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Il controllo statistico di qualità – conosciuto spesso nella sua forma inglese Statistical Quality Control (SQC) – è un insieme di strumenti statistici volti a monitorare, misurare e migliorare le prestazioni di un processo di produzione in tempo reale. La Six Sigma è la tecnica più nota
L’analisi dei dati e dei processi permea ormai il nostro vivere quotidiano: siamo circondati da numeri e da dati che producono statistiche di ogni genere. Percentuali, frequenze, medie, deviazioni standard sono strumenti comuni. Questo approccio data-oriented è altresì il punto di partenza di molti processi produttivi. I costi di produzione e la conseguente analisi delle performance di vendita costituiscono la base di ogni buona azienda. Altrettanto importante sono anche il come tale produzione è eseguita e la qualità garantita al consumatore finale. Sono infatti questi requisiti necessari affinché un prodotto riceva sempre attenzione da parte del mercato.
La statistica oltre, dunque, ad interessare i processi di performance aziendali, interviene anche nei processi di produzione. Essa fornisce agli operatori una serie di strumenti idonei a comprendere la qualità del prodotto finale in termini di rispetto di standard di sicurezza e qualità e di corretta produzione.
Processo di Qualità
Il processo, qui inteso come processo industriale, è un insieme di azioni che modificano la forma, l’idoneità o la funzione di uno o più input secondo precise regole al fine di dare origine ad un prodotto finale che sia come lo richiede il cliente. Il processo è inoltre definito come una combinazione di forza lavoro, attrezzature, materie prime, metodi e ambiente
che lavorano insieme per produrre un prodotto.
Il processo, una volta ideato, è soggetto nel tempo a variazioni dovute a cause esterne – e.g. materie prime di diversa qualità – o interne – e.g. piccole modifiche di produzione, anche involontarie. Tali variazioni, se non controllate possono comportare un’alterazione del processo di produzione e dunque influire sul prodotto finale alterandone la qualità.
Pertanto, al fine di assicurare la qualità dei prodotti finali e dunque del processo di produzione è necessario monitorare il processo in modo standardizzato. Dunque si tratta di eseguire un monitoraggio secondo approcci razionali, logici, quantitativamente ineccepibili. La statistica è lo strumento perfetto per rispondere a tale esigenza. Eseguire fotografie accurate su una situazione o un fenomeno dando valori numerici credibili e da qui fare previsioni è proprio lo scopo di questa scienza matematica.
Controllo statistico della qualità
Piano di campionamento
L’applicazione più nota della statistica al controllo di qualità è quella che riguarda i lotti di produzione. Ogni qualvolta si produce un nuovo lotto, la prima domanda è quella di comprendere se esso rispetta gli standard di qualità – e.g. si pensi agli standard di sicurezza ed efficacia di un farmaco – e se soddisfa le richieste del cliente finale.
Per rispondere a queste esigenze, la statistica mette a disposizione una delle sue capacità più rilevanti, ossia creare delle regole di campionamento per assicurare che una piccola porzione di prodotti (campione) sia rappresentativa dell’intera popolazione di prodotti (lotto). Ma vi è di più. La statistica, attraverso le sue distribuzioni di probabilità, aiuta a definire una serie di regole che sono utili per i non statistici addetti al controllo di qualità. Infatti attraverso utilizzo della probabilità è possibile affermare con un margine di errore ridotto l’accettabilità di un lotto, ossia la sua disponibilità per l’immissione sul mercato.
Controllo del processo
Tuttavia, l’applicazione della statistica nel piano di campionamento, sebbene utilissima e, voglio sottolineare, necessaria per tutte le valutazioni di qualità di una produzione, è comunque un’applicazione che possiamo definire tardiva.
Mi spiego meglio: applicare la statistica solo nella fase post-produzione è non sufficiente per il monitoraggio del processo industriale. Analizzando solo il prodotto ormai finito, la statistica aiuta sì a dire se lo standard è rispettato o meno, ma non contribuisce a ridurre o eliminare il rischio di errore.
Come sappiamo, la statistica “gioca” sulla valutazione degli errori e consente di dare risposte di tipo previsionale su quale sarà l’errore a fronte di certe regole. Tale qualità fa sì che la statistica intervenga nel controllo di processo, altresì noto come controllo statistico del processo, supportando nell’adozione di misure per rimuovere eventuali difetti o errori prima che si verifichino. Ovviamente tutto ciò lo fa applicando le sue tecniche usuali, quali definire, misurare, analizzare, migliorare e controllare.
Il controllo statistico di qualità ha come obiettivo quello di monitorare il processo eliminando uno per uno gli errori e le variazioni ed analizzando le cause particolari delle incongruenze. Attraverso il monitoraggio del processo si possono rilevare variazioni eccessive ed esaminarne le cause. Ogni alterazione eccessiva del processo implica una scarsa qualità e l’eliminazione delle variazioni dopo opportuna disamina delle cause che le hanno prodotto comporta un riassestamento del processo e dunque ne assicura la qualità finale del prodotto.
Se un processo utilizza il controllo statistico, la variazione è minore. Di conseguenza, la qualità è migliore ed il processo viene continuamente migliorato. Inoltre, se il processo è sotto controllo, è più probabile identificare alterazioni significativamente e comporta una riduzione rilevante di eventuali costi di ispezione.
Six Sigma: la tecnica più nota del controllo statistico di qualità
La Six Sigma è la tecnica di controllo statistico di qualità più nota. La sua popolarità è cresciuta negli anni e continua a ricevere molteplici attenzioni. Le tecniche Six Sigma sono ormai adottate da un’ampia gamma di imprese.
In statistica sappiamo che la lettera greca sigma (sigma) è normalmente utilizzata per indicare la deviazione standard della popolazione. La deviazione standard è la misura per eccellenza della variazione dei dati. Insieme alla media (misura di tendenza centrale) costituisce il parametro di riferimento di come si muovono i dati.
In ambito di controllo di qualità, essa ha un ruolo fondamentale, tale che la tecnica Six sigma contempla proprio la parola “sigma” nella sua definizione.
Esistano almeno tre diverse definizioni del termine Six Sigma che spaziano da filosofia di gestione, approccio sistematico alla risoluzione dei problemi a statistica standard di qualità. In modo molto semplice possiamo definire la Six Sigma un approccio di qualità che ha come obiettivo quello di ridurre la variazione e la diminuzione difetti. A tal fine, questa tecnica utilizza molteplici strumenti statistici applicandoli in contesti quali la pianificazione di progetti, la creazione di idee, l’analisi dei processi, la raccolta e analisi dei dati, l’analisi delle cause o la valutazione del processo decisionale. “Giocando” con controllo di ipotesi, analisi della varianza (ANOVA), carte di controllo statistico, analisi di correlazione e regressione e molto altro, la Six Sigma fornisce alle imprese uno strumento performante per controllare il processo di produzione.
Conclusione
Applicare strumenti statistici conviene alla produzione e conviene al cliente: il monitoraggio migliora ed ottimizza la produzione e riduce i costi di ispezione, assicura ai clienti prodotti con standard di qualità elevati e contribuisce a creare prodotti che sono ogni giorno qualitativamente validi.
