Pulse: Andrea Saviano Sabato 01/10/2016

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53 pulse: Problem solving in salsa six-sigma Il mio sensei un giorno mi disse: “esiste un unico grande problema per affrontare qualsiasi problema, risolto

quello sono tutti aggredibili”. Io ironicamente risposi: “trovare il modo per risolvere tutti i problemi?”. Lui

sorridendomi rispose: “far capire alla gente che tutti i problemi sono affrontabili se si punta a mitigarli

invece che ad eliminarli!”

I dati senza analisi sono privi d’informazione

Alla base della conoscenza c’è il metodo scientifico sperimentale, un approccio che si fonda su due

elementi:

assumere che il livello di conoscenza attuale non è la “verità” e che qualsiasi nuovo elemento può

mettere in discussione quanto era dato per assodato;

qualsiasi elemento nuovo può essere considerato un’informazione se ha superato un protocollo di

validazione il quale dimostra che:

o i risultati che si ottengono sono affetti da un errore casuale che in base a una predefinita

misura di probabilità (p-value) si dividono in:

assegnabili cause di variabilità: causali, determinabili e spiegabili quando superano

tale limite;

rumore di fondo; casuale, indeterminabile e inspiegabile quando sono al di sotto di

tale limite;

o una volta eliminata la variabilità legata a cause specifiche e assegnabili (effetti secondari), è

possibile modulare l’effetto seguendo un protocollo ripetibile e riproducibile;

o è possibile dimostrare che la causa anticipa l’effetto e si attua secondo un’ipotesi di

modello matematico y=f(x) che rappresenta un meccanismo riproducibile e ripetibile, tale

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modello è ottenibile su base teorica (legge universale) o, eventualmente, per regressione o

interpolazione dei dati sperimentali (legge empirica);

o è possibile falsificare qualsiasi ipotesi alternativa dimostrando che gli esisti sono differenti

sulla base di tabelle a doppia entrata rappresentanti i dati di esperimenti effettuati sulla

base del doppio cieco (chi effettua il test è all’insaputa dell’ipotesi che è tenuto a

verificare);

o i test funzionano anche se si effettua la randomizzazione dei dati.

Quindi, di per sé un dato non ha significato, perché nessuno numero, soprattutto se non contestualizzato,

non rappresenta una informazione significativa in quanto non permette di conoscere il processo al quale si

riferisce.

Non tanto perché non si conosca il nome del processo, quanto perché ne sono ignoti i meccanismi causa-

effetto e le condizioni al contorno (è impossibile isolare un sistema dall’ambiente che lo circonda).

Affinché un dato possa aumentare la conoscenza su di un fenomeno è necessaria una forma di analisi in

grado di collegare il dato con qualche aspetto significativo del fenomeno stesso. Anche confrontare due

dati tra di loro non apporta conoscenza, perché la differenza potrebbe essere dovuta a fattori di pura

casualità.

I dati inerenti un fenomeno sperimentale possono essere sia quantitativi che qualitativi,

nel primo caso si possono rappresentare tramite i numeri reali,

nel secondo caso come un insieme di numeri discreti (in una scala discrezionale che va da un

minimo a un massimo suddividendo il fenomeno in classi).

DoE classico, Taguchi e Shainin

Questa metodica ha portato negli anni a costruire delle tecniche di progettazione e attuazione degli

esperimenti nota sotto l’acronimo DoE (Design of Experiments) che, tramite l’approccio pragmatico di

alcune organizzazioni, ha portato ad approcci euristico (procedimento non rigoroso che consente di

prevedere un risultato, che dovrà poi essere convalidato) come i metodi Taguchi e Shainin consigliati per

approcciare problemi molto complessi e su problematiche molto estese.

Classical Factorial

Fractional Factorial Design

Response Surface Method

Taguchi or ShaininMethod

Optimal Design

Numberof factors

Constraints andSurface Complexity

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Il caso di studio Un’azienda operante nel settore plastico reputa che la presenza di bava sia una maledizione divina dovuta

al peccato originale e alla cacciata dal paradiso, scoprirà che le cose non stanno proprio così.

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