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Raggiungere il target: come la statistica permette un monitoraggio ottimale di processo
PTM Consulting applica efficacemente la statistica utilizzando differenti tools in base al tipo di processo o di servizio che viene erogato.
Per comprendere l’applicazione della statistica, e nello specifico, analizzare le modalità di sviluppo del monitoraggio di processo, abbiamo chiesto il contributo della dott.ssa Silvia Piersanti, Professional Consultant di PTM Consulting, la quale ci ha permesso di comprendere a pieno la funzionalità e l’importanza degli strumenti statistici utilizzati nei servizi offerti da PTM.
Uno dei campi applicativi della statistica è, come sopra citato, il monitoraggio di processo, il quale si struttura grazie alle raccolte dati. I dati possono essere relativi, ad esempio, alla variazione dai parametri del processo produttivo oppure possono provenire dagli attributi di qualità degli intermedi che vengono lavorati o dagli attributi di qualità del prodotto finito.
''Possiamo dire – spiega la Dott.ssa Silvia Piersanti - che il termine monitoraggio, nell’accezione più classica, considera una produzione regolare, quotidiana e routinaria della quale si vuole valutare le performance nel tempo, solitamente in termini di stabilità. Ciò significa accertarsi che il processo lavori in modo sempre uguale a sé stesso e raggiunga il target richiesto. L’indagine mira a certificare che il processo non presenti variabili impreviste.''
Alcuni strumenti classici che si impiegano nella valutazione delle performance di processo sono gli indici di capability i quali definiscono quanto il processo sia capace di performare come deve. Dunque, i tools di capability forniscono informazioni rispetto a quanto il processo sia in grado di lavorare in prossimità del target. Ciò significa comprendere quanto effettivamente ogni parametro di processo resti settato in modo corretto e quanto ogni prodotto di questo processo manifesti attributi che effettivamente hanno il valore atteso.
L’elaborazione di un monitoraggio che si protrae nel tempo, il quale garantisce un ventaglio più ampio di informazioni rispetto alle evoluzioni di un processo nel tempo, è sviluppato in maniera ottimale tramite le carte di controllo. Questi strumenti si basano su una base storica di dati: analizzando i dati storici delle passate produzioni, le carte di controllo identificano quale sia il valore reale della produzione. Ciò serve a confrontarlo con il target definito dall’azienda, un valore sul quale la produzione è incentrata. Questo strumento identifica, inoltre, quale sia la naturale variabilità di processo che consente di comprendere quanto è possibile che il processo si discosti dal valore target. Ciò consente di capire dove il processo sia centrato e quanto effettivamente si discosti o meno dai dati storici considerati o rispetto ai limiti considerati.
La Dottoressa Piersanti spiega: ''La cosa interessante delle carte di controllo è che permettono di ipotizzare le produzioni future rapportandole alla naturale performance del processo: la puntualità che il processo ha manifestato in passato. Questo perché l’obiettivo delle carte di controllo è di estrapolare un valore, misurato nell’ambito di un nuovo processo, e inserirlo all’interno di una carta di controllo che si accerti della coincidenza dei valori dei parametri indicati nello storico.''
Per quanto riguarda le strategie di campionamento, la linea guida ISO 2859 tratta esplicitamente di piani di campionamento e di accettazione. Identifica dei criteri su base statistica per definire come campionare un lotto: quanti campioni raccogliere all’interno di un lotto di una certa dimensione e quanti, nel caso più classico, pezzi difettosi accettare come massimo, all’interno di questo campione. Questo permette di conoscere il livello di qualità del campione in esame e, conseguentemente, il livello di qualità del lotto che verrà posto in commercio. Questa modalità consente di riflettere su quale sia il livello di qualità che si vuole per il proprio lotto e quale sia il livello di incertezza che si vuole considerare nel momento in cui si svolge un campionamento. Determinare tali fattori consente di strutturare il piano di campionamento. È un modo di saggiare il lotto a fine produzione o in continuo durante la produzione stessa.
Se guardiamo tutto questo con le lenti del Risk Management, come facilmente intuibile, il livello di qualità di un lotto che si vuole accettare può essere legato al livello di rischio (e relative severity) che riteniamo accettabile per quella specifica produzione.
Un altro servizio di natura statistica che PTM ha applicato in diversi progetti, legati all’ambito più specifico del laboratorio, è l’approccio statistico del MSA (Measurement System Analysis). Esso permette di caratterizzare determinati aspetti di un sistema di misura, ma questo strumento si discosta dal concetto di validazione del metodo e serve a cogliere altre e ulteriori informazioni. La MSA include diversi tool, uno dei quali è il ''Gage R&R'', normalmente implementato da PTM. Questo strumento permette di capire quanto il metodo analitico sia adeguato rispetto a ciò che si vuole misurare, ovvero quanto il metodo analitico sia in grado di discriminare e analizzare singolarmente componenti diversi appartenenti a un gruppo complessivo che si vuole misurare.
Il Gage R&R consente inoltre di comprendere quanto il metodo di misurazione risenta dell’impatto dell’operatore. Questo tool soddisfa la necessità di sapere se la misurazione stia avvenendo correttamente all’interno di un progetto. ''È necessario fermarsi e capire se sto misurando bene e cosa sto misurando perché questo, spesso, può apparire solo propedeutico al progetto quando, in realtà, ne è il cuore.'' – asserisce la Dott.ssa Piersanti.
Negli anni PTM ha consolidato un panel di conoscenze statistiche che si rivelano utili ed efficaci nella loro applicazione in ambito industriale a supporto dello sviluppo e ottimizzazione di processi e prodotti.
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