Il controllo statistico dei processi.

Donald J. Wheeler, Davis S. Chambers

Il controllo statistico dei processi.

Come ridurre i costi e migliorare la qualità ottimizzando la gestione aziendale

Edizione a stampa

54,00

Pagine: 448

ISBN: 9788820492939

Edizione: 1a ristampa 2009, 3a edizione 2001

Codice editore: 100.299

Disponibilità: Fuori catalogo

"...in sostanza, l'SPC è prima di tutto un modo di pensare..." "...lo scopo fondamentale di un'analisi è la comprensione del problema piuttosto che il risultato numerico finale..." "...l'obiettivo dell'SPC non è il rispetto delle tolleranze, ma ottenere una produzione che sia centrata sull'obiettivo, con la minima dispersione possibile..."

Queste frasi ben rappresentano l'impostazione del lavoro degli autori. Entrambi provengono dalla scuola di Shewhart, di Deming, di Juran. Per tutti l'SPC non è una sorta di eserciziario di statistica, ma un metodo scientifico per aiutare le aziende a conseguire il loro scopo: fornire al mercato buoni prodotti, al minimo costo, utilizzando - per quanto possibile - gli impianti disponibili. Da questi si deve ottenere ciò che possono fornire: niente di più, ma anche niente di meno; per la loro gestione è stato inventato l'SPC ed è stato scritto questo libro.

Questa strategia operativa richiede: intelligenza, buon senso, costanza e l'impiego di tecniche opportune; queste non devono essere confuse con complicate formule matematiche o statistiche. II libro è costruito su casi concreti (per la precisione: 68 casi) che vengono analizzati sia per evidenziare gli errori commessi che per guidare verso la giusta impostazione del problema.

Non mancano gli esempi di soluzioni "furbesche" (se si deve migliorare un risultato ci sono tre strade: a. migliorare il sistema; b. alterare il sistema; c. "correggere" i risultati). Queste false soluzioni sono dei "boomerang", a fronte di illusori risparmi immediati c'è il sicuro danno per l'azienda che deve valutare i suoi costi su tutto l'arco di vita del prodotto. L'impiego acritico degli indici di processo (Cp• Cpk) porta anch'esso a risultati assurdi, costosi e fuorvianti.

È' un libro facile da leggere: lo stile è semplice, le formule sono poche e facili, gli obiettivi sono sempre ben definiti, le complicazioni inutili e le esasperazioni dei modelli statistici prese bonariamente in giro.

Resta un po' di amaro in bocca in chi conosce tante situazioni ben diverse. In troppe aziende ci sono delle persone che "parlano con lingua biforcuta", dicono di volere la qualità e il miglioramento continuo ma operano secondo una logica volta ai risultati immediati, alla "dimostrazione" che tutto va bene, anziché ad una prospettiva strategica, come la qualità richiede.

Riuscirà questo libro a farle guardare un metro oltre il naso? Speriamo, è stato tradotto proprio per questo.

David S. Chambers, professore emerito di statistica, Università di Knoxville, Tennessee. Si è laureato nell'Università del Texas, dove conseguì anche la libera docenza. Vi insegnò dal 1941 al 1947; in quell'anno divenne professore associato di statistica nell'Università del Tennessee. Divenuto ordinario nel 1958, ricoprì la cattedra sino al 1981, quando si ritirò per dedicare maggior tempo all'insegnamento nell'industria. Con le parole del Dr. Deming: "la sua perdita è irreparabile".

Donald J. Wheeler è un consulente statistico che ebbe la grande fortuna di essersi associato a David S. Chambers dal 1970 al 1989. Si è laureato nell'Università del Texas, ad Austin, in fisica e matematica. Ha conseguito la libera docenza ed il dottorato in statistica presso la Southern Methodist University. Dal 1970 al 1982 ha insegnato nel Dipartimento di Statistica dell'Università del Tennessee. Nel 1982 ha lasciato l'insegnamento universitario per avere più tempo da dedicare alla formazioen e alla consulenza. Abita a Knoxville, nel Tennessee.

1. Due approcci alla variabilità
Il concetto tecnico di variabilità
Il concetto di variabilità secondo Shewhart
La necessità di impiegare le carte di controllo
2. La sintesi dei dati
Misure di localizzazione
La media -La mediana
Misure di dispersione
L'escursione (range)
La radice quadrata dello scarto quadratico medio
Lo scarto tipo
Gli istogrammi
Il grafico "tronco e foglie"
Il grafico sequenziale
3. Le carte di controllo di Shewhart
Usare i sottogruppi per tenere il processo sotto osservazione
Carte delle medie e delle escursioni
Limiti per i valori singoli
Altre carte per dati raggruppati
Carte di controllo con sottogruppi di numerosità uno
Che cos'è un ragionevole livello di controllo statistico?
4. I perché e i percome delle carte di controllo
Che cosa fare se i dati non sono distribuiti normalmente?
I quattro concetti fondamentali delle carte Shewhart
5. Impiegare le carte di controllo in modo efficace
Sistematicità nelle carte sequenziali
Quattro regole per definire una mancanza di controllo
Sottoraggruppamenti razionali
6. Capacità, stabilità e qualità a livello mondiale
La capacità ipotetica dl un processo instabile
Studi di capacità di breve durata
Qualità a livello mondiale
7. L'impiego delle carte di controllo per il miglioramento continuo
Un diagramma di flusso per l'impiego delle carte di controllo
Il miglioramento continuo
8. Regolare il processo
La differenza fra regolazione e uniformità
Regolare un processo usando una successione di valori
Regolare il processo con un sistema multiplo di misura
9. Argomenti speciali riguardanti le carte di controllo per va riabili
Unità di misura inadeguate
Costruzione corretta della carta di controllo per valori singoli ed escursione mobile
Quando si dovrebbe usare una carta X-mR ?
Carte di controllo per medie mobili
Carte di controllo a tre grafici
Rivedere i limiti di controllo
Aggiornamento dei limiti nelle carte di controllo
Carte per mediane ed escursioni nei sottogruppi
Da dove vengono le costanti per le carte di controllo?
10. Carte di controllo per variabili discrete
Un approccio semplice ai dati attributo
Carte basate su conteggi binomiali
Carte per proporzioni basate su conteggi binomiali
Problemi con le carte binomiali
Carta per conteggi basati su Poisson
Carte per non conformità per area unitaria di riferimento
11. Utilizzare efficacemente le variabili attributo Le tre caratteristiche delle variabili attributo
Come impiegare efficacemente i dati per attributi
12. L'inizio
Diagramma di flusso
La carta di Pareto
13. Altri argomenti
L'interpretazione della curtosi e dell'asimmetria
Confronto fra studi analitici e enumerativi
Il problema dei limiti di controllo modificati
Stimare la frazione non conforme
La trasformazione dei dati
Gli effetti della variabilità sui sistemi bilanciati

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