4 analisi del sistema di misura (msa) - Teletu

5 ANALISI DI CAPACITÀ
5.1 Introduzione
La statistica gioca un ruolo fondamentale e di supporto al controllo di qualità, mettendo a
disposizione una serie di strumenti che semplificano l'ammontare di dati di cui si entra in possesso
per effetto delle misurazioni, esibendo delle sintesi che ben si prestano a ottenere delle
considerazioni immediate sullo stato di funzionamento di un processo produttivo.
L'analisi di capacità, in particolare, consente di valutare le performance di un processo nel produrre
pezzi conformi alle specifiche, restituendo un valore numerico che dà la misura di tale prestazione.
In particolare valori inferiori a 1 sono da ritenersi negativi, mentre valori superiori a 1 sono da
considerarsi auspicabili, anche se l'ideale sarebbe attestarsi oltre l'1.33, con l'obiettivo di
raggiungere valori pari a 2.
Gli scopi dell'analisi di capacità, tra gli atri, sono quelli di cercare di determinare in che modo il
processo rispetterà le tolleranze, supportare la sezione ricerca e sviluppo (R&S) nella proposizione
di modifiche al processo, fissare le performance minime di nuove attrezzature e soprattutto ridurre
la variabilità del processo.
5.2 Fondamenti statistici
La capacità viene definita come la misura associata al confronto tra la variabilità naturale del
processo e le specifiche del prodotto. Appare chiaro che un processo verrà definito stabile se detiene
una limitata variabilità.
Per intervallo di variabilità naturale, è consuetudine far riferimento a quello di ampiezza 6 della
distribuzione della caratteristica qualitativa, centrato rispetto alla media della suddetta caratteristica.
I limiti di tolleranza naturale si trovano, quindi, a distanza di 3 dalla media del processo.
UNTL=3 5.1
LNTL=−3 5.2
Ipotizzando una distribuzione normale della caratteristica oggetto di studio, è
probabilità di ricadere all'interno dei suddetti limiti è pari al 99.73%.
noto che la
Pr {−3x3}=Pr {−3 x−
3}=3−−3=0.9973 5.3
Per converso la probabilità di cadere al di fuori dei limiti di tolleranza naturale, è pari a
1−Pr {−3x3 }=1−0.9973=0.0027 5.4
Una probabilità di questo ordine può sembrare a prima vista abbastanza soddisfacente, ma
ragionando in termini di parti per milione, equivale a 2700ppm, che è una quantità di non conformi
piuttosto consistente e per nulla trascurabile. Si osservi, inoltre, che tale risultato è legato all'ipotesi
di normalità inizialmente considerata e, quindi, può risultare totalmente differente, qualora la
distribuzione della caratteristica oggetto di studio non sia gaussiana.
Proprio per cercare di ridurre il numero di difettosi, negli ultimi anni si sta affermando il così detto
approccio Six-sigma, che prevede una ampiezza dell'intervallo considerato pari a 12 (in modo che
la semi ampiezza sia 6 volte lo standard error, da cui il nome Six-sigma). È del tutto ovvio che non
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