In questa parte del corso i partecipanti
sono guidati nella familiarizzazione con la filosofia
base del Controllo Statistico del Processo (SPC), con la terminologia,
i metodi e gli strumenti principali di analisi statistica del
flusso di informazioni sulla performance del processo. Gli
argomenti principali riguardano la definizione stessa di SPC,
la misura della variabilità della caratteristica d’interesse,
la comprensione della differenza tra variabilità naturale
e per cause speciali, l’interpretazione delle carte di
controllo, gli studi di capacità e il supporto alle
decisioni riguardanti la qualità del processo e del
prodotto.
A chi è rivolto. Il corso, basato sulla didattica frontale
e sull’utilizzo del computer, insegna a operatori nel settore
della produzione, ingegneri e supervisori come usare il principali
strumenti del controllo statistico di processo.
E’ ideale per addestrare nuovi operatori a:
- esplorare le
principali caratteristiche di un processo
- comprendere l’importanza
della misura della “qualità” del
processo e/o del prodotto
per migliorare l’efficienza
produttiva e il livello di soddisfazione del cliente e/o
dei fornitori
- progettare e mantenere un programma di SPC
- usare ed interpretare
i segnali delle carte di controllo
- verificare la capacità del
processo.
L’approfondimento degli strumenti di statistici alla base
dell’SPC e la comprensione degli effetti della variabilità sulla
performance del processo consente di usare tali competenze per
identificare, raccogliere ed analizzare dati critici sulla qualità del
prodotto, identificando nuove opportunità e strategie
per un suo miglioramento. Si richiede la conoscenza di elementi
di statistica di base (statistica descrittiva, principi di inferenza).
Contenuti
TECHNICHE DI EXPLORATORY DATA ANALYSIS (EDA)
- Misure
di base della tendenza centrale, della variabilità,
della simmetria di una distribuzione
- Descrizione grafica
della distribuzione per mezzo di diagrammi a barre, istogrammi
diagrammi
a scatola, diagrammi di dispersione, analisi di Pareto, ecc.
- Decidere come “aggiustare” le
osservazioni di un processo
- Dati Normali e Non Normali
(Exponential, Gamma, Log-Normal, t, Weibull, ecc.
- Trasformazione
delle osservazioni
- Trattamento delle osservazioni anomale
- Capire la necessità di
un campionamento casuale
- Scelta dell’ampiezza, della
frequenza e della tecnica di campionamento
STRATEGIE DI
BASE DELL’ SPC
- Individuazione delle fonti
di variabilità del
processo
- Cause comuni verso cause speciali
- Metodi statistici per la
misura e il controllo della variabilità naturale
del processo
- Verifica della stabilità in media
e in varianza del processo
CARTE DI CONTROLLO
- Statistiche di controllo: singole misure, medie, range, medie
mobili, deviazioni standard, ecc.
- Scelta del baseline, della
linea centrale e dei limiti di controllo (parametri del processo
noti e incogniti)
- Carte di Controllo tipo Shewhart
- Carte di controllo per variabili
- Carte di controllo per attributi
- Carta p e np per le non conformità
- Carta c per il
numero di difetti per unità
- Carta u per il numero di
difetti per sottogruppo
- Introduzione alle Carte di Controllo
con memoria (tipo CUSUM, tipo EWMA)
INTERPRETAZIONE DELLE CARTE DI
CONTROLLO E ANALISI DEL PROCESSO
- Processo “in controllo” e “fuori
controllo”
- Individuazione di cause assegnabili
- Misure di efficienza e
disegno ottimale delle carte di controllo
- Fase I e Fase II
del disegno
LA FILOSOFIA DEL SEI SIGMA E ANALISI
DELLA CAPACITA’ DEL
PROCESSO
- L’uso dei Sei Sigma come strumento per migliorare
ed aumentare l’efficienza produttiva e il profitto
- Controllo
verso Conformità
- Indici di capacità (Cp, Cpk,
Cpm, Cpmk) e di performance (Ppk e Pp).
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| Controllo Statistico di Processo (SPC):
corso avanzato |
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Questo workshop segue immediatamente quello base allo
scopo di approfondire le conoscenze acquisite e
dunque presentare nuovi e più avanzati metodi utili per
il controllo e il miglioramento del processo. Data l’importanza
del valutare l’impatto della
variabilità sulla qualità del prodotto, il
corso intende guidare i partecipanti all’identificazione
e al controllo delle principali fonti di variabilità del
processo di misurazione e di produzione. Il corso introduce
carte di controllo più efficienti per la sorveglianza
di processi con alta frequenza di osservazione o con un numero
elevato di variabili delle quali verificare simultaneamente
la stabilità in media.
A chi è rivolto. L’SPC avanzato è ideale
per le persone responsabili del disegno di schemi di
controllo e della conduzione di studi di capacità:
ingegneri, supervisori e responsabili di produzione,
personale tecnico di supporto ed in generale tutti coloro
che partecipano a vario titolo al processo di miglioramento
dei costi e della produttività.
Alla fine di questa seconda parte del corso i partecipanti
dovrebbero essere in grado di:
- distinguere le fluttuazioni
accidentali nel livello medio del processo, dai cambiamenti
bruschi o dalle derive
di lungo periodo;
- scegliere lo schema di controllo
più adatto
alla caratteristiche specifiche
del
processo produttivo
(volume di produzione, frequenza di campionamento,
ecc.);
- procedere al disegno ottimale della carta
di controllo
- valutare la necessità di applicare
delle carte di controllo che tengano conto
della
relazione
di interdipendenza
tra le variabili (SPC multivariato)
- applicare le
carte di controllo come strumento preliminare alla
verifica della capacità del
processo / prodotto
Si richiede la partecipazione al modulo base (o una
conoscenza degli argomenti trattati).
Contenuti
-- UNITA’ 1:
SPC AVANZATO --
- Come campionare? Accenni sui piani
di campionamento
- Segnale o rumore? Instabilita’ del
processo e patterns sistematici
- Soglie di preallarme
e le Western Electric rules
- Scelta tra carte di controllo
per misure singole o per campioni di osservazioni
- Calcolo
dei limiti di controllo e scelta di un baseline per
la carta IX & MR.
CARTE DI CONTROLLO SPECIALI
E APPLICAZIONI
- Processi dinamici ad alta frequenza
di campionamento e carte di controllo per dati autocorrelati
- Strumenti
per comprendere la stazionarietà o
non stazionarietà di un processo
- Misure ed
identificazione dell’autocorrelazione
- Adattamento
di convenienti modelli ARIMA
- La correlazione seriale
e l’effetto sull’incidenza
dei segnali di fuori controllo. Carte di controllo
applicate ai:
- dati originali
- residui dei modelli di
serie storiche o di regressione
- Processi
a basso tasso di difettosità
- Carte
con memoria sul tasso di incidenza di non
conformità “rare”
- Processi
non normali
- Carte di controllo su dati trasformati
- Carte
di controllo non parametriche
- Processi con
fonti multiple di variabilità (processi
multivariati o multi-phases)
- Carte di
controllo multivariate (carte T2 e MEWMA)
- Carte
di controllo aggiustate per
la relazione di regressione (identificazione
della relazione
tra outputs e inputs,
adattamento del modello,
carta di
controllo sui residui di regressione)
- Carte
di controllo basate sulle componenti
principali
-- UNITA’ 2: STUDIO AVANZATO
DELLA CAPACITA’ --
COME CONDURRE UNO STUDIO
DELLA CAPACITA’ DEL
PROCESSO
- Analisi esplorativa per identificare
le diverse fonti di variabililità
- Quantificazione
della variabilità totale
del processo
- Verifica dello stato di controllo
- Verifica della
distribuzione delle singole osservazioni
CALCOLARE LA CAPACITÀ DEL
PROCESSO
- Dati normali , dati non normali
- Specifiche unilaterali
- Stima di breve e di lungo periodo
della deviazione del processo
- Calcolo della capacità in
un processo fuori controllo
- Metodo Taguchi
AZIONI CORRETTIVE FARE
PER MIGLIORARE IL PROCESSO QUANDO NON E’ CAPACE
- Analisi
delle cause e risoluzione dei problemi
- Sviluppo della
documentazione sulle caratteristiche del processo
- Determinazione
delle opportunità di
miglioramento
- Progetti di riduzione
della variabilità campionaria
- Procedura Failure
Mode and Effective Analysis (FMEA)
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