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English term (edited): learning curve, it’s just a learning curve

learning curve = curva di apprendimento

learning curve, it’s just a learning curve = la causa del problema è una pietra, è una curva di apprendimento (è un insegnamento)

Politecnico
Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale
Tesi di Laurea Magistrale
Modellizzazione degli effetti della complessità di prodotto nell’assemblaggio e nel disassemblaggio
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1.6 Composizione delle curve di apprendimento per i sistemi elementari e complessi
La teoria delle curve di apprendimento è ampiamente studiata in molti campi legati alla pianificazione della produzione, al miglioramento della qualità ed all’analisi dei costi. Le suddette curve sono quindi impiegate per descrivere l’evoluzione nel tempo di diversi parametri, come il costo del lavoro, il numero di difetti, il tempo di consegna, ecc. Utilizzandole, è possibile perseguire obiettivi come l’eliminazione dei problemi o il miglioramento della qualità del processo, così come realizzare previsioni sul comportamento futuro del processo stesso. Le principali caratteristiche delle curve di apprendimento sono le seguenti (# 2003):
- Concavità verso l’alto;
- Effetto “plateau” asintotico;
- In alcuni casi, iniziale concavità verso il basso.
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La curva di apprendimento del processo totale dipende dalle curve di apprendimento delle singole fasi e dalla loro connessione, così come la difettosità del processo dipende dalla difettosità delle singole fasi.
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Si tratta di un approccio superiore a quello che definisce l’equazione della curva di apprendimento per ognuno dei componenti del sistema, calcola il numero di unità difettose per ogni ciclo di produzione, li somma e genera una nuova curva basata sulla regressione dei punti utilizzati per la somma. Innanzitutto perché, come visto in precedenza, la nuova curva di apprendimento non può essere ottenuta dalla semplice somma delle curve dei blocchi elementari. Inoltre, il metodo proposto può essere utilizzato per confrontare a priori differenti configurazioni prima di realizzarle effettivamente e selezionare quale operazione migliorare prima delle altre, supponendo che il costo per ottenere un determinato incremento percentuale nel tasso di apprendimento di un’operazione sia lo stesso per tutte le operazioni.
1.6.1 Stima della difettosità asintotica attraverso l’apprendimento
Assumendo come metrica di apprendimento la frazione di unità non conformi e raggiunta la difettosità asintotica, non è possibile incrementare ulteriormente le prestazioni del processo. La difettosità asintotica, ossia la frazione di unità non conformi che il processo produce nelle sue condizioni migliori, deve essere stimata insieme al tempo necessario per raggiungerla (#, 2002).
https://webthesis.biblio.polito.it/18005/1/tesi.pdf

Un altro suggerimento.