- Pianificazione vincolata degli esperimenti partendo da dati storici - Il processo di apprendimento attraverso esperimenti (feedback loop) - Perché DoE. Modellare un sistema attraverso la distinzione tra i fattori in gioco - Confronto tra strategie di sperimentazione: best guess approach vs OFAT vs statistical DOE. Accenno al metodo Steepest Ascent - Principi base del DoE: Randomization, Replication, Blocking, Confounding - Linee guida per la corretta pianificazione. Il chart di Ishigawa. Introduzione alla trattazione statistica del dato - Consolidamento nozioni statistiche. Teorema limite centrale. La distribuzione normale. Confronto tra due campioni - Confronto tra k campioni. Il test di Student. l’ipotesi statistica - Introduzione al metodo di Analisi della Varianza (ANOVA) - Strategia di pianificazione randomizzata e a blocchi (nel caso l’unità sperimentale non sia omogenea). Caso reale - Il piano fattoriale - Tecniche di riduzione e proiezione dei piani fattoriali. Metodi Plackett-Burman. La risoluzione e l’aliasing di un piano - Il metodo di modellazione attraverso le superfici di risposta e la regressione lineare. Metodi Box-Behn- ken, CCD statistica del dato