Spc: il controllo statistico di processo. Sparare con precisione su un bersaglio. Il controllo statistico di processo SPC è un sistema di controllo nato, storicamente, prima delle tecniche di controllo a campionamento e rimasto, purtroppo, un po' in "sordina" fin a pochi anni fa. La sua caratteristica principale è che il controllo viene focalizzato sul processo o sulla singola macchina utensile, e non sul prodotto. Ovviamente le misure vengono effettuate su ciò che interessa all'utente, e quindi il prodotto che "viene fuori" dal processo/macchina. Per semplificare, nel seguito intenderemo "macchina utensile" e "processo produttivo" come sinonimi. In sostanza, SPC idealizza il comportamento della macchina utensile, guardandola dal punto di vista matematico, o meglio statistico, ne fissa le caratteristiche principali (accuratezza e precisione) e misura l'evolversi di queste grandezze nel tempo, tramite le carte di controllo, che sono la più classica visualizzazione. Esse sono, tra l'altro, uno dei famosi "Sette strumenti" di Deming. L'assunto è chiaro: una volta note le caratteristiche del processo o della macchina utensile, il prodotto realizzato sarà conforme alle specifiche. È come sparare ad un bersaglio, avendo piazzato correttamente l'arma (tiro accurato, centrato sul bersaglio) e conoscendo la sua precisione intrinseca (capacità di mantenere la nuvola di colpi in una piccola area). Solo il variare di condizioni - come la direzione del vento, la diversa quantità di polvere nella carica, la densità dell'aria - potrà far cadere i colpi fuori dal bersaglio. Le tecniche SPC ci permettono di sapere proprio se le condizioni in cui opera il processo hanno subito modificazioni o variazioni. Ciò permette di prendere provvedimenti ben prima che si arrivi a superare le specifiche o tolleranze assegnate dal progettista, cioè ben prima di arrivare alla produzione di scarto (nel nostro caso, tirare al di fuori del bersaglio).   Le possibili cause di variazione. Naturalmente occorre distinguere tra cause di variazione attribuibili o casuali: cosa vuol dire? In teoria, tutte le cause sono a priori attribuibili, cioè è possibile risalire al motivo che ha provocato la variazione (ad esempio, piccole variazioni di temperatura, piccole vibrazioni, etc.) ma molto spesso si fa una netta distinzione tra cause attribuibili o importanti, per le quali è necessario indagare ulteriormente, e tra cause casuali o normali o secondarie. Molto spesso ci è capitato di scoprire che fenomeni apparentemente secondari (e non erano mai stati misurati prima) avevano in realtà un effetto dannoso sul processo (questo è vero soprattutto per processi chimici o meccanici).   Le tecniche SPC o il controllo a campionamento? Nelle norme delle serie UNI EN ISO 9000 si parla di controllo in ben due capitoli: "Tecniche Statistiche" - cap. 20 e "Controllo del Processo" - cap. 9. SPC ricade, anche se non esplicitamente richiamato dalle norme, in entrambi i capitoli. Numerose aziende certificate, o in fase di certificazione, tralasciano le tecniche di controllo statistico di processo a favore delle tecniche per il controllo a campionamento. Come mai? Ciò è dovuto non solo a ragioni di semplicità di impiego, ma anche a ragioni di tipo storico: nate in Giappone molto prima delle tecniche di controllo a campionamento, le tecniche SPC sono tuttavia rimaste per molti decenni poco conosciute e scarsamente diffuse nel mondo; solo i risultati di successo conseguiti da Toyota ne hanno sancito la definitiva affermazione. SPC dovrebbe essere invece favorito rispetto alle tecniche a campione (derivate dalle MIL STD 105) perché permette, se applicato correttamente, di "prevenire" l'insorgere di non conformità (difetti sui pezzi). Le altre tecniche, quando applicate alla fine del processo produttivo, si limitano a riscontrare che un certo numero di pezzi non conformi (difettosi) è stato prodotto. Esistono ottimi testi in lingua inglese, per chi volesse approfondire le informazioni contenute in queste brevi note. Ritorneremo comunque su molti di questi argomenti.   Il controllo standard: come si controlla attualmente. Le aziende manifatturiere effettuano normalmente un controllo di questo tipo: ogni tot pezzi ne viene misurato uno, per verificare se le impostazioni della macchina utensile sono corrette. A volte, soprattutto nelle macchine a controllo numerico, vengono controllati accuratamente soltanto il primo o i primi due pezzi, dopodiché la macchina viene fatta lavorare a regime. In questo tipo di controllo si fa riferimento ai limiti di tolleranza, cioè alle specifiche tecniche indicate sul disegno. Parametri come la precisione e l'accuratezza della macchina (spesso quelle di "targa", e non quelle verificate con un studio apposito, chiamato "analisi della capacità del processo") vengono in tal modo assunti noti e costanti. Purtroppo quest'assunzione non è sempre vera, ed il controllo statistico permette appunto di tenere sotto controllo tali parametri in modo preventivo.   SPC: come si ?dovrebbe» controllare. La caratteristica più importante delle carte di controllo è che sono sempre appaiate (una per il valor medio campionario ed una per la deviazione standard campionaria). Questi due parametri misurano rispettivamente l'accuratezza e la precisione della nostra macchina utensile. Sulle carte di controllo sono presenti due linee, dette linee di controllo. Queste linee, calcolate con metodi statistici in base alle misure rilevate fino a quel momento, servono da "campanello di allarme". Se un punto oltrepassa queste linee posso ragionevolmente ritenere che il processo sia fuori controllo, cioè che una perturbazione stia agendo sul processo/macchina e ne stia modificando l'accuratezza e /o precisione. Potrebbe essere qualsiasi cosa: un cambio nel materiale, un abbassamento di tensione, un problema nel sistema di lubrificazione, un cuscinetto danneggiato, etc. SPC non dà indicazioni sulla causa che ha generato la perturbazione, si limita solamente a segnalare che il sistema ha perso la sua stabilità. In SPC il controllo viene effettuato prendendo come riferimento i limiti di controllo, e non quelli di tolleranza. Ma perché abbiamo detto ragionevolmente? La teoria alla base delle carte di controllo non è banale, nel senso che vi sono alcune osservazioni, secondo l'esperienza dell'autore, che sfuggono anche ad utenti che utilizzano da lungo tempo questi metodi. Lo scopo di questi brevi articoli è proprio quello di sollevare l'attenzione su alcune "finezze" statistiche ed aiutare l'operatore ad utilizzare appieno tali tecniche. Vediamo subito un esempio.   Le carte di controllo possono anche sbagliare? Sì, l'errore dipende da come abbiamo calcolato i limiti di controllo. Un punto chiave per comprendere il funzionamento delle carte di controllo è quello del "test statistico". Un test statistico è studiato per aiutare nella scelta della decisione corretta. Le carte di controllo non sono altro, infatti, che dei test statistici continuati nel tempo. Facciamo una analogia "giudiziaria" e mettiamoci nei panni di un giudice: supponiamo di dover decidere se assolvere o condannare un imputato (la nostra macchina utensile), sulla base delle prove documentali in nostro possesso. Dobbiamo decidere cioè se l'imputato è innocente (macchina sotto controllo) o colpevole (macchina fuori controllo). Naturalmente possiamo commettere due tipi di errore: condannare (intervenire sulla macchina) un innocente (macchina in controllo) oppure dichiarare innocente (non intervenire sulla macchina) un colpevole (macchina effettivamente fuori controllo). I due errori, che in statistica vengono chiamati errori del 1° o del 2° tipo (indicati anche con å e ) possono avere "pesi" differenti, ad esempio può essere molto più dannoso accusare ingiustamente un innocente che liberare un colpevole. Purtroppo i due errori sono collegati inversamente tra loro, a meno che non abbia la possibilità di effettuare altre indagini (acquisire maggiori informazioni sul processo produttivo). Nel caso della nostra macchina, dobbiamo valutare se sia più costoso intervenire continuamente per correggerla, quando in realtà non ve n'è bisogno (caso dell'innocente in prigione) oppure lasciarla stare mentre occorrerebbe intervenire (caso del delinquente in libertà). Possiamo tener conto del "peso" dei due errori, e quindi regolare la sensibilità del nostro sistema, giocando opportunamente sui limiti di controllo.   Sviluppi futuri. Come già verificatosi in numerosi settori, dai sistemi di autogoverno e riconoscimento ostacoli a quelli di visione, da quelli di controllo di sistemi industriali complessi all'analisi di patologie mediche, le tecniche di intelligenza artificiale si stanno sviluppando anche in quest'area. Tali tecniche hanno lo scopo di assistere il responsabile del processo nella ricerca dei problemi, presentando tutti i possibili collegamenti logici e suggerendo le possibili soluzioni.   Cosa occorre per applicare tecniche SPC? Negli anni passati venivano utilizzati moduli e stampati, sui quali gli operatori riportavano le misure rilevate con strumenti da officina tradizionali. Per effettuare il controllo statistico di processo in maniera moderna ed efficiente occorre disporre di strumenti digitali (calibri, micrometri), di una interfaccia adatta a trasmettere le misure al PC, e di un software in grado di visualizzare le carte di controllo gli istogrammi, che disponga di alcune altre funzioni base di salvataggio, conversione, visualizzazione, etc. L'ideale è disporre di strumenti di misura automatici in linea, in modo da limitare l'influenza dell'operatore (anch'esso, come il processo, è affetto da variabilità!). La cosa più importante, purtroppo spesso tralasciata, è una corretta formazione del responsabile del processo, che deve sviluppare una sorta di "curiosità" e di "desiderio di ricerca" sul proprio processo produttivo, qualunque esso sia, e deve sforzarsi di comprendere la teoria statistica alla base delle tecniche. Se SPC viene preso solamente come un sistema per raccogliere dati o, peggio ancora, per misurare i pezzi (dopo quanto detto prima, il lettore dovrebbe accorgersi da solo dell'inconsistenza di questa affermazione!) l'investimento sarà servito a ben poco, sicuramente non a raggiungere l'obiettivo finale: "zero difetti!".   Luca Bochese

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