Statistical Process Control: le carte di controllo e come scegliere quella giusta
La sezione 5.2 del Body of Knowledge IASSC è la più lunga di tutto il programma: tredici voci, quasi tutte dedicate a un tipo di carta di controllo. Dietro l'apparente proliferazione c'è un'idea sola, formulata da Walter Shewhart negli anni Venti: distinguere la variazione che fa parte del processo da quella che segnala un problema.
Cause comuni e cause speciali
Ogni processo varia. Una parte di questa variazione è intrinseca — la somma di mille piccoli fattori che nessuno controlla singolarmente: sono le cause comuni. Un'altra parte deriva da qualcosa di identificabile e non abituale: un lotto di materiale diverso, un operatore nuovo, un sistema aggiornato. Sono le cause speciali.
La distinzione non è accademica. Reagire a una causa comune come se fosse speciale — inseguire ogni oscillazione con una correzione — aumenta la variabilità del processo: è l'errore che Deming chiamava tampering. Ignorare una causa speciale significa lasciar peggiorare il processo senza accorgersene. La carta di controllo esiste per non sbagliare in nessuna delle due direzioni.
Anatomia di una carta
Tre linee e una serie di punti nel tempo. La linea centrale è la media del processo. Il limite superiore e il limite inferiore di controllo stanno convenzionalmente a tre deviazioni standard dalla media — non della singola osservazione, ma della statistica rappresentata sulla carta.
L'errore più diffuso: disegnare sulla carta i limiti di specifica al posto dei limiti di controllo. I limiti di controllo si calcolano dai dati del processo e dicono di che cosa il processo è capace; i limiti di specifica arrivano dal cliente e dicono che cosa è accettabile. Sono due domande diverse, e mescolarle rende la carta inutilizzabile.
Il punto fuori dai limiti è il segnale più ovvio, ma non l'unico. Le regole di Nelson e i criteri della Western Electric individuano configurazioni che indicano una causa speciale anche quando tutti i punti stanno dentro: sette punti consecutivi dalla stessa parte della linea centrale, sei in tendenza crescente o decrescente, andamenti ciclici regolari.
Scegliere la carta
La scelta dipende dal tipo di dato e dalla dimensione del sottogruppo. È una delle poche cose del syllabus che conviene imparare a memoria, perché all'esame ricorre e nel lavoro serve subito.
Dati continui — misure su scala: tempi, pesi, importi.
- I-MR — osservazioni singole, nessun sottogruppo. È la carta più usata nei processi amministrativi e IT, dove ogni evento è unico.
- Xbar-R — sottogruppi piccoli, fino a otto o nove osservazioni. Si usa il range come misura di dispersione.
- Xbar-S — sottogruppi grandi. Con più di nove osservazioni la deviazione standard stima la dispersione meglio del range.
Dati discreti — conteggi.
- Carta P — proporzione di unità difettose, con campioni di dimensione variabile.
- Carta NP — numero di unità difettose, con campioni di dimensione costante.
- Carta U — difetti per unità, campioni di dimensione variabile. Da usare quando una stessa unità può avere più difetti.
Carte per piccoli scostamenti. Le carte classiche vedono bene gli spostamenti grandi e male quelli piccoli e persistenti. Per questi servono la CuSum, che accumula gli scarti dalla media, e la EWMA, che pesa le osservazioni recenti più delle vecchie. Sono più sensibili, ma reagiscono con un ritardo maggiore ai salti improvvisi.
Sottogruppi e frequenza di campionamento
Un sottogruppo dovrebbe essere razionale: composto da unità prodotte in condizioni il più possibile omogenee, così che la variabilità interna al sottogruppo rappresenti solo cause comuni. Se il sottogruppo mescola turni, macchine o operatori diversi, la variabilità interna si gonfia, i limiti di controllo si allargano e la carta non segnala più nulla.
La frequenza va scelta in rapporto alla velocità con cui il processo può cambiare: campionare una volta al mese un processo che deriva in una settimana significa accorgersene quando è tardi. Servono almeno venti-venticinque sottogruppi per calcolare limiti attendibili.
Nel syllabus IASSC
5.2 Statistical Process Control (SPC)GreenBlack
- 5.2.1 Raccolta dati per l’SPC
- 5.2.2 Carta I-MR
- 5.2.3 Carta Xbar-R
- 5.2.4 Carta U
- 5.2.5 Carta P
- 5.2.6 Carta NP
- 5.2.7 Carta Xbar-S
- 5.2.8 Carta CuSum
- 5.2.9 Carta EWMA
- 5.2.10 Metodi di controllo
- 5.2.11 Anatomia di una carta di controllo
- 5.2.12 Sottogruppi, impatto della variazione, frequenza di campionamento
- 5.2.13 Calcolo di linea centrale e limiti di controllo
Dove continuare
- Fase Control: le altre sotto-sezioni del programma
- Syllabus IASSC completo: 5 fasi, 21 sotto-sezioni, 92 argomenti
- Corsi e certificazioni Lean Six Sigma di BITIL
Domande frequenti
Perché i limiti di controllo stanno a tre sigma?
È una convenzione di Shewhart, scelta come compromesso pratico: a tre sigma i falsi allarmi sono rari — circa tre ogni mille punti su un processo stabile — e i segnali veri vengono comunque colti. Limiti più stretti farebbero inseguire il rumore, limiti più larghi lascerebbero passare i problemi.
Un processo in controllo statistico produce sempre pezzi conformi?
No, e la confusione è frequente. «In controllo» vuol dire prevedibile: il processo si comporta domani come oggi. Se quel comportamento prevedibile sta fuori dalle specifiche del cliente, il processo è stabile e inadeguato allo stesso tempo. Servono entrambe le analisi, controllo e capability.
Quanti dati servono per calcolare i limiti di controllo?
La pratica consolidata è venti-venticinque sottogruppi, raccolti in un periodo che rappresenti le normali condizioni operative. Con meno dati i limiti sono instabili; se il periodo è troppo breve si rischia di fotografare una condizione particolare e scambiarla per il comportamento abituale.
