I tre pilastri per ridurre la variabilità dei tuoi processi
In qualunque settore, specialmente in quello delle
materie plastiche, il malfunzionamento dei processi operativi e i guasti, sia
di processo che di prodotto, intesi come un'anomalia che non permette al componente
di svolgere correttamente la sua funzione e di conseguenza porta delle
ripercussioni più o meno gravi sul funzionamento del sistema di cui fa parte,
sono fonte di problemi e preoccupazioni.
Per contrastare
questa situazione di “crisi"
interna
vengono in aiuto tre principali pilastri:
- la Failure
Mode and Effect Analysis, meglio nota come FMEA, una metodologia impiegata per l’analisi di tutte le
principali modalità di guasto o difetto di un processo-prodotto o sistema. Tale
metodologia consente un approccio sistematico all’analisi dei rischi di un
prodotto o processo (nuovo o modificato) correlando gli indici relativi per
l’adozione di contromisure che riducano progressivamente l’indice globale di
rischio del progetto. Si tratta di un’analisi preventiva per la stima del
rischio con il fine di evitare la possibilità che si verifichino guasti/errori;
- la Fault
Tree Analysis (FTA) o albero dei
guasti che si differenzia dalla FMEA per la sua caratteristica di analisi
deduttiva: parte infatti da un’analisi generale e complessiva della tipologia
di guasto andando a individuare i guasti sui singoli componenti. Al contrario,
la FMEA parte dall’errore/guasto “finale” e ricostruisce a ritroso la catena di
errori/guasti;
- l’SPC o Statistical Process Control, è una metodologia che si basa sull’applicazione di tecniche statistiche per comprendere e analizzare le variabilità di un processo. Serve per identificarne il potenziale standard e le variabilità che sono da ritenere "normali" e, quindi, capire le possibili derive, il più possibile anticipandole grazie a una attenta lettura dei trend. In questo modo è possibile tenere sotto controllo il processo grazie a controlli statistici a campione e grazie al monitoraggio dei parametri di base del processo produttivo.
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