{"id":23158,"date":"2023-10-08T10:35:58","date_gmt":"2023-10-08T08:35:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mathsly.it\/wordpress\/?p=23158"},"modified":"2023-10-08T10:50:45","modified_gmt":"2023-10-08T08:50:45","slug":"controllo-statistico-di-qualita-e-breve-intro-su-six-sigma-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mathsly.it\/wordpress\/controllo-statistico-di-qualita-e-breve-intro-su-six-sigma-2\/","title":{"rendered":"Controllo statistico della qualit\u00e0 e breve intro su Six Sigma"},"content":{"rendered":"\n

Il controllo statistico di qualit\u00e0 \u2013 conosciuto spesso nella sua forma inglese Statistical Quality Control<\/em> (SQC) – \u00e8 un insieme di strumenti statistici volti a monitorare, misurare e migliorare le prestazioni di un processo di produzione in tempo reale. La Six Sigma \u00e8 la tecnica pi\u00f9 nota <\/p>\n\n\n\n

L\u2019analisi 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 <\/em>\u00e8 altres\u00ec 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 \u00e8 eseguita e la qualit\u00e0 garantita al consumatore finale. Sono infatti questi requisiti necessari affinch\u00e9 un prodotto riceva sempre attenzione da parte del mercato.<\/p>\n\n\n\n

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 qualit\u00e0 del prodotto finale in termini di rispetto di standard di sicurezza e qualit\u00e0 e di corretta produzione.<\/p>\n\n\n\n\n\n

Il processo, qui inteso come processo industriale, \u00e8 un insieme di azioni che modificano la forma, l\u2019idoneit\u00e0 o la funzione di uno o pi\u00f9 input secondo precise regole al fine di dare origine ad un prodotto finale che sia come lo richiede il cliente. Il processo \u00e8 inoltre definito come una combinazione di forza lavoro, attrezzature, materie prime, metodi e ambiente<\/p>\n\n\n\n

che lavorano insieme per produrre un prodotto.<\/p>\n\n\n\n

Il processo, una volta ideato, \u00e8 soggetto nel tempo a variazioni dovute a cause esterne \u2013 e.g. materie prime di diversa qualit\u00e0 \u2013 o interne \u2013 e.g. piccole modifiche di produzione, anche involontarie. Tali variazioni, se non controllate possono comportare un\u2019alterazione del processo di produzione e dunque influire sul prodotto finale alterandone la qualit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Pertanto, al fine di assicurare la qualit\u00e0 dei prodotti finali e dunque del processo di produzione \u00e8 necessario monitorare il processo in modo standardizzato. Dunque si tratta di eseguire un monitoraggio secondo approcci razionali, logici, quantitativamente ineccepibili. La statistica \u00e8 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 \u00e8 proprio lo scopo di questa scienza matematica.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

L\u2019applicazione pi\u00f9 nota della statistica al controllo di qualit\u00e0 \u00e8 quella che riguarda i lotti di produzione. Ogni qualvolta si produce un nuovo lotto, la prima domanda \u00e8 quella di comprendere se esso rispetta gli standard di qualit\u00e0 \u2013 e.g. si pensi agli standard di sicurezza ed efficacia di un farmaco \u2013 e se soddisfa le richieste del cliente finale.<\/p>\n\n\n\n

Per rispondere a queste esigenze, la statistica mette a disposizione una delle sue capacit\u00e0 pi\u00f9 rilevanti, ossia creare delle regole di campionamento per assicurare che una piccola porzione di prodotti (campione) sia rappresentativa dell\u2019intera popolazione di prodotti (lotto). Ma vi \u00e8 di pi\u00f9. La statistica, attraverso le sue distribuzioni di probabilit\u00e0, aiuta a definire una serie di regole che sono utili per i non statistici addetti al controllo di qualit\u00e0. Infatti attraverso utilizzo della probabilit\u00e0 \u00e8 possibile affermare con un margine di errore ridotto l’accettabilit\u00e0 di un lotto, ossia la sua disponibilit\u00e0 per l\u2019immissione sul mercato.<\/p>\n\n\n\n\n\n

Tuttavia, l\u2019applicazione della statistica nel piano di campionamento, sebbene utilissima e, voglio sottolineare, necessaria per tutte le valutazioni di qualit\u00e0 di una produzione, \u00e8 comunque un\u2019applicazione che possiamo definire tardiva.<\/p>\n\n\n\n

Mi spiego meglio: applicare la statistica solo nella fase post-produzione \u00e8 non sufficiente per il monitoraggio del processo industriale. Analizzando solo il prodotto ormai finito, la statistica aiuta s\u00ec a dire se lo standard \u00e8 rispettato o meno, ma non contribuisce a ridurre o eliminare il rischio di errore.<\/p>\n\n\n\n

Come sappiamo, la statistica \u201cgioca\u201d sulla valutazione degli errori e consente di dare risposte di tipo previsionale su quale sar\u00e0 l\u2019errore a fronte di certe regole. Tale qualit\u00e0 fa s\u00ec che la statistica intervenga nel controllo di processo, altres\u00ec noto come controllo statistico del processo, supportando nell\u2019adozione di misure per rimuovere eventuali difetti o errori prima che si verifichino. Ovviamente tutto ci\u00f2 lo fa applicando le sue tecniche usuali, quali definire, misurare, analizzare, migliorare e controllare.<\/p>\n\n\n\n

Il controllo statistico di qualit\u00e0 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 qualit\u00e0 e l\u2019eliminazione delle variazioni dopo opportuna disamina delle cause che le hanno prodotto comporta un riassestamento del processo e dunque ne assicura la qualit\u00e0 finale del prodotto.<\/p>\n\n\n\n

Se un processo utilizza il controllo statistico, la variazione \u00e8 minore. Di conseguenza, la qualit\u00e0 \u00e8 migliore ed il processo viene continuamente migliorato. Inoltre, se il processo \u00e8 sotto controllo, \u00e8 pi\u00f9 probabile identificare alterazioni significativamente e comporta una riduzione rilevante di eventuali costi di ispezione.<\/p>\n\n\n\n\n\n

La Six Sigma \u00e8 la tecnica di controllo statistico di qualit\u00e0 pi\u00f9 nota. La sua popolarit\u00e0 \u00e8 cresciuta negli anni e continua a ricevere molteplici attenzioni. Le tecniche Six Sigma sono ormai adottate da un’ampia gamma di imprese.<\/p>\n\n\n\n

In statistica sappiamo che la lettera greca sigma (sigma) \u00e8 normalmente utilizzata per indicare la deviazione standard<\/a> della popolazione. La deviazione standard \u00e8 la misura per eccellenza della variazione dei dati. Insieme alla media<\/a> (misura di tendenza centrale) costituisce il parametro di riferimento di come si muovono i dati.<\/p>\n\n\n\n

In ambito di controllo di qualit\u00e0, essa ha un ruolo fondamentale, tale che la tecnica Six sigma contempla proprio la parola \u201csigma\u201d nella sua definizione.<\/p>\n\n\n\n

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 qualit\u00e0. In modo molto semplice possiamo definire la Six Sigma un approccio di qualit\u00e0 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\u2019analisi dei processi, la raccolta e analisi dei dati, l\u2019analisi delle cause o la valutazione del processo decisionale. \u201cGiocando\u201d con controllo di ipotesi, analisi della varianza (ANOVA<\/a>), carte di controllo statistico, analisi di correlazione<\/a> e regressione<\/a> e molto altro, la Six Sigma fornisce alle imprese uno strumento performante per controllare il processo di produzione.<\/p>\n\n\n\n\n\n

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 qualit\u00e0 elevati e contribuisce a creare prodotti che sono ogni giorno qualitativamente validi.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Mathsly \u00e8 uno studio di consulenza statistica e matematica, il cui scopo \u00e8 elaborare analisi statistiche e fornire assistenza e supporto statistico per gli\u00a0studi di ricerca e pubblicazioni scientifiche. Periodicamente il sito pubblica guide e articoli per spiegare gli aspetti pi\u00f9 interessanti della statistica medica, della ricerca medica, dell'econometria ed in generale della ricerca scientifica. Puoi trovare informazioni sui principali indici statistici (e.g. media, mediana, deviazione standard, ...) e sugli strumenti pi\u00f9 idonei a dimostrare le ipotesi di ricerca e a capire molti concetti statistici (e.g. p-value, regressioni, sensibilit\u00e0, specificit\u00e0, ...). Pubblico regolarmente articoli in biostatistica, econometria, statistica medica, ed in molti altri settori di applicazione della matematica e della statistica e, pi\u00f9 in generale, nella ricerca scientifica. Se preferisci \\\"far fare\\\" ad uno professionista, sono la persona giusta per te. 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