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Corso O16 – DATA ANALYSIS CON MINITAB

Categoria:

SPERIMENTARE COME LAVORARE COI DATI REALIZZANDO LE ANALISI STATISTICHE PIÙ UTILI

Obiettivi:

Rendere semplici e di immediata applicazione in Azienda concetti tradizionalmente “ostici” come le analisi statistiche descrittive, di correlazione e monitoraggio su base temporale. Sapere comunicare con il dato. Impostare una corretta data collection, in funzione dei possibili report da utilizzare e diffondere in azienda. Creare un linguaggio aziendale comune basato sui dati e la loro analisi.

A CHI È RIVOLTO

  • Quality Manager
  • R&D e Progettisti
  • Product Manager
  • Kaizen Process Engineers
  • Chiunque interessato a realizzare l’analisi dati e desideri saperne di più

APPRENDERETE A...

  • Comunicare con i dati e imparare a raccoglierli correttamente per impostare report utili per l’azienda
  • Identificare e risolvere problemi attraverso i dati, stimando i parametri statistici più utili
  • Riconoscere anomalie nei dati e poterli trattare lo stesso
  • Creare grafici e analisi numeriche utili al reporting e al process improvement
  • Caratterizzare delle condizioni di lavoro e suggerire possibili vie di cambiamento

ESERCITAZIONI, PROGETTI E CASE STUDIES

  • Come progettare i rilievi e raccogliere i dati necessari all’analisi
  • Rilevare potenziali anomalie e problemi da trend e forme dei dati
  • Stima dei parametri statistici più utili dei dati raccolti
  • Trovare soluzioni grazie ai dati
  • Creare grafici e analisi numeriche con Minitab

I PLUS

Non sono necessarie particolari conoscenze pregresse, né complicate formule matematiche per procedere alle analisi. Con un approccio passo-passo sarà possibile progettare, raccogliere ed interpretare i dati nel modo migliore.

PROGRAMMA
Apri il Programma

Pensare in modo statistico in Azienda

  • Saper definire il problema da caratterizzare statisticamente
  • Come scegliere i dati, le fonti, come rilevarli (su problemi “nuovi”, mai mappati)
  • Definire il problema e l’area di indagine
  • Modello “black-box”: risposta, fattori di input e disturbo (Causa-Effetto)
  • Esempi didattici e confronto con pratiche aziendali italiane

 

Dati, dati… ma per farne cosa?

  • Tipi di dati tipi di raccolte dati (dati discreti vs. dati misurabili)
  • Tecniche e procedura di raccolta dati
  • Utili rappresentazioni grafiche e tabellari
  • L’interscambio con i fogli elettronici/altri software professionali a supporto della Data Analysis

 

Tabelle utili alla raccolta dati

  • Condivisione di alcune tabelle proposte
  • Confronto critico con quanto utilizzato dai partecipanti in azienda

 

Conoscere/riconoscere la distribuzione statistica dei dati

  • Le distribuzioni di frequenza (dati discreti vs. dati misurabili)
  • Indicatori della “centralità” di un processo: media, mediana e moda
  • Indicatori di “dispersione” di un processo: range, sigma e coeff. di variazione
  • La “fotografia” di un fenomeno “discreto”: Bar Chart/Pareto e Graphical Summary

 

Caratterizzare le “condizioni” di lavoro e suggerire cambiamenti

  • Concetto di ‘”ipotesi statistica” – ciclo PDCA & DMAIC per risolvere un problema
  • Errori statistici di I° e II° tipo

 

Comprendere e stimare la probabilità (rischio) di un dato evento

  • Concetto di variabile casuale
  • Distribuzioni “notevoli” per il riconoscimento in una data realtà : Normal Probability Plot
  • La “fotografia” di un fenomeno “misurabile”: Istogramma/Box-Plot/Matrix Plot
  • Prestazione attese da un processo vs. prestazioni fornite: Capability Six Pack (Cp,Cpk,…)
  • Concetto di stabilità di un processo “a target”: Control Charts
  • Il ruolo essenziale della Analisi Sistemi di Misura: Gage R&R per misure e giudizi

 

Comparazione fra più modi di operare

  • Uno schema di sintesi delle possibili situazioni in cui ci si può trovare
  • Comparazione “non parametrica”: Chi Quadro
  • Comparazione “parametrica”: ANOVA
  • Analisi multivariata per categorizzare i dati: Cluster Analysis

 

Correlazione e regressione delle variabili di un fenomeno

  • Concetto di correlazione/coefficiente di correlazione: Scatterplot e Marginal Plot
  • Correlazione semplice e multipla
  • Concetto di regressione e differenza con la correlazione
  • Modelli di analisi di regressione (lineare, polinomiale)
  Formazione Finanziata È possibile accedere ai finanziamenti sia per le partecipazioni a Corsi a Catalogo (tramite Voucher) sia per i Corsi erogati in Azienda (tramite Conto Formazione). Il finanziamento è valido sia per corsi erogati in modalità Presenziale che Virtual Classroom. Per approfondire le opportunità e modalità di finanziamento vai alla pagina Formazione Finanziata

 

Chi partecipa ai nostri corsi a catalogo, ha la possibilità di poter aderire alla nostra iniziativa “Learn in Action: Formazione – Azione – Risultati” richiedendo una giornata di Follow Up che ha come principali obiettivi:

  • verificare l’avanzamento delle azioni di miglioramento definite a fine corso nel Piano d’Azione Personale
  • supportare nell’ implementazione delle azioni per raggiungere gli obiettivi prefissati
  • approfondire tematiche trattate durante le giornate di formazione
  • trasferire il Know How acquisito durante il corso a persone dello stesso team del partecipante

L’ iniziativa “Learn in Action: Formazione – Azione – Risultati” prevede una tariffa a condizioni agevolate.

Per maggiori informazioni potete chiamare il numero 02.21118134 o scrivere a carlo.strano@valeoin.com

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Quota singola
985€ + IVA
Quota multipla
885€ + IVA
Durata corso: ⏲ 2 giorni

Orari: 9:00-13:00 e 14:00-17:30

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compila il modulo qui sotto, ti risponderemo appena possibile.

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