Parte 2Parte 2°° - diee.unica.itdani/didattica/corsi/cprq/lucidi_cprq_2.pdf · lala stimolazione stimolazione delladella creativitàcreatività deidei partecipantipartecipanti susu

Parte 2Parte 2°°

A.A. 2003/2004A.A. 2003/2004 Domenico SalimbeniDomenico SalimbeniDomenico SalimbeniDomenico Salimbeni dia dia 187187/474/474

II 77 strumentistrumenti statisticistatistici delladella QualitàQualità66..0000..0000..0000..00

IlIl controllocontrollo statisticostatistico deidei processiprocessiRaccoltaRaccolta deidei datidatiB i t i gB i t i g (t t(t t didi lli)lli)BrainstormingBrainstorming (tempesta(tempesta didi cervelli)cervelli)BenchmarkingBenchmarking

11 F gliF gli didi ltlt d id i d tid ti1.1. FoglioFoglio didi raccoltaraccolta deidei datidati2.2. IstogrammaIstogramma33 DiagrammaDiagramma didi ParetoPareto

fondamentafondamenta

3.3. DiagrammaDiagramma didi ParetoPareto4.4. DiagrammaDiagramma causacausa--effettoeffetto oo didi IshikawaIshikawa5.5. AnalisiAnalisi perper stratificazionestratificazione

pilastripilastri

5.5. AnalisiAnalisi perper stratificazionestratificazione6.6. DiagrammaDiagramma didi correlazionecorrelazione7.7. CartaCarta didi controllocontrollo

Strumenti d’analisiStrumenti d’analisi

A.A. 2003/2004A.A. 2003/2004 dia dia 188188/474/474Domenico SalimbeniDomenico Salimbeni

IlIl controllocontrollo statisticostatistico deidei ProcessiProcessi66..0101..0000..0000..11

L’assunzioneL’assunzione didi decisionidecisioni basatebasate esclusivamenteesclusivamente susu datidati didi fattofatto costituicostitui--scesce unun principioprincipio inderogabileinderogabile nellanella gestionegestione didi unun sistemasistema QualitàQualitàNelNel controllocontrollo didi unun processoprocesso ii datidati didi fattofatto sonosono rappresentatirappresentati esclusivaesclusivaNelNel controllocontrollo didi unun processoprocesso ii datidati didi fattofatto sonosono rappresentatirappresentati esclusivaesclusiva--mentemente daidai segnalisegnali didi statostato ee deidei segnalisegnali didi uscitauscita deldel processoprocesso stessostesso eedeidei sottoprocessisottoprocessi cheche lolo costituiscono,costituiscono, quindiquindi dalledalle caratteristichecaratteristiche sensisensi--bilibili (di(di interesseinteresse nelnel casocaso specifico)specifico) dinamichedinamiche deldel prodottoprodotto ee deldel procesproces--soso cheche lolo elaboraelaboraIlIl prodottoprodotto soddisfasoddisfa lele esigenzeesigenze deldel ClienteCliente sese haha lele caratteristichecaratteristiche atteatteIlIl prodottoprodotto soddisfasoddisfa lele esigenzeesigenze deldel ClienteCliente sese haha lele caratteristichecaratteristiche atteatte--se,se, quindiquindi sese ilil processoprocesso produttivoproduttivo èè::

StabileStabileRipetibileRipetibile



LeLe caratteristichecaratteristiche deldel prodottoprodotto sonosono influenzateinfluenzate dalladalla variabilitàvariabilità deldel propro--cesso,cesso, cheche dipendedipende aa suasua voltavolta daidai seguentiseguenti quattroquattro elementielementi::

CaratteristicheCaratteristiche deldel sistemasistema produttivoproduttivoCaratteristicheCaratteristiche deldel sistemasistema produttivoproduttivoVariabilitàVariabilità delledelle materiematerie primeprimeVariabilitàVariabilità delledelle macchinemacchineVariabilitàVariabilità deglidegli operatorioperatori

cheche possonopossono essereessere raggruppatiraggruppati inin duedue classiclassi didi causecause::ComuniComuni (o(o naturalinaturali,, oo casualicasuali))SpecialiSpeciali

IlIl controllocontrollo didi QualitàQualità deldel processoprocesso ee deldel prodottoprodotto èè quindiquindi l’insiemel’insieme dedeIlIl controllocontrollo didi QualitàQualità deldel processo,processo, ee deldel prodotto,prodotto, èè quindiquindi l insiemel insieme dede--gligli strumentistrumenti ee delledelle procedureprocedure prepostipreposti all’analisiall’analisi delladella variabilitàvariabilità caratcarat--teristicateristica deldel processoprocesso ee allaalla suasua riduzioneriduzione entroentro limitilimiti accettabiliaccettabili



IlIl controllocontrollo didi processo,processo, però,però, nonnon puòpuò esercitareesercitare lala suasua funzionefunzione operanoperan--dodo susu causecause didi entrambeentrambe lele classi,classi, inin quantoquanto lele causecause naturalinaturali sonosono inin--trinsechetrinseche alal processoprocesso stesso,stesso, quindiquindi néné eliminabilieliminabili néné riducibiliriducibilitrinsechetrinseche alal processoprocesso stesso,stesso, quindiquindi néné eliminabilieliminabili néné riducibiliriducibiliLaLa conoscenzaconoscenza deldel processoprocesso consenteconsente inveceinvece didi perseguireperseguire lala riduzioneriduzionedelladella suasua variabilitàvariabilità operandooperando sullesulle causecause specialispecialiUnUn processoprocesso èè quindiquindi dada considerareconsiderare inin statostato didi controllocontrollo,, oo sottosotto controlcontrol--lolo statisticostatistico,, quandoquando l’eliminazionel’eliminazione oo lala riduzioneriduzione ee stabilizzazionestabilizzazione delledellecausecause specialispeciali renderende ilil processoprocesso ragionevolmenteragionevolmente prevedibileprevedibilecausecause specialispeciali renderende ilil processoprocesso ragionevolmenteragionevolmente prevedibileprevedibileIlIl controllocontrollo statisticostatistico didi processoprocesso èè pertantopertanto unauna metodologiametodologia miratamirata alalmonitoraggiomonitoraggio continuocontinuo delladella QualitàQualità deldel processoprocesso finalizzatofinalizzato aa identifiidentifi--monitoraggiomonitoraggio continuocontinuo delladella QualitàQualità deldel processoprocesso finalizzatofinalizzato aa identifiidentificarecare immediatamenteimmediatamente l’insorgenzal’insorgenza didi causecause specialispeciali ee individuareindividuare lele azioazio--nini correttivecorrettive dada adottareadottare perper lala loroloro eliminazioneeliminazione oo riduzioneriduzione


StrumentiStrumenti deldel controllocontrollo statisticostatistico66..0101..0000..0000..44

GliGli strumentistrumenti didi controllocontrollo statisticostatistico deldel processoprocesso sonosono ii settesette strumentistrumentistatisticistatistici delladella QualitàQualità::

FoglioFoglio didi raccoltaraccolta deidei datidatiFoglioFoglio didi raccoltaraccolta deidei datidatiIstogrammaIstogrammaDiagrammaDiagramma didi ParetoParetoDiagrammaDiagramma causacausa--effettoeffetto oo didi IshikawaIshikawaAnalisiAnalisi perper stratificazionestratificazioneDiagrammaDiagramma didi correlazionecorrelazioneCartaCarta didi controllocontrollo (o(o campionamentocampionamento statistico)statistico)


RaccoltaRaccolta deidei datidati66..0202..0000..0000..11

LaLa raccoltaraccolta deidei datidati didi unun processoprocesso èè necessarianecessaria alal finefine didi assumereassumere leledecisionidecisioni opportuneopportune perper lala suasua correttacorretta evoluzioneevoluzione eded intraprendereintraprendereeventualieventuali azioniazioni correttricicorrettricieventualieventuali azioniazioni correttricicorrettriciAlAl finefine delladella raccolta,raccolta, ii datidati possonopossono essereessere classificaticlassificati inin::

DatiDati perper lala comprensionecomprensione delladella situazionesituazione attualeattualePerPer esempioesempio:: verificaverifica delladella percentualepercentuale didi pezzipezzi difettosidifettosi

DatiDati perper analisianalisiPerPer esempioesempio:: datidati perper lala correlazionecorrelazione frafra difettodifetto ee causacausa

DatiDati perper ilil controllocontrollo deidei processiprocessi didi produzioneproduzionePerPer esempioesempio:: datidati didi controllocontrollo delladella qualitàqualità deldel prodottoprodotto

DatiDati didi regolazioneregolazioneDatiDati didi regolazioneregolazionePerPer esempioesempio:: datidati termicitermici didi regolazioneregolazione delladella temperaturatemperatura

DatiDati perper accettazioneaccettazione oo rigettorigettoPerPer esempioesempio:: datidati funzionalifunzionali oo dimensionalidimensionali


PerPer esempioesempio:: datidati funzionalifunzionali oo dimensionalidimensionali

AppropriatezzaAppropriatezza ee tipotipo deidei datidati66..0202..0000..0000..22

II datidati sonosono utilizzatiutilizzati perper ottenereottenere unauna descrizionedescrizione deldel comportamentocomportamento deldelprocesso,processo, quindiquindi devonodevono descriveredescrivere questoquesto inin modomodo affidabileaffidabileProblemiProblemi dada affrontareaffrontare nellanella raccoltaraccolta deidei datidati::ProblemiProblemi dada affrontareaffrontare nellanella raccoltaraccolta deidei datidati::

didi campionamentocampionamento:: ii datidati raccoltiraccolti sonosono rappresentativirappresentativi delladella situazionesituazionereale?reale?didi trattamentotrattamento statisticostatistico:: ii datidati raccoltiraccolti sonosono analizzatianalizzati ee confrontaticonfrontati inindidi trattamentotrattamento statisticostatistico:: ii datidati raccoltiraccolti sonosono analizzatianalizzati ee confrontaticonfrontati ininmodomodo dada metteremettere inin evidenzaevidenza ii fatti?fatti?

TipiTipi didi datidati::DiDi ii ( ntin i)( ntin i) l nghl ngh t mt mDiDi misuramisura (continui)(continui)DiDi conteggioconteggio (enumerabili)(enumerabili)DiDi meritomeritoDiDi meritomerito relativorelativo

lunghezza,lunghezza, peso,peso, tempo,tempo, ……pezzipezzi difettosi,difettosi, numeronumero difetti,difetti, ……

datidati empiriciempirici e/oe/o soggettivisoggettiviDiDi meritomerito relativorelativoDiDi sequenzasequenza didi classificazioneclassificazione

datidati empiriciempirici e/oe/o soggettivi,soggettivi, ……


RaccomandazioniRaccomandazioni perper lala raccoltaraccolta deidei datidati66..0202..0000..0000..33

II problemiproblemi deidei processiprocessi devonodevono essereessere studiatistudiati sullasulla basebase deidei dati,dati, cheche quindiquindidevonodevono essereessere adattiadatti allealle esigenze,esigenze, pertantopertanto nellanella raccoltaraccolta deidei datidati èè nene--cessariocessario::

ChiarireChiarire preventivamentepreventivamente lolo scoposcopo delladella raccoltaraccolta alal finefine didi poterpoter deterdeter--minareminare ii tipitipi didi datidati necessarinecessari eded adottareadottare lala metodologiametodologia piùpiù appropriataappropriataCurareCurare tuttitutti gligli aspettiaspetti tecnicitecnici relativirelativi allaalla raccoltaraccolta alal finefine didi effettuarlaeffettuarla ininCurareCurare tuttitutti gligli aspettiaspetti tecnicitecnici relativirelativi allaalla raccoltaraccolta alal finefine didi effettuarlaeffettuarla ininmodomodo utileutileDecidereDecidere sullasulla basebase deidei datidati raccolti,raccolti, altrimentialtrimenti lala raccoltaraccolta èè inutileinutile

LaLa raccoltaraccolta deidei datidati devedeve essereessere completatacompletata concon tuttetutte lele informazioniinformazioni utiliutili(data,(data, origine,origine, scoposcopo ee caratteristichecaratteristiche delladella raccolta,raccolta, strumentazione,strumentazione, meme--todotodo didi misura,misura, operatore,operatore, etcetc..),), inin quantoquanto lala sceltascelta oculataoculata deidei datidati dada racrac--,, ,, ,,coglierecogliere èè condizionecondizione necessarianecessaria mama nonnon sufficientesufficiente affinchéaffinché lala raccoltaraccolta siasiaproduttivaproduttiva


CampionamentoCampionamento deidei datidati66..0202..0000..0101..11

II datidati raccoltiraccolti evidenzianoevidenziano sempresempre unauna dispersionedispersione caratterizzatacaratterizzata dada unauna didi--stribuzionestribuzione inin frequenzafrequenza determinabiledeterminabile tramitetramite ilil valorevalore mediomedio mm ee lala deviadevia--zionezione standardstandard (o(o scartoscarto quadraticoquadratico medio)medio) σσ ,, oo lala varianzavarianza v=v=σσ22,,L’individuazioneL’individuazione delladella distribuzionedistribuzione inin frequenzafrequenza richiederichiede unun campionamentocampionamentostrettamentestrettamente casuale,casuale, cheche puòpuò essereessere::

SempliceSempliceSistematicoSistematico

dada tabellatabella (UNI(UNI 48434843--6666)) oo calcolatorecalcolatoreinizioinizio casualecasuale ee passopasso campioni/lottocampioni/lotto

StratificatoStratificato

SelettivoSelettivo cadenzacadenza temporaletemporale oo spaziale,spaziale, (CP)(CP)SequenzialeSequenziale aa duedue stadistadi campionicampioni finalifinali dada primariprimari


TabellaTabella deidei numerinumeri casualicasuali equidistribuitiequidistribuiti66..0202..0000..0101..22

IngressoIngresso::AA occhiocchi chiusichiusi concon unun indiindi--catorecatore (matita)(matita)

51772 74640 42331 29044 46621 62898 93582 04186 19640 8705624033 23491 83587 06568 21960 21387 76105 10863 97453 9058145939 60173 52078 25424 11645 55870 56974 37428 93507 9427130586 02133 75787 45406 31041 86707 12973 17169 88116 4218703585 79353 81938 82322 96799 85659 36081 50884 14070 7495064937 03355 95863 20790 65304 55189 00745 65253 11822 1580464937 03355 95863 20790 65304 55189 00745 65253 11822 1580415630 64759 51135 98527 62586 41889 25439 88036 24034 6728309448 56301 57683 30277 94623 85418 68829 06652 41982 4915921631 91157 77331 60710 52290 16835 48653 71590 16159 1467691097 17480 29414 06829 87843 28195 27279 47152 35683 4728050532 25496 95652 42457 73547 76552 50020 24819 52984 76168

SceltaScelta didi unauna cifracifra deldel nunu--meromero sceltoscelto (es(es.:.: 33)) ee didiunauna direzionedirezione didi spostasposta--mentomento (es(es.:.: destra)destra) 50532 25496 95652 42457 73547 76552 50020 24819 52984 76168

07136 40876 79971 54195 25708 51817 36732 72484 94923 7593627989 64728 10744 08396 56242 90985 28868 99431 50995 2050785184 73949 36601 46253 00477 25234 09908 36574 72139 7018554398 21154 97810 36764 32869 11785 55261 59009 38714 3872365544 34271 09591 07839 58892 92843 72828 91341 84821 63886

mentomento (es(es.:.: destra)destra)LetturaLettura delladella sequenzasequenza didinumerinumeri dada utilizzareutilizzare::353819388232296799353819388232296799…… 65544 34271 09591 07839 58892 92843 72828 91341 84821 63886

08263 65952 85762 64236 39238 18776 84303 99247 46149 0322939817 67906 48236 16057 81812 15815 63700 85915 19219 4594362257 04077 79443 95203 02479 30763 92486 54083 23631 0582553298 90276 62545 21944 16530 03878 07516 95715 02526 33537


EsempioEsempioCampionamentoCampionamento casualecasuale66..0202..0000..0202..11EsempioEsempio

AlgoritmoAlgoritmo perper ilil prelievoprelievo didi 88 pezzipezzi dada unun campionecampione didi 5050DallaDalla sequenzasequenza ottenutaottenuta nelnel lucidolucido precedenteprecedente::

51772 74640 42331 29044 46621 62898 93582 04186 19640 8705651772 74640 42331 29044 46621 62898 93582 04186 19640 8705624033 23491 83587 06568 21960 21387 76105 10863 97453 9058145939 60173 52078 25424 11645 55870 56974 37428 93507 9427130586 02133 75787 45406 31041 86707 12973 17169 88116 4218703585 79353 81938 82322 96799 85659 36081 50884 14070 74950

sisi haha:: 3535 3838 1919 3838 8282 3232 2929 6767 9999 8585 6565 9393 6060 8181 5050 8888 4141 4040 7070 ……dovedove::

escluseescluse lele cifrecifre inin rossorosso inin quantoquanto maggiorimaggiori didi 5050lala sequenzasequenza inin verdeverde indica,indica, inin alternativaalternativa::

ilil numeronumero d’ordined’ordine casualecasuale deidei campionicampioni dada prelevareprelevare ogniogni ciclociclo didi 5050ilil numeronumero d ordined ordine casualecasuale deidei campionicampioni dada prelevareprelevare ogniogni ciclociclo didi 5050pezzipezzieliminandoeliminando lele cifrecifre giàgià incontrateincontrate ((ilil 3838 inin verdeverde scuroscuro),), ilil numeronumero d’ord’or--dinedine deidei campionicampioni inin unun lottolotto


dinedine deidei campionicampioni inin unun lottolotto

AffidabilitàAffidabilità deidei datidati66..0202..0000..0303..11

IlIl campionecampione utilizzatoutilizzato perper lala raccoltaraccolta deidei datidati devedeve essereessere rappresentativorappresentativo deldellottolotto sottosotto esame,esame, quindiquindi devedeve nonnon essereessere affettoaffetto daglidagli errorierrori didi campiocampio--namento,namento, cheche possonopossono essereessere raggruppatiraggruppati nellenelle duedue categoriecategorie seguentiseguenti::,,

ErroriErrori didi viziaturaviziaturaErroriErrori didi dispersionedispersione

II datidati utilizzatiutilizzati devonodevono essereessere caratterizzaticaratterizzati dada buonabuona precisione,precisione, quindiquindi dede--vonovono essereessere ottenutiottenuti concon unun sistemasistema didi misuramisura adattoadatto utilizzatoutilizzato inin modomodocorretto,corretto, ee devonodevono ancheanche essereessere elaboratielaborati inin modomodo correttocorretto,,AncheAnche l’arrotondamentol’arrotondamento deidei dati,dati, perper eccessoeccesso oo difetto,difetto, devedeve essereessere effeteffet--tuatotuato inin modomodo correttocorretto inin relazionerelazione all’unitàall’unità didi misuramisura adottataadottata eded alal probleproble--

ifiifi iimama specificospecifico inin esameesame


ViziaturaViziatura deidei datidati66..0202..0000..0303..22

NelNel prelievoprelievo deidei campionicampioni sisi incorreincorre spessospesso nell’errorenell’errore didi sceglierescegliere quelliquellimigliorimigliori oo quelliquelli concon valorivalori oo collocazionicollocazioni particolari,particolari, perper esempioesempio::

PrelievoPrelievo didi unun liquidoliquido staticostatico solosolo dalladalla superficiesuperficiePrelievoPrelievo didi unun liquidoliquido staticostatico solosolo dalladalla superficiesuperficiePrelievoPrelievo solosolo dada un’estremitàun’estremità inin unun materialemateriale didi lunghezzalunghezza elevataelevataPrelievoPrelievo didi campionicampioni didi materialemateriale piùpiù vicinivicini all’operatoreall’operatore oo piùpiù grossigrossi

determinandodeterminando unauna discrasiadiscrasia frafra lele mediemedie deidei campionicampioni ee delladella popolazionepopolazioneoriginariaoriginaria ii cuicui effettieffetti sarannosaranno esaminatiesaminati piùpiù inin dettagliodettaglio inin seguitoseguito((66 0606 0101 0000 11 ))((66..0606..0101..0000..11 ee seggsegg..))


DispersioneDispersione deidei datidati66..0202..0000..0303..33

LaLa dispersionedispersione deidei datidati suisui campionicampioni prelevatiprelevati dada unauna popolazionepopolazione èècorrelatacorrelata allaalla precisioneprecisione concon lala qualequale vieneviene eseguitaeseguita lala raccoltaraccolta deidei dati,dati,eded èè quantificabilequantificabile tramitetramite lala deviazionedeviazione standard,standard, oo varianza,varianza, σσeded èè quantificabilequantificabile tramitetramite lala deviazionedeviazione standard,standard, oo varianza,varianza, σσLaLa precisioneprecisione èè unauna grandezzagrandezza relativa,relativa, pertantopertanto rappresentarappresenta un’inforun’infor--mazionemazione nonnon completacompleta sese sisi ometteomette lala grandezzagrandezza didi riferimentoriferimento


TecnicaTecnica deldel BrainstormingBrainstorming66..0303..0000..0000..11

IlIl brainstormingbrainstorming (tempesta(tempesta didi cervelli)cervelli) èè unauna tecnicatecnica didi gruppogruppo miratamirata alal--lala stimolazionestimolazione delladella creativitàcreatività deidei partecipantipartecipanti susu unun tematema oo problemaproblema didiinteresseinteresse comunecomuneinteresseinteresse comunecomunePrincipioPrincipio basebase deldel brainstormingbrainstorming::

Un’ideaUn’idea nene stimolastimola altre,altre, spessospesso collegatecollegateFondamentaFondamenta deidei brainstormingbrainstorming::

1.1. IncoraggiareIncoraggiare lala produzioneproduzione didi nuovenuove ideeidee inin grandegrande quantitàquantità2.2. FavorireFavorire lala fertilizzazionefertilizzazione incrociataincrociata didi ideeidee3.3. AndareAndare aa ruotaruota liberalibera nellanella formulazioneformulazione didi nuovenuove ideeidee44 SospendereSospendere eded evitareevitare qualsiasiqualsiasi giudiziogiudizio sullesulle ideeidee altruialtrui4.4. Sospendere,Sospendere, eded evitare,evitare, qualsiasiqualsiasi giudiziogiudizio sullesulle ideeidee altruialtrui

OggettoOggetto deldel brainstormingbrainstorming::ProblemiProblemi semplicisemplici nonnon decomponibilidecomponibili


ProblemiProblemi semplicisemplici nonnon decomponibilidecomponibili

RegoleRegole deldel BrainstormingBrainstorming66..0303..0000..0000..22

IlIl tematema ee l’obiettivol’obiettivo devonodevono essereessere specificatispecificati chiaramentechiaramenteTuttiTutti devonodevono parlareparlare liberamenteliberamente senzasenza timoretimore didi obiezioniobiezioniLL idid dd i di d llll d dd d ??LeLe ideeidee devonodevono sempresempre rispondererispondere allaalla domandadomanda:: come?come?LeLe ideeidee sisi generanogenerano concon ramificazioneramificazione progressivaprogressiva adad alberoalberoIlIl coordinatorecoordinatore sese presentepresente devedeve essereessere inin gradogrado didi::IlIl coordinatore,coordinatore, sese presente,presente, devedeve essereessere inin gradogrado didi::

GarantireGarantire lala parolaparola aa tuttitutti ii partecipantipartecipantiEssereEssere inin gradogrado didi sintetizzaresintetizzareAstenersiAstenersi dada qualsiasiqualsiasi commentocommento oo valutazionevalutazioneEvitareEvitare lala formazioneformazione didi sottogruppisottogruppi e/oe/o coalizionicoalizioniEvitareEvitare situazionisituazioni didi conflittoconflittoImpedireImpedire scontriscontri violentiviolenti


TecnicaTecnica deldel BenchmarkingBenchmarking66..0404..0000..0000..11

IlIl benchmarkingbenchmarking èè unauna tecnicatecnica didi analisianalisi ee confrontoconfronto didi processiprocessi e/oe/o propro--dottidotti e/oe/o serviziservizi concon quelliquelli deidei concorrenticoncorrenti didi maggiormaggior successosuccesso miratamirata alal--ll’individuazione’individuazione didi nuovenuove opportunitàopportunità didi miglioramentomiglioramentoll individuazioneindividuazione didi nuovenuove opportunitàopportunità didi miglioramentomiglioramento

SiSi trattatratta didi unauna tecnicatecnica utilizzatautilizzata aa pienepiene manimani dall’industriadall’industria giapponesegiapponese alal--lorchélorché noinoi occidentalioccidentali affermavamo,affermavamo, concon orgoglioorgoglio ee prosopopea,prosopopea, “i“i giappogiappo--

ii i ”i ” d id i tt hh ii tt dd hh t tt tnesinesi copiano”copiano” senzasenza rendercirenderci contoconto cheche inin questoquesto modomodo hannohanno potutopotutoperseguireperseguire ilil principioprincipio basebase deldel benchmarkingbenchmarking::

IndividuazioneIndividuazione deidei pregipregi deidei prodottiprodotti propripropri delladella concorrenzaconcorrenza

FondamentaFondamenta deidei benchmarkingbenchmarking::1.1. IncrementareIncrementare lala produzioneproduzione didi ideeidee dada approfondireapprofondire2.2. RecepireRecepire tecnologietecnologie piùpiù avanzateavanzate

alal finefine didi progredireprogredire piùpiù delladella concorrenzaconcorrenza


RegoleRegole deldel benchmarkingbenchmarking66..0404..0000..0000..22

IndividuazioneIndividuazione deglidegli elementielementi dada confrontareconfrontare concon quelliquelli delladella concorrenzaconcorrenzaIdentificazioneIdentificazione delledelle proprietàproprietà ee caratteristichecaratteristiche migliorimigliori nell’elementonell’elemento didiriferimentoriferimentoriferimentoriferimentoRaccoltaRaccolta didi datidati sullesulle prestazioniprestazioni dell’elementodell’elemento didi riferimentoriferimentoOrganizzazioneOrganizzazione ee analisianalisi deidei datidati raccoltiraccoltiOrganizzazioneOrganizzazione ee analisianalisi deidei datidati raccoltiraccoltiIdentificazioneIdentificazione delledelle opportunitàopportunità didi miglioramentomiglioramento deldel proprioproprio prodottoprodotto ininbasebase allealle esigenzeesigenze deidei ClientiClienti ee allealle prestazioniprestazioni deidei concorrenticoncorrenti


FoglioFoglio didi raccoltaraccolta deidei datidati66..0505..0000..0000..11

SupportoSupporto indispensabile,indispensabile, dada costruirecostruire inin funzionefunzione didi obiettiviobiettivi ee finalitàfinalitàspecificispecifici:: Problematiche legate alla sicurezzaProblematiche legate alla sicurezza

Tipologia e numero di difettiTipologia e numero di difettiUnità prodotte fuori specificaUnità prodotte fuori specificaInfluenza relativa su un problema di aspetti collaterali (macchine e Influenza relativa su un problema di aspetti collaterali (macchine e attrezzature, materiali, turno)attrezzature, materiali, turno)Rispetto di una sequenza di operazioni prefissataRispetto di una sequenza di operazioni prefissataRispetto di una sequenza di operazioni prefissataRispetto di una sequenza di operazioni prefissataValutazione complessiva di un problemaValutazione complessiva di un problemaValutazione in dettaglio di un problemaValutazione in dettaglio di un problema……

DifficoltàDifficoltà operativeoperative superabilisuperabili concon foglifogli standardstandard personalizzabilipersonalizzabili::1)1) Dati numerabiliDati numerabili2)2) Dati misurabiliDati misurabili2)2) Dati misurabiliDati misurabili3)3) Raccolta dati per posizione o concentrazioneRaccolta dati per posizione o concentrazione4)4) Foglio di sintesiFoglio di sintesi5)5) Lista di controlloLista di controllo


DatiDati numerabilinumerabili66..0505..0000..0101..11

DatiDati didi progettoprogetto::ModalitàModalità didi raccolta,raccolta, concon raggruppamentoraggruppamento perper tipotipo didi difetto,difetto, macchina,macchina,operatore,operatore, turno,turno, etcetc..,, inin funzionefunzione delledelle causecause piùpiù probabiliprobabilioperatore,operatore, turno,turno, etcetc..,, inin funzionefunzione delledelle causecause piùpiù probabiliprobabiliTempoTempo didi raccolta,raccolta, inin relazionerelazione allaalla molemole didi datidati acquisibileacquisibile nell’unitànell’unità diditempotempo (ora(ora [h],[h], giornogiorno [d],[d], settimanasettimana [w])[w])

FineFine::DeterminazioneDeterminazione delladella frequenzafrequenza didi rilevamentorilevamento deldel difetto,difetto, oo deidei difetti,difetti,sottosotto esameesamesottosotto esameesame


EsempioEsempioRaccoltaRaccolta datidati susu difettidifetti aiai farifari inin un’autoun’auto66..0505..0000..0101..22EsempioEsempio

FoglioFoglio didi raccoltaraccolta perper valutarevalutare ii difettidifetti alal terminetermine delladella fasefase didi montaggiomontaggioPeriodoPeriodo didi osservazioneosservazione didi 77 giornigiorni inin quantoquanto sisi èè valutatovalutato significativosignificativo ununcampionecampione didi 35003500 autoauto susu 500500 auto/dauto/d 7 Giorni7 Giornicampionecampione didi 35003500 autoauto susu 500500 auto/dauto/d

Lampada fulminataLampada fulminataLampada avvitata maleLampada avvitata maleBaionetta difettosaBaionetta difettosa

DifettiDifetti piùpiù significativisignificativi::7 Giorni7 Giorni1 Difetti1 Difetti2 Risultati2 Risultati

5 Difetti5 DifettiBaionetta difettosaBaionetta difettosaFaro stortoFaro stortoLampada sporcaLampada sporca

FoglioFoglio didi raccoltaraccolta costituitocostituito dada:: ColonneColonne 7 7 ++ 1 +1 +2 =2 = 1010Ri hRi h 55 11 11 11 88

1 Altri1 Altri1 Giorni1 Giorni1 Risultati1 Risultati

RigheRighe 5 +5 +11++ 1 +1 +1 =1 = 88

ConsenteConsente didi evidenziareevidenziare lala difettositàdifettosità totaletotale didi ciascunciascun inconvenienteinconveniente ee l’inl’in--cidenzacidenza percentualepercentuale


EsempioEsempioRaccoltaRaccolta datidati susu difettidifetti aiai farifari inin unun autoauto66..0505..0000..0101..33EsempioEsempio

FoglioFoglio didi raccoltaraccolta perper datidati numerabilinumerabili

Prodotto DataTrattamento SettoreTrattamento SettoreSpecifiche RepartoPezzi ispezionati OperatorePezzi totali TurnoLotto dei pezzi Note

LUN MAR MER GIO VEN LUN MAR TOTALE %lampada fulminatalampada avvitata malebaionetta difettosafaro storto

29,4529,458,228,225,485,488 228 22

4343121288

1212faro stortolampada sporcaaltriTOTALE 2828 1717 1919 2727 1919 1919 1717 100 00100 00

8,228,2239,0439,049,599,59

146146

121257571414


TOTALE 2828 1717 1919 2727 1919 1919 1717 100,00100,00146146

DatiDati misurabilimisurabili66..0505..0000..0202..11

DatiDati didi progettoprogetto::ModalitàModalità didi raccolta,raccolta, concon raggruppamentoraggruppamento inin funzionefunzione deldel campocampo didi misuramisura(o(o classi)classi) delladella grandezzagrandezza didi interesseinteresse(o(o classi)classi) delladella grandezzagrandezza didi interesseinteresseTempoTempo didi raccolta,raccolta, inin relazionerelazione allaalla molemole didi datidati acquisibileacquisibile nell’unitànell’unità diditempotempo (ora(ora [h],[h], giornogiorno [d],[d], settimanasettimana [w])[w])

FineFine::DeterminazioneDeterminazione dell’istogrammadell’istogramma (distribuzione(distribuzione delledelle frequenze)frequenze) delledelle misumisu--razionirazioni effettuateeffettuate susu unun campionecampione significativosignificativorazionirazioni effettuateeffettuate susu unun campionecampione significativosignificativo


EsempioEsempioRaccoltaRaccolta datidati susu dimensionidimensioni didi unun pezzopezzo66..0505..0000..0202..22EsempioEsempio

FoglioFoglio didi raccoltaraccolta perper valutarevalutare lala precisioneprecisione didi esecuzioneesecuzione alal terminetermine deldel--lala fasefase didi realizzazionerealizzazioneCampioneCampione didi osservazioneosservazione determinatodeterminato inin percentualepercentuale deidei pezzipezzi perperCampioneCampione didi osservazioneosservazione determinatodeterminato inin percentualepercentuale deidei pezzi,pezzi, perperesempioesempio:: 100100

7,1 mm7,1 mmClassiClassi didi dimensionidimensioni:: 8 Decine8 Decine7,2 mm7,2 mm7,3 mm7,3 mm7,4 mm7,4 mm7,5 mm7,5 mm7 6 mm7 6 mm

1 Dimensioni1 Dimensioni2 Risultati2 Risultati

7 Dimensioni7 Dimensioni1 Conteggio1 Conteggio7,6 mm7,6 mm

7,7 mm7,7 mm

FoglioFoglio didi raccoltaraccolta costituitocostituito dada:: ColonneColonne 8 +8 +1 +1 + 2 =2 =1111RigheRighe 7 +7 +1 +1 + 0 =0 = 88

1 Conteggio1 Conteggio

ConsenteConsente didi evidenziareevidenziare lala distribuzionedistribuzione delledelle dimensionidimensioni eded ilil rispettorispetto delledellespecifichespecifiche


EsempioEsempioRaccoltaRaccolta datidati susu dimensionidimensioni didi unun pezzopezzo66..0505..0000..0202..33EsempioEsempio

FoglioFoglio didi raccoltaraccolta perper datidati misurabilimisurabiliProdotto DataTrattamento SettoreTrattamento SettoreSpecifiche RepartoPezzi ispezionati OperatorePezzi totali TurnoLotto dei pezzi Note

10 20 30 40 50 60 70 80 TOTALE %7,1 mm7,2 mm7,3 mm7 4 mm

3,753,7511,2511,2527,5027,5046 2546 25

3399

222237377,4 mm

7,5 mm7,6 mm7,7 mm 5,005,00

46,2546,2523,7523,757,507,50

44

37371919

66


7,7 mm 5,005,0044

DatiDati didi posizioneposizione oo concentrazioneconcentrazione66..0505..0000..0303..11

DatiDati didi progettoprogetto::ModalitàModalità didi raccolta,raccolta, concon raggruppamentoraggruppamento inin funzionefunzione dell’aspettodell’aspetto esterioesterio--rere ee delladella posizioneposizione deidei particolariparticolari d’interessed’interesserere ee delladella posizioneposizione deidei particolariparticolari d interessed interesseEsameEsame aa vistavista susu unun numeronumero didi prodottiprodotti (articoli)(articoli) significativosignificativo

FineFine::DeterminazioneDeterminazione delladella frequenzafrequenza didi unun determinatodeterminato accoppiamentoaccoppiamento difettodifetto--posizioneposizione susu unun articoloarticolo particolareparticolare


EsempioEsempioDifettiDifetti superficialisuperficiali susu unun articoloarticolo66..0505..0000..0303..22EsempioEsempio

FoglioFoglio didi raccoltaraccolta perper valutarevalutare ii difettidifetti costruttivicostruttivi susu unun articoloarticolo alal termitermi--nene delladella fasefase didi produzioneproduzioneEsameEsame susu unun campionecampione significativosignificativo didi pezzipezziEsameEsame susu unun campionecampione significativosignificativo didi pezzipezzi

Prodotto DataTrattamento Settore

A : bolle laterali dsA : bolle laterali dsClassiClassi deidei difettidifetti::

Trattamento SettoreSpecifiche RepartoPezzi ispezionati OperatorePezzi totali TurnoLotto dei pezzi Note

B : bolle laterali snB : bolle laterali snC : graffi laterali dsC : graffi laterali dsD : graffi laterali snD : graffi laterali snE : ammaccatureE : ammaccature

AA

E : ammaccatureE : ammaccature

A : bolle laterali dsA : bolle laterali dsB : bolle laterali snB : bolle laterali snC ffi l li dC ffi l li d

CCC : graffi laterali dsC : graffi laterali dsD : graffi laterali snD : graffi laterali snE : ammaccatureE : ammaccature


FoglioFoglio didi sintesisintesi66..0505..0000..0303..33

LaLa comprensionecomprensione didi unun fenomenofenomeno complessocomplesso puòpuò richiedererichiedere lala sintetizzaziosintetizzazio--nene,, susu unun unicounico modulomodulo appositamenteappositamente predisposto,predisposto, deidei datidati raccoltiraccolti inin turniturnilavorativilavorativi differenti,differenti, inin piùpiù giorni,giorni, susu macchinemacchine differentidifferentilavorativilavorativi differenti,differenti, inin piùpiù giorni,giorni, susu macchinemacchine differentidifferenti



FoglioFoglio didi sintesisintesi deidei difettidifetti costruttivicostruttivi inin unun articoloarticolo alal terminetermine delladella fasefasedidi realizzazionerealizzazionePeriodoPeriodo didi osservazioneosservazione didi 55 giornigiorni

10 Turni10 Turni--GiornoGiorno2 Specifiche2 SpecifichePeriodoPeriodo didi osservazioneosservazione didi 55 giornigiorni

A : bolle laterali dsA : bolle laterali dsClassiClassi deidei difettidifetti::TurniTurni didi lavorolavoro:: 22

3 Risultati3 Risultati

B : bolle laterali snB : bolle laterali snC : graffi laterali dsC : graffi laterali dsD : graffi laterali snD : graffi laterali snE : ammaccatureE : ammaccature 12 Ri h d i12 Ri h d iE : ammaccatureE : ammaccature

FoglioFoglio didi raccoltaraccolta costituitocostituito dada:: ColonneColonne 10 +10 + 2 +2 + 3 =3 = 1515

MacchineMacchine operatricioperatrici utilizzateutilizzate:: 22 righerighe 22·(·(55++11)=)=121212 Righe dati12 Righe dati2 Specifiche2 Specifiche2 Risultati2 Risultati

ConsenteConsente didi evidenziareevidenziare lala distribuzionedistribuzione deidei difettidifetti insiemeinsieme alal comportacomporta--mentomento didi unauna macchinamacchina operatriceoperatrice ee unun turnoturno lavorativolavorativo

RigheRighe 12 +12 + 2 +2 + 2 =2 = 1616



FoglioFoglio didi raccoltaraccolta didi datidati didi posizioneposizione oo concentrazioneconcentrazioneProdotto DataTrattamento SettoreSpecifiche RepartoPezzi ispezionati OperatorePezzi totali TurnoLotto dei pezzi Note

TOTTOTALI TURNOMER GIO VENLUN MARMACCHINA TURNO 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2

dif. A 1 3 6 5 2 1 3 2 11 12 23dif. B 1 2 1 1 1 1 3 4 7dif. C 1 1 0 1dif. D 3 1 1 2 1 1 3 1 8 5 131 dif. D 3 1 1 2 1 1 3 1 8 5 13dif. E 0 0 0

4 4 9 7 3 4 2 4 5 2 23 21 44dif. A 1 0 1 1dif. B 0 0 0dif C 1 1 3 1 2 2 3 1 5 9 142 dif. C 1 1 3 1 2 2 3 1 5 9 14dif. D 2 1 3 3 1 2 1 1 8 6 14dif. E 2 1 3 3 1 2 1 1 8 6 14

5 3 0 9 7 4 6 4 3 2 21 22 439 7 9 16 10 8 8 8 8 4 44 43 87

87

2

1216 25 18 16TOTALE i liTOTALE giornaliero per turno


871216 25 18 16TOTALE giornaliero

ListaLista didi controllocontrollo66..0505..0000..0404..11

RappresentazioneRappresentazione semplicesemplice utilizzatautilizzata comecome promemoriapromemoria perper verificareverificarel’esecuzionel’esecuzione didi controllicontrolli oo ispezioniispezioni oo comecome promemoriapromemoria perper ilil controllocontrollo didicaratteristichecaratteristiche prefissateprefissatecaratteristichecaratteristiche prefissateprefissateEsempioEsempio classicoclassico:: lala listalista delladella spesaspesa didi unauna massaia,massaia, cheche spuntaspunta lele singosingo--

lele vocivoci manman manomano cheche procedeprocede neglinegli acquistiacquisti


EsempioEsempioListaLista didi controllocontrollo d’esposizioned’esposizione alal rumorerumore66..0505..0000..0404..22EsempioEsempio

19 R R t19 Rumore Reparto:

Area di lavoro: Data: Prossima Rev.:

Compilatore:

1

SI NO2

Il rumore nell'ambiente di la-voro produce fastidi, occasio-nalmente o abitualmente?

Il t i d

In assenza di cambiamenti nelprocesso e lagnanze sul rumo-re ambientale passare al punto

V ifi h l' i i l

Criteri di valutazione

1 2 3 4 5 6 7 8MOLTO CARENTE ACARENTE2

SI NO3

SI NO4

Il rumore costringe due per-sone che conversano a unmetro di di-stanza ad alzare lavoce?

Sono state eseguite misura-zioni preventive del rumore aisensi del D.Lgs. n. 195/06?

L'esposizione giornaliera al ru

Verificare che l'esposizione alrumore rientri nei limiti previstidal D.Lgs. n. 195/06

Eseguire le misurazioni di espo-sizione al rumore prescritte dalD.Lgs. n. 195/06

Pianificare l'adeguamento delle

MIGLIORABILE

Note A: anche solo due risposte

4

SI NO5

SI NO6

Vengono eseguite misurazionidell'esposizione al rumore nellecondizioni e con la periodicitàindicate dal D.Lgs. n. 195/06?

Vengono eseguiti controlli medi-

L esposizione giornaliera al ru-more nei punti di riferimento èmaggiore di 80 dB(A)?

Pianificare l adeguamento delle attrezzature e dell'ambiente alfine di ridurre l'esposizione al

Pianificare le verifichestrumentali prescritte dalD.Lgs. n. 195/06

Pianificare i controlli periodici6

SI NO7

Vengono eseguiti controlli medi-ci con periodicità e caratteristi-che indicate nel D.Lgs. n.195/06 sui dipendenti esposti al rumore?

Vengono forniti, e utilizzati, oto-protettori ai sensi del D.Lgs. n.195/06 ai dipendenti esposti al

Pianificare i controlli periodiciprescritti dal D.Lgs. n. 195/06

Fornire e far utilizzare otopro-tettori adeguati all'ambiente ealle singole attrezzature

SI NO8

SI NOSintomi

É stato pianificato l'adeguamen-to di attrezzature e ambiente alfine di ridurre l'esposizione alrumore?

rumore?

Pianificare la bonifica acuaticadi ambiente e attrezzature ru-morose

Qualche lavoratore ha presentato:- necessità di aumentare il volume del televisore- ronzio, rumore, e dolori alle orecchie

Attenzione in caso diri-sposta affermativa a


ronzio, rumore, e dolori alle orecchie- sensazione di perdita dell'udito 2 o 3 domande

FoglioFoglio didi raccoltaraccolta datidati:: sintesisintesi66..0505..0000..0505..11

AA cosacosa serveserveAA inquadrareinquadrare unun processoprocessoAA ragionareragionare susu datidati oggettivioggettivi inveceinvece cheche susu sensazionisensazioni

DoveDove sisi applicaapplicaDoveDove sisi applicaapplicaNellaNella raccoltaraccolta delledelle informazioniinformazioni preliminaripreliminari ee consuntiveconsuntive sulsul processo/problemaprocesso/problema dada esaminareesaminare

ComeCome sisi applicaapplicaInIn basebase agliagli obiettiviobiettivi delladella raccoltaraccolta dati,dati, cheche devonodevono essereessere benben chiarichiari primaprima delladella suasua costruzionecostruzioneInIn basebase agliagli obiettiviobiettivi delladella raccoltaraccolta dati,dati, cheche devonodevono essereessere benben chiarichiari primaprima delladella suasua costruzionecostruzioneDeveDeve risultarerisultare semplicesemplice ee chiarochiaroVannoVanno precisateprecisate modalitàmodalità ee duratadurata delladella raccoltaraccolta datidatiOccorreOccorre tenertener presentepresente ilil metodometodo PDCAPDCA

Q dQ d ii liliQuandoQuando sisi applicaapplicaSempreSempre all’avvioall’avvio dell’analisidell’analisi didi unun processoprocessoSempreSempre allaalla finefine dell’analisidell’analisi didi unun processoprocesso perper verificareverificare ii risultatirisultati

ErroriErrori dada evitareevitareErroriErrori dada evitareevitarePretenderePretendere didi conoscereconoscere preventivamentepreventivamente ilil pesopeso didi unun problemaproblemaPerdersiPerdersi inin dettaglidettagli primaprima didi averaver benben presentepresente lala globalitàglobalità deldel problemaproblemaNonNon confrontareconfrontare ii datidati raccoltiraccolti concon ii datidati storicistorici disponibilidisponibili


VariabilitàVariabilità didi unun processoprocesso66..0606..0000..0000..11

IlIl risultatorisultato delladella raccoltaraccolta datidati susu unun processo,processo, cheche puòpuò essereessere intesointeso coco--meme evoluzioneevoluzione didi unun sistema,sistema, nonnon puòpuò affrancarsiaffrancarsi dalladalla variabilitàvariabilità intrinintrin--secaseca didi qualsiasiqualsiasi sistemasistema fisicofisicosecaseca didi qualsiasiqualsiasi sistemasistema fisicofisicoEsempioEsempio indicativoindicativo delladella variabilitàvariabilità deldel sistema,sistema, ideatoideato dada ShewhartShewhart::

UnUn sistemasistema--personapersona cuicui sisi chiedechiede didi scriverescrivere susu unun fogliofoglio 2020 “i”“i” ugualiuguali nonnoncici riusciràriuscirà perper varivari motivimotivi:: disomogeneitàdisomogeneità delladella cartacarta ee deldel flussoflusso didi inchioinchio--strostro dalladalla penna,penna, variazionevariazione delladella pressionepressione ee dell’inclinazionedell’inclinazione delladella mano,mano, eenumerosissimenumerosissime altre,altre, ancheanche senzasenza cheche vengavenga urtatourtato durantedurante l’operazionel’operazionenumerosissimenumerosissime altre,altre, ancheanche senzasenza cheche vengavenga urtatourtato durantedurante l operazionel operazioneUnUn secondosecondo sistemasistema--personapersona sottopostosottoposto alal medesimomedesimo esperimentoesperimento sisi comcom--portaporta nellonello stessostesso modo,modo, mama producendoproducendo 2020 “i”“i” riconoscibilmentericonoscibilmente differendifferen--titi dalledalle precedentiprecedentititi dalledalle precedentiprecedenti

EntrambiEntrambi ii sistemisistemi--personapersona produconoproducono infattiinfatti unun risultatorisultato variabile,variabile, mamaentroentro “certi“certi limiti”limiti”:: caratteristicacaratteristica ancheanche questaquesta peculiarepeculiare didi unun sistemasistema


e t oe t o ce tce t tt :: c tte st cc tte st c c ec e uestuest ecu eecu e uu s stes ste

VariabilitàVariabilità intrinsecaintrinseca didi unun processoprocesso66..0606..0000..0000..22

LaLa variabilitàvariabilità intrinsecaintrinseca deldel sistemasistema descrittadescritta nelnel lucidolucido precedente,precedente, indiindi--pendentependente dada causecause esterne,esterne, èè dettadetta variabilitàvariabilità naturalenaturale,, ee dipendedipende dada ununinsiemeinsieme didi causecause correlate,correlate, dettedette causecause comunicomuni,, intrinsecheintrinseche alal sistema,sistema,insiemeinsieme didi causecause correlate,correlate, dettedette causecause comunicomuni,, intrinsecheintrinseche alal sistema,sistema,lala cuicui influenzainfluenza sulsul comportamentocomportamento deldel sistemasistema èè assolutamenteassolutamente casuale,casuale,ancheanche sese comunquecomunque costantecostante ee prevedibileprevedibile inin relazionerelazione adad unun parametroparametro

i ii icaratteristicocaratteristico::deviazione standard (scarto quadratico medio)deviazione standard (scarto quadratico medio)

UnUn sistemasistema soggettosoggetto allealle solesole causecause comunicomuni èè dettodetto inin statostato didi controllocontrolloUnUn sistemasistema soggettosoggetto allealle solesole causecause comunicomuni èè dettodetto inin statostato didi controllocontrollo,,inin quantoquanto ii suoisuoi processiprocessi sonosono sottosotto controllocontrolloUnUn sistemasistema inin statostato didi controllocontrollo nonnon puòpuò essereessere miglioratomigliorato controllandolocontrollandolomeglio,meglio, inin quantoquanto èè giàgià sottosotto controllo,controllo, mama puòpuò essereessere corretto,corretto, perperridurreridurre lala variabilitàvariabilità naturalenaturale sese eccessiva,eccessiva, peròperò solosolo modificandolomodificandolo


CauseCause comunicomuni66..0606..0000..0000..33

SonoSono tipichetipiche causecause comunicomuni::PiccolePiccole variazionivariazioni delledelle caratteristichecaratteristiche delledelle materiematerie primeprimeVibrazioniVibrazioni delledelle macchinemacchineVibrazioniVibrazioni delledelle macchinemacchineVariazioniVariazioni didi abilità,abilità, luciditàlucidità operativaoperativa ee concentrazioneconcentrazione deglidegli operatorioperatoriVariabilitàVariabilità delledelle condizionicondizioni alal contornocontorno ee delledelle condizionicondizioni ambientaliambientali

SiSi puòpuò perseguireperseguire lala riduzioneriduzione delledelle causecause comunicomuni concon l’adozionel’adozione didi provprov--vedimentivedimenti qualiquali::

AcquistoAcquisto didi materialimateriali ee impiantiimpianti migliorimiglioriControlloControllo delledelle condizionicondizioni ambientaliambientaliMaggioreMaggiore attenzioneattenzione allealle problematicheproblematiche manutentivemanutentiveMaggioreMaggiore attenzioneattenzione allealle problematicheproblematiche manutentivemanutentive

SecondoSecondo lele stimestime deldel DemingDeming lele causecause comunicomuni costituisconocostituiscono l’l’8585%% delledellecasecase didi variazionevariazione deidei processiprocessi


CauseCause specialispeciali66..5050..0000..0000..44

CauseCause esterneesterne alal processoprocesso,, quindiquindi nonnon comunicomuni,, dettedette causecause specialispeciali,, possoposso--nono alterarealterare lala variabilitàvariabilità naturalenaturale generandogenerando unauna variabilitàvariabilità nonnon prevedibileprevedibilecheche disturbadisturba ilil funzionamentofunzionamento deldel processoprocessocheche disturbadisturba ilil funzionamentofunzionamento deldel processoprocessoUnUn sistemasistema inin dettedette condizionicondizioni nonnon haha ii suoisuoi processiprocessi inin statostato didi controllo,controllo,quindiquindi èè fuorifuori controllocontrolloContrariamenteContrariamente aa quantoquanto accadeaccade perper lele causecause comuni,comuni, èè possibilepossibile (e(e necesneces--sario)sario) intervenireintervenire sullesulle causecause speciali,speciali, cheche sonosono estraneeestranee alal funzionamentofunzionamentonaturalenaturale deldel sistema,sistema, individuandoindividuando ee riducendo,riducendo, oo eliminando,eliminando, singolesingole causecausenaturalenaturale deldel sistema,sistema, individuandoindividuando ee riducendo,riducendo, oo eliminando,eliminando, singolesingole causecausespecifichespecificheÈÈ importanteimportante nonnon confondereconfondere ii duedue tipitipi didi causecause:: lele causecause comunicomuni nonnon sisi

tt !!possonopossono trovaretrovare!!LeLe causecause comunicomuni possonopossono peròperò essereessere ridotte,ridotte, mama solosolo globalmente,globalmente, momo--dificandodificando ilil sistemasistema


dificandodificando ilil sistemasistema

CauseCause specialispeciali66..0606..0000..0000..55

SonoSono tipichetipiche causecause specialispeciali::RegolazioneRegolazione errataerrata didi unauna macchinamacchinaMateriaMateria primaprima difettosadifettosa oo didi origineorigine oo lottolotto differentedifferenteMateriaMateria primaprima difettosadifettosa oo didi origineorigine oo lottolotto differentedifferenteConsumoConsumo didi unun utensileutensileMacrovariazioniMacrovariazioni delledelle condizionicondizioni alal contornocontornoErroreErrore dell’operatoredell’operatore

LeLe causecause specialispeciali devonodevono essereessere analizzateanalizzate eded eliminate,eliminate, oo almenoalmeno ridotteridotteee stabilizzatestabilizzateSecondoSecondo lele stimestime deldel DemingDeming lele causecause comunicomuni costituisconocostituiscono ilil 1515%% delledellecasecase didi variazionevariazione deidei processiprocessicasecase didi variazionevariazione deidei processiprocessi


IstogrammaIstogramma66..0606..0101..0000..11

DiagrammaDiagramma aa barrebarre cheche consenteconsente didi avereavere unauna visionevisione sinteticasintetica ee comcom--pletapleta deidei datidati raccoltiraccolti

90

100

ConcettiConcetti legatilegati all’istogrammaall’istogramma::

50

60

70

80

90ConcettiConcetti legatilegati all istogrammaall istogramma::ClasseClasse :: dimensionedimensione deldel campocampo didi

variabilitàvariabilità deidei datidati cetta

bilità

cetta

bilità

10

20

30

40

50

ccccFrequenzaFrequenza :: ampiezzaampiezza numericanumerica didi uu--nana classeclasse

ffff

DispersioneDispersione :: ampiezzaampiezza dell’intervallodell’intervallo

Limite

acc

Limite

acc

0

10

100 120 140 160 180 200

DispersioneDispersione :: ampiezzaampiezza dell intervallodell intervallodeidei valorivalori

EscursioneEscursione :: ampiezzaampiezza assuntaassunta dell’indell’in-- EEEE

tervallotervallo deidei valorivaloriLimiteLimite accettabaccettab.. :: limitelimite inferioreinferiore e/oe/o superioresuperiore oltreoltre ilil qualequale ii datidati risulrisul--

tanotano inaccettabiliinaccettabili


tanotano inaccettabiliinaccettabili

EsempioEsempioIstogrammaIstogramma deldel contenutocontenuto didi unun flaconeflacone66..0606..0101..0000..22EsempioEsempio

LUN MAR MER GIO VEN SAB LUN MAR MER GIO VEN SAB

RilieviRilievi sistematicisistematici deldel contenuto,contenuto, inin cl,cl, deldel flaconeflacone didi unun prodottoprodotto medicimedici--nalenale eseguitieseguiti 1010 voltevolte alal giornogiorno perper 1212 giornigiorni

LUN MAR MER GIO VEN SAB LUN MAR MER GIO VEN SAB8.00 94 95 98 111 85 88 96 110 114 99 88 1039.00 97 98 101 104 115 100 111 105 92 95 116 98

10.00 92 104 106 111 110 90 94 87 107 99 102 9511.00 97 108 95 83 105 92 99 114 89 91 99 10612.00 106 115 111 99 112 96 93 108 103 99 86 963 313.00 108 101 102 93 93 110 98 102 97 92 109 11014.00 92 97 99 103 91 103 101 89 90 115 99 10115.00 114 105 85 108 99 108 91 110 91 111 89 8416.00 100 109 103 95 110 101 80 88 86 89 104 9717.00 92 118 95 97 105 97 91 94 108 113 109 100

SiSi trattatratta didi unauna molemole didi datidati (N=(N=120120)) leggibileleggibile concon difficoltàdifficoltà ee nonnon interinter--pretabilepretabileEsigenzaEsigenza didi tracciaretracciare unun istogrammaistogramma


EsempioEsempioParametriParametri didi progettoprogetto dell’istogrammadell’istogramma66..0606..0101..0000..33EsempioEsempio

IlIl tracciamentotracciamento dell’istogrammadell’istogramma richiederichiedelala conoscenzaconoscenza oo predeterminazionepredeterminazione deideiseguentiseguenti parametriparametri didi progettoprogetto ::seguentiseguenti parametriparametri didi progettoprogetto ::

DispersioneDispersione ::NumeroNumero didi classiclassi ::NumeroNumero didi classiclassi ::AmpiezzaAmpiezza delledelle classiclassi ::EscursioneEscursione ::EscursioneEscursione ::


EsempioEsempioFoglioFoglio didi sintesisintesi66..0606..0101..0000..44EsempioEsempio

SullaSulla basebase deidei parametriparametri didi tracciamentotracciamento deldel diagrammadiagramma calcolaticalcolati nelnel luciluci--dodo precedenteprecedente puòpuò essereessere compilatocompilato unun::

FoglioFoglio didi sintesisintesiFoglioFoglio didi sintesisintesinelnel qualequale sisi riassume,riassume, perper ciascunaciascuna classe,classe, ilil numeronumero didi datidati (eventi(eventi dadaquestiquesti descritti)descritti) cheche vivi rientrarientra:: 80-84 22

84-8888-9292-96

96-100

2266

14141818232396 00

100-104104-108108-112112-116

232316161111202088112 116

116-1208822


EsempioEsempioAltriAltri parametriparametri utiliutili dell’istogrammadell’istogramma

ÈÈ

66..0606..0101..0000..55EsempioEsempio

ÈÈ utileutile conoscereconoscere ancheanche ii duedue parametriparametri seguentiseguenti::MediaMedia ::

MedianaMediana ::

IlIl datodato mediano,mediano, oo medianamediana,, èè quelloquello cheche lascialascia unun ugualugual numeronumero didi datidatisoprasopra ee sottosotto dopodopo cheche gligli stessistessi sonosono statistati ordinatiordinati inin sensosenso crescentecrescenteL’espressioneL’espressione delladella medianamediana utilizzatautilizzata soprasopra èè particolarizzataparticolarizzata perper unun nunu--meromero didi datidati paripari (i(i 120120 dell’esempio),dell’esempio), mentrementre perper unun numeronumero didi datidatidisparidispari assumeassume lala formaforma::

ÈÈ dettodetto modamoda ilil valorevalore cheche sisi presentapresenta concon maggiormaggior frequenzafrequenza


EsempioEsempioIstogrammaIstogramma deldel contenutocontenuto didi unun flaconeflacone

II

66..0606..0101..0000..66EsempioEsempio

30

35

40

30

35

40IstogrammaIstogramma::

15

20

25

30

15

20

25

30

frequ

enza

frequ

enza

cetta

bilità

cetta

bilità

frequ

enza

frequ

enza

ccet

tabil

itàcc

etta

bilità

0

5

10

15

0

5

10

15

Limite

acc

Limite

acc

Limite

acLim

ite ac

080-88 88-96 96-104 104-112 112-120

080-84 84-88 88-92 92-96 96-100 100-104 104-108 108-112 112-116 116-120

EsigenzaEsigenza didi interpretareinterpretare l’istogrammal’istogramma inin funzionefunzione deldel suosuo aspettoaspettocontenutocontenuto contenutocontenuto

EsigenzaEsigenza didi interpretareinterpretare l istogrammal istogramma inin funzionefunzione deldel suosuo aspettoaspettoUnaUna sceltascelta errataerrata delledelle classiclassi modificamodifica l’aspettol’aspetto dell’istogramma,dell’istogramma, quindiquindiconduceconduce aa unauna interpretazioneinterpretazione errataerrata


DistribuzioneDistribuzione naturalenaturale66..0606..0101..0101..11

LaLa distribuzionedistribuzione naturalenaturale didi unun insiemeinsieme dididatidati èè dettadetta distribuzionedistribuzione gaussianagaussiana,, ininquantoquanto descrittadescritta matematicamentematematicamente dalladallaquantoquanto descrittadescritta matematicamentematematicamente dalladallacurvacurva didi GaussGauss::

dovedove::μμ--33σ σ μμ--22σσ μμ--σ σ μ μ μμ++σσ μμ++22σ μσ μ++33σσ

99 74%99 74%valorevalore mediomedio (nominale)(nominale)

varianzavarianza

99,74%99,74%95,54%95,54%68,30%68,30%

deviazionedeviazione standardstandard oo scartoscartoquadraticoquadratico mediomediocoefficientecoefficiente didi variazionevariazione


EsempioEsempioDistribuzioneDistribuzione naturalenaturale66..0606..0101..0101..22EsempioEsempio

SiSi considericonsideri ilil processoprocesso descrittodescritto daldal--ll’istogramma’istogramma inin figura,figura, nelnel qualequale laladispersionedispersione èè maggioremaggiore deldel campocampo dididispersionedispersione èè maggioremaggiore deldel campocampo didiaccettabilità,accettabilità, quindiquindi registraregistra inevitabilinevitabil--mentemente scartiscarti didi produzioneproduzione

μμ--33σ μσ μ--22σσ μμ--σ μ σ μ μμ++σσ μμ++22σ μσ μ++33σσ

LaLa ricercaricerca delledelle causecause deglidegli scartiscarti sasa--rebberebbe peròperò fondamentalmentefondamentalmente errata,errata,inin quantoquanto lala variabilità,variabilità, naturale,naturale, rivelarivelainin quantoquanto lala variabilità,variabilità, naturale,naturale, rivelarivelaassenzaassenza didi causecause specialispeciali:: ii pezzipezzi fuorifuori specificaspecifica appartengonoappartengono allaalla stesstes--sasa famigliafamiglia didi quelliquelli conformiconformiSeSe ilil valorevalore mediomedio èè corretto,corretto, occorreoccorre allargareallargare lele specifichespecifiche oppureoppure momo--dificaredificare lala variabilitàvariabilità naturalenaturale deldel processoprocesso


InterpretazioneInterpretazione dell’istogrammadell’istogramma66..0606..0101..0202..11

ParametriParametri didi interpretazioneinterpretazione dell’istogrammadell’istogramma::FormaFormaSimmetriaSimmetriaSimmetriaSimmetriaValoriValori piùpiù frequentifrequentiAmpiezzaAmpiezza delladella dispersionedispersioneRelazioneRelazione concon lele specifichespecificheRelazioneRelazione concon lele specifichespecifiche

AspettiAspetti particolariparticolari cheche sisi discostanodiscostano dalladalla distribuzionedistribuzione gaussianagaussiana evievi--denzianodenziano::

ErroriErrori didi elaborazioneelaborazioneProblemiProblemi nelnel processoprocessoSovrapposizioneSovrapposizione didi piùpiù fenomenifenomeni cheche richiederichiede unauna ““stratificazionestratificazione”” deideiSovrapposizioneSovrapposizione didi piùpiù fenomeni,fenomeni, cheche richiederichiede unauna stratificazionestratificazione deideidatidati



IstogrammaIstogramma asimmetricoasimmetricoErroriErrori nellenelle misurazionimisurazioni oo nellanella raccoltaraccoltadeidei datidatideidei datidatiSovrapposizioneSovrapposizione didi datidati disomogeneidisomogenei::

EsigenzaEsigenza didi stratificazionestratificazioneIstogrammaIstogramma aa precipizioprecipizio

ErroriErrori nellenelle misurazionimisurazioni oo nellanella raccoltaraccoltadeidei datidatideidei datidatiDatiDati falsatifalsati oo limitelimite imprevistoimprevisto nellanellaraccoltaraccolta deidei datidati

2

SovrapposizioneSovrapposizione didi datidati disomogeneidisomogenei::EsigenzaEsigenza didi stratificazionestratificazione 5



IstogrammaIstogramma aa sellasella::CausaCausa esternaesterna cheche alteraaltera lala distribudistribu--zionezione naturalenaturalezionezione naturalenaturaleSovrapposizioneSovrapposizione didi datidati appartenenappartenen--titi aa duedue insiemiinsiemi differentidifferenti

EsigenzaEsigenza didi stratificazionestratificazioneEsigenzaEsigenza didi stratificazionestratificazioneIlIl processo,processo, infatti,infatti, puòpuò essereessere strastra--tificatotificato neinei duedue processiprocessi seguentiseguenti::



IstogrammaIstogramma adad isolaisolaDatiDati isolatiisolati dipendentidipendenti dada::

ErroriErrori didi misuramisura provocatiprovocati dada opeope--ErroriErrori didi misuramisura provocatiprovocati dada opeope--ratoriratori e/oe/o strumentistrumentiDatiDati disomogeneidisomogeneiE iE i didi t tifi it tifi iEsigenzaEsigenza didi stratificazionestratificazione

IstogrammaIstogramma aa dentidenti didi pettinepettineErroriErrori nellenelle misurazionimisurazioni oo nellanella racrac--coltacolta deidei datidatiSovrapposizioneSovrapposizione didi datidati disomogedisomogeSovrapposizioneSovrapposizione didi datidati disomogedisomoge--neinei::

EsigenzaEsigenza didi stratificazionestratificazione


IstogrammaIstogramma:: sintesisintesi66..0606..0101..0303..11

AA cosacosa serveserveAA fotografarefotografare lala dispersionedispersione didi unun processoprocessoAA capirecapire lala variabilitàvariabilità didi unun fenomenofenomeno

DoveDove sisi applicaapplicaNelNel controllocontrollo delladella dispersionedispersione delledelle variabilivariabili piùpiù critichecritiche

ComeCome sisi applicaapplicaMedianteMediante lala raccoltaraccolta didi datidati omogeneiomogeneiTramiteTramite lala rappresentazionerappresentazione graficagrafica deidei datidati secondosecondo lele regoleregole sulsul numeronumero didi classiclassiInterpretandoInterpretando lele formeforme anomaleanomale inin basebase aa modellimodelli didi riferimentoriferimento

QuandoQuando sisi applicaapplicaSubitoSubito dopodopo lala raccoltaraccolta datidati perper individuareindividuare unun indirizzoindirizzo all’analisiall’analisi delledelle causecause

ErroriErrori dada evitareevitareErroriErrori dada evitareevitareAccontentarsiAccontentarsi didi unun numeronumero insufficienteinsufficiente didi datidatiConsiderareConsiderare l’istogrammal’istogramma unouno strumentostrumento didi rappresentazionerappresentazione piuttostopiuttosto cheche didi analisianalisiConfondereConfondere l’istogrammal’istogramma colcol diagrammadiagramma didi ParetoPareto (che(che sisi studieràstudierà inin seguito)seguito)


ConfondereConfondere l istogrammal istogramma colcol diagrammadiagramma didi ParetoPareto (che(che sisi studieràstudierà inin seguito)seguito)

DiagrammaDiagramma didi ParetoPareto66..0707..0000..0000..11

StrumentoStrumento utilizzatoutilizzato perper individuareindividuare gligli aspettiaspetti susu cuicui concentrareconcentrare l’atl’at--tenzione,tenzione, infattiinfatti::

InIn qualsiasiqualsiasi situazionesituazione vivi sonosono sempresempre pochissimipochissimi fattorifattori importantiimportanti ee moltimoltiInIn qualsiasiqualsiasi situazionesituazione vivi sonosono sempresempre pochissimipochissimi fattorifattori importantiimportanti ee moltimoltifattorifattori trascurabilitrascurabili

Nel pagliaio si deve cercare il forcone, non l’agoNel pagliaio si deve cercare il forcone, non l’agoNel pagliaio si deve cercare il forcone, non l’agoNel pagliaio si deve cercare il forcone, non l’ago22 pianetipianeti (Giove(Giove ee Saturno)Saturno) rappresentanorappresentano l’l’8080%% delladella massamassa deidei 2000020000pianetipianeti deldel sistemasistema solaresolare66 lettere,lettere, susu 2626,, occupanooccupano ilil 6060%% delledelle paginepagine didi unun elencoelenco telefonicotelefonico66 lettere,lettere, susu 2626,, occupanooccupano ilil 6060%% delledelle paginepagine didi unun elencoelenco telefonicotelefonico44 elementielementi chimicichimici (O,(O, Si,Si, Al,Al, Fe),Fe), susu 100100,, costituisconocostituiscono l’l’8787,,55%% deldel pesopesototaletotale delladella terraterraIlIl 2020%% deidei ClientiClienti garantiscegarantisce l’l’8080%% deldel fatturatofatturatoIlIl 2020%% deglidegli impiegatiimpiegati registraregistra l’l’8080%% delledelle assenzeassenzeIlIl 2020%% deidei difettidifetti determinadetermina l’l’8080%% deidei prodottiprodotti difettosidifettosi


IlIl 2020%% deidei difettidifetti determinadetermina ll 8080%% deidei prodottiprodotti difettosidifettosi

ConcettoConcetto didi fattorefattore importanteimportante66..0707..0000..0000..22

QuelloQuello didi fattorefattore importanteimportante nonnon èè unun concettoconcetto assoluto,assoluto, mama piùpiù semplisempli--cementecemente unun concettoconcetto relativorelativo:: l’importanzal’importanza didi unun datodato (o(o didi unun oggetto)oggetto) èèinfattiinfatti strettamentestrettamente correlatacorrelata aa duedue elementielementi alal contornocontorno::infattiinfatti strettamentestrettamente correlatacorrelata aa duedue elementielementi alal contornocontorno::

SituazioneSituazione ambientaleambientaleObiettiviObiettivi perseguitiperseguiti

cheche nene determinanodeterminano l’importanzal’importanza relativarelativa (ad(ad essi)essi)EsempioEsempio:: unun ombrelloombrello èè importante?importante?

InIn casacasa certamentecertamente no!no!InIn estate,estate, sottosotto ilil solesole cocente,cocente, potrebbepotrebbe essereessere utileutileQuandoQuando piovepiove aa dirottodirotto ee sisi haha unun appuntamentoappuntamento improcrastinabileimprocrastinabile cheche cocoQuandoQuando piovepiove aa dirottodirotto ee sisi haha unun appuntamentoappuntamento improcrastinabileimprocrastinabile cheche coco--stringestringe aa uscireuscire dada casacasa si,si, inin quantoquanto diventadiventa didi utilitàutilità fondamentalefondamentale


AnalisiAnalisi didi ParetoPareto66..0707..0000..0000..33

MotodoMotodo graficografico perper individuareindividuare ii problemiproblemi piùpiù importantiimportanti delladella situazionesituazioneinin esameesame inin relazionerelazione agliagli obiettiviobiettivi prefissati,prefissati, quindiquindi lele prioritàpriorità didi interinter--ventoventoventoventoFasiFasi dell’analisidell’analisi didi ParetoPareto::

1)1) DefinizioneDefinizione deldel metodometodo didi classificazioneclassificazione deidei datidati2)2) SceltaScelta deldel periodoperiodo didi osservazioneosservazione deldel fenomenofenomeno3)3) RilevazioneRilevazione ee ordinamentoordinamento deidei datidati4)4) PreparazionePreparazione deldel pianopiano deldel diagrammadiagramma5)5) TracciamentoTracciamento deldel diagrammadiagramma6)6) CostruzioneCostruzione delladella linealinea cumulativacumulativa7)7) ComposizioneComposizione delladella tabellatabella concon lele informazioniinformazioni didi basebase7)7) ComposizioneComposizione delladella tabellatabella concon lele informazioniinformazioni didi basebase


EsempioEsempioAnalisiAnalisi didi ParetoPareto

P iP i i ii i

66..0707..0000..0101..11EsempioEsempio

PassiPassi preparativipreparativi::1)1) DefinizioneDefinizione deldel metodometodo didi classificazioneclassificazione deidei datidati2)2) SceltaScelta deldel periodoperiodo didi osservazioneosservazione deldel fenomenofenomeno

difettodifetto4 mesi4 mesi2)2) SceltaScelta deldel periodoperiodo didi osservazioneosservazione deldel fenomenofenomeno

3)3) RilevazioneRilevazione ee ordinamentoordinamento deidei datidati4)4) PreparazionePreparazione deldel pianopiano deldel diagrammadiagramma

4 mesi4 mesifoglio di raccoltafoglio di raccoltafoglio di sintesifoglio di sintesi

5)5) TracciamentoTracciamento deldel diagrammadiagramma6)6) CostruzioneCostruzione delladella linealinea cumulativacumulativa7)7) C i iC i i d lld ll t b llt b ll ll i f i ii f i i didi bb7)7) ComposizioneComposizione delladella tabellatabella concon lele informazioniinformazioni didi basebase


EsempioEsempioFoglioFoglio didi raccoltaraccolta deidei datidati66..0707..0000..0101..22EsempioEsempio

GEN FEB MAR APRguarnizione rotta

MESE TOTALEDIFETTI

55guarnizione rottapezzi mancantipezzi errati

5519195757

montaggio erratosuperficie rugosarivestimento graffiato

232316164747rivestimento graffiato

componente A difettosocomponente B difettoso

t C dif tt

4747225533componente C difettoso

componente D difettosoTOTALE 43 50 43 4243 50 43 42

3311

178178


88

EsempioEsempioFoglioFoglio didi sintesisintesi66..0707..0000..0101..33EsempioEsempio

EssendoEssendo numerosinumerosi ii difetti,difetti, quelliquelli minoriminori possonopossono essereessere raggruppatiraggruppati inin“altre“altre cause”cause”ÈÈ importanteimportante conoscereconoscereÈÈ importanteimportante conoscereconoscereancheanche l’incidenzal’incidenza perper--centualecentuale deidei singolisingoli didi-- guarnizione rotta

%DIFETTI TOTALE

55 2,82,8fettifetti pezzi mancanti

pezzi erratimontaggio errato

191957572323

10,710,732,032,012 912 9montaggio errato

superficie rugosarivestimento graffiato

B dif

232316164747

55

12,912,99,09,0

26,426,42 82 8componente B difettoso

altre causeTOTALE

5566

178178

2,82,83,43,4

100,0100,0A.A. 2003/2004A.A. 2003/2004 dia dia 244244/474/474Domenico SalimbeniDomenico Salimbeni

TOTALE ,,

EsempioEsempioPreparazionePreparazione ee tracciamentotracciamento diagrammadiagramma66..0707..0000..0101..44EsempioEsempio

titolonn200200 %%

100100

titolodataperiodo analisioperatorinote

1501507575

58 4

71,382,0

100100

5050

505058,4

dif ttidif tti

5050

00

2525

difettidifetti


UsoUso deldel diagrammadiagramma didi ParetoPareto

IlIl didi didi PP

66..0707..0000..0202..11

IlIl diagrammadiagramma didi ParetoPareto consenteconsente::L’individuazioneL’individuazione deglidegli aspettiaspetti piùpiù importantiimportanti suisui qualiquali concentrareconcentrare gligli sforzi,sforzi,infattiinfatti::infattiinfatti::

FocalizzaFocalizza l’attenzionel’attenzione sullesulle areearee prioritarieprioritarie didi interventointerventoFacilitaFacilita lala formazioneformazione deldel consensoconsenso

n200

150

%

100

n200

150

%

100

82 0

100

50

75

50

28 435,442,0

100

50

75

5058,4

71,3

82,0

difetti

50

0

2528,4

difetti

50

0

25

Domenico SalimbeniDomenico Salimbeni

ApprofondimentoApprofondimento deldel diagrammadiagramma

n

66..0707..0000..0202..22

TracciatoTracciato ilil primoprimo diagrammadiagramma didi PaPa--retoreto perper l’individuazionel’individuazione delladella causacausaprincipaleprincipale::

200

150

%

100

7571,3

82,0

principaleprincipale:: 100

50

50

25

58,4

puòpuò essereessere utileutile svilupparesviluppare questaquesta inincausecause didi livellolivello inferioreinferiore (sottocau(sottocau--

difetti0

n200 %

100

se)se) perper individuareindividuare lele suesue compocompo--nentinenti concon incidenzaincidenza maggioremaggiore::

150

100

75

50

42,0

difetti

50

0

2528,435,4


AnalisiAnalisi economicaeconomica didi ParetoPareto66..0707..0000..0202..33

L’obiettivoL’obiettivo dell’ottimizzazionedell’ottimizzazione economica,economica, cioècioè delladella riduzioneriduzione deidei costicostidelladella nonnon qualità,qualità, implicaimplica lala pesaturapesatura deidei difettidifetti concon ii relativirelativi costicosti didi riri--duzioneduzione (riparazione,(riparazione, scarti,scarti, etcetc..)):: unun difettodifetto quantitativamentequantitativamente rilevanterilevanteduzioneduzione (riparazione,(riparazione, scarti,scarti, etcetc..)):: unun difettodifetto quantitativamentequantitativamente rilevanterilevantepotrebbepotrebbe incidereincidere inin modomodo modestomodesto sullesulle perditeperdite

diagramma quantitativodiagramma quantitativo diagramma economicodiagramma economico

difettidifetti difettidifetti


ConfrontoConfronto dinamicodinamico concon ParetoPareto66..0707..0000..0202..44

IlIl confrontoconfronto dinamicodinamico frafra duedue statistati successivisuccessivi deldel medesimomedesimo fenomenofenomenopuòpuò evidenziareevidenziare ii risultatirisultati dell’azionedell’azione didi miglioramentomiglioramento intrapresaintrapresaInIn generegenere nelnel confrontoconfronto dinamicodinamico lala linealinea cumulativacumulativa èè riferitariferita aa ciascunociascunoInIn generegenere nelnel confrontoconfronto dinamicodinamico lala linealinea cumulativacumulativa èè riferitariferita aa ciascunociascunostato,stato, nonnon aa quelloquello inizialeiniziale com’ècom’è indicatoindicato nelnel lucidolucido precedenteprecedenteNelNel confrontoconfronto cheche seguesegue lala causacausa “A”“A” èè passatapassata dada 6565 aa 3535,, mentrementre tuttut--tete lele altrealtre (B,(B, C,C, D,D, ee altre)altre) sonosono restaterestate invariateinvariate

150 1 150 1

100

0 4

0.6

0.8100

0 4

0.6

0.8

A B C D altre0

50

0

0.2

0.4

A B C D altre0

50

0

0.2

0.4


A B C D altre A B C D altre

DiagrammaDiagramma didi ParetoPareto:: sintesisintesi66..0707..0000..0303..11

AA cosacosa serveserveAA evidenziareevidenziare lele prioritàprioritàAA facilitarefacilitare l’assunzionel’assunzione didi decisionidecisioni operativeoperative

ComeCome sisi applicaapplicaMedianteMediante rappresentazionerappresentazione graficagrafica delladella prioritàpriorità deidei datidati raccoltiraccoltimediantemediante rappresentazionerappresentazione graficagrafica delladella stratificazionestratificazione piùpiù significativasignificativa

QuandoQuando sisi applicaapplicaSubitoSubito dopodopo l’individuazionel’individuazione didi tuttitutti ii fattorifattori didi stratificazionestratificazioneNelNel casocaso nonnon emerganoemergano prioritàpriorità evidentievidenti frafra lele possibilipossibili causecause didi problemiproblemi

ErroriErrori dada evitareevitareProseguireProseguire ilil progettoprogetto e/oe/o l’analisil’analisi susu piùpiù frontifronti paralleliparalleliPerseguirePerseguire lele proprieproprie convinzioniconvinzioni piuttostopiuttosto cheche ii risultatirisultati deidei datidati rappresentatirappresentati nelnel diagrammadiagrammaPerseguirePerseguire lele proprieproprie convinzioniconvinzioni piuttostopiuttosto cheche ii risultatirisultati deidei datidati rappresentatirappresentati nelnel diagrammadiagrammadidi ParetoParetoTrascurareTrascurare l’analisil’analisi didi paretopareto economicaeconomica


DiagrammaDiagramma causacausa--effettoeffetto oo didi IshikawaIshikawa66..0808..0000..0000..11

RappresentazioneRappresentazione grafica,grafica, aa liscalisca didi pesce,pesce, cheche::facilitafacilita l’enumerazionel’enumerazione delledelle causecause didi unun fenomenofenomeno mediantemediante lala tecnicatecnica didigruppogruppo ““brainstormingbrainstorming””gruppogruppo brainstormingbrainstormingcostituiscecostituisce lala basebase didi lavorolavoro delladella veravera ee propriapropria analisianalisi causacausa--effettoeffetto meme--diantediante lala fotografiafotografia delladella situazionesituazione

ImpiantoImpiantoInterruttoreInterruttore ImpiantoImpiantoguastoguasto

InterruttoreInterruttoreguastoguasto

La luce nonLa luce nonsi accendesi accende

tensionetensionebassabassa

assenteassente

fulminatafulminata

assenteassente

lampadalampada


tensionetensionelampadalampada

CostruzioneCostruzione deldel diagrammadiagramma didi IshikawaIshikawa66..0808..0000..0000..22

IdentificazioneIdentificazione dell’effettodell’effetto (problema)(problema) cheche sisi vuolevuole studiarestudiare((lala genericitàgenericità dell’effettodell’effetto èè proporzionaleproporzionale allaalla genericitàgenericità deldel diagrammadiagramma))C t iC t i d ld l di gdi g ff ttff ttCostruzioneCostruzione deldel diagrammadiagramma causacausa--effettoeffetto

TecnicaTecnica deldel BrainstormingBrainstormingElencazioneElencazione delledelle causecause probabiliprobabiliElencazioneElencazione delledelle causecause probabiliprobabiliClassificazioneClassificazione delledelle causecauseAnalisiAnalisi deldel processoprocesso (individuazione(individuazione delledelle azioniazioni correttivecorrettive ee verificaverifica deidei riri--sultatisultati ottenuti)ottenuti)

AnalisiAnalisi causacausa--effettoeffetto sulsul diagramma,diagramma, separataseparata dalladalla costruzionecostruzione affinchéaffinché::L’indi id i nL’indi id i n d lld ll ibiliibili titi inn tiinn tiL’individuazioneL’individuazione delledelle possibilipossibili causecause possapossa essereessere creativacreativa ee innovativainnovativaL’analisiL’analisi criticacritica delledelle causecause possapossa essereessere realisticarealistica


ElencazioneElencazione delledelle causecause66..0808..0000..0000..33

SempliceSemplice elencazione,elencazione, nonnon strutturata,strutturata, delledelle cause,cause, raccogliendoraccogliendo aa “ruo“ruo--tata libera”libera” lele ideeidee didi tuttitutti ii presentipresentiSuccessivaSuccessiva strutturazionestrutturazione inin basebase allealle intercorrelazioniintercorrelazioni frafra lele causecause ededSuccessivaSuccessiva strutturazionestrutturazione inin basebase allealle intercorrelazioniintercorrelazioni frafra lele causecause ededallealle correlazionicorrelazioni concon l’effettol’effetto


EsempioEsempioElencazioneElencazione delledelle causecause66..0808..0000..0000..44EsempioEsempio

DifettoDifetto:: ilil motoremotore didi un’automobileun’automobile nonnon sisi accendeaccende BatteriaBatteria scaricascaricaContattoContatto guastoguastoMancanzaMancanza didi benzinabenzinaCarburatoreCarburatore ingolfatoingolfatoCostruzioneCostruzione logicalogica delledelle inin

ElencazioneElencazione nonnon strutturatastrutturata delledelle causecause::CarburatoreCarburatore ingolfatoingolfatoCandeleCandele sporchesporcheCandeleCandele rotterotte

CostruzioneCostruzione logicalogica delledelle inin--tercorrelazionitercorrelazioni frafra lele causecauseelencateelencate

batteriabatteriaavviamentoavviamentoOrganizzazioneOrganizzazione delledelle causecausenelnel diagrammadiagramma didi IshikawaIshikawa

iiscollagatascollagataguastoguasto

Il motoreNon parte

scaricascarica

benzinabenzinacarburatorecarburatore

assenteassente

sporchesporche

rotterotte

candelecandele

ingolfatoingolfato


benzinabenzinacandelecandele

ClassificazioneClassificazione delledelle causecause66..0808..0000..0101..11

IndividuazioneIndividuazione delledelle possibilipossibili causecause partendopartendo dada alcunealcune categoriecategorie principrinci--pali,pali, adottandoadottando perper esempioesempio ilil criteriocriterio didi suddivisionesuddivisione delledelle 44MM::

MMacchineacchine

MManodoperaanodoperaMMacchineacchine

MMacchineacchineMManodoperaanodoperaMMaterialiaterialiMMetodietodi

EFFETTOEFFETTO

MMaterialiaterialiMMetodietodi


ClassificazioneClassificazione delledelle causecause66..0808..0000..0101..22

ApprofondimentoApprofondimento delledelle cause,cause, colcol contributocontributo didi tuttotutto ilil gruppogruppo d’analisid’analisisvincolatosvincolato dada preconcettipreconcetti ee stereotipistereotipi cheche potrebberopotrebbero condizionarnecondizionarne lala riri--cercacercacercacercaQuesitiQuesiti didi supportosupporto::

ComeCome??DoveDove??QuandoQuando??ChiChi??CosaCosa??PerchéPerché??PerchéPerché??


EsempioEsempiodiagrammadiagramma didi IshikawaIshikawa66..0808..0000..0101..33EsempioEsempio

DiagrammaDiagramma didi unun processoprocesso didi saldaturasaldatura difettosodifettoso susu unun circuitocircuito elettroelettro--niconicoSviluppoSviluppo sullosullo schemaschema didi suddivisionesuddivisione principaleprincipale delledelle 44MMSviluppoSviluppo sullosullo schemaschema didi suddivisionesuddivisione principaleprincipale delledelle 44MM

MaterialiMaterialiManodoperaManodopera

lega saldantelega saldante

disossidantedisossidante

lacca protettivalacca protettivaterminaliterminaliinabilitàinabilitàlimiti ergonomicilimiti ergonomici

addestramentoaddestramento

SALDATURESALDATUREDIFETTOSEDIFETTOSE

lega saldantelega saldantelimiti ergonomicilimiti ergonomici

inclinazione saldatoreinclinazione saldatoretempi di attesatempi di attesa

temperaturatemperaturaforma puntaforma punta

MacchineMacchineMetodiMetodi

sequenza saldaturesequenza saldaturetempi di attesatempi di attesa

velocità avanzamentovelocità avanzamentopunta ossidatapunta ossidata dimensioni inadattedimensioni inadatte


AnalisiAnalisi deldel processoprocesso66..0808..0000..0101..44

UtileUtile quandoquando ilil fenomenofenomeno inin esameesame avvieneavviene attraversoattraverso fasifasi definitedefinite ee sese--parateparate

OgniOgni fasefase deldel processoprocesso puòpuò essereessere descrittadescritta autonomamenteautonomamente inin unun diadia--OgniOgni fasefase deldel processoprocesso puòpuò essereessere descrittadescritta autonomamenteautonomamente inin unun diadiagrammagramma causacausa--effettoeffetto particolare,particolare, interconnessointerconnesso concon gligli altrialtri::

EFFETTO CEFFETTO C


EFFETTO BEFFETTO B


EFFETTO AEFFETTO A


MacchineMacchineMetodiMetodiMacchineMacchineMetodiMetodiMacchineMacchineMetodiMetodi


AnalisiAnalisi deldel processoprocesso66..0808..0000..0101..55

NellaNella costruzionecostruzione deldel diagrammadiagramma sisi possonopossono verificareverificare ripetizioni,ripetizioni, forfor--malimali (come(come nellanella figurafigura:: bagnobagno esaustoesausto decapaggiodecapaggio ee cromatura)cromatura) mama anan--cheche reali,reali, cheche sonosono difficilidifficili dada rappresentarerappresentare ee interpretareinterpretarecheche reali,reali, cheche sonosono difficilidifficili dada rappresentarerappresentare ee interpretareinterpretare

temperaturatemperaturabagno dec.bagno dec. temperaturatemperaturabagno crom.bagno crom.quantitàquantità

SGRASSATURAEFFETTOEFFETTO AASGRASSATURA

errataerratamiscela esaustomiscela esausto

EFFETTOEFFETTO BB

errataerratamiscela esaustomiscela esausto

quantitàquantità

SGRASSATURAEFFETTO EFFETTO AASGRASSATURA EFFETTO EFFETTO BB

istruzioneistruzioneaddestramentoaddestramento non non formazioneformazione

Ispezioni Ispezioni inadeguateinadeguate


ConfrontoConfronto frafra ii 33 metodimetodi66..0808..0000..0202..11

ElencazioneElencazione delledellecausecause

maggiormaggior completezzacompletezza nelnel--ll’individuazione’individuazione delledelle causecause

difficoltàdifficoltà didi organizzazioneorganizzazioneee descrizionedescrizione deidei collegacollega--mentimenti

correttocorretto collegamentocollegamento recireci-- livellolivello didi dettagliodettaglio inferioreinferiore

ClassificazioneClassificazione deldel--lele causecause

correttocorretto collegamentocollegamento recireciprocoproco delledelle causecause

livellolivello didi dettagliodettaglio inferioreinferioreaa quelloquello deglidegli altrialtri metodimetodifacilefacile dimenticanzadimenticanza delledellecausecause minoriminorilele causecause

AnalisiAnalisi deldel procesproces--soso

costruzionecostruzione ee comprensionecomprensionefacilitatefacilitate dall’utilizzazionedall’utilizzazione

difficiledifficile rappresentazionerappresentazionedelledelle causecause dovutedovute aa piùpiù

formaforma legatalegata all’operatoreall’operatore

soso delladella sequenzasequenza naturalenaturale deldelprocessoprocessobuonabuona strutturazionestrutturazione delledellecausecause perper fasefase

delledelle causecause dovutedovute aa piùpiùfattorifattori appartenentiappartenenti aa fasifasidifferentidifferentipossibilepossibile ripetizioneripetizione inin piùpiùfasifasi delledelle medesimemedesime causecausecausecause perper fasefase fasifasi delledelle medesimemedesime causecause


AnalisiAnalisi causacausa--effettoeffetto (C/E)(C/E)66..0808..0000..0303..11

ScopoScopo dell’analisidell’analisi deldel diagrammadiagramma didi IshikawaIshikawa èè unun esameesame criticocritico delledellecausecause alal finefine didi::

1)1) IndividuareIndividuare quellequelle cheche piùpiù probabilmenteprobabilmente incidonoincidono sull’effettosull’effetto indesideratoindesiderato1)1) IndividuareIndividuare quellequelle cheche piùpiù probabilmenteprobabilmente incidonoincidono sull effettosull effetto indesideratoindesiderato2)2) IndividuareIndividuare quellequelle cheche hannohanno unauna maggioremaggiore incidenzaincidenza sull’effettosull’effetto indesideindeside--

ratorato3)3) VerificareVerificare sese lele causecause piùpiù importantiimportanti individuateindividuate sonosono quellequelle cheche effettivaeffettiva--

mentemente influenzanoinfluenzano l’effettol’effetto indesideratoindesiderato


IndividuazioneIndividuazione delledelle causecause piùpiù probabiliprobabili66..0808..0000..0303..22

FaseFase didi valutazionevalutazione criticacritica didi gruppogruppo cheche sfociasfocia nell’individuazionenell’individuazione didi alal--cunecune causecause::

causa Acausa Acausa Bcausa B

EFFETTOEFFETTO

causa Ccausa C


IndividuazioneIndividuazione delledelle causecause piùpiù importantiimportanti66..0808..0000..0303..33

FaseFase didi valutazionevalutazione criticacritica didi gruppogruppo delledelle causecause piùpiù probabiliprobabili cheche sfociasfocianellanella selezioneselezione didi alcunealcune causecause ritenuteritenute piùpiù importantiimportanti inin basebase alal pesopeso checheciascunaciascuna puòpuò avereavere neinei confronticonfronti dell’effettodell’effetto indesideratoindesiderato::ciascunaciascuna puòpuò avereavere neinei confronticonfronti dell effettodell effetto indesideratoindesiderato::

causa Acausa Acausa Bcausa B

EFFETTOEFFETTO

causa Ccausa C


IndividuazioneIndividuazione delledelle causecause verevere66..0808..0000..0303..44

AnalisiAnalisi sequenziale,sequenziale, nell’ordinenell’ordine definito,definito, indipendenteindipendente didi ciascunaciascuna causacausariconosciutariconosciuta importante,importante, sfociantesfociante inin::

ProgettazioneProgettazione delledelle modifichemodifiche dada apportareapportareProgettazioneProgettazione delledelle modifichemodifiche dada apportareapportareSperimentazioneSperimentazione delledelle modifichemodifiche apportateapportateStudioStudio deidei risultatirisultatiPassaggioPassaggio allaalla fasefase successivasuccessiva

RisultatiRisultati::P itiP iti (i di id i(i di id i d ld lPositivoPositivo (individuazione(individuazione deldel--lala veravera causacausa deldel probleproble--ma)ma):: progettoprogetto delladella rimozionerimozione definitivadefinitivaNegativoNegativo:: riesameriesame dell’interodell’intero diagrammadiagramma causacausa--effeteffet--

to,to, evidentementeevidentemente costruitocostruito inin modomodo nonnon apap--propriatopropriato


ApprofondimentoApprofondimento dell’analisidell’analisi C/EC/E66..0808..0000..0303..55

UnaUna causacausa veravera dell’effettodell’effetto nonnon desideratodesiderato cheche haha prodottoprodotto risultatirisultati popo--sitivisitivi puòpuò essereessere assuntaassunta comecome effettoeffetto didi unun nuovonuovo diagrammadiagramma C/EC/E alalfinefine didi approfondireapprofondire lele causecause dell’effettodell’effetto negativonegativo originariooriginariofinefine didi approfondireapprofondire lele causecause dell effettodell effetto negativonegativo originariooriginarioIlIl medesimomedesimo accorgimentoaccorgimento puòpuò essereessere adottatoadottato inin presenzapresenza didi unun ramoramoparticolarmenteparticolarmente complessocomplesso che,che, comecome suggeriscesuggerisce ilil criteriocriterio didi analisianalisi deldelprocesso,processo, puòpuò essereessere analizzatoanalizzato separatamenteseparatamente tramitetramite unun diagrammadiagrammaC/EC/E specificospecifico collegatocollegato alal diagrammadiagramma principaleprincipaleNonNon vannovanno dimenticatidimenticati frafra lele causecause gligli errorierrori (campionamento(campionamento misuramisuraNonNon vannovanno dimenticati,dimenticati, frafra lele cause,cause, gligli errorierrori (campionamento,(campionamento, misura,misura,ispezione,ispezione, disattenzione,disattenzione, etcetc..))


EsempioEsempioApprofondimentoApprofondimento deldel processoprocesso saldaturasaldatura66..0808..0000..0404..11EsempioEsempio



DiagrammaDiagramma C/EC/E principaleprincipale (esempio(esempio 66..4242..0000..0000..33))

saldaturesaldaturelega saldantelega saldante


lacca protettivalacca protettivaterminaliterminaliinabilitàinabilitàlimiti ergonomicilimiti ergonomici

addestramentoaddestramento

saldaturesaldaturedifettosedifettose

inclinazione saldatoreinclinazione saldatore

sequenza saldaturesequenza saldaturetempi di attesatempi di attesa

temperaturatemperaturaforma puntaforma punta

t id tt id t dimensioni inadattedimensioni inadatte

MacchineMacchineMetodiMetodi

sequenza saldaturesequenza saldature

velocità avanzamentovelocità avanzamento

punta ossidatapunta ossidata

CausaCausa veravera individuataindividuata ee verificataverificata:: legalega saldantesaldanteCausaCausa veravera individuataindividuata ee verificataverificata:: legalega saldantesaldanteApprofondimentoApprofondimento deldel processoprocesso mediantemediante lala costruzionecostruzione deldel diagrammadiagrammaC/EC/E deldel processoprocesso legalega saldantesaldante


EsempioEsempioApprofondimentoApprofondimento deldel processoprocesso saldaturasaldatura66..0808..0000..0404..22EsempioEsempio

DiagrammaDiagramma C/EC/E deldel processoprocesso legalega saldantesaldante::FornitoreFornitoretipo di legatipo di legaetà della legaetà della lega

legalegalegalegasaldantesaldante

ossidazioneossidazionesuperficialesuperficiale

umiditàumiditàsuperficialesuperficiale

SeparandoSeparando l’analisil’analisi didi unauna causacausa daldal diagrammadiagramma C/EC/E principaleprincipale èè possipossi--bilebile analizzarlaanalizzarla inin maggiormaggior dettagliodettaglio


ConsigliConsigli praticipratici66..0808..0000..0505..11

CriteriCriteri dada seguireseguire nellanella costruzionecostruzione deldel diagrammadiagramma C/EC/E ::AvviareAvviare un’ampiaun’ampia discussionediscussione inin gruppogruppo didi piùpiù esperienzeesperienzeConsiderareConsiderare lele macrocausemacrocause didi basebase qualiquali fornitorifornitori operatorioperatori macchinemacchineConsiderareConsiderare lele macrocausemacrocause didi basebase qualiquali fornitori,fornitori, operatori,operatori, macchinemacchineoperatrici,operatrici, ambiente,ambiente, approfonditeapprofondite nelnel dettagliodettaglioSeparareSeparare ii diagrammidiagrammi perper ogniogni effettoeffetto specificospecificoNonNon trascuraretrascurare l’importanzal’importanza delladella chiarachiara individuazioneindividuazione dell’effettodell’effettoEvitareEvitare unauna eccessivaeccessiva sofisticazionesofisticazione delledelle causecauseNN ff ilil it iit i d lld ll 44MM i d tti d ttNonNon forzareforzare ilil criteriocriterio delledelle 44MM sese inadattoinadattoEvitareEvitare lala frettafretta nell’individuazionenell’individuazione delledelle causecause verevere


DiagrammaDiagramma didi IshikawaIshikawa:: sintesisintesi

AA cosacosa serveserve

66..0808..0000..0606..11

AA cosacosa serveserveAA rappresentarerappresentare tuttetutte lele possibilipossibili causecause alal finefine didi individuareindividuare quellequelle importantiimportantiAA sfataresfatare ilil fatalismofatalismo cheche puòpuò diffondersidiffondersi nell’aziendanell’azienda

ComeCome sisi applicaapplicaComeCome sisi applicaapplicaAnalisiAnalisi dell’effettodell’effetto rappresentatorappresentato dalladalla barrabarra principaleprincipale deldel diagrammadiagramma didi ParetoParetoLeLe causecause elencateelencate devonodevono essereessere numerosenumerose ee devonodevono essereessere analizzateanalizzate inin otticheottiche differentidifferentiAnalisiAnalisi didi gruppogruppo cheche necessitanecessita didi tretre caratteristichecaratteristiche principaliprincipali::

CreativitàCreatività nell’elencazionenell’elencazione didi tuttetutte lele causecause possibilipossibiliEsperienzaEsperienza nellanella selezioneselezione delledelle causecause piùpiù importantiimportantiOggettivitàOggettività nellanella valutazionevalutazione delledelle causecause realireali attraversoattraverso ii datidati ee lele sperimentazionisperimentazioni

QuandoQuando sisi applicaapplicaQuandoQuando sisi applicaapplicaSubitoSubito dopodopo l’analisil’analisi didi ParetoParetoTalvoltaTalvolta aa montemonte delladella raccoltaraccolta datidati perper definiredefinire ii critericriteri didi stratificazionestratificazione dada considerareconsiderare

ErroriErrori dada evitareevitareL’ideaL’idea didi conoscereconoscere aa prioripriori lala veravera causacausa deldel problemaproblema o,o, peggio,peggio, lala suasua soluzionesoluzioneAccontentarsiAccontentarsi didi pochepoche causecause oo sottovalutaresottovalutare lala fasefase didi verificaverifica delledelle causecauseRigiditàRigidità nell’individuazionenell’individuazione delledelle grandigrandi categoriecategorie delledelle causecause


AnalisiAnalisi perper stratificazionestratificazione66..0909..0000..0000..11

SuddivisioneSuddivisione deidei datidati raccoltiraccolti inin unauna serieserie didi gruppigruppi omogeneiomogenei (strati)(strati) alalfinefine didi pervenirepervenire adad unauna miglioremigliore comprensionecomprensione deldel fenomenofenomeno inin esameesameSonoSono dettedette fattorifattori didi stratificazionestratificazione lele categoriecategorie logichelogiche inin cuicui vengonovengonoSonoSono dettedette fattorifattori didi stratificazionestratificazione lele categoriecategorie logichelogiche inin cuicui vengonovengonostratificatistratificati ii datidati::

TempoTempo (turno,(turno, giorno,giorno, settimana,settimana, mese,mese, stagione,stagione, etcetc..))OperatoriOperatori (esperienza,(esperienza, sesso,sesso, età,età, etcetc..))MacchineMacchine operatricioperatrici e/oe/o attrezzatureattrezzature (modello,(modello, tipo,tipo, età,età, tecnologia,tecnologia, etcetc..))ProcessoProcesso (condizioni(condizioni operative,operative, procedureprocedure didi lavoro,lavoro, etcetc..))MaterialiMateriali (fornitore,(fornitore, composizione,composizione, consegna,consegna, etcetc..))MetodoMetodo didi controllocontrollo ee misuramisura (addetto(addetto tecnicatecnica strumentostrumento etcetc ))MetodoMetodo didi controllocontrollo ee misuramisura (addetto,(addetto, tecnica,tecnica, strumento,strumento, etcetc..))

ObiettivoObiettivo:: farfar parlareparlare ii datidati


FasiFasi delladella stratificazionestratificazione

D fi i iD fi i i d ld l ff d lld ll i ii i dd ifiifi

66..0909..0000..0000..22

DefinizioneDefinizione deldel fenomenofenomeno ee delladella caratteristicacaratteristica dada stratificarestratificareRappresentazioneRappresentazione graficagrafica deidei datidati complessivicomplessiviIdentificazioneIdentificazione deidei fattorifattori didi stratificazionestratificazione piùpiù utiliutili allaalla comprensionecomprensione deldelIdentificazioneIdentificazione deidei fattorifattori didi stratificazionestratificazione piùpiù utiliutili allaalla comprensionecomprensione deldelfenomenofenomeno ee allaalla successivasuccessiva identificazioneidentificazione delledelle causecause cheche hannohannomaggioremaggiore incidenzaincidenza sulsul fenomenofenomeno

II f tt if tt i didi t tifi it tifi i ltilti ii bb ll itit i idi id llII fattorifattori didi stratificazionestratificazione vannovanno sceltiscelti inin basebase alal quesitoquesito:: comecome incideincide sulsulfenomeno?fenomeno?LaLa comprensionecomprensione deldel fenomenofenomeno èè proporzionaleproporzionale alal numeronumero deidei fattorifattori didistratificazionestratificazione adottatiadottati (senza(senza eccedere)eccedere)

ClassificazioneClassificazione deidei datidati inin stratistrati omogeneiomogenei secondosecondo ii fattorifattori scelti,scelti, oo nuonuo--vava raccoltaraccolta didi datidati stratificatistratificatiRappresentazioneRappresentazione graficagrafica deidei datidati perper stratostratoConfrontoConfronto deidei datidati complessivicomplessivi ee stratificatistratificati


RisultatiRisultati delladella stratificazionestratificazione66..0909..0000..0000..33

L’istogrammaL’istogramma aa latolato descrivedescrive unun fenomenofenomeno privoprivo didi causecausespeciali,speciali, quindiquindi sottosotto controllocontrollo

10

15

20

25

30

SeSe unun approfondimentoapprofondimento dell’analisidell’analisi deldel processoprocesso raccoltaraccolta dada--

ff ff

0

5

1 2 3 4 5 6 7

SeSe unun approfondimentoapprofondimento dell analisidell analisi deldel processoprocesso raccoltaraccolta dadatiti evidenziasseevidenziasse lala presenzapresenza didi piùpiù strati,strati, nonnon consideraticonsiderati iniini--zialmente,zialmente, sisi dovrebberodovrebbero tracciaretracciare gligli istogrammiistogrammi stratificatistratificatiperper ottenereottenere unauna descrizionedescrizione fedelefedele deldel fenomenofenomeno

2

4

6

8

10

2

4

6

8

10

SiSi potrebbepotrebbe cosìcosì scoprire,scoprire, perper esempio,esempio, cheche ii fatfat--toritori didi stratificazionestratificazione AA ee CC rappresentanorappresentano aa loroloro

0

2

1 2 3 4 5 6 70

2

1 2 3 4 5 6 7

8

10

8

10

toritori didi stratificazionestratificazione AA ee CC rappresentanorappresentano aa lorolorovoltavolta sottofenomenisottofenomeni destratificatidestratificati,, inin quantoquanto dede--scrittiscritti dada istogrammiistogrammi aa sella,sella, mentrementre ilil fattorefattore didi

èè

0

2

4

6

1 2 3 4 5 6 70

2

4

6

1 2 3 4 5 6 7

stratificazionestratificazione BB èè deldel tipotipo aa precipizio,precipizio, ee ilil fattorefattoredidi stratificazionestratificazione DD èè l’unicol’unico effettivamenteeffettivamente sottosottocontrollocontrollo


controllocontrollo

ApplicazioneApplicazione delladella stratificazionestratificazione66..0909..0000..0000..44

LaLa stratificazionestratificazione vava applicataapplicata possibilmentepossibilmente giàgià neinei foglifogli didi raccoltaraccolta deideidatidatiLaLa stratificazionestratificazione devedeve essereessere effettuataeffettuata nelnel maggiormaggior numeronumero possibilepossibile didiLaLa stratificazionestratificazione devedeve essereessere effettuataeffettuata nelnel maggiormaggior numeronumero possibilepossibile didistrati,strati, inin quantoquanto nonnon sisi sasa aa prioripriori qualiquali fattorifattori didi stratificazionestratificazione sisi riverive--lerannoleranno utiliutiliLaLa stratificazionestratificazione puòpuò essereessere applicataapplicata nell’utilizzazionenell’utilizzazione didi diversidiversi strustru--menti,menti, qualiquali foglifogli didi raccolta,raccolta, istogrammi,istogrammi, diagrammidiagrammi didi ParetoPareto,, etcetc..

òòNell’analisiNell’analisi didi ParetoPareto lala stratificazionestratificazione puòpuò essereessere applicataapplicata inin cascata,cascata,concon approfondimentiapprofondimenti successivisuccessivi


StratificazioneStratificazione:: sintesisintesi

AA

66..0909..0000..0101..11

AA cosacosa serveserveAA inquadrareinquadrare unun processoprocesso dada piùpiù puntipunti didi vistavista

ComeCome sisi applicaapplicaEff tt iEff tt i didi b i t ib i t i titi llll ltlt d tid tiEffettuazioneEffettuazione didi unun brainstormingbrainstorming preventivopreventivo allaalla raccoltaraccolta datidatiMassimaMassima attenzioneattenzione nellanella considerazioneconsiderazione didi tuttitutti ii fattorifattori didi stratificazionestratificazione evitandoevitando banalitàbanalità

DoveDove sisi applicaapplicaN ll’im t i nN ll’im t i n d lld ll ltlt d tid tiNell’impostazioneNell’impostazione delladella raccoltaraccolta datidatiNell’analisiNell’analisi ee rappresentazionerappresentazione deidei datidati mediantemediante ii diagrammidiagrammi didi Pareto,Pareto, gligli istogrammiistogrammi ee iidiagrammidiagrammi didi correlazionecorrelazione (che(che stiamostiamo perper studiare)studiare)

QuandoQuando sisi applicaapplicaQuandoQuando sisi applicaapplicaSempreSempre alal terminetermine delladella raccoltaraccolta datidatiTalvoltaTalvolta alal terminetermine delledelle altrealtre fasifasi deldel progettoprogetto

ErroriErrori dada evitareevitareErroriErrori dada evitareevitareConfusioneConfusione frafra fattorifattori didi stratificazionestratificazione ee singolesingole vocivoci didi raccoltaraccolta datidatiImpostazioneImpostazione didi raccolteraccolte datidati cheche mescolanomescolano ii fattorifattori didi stratificazionestratificazioneTralasciareTralasciare unouno oo piùpiù fattorifattori didi stratificazionestratificazione


DiagrammaDiagramma didi correlazionecorrelazione66..1010..0000..0000..11

StrumentoStrumento perper comprenderecomprendere se,se, ee quanto,quanto, duedue grandezzegrandezze sonosono correlatecorrelateNellaNella QualitàQualità sisi utilizzautilizza perper studiarestudiare lala correlazionecorrelazione frafra unauna causacausa ee l’efl’ef--fettofetto inin esameesame (per(per esempioesempio:: perper individuareindividuare lala veravera causacausa frafra quellequelle ininfettofetto inin esameesame (per(per esempioesempio:: perper individuareindividuare lala veravera causacausa frafra quellequelle inin--dividuatedividuate tramitetramite ilil diagrammadiagramma C/E),C/E), inin quantoquanto consenteconsente didi rispondererispondereallaalla domandadomanda::

come varia l’effetto al variare della causa probabile?come varia l’effetto al variare della causa probabile?FasiFasi didi costruzionecostruzione deldel diagrammadiagramma didi correlazionecorrelazione::

1.1. RaccoltaRaccolta deidei datidati (almeno(almeno 2020 coppie)coppie) inin unun fogliofoglio appositoapposito2.2. RappresentazioneRappresentazione didi ciascunaciascuna coppiacoppia didi datidati comecome puntpunt deldel diagrammadiagramma x,yx,y

I iI i d lld ll l il i ii f if i d lld ll di i idi i i d id i ii3.3. InterpretazioneInterpretazione delladella correlazionecorrelazione inin funzionefunzione delladella disposizionedisposizione deidei puntipunti4.4. MisuraMisura delladella correlazionecorrelazione


RappresentazioneRappresentazione deidei datidati66..1010..0000..0000..22

TracciamentoTracciamento deidei puntipunti rappresentativirappresentativi didi ciascunaciascuna coppiacoppia didi datidati inin ununpianopiano cartesianocartesiano concon assiassi taratitarati suisui valorivalori massimimassimi delledelle duedue variabilivariabiliCoppieCoppie didi puntipunti coincidenticoincidenti possonopossono essereessere raprap-- 1 valore1 valoreCoppieCoppie didi puntipunti coincidenticoincidenti possonopossono essereessere raprap--presentatipresentati concon lala convenzioneconvenzione aa latolato

1 valore1 valore2 valori coincidenti2 valori coincidenti3 valori coincidenti3 valori coincidenti

yymaxmax

xxmaxmax


InterpretazioneInterpretazione deidei datidati66..1010..0000..0000..33

LaLa distribuzionedistribuzione delladella nuvolanuvola deidei datidati consenteconsente didi dedurrededurre indicazioniindicazioni sullasullacorrelazionecorrelazione frafra lele duedue variabilivariabili::TipiTipi didi correlazionecorrelazione::TipiTipi didi correlazionecorrelazione::

probabilmente probabilmente sicuramente sicuramente assenza di lagameassenza di lagamepositivapositivapositivapositiva

probabilmente probabilmente negativanegativa

sicuramente sicuramente negativanegativa dispersione da dispersione da


negativanegativa pperrorierrori

EsistenzaEsistenza delladella correlazionecorrelazione66..1010..0000..0000..44

L’esistenzaL’esistenza didi unauna correlazionecorrelazione affidabileaffidabile (per(per esempioesempio concon incertezza,incertezza, oolivellolivello didi rischio,rischio, 11%% oo 55%%)) puòpuò essereessere verificataverificata inin basebase aiai puntipunti cheche caca--donodono neinei 44 quadrantiquadranti individuatiindividuati dalledalle medianemediane orizzontaleorizzontale ee verticaleverticale::donodono neinei 44 quadrantiquadranti individuatiindividuati dalledalle medianemediane orizzontaleorizzontale ee verticaleverticale::

IIIIyymaxmax

InteressanoInteressano inin particolareparticolare ii punpun--titi neinei quadrantiquadranti I+IIII+III ee II+IVII+IV,, lala

IIIIIIIImediana orizzontalemediana orizzontale

icale

icale

qq nnII :: 1111IIII :: 11

cuicui distribuzionedistribuzione devedeve essereesseresufficientementesufficientemente differentedifferente perper--chéché esisteesiste unauna correlazionecorrelazione

IVIVmedia

na ve

rtic

media

na ve

rtic

xxmaxmax

IIIIII :: 1212IVIV :: 22

qq nn

chéché esisteesiste unauna correlazionecorrelazioneÈÈ dettadetta medianamediana lala rettaretta cheche lascialascia aiaiduedue latilati unun numeronumero didi puntipunti ugualeugualeSS didi i ti t tt tt òò qq nn

I+IIII+III :: 2323II+IVII+IV :: 33ΣΣnn :: 2626

SeSe unauna medianamediana intersecainterseca unun punto,punto, questoquesto puòpuò essereessere::EsclusoEscluso daldal computocomputo deidei puntipunti (sia(sia didi quadrantequadrante siasia totali)totali)ConsideratoConsiderato appartenenteappartenente aa unun quadrantequadrante


TabellaTabella perper ilil testtest didi segnosegno66..1010..0000..0000..55

LaLa verificaverifica puòpuò essereessere fattafatta utilizzandoutilizzando lala tabellatabella perper ilil testtest didi segnosegno chechefornisce,fornisce, inin funzionefunzione dell’incertezzadell’incertezza ammessa,ammessa, ilil limitelimite massimomassimo didi puntipuntidelladella coppiacoppia didi quadrantiquadranti menomeno affollataaffollata cheche determinadetermina l’esistenzal’esistenza delladelladelladella coppiacoppia didi quadrantiquadranti menomeno affollataaffollata cheche determinadetermina l esistenzal esistenza delladellacorrelazionecorrelazione

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

LimMAX 5 6 7 8 8 9 10 10 11 12 12 13 13 14 15 15 16 17 17 18 18 19 20 20 21 21

campione:

5%

qq nnI+IIII+III :: 5050Limmin 1 1 1 2 2 2 3 3 4 4 4 5 5 5 6 6 7 7 7 8 8 9

LimMAX 3 4 5 6 7 8 9 10 11 11 12 13 13 14 15 15 16 17 17 18 19 19 20 20 21 22 22 23

Limmin 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 6 6 6 7 7

31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60

LimMAX 22 23 23 24 24 25 25 26 27 27 28 28 29 29 30 31 31 32 32 33 33 34 35 35 3 6 36 37 37 38 39

campione:

5%

1%

I+IIII+III :: 5050II+IVII+IV :: 2626ΣΣnn :: 7676

LimMAX 22 23 23 24 24 25 25 26 27 27 28 28 29 29 30 31 31 32 32 33 33 34 35 35 3 6 36 37 37 38 39

Limmin 9 9 10 10 11 11 12 12 12 13 13 14 14 15 15 15 16 16 17 17 18 18 18 19 19 20 20 21 21 21

LimMAX 24 24 25 25 26 27 27 28 28 29 30 30 31 31 32 33 33 34 34 35 36 36 37 37 38 39 39 40 40 41

Limmin 7 8 8 9 9 9 10 10 11 11 11 12 12 13 13 13 14 14 15 15 15 16 16 17 17 17 18 18 19 19

61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90campione:

5%

1%

IlIl diagrammadiagramma ee--videnziavidenzia l’esil’esi--stenzastenza didi unaunacorrelazione,correlazione, ee

LimMAX 39 40 40 41 41 42 42 43 44 44 45 45 46 46 47 48 48 49 49 50 50 51 51 52 53 53 54 54 55 55

Limmin 22 22 23 23 24 24 25 25 25 26 26 27 27 28 28 28 29 29 30 30 31 31 32 32 32 33 33 34 34 35

LimMAX 41 42 43 43 44 44 45 46 46 47 47 48 48 49 50 50 51 51 52 52 53 54 54 55 55 56 56 57 58 58

Limmin 20 20 20 21 21 22 22 22 23 23 24 24 25 25 25 26 26 27 27 28 28 28 29 29 30 30 31 31 31 32

5%

1%

questaquesta èè positipositi--vava ((5050>>2626))


MisuraMisura delladella correlazionecorrelazione

ÈÈ

66..1010..0000..0000..66

ÈÈ interessanteinteressante quantificarequantificare lalacorrelazionecorrelazione xx--yy eventualmenteeventualmentericonosciutariconosciuta mediantemediante lala ricercaricerca

IIIIqq nn

yymaxmax

riconosciutariconosciuta mediantemediante lala ricercaricercadelladella rettaretta didi regressioneregressione deterdeter--minataminata comecome congiungentecongiungente delledellei i ii i i d lld ll didi ii

IIIIIIII

II :: 1212IIII :: 11IIIIII :: 1212IVIV :: 11

mediana orizzontalemediana orizzontale

verti

cale

verti

cale

intersezioniintersezioni delledelle medianemediane orizoriz--zontalizontali ee verticaliverticali neinei duedue quaqua--drantidranti piùpiù affollatiaffollati

IVIV

IVIV :: 11

media

na v

media

na v

xxmaxmax

IlIl gradientegradiente dalladalla rettaretta didi correlazionecorrelazione determinadetermina ilil coefficientecoefficiente didi correcorre--lazionelazione mm nell’equazionenell’equazione delladella rettaretta


CausalitàCausalità delladella correlazionecorrelazione66..1010..0000..0000..77

L’esistenzaL’esistenza didi unauna correlazionecorrelazione nonnonimplicaimplica necessariamentenecessariamente unun rapporrappor--toto didi causalitàcausalità frafra causacausa eded effetto,effetto,

IIIIyymaxmax

toto didi causalitàcausalità frafra causacausa eded effetto,effetto,inin quantoquanto entrambeentrambe lele variabilivariabili popo--trebberotrebbero dipenderedipendere entrambeentrambe dada unauna

i bili bil

IIIIIIIImediana orizzontalemediana orizzontale

verti

cale

verti

cale

terzaterza variabilevariabileIlIl diagrammadiagramma didi correlazione,correlazione, quindi,quindi,èè utileutile alal finefine didi stabilirestabilire unauna potenzipotenzi

IVIVmedia

na v

media

na v

xxmaxmax

aleale correlazionecorrelazione mentrementre lala presenzapresenzaèè utileutile alal finefine didi stabilirestabilire unauna potenzipotenzi aleale correlazione,correlazione, mentrementre lala presenzapresenzadidi unun rapportorapporto didi causalitàcausalità frafra causacausa eded effettoeffetto puòpuò essereessere dimostratadimostrata soso--lolo concon unauna correttacorretta progettazioneprogettazione perper esperimentiesperimenti ((77..0606..0303..0000..11),), oo DOEDOE(Design(Design ofof ExperimentsExperiments))


EsempioEsempioMisuraMisura delladella correlazionecorrelazione66..1010..0000..0101..11EsempioEsempio

Diagramma di correlazione

1060


1055


1055


1055

ConCon lele 5050 coppiecoppie didi datidati aa destradestra sisi haha ilil diagrammadiagramma didi correcorre--lazionelazione inin figurafigura::

1 8,1 1046 26 8,1 1040

2 7,7 1030 27 5,5 1013

3 7,4 1039 28 6,9 1025

4 5,8 1027 29 7,0 1021

5 7,6 1028 30 7,5 1022IlIl tracciamentotracciamento delledelle duedue meme-- IIII

1020

1030

1040

1050

10151020102510301035104010451050

10151020102510301035104010451050

10151020102510301035104010451050 6 6,8 1025 31 6,7 1020

7 7,9 1035 32 8,1 1035

8 6,3 1015 33 9,0 1052

9 7,0 1038 34 7,1 1021

10 8,0 1036 35 7,6 1024

IlIl tracciamentotracciamento delledelle duedue memediadia qq nn

II :: 2020IIII :: 55

dianediane individuaindividua lala sese--guenteguente distribuzionedistribuzione didi

ii ii d id iII

IIII

IIIIII

1000

1010

4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,0100510101015

4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,0100510101015

4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,0100510101015

4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,0

11 8,1 1026 36 8,5 1029

12 8,0 1041 37 7,5 1015

13 7,2 1029 38 8,0 1030

14 6,0 1010 39 5,2 1010

15 6,3 1020 40 6,5 1025

IIII :: 55IIIIII :: 2020IVIV :: 55

puntipunti neinei quadrantiquadranti::DalleDalle medianemediane deidei quaqua--drantidranti principaliprincipali sisi puòpuò tracciaretracciare lala rettaretta didi regressioneregressione cheche

IVIV

15 6,3 1020 40 6,5 1025

16 6,7 1024 41 8,1 1031

17 8,2 1034 42 6,9 1030

18 8,1 1036 43 7,6 1035

19 6,6 1023 44 6,5 1034

20 6 5 1011 45 5 5 1020

drantidranti principaliprincipali sisi puòpuò tracciaretracciare lala rettaretta didi regressione,regressione, chechepassapassa perper lele loroloro intersezioniintersezioni::L’incertezzaL’incertezza deldel modellomodello èè minoreminore dell’dell’11%%::

20 6,5 1011 45 5,5 1020

21 8,5 1030 46 6,0 1025

22 7,4 1014 47 5,5 1023

23 7,3 1030 48 7,5 1028

24 5,6 1016 49 8,6 1020

31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60

LimMAX 22 23 23 24 24 25 25 26 27 27 28 28 29 29 30 31 31 32 32 33 33 34 35 35 3 6 36 37 37 38 39

Limmin 9 9 10 10 11 11 12 12 12 13 13 14 14 15 15 15 16 16 17 17 18 18 18 19 19 20 20 21 21 21

LimMAX 24 24 25 25 26 27 27 28 28 29 30 30 31 31 32 33 33 34 34 35 36 36 37 37 38 39 39 40 40 41

Lim 7 8 8 9 9 9 10 10 11 11 11 12 12 13 13 13 14 14 15 15 15 16 16 17 17 17 18 18 19 19

campione:

5%

1%


25 6,3 1020 50 6,3 1025Limmin 7 8 8 9 9 9 10 10 11 11 11 12 12 13 13 13 14 14 15 15 15 16 16 17 17 17 18 18 19 19

DiagrammaDiagramma didi correlazionecorrelazione:: sintesisintesi

AA cosacosa serveserve

66..1010..0000..0202..11

AA cosacosa serveserveAA verificareverificare causecause reali,reali, individuandoindividuando ee misurandomisurando lele correlazionicorrelazioni frafra variabilivariabili

ComeCome sisi applicaapplicaDefinizioneDefinizione chiarachiara delledelle variabilivariabili ricordandoricordando cheche lolo studiostudio delledelle correlazionicorrelazioni frafraDefinizioneDefinizione chiarachiara delledelle variabili,variabili, ricordandoricordando cheche lolo studiostudio delledelle correlazionicorrelazioni frafravariabilivariabili costituiscecostituisce lala basebase delladella comprensionecomprensione deidei problemiproblemiRaccoltaRaccolta didi datidati inin condizionicondizioni omogeneeomogenee

DoveDove sisi applicaapplicaDoveDove sisi applicaapplicaNelloNello studiostudio didi causecause aa vallevalle deldel diagrammadiagramma didi IshikawaIshikawa perper verificarneverificarnel’attendibilitàl’attendibilitàNelloNello studiostudio didi interazioniinterazioni frafra causecause eded effettieffettiNelloNello studiostudio didi interazioniinterazioni frafra causecause eded effettieffetti

QuandoQuando sisi applicaapplicaDopoDopo l’analisil’analisi causacausa--effettoeffetto

ErroriErrori dada evitareevitarePervenirePervenire aa conclusioniconclusioni sullasulla basebase didi unun numeronumero contenutocontenuto didi datidatiDimenticarsiDimenticarsi didi utilizzareutilizzare ilil diagrammadiagramma didi correlazionecorrelazione perper lala verificaverifica delledelle causecauseprobabiliprobabili


CartaCarta didi controllocontrollo66..1111..0000..0000..11

MetodoMetodo graficografico didi monitoraggiomonitoraggio didi unun processoprocesso utilizzatoutilizzato perper::ValutareValutare sese unun sistemasistema è,è, oppureoppure no,no, inin unouno statostato didi controllocontrolloControllareControllare lala dinamicadinamica didi unauna caratteristicacaratteristica criticacritica deldel processoprocessoControllareControllare lala dinamicadinamica didi unauna caratteristicacaratteristica criticacritica deldel processoprocessoConfermareConfermare ilil miglioramentomiglioramento didi unun processoprocesso

cheche puòpuò essereessere applicatoapplicato aa datidati didi tipotipo differentedifferente::cheche puòpuò essereessere applicatoapplicato aa datidati didi tipotipo differentedifferente::VariabiliVariabili esprimibiliesprimibili tramitetramite unun valorevalore numericonumerico

PerPer esempioesempio:: peso,peso, guadagno,guadagno, spessore,spessore, durezza,durezza, pressione,pressione, etcetc..Numerabili,Numerabili, esprimibiliesprimibili tramitetramite unun giudiziogiudizio binariobinario

PerPer esempioesempio:: conformeconforme oo nonnon conforme,conforme, maggioremaggiore oo minore,minore, etcetc..


CarteCarte didi controllocontrollo piùpiù comunicomuni66..1111..0000..0000..22

TipiTipi didi cartecarte didi controllocontrollo::ImpiegataImpiegata inin presenzapresenza didi valorivalori relativirelativi allaalla qualitàqualità deldel prodottoprodotto(temperatura(temperatura pesopeso concentrazioneconcentrazione etcetc ))(temperatura,(temperatura, peso,peso, concentrazione,concentrazione, etcetc..))ImpiegataImpiegata inin presenzapresenza didi classificazioniclassificazioni numerichenumeriche deldel difettodifettoImpiegataImpiegata inin presenzapresenza didi classificazioniclassificazioni percentualipercentuali deldel difettodifettoImpiegataImpiegata inin presenzapresenza didi numeronumero didi difettidifetti inin prodottiprodotti didi carattericaratteri--stichestiche costanticostantiImpiegataImpiegata inin presenzapresenza didi numeronumero didi difettidifetti inin prodottiprodotti didi carattericaratteriImpiegataImpiegata inin presenzapresenza didi numeronumero didi difettidifetti inin prodottiprodotti didi carattericaratteri--stichestiche variabilivariabili


SelezioneSelezione delladella cartacarta didi controllocontrollo

discretidiscreti

66..1111..0000..0000..33

Tipo di DATITipo di DATITipo di DATITipo di DATIcontinuicontinuidiscreti discreti

(numerabili)(numerabili)

NONOgli eventi possonogli eventi possono

essere contati?essere contati?gli eventi possonogli eventi possono

essere contati?essere contati?SISIn=1n=1

NONO SISI

NONO NONO

n=Kn=K n=Kn=K

SISI SISI

n>10n>10

NONO SISI

carta x, Rcarta x, R carta xcarta xrunrun, R, R carta carta PPnn carta Pcarta P carta Ccarta Ccarta x, carta x, σσ carta Ucarta Ucarta Pcarta P carta Ccarta C

nn == dimensione del sottogruppo di campionidimensione del sottogruppo di campioniKK == costantecostante


FilosofiaFilosofia delladella cartacarta didi controllocontrollo66..1111..0000..0000..44

UnaUna cartacarta didi controllocontrollo rappresentarappresenta ii datidati inin formaforma dinamica,dinamica, mama èè strettastretta--mentemente correlatacorrelata allaalla distribuzionedistribuzione deidei dati,dati, quindiquindi all’istogrammaall’istogramma cheche dede--scrivescrive ii medesimimedesimi datidati inin formaforma staticastaticascrivescrive ii medesimimedesimi datidati inin formaforma staticastaticaNellaNella cartacarta didi controllocontrollo sisi possonopossono tracciaretracciare ancheanche ilil valorevalore medio,medio, lala didi--spersione,spersione, ee ii limitilimiti didi conformitàconformità

LCSLCSμμ++xx σσ

0 15

0.20.16

LCSLCSμμ++xx⋅⋅σσ

μμ XX

0.1

0.15

.0 2, 2.5, )

2.0 2, 2.5, )

LCILCIμμ−−xx⋅⋅σσ

LCSLCS

0

0.05

353 10 5−×μμ--33σ σ μμ--22σσ μμ--σ σ μ μ μμ++σσ μμ++22σ μσ μ++33σσ

istogrammaistogramma carta di controllocarta di controlloLCILCI

σσ


istogrammaistogramma carta di controllocarta di controllo

CartaCarta didi controllocontrollo ““XX--rr””66..1111..0101..0000..11

ElementiElementi fondamentalifondamentali::MediaMedia deldel parametriparametri neglinegli ““xxnn””campionicampioni analizzatianalizzati

pp LCSLCS

campionicampioni analizzatianalizzatiScartoScarto,, oo RangeRange,, maxmax--minmin frafra iiparametriparametri neglinegli ““xxnn”” campionicampioni

li tili ti LCILCI

XX

analizzatianalizzatiLimitiLimiti didi controllocontrollo superioresuperiore(LCS)(LCS) ee inferioreinferiore (LCI)(LCI)

LCILCI

LCSLCS

tt

RRUnUn puntopunto fuorifuori dada LCSLCS oo LCILCI raprap--presentapresenta unun segnalesegnale statistico,statistico, coco--

i l ii l i fi i ifi i imeme particolariparticolari configurazioni,configurazioni, ancheanche sese interneinterne aiai medesimimedesimi limiti,limiti, cheche ee--videnzianovidenziano tendenzetendenze (trend)(trend) versoverso condizionicondizioni didi nonnon conformitàconformità (NC)(NC)


EsempioEsempioCartaCarta didi controllocontrollo XX--RR66..1111..0101..0101..11EsempioEsempio

ControlloControllo deldel processoprocesso didiproduzioneproduzione didi nastrinastri metalmetal--licilici laminatilaminati forati,forati, inin relarela--

pezzo 1 pezzo 2 pezzo 3 pezzo 4 pezzo 5 media range3 giugno 1,12 1,11 1,08 1,21 1,39 1,182 0,314 " 1,32 1,41 1,15 1,33 1,15 1,272 0,265 " 1,42 1,35 1,31 1,47 1,33 1,376 0,168 " 1,17 1,26 1,13 1,37 1,3 1,246 0,24

data

licilici laminatilaminati forati,forati, inin relarelazionezione alal diametrodiametro deldel foro,foro,prelevandoprelevando 55 campionicampioni (n=(n=55))ii i di d d id i

9 " 1,16 1,09 1,08 1,03 1,05 1,082 0,1310 1,435 1,34 1,42 1,52 1,38 1,419 0,1811 " 1,28 1,14 1,08 1,22 1,32 1,208 0,2412 " 1,16 1,31 1,16 1,21 1,13 1,194 0,1815 " 1,22 1,17 1,27 1,39 1,38 1,286 0,2216 " 1 21 1 13 1 33 1 16 4 19 1 202 0 2inin unun periodoperiodo determinatodeterminato 16 1,21 1,13 1,33 1,16 4.19 1,202 0,217 " 1,31 1,13 1,29 1,17 1,31 1,242 0,1818 " 1,16 1,24 1,14 1,3 1,14 1,196 0,1619 " 1,35 1,28 1,36 1,28 1,32 1,318 0,0822 " 1,19 1,23 1,25 1,18 1,22 1,214 0,0723 " 1,16 1,22 1,19 1,19 1,16 1,184 0,0624 " 1 14 1 28 1 32 1 14 1 26 1 228 0 18

SiSi haha::24 " 1,14 1,28 1,32 1,14 1,26 1,228 0,1825 " 1,18 1,15 1,27 1,12 1,15 1,174 0,1526 " 1,36 1,38 1,43 1,41 1,48 1,412 0,1229 " 1,21 1,19 1,21 1,22 1,35 1,236 0,1630 " 1,34 1,25 1,3 1,22 1,21 1,264 0,131 luglio 1,24 1,29 1,19 1,28 1,33 1,266 0,14

554321=X

minxxMax −=R

243081Xg , , , , , , ,

2 " 1,11 1,09 1,11 1,25 1,12 1,136 0,163 " 1,33 1,22 1,26 1,23 1,2 1,248 0,134 " 1,18 1,32 1,24 1,31 1,27 1,264 0,145 " 1,29 1,16 1,23 1,28 1,18 1,228 0,13

1,24308 0,1644

24308,1=X

1644,0=R


EsempioEsempioCartaCarta didi controllocontrollo XX--RR66..1111..0101..0101..22EsempioEsempio

CartaCarta didi controllocontrollo deldel processoprocesso::

1 4

1,6 media

A B C

range

coefficienti per il diagramma

n. d

i ele

men

ti

1

1,2

1,41 2,660 0,000 3,2672 1,880 0,000 3,2673 1,023 0,000 2,5754 0,729 0,000 2,2825 0,577 0,000 2,115

0 6

0,8

1

Pezzi prodotti con diamePezzi prodotti con diame--tri più dispersi anche se intri più dispersi anche se in

Una causa speciale Una causa speciale modifica il valore mediomodifica il valore medio

6 0,483 0,000 2,0047 0,419 0,076 1,9248 0,373 0,136 1,8649 0,337 0,184 1,816

10 0,308 0,223 1,777

0,4

0,624308,1=X

RAXLCS ⋅+=

RAXLCI ⋅−=

tri più dispersi anche se in tri più dispersi anche se in mediamedia

modifica il valore medio modifica il valore medio del diametrodel diametro

0

0,2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25RCLCS ⋅=

RBLCI ⋅=

1644,0=R


InterpretazioneInterpretazione delladella cartacarta xx--rr66..1111..0101..0202..11

LaLa cartacarta didi controllocontrollo xx--RR èè strettamentestrettamente correlatacorrelata allaalla distribuzionedistribuzione deideidati,dati, quindiquindi all’istogrammaall’istogramma cheche lala descrivedescriveInIn particolareparticolare::InIn particolareparticolare::

ilil graficografico delladella mediamedia delledelle mediemedie èè correlatocorrelato colcol valorvalor mediomedio dell’istogramdell’istogram--mamaIlIl graficografico dell’escursionedell’escursione mediamedia èè correlatocorrelato concon lala dispersionedispersione dell’istodell’isto--grammagramma


DistribuzioneDistribuzione normalenormale66..1919..0101..0202..22

SeSe ii datidati evidenzianoevidenziano unauna distribuzionedistribuzione normale,normale, ee ilil sistemasistema èè sottosotto concon--trollo,trollo, ii graficigrafici didi xx eded RR evidenzianoevidenziano unauna certacerta fluttuazionefluttuazione mama nonnon escoesco--nono daidai limitilimiti didi controllocontrollo ee nonnon evidenzianoevidenziano tendenzetendenze particolariparticolari oo anomaanoma--nono daidai limitilimiti didi controllocontrollo ee nonnon evidenzianoevidenziano tendenzetendenze particolariparticolari oo anomaanomalielie cheche possanopossano farfar ipotizzareipotizzare unauna uscitauscita daidai limitilimiti didi controllocontrollo

Distribuzione A

30

Carta di controllo X-R Distribuzione A

30,0

15

20

25

15,0

20,0

25,0

0

5

10

14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

0,0

5,0

10,0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20


IncrementoIncremento deldel valorvalor mediomedio66..1111..0101..0202..33

UnUn semplicesemplice incrementoincremento deldel valorvalor mediomedio dell’istogramma,dell’istogramma, causatocausato dalladallavariazionevariazione didi unouno deidei fattori,fattori, senzasenza variazionevariazione delladella dispersione,dispersione, provocaprovocaunouno slittamentoslittamento didi ugualugual segnosegno deldel graficografico didi x,x, cheche puòpuò uscireuscire daidai limitilimitiunouno slittamentoslittamento didi ugualugual segnosegno deldel graficografico didi x,x, cheche puòpuò uscireuscire daidai limitilimitididi controllocontrollo originari,originari, mama nonnon influisceinfluisce sulsul graficografico dell’escursione,dell’escursione, poichépoichélala dispersionedispersione deidei datidati intornointorno allaalla mediamedia nonnon èè cambiatacambiata

Carta di controllo X-R Distribuzione B

30,0

Distribuzione B

30

15,0

20,0

25,0

15

20

25

0,0

5,0

10,0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

5

10

14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32


IncrementoIncremento delladella dispersionedispersione66..1111..0101..0202..44

UnUn semplicesemplice incrementoincremento delladella dispersionedispersione dell’istogramma,dell’istogramma, senzasenza variavaria--zionezione deldel valorvalor medio,medio, generagenera anomalieanomalie nelnel graficografico dell’escursionedell’escursione meme--dia,dia, cheche puòpuò uscireuscire daidai limitilimiti didi controllocontrollo originari,originari, mama influisceinfluisce ancheanche sulsuldia,dia, cheche puòpuò uscireuscire daidai limitilimiti didi controllocontrollo originari,originari, mama influisceinfluisce ancheanche sulsulgraficografico didi x,x, cheche seguesegue unauna spezzataspezzata piùpiù ampiaampia determinandodeterminando lala pospos--sibilitàsibilità cheche alcunialcuni puntipunti escanoescano daidai limitilimiti didi controllocontrollo

Carta di controllo X-R Distribuzione C

30,0

Distribuzione C

30

15,0

20,0

25,0

15

20

25

0,0

5,0

10,0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

5

10

14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32


CartaCarta didi controllocontrollo “Pn”“Pn” oo “P”“P”66..1111..0202..0000..11

LCSLCSElementiElementi fondamentalifondamentali::UnitàUnità difettosedifettose ((PnPn)) oo unitàunità didi--fettosefettose percentualipercentuali (P)(P) frafra gligli

pp LCSLCS

fettosefettose percentualipercentuali (P)(P) frafra gliglixxnn”” campionicampioni analizzatianalizzati

LaLa cartacarta PnPn sisi utilizzautilizza quandoquando lala LCI=0LCI=0

ppnn

dimensionedimensione deldel sottogrupposottogruppo “n”“n” èècostante,costante, mentrementre inin casocaso contracontra--riorio sisi utilizzautilizza lala cartacarta PP

nn

riorio sisi utilizzautilizza lala cartacarta PPLeLe cartecarte PnPn ee PP sonosono utilizzateutilizzate inin alternativa,alternativa, ee fornisconoforniscono informazioniinformazionisiasia sullasulla mediamedia siasia sullasulla dispersionedispersione deldel processoprocessoAncheAnche inin questoquesto casocaso unun puntopunto fuorifuori dada LCSLCS rappresentarappresenta unun segnalesegnalestatisticostatistico elementareelementare


EsempioEsempioCartaCarta didi controllocontrollo PnPn66..1111..0202..0101..11EsempioEsempio

ControlloControllo deldel processoprocesso didi rivestimentorivestimentogalvanico,galvanico, inin relazionerelazione allaalla frazionefrazione didi--fettosa,fettosa, prelevandoprelevando sottogruppisottogruppi didi didi--

sottogruppo sg

dim sgn

pezzi KOpn

pezzi KOp (%)

LSC%

LIC%

1 100 1 1,00 10,42 -1,782 100 6 6,00 10,42 -1,783 100 5 5,00 10,42 -1,784 100 5 5 00 10 42 1 78fettosa,fettosa, prelevandoprelevando sottogruppisottogruppi didi didi

mensionemensione fissafissa4 100 5 5,00 10,42 -1,785 100 4 4,00 10,42 -1,786 100 3 3,00 10,42 -1,787 100 2 2,00 10,42 -1,788 100 2 2,00 10,42 -1,789 100 4 4,00 10,42 -1,78

10 100 6 6 00 10 42 1 78SiSi haha::

10 100 6 6,00 10,42 -1,7811 100 2 2,00 10,42 -1,7812 100 1 1,00 10,42 -1,7813 100 3 3,00 10,42 -1,7814 100 1 1,00 10,42 -1,7815 100 4 4,00 10,42 -1,7816 100 5 5,00 10,42 -1,7817 100 4 4,00 10,42 -1,7818 100 1 1,00 10,42 -1,7819 100 6 6,00 10,42 -1,7820 100 15 15,00 10,42 -1,7821 100 12 12,00 10,42 -1,78

32,4== pLC

( )ppn

pLCS −⋅⋅+= 13

Σnp

22 100 6 6,00 10,42 -1,7823 100 3 3,00 10,42 -1,7824 100 4 4,00 10,42 -1,7825 100 3 3,00 10,42 -1,78

Σ 2500 108 4,32

( )n

( ) 013≥−⋅⋅−= pp

npLCI


EsempioEsempioCartaCarta didi controllocontrollo PnPn66..1111..0202..0101..22EsempioEsempio

CartaCarta didi controllocontrollo deldel processoprocesso::25,00

15 00

20,00

10,00

15,00

LCSLCS

5,00LCLC

LCILCI0,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

LCILCI


EsempioEsempioCartaCarta didi controllocontrollo PP66..1111..0202..0202..11EsempioEsempio

ControlloControllo deldel processoprocesso didi produzioneproduzione didicomponenticomponenti elettromeccanici,elettromeccanici, inin rere--lazionelazione allaalla frazionefrazione difettosa,difettosa, preleprele--

sottogruppo sg

dim sgn

pezzi KOpn

1 115 152 220 183 210 234 220 22

pezzi KOp (%)

LCS%

LCI%

13,04 18,80 1,798,18 16,44 4,15

10,95 16,59 4,0010 00 16 44 4 15lazionelazione allaalla frazionefrazione difettosa,difettosa, preleprele

vandovando sottogruppisottogruppi didi dimensionedimensione vava--riabileriabile

4 220 225 220 186 255 157 440 448 365 479 255 13

10 300 33

10,00 16,44 4,158,18 16,44 4,155,88 16,00 4,59

10,00 14,64 5,9512,88 15,07 5,525,10 16,00 4,59

11 00 15 56 5 0310 300 3311 280 4212 330 4613 320 3814 225 2915 290 26

SiSi haha:: 11,00 15,56 5,0315,00 15,74 4,8513,94 15,31 5,2811,88 15,39 5,2012,89 16,37 4,228,97 15,65 4,94

16 170 1717 65 518 100 719 135 1420 280 3621 250 25

30,10== pLC

( )3

30,10=Σ

Σ=

npnp

10,00 17,29 3,307,69 21,60 0,007,00 19,41 1,18

10,37 18,14 2,4512,86 15,74 4,8510,00 16,06 4,53

22 220 2423 220 2024 220 1525 220 18

Σ 5925 610

( )ppn

pLCS −⋅⋅+= 13

( ) 013≥−⋅⋅−= pp

npLCI

10,91 16,44 4,159,09 16,44 4,156,82 16,44 4,158,18 16,44 4,15

10,30


EsempioEsempioCartaCarta didi controllocontrollo PP66..1111..0202..0202..22EsempioEsempio

CartaCarta didi controllocontrollo deldel processoprocesso::25,00

15 00

20,00

LCSLCS

10,00

15,00

LCLC

5,00

LCILCI0,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25


CartaCarta didi controllocontrollo “C”“C” oo “U”“U”66..1111..0303..0000..11

LCSLCSElementiElementi fondamentalifondamentali::NumeroNumero didi difettidifetti inin prodottiprodotti didicaratteristichecaratteristiche costanticostanti (C)(C) oo vava--

nn LCSLCS

caratteristichecaratteristiche costanticostanti (C)(C) oo vavariabiliriabili (U)(U)

LaLa cartacarta CC èè piùpiù semplicesemplice delladella carcar--UU

LCI=0LCI=0

ppnn

tata UUppa b c da b c d


EsempioEsempioCartaCarta didi controllocontrollo CC66..1111..0404..0101..11EsempioEsempio

ControlloControllo deldel processoprocesso didi tessituratessitura didi unun tessuto,tessuto, inin relarela--zionezione allaalla presenzapresenza didi difetti,difetti, prelevandoprelevando campionicampioni (sotto(sotto--gruppi)gruppi) didi dimensionedimensione costantecostante ((11,,00 mm22))

sottogruppo sg

pezzi KOc

1 72 53 34 4gruppi)gruppi) didi dimensionedimensione costantecostante ((11,,00 mm )) 4 45 36 87 28 39 4

10 3

SiSi haha::

10 311 612 313 214 715 216 4

24,4== cLC

ccLCS ⋅+= 3

25Σsg

42,10=LCS16 417 718 419 220 321 7

03 ≥⋅−= ccLCS 094,1 a−=LCS

22 423 524 225 6

Σ 106


EsempioEsempioCartaCarta didi controllocontrollo CC66..1111..0404..0101..22EsempioEsempio


10,00

11,00

LCSLCS

7,00

8,00

9,00

10,00 CSCS

4,00

5,00

6,00

LCLC

1,00

2,00

3,00

LCILCI0,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

LCILCI


EsempioEsempioCartaCarta didi controllocontrollo UU66..1111..0404..0202..11EsempioEsempio

ControlloControllo deldel processoprocesso didi smaltaturasmaltatura didiunun cavo,cavo, inin relazionerelazione allaalla presenzapresenza didi popo--ri,ri, prelevandoprelevando campionicampioni (sottogruppi)(sottogruppi) didi

sottogruppo sg

dim sgn

pezzi KOc

1 1,0 42 1,0 53 1,0 34 1 0 3

pori unit.u

LSC LIC

4,00 8,24 0,005,00 8,24 0,003,00 8,24 0,003 00 8 24 0 00ri,ri, prelevandoprelevando campionicampioni (sottogruppi)(sottogruppi) didi

dimensionedimensione variabilevariabile4 1,0 35 1,0 56 1,3 27 1,3 58 1,3 39 1,3 2

10 1 3 1SiSi haha::

3,00 8,24 0,005,00 8,24 0,001,54 7,60 0,003,85 7,60 0,002,31 7,60 0,001,54 7,60 0,000 77 7 60 0 0010 1,3 1

11 1,3 512 1,3 213 1,3 414 1,3 215 1,2 616 1 2 4

nc

=u

02,3=ΣΣ

=ncu

0,77 7,60 0,003,85 7,60 0,001,54 7,60 0,003,08 7,60 0,001,54 7,60 0,005,00 7,79 0,003 33 7 79 0 0016 1,2 4

17 1,2 018 1,7 819 1,7 320 1,7 821 1,6 722 1 6 4

02,3== uLC

nuuLCS ⋅+= 3

3,33 7,79 0,000,00 7,79 0,004,71 7,03 0,001,76 7,03 0,004,71 7,03 0,004,38 7,15 0,002 50 7 15 0 0022 1,6 4

23 1,6 524 1,6 325 1,6 7

Σ 33,4 101

n

03 ≥⋅−=nuuLCI

2,50 7,15 0,003,13 7,15 0,001,88 7,15 0,004,38 7,15 0,003,02


EsempioEsempioCartaCarta didi controllocontrollo UU66..1111..0404..0202..22EsempioEsempio


9 00

10,00

6 00

7,00

8,00

9,00

LCSLCS

4,00

5,00

6,00

1,00

2,00

3,00LCLC

LCILCI0,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

LCILCI


InterpretazioneInterpretazione delladella cartacarta didi controllocontrollo66..1111..0505..0000..11

ProceduraProcedura didi interpretazioneinterpretazione delladella cartacarta didi controllocontrollo

I I punti sono TUTTI entro i limiti?punti sono TUTTI entro i limiti?SISI NONO

Sono presenti andamenti sistematici?Sono presenti andamenti sistematici?Sono presenti andamenti sistematici?Sono presenti andamenti sistematici?SISI

InterventiInterventi didi controllocontrollo::ApprofondimentoApprofondimento deldel processoprocessoNONO

SISI

Ip processo è in stato di controlloIp processo è in stato di controllo

RicercaRicerca delledelle causecauseRidefinizioneRidefinizione limitilimiti didi controllocontrolloEliminazioneEliminazione didi puntipuntiControlloControllo deldel processoprocesso


InterpretazioneInterpretazione delladella cartacarta didi controllocontrollo66..1111..0505..0000..22

Un’evoluzioneUn’evoluzione anomalaanomala evidenziaevidenzia lala presenzapresenza didi unauna causacausa specialespeciale::SuperamentoSuperamento deidei limitilimitiSequenzeSequenze susu unun latolato::

DistrazioneDistrazione dell’operatoredell’operatoreDifettoDifetto delladella macchinamacchinaSequenzeSequenze susu unun latolato::

77 puntipunti consecutiviconsecutivi1010 puntipunti susu 11111212 titi 1414

OperatoreOperatore inespertoinespertoDifettoDifetto didi unun componentecomponente oo didi regolazioneregolazioneVariazioneVariazione nellanella materiamateria primaprimaVariazioneVariazione nelnel giocogioco didi unun meccanismomeccanismo1212 puntipunti susu 1414

AlternanzaAlternanza inin prossimitàprossimità deidei limitilimitiGradienteGradiente costantecostante oo tendenzatendenza ((77 punti)punti)

VariazioneVariazione nelnel giocogioco didi unun meccanismomeccanismo

DestratificazioneDestratificazione deidei datidatiMateriaMateria primaprima provenienteproveniente dada diversidiversi forfor--nitorinitoriGradienteGradiente costantecostante oo tendenzatendenza ((77 punti)punti)

AddensamentoAddensamento susu unauna linealinea didi controllocontrollo22 puntipunti susu 33 nelnel terzoterzo esternoesterno33 77 n ln l tt t nt n

VariazioneVariazione rilevanterilevante nellanella materiamateria primaprimaUsuraUsura oo deterioramentodeterioramento didi unauna parteparte deldel--lala macchinamacchinaMutamentoMutamento gradualegraduale ambienteambiente33 susu 77 nelnel terzoterzo esternoesterno

44 susu 1010 nelnel terzoterzo esternoesternoPeriodicitàPeriodicità

MutamentoMutamento gradualegraduale ambienteambienteMutamentoMutamento caratteristichecaratteristiche materiamateria primaprimaVariazioneVariazione didi abilitàabilità dell’operatoredell’operatore (prati(prati--caca oo affaticamento)affaticamento)VariazioneVariazione omogeneitàomogeneità materialemateriale


VariazioneVariazione omogeneitàomogeneità materialemateriale

IndiciIndici didi adeguatezzaadeguatezza deldel processoprocesso66..1111..0505..0000..33

UnUn processoprocesso sottosotto controllocontrollo produceproduce sicuramentesicuramente prodottiprodotti omogenei,omogenei, checheperòperò potrebberopotrebbero essere,essere, ancheanche solosolo parzialmente,parzialmente, fuorifuori specificaspecificaIlIl miglioramentomiglioramento deldel processoprocesso derivaderiva infattiinfatti solosolo daldal bilanciamentobilanciamento delladellaIlIl miglioramentomiglioramento deldel processoprocesso derivaderiva infattiinfatti solosolo daldal bilanciamentobilanciamento delladellaripetibilitàripetibilità deldel prodottoprodotto concon lala suasua capacitàcapacità didi soddisfaresoddisfare ilil ClienteClienteQuest’ultimoQuest’ultimo requisito,requisito, notonoto comecome capacitàcapacità deldel processoprocesso,, puòpuò essereessere vava--lutatolutato inin modomodo oggettivooggettivo mediantemediante indiciindici cheche correlanocorrelano lala distribuzionedistribuzionedeldel processoprocesso concon lele specifichespecifiche didi produzioneproduzioneFraFra questiquesti indiciindici sonosono particolarmenteparticolarmente utiliutili ii duedue seguentiseguenti::

IndiceIndice didi capacitàcapacità,, cheche informainforma sullasulla capacitàcapacità deldel processoprocesso didi contenerecontenere lalapercentualepercentuale didi datidati esterniesterni alal campocampo didi tolleranzatolleranzapercentualepercentuale didi datidati esterniesterni alal campocampo didi tolleranzatolleranzaIndiceIndice didi centraturacentratura,, cheche informainforma sulsul gradogrado didi centraturacentratura deldel processoprocesso nelnelcampocampo didi tolleranzatolleranza


IndiciIndici didi adeguatezzaadeguatezza deldel processoprocesso66..1111..0505..0000..44

GliGli indiciindici didi adeguatezzaadeguatezza deldel processoprocesso soso--nono correlaticorrelati concon ii seguentiseguenti parametriparametri deldelprocessoprocesso::

ΣΣ ΣΣLISLIS LSSLSS

processoprocesso::LLaa massimamassima dispersionedispersione ΣΣ ammessaammessa ininunun processo,processo, eventualmenteeventualmente espressaespressa ininf if i d lld ll d i id i i t d dt d dfunzionefunzione delladella suasua deviazionedeviazione standardstandard σσ((ΣΣ==μμ –– kk⋅⋅σσ))II limitilimiti inferioreinferiore ee superioresuperiore didi specifica,specifica, μμ--33σ σ μμ--22σσ μμ--σ σ μ μ μμ++σσ μμ++22σ μσ μ++33σσ

99 74%99 74%rispettivamenterispettivamente LISLIS ee LSS,LSS, quindiquindi ilil camcam--popo didi tolleranzatolleranza deidei datidati LSSLSS−−LISLIS

99,74%99,74%95,54%95,54%68,30%68,30%

II duedue indiciindici devonodevono essereessere calcolaticalcolati nelnel lungolungo periodoperiodoII duedue indiciindici devonodevono essereessere calcolaticalcolati nelnel lungolungo periodoperiodo

Domenico Domenico SalimbeniSalimbeni

IndiceIndice didi capacitàcapacità deldel processoprocesso66..1111..0505..0000..55

DefinitiDefiniti ii limitilimiti didi specificaspecifica ee lala massimamassimadispersione,dispersione, l’indicel’indice didi capacitàcapacità èè espresespres--soso dalladalla relazionerelazione:: CC << 11

LISLIS LSSLSS

soso dalladalla relazionerelazione::dovedove σσ puòpuò essereessere espressoespresso dalladalla relaziorelazio--nene::

CCPP << 11

2dCCPP = 1= 1

2 1 128

n. d

ica

mpi

on

d2

concon dd22 coefficientecoefficiente funzionefunzione deldel numeronumero didicampionicampioni perper misuramisura rilavabilerilavabile nellanella matrimatri--cece aa latolatoIlIl processoprocesso èè capacecapace sese lala percentualepercentuale dede--sideratasiderata didi datidati cadecade concon sufficientesufficiente cercer--tt tt ii li itili iti didi t llt ll i dii di

CCPP >> 11

2 1,1283 1,6934 2,0595 2,3266 2,5347 2 704

cece aa latolato

tezzatezza entroentro ii limitilimiti didi tolleranza,tolleranza, quindiquindi sese::CCPP >> 11 o,o, megliomeglio:: CCPP ≥≥ 22

CCPP ≥≥ 22

7 2,7048 2,8479 2,970

10 3,078

L‘indiceL‘indice didi capacitàcapacità trascuratrascura lala centraturacentratura deldel processoprocesso

Domenico Domenico SalimbeniSalimbeni

CCPP ≥≥ 22

IndiceIndice didi centraturacentratura deldel processoprocesso66..1111..0505..0000..44

DefinitiDefiniti ii limitilimiti didi specificaspecifica ee lala massimamassimadispersionedispersione comecome nellanella figurafigura aa latolato ΣΣii ΣΣss

LISLIS LSSLSSl’indicel’indice didi centraturacentratura èè espressoespresso dalladalla rere

33⋅⋅σσ 33⋅⋅σσ

obiettivoobiettivo

l indicel indice didi centraturacentratura èè espressoespresso dalladalla rere--lazionelazione::SiSi haha::

μμ--33σ σ μμ--22σσ μμ--σ σ μ μ μμ++σσ μμ++22σ μσ μ++33σσ99 74%99 74%

SiSi haha::SeSe CCPKPK << 00 llaa mediamedia deidei datidati èè fuorifuori specispeci--ficafica

99,74%99,74%95,54%95,54%68,30%68,30%

SeSe 00 ≤≤ CCPKPK ≤≤ 11 uunana percentualepercentuale elevataelevata dididatidati cadecade fuorifuori daidai limitilimiti didi tolleranzatolleranzaSeSe CC >> 11 llaa percentualepercentuale desideratadesiderata didi datidati cadecade entroentro ii limitilimiti didi tolleranzatolleranzaSeSe CCPKPK >> 11 llaa percentualepercentuale desideratadesiderata didi datidati cadecade entroentro ii limitilimiti didi tolleranzatolleranzaSeSe CCPP=C=CPKPK ilil processoprocesso èè centratocentrato

CCPKPK rappresentarappresenta lala misuramisura delladella prestazioneprestazione deldel processoprocesso


CartaCarta didi controllocontrollo:: sintesisintesi

AA cosacosa ser eser e

66..1111..0606..0101..11

AA cosacosa serveserveAA individuareindividuare lala variabilitàvariabilità didi unun fenomenofenomeno nelnel tempotempo

ComeCome sisi applicaapplicaApplicazioneApplicazione rigorosarigorosa delledelle indicazioniindicazioni didi usousoApplicazioneApplicazione rigorosarigorosa delledelle indicazioniindicazioni didi usousoStrumentoStrumento efficaceefficace didi gestionegestione visivavisiva didi datidati importantiimportantiConfrontoConfronto concon modellimodelli didi fuorifuori controllocontrollo tipicitipici

DoveDove sisi applicaapplicaDoveDove sisi applicaapplicaNellaNella fasefase didi monitoraggiomonitoraggio deidei livellilivelli didi qualitàqualità didi unun processoprocesso

QuandoQuando sisi applicaapplicaSubitoSubito dopodopo lala raccoltaraccolta datidati perper rappresentarerappresentare gligli stessistessi inin modomodo chiarochiaroSubitoSubito dopodopo lala raccoltaraccolta datidati perper rappresentarerappresentare gligli stessistessi inin modomodo chiarochiaroSubitoSubito dopodopo l’attivitàl’attività cheche sisi vuolevuole monitoraremonitorare

ErroriErrori dada evitareevitareLimitareLimitare nelnel tempotempo lala raccoltaraccolta datidatiLimitareLimitare nelnel tempotempo lala raccoltaraccolta datidatiConfondereConfondere frafra loroloro cartecarte didi controllocontrollo didi processiprocessi oo datidati caratteristicicaratteristici differentidifferentiVariareVariare lala configurazioneconfigurazione deldel sistemasistema senzasenza adeguareadeguare ii limitilimiti didi controllocontrolloRitenereRitenere lala cartacarta didi controllocontrollo unouno strumentostrumento complessocomplesso


RitenereRitenere lala cartacarta didi controllocontrollo unouno strumentostrumento complessocomplesso

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Parte 2Parte 2°° - diee.unica.itdani/didattica/corsi/cprq/lucidi_cprq_2.pdf · lala stimolazione stimolazione delladella creativitàcreatività deidei partecipantipartecipanti susu