un riferimento (miss rate, false alarm, falso positivo / negativo). Esempi
Azioni da svolgere se il sistema risulta inadeguato
Valutazione OGGETTIVATA (per caratteristiche misurabili)
Attribute Agreemen
Prossime Edizioni Corso Pubblico
Milano 13-14 Giugno 2022
Milano 27-28 Ottobre 2022
Milano 25-26 Luglio 2022
Milano 23-24 Novembre 2022
MSA – Measurement System Analysis
I nostri consulenti hanno realizzato questo percorso per:
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Informazioni sui corsi:
I corsi saranno erogati in Milano centro. La conferma di apertura dell’aula sarà data una settimana prima dell’inizio del corso a raggiungimento del numero minimo di partecipanti. I corsi pubblicati possono essere erogati in modalità in presenza o in modalità digital learning all’interno dell’azienda cliente previa personalizzazione dell’intervento formativo.
Il percorso erogato in modalità e-learning, sarà strutturato attraverso 4 moduli da 4 ore. Il docente e i partecipanti interagiranno in un ambiente “on line” in tempo reale, in modo da seguire in modo sincrono le lezioni nelle quali per il docente è possibile condividere file o proiettare materiale. Grazie alla tecnologia è possibile comunicare in maniera bidirezionale e interattiva , l’aula virtuale coniuga l’esigenza di maggiore flessibilità e confronto diretto, non rinunciando all’interattività della lezione in aula.