SPC: Controllo Statistico di Processo

 

Che cosa è il Controllo Statistico di Processo

Joseph M. Juran definisce sinteticamente il controllo statistico di processo come “l’applicazione di tecniche statistiche per comprendere ed analizzare le variabilità di un processo“.
È, in sostanza, una metodologia, applicabile in particolare a processi caratterizzati da ripetitività, che fa leva su tecniche statistiche volte a definire il concetto di variabilità di un processo.
Lo scopo di questa metodologia è quella di fornire informazioni che possano divenire strumenti preziosi per migliorare la qualità di un prodotto, andando a limare  gli errori più frequenti (rilavorazioni, rallentamenti, processi superflui).
In definitiva, il controllo statistico di processo, fornisce una conoscenza profonda dei processi con lo scopo di prevederne l’andamento per poter quindi intervenire in tempo reale.

Tecniche e applicazioni

Ripartiamo dal concetto che le tecniche statistiche utilizzate dall’SPC, consentono di determinare e interpretare performance e cause dei cambiamenti indesiderati rispetto al normale funzionamento del processo in analisi.

Queste tecniche statistiche sono:

  • Diagrammi di Pareto
  • Carte di Controllo
  • Diagrammi causa effetto (di Ishikawa o fishbone)
  • Action Plan

Le possibili applicazioni sono:

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

 

Come funziona il controllo statistico di processo (SPC)

Il responsabile di processo può definire le variabili delle carte di controllo, cioè definire il concetto di fuori controllo.
Le possibili oscillazioni di ciascuna vengono descritte dai colori, i quali ne indicano la diversa idoneità ai parametri stabiliti dal responsabile di processo.

Le zone rosse stanno ad indicare dei valori negativi che vanno ad inficiare la qualità del prodotto o altri aspetti del processo produttivo.

Definizione delle variabili

Definizione delle variabili

Data questa 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.

Il controllo delle variabili

Acquisizione dei dati

Per ogni variabile è possibile redigere la carta di controllo con i suoi valori nel tempo. Sarà dunque possibile verificare visivamente eventuali fuori controllo.

Carta di controllo

Carta di controllo

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

Come abbiamo detto in precedenza, uno di questi strumenti è 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

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.

Diagramma di Pareto

Diagramma di Pareto

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

Analisi della capacità di processo

Anche la capacità di processo viene visualizzata attraverso:

  • il calcolo di istogrammi di frequenza e analisi di gaussianità,
  • il calcolo CP e CPK,
  • il calcolo delle medie e delle deviazioni standard,
  • l’utilizzo di diagrammi causa-effetto e action plan

 

Capacità di processo

Capacità di processo

 

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