La raccolta dati nell'ambito del controllo qualità è un lavoro relativamente pesante, ma per i responsabili di processo e i loro collaboratori riveste maggiore interesse che non stendere rapporti su scarti e riparazioni.
Le tecniche di controllo statistico del processo (SPC) sono state usate, e lo sono tuttora, per migliorare la qualità dei prodotti durante l'intero ciclo manifatturiero. Si utilizzano strumenti statistici e supporti grafici con l'obiettivo di ridurre gli scarti e i difetti dovuti all'instabilità del processo. Una instabilità generata da eventi interni e interventi esterni al processo stesso.
Il controllo statistico è parte integrante del processo produttivo, mentre il controllo della qualità è storicamente associato con la divisione test e ispezione, il cui obiettivo è l'individuazione dei difetti o delle non conformità del prodotto finito o del semilavorato in uscita dalla linea, anche se gli strumenti e le tecniche a cui si ricorre sono equivalenti nei due casi.
Un po' di storia
L'idea di utilizzare il controllo statistico quale strumento di supporto produttivo è americana e risale agli anni venti del secolo scorso. Un suo sistematico impiego accompagnò la ripresa economica giapponese seguita alla fine della seconda guerra mondiale. In Europa ha trovato impiego dall'inizio degli anni ottanta contribuendo a un sostanziale miglioramento dei processi produttivi generando l'innalzamento degli standard qualitativi e di affidabilità dei prodotti.
Prima dell'introduzione sistematica dell'SPC l'obiettivo della qualità era perseguito mediante test e controlli a posteriori, che nella migliore delle ipotesi generavano un ritorno di informazioni sulla produzione che non era quasi mai in tempo reale. Ciò implicava che eventuali problemi e derive del processo venissero recuperati o arginati con un ritardo di ore se non di giorni. In particolare il problema di questa strategia si manifestava in tutta la sua gravità quando ancora la sezione di test era autonoma rispetto alla produzione.
Lo scotto da pagare erano gli alti costi di riparazione e i ritardi con cui i lotti di prodotto venivano resi disponibili al cliente, dove col termine cliente si intende indifferentemente sia quello interno (stadio di lavorazione a valle) che il cliente finale vero e proprio.
Con l'adozione del concetto di miglioramento continuo, l'ingegneria di processo si concentra sulla progettazione, costruzione e controllo delle linee di produzione perseguendo l'obiettivo di produrre correttamente sin dal primo pezzo.
Il valore del dato statistico
Si dice che non tutti i numeri possiedano la dignità del dato statistico, cioè non tutti i valori collezionabili in produzione possiedono la giusta valenza per essere rappresentativi del processo.
Un dato risulta essere tanto più significativo quanto più è ricco di informazioni. Per conoscere un processo occorre raccogliere dati che siano effettivamente ricchi di informazione: conoscere è, in questo caso, dividere e aggregare.
Il processo è un sistema complesso al cui interno si individuano diversi livelli di gerarchia spazio-temporale. Questo presuppone che la raccolta dati avvenga considerando diversi fattori di stratificazione, infatti l'output del processo è identificato da più caratteristiche, di cui alcune correlate tra loro.
I fenomeni casuali che intervengono in un processo sono collocati a diversi livelli ed esercitano influenze differenti sull'output finale; essi variano nel tempo e nello spazio per cui la raccolta dati deve essere progettata con l'obiettivo di individuare il peso delle due componenti e di conseguenza focalizzare la componente prioritaria.
Operativamente è necessario identificare univocamente il percorso del prodotto lungo lo svolgersi del processo produttivo, ovvero stabilire la piena tracciabilità. Tracciabilità, in questo caso, significa perfetta corrispondenza e uguale rappresentatività tra condizioni operative subite e caratteristiche misurate sul prodotto. Diversamente non si potrebbe efficacemente identificare e ottimizzare i parametri essenziali del processo.
La campionatura deve inoltre essere rappresentativa, cioè essere su scala ridotta una copia fedele della realtà che si vuole indagare. Ogni elemento campione deve avere la stessa probabilità di essere selezionato, pena la mancanza di rappresentatività.
Controllare le variabili
Ogni processo produttivo sviluppa delle variabili che sono suscettibili di derive e che di conseguenza devono essere individuate, controllate ed eliminate quanto più rapidamente possibile per ridurre gli scarti e le perdite di tempo.
L'applicazione del controllo statistico mediante l'utilizzo dei suoi strumenti, i grafici e i diagrammi, mira a individuare le variazioni e gli scostamenti delle variabili dal valore desiderato (target), per poter pilotare di conseguenza le appropriate e necessarie misure correttive tendenti a contenerne le variazioni all'interno di valori limiti predefiniti.
Il beneficio derivante dall'introduzione del controllo statistico si evidenzia in modo particolare nei processi altamente ripetitivi, nelle produzioni ad alto volume con basso valore aggiunto e per quei prodotti (usualmente ad alta tecnologia) che devono sottostare a tolleranze estremamente ridotte: è il caso della produzione di schede e dispositivi elettronici.
Una volta individuate le principali variabili del processo, si lavora sul prelievo periodico dei dati per tracciarne l'andamento. Ogni processo implica la presenza di variabili, il punto è definire quali siano naturalmente correlate al processo e quali ne siano i limiti; quali variabili siano da attribuire a fattori casuali e quali a fattori specifici (malfunzionamento di macchine, materiali difettosi, errore umano). L'incisività di un SPC si misura dalla sua capacità di disquisire queste differenze.
Poste sotto controllo le variabili di processo, il passo successivo è l'isolamento e l'eliminazione delle perturbazioni dovute ai fattori specifici. A questo punto rimangono solo quelle fluttuazioni interne al processo dovute a fattori casuali.
Un progetto mirato per partire
Il progetto del controllo statistico parte dalla costruzione di un sistema aziendale che miri al “problem solving”. Questo passo è il più difficile da compiere e l'approccio seguito varia da azienda ad azienda.
Da ricerche svolte presso produttori che da anni hanno intrapreso la politica del “doing it right the first time” si evidenzia come i seguenti cinque elementi siano fondamentali per raggiungere il successo:
Impegno del management
Ai manager per primi è richiesto l'impegno in prima persona per il pieno coinvolgimento dei loro collaboratori.
Coinvolgimento di tutto l'organigramma aziendale
Il raggiungimento di risultati elevati nel miglioramento produttivo e qualitativo richiede il completo coinvolgimento di tutta l'organizzazione, che non deve ridursi agli slogan del tipo “zero defects” e “continuous improvement” usualmente in bella vista nelle aziende.
Clima di collaborazione
Gli obiettivi perseguiti devono essere spiegati, capiti e accettati a tutti i livelli. Le tecniche e gli strumenti adottati potrebbero evidenziare nuovi problemi e richiedere cambiamenti che solo nella piena collaborazione tra funzioni aziendali possono trovare attuazione.
Riconoscimenti
Troppo spesso si dimentica che le aziende sono principalmente composte da persone, che hanno bisogno di sentirsi parte dell'organizzazione, di essere stimate e di realizzarsi. Il riconoscimento della loro funzione (seppur non strategica), la soddisfazione di appartenere a un team con obiettivi ambiziosi e un riconoscimento “tangibile” al conseguimento dei risultati stabiliti, concorrono sicuramente alla realizzazione degli obiettivi aziendali.
Tempo e determinazione
Un miglioramento può essere misurato sulla base di settimane o mesi, ma un successo reale e consolidato può richiedere anni.
Confermata la volontà di percorrere la strada della qualità, il secondo passo consiste nell'identificare i punti nevralgici del processo che si vuole controllare. Si individuano le variabili e si assegnano le priorità. Si scelgono gli strumenti ritenuti più idonei allo scopo, dai grafici di Pareto ai diagrammi di causa-effetto alle carte di controllo.
Propriamente applicate, queste tecniche assicurano la messa a fuoco di quei problemi che incidono su qualità e produttività, permettendo di individuare e analizzare le cause di variabilità.
Si mettono sotto controllo le macchine, le competenze degli operatori, i materiali e lo svolgimento del processo nella sua interezza, condizioni ambientali incluse. Si analizza a questo punto il massimo ottenibile dal processo allo stato attuale; si è raggiunto il primo livello da cui partire con strategie di ulteriore ottimizzazione e allo scopo ci si pone la domanda se sia il massimo raggiungibile o se non ci sia spazio per un successivo miglioramento.
Si paragonano allora le caratteristiche del prodotto ottenuto a fine ciclo con le specifiche tecniche, è questa la fase di indagine sulla capacità del processo (process capability).
Nel caso che le specifiche formulate non possano essere raggiunte si considera una delle seguenti alternative:
• cambiare il metodo di produzione per ottenere il prodotto con le caratteristiche richieste
• verificare se le caratteristiche sono reali e non sovradimensionate. Nel caso cambiare in senso meno stringente le caratteristiche
• in seno alla produzione selezionare i prodotti migliori per assicurarsi che il cliente riceva solo quelli di qualità elevata
• lasciare che l'operazione di cui al punto precedente venga compiuta dal cliente consegnandogli lotti con qualità ad elevato grado di variabilità
• smettere di produrre quegli articoli di cui non si riesce ad ottenere livelli qualitativi soddisfacenti e costanti nel tempo.
Di queste soluzioni l'unica realmente percorribile è la prima, la seconda è solo teoricamente possibile, ma poco realistica e piuttosto illogica. Le altre un puro esercizio accademico. La prima soluzione altro non è se non la reingegnerizzazione del processo produttivo: un intervento sul set-up delle macchine e sulle modalità del loro utilizzo, un maggiore controllo del materiale impiegato, l'apporto di modifiche al flusso produttivo, il miglioramento dell'istruzione del personale e delle condizioni ambientali.
Se il processo è correttamente posto sotto controllo, l'SPC continuerà a costituire l'elemento portante per un miglioramento continuo della produttività e della qualità che, come già detto, soggiace a una evoluzione dinamica che si sviluppa nel tempo.
Le carte di controllo
Uno strumento di lavoro significativo è costituito dalle carte di controllo, che hanno il compito di rappresentare visivamente come si comporta il processo nel tempo. In particolare consentono di individuare velocemente l'esistenza di fattori specifici, tengono sotto controllo i parametri del processo e ne riducono la variabilità, forniscono quelle informazioni fondamentali nel determinare la capacità del processo.
In questo tipo di diagrammi è evidenziata una linea centrale di riferimento (parallela all'asse delle ascisse) che rappresenta un indicatore della caratteristica di prodotto o di parametro di processo, cui si riferiscono tutti i dati introdotti. Ci sono inoltre due limiti, uno inferiore e uno superiore, che indicano i valori di minima e di massima accettabili per la stima dell'indicatore. Vale a dire che separano le variabili ordinarie dagli eventi straordinari. Ogni punto che cade all'esterno dei limiti è considerato quale indicatore di un evento straordinario, generatore di difettosità, estraneo al processo la cui eventuale ripetizione richiede l'attivazione di azioni di indagine prima e di correzione poi. Anche se i punti cadono all'interno dei limiti, ma presentano un andamento sistematico e non casuale verso uno degli estremi (trend crescente o decrescente) il processo potrebbe trovarsi fuori controllo.
Le carte di controllo sono praticamente dei test statistici. Strumenti che hanno lo scopo di stabilire se una qualunque caratteristica qualitativa o quantitativa di un prodotto o di un processo, misurata attraverso un prescelto indicatore statistico, si mantiene o meno in uno stato di controllo. Risulta evidente l'importanza della loro progettazione, ovvero la scelta dei limiti, la dimensione campionaria e la frequenza di campionamento.
Come indicatori statistici si possono assumere dati tra i quali la media, la deviazione standard, la proporzione.
Si riconosce un processo nello suo stato di controllo, quando si riscontra la perfetta conformità della caratteristica considerata con le specifiche di progetto stabilite per quella caratteristica.
Quando la caratteristica da controllare è misurabile, è cioè una variabile, le carte maggiormente utilizzate sono la X-CHART e la R-CHART, che utilizzate insieme permettono un buon controllo della caratteristica di processo.
X-CHART controlla la media della caratteristica di processo evidenziandone le variazioni. Il valore di riferimento può essere derivato da dati raccolti in passato (storici), piuttosto che fissato in base agli obiettivi da raggiungere. Anche il tracciato dei limiti superiore e inferiore deve seguire la stessa logica.
R-CHART controlla la variabilità della caratteristica di processo e si costruisce con modalità analoghe alla precedente.
Ricondotto il processo sotto controllo, la fase seguente considera come produrre con caratteristiche che rispecchino le specifiche date.
Lo studio della capacità del processo dà una misura del livello di conformità dello stesso alle specifiche di progetto. Quanto più centrato sarà il processo tante più saranno le possibilità che il prodotto esca con le caratteristiche aderenti alle specifiche di progetto.
Molte volte è importante controllare la produzione mediante il monitoraggio delle difettosità; in questo caso i grafici di Pareto ordinano i dati raccolti, relativi ai vari difetti, per frequenza di accadimento o per ordine di costo. Questa rappresentazione aiuta a decidere l'ordine gerarchico con cui affrontare la soluzione dei problemi.
