Disegno Sperimentale (Corso base) 2 giornate

INTRODUZIONE

La ricerca scientifica (sia essa rivolta alla realizzazione di un nuovo prodotto o alla ottimizzazione di un processo) richiede lo studio del sistema mediante una serie di esperimenti al fine di comprendere come regolare le variabili controllate dallo sperimentatore, al fine di ottenere un sistema dalle caratteristiche desiderate.

Il disegno sperimentale (DOE) è una metodologia multivariata che permette di raggiungere questo risultato con il minor numero di prove sperimentali possibile, di capire la relazione tra le variabili e le caratteristiche di interesse del sistema e di predire il comportamento del sistema in condizioni non testate.

Il corso presenta i principi base della metodologia, descrive come pianificare una sperimentazione secondo il metodo DOE, come analizzare i dati, come costruire ed interpretare un modello di regressione per estrarre le informazioni desiderate.

I risultati sono presentati mediante grafici di semplice interpretazione.

Sono previste lezioni teoriche ed esercitazioni su software MODDE Pro (Sartorius Stedim Data Analytics).

OBIETTIVI

Il corso ha l’obiettivo di fornire le conoscenze di base per poter studiare, mediante metodologia DOE, problematiche di screening (ricerca delle variabili influenti sul sistema e del corretto dominio sperimentale da studiare) e di ottimizzazione (ricerca delle condizioni sperimentali che assicurano il massimo oppure il minimo delle caratteristiche di interesse); inoltre ha lo scopo di fornire le competenze statistiche necessarie per l’analisi dei dati, la generazione di un modello predittivo statisticamente robusto e per l’applicazione di tale modello per la ricerca delle soluzioni di interesse.

DESTINATARI

Il corso è rivolto a ricercatori del settore R&D o della produzione che desiderino applicare, a livello base, la metodologia al proprio ambito di interesse.

Non sono richieste conoscenze in campo statistico.

Richiedi il corso

 

Programma del corso
Primo giorno
9:00 - 17:00 (E’ previsto un coffee break al mattino, uno il pomeriggio e un’ora per la pausa pranzo)

Definizione di DOE, presentazione della metodologia e del suo ruolo nell’approccio QbD.
Formulazione del problema:
  • definizione degli obiettivi di una sperimentazione
  • selezione dei fattori
  • definizione delle risposte
  • scelta del piano sperimentale
Presentazione dei piani sperimentali Fattoriali
Metodo di regressione MLR:
  • introduzione del metodo
  • relazione con i piani sperimentali Fattoriali
Studio dei piani Fattoriali completi
  • caratteristiche dei piani
  • analisi dei dati
  • generazione ed interpretazione del modello di regressione
  • ricerca delle soluzioni di interesse
Esercitazioni
Secondo giorno
9:00 - 16:00

Problematiche di screening
Piani Fattoriali frazionari

  • caratteristiche dei piani
  • analisi dei dati: il problema del “confounding”
  • generazione ed interpretazione del modello di regressione
  • metodi di risoluzione del confounding: fold over o disegno D-ottimale

Azioni successive alla fase di screening
Esercitazioni

Problematiche di ottimizzazione
Piani Fattoriali compositi

  • caratteristiche dei piani
  • analisi dei dati
  • generazione ed interpretazione del modello di regressione
  • ricerca delle soluzioni di interesse: introduzione all’algoritmo di ricerca automatica delle soluzioni “Optimizer”

Azioni successive alla fase di ottimizzazione

Esercitazioni

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