CQ
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Di cosa parla
- Introduzione al Controllo Statistico della Qualità (SQC):
- L'SQC è definito come una collezione di strumenti essenziali per il miglioramento della qualità di prodotti e servizi attraverso l'analisi della loro variabilità.
- Il concetto chiave è "QUALITÀ=FITNESS PER L'USO", inteso come la soddisfazione delle esigenze del cliente.
- Storicamente, l'SQC ha avuto origine con Shewhart nel 1924, sviluppato dai laboratori Bell, impiegato nell'industria americana negli anni '40 e con supremazia giapponese negli anni '70.
- Metodi Statistici Utili:
- Confrontare ingredienti/materiali.
- Misurare la capacità di un processo di produzione.
- Ridurre la variabilità.
- Verificare perfezionamenti del processo.
- Verificare affidabilità e dati di prestazione.
- Strumenti di Controllo Statistico della Qualità "on-line":
- Istogrammi:
- Analizzano la distribuzione dei dati (normale, bimodale, multimodale, asimmetrica).
- Valutano la tendenza centrale rispetto al target e la variabilità rispetto ai limiti di tolleranza.
- Permettono la stratificazione per identificare distribuzioni con diverse medie.
- Diagrammi di Pareto:
- Istogrammi con colonne ordinate in ordine decrescente di importanza, utili per identificare i difetti più critici ("poche cause vitali, molte cause banali").
- Diagrammi di Causa-Effetto (Diagrammi di Ishikawa/Spina di Pesce):
- Strumenti per classificare le cause (materiali, manodopera, attrezzature, metodi di misura) che contribuiscono a un problema di qualità, facilitando l'analisi delle cause radice.
- Schede di Controllo:
- Fogli per riportare i dati in modo facile e agevole, utili per localizzare cause di dispersione/difetti, riconoscere unità difettose e pianificare verifiche.
- Carte di Controllo:
- Strumenti per monitorare la stabilità di un processo nel tempo.
- Distinguono tra variabilità dovuta a "rumore di fondo" (sotto controllo statistico) e cause speciali (fuori controllo).
- Come si costruiscono: Raccogliere dati (N>100), raggruppare in sottogruppi (n=2-5 elementi), calcolare media (X-bar) ed escursione (R) per sottogruppo, media generale e media dell'escursione, e definire limiti di controllo (LSC, LC, LIC) usando costanti statistiche.
- Come si leggono: Identificano andamenti ciclici, spostamenti di media, derive, cambiamenti improvvisi, punti fuori dai limiti.
- Regole per il riconoscimento di sequenze non casuali: Punti fuori zona A, sequenze di punti nelle zone B o C, sequenze sopra/sotto la linea centrale.
- Carte per attributi (p e u):
- Carte p: Per proporzioni di difettosi (unità difettose/totale), basate sulla distribuzione binomiale approssimata dalla normale.
- Carte u: Per numero di difetti per unità (difetti/totale unità), basate sulla distribuzione di Poisson approssimata dalla normale.
- Carte di Controllo Cumulative (CUSUM):
- Tengono conto della storia del processo, rilevano piccole deviazioni e sono utili per piccoli n.
- Analisi della Capacità di un Processo (PCR):
- Indice che confronta la tolleranza specificata (USL-LSL) con la variabilità naturale del processo (6σ). Un PCR > 1 indica che il processo è capace di soddisfare le specifiche.
- Diagrammi di Correlazione:
- Esaminano la relazione tra due tipi di dati (causa-effetto, due cause, una causa e altre). Mostrano andamenti comuni (positiva, negativa, nulla) e aiutano a identificare le relazioni tra variabili.
- Istogrammi:
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