Quando si parla di miglioramento, soprattutto su aspetti legati alla qualità o ai processi, ci si imbatte spesso sull’analisi dei dati. La raccolta dei dati è una fase importante e per nulla banale che va progettata opportunamente. Prima di questa fase è inoltre fondamentale validare il sistema di misura, inteso come l’insieme di strumento ed operatore che esegue la misura. L’MSA - Measurement System Analysis è una tecnica di analisi volta proprio a valutare la bontà e validare il sistema di misura.
In diverse occasioni ho visto analisi anche molto complesse portate avanti senza aver prima validato il sistema di misura o progettato la raccolta dati. Quel che è peggio è che da tali studi sono scaturite decisioni operative importanti (make or buy, modifica di parametri, etc). Purtroppo in questi casi le analisi non hanno alcuna validità e i risultati ottenuti alcun fondamento statistico; anzi spesso possono portare fuori strada.
Ma vediamo altri esempi. Una volta raccolti i dati e prima di analizzarli verificate che sono distribuiti secondo una curva normale? Eliminate i dati anomali (outlier)? Molti degli strumenti della qualità assumono che la distribuzione dei dati sia normale. Se manca questo assunto “cade il palco”!
Per esperienza posso affermare che la verifica dei sistemi di misura e dei dati non viene svolta frequentemente, anzi! Questo per due ragioni principali:
Mancano le competenze di base
Mancano gli strumenti per farlo efficientemente.
Per quanto riguarda il primo punto esistono molti corsi, e in primis il Lean Six Sigma Green Belt che consentono di acquisire le competenze specifiche. Non vi resta approfondire la formazione!
Per quanto riguarda il secondo punto, ritengo che MS Excel non è sempre sufficiente per svolgere analisi statistiche, o quantomeno non è immediato e semplice arrivare ad un risultato. Ad esempio, per svolgere un MSA in Excel è necessario creare un apposito foglio di calcolo. Con software specialistici l’analisi è immediata, graficamente rappresentata e robusta. Nei nostri corsi ad esempio utilizziamo Minitab®.
Il tempo necessario è quindi un punto fondamentale. Se per svolgere le analisi preliminari e validare il sistema di misura e i dati possiamo impiagare solamente pochi minuti perché non farlo? Dovremmo dotarci di strumenti e software adeguati a questo scopo, che consentano di seguire un approccio scientifico e rigoroso senza dove perdere giorni e giorni di lavoro.
Se vi dicessi che per fare un MSA sono sufficienti un paio d’ore, sareste disposti a farlo? Probabilmente si se questo vi garantisce che tutte le analisi che seguono avranno una validità statistica. Sono le fndamenta, come in una casa!
Quando parliamo di strumenti e metodi più evoluti del Leax Six Sigma, come ad esempio il DOE (Design of Experiment) ecco che i fogli di calcolo convenzionali non bastano più. In questi casi è indispensabile un software dedicato. Ma quale scegliere? Ritengo che una delle barriere che scoraggiano le persone ad utilizzare questi software, oltre al costo e alla disponibilità in azienda, è l’interfaccia. Fortunatamente alcuni di questi hanno un interfaccia “a griglia”, ben pensata e molto simile al foglio Excel. Ciò facilita notevolmente l’apprendimento e li rende fruibili in poco tempo.
Concludendo, l’analisi dei dati è importante fin dalle prime fasi di validazione del sistema di misura. Solamente attraverso analisi robuste è possibile dare un significato statistico ai risultati. Spesso tali passaggi non vengono svolti per mancanza di competenze o per questioni di tempo poiché gli strumenti convenzionali e maggiormente diffusi come MS Excel non sono stati pensati per tale scopo. Ed è proprio per questo che è importante utilizzare dei software di analisi statistica specifici. Questi:
consentono di svolgere analisi robuste in poco tempo,
spesso sono poco costosi,
hanno interfacce user friendly.