Metodologia DMAIC

Il metodo Six Sigma porta avanti il miglioramento dei processi tramite dei progetti mirati; tali progetti vengono portati avanti seguendo un approccio strutturato, che prevede delle fasi specifiche di raccolta e analisi dei dati, e sviluppo delle azioni di miglioramento. Questo approccio prende il nome di DMAIC che rappresenta appunto la road map per i progetti Six Sigma.

Capitolo 3 Six-Sigma-DMAIC

Il Ciclo DMAIC si articola in cinque fasi, ognuna delle quali con ben determinati obbiettivi:

Define:

In questa fase vengono definiti gli obiettivi, gli ambiti interessati, le risorse necessarie e la

pianificazione per lo svolgimento del progetto; inoltre viene definito il problema che ha

portato allo sviluppo del progetto.

Obiettivi: gli obiettivi devono prevedere miglioramenti sostanziali in termini sia di

performance di processo sia di saving economico ma non devono richiedere investimenti economici sproporzionati rispetto al saving ipotizzato.

Ambiti interessati: si definiscono quali sono i processi o le fasi interessate dal progetto; Risorse Necessarie: devono essere definite le risorse necessarie allo svolgimento del

progetto, in termini di persone, di strumenti e di costi; in questa fase quindi viene definito il team di lavoro a cui verrà assegnato il progetto.

Pianificazione: abitualmente la durata di un progetto Six Sigma dovrebbe essere di circa sei

mesi, in questa fase è importante definire in modo chiaro la timeline, definendo la durata Figura 3.2 ciclo DMAIC

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delle varie fasi e identificando eventuali momenti di verifica dei risultati ottenuti nel corso di svolgimento del progetto stesso.

Strumenti utilizzati nella fase di Define:

Project Charter, strumento fondamentale per evidenziare e sintetizzare le caratteristiche

del progetto, definisce gli obiettivi in termini economici e di performance, precisa gli ambiti di applicazione e di analisi, definisce il team di progetto, le risorse necessarie e timeline del progetto, assegnando ad ogni fase successiva la durata prevista;

Action Plan, definisce la sequenza delle azioni da intraprendere e la tempificazione

prevista, utilizzando nella maggior parte dei casi un diagramma di GANTT, prodotto solitamente con software specifici. L’Action plan è necessariamente oggetto di continue revisioni, modifiche e aggiunte durante il proseguimento del progetto stesso.

Mappa del Processo (Process Map), viene creata una mappa di tutte le operazioni del

processo in analisi, evidenziando le interazioni fra le stesse fasi o con processi esterni per pianificare al meglio le successive azioni. Tra le diverse modalità di mappatura, le più utilizzate comprendono diagrammi di flusso (Flow Charter), diagrammi SIPOC (Supplier, Input, Process, Output, Customer), diagrammi VOC (Voice of Customer).

Measure

In questa fase è fondamentale raccogliere nel modo approfondito e preciso i dati che caratterizzano il processo in analisi, individuando eventuali opportunità che possano introdurre importanti miglioramenti del processo stesso. In questa fase è importante misurare tutte le variabili del processo attraverso un piano di campionamento per analizzare e misurare le “non conformità” (difetti) sul prodotto e sulle presunte cause. Inoltre è di fondamentale importanza misurare gli indici di performance del processo attuali (es. σ, Cp, Cpk), convalidare il sistema di misurazione attraverso le tecniche MSA (Measurement System Analysis) ed analizzare il trend “storico” dei dati.

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L’esecuzione corretta di queste fasi permette di individuare precisamente l’origine dei problemi del processo per restringere il campo delle cause potenziali che verranno analizzate nella successiva fase di Analisi. È importante sottolineare che, poiché questa fase si basa sulle misure, è necessario che i dati raccolti soddisfano alcune caratteristiche: devono infatti essere Sufficienti, per rappresentare in maniera più realistica la realtà e

Rilevanti, in modo che definiscano in maniera più immediata gli aspetti problematici.

È altresì importante che siano Rappresentativi delle condizioni “abituali” (con le possibili deviazioni e instabilità) del processo e Contestuali al processo, con i dati relativi alle variabili vanno infatti raccolti contestualmente anche i risultati qualitativi del processo (es. Resa, Difettosità, DPMO,

DPU, …)

Strumenti utilizzati nella fase di Measure:

Analisi del sistema di misura (MSA Measurement System Analysis).

Questo strumento viene spesso utilizzato se si ritiene che parte della “variabilità” di processo sia causata dalla “variabilità” delle misure (in termini di strumenti e/o procedure). L’analisi del sistema di misura prevede che vengano esaminati di alcuni indici che caratterizzano la “precisione”, l’affidabilità e la ripetibilità del sistema stesso. Potremmo dire che, in una qualche misura, questo è un metodo per il miglioramento del sistema aziendale di misurazione e rilevazione dati.

Analisi dati raccolti

Gli strumenti per l’analisi dei dati raccolti, sono quelli “classici” mutuati dagli altri sistemi di gestione della qualità e di controllo statistico dei processi. I più comuni sono:

• Serie storiche

• Diagramma di Pareto • Istogrammi di frequenza

• Carte di controllo (Variabili e Attributi) • Box-plot

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FMEA (Failure Mode & Effects Analysis)

Strumento molto utilizzato per definire i difetti del processo (non-conformità), le cause potenziali, l’efficacia dei controlli. Con l’inserimento di semplici indici (Severità, Frequenza, Probabilità) è possibile ricavare un indice (RPN = Risk Priority Number) che fornisce una valida indicazione sulla priorità di intervento. È possibile inoltre definire e pianificare azioni correttive e il ricalcolo successivo dell’indice RPN.

Analyze:

In questa fase fondamentale in un progetto SIX SIGMA, è necessario analizzare i dati raccolti nelle fasi precedenti per individuare le cause della bassa performance e validare le teorie e i test attraverso l’utilizzo di tools scientificamente validi. Poiché tra le molteplici variabili di un processo soltanto alcune influenzano significativamente il risultato del processo stesso, l’individuazione di queste variabili (KPIV = Key Process Input Variable) permette di focalizzare l’attenzione su di esse nella successiva fase di miglioramento rendendo l’analisi più semplice.

Individuando un “modello matematico” rappresentativo del nostro processo, che può essere sintetizzato con una equazione del tipo:

y = f (x1, x2, x3,….,xn)

si definiscono x1, x2, xn variabili in ingresso e y è output del nostro processo.

In questo modo operando sulle variabili in ingresso (in termini di analisi e miglioramento) è possibile spiegare, prevedere e migliorare la performance del processo stesso.

Strumenti utilizzati nella fase di Analyze:

Test delle Ipotesi, permette di “determinare” se le differenze riscontrate fra due campioni

sono “reali” o generate dalla “variazione naturale del processo”.

DOE,tecnica molto utilizzata anche nella successiva fase di miglioramento per analizzare approfonditamente le relazioni causa-effetto, utilizzando esperimenti appositamente costruiti con variazioni “pre-determinate” delle variabili (cause) in ingresso. Grazie a questo metodo di analisi è possibile identificare le cause (variabili) determinanti la variazione, quantificare (numericamente) gli effetti principali delle variabili, comprese le interazioni e ricavare un’equazione rappresentativa dell’effetto (output);

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Improve:

l’obiettivo di questa fase è ricercare una soluzione migliorativa ai problemi riscontrati in fase di analisi, per ottimizzare il processo studiato. Per questo scopo è necessario individuare le variabili che influiscono significativamente sulle prestazioni del processo stesso e agire su di esse per aumentarne la loro efficacia.

Poiché È utile definire dei limiti entro cui devono essere contenute le variabili è necessario definire l’unità di misura della CTQ, identificare delle “fasce di tolleranza” delle specifiche e individuare dei parametri da modificare e per il raggiungimento degli obiettivi desiderati. Seguendo questa strada il processo critico viene riconfigurato, in modo da produrre beni e servizi a un livello di qualità stabilito.

Strumenti utilizzati nella fase di Improve:

FMEA,già analizzata nella fase di misura, in questa fase risulta importante per verificare l’efficacia delle azioni di miglioramento in termini di riduzione del RPN (Risk Priority Number).

DOE, per individuare i valori “ottimali” degli inputs che garantiscono un alto livello di

outputs. Ad esempio, nel caso di un processo di essiccazione, stabilire i valori di

temperatura e umidità ottimali per ridurre (azzerare) la difettosità specifica del processo sul prodotto.

Control:

Lo scopo di questa ultima fase è programmare una serie di azioni sistematiche, di verifiche periodiche per monitorare continuamente il processo, consolidare e mantenere i miglioramenti ottenuti e naturalmente prevenire e/o evitare le cause che generano la bassa performance del processo.

Al termine di questa fase, che solitamente corrisponde con la conclusione del progetto, viene redatto un documento in cui viene ripercorsa la “storia” del progetto, i dati raccolti, le sperimentazioni effettuate e naturalmente i risultati acquisiti.

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Piani di controllo, Consistono sostanzialmente nella pianificazione di azioni sistematiche e

periodiche di verifica (misura) sui seguenti elementi (o su alcuni di essi): • Variabili di processo;

• Prodotto (conforme, non conforme); • Difettosità;

• Sistema di misura; • Organizzazione.

Strumenti per il monitoraggio del processo: • Carte di controllo per Attributi; • Carte di controllo per Variabili.

3.3 Variabilità nei processi produttivi

La variabilità in un processo produttivo può essere generata da due tipologie di fattori:

Fattori Casuali (comuni o normali), anche in un processo ben progettato, l’effetto sinergico

di tanti, ineliminabili fattori costanti o casuali introduce una variabilità naturale. Un sistema affetto da questo tipo di fattori, è soggetto ad una variabilità limitata e quindi viene detto sotto controllo statistico.

I fattori specifici, causati ad esempio da macchinari o materiali difettosi o errori degli

operatori, introducono una variabilità non dovuta a fattori casuali ma ,al contrario, evitabile e molto più evidente, con effetti tali da rendere la prestazione del processo inaccettabile determinando l’aumento del numero di prodotti non conformi (processo “fuori controllo).

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Le azioni per monitorare un processo comprendono la valutazione della cosiddetta capacità naturale, legata alla presenza di cause normali (studio del processo), e l’analisi delle cause di variabilità dovute a fattori specifici (diagnosi del processo). Affinchè il processo sia sotto controllo è necessario quindi prevedere azioni per l’eliminazione dei fattori specifici, mentre il suo miglioramento continuo si ottiene riducendo i fattori casuali.

3.4 Strumenti per l’analisi Six-Sigma-DMAIC