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Qualcuno di voi conosce già bene l'argomento ma, crediamo, che la maggioranza trovi ancora un po' ostico il discorso relativo al supporto che le tecniche statistiche possono dare ai sistemi qualità progettati secondo la ISO 9001:2015. Per questo motivo vogliamo parlarvi di una guida che potrebbe esservi di grande aiuto, la ISO 10017:2021 "Gestione per la qualità - Guida alle tecniche statistiche per la ISO 9001:2015", un documento pubblicato a marzo del 2021 che è un aggiornamento di quello del 2003. E' applicabile a qualsiasi organizzazione che voglia implementare tecniche statistiche all'interno del proprio sistema di gestione della qualità secondola ISO 9001 e fornisce un'ottima panoramica sulle tecniche statistiche che possono supportare un'organizzazione nella progettazione, attuazione, mantenimento e miglioramento di un sistema di gestione per la qualità e su come selezionarle a seconda delle esigenze. La guida è stata pubblicata dall'ISO a luglio del 2021 e recepita in Italia come UNI ISO 10017:2021 a novembre dello stesso anno.

In molte organizzazioni i processi presentano una certa varianza e questo significa che non sono completamente stabili. La norma ISO 10017 mira ad aiutare queste realtà nell'identificazione delle tecniche statistiche utili a supportare adeguatamente il sistema di gestione della qualità, spiegando anche in quale specifico campo applicarle. Se questo discorso vi interessa, possiamo andare più nel dettaglio con ulteriori articoli esplicativi ma, per ora, ricordiamo che la varianza può essere osservata all'uscita delle varie fasi del ciclo di vita dei prodotti in alcune caratteristiche quantificabili dei prodotti e dei processi. Il vantaggio di utilizzare le tecniche statistiche è che la descrizione, la misurazione, l'analisi e l'interpretazione della varianza nei processi possono essere effettuate anche con una quantità di dati relativamente limitata. La loro analisi, infatti, può fornire una migliore comprensione della natura, dell'estensione e delle cause della varianza e, in questo modo, contribuire a risolvere e persino a prevenire i problemi che potrebbero derivare da questa situazione. In questo modo, le tecniche statistiche diventano degli strumenti per la corretta gestione e fruizione dei dati disponibili a supporto del processo decisionale e contribuiscono al miglioramento continuo della qualità dei prodotti e dei processi per raggiungere una migliore soddisfazione del cliente.

Queste tecniche possono essere applicate in diverse attività e in settori differenti, ad esempio nelle ricerche di mercato, nella progettazione, nella produzione, nell'installazione, nell'assistenza, ecc. I criteri alla base dell'eventuale adozione delle tecniche statistiche a supporto della qualità e della scelta di quale possa essere di maggiore aiuto e soddisfare meglio le esigenze dell'organizzazione è una decisione soggetta a ciascuna azienda. E' essenziale, quindi, che ogni realtà esamini i requisiti della norma ISO 9001:2015 che prevede l'utilizzo di dati quantitativi e identifichi e utilizzi le statistiche che ritiene utili per supportare meglio il sistema di gestione. La ISO 10017, tra l'altro, chiarisce da subito che il suo contenuto non è completo ed esaustivo per ciò che riguarda le tecniche statistiche e non esclude l'uso di qualsiasi altra tecnica che possa essere considerata vantaggiosa per l'organizzazione. E' importante capire, quindi, che il documento non cerca di stabilire quali tecniche dovrebbero essere utilizzate, né fornisce consigli su come implementarle, limitandosi a trattare gli strumenti più diffusi e utili nell'analisi dei dati nell'ambito della ISO 9001.

Tra le principali tecniche statistiche che possono essere utilizzate dalle organizzazioni troviamo la Design Of Experiments o DOE, l'analisi della capacità di processo, il campionamento, l'analisi della regressione, l'analisi dell'affidabilità, le carte di controllo, l'analisi delle serie temporali, ecc.
La ISO 10017:2021 scende decisamente molto nei particolari ma, per iniziare, possiamo dire che i capitoli della ISO 9001:2015 in cui applicare le tecniche statistiche sono i seguenti: capitolo 6 "Pianificazione", al punto 6.1 "Azioni per affrontare rischi e opportunità", capitolo 7 "Supporto", al punto 7.1.5. "Monitoraggio e misurazione delle risorse" e capitolo 9 "Valutazione delle prestazioni", al punto 9.1 "Monitoraggio, misurazione, analisi e valutazione".

In definitiva, l'uso e l'applicazione di tecniche statistiche è essenziale per le organizzazioni, perché il processo decisionale deve basarsi su dati oggettivi, come ci ricorda anche uno dei sette principi della qualità. L'implementazione di un sistema di gestione della qualità efficace, infatti, richiede una valutazione delle prestazioni che include monitoraggio, analisi e valutazione. Ogni organizzazione deve essere in grado di provare, attraverso dati significativi e pertinenti, che il suo sistema di gestione della qualità è efficace.
L'analisi dei dati deve includere: il livello di soddisfazione del cliente, il livello di prestazione dei fornitori, i risultati del monitoraggio del prodotto e dei processi, il tasso di non conformità, la necessità di azioni correttive. Lo scopo dell'analisi dei dati è quello di valutare le prestazioni dell'organizzazione rispetto agli obiettivi, identificare le aree di miglioramento, trovare le vere cause dei problemi, fornire indicazioni per avviare azioni correttive, ecc.

Come si raccolgono i dati per le analisi? Se ci pensate un attimo, ne avete di sicuro già tantissimi a disposizione: i risultati dei sondaggi tra i clienti, quelli tra i dipendenti, i feedback dei clienti, dei fornitori e dei dipendenti, i risultati degli audit interni, i risultati del monitoraggio dei processi, dei prodotti e dei servizi, le non conformità, gli interventi in garanzia e i resi.

E vediamo ora come analizzare i dati una volta che sono stati raccolti. Dello strumento, le tecniche statistiche, abbiamo già parlato. I dati devono essere analizzati da personale designato e competente e il feedback derivante dall'analisi dei dati dovrebbe fornire input per il miglioramento continuo di prodotti e processi.
Documentare l'analisi dei dati non è un requisito obbligatorio, tuttavia bisognerebbe cercare di definire e controllare tutto ciò che fornisce informazioni sulle prestazioni del vostro sistema qualità. Pertanto, l'implementazione di una procedura per l'analisi dei dati è decisamente consigliata per la maggior parte delle imprese.

Qualche esempio

Ad esempio, per il processo di audit, si possono applicare diverse tecniche statistiche che possono supportare la pianificazione, l'esecuzione e l'analisi degli audit, al fine di valutare l'efficacia del sistema di gestione della qualità e identificare opportunità di miglioramento. Vediamo alcune delle principali tecniche che potremmo utilizzare:

• campionamento: utilizzare tecniche di campionamento statistico per selezionare un campione rappresentativo di processi, prodotti o registrazioni da esaminare durante un audit, quando non è possibile o pratico esaminare l'intera popolazione di dati
• analisi di Pareto: applicare l'analisi di Pareto per identificare le aree o i processi che contribuiscono maggiormente alle non conformità o ai problemi di qualità, consentendo di concentrare gli sforzi dell'audit sulle aree più critiche
• carte di controllo: utilizzare carte di controllo per monitorare le prestazioni dei processi nel tempo e identificare variazioni insolite o trend che possono indicare problemi di qualità o opportunità di miglioramento
• Analisi della capacità del processo: applicare l'analisi diella capacità del processo per valutare se i processi sono in grado di soddisfare i requisiti specificati e per identificare potenziali aree di miglioramento
• analisi di correlazione e regressione: utilizzare queste tecniche per esaminare le relazioni tra diverse variabili di processo o tra le variabili di processo e le prestazioni di qualità, aiutando a identificare i fattori critici che influenzano la qualità
• analisi delle serie temporali: applicare l'analisi delle serie temporali per monitorare le prestazioni della qualità nel tempo, identificare tendenze o pattern ricorrenti e valutare l'efficacia delle azioni correttive o di miglioramento
• analisi di affidabilità: utilizzare tecniche di analisi di affidabilità per valutare l'affidabilità dei prodotti o dei processi e identificare potenziali aree di miglioramento

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