Gestione della Qualità

Gestione della Qualita'

Crea valore

φ = C_te prodotto + E

margine ⇒ profitto

Per creare valore l'azienda utilizza vantaggi competitivi.

Livello di competizione bassa.

Livello di competizione alta.

La leva competitiva sta qua e' la qualita'.

Questa azienda sono destinato a fallire.

Prodotti specialities: le aziende competano secondo fattori di qualita'.

Prodotti commodities: viene utilizzato la leva dell'efficienza.

Definizione di Qualità

AZIENDA

Realizzazione prodotto/servizio

CUSTOMER (Cliente)

Valutazione prodotto/servizio

Il prodotto deve essere conforme secondo determinate specifiche tecniche e caratteristiche.

(Specifica nominale)

⇨ Misurare: Specifica nominale + ξ

Misurazione effettiva di una piccolissima parte della quantità del lotto totale. ⇨ Statistica

Dal punto di vista del consumatore la qualità è la soddisfazione del cliente.

• prestazioni
• durata
• affidabilità
• manutenzione
• caratteristiche diverse
• aspetto

Introduzione Storica

Inizio del 1900 si passa dal paradigma dell'artigianato al paradigma industriale.

Paradigma Artigianato

• Acquisto materie prime
• Lavoro (Work in Progress, WIP)
• Valutazione del prodotto finito
• Vendita delle merci

Il raffreddamento e la distribuzione avvengono successivamente.

Sistemi di comunicazione (telefono)

Sistemi di trasporto (ferrovie)

Diminuizione di risoluzione e incrementi nel frazionamento e nella distribuzione.

Paradigma Industriale

Nasce il problema della valutazione della qualità (con l’artigianato non c’era tale questione in quanto ogni unità prodotta dall’artigiano è da considerarsi come fatto singolo e quindi unico).

1. QI Quality Inspection (1930)
2. SQC Statistical Quality Control (1960)
3. QA Quality Assurance (1970)
4. QM Quality Management (2000)
5. TQM Total Quality Management (2000)
6. RBQM Risk-Based Quality Management (2020)

STUDIO DELLA VARIABILITA' DI UNA CARATTERISTICA QUALITATIVA

(ing. SHEWART)

Statistical Process Control (SPC)

• Statistica Descrittiva
• Statistica Matematica
• Inferenza Statistica
• Ana...

• Distribuzione di variabilità
• Calcolo di probabilità

Parametrica →

Non Parametrica →

In ambito industriale sono utilizzate tecniche di statistica descrittiva e tecniche di inferenza statistica parametrica.

STATISTICA DESCRITTIVA

• Forma
• Tendenza centrale
• Dispersione

Limiti di specifica: specifica = specifica nominale ± tolleranza

Esempio: lotto di 80 cavetti di acciaio

Caratteristica qualitativa:

forza resistente > 200 N/nm²

lotto 80 cavetti = campione

Tecniche di Statistica Descrittiva

• Istogrammi: distribuzione di frequenze all'interno di intervalli determinati.
• ... minimi

Diagrammi di interrelazione (Interrelationship Diagram)

1. Determinazione del problema
2. Individuazione delle cause
3. Analisi relazione tra cause
4. Determinazione dei driver e degli outcome del problema
5. Azione sui driver e misura degli outcome

Esempio:

1. Determinazione del problema

Infortuni in manutenzione.

• Individuazione delle cause (possibili):
• mancata formazione
• tempi di lavoro inadeguati
• mancato uso dei dispositivi di protezione individuale (DPI)
• ambiente di lavoro pericoloso
• mancata valutazione preventiva dei rischi
• mancate istruzioni operative
• mancato controllo/supervisione
• attrezzature di lavoro inadeguate

dispersione

T.N. ≡ μ ± 3δ ⇒ P = 99,73%

PCR (Process Capability Ratio) ≡ _TP/_TN

• = 1 TP = TN a
• > 1 TP > TN b ⇒ situazione migliore
• < 1 TP < TN c

se TP = TN ⇒ difettosità = 0,27%

2700 pz/pezzi per milione

C_pk = _{min [ ( LSS - μ ), ( μ - LIS ) ]}/_3δ

C_pk < PCR

(sempre, tranne quando μ = SN ⇒ C_pk = PCR)

μ = SN

Formulario

• TP = LIVS + LSVS
• TP = LSS - LIS
• TN = 6σ
• TN = 2 x 5 (⇒ da tabella)
• PCR = _TP/_TN
• LIS = SN - LIVS
• LSS = SN + LSVS

C_pk = _{min { ( LSS - X̄ ), ( X̄ - LIS ) }}/​_TN/₂

PCR = 1.63

⇒ difettosità = 1ppm

Probabilita' di accettazione

Passo fornitore

Passo cliente

LQA

LQT

(Livello di Qualita', tollerabilita')

% di difettosita'

TIPO DI CAMPIONAMENTO

• SEMPLICE (singolo)
• DOPPIA
• MULTIPLA
• UNIONAMENTO CUMULATi

LIVELLI DI ISPEZIONE

• RIDOTTI
• ORDINARI
• RAFFORZATI

Esempi:

• Semplice: n=50
• Doppio: n=30+30
• Multiplo: n=10+10+10...+10, fino a 7 volte

Tipicamente il rapporto fornitore - cliente inizia con un livello di ispezione ordinario ed un campionamento semplice.

Livello di ispezione + Tipo di campionamento = Regole di commutazione.

LQA

LQT

N (dimensione del lotto)

n (dimensione del campione)

PIANO DI CAMPIONAMENTO

Curve operative

Tipi di campionamento

Livelli di ispezione

Numero di accettazione (N_a): numero massimo di elementi difettosi per accettare il lotto.

Numero di rifiuto (N_r): numero minimo di elementi difettosi per rifiutare il lotto.

• Y₀ (μ, σ) nuovo prodotto/servizio
• Prototipi/esperimenti Y₁, Y₂, ..., Y_m → (Y, s)
• Posso costruire una distribuzione casuale t:

Distribuzione t (U = m - 1) Se prendo m elementi campionari ho m gradi di libertà.

t = Y - μ       ────────   S / √m

Valore critico t_{α, ν} → Regione critica per il calcolo del rischio

t* = Y - μ₀       ──────   S / √m

Se t* > t_{α/2; ν} (regione critica coda destra) Oppure t* < -t_{α/2; ν} (regione critica coda sinistra)

⇒ statisticamente sarò portato a rifiutare H₀ a favore di H₁

Se t* < -t_{α; ν}

⇒ statisticamente sarò portato a rifiutare H₀ a favore di H₁

TRADUZIONE VOC → VOQ

Requisiti espressi

Parametri tecnici da sviluppare

Priorita’

(Domanda di teoria ma non esercizio)

House of Quality

Identificazione parametri tecnici

• Analisi correlazione
• 1: no correlazione
• 10: forte correlazione

Analisi correlazione parametro → parametro

Analisi di Benchmark

• 1: requisito non sviluppato
• 10: requisito sviluppato con successo

Analisi di priorita’

• λ = 3
• 1: poco positivo
• 3: molto positivo

∑_i=1^m P_i * GdC * AdB