La Simulazione Monte Carlo

La simulazione è uno degli strumenti sperimentali più potenti e costituisce un modello della realtà composto dai processi che hanno luogo nel sistema reale studi e il cui insieme permette all’analista di comprendere le logiche di funzionamento del sistema di interesse. Il metodo di Monte Carlo svolge un ruolo di spicco nella simulazione stocastica e […]

Analisi Markoviana

Le catene di Markov sono processi stocastici con la proprietà di Markov e modellizzano il comportamento di grandezze che variano nel tempo in modo randomico e con diversi andamenti. Furono inventate dal matematico russo Andrey Markov e forniscono un modello teorico per rappresentare l’evoluzione di un sistema a tempo discreto che può presentare ad ogni […]

L’importanza delle sospensioni nel calcolo affidabilistico

In un’analisi di affidabilità esistono diverse tipologie di dati che devono essere gestiti correttamente. Raramente in un calcolo affidabilistico si avrà a che fare con soli guasti a meno che non si analizzino dati provenienti da prove interne che non sono state interrotte (Time terminated o Failure terminated). Quasi sicuramente si incontreranno dati sospesi o […]

Perchè eseguire un esperimento?

“Sperimentiamo perché siamo!” Questa è la realtà, l’essere umano per natura è curioso ed è continuamente orientato verso nuovi orizzonti di conoscenza. Le idee che regnano il cervello umano sono distorte e spesso confuse. Per ottenere una valida risposta ad ogni singolo problema è necessario ricorrere ad esperimenti randomizzati e leggere in modo adeguato le […]

Design of Experiment

Uno dei problemi più diffusi nell’ambito dell’ingegneria industriale è trovare la relazione che vige tra dei risultati che si vorrebbero perseguire e i fattori che li influenzano. Questo articolo presenta i concetti base del DOE e come può diventare strumento essenziale di progettazione e ottimizzazione di processi all’interno della propria organizzazione.

Perchè il MIL-217 è ancora popolare?

Reliability Prediction è nata come uno dei mattoni di quello che sarebbe diventato successivamente il processo DFR o Design For Reliability. Nata come metodo di paragone tra due o più soluzioni proposte in una fase di progetto quando era ancora possibile cambiare le soluzioni.