La gestione della qualità di progetto e la conduzione di progetti Lean Six Sigma e di progetti di reengineering dei processi aziendali richiede frequentemente un’analisi della varianza di alcuni processi.
Per esempio, un’azienda che si occupa di spedizioni nell’intento di migliorare i propri processi può voler analizzare i ritardi nell’arrivo dei beni spediti ed analizzare quindi la distribuzione statistica con cui essi si presentano.
Un primo livello di miglioramento può coincidere con la riduzione della varianza della distribuzione dei tempi di arrivo in modo da isolare un range temporale “certo” entro il quale garantire la consegna di quanto spedito.
Per raggiungere questo obiettivo, occorre analizzare il processo di spedizione utilizzando carte di controllo ed applicando il ciclo DMAIC.
Ogni processo, per sua natura, è soggetto ad un ampio numero di variabili che statisticamente ne possono influenzare la performance.
Pertanto, l’andamento di una specifica distribuzione statistica può dipendere da una serie di cause che debbono essere esaminate:
- Cause comuni, riconducibili ad un insieme identificabile di anomalie e disfunzioni sempre presenti in un processo.
- Cause speciali, si tratta di anomalie accidentali che si presentano quindi occasionalmente e che possono essere rilevate monitorando continuamente il processo. In questa tipologia di cause rientrano gli errori umani, i guasti dei mezzi e strumenti utilizzati, le difettosità dei materiali.
Un processo è sotto controllo quando tutte le cause speciali sono state eliminate e sono presenti solo cause comuni a condizionarne la performance. Per analizzare le motivazioni retrostanti questi fenomeni occorre procedere ad un brainstorming con le persone che operano sul processo, applicare l’analisi di Pareto e la Root Cause Analysis.
Mentre la presenza di cause speciali può indicare che un processo è sostanzialmente sano ma influenzato da fattori accidentali, la presenza di cause comuni indica che esistono variazioni sostanziali nel processo stesso e che è necessario modificare in modo fondamentale il processo per migliorarne la performance e ridurne le variazioni rispetto alla media.
Quando sono presenti solo cause comuni a condizionare la performance di un processo può non valere la pena analizzare ciascuna istanza in cui si presentano anomalie ma osservare il processo nel suo insieme ed individuare come ridurne la varianza e migliorarne la performance.
Più in generale, affinché un processo sia affidabile occorre che:
- sia facilmente identificabile;
- sia formalmente descritto e documentato;
- siano state definite le misure e le modalità per il monitoraggio e controllo del processo;
- operi in condizioni controllate;
- venga periodicamente revisionato e migliorato sulla base delle misurazioni effettuate e dei feedback interni ed esterni.