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Post-processing statistico di dati provenienti da un sistema di rilevamento ottico on-line

Processamento statistico di dati acquisiti da un sistema di rilevamento ottico , operante su pezzi meccanici scansiti da un raggio laser. Il processamento viene eseguito tramite l'utilizzo di Excel, in particolare per mezzo di opportune macro che automatizzano la costruzione di carte di controllo per l'analisi della stabilità del processo produttivo

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________________________________________________________________Introduzione 3 Introduzione Negli ultimi anni il controllo statistico di processo ha acquistato, soprattutto nel settore manifatturiero meccanico e della deformazione plastica, una notevole importanza dimostrata anche dall’intensivo utilizzo da parte di grandi costruttori nell’industria automotive di tali tecniche nella verifica dell’adeguatezza dei sistemi di misura, nelle pratiche di accettazione e certificazione di macchine e mezzi di produzione, e nel controllo della qualità in generale. L’analisi statistica, fornita per esempio dalla maggior parte dei software, si basava unicamente sul modello di distribuzione di probabilità gaussiana, inadeguato però a rappresentare produzioni reali soggette a fonti di variabilità particolari legate tipicamente all’usura utensile, ai riattrezzaggi frequenti delle macchine tipici nelle lavorazioni su piccoli lotti, ecc. In generale, è ben noto che solo una parte molto limitata dei processi produttivi reali è descrivibile con modelli statistici elementari; ciò rende evidente quanto sia importante l’utilizzo di una corretta analisi statistica in grado di descrivere con una migliore approssimazione i processi di produzione reali. In relazione alle difettologie maggiormente riscontrate oggi nella produzione industriale, per descrivere correttamente le caratteristiche di forma e superficie (che hanno un limite naturale a zero , ovvero non possono avere valori negativi) si deve disporre di software che siano in grado di gestire modelli statistici piø elaborati e che contengano metodi di calcolo degli indici di capacità utilizzabili anche quando la distribuzione non è gaussiana. In questo modo si evita di: • avere risultati inammissibili dall’analisi di caratteristiche , come ad esempio la previsione che una consistente percentuale di lavorazioni avrà valori negativi; • descrivere piø realisticamente il livello di qualità della lavorazione e le relative quote percentuali, o in parti per milione (ppm), di scarto attese. Il nuovo concetto di “controllo automatico di processo”, possibile grazie ad una raccolta automatica dei dati, offre due vantaggi: • la possibilità di monitorare on-line le caratteristiche chiave del processo, evidenziandone le eventuali deviazioni dal suo stato “naturale” di funzionamento in modo da consentire agli operatori addetti al controllo qualità di intraprendere subito le necessarie azioni correttive;

Laurea liv.I

Facoltà: Ingegneria

Autore: Antonio Vizzi Contatta »

Composta da 168 pagine.

 

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Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.