• non conformità ricorrenti

Lo scopo dell’elaborato è quello di individuare le Non Conformità Ricorrenti nel processo di assemblaggio di veicoli ferroviari per un’azienda multinazionale operante nel settore ferrotranviario.
Questo lavoro si inserisce in un’ottica di applicazione alla realtà industriale delle pratiche e metodologie della Lean Manufatcuring. In particolare, la ricerca delle cause radice delle Non Conformità Ricorrenti porta ad implementare delle azioni correttive che puntano ad eliminare il difetto ed evitare così che si ripresenti. Una volta eliminate le Non Conformità Ricorrenti ritenute a priorità più alta, secondo criteri basati sull’impatto che queste Non Conformità hanno sulla sicurezza delle persone, sulla funzionalità del veicolo ferrotranviario, e sull’effort richiesto per la loro rilavorazione, è possibile applicare nuovamente la metodologia sia per verificare che le azioni correttive abbiano sortito l’effetto desiderato, sia per identificare altre Non Conformità Ricorrenti per le quali indagare le cause radice e predisporre azioni correttive su misura. Di fatto quindi si cerca di applicare un processo di kayzen, ossia di miglioramento continuo, che proceda per step contenuti ma che ciclicamente si ripetono.
Il lavoro è stato suddiviso in tre parti. Nella prima parte è stata eseguita l’analisi delle non conformità, finalizzata all’identificazione di quelle ricorrenti. Per fare questo è stato impiegato il metodo di Pareto applicato a un campione di fogli di raccolta dati derivanti direttamente dalla linea di assemblaggio dell’azienda in questione. I dati raccolti, che inizialmente fornivano informazioni quasi esclusivamente qualitative sulla natura delle Non Conformità rilevate su un veicolo ferrotranviario, sono stati opportunamente rielaborati al fine di ricavarne delle informazioni quantitative da utilizzare come input per il metodo di Pareto. Il risultato è stato che l’80% Non Conformità considerate nell’analisi è attribuibile al 23% dei cluster nei quali le singole Non Conformità erano state precedentemente suddivise. In base a questo criterio, dunque, le Non Conformità racchiuse in questo 23% di cluster sono state identificate come ricorrenti. Al fine di filtrare ulteriormente le Non Conformità Ricorrenti per concentrare gli sforzi di investigazioni su un numero di cluster, e quindi di tipologie di non conformità, ragionevole, ci si è ispirati al Risk Priority Number, o RPN, tipicamente utilizzato nell’analisi FMEA (FMECA). Sono state dunque stilate delle scale di punteggio, cucite su misura sul caso aziendale specifico, per determinare l’impatto che la tipologia di Non Conformità ha in termini di sicurezza delle persone, di funzionalità del componente o del veicolo sul quale è stata rilevata, di risorse da impiegare per riportare in conformità e altre che ne valutassero la difficoltà di rilevazione e frequenza con la quale si presentano. È stato dunque assegnato un punteggio ad ognuna di queste scale, il prodotto ha fornito un indicatore numerico, compreso fra 1 e 1000 che ha permesso di prioritizzare.
Nella seconda parte, una volta individuate le tipologie di Non Conformità Ricorrenti, per la ricerca delle cause radice sono stati usati in sinergia due strumenti , uno grafico ed uno concettuale, che tipicamente si usano nell’ambito del Problem Solving, ossia il diagramma di Ishikawa e la 5 Whys Analisys. Tramite questi strumenti sono state ricavate le cause radici potenziali.
Nella terza e ultima parte del lavoro sono state indagate le cause radice potenziali al fine di individuare quelle che, con buona probabilità, risultano essere la cause radice effettive. Su questa, sono state proposte o delle procedure poka-yoke o delle azioni di sensibilizzazione mirate all’eliminazione della Non Conformità.