Controllo statistico di processo

Storia

Il controllo statistico dei processi è stato introdotto per la prima volta da Walter A. Shewhart all'inizio degli anni Venti. Shewhart creò la base per il grafico di controllo e il concetto di uno stato di controllo statistico attraverso esperimenti accuratamente progettati. Mentre il Dr. Shewhart attingeva da pure teorie statistiche matematiche, capì che i dati dei processi fisici raramente producono una "curva di distribuzione normale" (una distribuzione gaussiana, comunemente chiamata anche "curva a campana"). Egli scoprì come la variazione osservata nei dati di fabbricazione non sempre si comportasse allo stesso modo dei dati in natura (per esempio, il movimentobrowniano delle particelle). Il Dr. Shewhart ha concluso che mentre ogni processo visualizza la variazione, alcuni processi visualizzano una variazione controllata che è naturale al processo (cause comuni di variazione), mentre altri visualizzano una variazione incontrollata che non è sempre presente nel sistema causale del processo (cause speciali di variazione). La variazione incontrollata è spesso associata a prodotti difettosi, fornendo un mezzo basato sui dati per identificare i problemi e migliorare la qualità.

W. Edwards Deming ha successivamente applicato i metodi SPC negli Stati Uniti durante la seconda guerra mondiale, migliorando così con successo la qualità nella produzione di munizioni e di altri prodotti strategicamente importanti. Dopo la fine della guerra, fu determinante per l'introduzione dei metodi SPC nell'industria giapponese. L'approccio di Deming all'uso dell'SPC con le relative pratiche di gestione è diventato noto come sistema di gestione della qualità.

Applicazione

La seguente descrizione si riferisce alla produzione piuttosto che al settore dei servizi, anche se i principi dell'SPC possono essere applicati con successo ad entrambi. Per una descrizione ed un esempio di come l'SPC si applica ad un ambiente di servizio, fare riferimento a Roberts (2005). Selden descrive come utilizzare l'SPC nei settori della vendita, del marketing e del servizio clienti, utilizzando il famoso Red Bead Experiment di Deming come dimostrazione facile da seguire.

Nella produzione di massa, la qualità dell'articolo finito è stata tradizionalmente ottenuta attraverso l'ispezione post-produzione del prodotto, accettando o rifiutando ogni articolo (o campioni di un lotto di produzione) in base a quanto bene rispondesse alle sue specifiche di progetto. Al contrario, il Controllo Statistico di Processo utilizza strumenti statistici per osservare le prestazioni del processo di produzione al fine di prevedere le deviazioni significative che possono successivamente portare al rifiuto del prodotto.

In tutti i processi di produzione si verificano due tipi di variazione: entrambi questi tipi di variazione di processo causano una variazione successiva nel prodotto finale. Il primo è noto come variazione di causa naturale o comune e consiste nella variazione inerente al processo così come è stato progettato. La variazione di causa comune può includere variazioni di temperatura, proprietà delle materie prime, resistenza di una corrente elettrica, ecc. Il secondo tipo di variazione è noto come variazione di causa speciale, o variazione di causa assegnabile, e avviene meno frequentemente della prima. Con un'indagine sufficiente, si può trovare una causa specifica, come una materia prima anormale o parametri di impostazione non corretti, per le variazioni di causa speciale.

Ad esempio, una linea di confezionamento di cereali per la prima colazione può essere progettata per riempire ogni scatola di cereali con 500 grammi di prodotto, ma alcune scatole avranno un po' più di 500 grammi, ed altre un po' meno, in accordo con una distribuzione dei pesi netti. Se il processo di produzione, i suoi input, o il suo ambiente cambia (per esempio, le macchine che fanno la produzione cominciano ad usurarsi) questa distribuzione può cambiare. Ad esempio, man mano che le camme e le pulegge si consumano, la macchina per il riempimento dei cereali può iniziare a mettere in ogni scatola più cereali di quelli specificati. Se si permette che questo cambiamento continui senza controllo, si produrranno sempre più prodotti che non rientrano nelle tolleranze del produttore o del consumatore, con conseguente spreco. Mentre in questo caso i rifiuti si presentano sotto forma di prodotto "libero" per il consumatore, tipicamente i rifiuti consistono in rilavorazioni o scarti.

Osservando al momento giusto ciò che è accaduto nel processo che ha portato ad un cambiamento, l'ingegnere della qualità o qualsiasi membro del team responsabile della linea di produzione può risolvere la causa alla radice della variazione che si è insinuata nel processo e correggere il problema.

SPC indica quando un'azione deve essere intrapresa in un processo, ma indica anche quando NON deve essere intrapresa alcuna azione. Un esempio è una persona che vorrebbe mantenere un peso corporeo costante e prende le misurazioni del peso ogni settimana. Una persona che non capisce i concetti del CSP potrebbe iniziare a stare a dieta ogni volta che il suo peso aumenta, o mangiare di più ogni volta che il suo peso diminuisce. Questo tipo di azione potrebbe essere dannosa e possibilmente generare una variazione ancora maggiore del peso corporeo. Il CSP spiegherebbe la normale variazione di peso e indicherebbe meglio quando la persona sta effettivamente aumentando o perdendo peso.

Passi fondamentali del CSP

Il controllo statistico di processo può essere ampiamente suddiviso in tre gruppi di attività: comprensione del processo, comprensione delle cause di variazione ed eliminazione delle fonti di variazione delle cause speciali. Gli strumenti chiave nel CPS sono i grafici di controllo, un focus sul miglioramento continuo e gli esperimenti progettati.

Nella comprensione di un processo, il processo è tipicamente mappato e il processo è monitorato utilizzando grafici di controllo. I diagrammi di controllo sono utilizzati per identificare le variazioni che possono essere dovute a cause speciali e per liberare l'utente dalla preoccupazione per le variazioni dovute a cause comuni. Si tratta di un'attività continua e continua. Quando un processo è stabile e non fa scattare nessuna delle regole di rilevamento per un grafico di controllo, si può anche eseguire un'analisi della capacità del processo per prevedere la capacità del processo attuale di produrre in futuro un prodotto conforme (cioè all'interno delle specifiche).

Quando le regole di rilevamento dei diagrammi di controllo individuano una variazione eccessiva o la capacità del processo viene trovata carente, viene compiuto uno sforzo supplementare per determinare le cause di tale variazione. Gli strumenti utilizzati includono i diagrammi di Ishikawa, gli esperimenti progettati e i grafici di Pareto. Gli esperimenti progettati sono fondamentali per questa fase del CSP, in quanto sono l'unico mezzo per quantificare oggettivamente l'importanza relativa delle numerose cause potenziali di variazione.

Una volta quantificate le cause di variazione, ci si sforza di eliminare quelle cause che sono sia statisticamente che praticamente significative (cioè una causa che ha solo un effetto piccolo ma statisticamente significativo può non essere considerata economicamente conveniente da risolvere; tuttavia, una causa che non è statisticamente significativa non può mai essere considerata praticamente significativa). In generale, questo include lo sviluppo di lavori standard, l'impermeabilità agli errori e la formazione. Ulteriori modifiche al processo possono essere necessarie per ridurre la variazione o per allineare il processo all'obiettivo desiderato, specialmente se c'è un problema di capacità del processo.

SPC e qualità del software

Nel 1989, il Software Engineering Institute ha introdotto il concetto che l'SPC può essere utilmente applicato a processi non produttivi, come i processi di ingegneria del software, nel Capability Maturity Model (CMM). Questa idea esiste oggi all'interno delle pratiche di Livello 4 e Livello 5 del Capability Maturity Model Integration (CMMI). Tuttavia, questa idea che l'SPC è uno strumento utile se applicato a processi non ripetitivi e ad alta intensità di conoscenza, come i processi di ingegneria, ha incontrato molto scetticismo, e rimane oggi controversa. Il problema risiede in numerose aree del software che non sono ripetitive, ma sono invece aspetti di qualità una tantum o una tantum, piuttosto che essere osservati per prestazioni ripetute in una visione a lungo termine.

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