l'APQP è lo strumento che permette di pianificare e monitorare tutte le fasi del Processo di sviluppo Prodotto/Processo ora utilizzato da molte case automobilistiche.
All'interno di questo iter si trova il PPAP attraverso il quale si ottiene l'Approvazione di Particolari per la Produzione.
Il corso pone le basi per la strutturazione di queste due metodologie richieste contrattualmente dai clienti e utilizzate da risorse aziendali che operano durante il ciclo di vita del prodotto.

Strumento raccomandato per il problem solving è l‘8D per il quale il percorso insegna le tre caratteristiche fondamentali: un metodo standard per la risoluzione dei problemi, un processo di Problem Solving e un modello di report.

Contenuti

• Introduzione alle procedure APQP e PPAP 4° Edizione
• Perché è richiesto e quali sono i vantaggi
• I vari step
• Panoramica sul Problem Solving con l’8D (metodo, processo, report)
• Metodo applicativo
• Differenziare tra cause tecniche e sistemiche
• Criteri di valutazione
• Opportunità e rischi, ruoli e responsabilità

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Rivolto a:

Responsabili e Professionisti di Ricerca e Sviluppo, progettazione, produzione e qualità, Responsabili Produzione e Qualità, Responsabili e staff Miglioramento Continuo, Responsabile engineering.

Contenuti:

FMEA come strumento di prevenzione e di miglioramento:

• Origini storiche della FMEA.
• Formalizzare le informazioni per prevenire.
• Incidenza su qualità ed affidabilità.
• Analisi dei guasti possibili.
• Classificazione/elaborazione delle azioni correttive.
• Living document: la gestione delle modifiche in tempo reale.
• Novità introdotte dall’armonizzazione dei metodi VDA-AIAG.

La metodologia FMEA di prodotto (Design FMEA):

• Preparazione all'analisi.
• Definizione del problema.
• Creazione dell'elenco dei modi di guasto.
• Procedura di compilazione del modulo.
• La documentazione necessaria per lo sviluppo dei lavori FMEA.
• Gli indici FMEA: probabilità, gravità, rilevabilità.
• Criteri di valutazione degli indici (P, G, R).
• Calcolo del RPN (Risk Priority Number).
• Gli standard da rispettare e le azioni correttive.
• Corretta interpretazione del significato dei termini e dei parametri usati.
• Linee guida su come classificare il livello di FMEA, la "probabilità di frequenza" e la "probabilità che il difetto o un prodotto difettoso raggiungano il Cliente".

La FMEA di processo (Process FMEA):

• Flowchart di processo ed analisi funzionale delle singole fasi.
• Determinazione delle caratteristiche critiche di processo in relazione a quelle di prodotto.
• Individuazione delle modalità di non assolvimento della funzione (failure mode).
• Sviluppare il profilo di rischio delle failure.
• Impostazione delle azioni di mitigazione dei rischi.
• Verifica dell’efficacia delle azioni sul processo e/o prodotto.

Integrazione dell'Intelligenza Artificiale nella FMEA:

• Come l'AI può supportare l'identificazione e la valutazione dei rischi.
• Analisi dei dati storici per migliorare la precisione delle previsioni FMEA.
• Esempi pratici di applicazione dell'AI nelle analisi D-FMEA e P-FMEA.

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Rivolto a

Responsabili di produzione, Tecnici di processo e controllo qualità.

Contenuti

Definizione e obiettivo dell'SPC

• Il processo produttivo come interazione di macchina, uomo, materiale, metodi, ambiente
• Dall'accertamento dei difetti alla prevenzione dei difetti

Elementi di statistica per l'SPC

• Il concetto di variabilità dei processi
• Raccolta dati da utilizzare
• Misure di posizione e di dispersione
• Rappresentazione dei dati: istogrammi di frequenza, grafici temporali
• La distribuzione normale (Gaussiana) e le distribuzioni non-normali
• Il concetto di capacità dei processi
• La capacità preliminare del processo Pp/Ppk

Le carte di controllo per variabile

• Costruzione ed interpretazione delle carte di controllo più comuni (X/R, I/R)
• Calcolo della capacità di un processo stabile attraverso gli indici Cp/Cpk nel caso di processi normali e non

Le carte di controllo per attributi

• Le carte "p", "np", "c", "u": applicabilità, costruzione ed interpretazione

Il controllo dei processi con dati autocorrelati

• L’autocorrelazione dei dati e la sua influenza sulle carte di controllo tradizionali
• L’autocorrelazione presente in processi bulk oppure in processi con elevate frequenze di campionamento (Industria 4.0)
• I processi autocorrelati e le loro differenze rispetto ai processi che producono unità distinte di prodotti
• Panoramica delle carte di controllo più comuni per processi autocorrelati

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Rivolto a

Addetti Qualità, Progettazione, Industrializzazione, Produzione

• Definizione di un sistema di misura
• Interazione del processo di misurazione con i processi di produzione
• Accuratezza, ripetibilità e riproducibilità, linearità
• Lo studio di processi di misurazione per dati continui: Gage Type I, Type II, Type III
• Lo studio di processi di misurazione attributi: (passa/non passa) - Attribute Agreement Analysis

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