A metà degli anni 1920, il Dr. Walter A. Shewhart sviluppò i fondamenti del controllo statistico dei processi (anche se non era quello che si chiamava all’epoca) e lo strumento associato del Grafico di controllo. Il suo ragionamento e il suo approccio erano pratici, sensati e positivi. Per essere così, ha deliberatamente evitato di esagerare con i dettagli matematici., Negli anni successivi, significativi attributi matematici sono stati assegnati al pensiero di Shewhart con il risultato che questo lavoro è diventato meglio conosciuto rispetto alla pionieristica applicazione che aveva lavorato fino.,
La differenza cruciale tra Shewhart lavoro e l’impropriamente percepite scopo di SPC che è emerso, che, in genere, matematica distorsione e manomissioni, è che i suoi sviluppi in un contesto, e con lo scopo, di miglioramento del processo, oltre al mero processo di monitoraggio; che è, si potrebbe essere descritto come aiutare a ottenere il processo in che “stato soddisfacente”, che potrebbe quindi essere contenuto al monitor., Si noti, tuttavia, che un vero aderente ai principi di Deming probabilmente non raggiungerebbe mai quella situazione, seguendo invece la filosofia e l’obiettivo del miglioramento continuo.
Supponiamo che stiamo registrando, regolarmente nel tempo, alcune misurazioni da un processo., Le misurazioni potrebbero essere lunghezze di barre di acciaio dopo un’operazione di taglio, o le lunghezze di tempo per la manutenzione di una macchina, o il peso misurato sulla bilancia da bagno ogni mattina, o la percentuale di articoli difettosi (o non conformi) in lotti da un fornitore, o misurazioni del Quoziente di intelligenza, o tempi tra l’invio di fatture e la ricezione, ecc.
È possibile disegnare una serie di grafici a linee o istogrammi per rappresentare i dati come una distribuzione statistica. È un’immagine del comportamento della variazione nella misura che viene registrata., Se un processo è considerato “stabile”, il concetto è che è in controllo statistico. Il punto è che, se un’influenza esterna influisce sul processo, (ad esempio, un’impostazione della macchina viene alterata o si va a dieta, ecc.) quindi, in effetti, i dati ovviamente non provengono più tutti dalla stessa fonte. Ne consegue quindi che nessuna singola distribuzione potrebbe servire a rappresentarli. Se la distribuzione cambia in modo imprevedibile nel tempo, si dice che il processo sia fuori controllo. Come scienziato, Shewhart sapeva che c’è sempre variazione in tutto ciò che può essere misurato., La variazione può essere grande, o può essere impercettibilmente piccola, o può essere tra questi due estremi; ma è sempre lì.
Ciò che ispirò lo sviluppo di Shewhart del controllo statistico dei processi fu la sua osservazione che la variabilità che vedeva nei processi di produzione spesso differiva nel comportamento da quella che vedeva nei cosiddetti processi “naturali”-con cui sembra aver significato fenomeni come i moti molecolari.,
Wheeler e Chambers combinano e riassumono questi due aspetti importanti come segue: “Mentre ogni processo mostra variazione, alcuni processi mostrano variazione controllata, mentre altri mostrano variazione incontrollata.”
In particolare, Shewhart ha spesso riscontrato variazioni controllate (stabili) nei processi naturali e variazioni incontrollate (instabili) nei processi di produzione. La differenza è chiara. Nel primo caso, sappiamo cosa aspettarci in termini di variabilità; nel secondo no., Possiamo prevedere il futuro, con qualche possibilità di successo, nel primo caso; non possiamo farlo nel secondo.
Shewhart ci ha fornito uno strumento tecnico per aiutare a identificare i due tipi di variazione: il grafico di controllo.
Ciò che è importante è capire perché la corretta identificazione dei due tipi di variazione è così vitale. Ci sono almeno tre ragioni principali.
In primo luogo, quando ci sono grandi deviazioni irregolari nella produzione a causa di cause speciali inspiegabili, è impossibile valutare gli effetti dei cambiamenti nella progettazione, nella formazione, nella politica di acquisto, ecc., che potrebbe essere fatto al sistema dalla gestione. La capacità di un processo è sconosciuta, mentre il processo è fuori controllo statistico.
In secondo luogo, quando sono state eliminate cause speciali, in modo che rimangano solo cause comuni, il miglioramento deve quindi dipendere dall’azione di gestione. Per tale variazione è dovuto al modo in cui i processi e sistemi sono stati progettati e costruiti – e solo la gestione ha l’autorità e la responsabilità di lavorare su sistemi e processi., Come Myron Tribus, Direttore dell’American Quality and Productivity Institute, ha spesso detto:
“Le persone lavorano in un sistema. Il lavoro del manager è quello di lavorare sul sistema per migliorarlo, continuamente, con il loro aiuto.”
Infine, una cosa di grande importanza, ma che deve essere sconosciuta ai manager che non hanno questa comprensione della variazione, è che (in effetti) interpretando erroneamente entrambi i tipi di causa come l’altra, e agendo di conseguenza, non solo non riescono a migliorare le cose – letteralmente peggiorano le cose.,
Queste implicazioni, e di conseguenza l’intero concetto di controllo statistico dei processi, hanno avuto un impatto profondo e duraturo sul Dr. Deming. Molti aspetti della sua filosofia di gestione emanano da considerazioni basate solo su queste nozioni.
Allora perché SPC?
Il semplice fatto è che quando un processo è sotto controllo statistico, il suo output è indiscernibile dalla variazione casuale: il tipo di variazione che si ottiene lanciando monete, lanciando dadi o mischiando le carte., Indipendentemente dal fatto che il processo abbia o meno il controllo, i numeri saliranno, i numeri scenderanno; infatti, occasionalmente otterremo un numero che è il più alto o il più basso per qualche tempo. Naturalmente lo faremo: come potrebbe essere altrimenti? La domanda è: queste singole occorrenze significano qualcosa di importante? Quando il processo è fuori controllo, la risposta a volte sarà sì. Quando il processo è in controllo, la risposta è no.
Quindi la risposta principale alla domanda ” Perché SPC?,”quindi questo: ci guida al tipo di azione che è appropriata per cercare di migliorare il funzionamento di un processo. Dovremmo reagire ai singoli risultati del processo (che è sensato solo, se tale risultato è segnalato da un grafico di controllo come dovuto a una causa speciale) o dovremmo invece andare a cambiare il processo stesso, guidato da prove cumulate dal suo output (che è sensato solo se il processo è in controllo)?
La chiave per qualsiasi programma di miglioramento dei processi è il ciclo Plan-Do-Study-Act descritto da Walter Shewhart.,
Piano prevede l’utilizzo di strumenti SPC per aiutare a identificare i problemi e le possibili cause.
Fare comporta apportare modifiche per correggere o migliorare la situazione.
Studio comporta l’esame dell’effetto dei cambiamenti (con l’aiuto di grafici di controllo).
Act comporta, se il risultato ha successo, la standardizzazione delle modifiche e quindi il lavoro su ulteriori miglioramenti o, se il risultato non ha successo, l’implementazione di altre azioni correttive.
di Roger Edgell con un estratto da Statit Software, Inc.
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