Controllo statistico di processo

Autore: Leandro Alegsa Data di creazione: 20 dicembre 2020

Il controllo statistico di processo (SPC) è l'uso di metodi statistici per valutare la stabilità di un processo e la qualità dei suoi risultati. Per esempio, si consideri un impianto di imbottigliamento. L'intero sistema di produzione che produce bottiglie riempite viene definito un processo. Supponiamo che il peso del contenuto liquido aggiunto ad una bottiglia sia fondamentale per il controllo dei costi e la soddisfazione del cliente. Il contenuto dovrebbe pesare 250 grammi, ma è accettabile se il peso effettivo è compreso tra 245 e 255 grammi. Monitoraggio significa che il peso di ogni bottiglia viene misurato e registrato; campionamento significa che solo poche bottiglie (diciamo una su mille) vengono effettivamente pesate (l'analisi per determinare la velocità di campionamento e per valutare la rappresentatività del campione è una parte ben consolidata del CSP).

SPC si basa sull'analisi quantitativa e grafica delle misurazioni per valutare la variazione osservata. Se gli attributi di interesse (peso del contenuto in questo esempio) variano all'interno di un intervallo accettabile, si dice che un processo è in controllo, in controllo statistico, o stabile. Quando si nota una variazione inaccettabile, in genere vengono intraprese azioni per determinare e correggere la loro causa. Nell'esempio di imbottigliamento, si supponga che troppe bottiglie siano riempite con meno di 245 grammi. Il controllo delle apparecchiature dell'impianto rivela che una delle dieci valvole di riempimento non funziona correttamente.

SPC ha avuto un'ampia applicazione nel settore manifatturiero sin dalla sua introduzione negli anni '20 e in molti altri tipi di attività ripetitive.

Gran parte del potere del CSP sta nella capacità di esaminare un processo, per le fonti di variazione di quel processo, utilizzando strumenti che danno peso all'analisi oggettiva rispetto alle opinioni soggettive e che permettono di determinare numericamente la forza di ogni fonte. Le variazioni del processo, che possono influire sulla qualità del prodotto finale o del servizio, possono essere rilevate e corrette, riducendo così gli sprechi e la probabilità che i problemi si trasmettano al cliente. Con la sua enfasi sul rilevamento precoce e la prevenzione dei problemi, l'SPC ha un netto vantaggio rispetto ad altri metodi di qualità, come l'ispezione, che applicano risorse per rilevare e correggere i problemi dopo che si sono verificati.

Oltre a ridurre gli sprechi, l'SPC può portare ad una riduzione del tempo necessario per produrre il prodotto o il servizio da punto a punto. Ciò è in parte dovuto alla ridotta probabilità che il prodotto finale debba essere rielaborato, ma può anche risultare dall'utilizzo dei dati SPC per identificare colli di bottiglia, tempi di attesa e altre fonti di ritardi all'interno del processo. La riduzione dei tempi del ciclo di processo, insieme al miglioramento della resa, hanno reso l'SPC uno strumento prezioso sia dal punto di vista della riduzione dei costi che da quello della soddisfazione del cliente.

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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Domande e risposte

D: Che cos'è il controllo statistico dei processi (SPC)?

R: Il controllo statistico dei processi (SPC) è l'uso di metodi statistici per valutare la stabilità di un processo e la qualità dei suoi risultati.

D: Qual è un esempio di SPC?

R: Un esempio di SPC è un impianto di imbottigliamento, dove il peso del contenuto liquido aggiunto a ciascuna bottiglia deve essere monitorato e registrato per garantire il controllo dei costi e la soddisfazione del cliente.

D: Come fa l'SPC a rilevare le variazioni in un processo?

R: L'SPC si basa sull'analisi quantitativa e grafica delle misurazioni per valutare le variazioni osservate. Se gli attributi misurati variano entro un intervallo accettabile, si dice che il processo è stabile. Quando si nota una variazione inaccettabile, in genere si intraprendono azioni per determinare e correggere la causa.

D: Quali sono i vantaggi dell'uso dell'SPC?

R: Alcuni vantaggi includono il rilevamento precoce e la prevenzione dei problemi, la riduzione degli sprechi e del trasferimento dei problemi ai clienti, la riduzione del tempo necessario per la produzione da un capo all'altro grazie alla riduzione delle rilavorazioni, l'identificazione dei colli di bottiglia o dei tempi di attesa che possono ritardare la produzione, la riduzione dei costi grazie al miglioramento della resa e la maggiore soddisfazione dei clienti.

D: In che modo l'SPC si differenzia da altri metodi di qualità come l'ispezione?

R: A differenza di altri metodi di qualità, come l'ispezione, che applicano le risorse dopo che i problemi si sono verificati, l'SPC applica le risorse prima che i problemi si verifichino, per evitare che si verifichino in primo luogo.

D: Quando è stato introdotto l'SPC?

R: L'SPC ha avuto un'ampia applicazione sin dalla sua introduzione negli anni Venti.