METODI STATISTICI PER IL CONTROLLO QUALITÀ

Il tema del controllo della qualità è stato oggetto, nel corso degli anni, di un crescente interesse in ambito aziendale. Il cambiamento delle richieste del mercato e l’incremento delle pretese qualitative dei consumatori hanno reso necessaria l’introduzione nelle aziende di metodi statistici per il controllo della qualità. Tra questi ha riscosso maggior successo il Six Sigma, articolato nelle fasi di definizione, misurazione, analisi, miglioramento e controllo. Esso viene implementato attraverso l’utilizzo di strumenti statistici e si occupa dello studio della qualità di processo, prodotti e servizi. Negli ultimi decenni questi metodi sono stati rivoluzionati per potersi adattare alle enormi quantità di dati da gestire. Si è iniziato a parlare di Industria 4.0, un’impostazione aziendale che prevede l’automazione dei processi e l’utilizzo delle nuove tecnologie per una continua connessione tra persone, macchine e prodotti durante la produzione. L’introduzione di pianificazione e controllo intelligente della produzione permette di aumentare la produttività degli impianti e la qualità dei prodotti tramite strumenti innovativi, quali il Machine Learning e le tecnologie Blockchain. In tale contesto, l’Internet of Things ha assunto un ruolo rilevante, tanto che si è iniziato a parlare di Industrial Internet of Things. Il presente lavoro di tesi include una revisione della letteratura sui metodi statistici per il controllo della qualità e a seguire un confronto tra diversi casi studio nei quali sono stati applicati gli strumenti sopra citati. Lo scopo è l’analisi delle differenze tra i metodi presentati, eventuali analogie e risultati a cui conducono gli stessi. Tutti i metodi descritti ed applicati, sia quelli tradizionali che quelli di recente introduzione, sono di fondamentale supporto ai responsabili di qualità e produzione nel processo decisionale.