Statistical Process Control – Linee guida AIAG/VDA
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Problemi
• Ridurre i reclami per scarti, rilavorazioni e i resi su garanzia;
• massimizzare la produttività e migliorare utilizzo delle risorse (p.e. tools di lavorazione);
• diminuire le ispezioni manuali e ridurre il presidio delle macchine;
• migliorare la soddisfazione del cliente in un’ottica di lungo periodo;
• perfezionare la parametrizzazione dei cicli operativi per gestire derive di processo;
• documentare le cause di variabilità ed i relativi piani di reazione.
Il Metodo
• Il controllo statistico di processo (SPC) è uno strumento che permette di migliorare i processi riducendone la variabilità.
• Alla base di SPC vi è il seguente principio: l'output di qualsiasi processo non è mai esattamente ripetibile; ogni processo ha come caratteristica inevitabile la variabilità che può essere originata da cause comuni (inerenti al processo stesso) o cause attribuibili (o speciali).
• La variabilità è un aspetto ineliminabile di ogni processo: lo scopo che ci si prefigge è quindi di minimizzare le cause di variabilità del processo ricorrendo a tecniche di tipo statistico.
• La variabilità totale (o di lungo periodo) del processo è scissa in due componenti: intra-gruppo (o di breve periodo) e infra-gruppo. Tali componenti permettono di definire la incertezza statistica, delimitando i limiti di controllo, e quindi di separarla dal rischio.
Le nostre Soluzioni
1. consulenza
Supportiamo i clienti nella realizzazione ed implementazione del sistema di controllo statistico di processo, partendo dalla acquisizione dati a bordo linea sino alla elaborazione delle carte di controllo e serie temporali.
Forniamo supporto tecnico durante tutto il ciclo di vita del prodotto con particolare riferimento alle attività di auditing presso fornitori, ispezioni periodiche in house, contrattualistica, supporto in contenziosi ed arbitrati che abbiano ad oggetto il controllo statistico di processo.
Mettiamo a disposizione dei clienti un team multidisciplinare che coniuga migliori pratiche industriali (p.e. introduzione corsie FIFO e cassoni rompi-lotto), con la diffusa conoscenza operativa dei principali sistemi di rilevazione (in ambiente SAP, Microsoft, Oracle) e padronanza dei software statistici SPC (Minitab, JMP, Kudas).
2. Outsourcing
Quando le dimensioni del business non siano sufficienti per garantire un adeguato sistema interno di SPC possiamo coordinare in outsourcing la redazione della documentazione e la implementazione dei controlli con una presenza periodica in azienda e costi ridotti; mettiamo a disposizione del cliente un team con forte competenza statistica e di processo in grado di identificare potenziali criticità/aree di miglioramento dei processi interni o nella catena di fornitura.
3. Formazione
MODULO 1 – Introduzione
· Miglioramento continuo e SPC
· Prevenzione verso rilevazione
· Sistema di controllo di processo
· Cause di variazione comuni e speciali
· Controllo versus Capacità (indici di processo)
· Il ciclo di miglioramento di processo e il controllo di processo
· Utilizzo efficace e benefici delle carte di controllo
MODULO 2 – Le carte di controllo
· Elementi delle carte di controllo
· Il processo di predisposizione delle carte di controllo i passi preparatori
· Definire i limiti di controllo e interpretare le statistiche di controllo
· Limiti estesi di controllo per il controllo di processo ongoing
· Definire i segnali di un processo “fuori-controllo”
· Carte di controllo per dati variabili (Xbar, R, S) (I, MR)
· Carte di controllo per dati attributi (P, NP, U, C)
MODULO 3 – Approfondimenti
• Strategie di campionamento
• Effetto della dimensione del campione e della frequenza di campionamento
• Cenni al teorema del limite centrale
• Sottogruppi razionali
• Variazione intra-guppo ed inter-gruppo
• Altri tipi di carte di controllo (short run, time zone)
• Approfondimenti sulle cause speciali
Obiettivi
• evidenziare il collegamento di SPC con i requisiti IATF 16949, FMEA, PPAP;
• analizzare in dettaglio la definizione dei limiti nelle diverse tipologie di carte di controllo.
• identificare ed eliminare le cause speciali di variazione nel processo,
• stabilizzare il processo (un processo stabile e prevedibile è sotto controllo statistico),
• prevedere misurazioni future: durante questa fase l'analisi dei dati e la reazione alle cause speciali avviene in tempo reale.