Appunti di teoria ed esercizi - Gestione della qualità, prof.Bettanti

Gestione della Qualità

PROBLEMA #1 - perché è importante e come definire la qualità in ambito aziendale.

• dai Quality Inspection (QI) allo Statistical Quality Control (SQC)
• dai Quality Assurance (QA) al Quality Management (QM)
• Total Quality Management (TQM) e Risk-Based Quality Management (RBQM)

1. Garvin (Anni '80) definisce 4 approcci per definizione delle qualità "secondo otto dimensioni": prestazioni, caratteristiche, conformità, affidabilità, durata, fruibilità, estetica e qualità percepita.
2. SQC approccio fortemente statistico nel controllo qualità.
3. QA congiunzione di tutte le funzioni aziendali verso gli obiettivi di qualità.
4. QM approccio integrato alla qualità come fattore competitivo per l'azienda.
5. TQM approccio filosofico al miglioramento e fidelizzazione al customer value.
6. RBQM focalizzazione i risultati di business in ottica di gestione del rischio.

1. Innovazioni tecnologiche e crescita demografica -> tanti nuovi bisogni e singoli consumatori esigenti, precisi nei loro interessi (utilizzo del "fidelity point" ristretto dal marketing). Negli anni '80 si pensa alla qualità per settori oltre una soglia -> le decisioni vengono solamente mediamente uno stock d'inventario di rimanenza di una variabile al di sopra, intermedio di una variabile accettabile.
2. QA anni '70 -> passaggio focalizzazione anche nei processi produttivi a una più estesa visualizzazione industrializzata nelle valutazioni ambientali. Coordinamento con altre aree aziendali, applicando i nuovi standard materiali procedurali agli standard ISO. Idea di divisione classica: investigare alcuni criteri "al potere delle probabilità" e come diviso poi tra loro: "difettoso", "perdendolo".

• Riorganizzazioni, revisioni, scarti
• Gli investimenti poi li misuriamo.
• Della qualità possiamo generare notevoli risparmi.

QA anni '80: plan-do-check-act -> controllo pure su autovaluto e risoluzione di miglioramenti in ogni area aziendale. È questa l'ultima centrale della fonte al processo.

1. Total intenzione coniugamento ai TQM e ISO nell'ottimizzazione modulata di processo. Quality excellence, sì nei prodotti che doveva aumentare da introduzione ai processi e miglioramenti della qualità.
2. Concetto di "customer value" e rapporto sia "civilegner" e prezzo (non discrementare loro).

I 10 GAP DELLA QUALITA

• ESIGENZE PERCEPITE

• BISOGNI PERSONALI
• QUALITA ATTESA
• QUALITA DESIDERATA
• COMMUNICAZIONE IN CORSETTI
• QUALITA PRODOTTO
• PROD. E CONSUMO
• INDIVIDUALIZZAZIONE
• SPECIFICHE TECNICHE
• SPECIFICHE FUNZIONALI
• ACCURATEZZA DELLE RICERCHE DEL MERCATO

Problema #3: Come verificare che un processo produttivo sia in "stato di controllo"

• Verifica, rilevazione e strutturazione dei processi produttivi
• Lo studio delle forme delle var. dei processi produttivi (Istogramma, Box-Plot, Stem & Leaf)
• Analisi delle cause di deviazione dei processi produttivi (Classificazione, inferenze, di interazione o Pareto)

Diagramma a barre e foglie ->

N con la successione X(n) - X(m) ciascun valore vale kappa determinato un numero razionale di altro numero casuale

Si scompongono le cifre del numero X(n) in due parti, la prima costituita da una o piu’ cifre iniziali (4cens) e la seconda data dalle cifre intere e frazioni. I nomi devono essere equispecifici.

Si costruisce una mezza tabella in cui i semi vengono disposti e accorpati a ciascuno dei valori.

Con questo si generano successioni in foglie e foglie con pseudo-distribuzioni

Una velatura tra l valoni con valori orientati e permutati da

Data by Personnel Assigned

• FACIL
• EYE
• JURY
• OUT/ABSORPTION
• SPORT
• MOTOC

Procedure Con Personale Assegnato

• EYE: 0.80
• TRAINING: 0.50
• ADMIN: 0.50
• OPS: 0.50
• MAINT: 0.20
• TOTAL: 2.20

Riepilogando la Prima Tabella con Numeri Inerenti di Inefficienza Per le Cause di Soluzione

• SPORT: 23
• MOTOC: 13
• CUTS: 8
• PAINS: 4
• EYE: 4
• TOTAL: 51

Il break point si ha dove la curva ha una pendenza minore rispetto al percorso tracciato o cause che producono almeno 60% dei problemi che vogliamo risolvere.

Problema #4

Come valutare quantitativamente la variabilità di un processo produttivo?

• Misure della tendenza centrale e dispersione della caratteristica qualitativa
• L'analisi campionaria ("Teorema del limite centrale" - T.L.C)

Indice descrittivi variabili:

• Posizione, dispersione e forma di una distribuzione con frequenze
• Schema per misurare la tendenza centrale di una distribuzione di frequenze
• Media, mediana, quartili, percentili

Cpk = min [L - µ/3; LSS - µ/3] ≤ PCR

Complessivamente se un perche se il Cpk tende al pqr ed è > 1, allora il processo è centrato ed adeguato alla produzione.

Definizioni in p.p.m.

• probabilità che il carattere quantitativo del c.p. del processo cada al di fuori del specifica.
• Calcolo:
• calcolare probabilità carattere quantitativo e
• sottrarre e riportare il valore espresso in litt p.p.m

Carte di controllo

sono disegni costruiti nel tempo. Rapp'r l'andamento nella caratteristica come controllo influenzante del tempo. Si assumono ing:

• c.d.c per variabili → caratteristica esprimibile in scala continuica.
• c.d.c per attributi → esprimibile in scala discreta.

• c.d.c per variabili, come procedurale
• (sca caratteri esprimibile in scala ascii)

Si adottano corrispondenzialmente due tipi di carte, il cartiglio media e cartiglio range.

x̄ = media delle medie campionese : es. i derivabili su due intervallo ; traccio media delle medie.

x_i = media campione i-esimo

g = numero campioni

R = media dei range delle varie osservazioni

R_i = range campione i-esimo

Formulae:

• x̄ = Σ x_i/g
• R = Σ R_i/g

N.B.: nella pratica può centrato X tramite esplicitazione

Numero campioni ≠ dimensioni campione!

Problema B: Come Calcolare e Valutare l'Incertezza degli strumenti di misura

• Studio codici strumenti di misura
• Test e cicli di misura
• Calcolo incertezza max (U) e analisi con confronti con la tolleranza di progetto (TP)

• Incertezza di misura = Risultato della stima dei bordi (larghezze per campo entro in quale il valo vero di una misurazione deve trovarci con una determinata probabilita

• Accettibilità strumento misura soddisfatta se V ≤ TR ± (TN x TR/Tp)

• Fornite da 5 componenti:
• E = errore di misura
• A = risoluzione
• C = deriva in temperatura
• D1 = nel tempo
• F = incertezza di misura dello strumento calcolante

• Incertezza per distrib. di probabilità normale
• 2 tipi di incertezza
• U(x): misurando casuale
• U(x): misurando sistematico

• Distribuzione rettangolare: sommandola Q: 6 PDQ= 1/√3
• Distribuzione triangolare: semimalization Q = PDQ √6/15

Esercitazione di esempio: Calcolo incertezza equivalente (U_eq)

• Manometro a quadrante con seguenti dati:
• Campo misura = 6 bar
• 3A minima = 0.05 bar
• Risveglio massimo = 0.05 bar
• Errore max per scala a: 12, 1.0% b.s.
• Deriva termica = 0.01 bar/°C
• Stabilità per un giorno: 0.96 bar/anno (anno acquisto 2019)