Statistica e Six Sigma
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Ottimizzazione dei Processi
L’applicazione delle tecniche statistiche ai processi produttivi
L’applicazione delle tecniche statistiche ai processi produttivi e ai servizi permette di ridurre i costi e migliorare la qualità in modo sistematico e duraturo. Il programma 6 Sigma, tramite lo sviluppo di specifici progetti mirati, rende possibile ottenere miglioramenti drastici, cioè di “breakthrough”, e ottimizzare i processi e i servizi, con sensibili vantaggi nell’efficienza e nella riduzione degli sprechi.
Il personale GESTLABS è qualificato Six Sigma Master Black Belt, per supportare il cliente nell’applicazione di tecniche statistiche e progetti di miglioramento 6 Sigma, quali:
Statistical Process Control (SPC)
Il controllo statistico del processo (SPC) ha l’obiettivo di mantenere stabile il processo produttivo e, nello stesso tempo, di valutarlo in relazione ai requisiti delle specifiche, siano esse applicabili ai prodotti finiti o ai semilavorati. Il controllo statistico del processo è fondamentale per garantire che i prodotti soddisfino le aspettative dei clienti e, nello stesso tempo, che vengano ridotti i costi di produzione dovuti alla difettosità generata nelle diverse fasi del processo. Il controllo statistico del processo è un requisito indispensabile nei settori in vi sono requisiti critici per qualità (Automotive, Medicale, Aerospaziale, ecc.).
Carte di controllo
Le carte di controllo costituiscono lo strumento più adatto a valutare e a mantenere la stabilità del processo produttivo e, insieme all’analisi della capacità de processo, costituiscono una tecnica indispensabile nel controllo statistico del processo (SPC). Le carte di controllo permettono di distinguere i casi in cui la variabilità del processo è dovuta a cause, chiamate “speciali”, che devono essere rimosse per evitare che il processo vada fuori controllo, dai casi in cui non occorrono interventi perché la variabilità è quella naturale del processo. Perché siano efficaci, le carte di controllo devono essere scelte in base ai parametri di processo da analizzare e i loro limiti di controllo devono essere definiti in modo rigoroso.
Capacità di processo
La capacità di processo (Process Capability) è la capacità di costruire prodotti che siano conformi ai requisiti di specifica. La capacità del processo è misurata attraverso opportuni indici, Cp e Cpk, che permettono di stimare la percentuale dei prodotti che saranno fuori dai limiti di specifica e che quindi daranno luogo a difettosità nel breve o nel lungo periodo. Insieme alle carte di controllo, la valutazione della capacità di processo, svolta attraverso il calcolo dei valori di Cp e Cpk, costituisce uno strumento indispensabile nel controllo statistico del processo (SPC).
ANOVA
L’ANOVA (Analysis of Variance) è una tecnica statistica con cui si può stabilire se le differenze riscontrate tra gruppi di dati sono da considerarsi casuali oppure significative, cioè dovuta a fattori in grado di influenzare i dati stessi. L’ANOVA ha un’applicazione molto vasta, dall’analisi di trattamenti di qualsiasi natura (chimici, fisici, ecc.), alla valutazione di processi produttivi o di servizi.
Piani di campionamento
I piani di campionamento definiscono i criteri, basati sull’inferenza statistica, con cui effettuare i controlli a campione, applicabili in qualsiasi ambito (accettazione/valutazione di lotti di prodotti o semilavorati, di processi produttivi o di servizi). L’applicazione dei piani di campionamento permette inoltre di valutare in modo rigoroso e oggettivo i rischi e benefici di ogni tipo di campionamento.
Design of Experiments
Il Design of Experiments (DOE) è una tecnica statistica con cui, attraverso l’impostazione e l’analsi statistica di un insieme strutturato di prove/esperimenti, si possono ottimizzare processi e servizi in base agli obiettivi che si vogliono raggiungere. Il DOE è utilizzabile con notevole efficacia nei più diversi ambiti e applicazioni, sia industriali che di altra natura.
Test statistici
I test statistici permettono di valutare se le differenze riscontrate tra gruppi di dati, relativi a lotti, campioni, processi produttivi o servizi, si devono considerare puramente casuali, oppure se invece sono dovute a reali variazioni. Con questi test è possibile, in modo univoco e oggettivo, stabilire anche se le tendenze osservate corrispondono a miglioramenti, peggioramenti o variazioni “vere” o solo apparenti.
FMEA
La FMEA (Failure Modes and Effects Analysis) è una tecnica che permette di analizzare un progetto o un processo produttivo per individuare eventuali punti deboli e quindi effettuare azioni di miglioramento. Con la FMEA si assegnano le priorità di intervento sul progetto o sul processo attraverso una valutazione svolta all’interno di un apposito team. Quando la FMEA viene eseguita su un progetto viene chiamata DFMEA (Design FMEA), mentre quando si applica ad un processo produttivo viene chiamata PFMEA (Process FMEA).
Analisi del sistema di misura (ripetibilità, riproducibilità, gage R&R, accuratezza)
L’analisi del sistema di misura si svolge per determinare l’errore di misura, che a sua volta ha diverse componenti. Con l’analisi chiamata gage R&R si determina la ripetibilità (cioè la variabilità dovuta solamente all’errore intrinseco nello strumento o nel sistema di misura) e la riproducibilità (cioè la variabilità dovuta a fattori quali l’operatore, le variazioni ambientali, ecc.). er Oltre a queste grandezze, per determinare l’accuratezza complessiva della misura, si deve calcolare il “bias”, cioè lo scostamento della media dei valori misurati dal valore vero.
Metodologia 6 Sigma
La metodologia 6 Sigma si applica sia a processi prodotti, sia a servizi, ed ha l’obiettivo di ottenere miglioramenti significativi, non ottenibili attraverso le normali azioni che portano un miglioramento graduale. Questa metodologia si avvale di tecniche statistiche e di progetti mirati e strutturati in 5 fasi, Define, Measure, Analyse, Improve e Control (DMAIC).
