Chi segue il nostro blog da tempo sa che, come software house, abbiamo il pallino per i dati.

In effetti il nostro mestiere è quello di cui ha più bisogno una factory che voglia davvero definirsi smart.

Fornire dati.

Attenzione, non stiamo parlando dei famosi Big Data. Quelli sono un’altra cosa, sono uno degli elementi che fanno parte dell’environment industria 4.0, se ne parla tanto, ma non sempre con cognizione.

I nostri dati non sono così big, ma sono comunque dati e sono legati strettamente alla produzione: il nostro mestiere è quello di fornire, al management aziendale, materiale quantitativamente e qualitativamente rilevante in maniera da consentire loro di prendere le migliori decisioni in materia di:

  • Ottimizzazione e razionalizzazione dei processi produttivi;
  • Riduzione degli sprechi;
  • Ottimizzazione dei consumi energetici.
  • Ottimizzazione e razionalizzazione della gestione del magazzino

Nei post precedenti, abbiamo soprattutto parlato di efficienza produttiva attraverso il tema dell’OEE e dell’Andon.

Oggi parleremo di un altro aspetto che può essere implementato attraverso l’uso del nostro MES IMPROVE: il controllo statistico di processo (SPC, Statistical Process Control).

Di cosa si tratta?

L’SPC è l’applicazione di tecniche statistiche atte a comprendere ed analizzare la variabilità di un processo.

Tali tecniche risultano utili per impostare e risolvere problemi concreti che riguardano la variabilità dei fenomeni ed il monitoraggio dei processi.

Il problema principale per ogni azienda è quello di riuscire a tenere sotto controllo la propria produzione. E per fare ciò ha bisogno di eliminare il più possibile, la variabilità alla quale la produzione può essere soggetta.

È il sogno, l’obiettivo di qualsiasi responsabile di stabilimento.

Alla base del controllo statistico di processo c’è quindi il concetto di variabilità di processo: questa variabilità può avere cause note o casuali.

Il metodo statistico consente quindi di individuare la natura delle cause di variabilità: tutto sta nel settare correttamente i criteri di questa variazione. Riuscire in questo renderà possibile il raggiungimento di una certa stabilità del processo produttivo.

Come detto più volte non è sufficiente ritrovarsi con dei dati in mano: questi vanno assolutamente interpretati e trasformati in azioni concrete.

La metodologia del controllo statistico di processo, come si intuisce dal nome, utilizza alcune tecniche statistiche, come ad esempio:

  • Le carte di controllo
  • L’OCAP
  • Diagramma di Pareto
  • Diagramma di causa ed effetto

L’applicazione di queste tecniche consente di:

  • Verifiche dei controlli di processo
  • Analisi di correlazione tra processi
  • Interventi correttivi
  • Valutazione degli impianti

Il responsabile di processo si occuperà di configurazione delle variabili, cioè a determinare quale possa essere lo scostamento accettabile per un dato valore.

Dopo la configurazione si passa alla fase successiva: l’acquisizione dei dati.

Questa avviene in due modi: alcuni dati vengono acquisiti direttamente dal sistema; altri vengono acquisiti manualmente dall’operatore.

 

Acquisizione dati

Acquisizione dati

I valori delle variabili nel tempo, andranno a generare le carte di controllo.

Le carte di controllo sono un insieme di modelli statistici che permettono di prevedere eventuali scostamenti rispetto a valori di riferimento.

Nella carta saranno leggibili le medie delle misurazioni fatte durante il processo di produzione. Questa carta presenterà una linea centrale (Central Line) che rappresenta il valore di riferimento rispetto al quale i dati relativi alla caratteristica analizzata dovrebbero raccogliersi.

Diciamo dovrebbero perché un minimo di variabilità sarà inevitabile: parliamo della variabilità di tipo naturale, ovvero quella accidentale, praticamente incontrollabile.

Il tipo di variabilità che invece possiamo e dobbiamo controllare è quella sistematica, cioè quella causata da anomalie dovute alle macchine o alla qualità delle materie o ad errori umani.

Con la variabilità naturale infatti siamo costretti a conviverci e non possiamo attuare alcuna azione per ridurla, tant’è che se all’interno di un processo produttivo rilevassimo solo variabilità naturale, potremmo parlare di processo in controllo. Viceversa la variabilità sistematica porterà sempre a situazioni di fuori controllo.

Nell’immagine che segue vediamo una delle carte di controllo del nostro sistema.

Carta di controllo sistema IMPROVE

Carta di controllo sistema IMPROVE

 

Oltre alla linea centrale occorrerà prevedere una linea inferiore (Lower control limit) ed una superiore (Upper Control Limit). I valori corrispondenti di queste due linee verranno stabiliti dal responsabile SPC.  Esternamente a queste due linee abbiamo, piuttosto evidenti, delle aree gialle, rosse e infine nere, laddove lo scostamento dal valore desiderato si fa eccessivo.

Dopo aver creato le carte di controllo, si procederà a definire le cause di fuori controllo e del flusso di azioni correttive

Uno di questi strumenti è sicuramente l’OCAP (Out of Control Action Plan), un diagramma di flusso che contiene la serie di operazioni da seguire per poter gestire un fuori controllo.

OCAP (Out of Control Action Plan)

OCAP (Out of Control Action Plan)

Con l’aiuto invece del diagramma di Pareto saremo in gradi di individuare, tra una serie di cause, quelle che incidono maggiormente sul fenomeno in esame, e quindi, ci consente di valutare su basi oggettive le priorità di intervento nella soluzione dei problemi.

Infine, il diagramma causa/effetto (o diagramma di Ishikawa) viene usato come strumento per individuare le cause, cioè le relazioni tra una caratteristica ed i suoi fattori, e quindi la soluzione del problema.

Diagramma di Ishikawa

Diagramma di Ishikawa

Bene, ricapitoliamo il flusso di lavoro:

  1. Il responsabile andrà a decidere quale debba essere lo scostamento di valore all’interno del quale la variabilità di processo viene tollerata;
  2. In conseguenza di questo studio procederà a configurare le variabili;
  3. A dati acquisiti, andrà a identificare le cause di fuori controllo e il flusso di azioni da seguire per risolverle.

Tutto questo viene implementato dal modulo di IMPROVE dedicato al controllo statistico di processo. A questo proposito proponiamo il case history di SCA Hygiene Products Improve, patrimonio aziendale“.

Nella speranza di essere riusciti a spiegare questo utilissimo strumento, vi invitiamo a contattarci per ricevere una demo o per un incontro in conference call.

A presto, sempre sul nostro blog!

 

Ascoltando: Pink Floyd – “Interstellar overdrive
Lettura in corso: “Lila” di Robert Pirsig
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