Lezioni Quality control

MEDIA MOBILE

Media su un intervallo di n periodi che viene fatto traslare nel tempo.

La media semplice mobile è una media calcolata per un determinato numero di periodi; ogni volta

che si rende disponibile un nuovo valore della domanda, il valore più vecchio viene scartato. Usa

quindi un numero di osservazioni stabilito.

MEDIA MOBILE PESATA

Nel metodo a media mobile pesata, la previsione della domanda viene effettuata assegnando alla

domanda dei diversi periodi presi in esame, un "peso" (p) differente.

VALUTAZIONE ERRORI DI PREVISIONE

L’errore di previsione per un articolo specifico su un certo periodo di tempo è:

I metodi più comuni di misura degli errori di previsione hanno in comune questo: sono tutti

successivi all’evento previsto e quindi l'eventuale errore fatto nella previsione si scopre dopo un

certo periodo

LEZIONE 32

Strumenti statistici per il controllo di qualità: Campionamento

Il principale obiettivo nell'utilizzo di tecniche statistiche è quello di dotare l'impresa di strumenti

adeguati a migliorare il livello dei prodotti/servizi offerti/erogati attraverso l'eliminazione di errori,

difformità che causano ripetizioni di lavoro, controlli inutili e quindi rallentamenti nei cicli di

lavorazione.

Il controllo statistico si applica perchè:

- aumento dei costi legati alla qualità in relazione all’aumento della complessità dei processi

- aumento dei costi sostenuti durante il ciclo di vita del prodotto, per la manutenzione, i pezzi di

ricambio e gli esborsi legati alla difettosità

- necessità dei tecnici della qualità di tradurre in termini ‘’comprensibili’’ i costi legati alla qualità

I 7 strumenti

1. Campionamento, moduli raccolta dati o schede di controllo

2. Stratificazione

3. Distribuzione di frequenze o istogrammi

4. Diagrammi causa-effetto (Ishikawa)

5. Diagrammi di Pareto

6. Carte di controllo

7. Diagrammi di correlazione

Metodi di campionamento principali

- Campionamento casuale: ciascun elemento della popolazione ha la stessa probabilità di

essere inserito nel campione

- Campionamento sistematico: si ha quando da una lista o da un flusso di prodotti se ne

prendono uno ogni K

- Campionamento casuale stratificato: si ha quando gli elementi della popolazione vengono

suddivisi in gruppi (strati) e su ogni gruppo si effettua un campionamento casuale (es.

pallets)

LEZIONE 33

Strumenti statistici per il controllo di qualità: Raccolta dati

Errori di campionamento

- Viziatura: differenza tra il valore medio del campione e della popolazione. Si ha quando il

prelievo viene effettuato estraendo di preferenza gli elementi con caratteristica migliore,

peggiore o con un certo valore

- Dispersione: differenza tra la deviazione standard del campione e quella della popolazione

LEZIONE 34

Strumenti statistici per il controllo di qualità. Stratificazione dei dati e istogramma

Quando dati che derivano da una varietà di fonti vengono concentrati in un posto tutti insieme, è

impossibile individuarne il significato. Questa tecnica serve proprio per separarli in modo da

individuare i modelli che emergono.

La stratificazione va prevista e impostata:

- prima di raccogliere dati;

- quando i dati arrivano da diverse fonti;

- quando l'analisi dei dati può richiedere di separare le diverse condizioni in cui sono stati

raccolti

Fasi di applicazione della stratificazione:

1. Definire il fenomeno o la caratteristica da analizzare;

2. Rappresentare i dati relativi al fenomeno o alla caratteristica, complessivamente;

3. Identificare i fattori di stratificazione più adeguati;

4. Classificare i dati esistenti in gruppi omogenei secondo i fattori di stratificazione (oppure eseguire

una nuova raccolta dati stratificata);

5. Rappresentare graficamente ciascun gruppo omogeneo di dati;

6. Confrontare i gruppi omogenei di dati all'interno di ciascun fattore di stratificazione

Istogramma

È lo strumento statistico utilizzato per rappresentare ed interpretare la distribuzione dei dati.

Gli elementi fondamentali dell’Istogramma sono:

• Classe: è ciascuna barra.

• Limiti di una Classe: sono i valori Min e Max di ogni Classe

• Ampiezza della Classe: intervallo compreso tra il valore Min e Max della Classe

• Frequenza: è data dal numero di osservazioni appartenenti a ciascuna classe.

Fasi di costruzione dell’Istogramma:

Fase A) Individuare la massima escursione dei dati R

Fase B) Definire il numero di Classi, l’intervallo di classe (h), i limiti di classe

L’escursione R viene divisa in classi di uguale ampiezza. Il numero di classi (indicato con K) si sceglie

in funzione del numero di dati N con questo criterio di massima:

L’ampiezza delle classi è data da:

Fase C) Classificare i dati in una tabella di frequenza

Si registrano i dati nelle relative classi; se qualche dato coincide con un limite di classe viene

riportato convenzionalmente nella classe superiore.

Fase D) Tracciare l’Istogramma

Rappresentiamo l’Istogramma riportando i limiti delle classi sull’asse orizzontale e la frequenza su

quello verticale

Si disegnano le barre di altezza proporzionale alla frequenza.

Se esistono limiti di specifica, cioè limiti di oscillazione della caratteristica misurata progettualmente

previsti ed accettati, è importante riportarli sul diagramma.

LEZIONE 35

Strumenti statistici per il controllo di qualità. Indici di processo

L’Istogramma serve a confrontare i dati rilevati con le specifiche. Le varie configurazioni sono

riconducibili a 3 casi fondamentali:

Questi concetti sono quantificabili attraverso gli INDICI DI CAPACITA’ DEL PROCESSO ( Cp - Cpk )

• La capacità di un processo è la misura minima di variabilità che è attribuibile al processo quando

questo opera nelle normali condizioni di controllo; si riferisce alla riproducibilità nel lungo periodo.

• Dal confronto tra specifiche e capacità di processo scaturiscono gli indici di process capability che

esprimono la misura della capacità del processo di rimanere all’interno dei limiti di tolleranza.

• Il processo è in grado di soddisfare i livelli posti sul prodotto quando la sua variabilità è inferiore

all’ampiezza delle specifiche La Process Capability

rappresenta l’ampiezza naturale

di un processo.

L’indice di capacità Cp non tiene

conto del valore medio μ del

processo e nella sua definizione

è calcolato tramite il rapporto

tra l’ampiezza dell’intervallo di

specificazione e l’ampiezza

dell’intervallo naturale di

tolleranza.

Mentre l’indice Cpk misura la

capacità effettiva del processo, l’indice Cp misura la capacità potenziale del processo.

Se Cpk = Cp il processo e centrato, se Cpk< Cp il processo non e centrato rispetto all’intervallo di

specifica.

LEZIONE 36

Strumenti statistici per il controllo di qualità. Diagramma di Pareto

L’analisi di Pareto è una metodologia grafica che consente di individuare su basi oggettive, le priorità

di intervento nella soluzione dei problemi evidenziando, tra una serie di cause, quelle che incidono

maggiormente sul fenomeno in esame. Il principio alla base di tale analisi stabilisce che tra tutte le

possibili cause, poche di esse sono responsabili della maggior parte dei problemi riscontrati.

OBIETTIVO: individuare gli aspetti prioritari da affrontare nel tema specifico in esame.

- Sono istogrammi

- le classi sono voci di difettosità.

- In ordinate sono rappresentate le percentuali (o il numero) di difetti attribuibili alle varie

classi.

Il diagramma di Pareto, può essere messo il relazione ai costi per individuare gli interventi che

possono incidere di più da un punto di vista economico.

LEZIONE 37

Strumenti statistici per il controllo di qualità. Diagramma di Ishikawa

Il diagramma causa-effetto o diagramma a lisca di pesce o diagramma ad albero o diagramma di

Ishikawa, è uno strumento che serve per illustrare graficamente le cause maggiori e le sottocause di

determinati fenomeni che generano un certo effetto o un problema.

Il diagramma si basa sul principio che identificare i sintomi è il primo passo per risolvere un

problema.

In genere gli effetti vengono spesso confusi con le cause, e si corre subito agli effetti senza studiare

bene le cause. Se di fronte ad un inconveniente si domanda: chi è stato? si considera l’effetto. Se ci si

chiede: perché è successo? si considerano le cause. Kuaouru Ishikawa, guru giapponese della Qualità

Totale, dice che di fronte ad un inconveniente dovremmo domandarci quattro volte PERCHE’.

- OBIETTIVO: stabilire il rapporto esistente tra un “effetto” e possibili cause che lo influenzano

- CARATTERISTICHE: le cause potenziali vengono organizzate in categorie e sottocategorie e

riportate in uno strumento grafico (diagramma di flusso) che assume la forma di una lisca di

pesce.

- IMPIEGO: il diagramma causa - effetto è molto utile se adeguatamente “partecipato”. I

membri del gruppo possono essere invitati ad aggiungere cause/rimedi ed è opportuno

pubblicizzare i progressi che intervengono nell’eliminazione delle cause

TIPICHE CAUSE di DIFETTI: Da osservazioni pratiche si rileva che i tipici difetti rilevabili su pezzi,

prodotti, processi difettosi sono normalmente dovute alle cause più disparate, tutte classificabili in:

- Materiali

- Macchine o attrezzature di lavorazione

- Manodopera o metodi di lavoro (disattenzione, mancato rispetto di regole..)

- Metodo di misura

- Ambiente

LEZIONE 38

Strumenti statistici per il controllo di qualità.

Le carte di controllo.

Le carte di controllo rappresentano uno dei metodi più utilizzati per il controllo statistico di

produzione, sono essenzialmente rappresentazioni grafiche della variabilità nel tempo di processi.

Consistono in diagrammi formati da una linea centrale, una coppia di limiti di controllo (sopra e sotto

la linea centrale) ed una serie di punti corrispondenti a misurazioni di parametri del processo che si

vuole controllare.

La variabilità dei processi è originata da due tipologie di cause:

- Cause “comuni”: determinano la variabilità “naturale”; sono intrinseche al processo stesso

(materie prime, operatori, macchine, ecc.)

- Cause “speciali”: fattori di “disturbo” che amplificano la variabilità naturale dei processi, una

volta individuati, possono essere rimossi

Carte di controllo per variabili

Utilizzate quando il controllo del processo è basato sui valori assunti da caratteristich