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Cuscinetti di Super-Precisione SKF: analisi dati per il miglioramento della produzione = SKF Super Precision Bearings: Data Driven production improvements

Alessia Loncini

Cuscinetti di Super-Precisione SKF: analisi dati per il miglioramento della produzione = SKF Super Precision Bearings: Data Driven production improvements.

Rel. Andrea Tridello. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2024

Abstract:

L’elaborato prende spunto dalla lamentela, soprattutto lato cliente, sulla variabilità delle misure tra i lotti di produzione e all’interno di essi, maggiormente per quanto riguarda i set di cuscinetti. Poiché per i cuscinetti di super-precisione SKF stocca tutte le misurazioni dei singoli cuscinetti in database dedicati, dall’analisi si vuole far emergere la variabilità segnalata. La metodologia si allinea con quella utilizzata dall’azienda tramite metodologie statistiche Six Sigma e tramite i primi step del metodo DMAIC e attraverso la visualizzazione dei dati statistici e analisi di questi ultimi tramite ANOVA o affini. Si evidenzia quanto il processo sia instabile, tramite lo studio di quattro famiglie di cuscinetti con la maggiore frequenza di produzione, e quanto spesso la variabilità non segua dei trend specifici o una stagionalità, ma spesso dipenda dall’esperienza dell’operatore, dallo strumento di misura o dal canale di produzione. Chiaramente a questo livello di precisione la causa non può essere univoca e facilmente identificabile, ma questo studio rappresenta un primo step verso il miglioramento del processo produttivo attraverso l’analisi dati.SKF: analisi dati per miglioramenti nella produzione

Relatori: Andrea Tridello
Anno accademico: 2024/25
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Informazioni aggiuntive: Tesi secretata. Fulltext non presente
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-44 - MODELLISTICA MATEMATICO-FISICA PER L'INGEGNERIA
Aziende collaboratrici: SKF INDUSTRIE spA
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/33416
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