Le Carte di Controllo

La carta di controllo rappresenta lo strumento principale per il monitoraggio della variabilità di un processo, ed è un grafico che descrive l’andamento di una certa variabile (ad esempio una CTQ) rispetto agli indici di qualità/sicurezza del prodotto in funzione del tempo o del numero di campioni.

Generalmente una carta di controllo si presenta come nell’esempio riportato in figura XXX

Dove la linea centrale (CL) è il valore desiderato quando il processo è sotto controllo, e rappresenta la media della caratteristica di qualità che stiamo controllando; la linea superiore rappresenta il limite superiore di controllo (UCL o Upper Control Limit) e la line inferiore il limite inferiore di controllo o (LCL o Lower Control Limit). Quando il sistema è “sotto controllo” la maggioranza dei valori deve cadere all’interno di questa finestra, generalmente la larghezza della finestra è scelta in modo da coprire il 99,7% della variabilità naturale che, per una distribuzione gaussiana, si traduce in ±3σ rispetto al valor medio. Le funzioni della carta di controllo sono:

- Monitorare nel tempo eventuali modifiche nella variabilità del processo, in modo da individuare velocemente l’esistenza di fattori specifici che portano il processo “fuori controllo”

Capitolo 3 Six-Sigma-DMAIC

- La carta di controllo può essere usata come strumento di stima di alcuni parametri del processo come la media, la deviazione standard, la frazione di unità non conformi ecc.;

- Stimare la capacità di processo (Cpk) - Ridurre la variabilità del processo.

Le carte di controllo possono essere di due tipi a seconda della caratteristica oggetto di studio:

- Carte di controllo per variabili, nel caso in cui la caratteristica sia rappresentabile su scala continua; in questo caso è possibile descriverla attraverso una misura di posizione, la media (carta X̅), oppure con una misura di variabilità (carta R o carta S).

- Carte di controllo per attributi, se la caratteristica non può essere misurata su scala continua o anche solo numerica, la conformità, dei componenti prodotti, è descritta dal possedere o meno determinati attributi o dal numero di difetti rilevati.

3.4.3 DOE

Design of Experiments (DOE) è diventata la tecnica statistica per la progettazione degli esperimenti più conosciuta degli anni ’90. Il DOE è stato inventato nel 1920 da uno scienziato inglese, R. A. Fisher, come metodo per la massimizzazione delle informazioni derivanti da dati sperimentali. Tale metodo si è evoluto nei successivi 70 anni, ma molti sviluppi si sono rilevati eccessivamente complessi dal punto di vista matematico, e quindi utilizzati esclusivamente da specialisti. La concezione attuale del DOE deve la sua diffusione ad un ingegnere giapponese, Taguchi, che si concentrò sull’uso pratico di questa tecnica, anziché sulla teoria matematica

Design of Experiment significa progettare un esperimento; è una metodologia (metodo statistico attivo) frequentemente utilizzata nel campo della progettazione industriale e consiste nel realizzare una serie di prove dove i fattori, o variabili di ingresso, vengono variati secondo una modalità programmata. In questo modo si riesce ad individuare le cause che hanno provocato una modifica nei parametri sotto esame (output del sistema).

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Si riesce così ad individuare, in modo schematico, le cause di ogni modifica ottenuta sulle variabili di uscita in funzione delle variabili di ingresso.

Nella metodologia di sperimentazione tradizionale vengono eseguite una o più prove, per ogni valore della variabile indipendente in analisi, mantenendo le altre condizioni inalterate. Per valutare gli effetti causati dalla variazione degli altri parametri verrà ripetuto, per ognuno di essi, lo stesso procedimento. Quindi la valutazione dell’effetto di ogni parametro, per una singola combinazione degli altri parametri, non considera le interazioni tra i vari parametri. Pertanto tale procedura, anche se più immediata, omette lo studio degli effetti di variazioni contemporanee di due o più parametri

Schematicamente il metodo di sperimentazione tradizionale prevede: - Sviluppo di un’ipotesi teorica;

- Effettuazione di una prova volta a verificare tale ipotesi; - Analisi dei risultati;

- Individuazione delle correzioni; - Effettuazione di ulteriori prove

Il ciclo di prove si conclude con l’ottenimento di un risultato adeguato. Se le informazioni teoriche di cui siamo in possesso sono stabili e complete, l’approccio tradizionale risulta rapido e soddisfacente; la complessità dei processi industriali spesso non garantisce una conoscenza teorica adeguata, questo significa che non sempre è nota a priori la relazione esistente tra i fattori che influenzano il processo in esame e le variabili di uscita da ottimizzare

Il DOE, invece, consente di svolgere prove in cui più parametri variano simultaneamente; questa metodologia di analisi può essere utilizzata sia nella fase di sviluppo, sia nella fase di messa a punto di un processo produttivo, con l’obiettivo di migliorarne le prestazioni o di ottenere un processo robusto (ovvero insensibile alle sorgenti esterne di variabilità). Gli obiettivi principali dell’esperimento possono consistere nel:

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- Determinare il setting delle variabili che ottimizza la risposta del processo;

- Minimizzare la variabilità della risposta del processo agendo sulle variabili di ingresso.

Il DOE è uno strumento essenziale che permette di migliorare un processo (aumento del volume di prodotto; riduzione della variabilità; conformità rispetto delle specifiche di un progetto; riduzione dei tempi di sviluppo; riduzione dei costi totali) o svilupparne di nuovi. Con il termine processo produttivo si intende un sistema, composto da macchinari e operatori, che ricevendo in ingresso la materia prima, il granulo di polimero nel nostro caso, restituisce in uscita il componente finito; Le CTQ (Critical to Quality) del componente finito rappresentano le caratteristiche di qualità osservabili come risposta del sistema; mentre le variabili di processo sono le variabili di ingresso, alcune sono controllabili, altre sono incontrollabili, questi vengono chiamati fattori di rumore.

Il DOE ha lo scopo di analizzare il comportamento del processo e di:

- Determinare quali variabili hanno più influenza sulla risposta del sistema; Figura 3.6 Schematizzazione di un processo produttivo

Capitolo 3 Six-Sigma-DMAIC

- Valutare i valori da assegnare alle variabili di ingresso per rendere l’uscita del sistema conforme con le specifiche di progetto;

- Determinare i valori da assegnare alle variabili di ingresso per minimizzare la variabilità dell’uscita del sistema;

- Determinare il valore delle variabili di ingresso in modo da minimizzare l’effetto dei fattori di rumore.

Scopo della sperimentazione è, dunque, capire come ridurre e controllare la variazione relativa a un prodotto/processo, attraverso l’individuazione dei parametri che ne influenzano la prestazione.

L’analisi approfondita della metodologia del Design of Experiments e la sua applicazione in questo lavoro di tesi verrà riportata nel capitolo 5.