LE CARTE DI CONTROLLO (4)

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Politecnico di Milano – Dipartimento di Elettrotecnica. 1. 2 – Gli Strumenti. Affidabilità e Controllo Qualità. LE CARTE DI CONTROLLO (4). Per ogni sottogruppo:.
2 – Gli Strumenti

Affidabilità e Controllo Qualità

LE CARTE DI CONTROLLO (4) Tipo di carta di controllo

Dimensione campione

Frazione difettosa

Variabile, solitamente

Carta p Numero di difettosi Carta np Numero di difetti

>= 50 costante, solitamente >= 50 costante

Carta c Numero di difetti per unità Carta u

Linea centrale Per ogni sottogruppo:p =np / n Per ogni sottogruppo: p = ∑ np / ∑ n

p (1 − p ) n p(1 − p ) LIC p = p − 3 n

LSC p = p + 3

* *

Per ogni sottogruppo: np = # delle unità difettose

LSCnp = np + 3 np (1 − p )

Per ogni sottogruppo: np = ∑ np / k

LICnp = np − 3 np (1 − p )

Per ogni sottogruppo: c = # dei difetti Per ogni sottogruppo:

variabile

Carte di controllo per attributi

Limiti di controllo

LSCc = c + 3 c

c = ∑c/ k

LICc = c − 3 c

Per ogni sottogruppo: u=c/n

LSCu = u + 3

u n

*

Per ogni sottogruppo: u = ∑ c / ∑ n

LICu = u − 3

u n

*

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np = # di unità difettose c = # di difetti n = numerosità del campione k = # di sottogruppi La formula crea variazioni dei limiti di controllo. Per evitarlo, usare numerosità di campione n per i campionamenti che sono entro il +/-20% del valore medio della dimensione del campione. Calcolare limiti separati per i campionamenti che eccedono il +/-20%.

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2 – Gli Strumenti

Affidabilità e Controllo Qualità

LE CARTE DI CONTROLLO (5) Tipo di carta di controllo

Dimensione campione

Media e escursione

=10

X e s Mediana e escursione

< 10, solitamente da 3 a 5

~ X e R Valori individ. ed escursione mobile X e Rm

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Linea centrale

X=

*

( x1 + x2 +  xk )

k (R + R2 +  Rk ) R= 1 k ( x + x +  xk ) X= 1 2 k ( s + s +  sk ) s= 1 2 k x +~ x + ~ xk ) ~ (~ X= 1 2 k (R + R2 +  Rk ) R= 1 k X=

( x1 + x2 +  xk ) k

Rm = ( X i +1 − X i ) (R + R2 +  Rk −1 ) Rm = 1 k −1

Limiti di controllo

LSC x = X + A2 R LIC x = X − A2 R LSC R = D4 R LIC R = D3 R

Carte di controllo per variabili

LSC X = X + A3 s LIC X = X − A3 s

LSC s = B4 s LICs = B3 s ~ LSC X~ = X + A2 R ~ LIC X~ = X − A2 R LSC R = D4 R LICR = D3 R LSC X = X + E2 Rm

k = # di sottogruppi n~ = valore mediano di ogni sottogruppo *

X X =∑ i n

LIC X = X − E2 Rm LSC R m = D4 Rm LIC R m = D3Rm

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Affidabilità e Controllo Qualità

2 – Gli Strumenti

LE CARTE DI CONTROLLO (5)

Tabella delle costanti da usare nelle formule precedenti per calcolare i limiti di controllo

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Affidabilità e Controllo Qualità

2 – Gli Strumenti

LE CARTE DI CONTROLLO (6) Definizione e interpretazione delle carte di controllo  Carte di controllo per attributi: una sola carta, con la frazione difettosa o il numero dei pezzi difettosi, il numero dei difetti o il numero dei difetti per unità; viene evidenziata la variazione tra i diversi campioni.  Carte di controllo per variabili: sono di due tipi: una riporta la media, la mediana e i dati singoli, e dà indicazione delle variazioni nel tempo tra sottogruppi. La seconda, per l’escursione dei dati e la deviazione standard, dà indicazione della variazione all’interno dei sottogruppi nel tempo.  La linea centrale dà indicazione se la media del processo è secondo gli obiettivi o le specifiche  Analisi dei dati rispetto ai limiti di controllo: vanno distinte le variazioni dovute a cause comuni e a cause speciali. Variazioni entro i limiti dipendono da variazioni intrinseche del processo, mentre variazioni al di fuori dei limiti o andamenti particolari entro i limiti dipendono da cause specifiche, quali errori umani, eventi imprevisti, ecc.  Quando le analisi dei dati mostrano che il processo è sotto controllo, il campionamento può essere diradato, definendo intervalli regolari che permettano di verificare che non ci siano cambiamenti di sostanza. Il processo è sotto controllo quando non è affetto da cause speciali di deviazione: tutti i punti sono entro i limiti di controllo e presentano una dispersione casuale attorno al valor medio Politecnico di Milano – Dipartimento di Elettrotecnica

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Affidabilità e Controllo Qualità

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LE CARTE DI CONTROLLO (7) Osservazioni sulla interpretazione delle carte di controllo  La situazione di “controllo” non significa che necessariamente il processo raggiunge i requisiti, ma solo che il processo è “consistente”. Stato di controllo e limiti di specifica o target di processo non sono direttamente correlati.  Nel caso di punti entro i limiti di controllo, ma indicanti una tendenza, spostamento o instabilità, vanno pure cercate le cause del comportamento come nel caso di processo fuori controllo  I limiti di controllo vanno mantenuti anche quando sono state trovate e rimosse le cause di fuori controllo, fino a quando il processo non viene cambiato. In questo caso, nel nuovo calcolo vanno tenuti in considerazione solo i dati del nuovo processo.

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Affidabilità e Controllo Qualità

LE CARTE DI CONTROLLO (8) Come determinare se il processo è fuori controllo Il processo è fuori controllo nei seguenti casi:  Uno o più punti cadono fuori dei limiti di controllo  Nel caso in cui la carta di controllo sia divisa in zone, quando

Zona A

Limite sup. di controllo (LSC)

Zona B Zona C Zona C

Media

Zona B Zona A

Limite inf. di controllo (LIC)

a) 2 punti, tra 3 consecutivi, sono nella zona A, dalla stessa parte rispetto al valor medio b) 4 punti, tra 5 consecutivi, sono dalla stessa parte rispetto al valor medio e in zona B c) Nove punti consecutivi sono dalla stessa parte rispetto al valor medio d) Ci sono 6 punti consecutivi crescenti o decrescenti e) Ci sono 14 punti consecutivi che si alternano su e giù f) Ci sono 15 punti consecutivi in zona C (sopra e sotto il valor medio Questi casi sono rappresentati nella carta di controllo seguente

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LE CARTE DI CONTROLLO (9)

Esempio di casi di processo fuori controllo Politecnico di Milano – Dipartimento di Elettrotecnica

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Affidabilità e Controllo Qualità

LE CARTE DI CONTROLLO (10) 1° esempio: tempi di collegamento alle linee telefoniche del centro di cure intensive cardiache

Carta di controllo dei valori individuali e della escursione mobile Le carte di controllo riportate, che rappresentano i valori individuali e la variazione, mostrano che qualcosa è cambiato nel processo, e ora i risultati sono stabilmente migliori. (UCL= LSC limite superiore di controllo LCL = LIC limite inferiore di controllo) Politecnico di Milano – Dipartimento di Elettrotecnica

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Affidabilità e Controllo Qualità

LE CARTE DI CONTROLLO (11) 2° esempio: Centro dentistico: percentuale di pazienti che non rispettano l’appuntamento

Carta di controllo p Il tempo di appuntamento flessibile determina un numero minore di appuntamenti mancati (UCL= LSC limite superiore di controllo LCL = LIC limite inferiore di controllo)

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LE CARTE DI CONTROLLO (12) 3° esempio: processo di saldatura

Carta di controllo u (UCL= LSC limite superiore di controllo LCL = LIC limite inferiore di controllo)

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Affidabilità e Controllo Qualità

LE CARTE DI CONTROLLO (13) 4° esempio: valutazione complessiva dei corsi

Carte di controllo X e R Le settimane 1, 10 (dalla carta inferiore), 16 e 22 devono essere controllati per capire perché i risultati sono al di fuori dei limiti di controllo (UCL= LSC limite superiore di controllo LCL = LIC limite inferiore di controllo)

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LE CARTE DI CONTROLLO (14) Come indagare su un processo fuori controllo: alcune domande da porsi  Ci sono problemi di accuratezza di misura legati agli strumenti o metodi usati?  Ci sono differenze nelle metodologie usate dai diversi operatori?  Il processo è influenzato dalle condizioni ambientali, quali temperatura, umidità ecc.?  Ci sono stati cambiamenti significativi nell’ambiente in cui opera il processo?  Ha operato sul processo personale non addestrato o inesperto?  Ci sono stati cambiamenti negli input del processo? (ad es. materiali grezzi, ecc.)  Il processo è influenzato da condizioni di affaticamento del personale?  Ci sono stati cambi di politica di gestione del processo o di procedure? (ad es. modalità di manutenzione ecc.)  Il processo viene ritoccato frequentemente?  I campioni sono stati ricavati da diverse parti dl processo?  Il personale ha timore di riferire dati cattivi? …………… Ogni risposta positiva rappresenta una possibile causa per il processo fuori controllo. Politecnico di Milano – Dipartimento di Elettrotecnica

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IL CAMPIONAMENTO STATISTICO (1) Applicazioni del campionamento statistico:  Accettazione di componenti / parti di fornitura esterna  Controllo di lotti di fornitura (da parte del fornitore o da parte del cliente)  Controllo di processi  Controllo di prodotti  Controllo di dati  ………

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IL CAMPIONAMENTO STATISTICO (2)

Distribuzione gaussiana

f (x ) =

1 *e σ 2π

1 x− µ  2 −  2  σ 

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IL CAMPIONAMENTO STATISTICO (3) QUANDO È NECESSARIO  Prove distruttive  Grandi quantitativi  Controlli molto onerosi

QUANDO È OPPORTUNO  Per ridurre i costi di controllo  Per stimolare il fornitore all’autocontrollo e al miglioramento  Quando il livello di qualità ha raggiunto valori elevati che non giustificano un controllo al 100%

FASI PRINCIPALI DEL CONTROLLO PER CAMPIONAMENTO  Stabilire in anticipo la frazione difettosa accettabile  Definire la numerosità del campione, sulla base della confidenza statistica richiesta e della complessità / costo della prova  Effettuare materialmente il controllo Nota: è sbagliato considerare aprioristicamente che un controllo al 100% dia più garanzie di un controllo statistico!

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IL CAMPIONAMENTO STATISTICO (4) IL CONTROLLO PER CAMPIONAMENTO Considerazioni e risultati relativi a campioni con diversa numerosità: La scelta della dimensione del campione deve essere un giusto compromesso tra sicurezza del risultato e tempi / costi di esecuzione. Si consideri il seguente esempio.

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IL CAMPIONAMENTO STATISTICO (5)

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Affidabilità e Controllo Qualità

IL CAMPIONAMENTO STATISTICO (6) P0 = limite superiore per la frazione difettosa del lotto ritenuta accettabile P1 = limite inferiore per la frazione difettosa del lotto ritenuta da rifiutare

α = rischio del produttore o fornitore β = rischio del cliente

CURVA CARATTERISTICA OPERATIVA È un diagramma che indica la probabilità di accettazione di lotti in funzione della difettosa presente negli stessi

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Affidabilità e Controllo Qualità

IL CAMPIONAMENTO STATISTICO (7) TABELLA PER IL CONTROLLO ORDINARIO PER CAMPIONAMENTO SEMPLICE PER ATTRIBUTI

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Affidabilità e Controllo Qualità

IL CAMPIONAMENTO STATISTICO (8) LIVELLO DI COLLAUDO Il livello di collaudo scelto determina il potere discriminante della prova. Il livello S1 è quello con minor potere discriminante, il livello III è quello con maggior potere discriminante. Salvo diversa indicazione e per normali necessità si usa Il livello II. I livelli speciali S1, S2, S3, S4 sono usati quando sono necessarie numerosità di campione piccole, e possono o devono essere tollerati i rischi determinati dal minor potere discriminante (ad es. controlli su materiali ricavati da un processo continuo). La scelta di collaudo ordinario, rinforzato o ridotto (vedi oltre) è completamente indipendente dal livello di collaudo scelto.

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IL CAMPIONAMENTO STATISTICO (9) Piano di Campionamento Ordinario

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IL CAMPIONAMENTO STATISTICO (10) Piano di Campionamento Ridotto

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IL CAMPIONAMENTO STATISTICO (11) Piano di Campionamento Rinforzato

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IL CAMPIONAMENTO STATISTICO (12) Regole di commutazione tra i piani di campionamento

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