Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving1 Il miglioramento, il problem solving e...

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 1 Il miglioramento, Il miglioramento, il problem solving e il problem solving e gli strumenti per il lavoro gli strumenti per il lavoro di gruppo di gruppo UNIVERSITA’ DI PISA

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 1

Il miglioramento,Il miglioramento,il problem solving eil problem solving e

gli strumenti per il lavoro di gruppogli strumenti per il lavoro di gruppo

UNIVERSITA’ DI PISA

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 2

IndiceIndice

• Il miglioramento: i diversi approcci• I gruppi di lavoro• La sequenza di Problem Solving• Gli strumenti per il lavoro di gruppo

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 3

MIGLIORAMENTO DELLA MIGLIORAMENTO DELLA QUALITÀQUALITÀ

“Le azioni intraprese nell’ambito di un’organizzazione per accrescere

l’efficienza e l’efficacia delle attività e dei processi, a vantaggio sia

dell’organizzazione, sia dei clienti.”

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Il miglioramentoIl miglioramento

MIGLIORAMENTO CONTINUO

“Kaizen”

MIGLIORAMENTO PER GRANDI INNOVAZIONI

“Kairyo”

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KAIZEN KAIRYO

CULTURA

EFFETTO

VELOCITÀ

PERIODO DI TEMPO

CAMBIA- MENTO

COINVOL- GIMENTO

Orientale Occidentale

Di lungo termine Di breve termine

A piccoli passi A grandi passi

Continuo e in aumento

Intermittente e non in aumento

Graduale ecostante

Improvviso eincostante

Tutti Pochi individui scelti

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KAIZEN KAIRYO

APPROCCIO

MODALITÀ

CATALIZ- ZATORE

ESIGENZE PRATICHE

ORIENTAM. SFORZO

CRITERI DI VALUTAZ.

Collettivo Individuale

Manutenzione e miglioramento

Grandi investimenti,ma pochi sforziper preservarli

Alle persone Alla tecnologia

Smantellamento e (ri-) costruzione

Know-how convenzionale

Progresso tecnologico

Pochi investimenti,ma grandi sforzi

per progredire

Processo e sforziper migliori risultati

Risultati e Profitti diretti

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MIGLIORAMENTO MIGLIORAMENTO CONTINUOCONTINUO

• È un processo che si sviluppa con continuità, passo dopo passo, senza punti di arrivo definitivi

• È guidato dal management

• Opera sull’esistente, consentendo progressi significativi anche in assenza di grandi innovazioni

• Ha come obiettivo sia la riduzione delle problematiche, sia l’aumento delle prestazioni

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MIGLIORAMENTO MIGLIORAMENTO CONTINUOCONTINUO

(segue)(segue)

• Può fornire risultati anche nel breve termine

• Aumenta la professionalità

• Deve coinvolgere tutto il personale

• Deve essere svolto in modo pianificato e

sistematico

• Funziona al meglio ove si adotti un sistema

premiante

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MIGLIORAMENTO CONTINUOMIGLIORAMENTO CONTINUO+ -

Prevenzione Reazione

Attività continua Attività per obiettivi

Partecipazione Esecuzione ordini

Mentalità statistica Gestione basata su “sensazioni”

Rapporti chiari con i fornitori Fornitori avversari

Analisi dei dati di mercato Valutazione interna delle esigenze del cliente

Impegno orientato al mercato Impegno orientato alle attività

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IL RUOLO DEL IL RUOLO DEL MANAGEMENTMANAGEMENT

• Guidare in prima persona il miglioramento, stabilendo politiche, obiettivi, organizzazione, risorse e metodi di controllo

• Focalizzare l’attenzione sul soddisfacimento dei clienti, sia interni che esterni

• Coinvolgere nel miglioramento l’intera organizzazione

• Trasmettere, soprattutto con l’esempio delle proprie azioni, l’attitudine al miglioramento quale componente del lavoro di ognuno

• Facilitare la comunicazione e l’accesso alle informazioni

• Promuovere il lavoro di gruppo ed il rispetto per la persona

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Il cammino del Management Il cammino del Management verso il Miglioramentoverso il Miglioramento

Consapevolezza e

Delega

Impegno e

Coinvolgimento

Partecipazione e

Leadership

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I GRUPPI DI LAVOROI GRUPPI DI LAVORO

• INFORMALI esistono di fatto

• ORIZZONTALIi membri sono dello stesso livello gerarchico

• INTERFUNZIONALIi membri provengono da aree diverse

• VERTICALIi membri sono di livelli gerarchici diversi

• PERMANENTIesistono ed operano permanentemente

• TEMPORANEIesistono ed operano sino al raggiungimento dell’obiettivo

• FORMALI sono istituzionalizzati

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GRUPPI TIPICI PER GRUPPI TIPICI PER IL MIGLIORAMENTOIL MIGLIORAMENTO

• CIRCOLI QUALITÀ

• COMITATI DIRETTIVI PER LA QUALITÀ E/O IL

MIGLIORAMENTO (“QUALITY COMMITTEE”)

• GRUPPI DI MIGLIORAMENTO DI UN

PROCESSO

• TASK-FORCE

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REGOLE ESSENZIALI DI UN REGOLE ESSENZIALI DI UN GRUPPO DI MIGLIORAMENTOGRUPPO DI MIGLIORAMENTO

• All’interno del gruppo non vi sono gerarchie• Tutti i partecipanti devono conoscere e

saper utilizzare in modo appropriato gli strumenti di Problem Solving

• I problemi affrontati devono essere compresi chiaramente da tutti i partecipanti

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I GRUPPI DI LAVOROI GRUPPI DI LAVORO

• i partecipanti operano in maniera “interattiva”• gli obiettivi sono chiari e condivisi• sono definite le relazioni tra i componenti del

gruppo e tra questo e l’esterno• sono chiare le modalità di partecipazione al gruppo• i metodi di lavoro sono chiari e definiti e tali da

ottimizzare il contributo dei singoli• tutti i partecipanti hanno un ruolo ed uno spazio

per contribuire• i partecipanti hanno reciproca fiducia

Un “vero” gruppo di lavoro si ha quando:

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IL GRUPPO DI LAVORO IL GRUPPO DI LAVORO EFFICACEEFFICACE

• Tipicamente formato da 5 fino ad un massimo di 12 persone

• Guidato da un “facilitatore”• Caratterizzato da compatibilità di livello

tecnico e culturale, “linguaggio” e strumenti dei partecipanti

• Rappresentativo delle aree e funzioni “toccate” dal problema affrontato

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IL RUOLO DEL IL RUOLO DEL FACILITATOREFACILITATORE

• Contribuire a creare un ambiente aperto e positivo

• Incoraggiare la manifestazione dei vari punti di vista

• Fare emergere il pensiero creativo• Guidare il gruppo nell’utilizzo delle metodologie e

degli strumenti del Problem Solving• Accompagnare il gruppo verso il raggiungimento

degli obiettivi• Aiutare il gruppo a definire le proprie regole di

funzionamento

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PROBLEM SOLVINGPROBLEM SOLVING

““Insieme di tecniche e di strumenti Insieme di tecniche e di strumenti che, utilizzati in maniera che, utilizzati in maniera

sistematica nelle varie fasi del sistematica nelle varie fasi del processo di miglioramento, processo di miglioramento,

permettono l’efficace permettono l’efficace raggiungimento degli obiettivi, con raggiungimento degli obiettivi, con un efficiente impiego delle risorse”un efficiente impiego delle risorse”

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MiglioramentoMiglioramentoApplicazione della sequenza PDCAApplicazione della sequenza PDCA

P A D C

ActStandardizzare o ricominciare il ciclo

Stabilire gli obiettivi e pianificare le attività

Attuare quantopianificato

Valutare i risultatirispetto agli obiettiviCheck

Do

Plan

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Individuare tutti i problemi

Individuare tutti i problemi

Scegliere un problema

Scegliere un problema

Ricercare le cause

potenziali

Ricercare le cause

potenziali

Individuare le cause reali

Individuare le cause reali

Cercare le soluzioni

Cercare le soluzioni

Proporre una soluzione

Proporre una soluzione

Approvare il progetto

Approvare il progetto

AttuazioneAttuazione

Confermare i risultati

Confermare i risultati

Riconoscere i risultati

Riconoscere i risultati

RISOLVERE UN PROBLEMARISOLVERE UN PROBLEMA

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SCELTA DEL PROBLEMASCELTA DEL PROBLEMA

Individuare tutti iproblemi

Individuare tutti iproblemi

Ottenere informazioni sui problemi

Ottenere informazioni sui problemi

Preselezione deiproblemi

Preselezione deiproblemi

Chiarire iproblemi

Chiarire iproblemi

Scegliere ilproblema

Scegliere ilproblema

Elenco Elenco problemiproblemiElenco Elenco

problemiproblemi

Informazioni Informazioni sui problemisui problemi

Informazioni Informazioni sui problemisui problemi

BRAINSTORMINGBRAINSTORMING

STRUMENTI RACCOLTA DATI

STRUMENTI RACCOLTA DATI

VOTOVOTO

BENCHMARKING

DIAGRAMMA DI PARETO

DIAGRAMMA DI PARETO

ISTOGRAMMAISTOGRAMMA

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LE CAUSE POTENZIALILE CAUSE POTENZIALI

Comprendere il problema

Comprendere il problema

Definire il problema

Definire il problema

Ricercare le cause potenziali

Ricercare le cause potenziali

Raggruppare le cause potenzialiRaggruppare le cause potenziali

DIAGRAMMA DI FLUSSODIAGRAMMA DI FLUSSO

GRAFICI E DIAGRAMMIGRAFICI E DIAGRAMMI

DIAGRAMMA POLAREDIAGRAMMA POLARE

5We2H5We2H

BRAINSTORMINGBRAINSTORMING

DIAGRAMMA CAUSA-EFFETTO

DIAGRAMMA CAUSA-EFFETTO

Diagramma Diagramma causa-causa-effettoeffetto

Diagramma Diagramma causa-causa-effettoeffetto

Diagrammi del Diagrammi del processoprocesso

Diagrammi del Diagrammi del processoprocesso

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LE CAUSE REALILE CAUSE REALI

Documentare le causeDocumentare le cause

Analizzare le causeAnalizzare le cause

Classificare le causeClassificare le cause

STRUMENTI RACCOLTA DATI

STRUMENTI RACCOLTA DATI

DIAGRAMMA DI CORRELAZIONE

DIAGRAMMA DI CORRELAZIONE

DIAGRAMMA DI PARETO

DIAGRAMMA DI PARETO

DIAGRAMMA DI AFFINITÀDIAGRAMMA DI AFFINITÀ

ISTOGRAMMAISTOGRAMMA

DiagrammiDiagrammiDiagrammiDiagrammi

DiagrammiDiagrammiDiagrammiDiagrammi

STRATIFICAZIONESTRATIFICAZIONE

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LA SCELTA DELLA SOLUZIONELA SCELTA DELLA SOLUZIONE

Ricercare le soluzioniRicercare le soluzioni

Preselezionare le migliori soluzioni

Preselezionare le migliori soluzioni

Scegliere la soluzione

Scegliere la soluzione

Redigere e approvare il progetto

Redigere e approvare il progetto

Elenco delle Elenco delle soluzioni soluzioni potenzialipotenziali

Elenco delle Elenco delle soluzioni soluzioni potenzialipotenziali

Il progettoIl progettoIl progettoIl progetto

BRAINSTORMINGBRAINSTORMING

VOTOVOTO

DIAGRAMMA AD ALBERODIAGRAMMA AD ALBERO

DIAGRAMMA DI AFFINITÀDIAGRAMMA DI AFFINITÀ

MATRICE MULTI-CRITERIMATRICE MULTI-CRITERI

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L’ATTUAZIONE DELLA SOLUZIONEL’ATTUAZIONE DELLA SOLUZIONE

Pianificare l’azionePianificare l’azione

Preparare il pianoPreparare il piano

Attuare il pianoAttuare il piano

Verificare i progressiVerificare i progressi

Confermare i risultatiConfermare i risultati

5We2H5We2H

DIAGRAMMA DI GANTTDIAGRAMMA DI GANTT

DIAGRAMMA DI FLUSSODIAGRAMMA DI FLUSSO

GRAFICI E DIAGRAMMIGRAFICI E DIAGRAMMI

CARTE DI CONTROLLOCARTE DI CONTROLLO

Misure Misure temporaneetemporanee

Misure Misure temporaneetemporanee

Nuove Nuove direttivedirettiveNuove Nuove

direttivedirettive

DIAGRAMMA POLAREDIAGRAMMA POLARE

Piano di Piano di azioneazione

Piano di Piano di azioneazione

STRUMENTI RACCOLTA DATI

STRUMENTI RACCOLTA DATI

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Particolarmente indicato NON particolarmente indicatoIndicato

1. STRUMENTI RACCOLTA DATI

2. GRAFICI E DIAGRAMMI

3. DIAGRAMMA POLARE

4. STRATIFICAZIONE

5. ISTOGRAMMA

6. DIAGRAMMA DI PARETO

7. DIAGRAMMA DI CORRELAZIONE

8. CARTE DI CONTROLLO

9. BRAINSTORMING

PR

OB

LE

MA

PR

OB

LE

MA

CA

US

EC

AU

SE

SO

LU

ZIO

NE

SO

LU

ZIO

NE

AZ

ION

EA

ZIO

NE

STRUMENTISTRUMENTI

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10. DIAGRAMMA CAUSA-EFFETTO

11. VOTO

12. MATRICE MULTI-CRITERI

13. DIAGRAMMA DI AFFINITÀ

14. DIAGRAMMA AD ALBERO

15. BENCHMARKING

16. DIAGRAMMA DI FLUSSO

17. DIAGRAMMA DI GANTT

18. 5We2H

PR

OB

LE

MA

PR

OB

LE

MA

CA

US

EC

AU

SE

SO

LU

ZIO

NE

SO

LU

ZIO

NE

AZ

ION

EA

ZIO

NE

STRUMENTISTRUMENTI

Particolarmente indicato NON particolarmente indicatoIndicato

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1. STRUMENTI PER LA 1. STRUMENTI PER LA RACCOLTA DATIRACCOLTA DATI

• IL FOGLIO (MODULO) RACCOLTA IL FOGLIO (MODULO) RACCOLTA DATIDATI

• L’INTERVISTAL’INTERVISTA• L’OSSERVAZIONEL’OSSERVAZIONE• ………….. Non necessariamente un “foglio”,

ma anche, ad esempio,un modulo elettronico.

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FOGLIO RACCOLTA DATIFOGLIO RACCOLTA DATI

È utilizzato per raccogliere È utilizzato per raccogliere sistematicamente dei dati, allo scopo di sistematicamente dei dati, allo scopo di ottenere una chiara rappresentazione ottenere una chiara rappresentazione

dei fatti e di facilitarne l’analisi.dei fatti e di facilitarne l’analisi.

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FOGLIO RACCOLTA DATIFOGLIO RACCOLTA DATIContiene tutte le informazioni di carattere generale:- data- fonte- rilevatore- destinazione dati- fenomeno rilevato- unità di misura- metodologia di rilevamento- etc...

E’ solitamente una matrice a doppia entrata i cui dati sono organizzati in modo coerente con le finalità di rilevazione

TESTATA

CORPO

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Esempio di corpo di Foglio raccolta Esempio di corpo di Foglio raccolta datidati

ora Numero di persone in fila

9.30

10.00

10.30

11.00

11.30

12.00

12.30

Lunedì

Martedì

ora Numero di persone in fila

9.30

10.00

10.30

11.00

11.30

12.00

12.30

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Foglio Raccolta DatiFoglio Raccolta Dati(per il Controllo di un Processo)(per il Controllo di un Processo)

TEMPERATURA COLATA GHISA

OPERATORE: Bianchi LINEA: B DATA: 16/10/2002 LIMITI: 1280 - 1320 °C

ORA DIRILEVAZ.

TEMP.°C

NOTE

8.00 1296 9.00 1307

10.00 1311

11.00 1295

12.00 1313

13.00 1325

14.00 1302

15.00 1297

RILEVATA ALLE ORE 10.18

VALORE SOPRA I LIMITI

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Foglio Raccolta Dati Foglio Raccolta Dati (per tipo di difetto)(per tipo di difetto)

IMPIANTO SQUADRA TURNO A TURNO B TURNO C

A1

LINEA A

A2

B1

LINEA B

B2

GRAFFI COLLA TOMAIA CUCITURE FINITURA ALTRI

DATA: 2004-feb-10 RILEVATORI: Amedei, Vittori

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Foglio Raccolta DatiFoglio Raccolta Dati (per causa di difetto) (per causa di difetto)

DATA: 2002-dic-15

TOTALE

TIPO DI SCARTO QUANTITA’

E1 Errata tensione di carica

E2 Errata fasatura

E3 Spegnimento

E4 B.T. bobina a massa

E5 B.T. bobina invertita

E6 B.T. cortocircuito

E7 Varie

M1 Rivett. Spira di corto

M2 Amianto mancante

M3 Deformazione piattello

M4 Tornitura piattello

RILEVATORE: Minghelli

2

3

2

8

4

6

6

3

2

5

3

44

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 35

L’INTERVISTAL’INTERVISTA

È un metodo di raccolta delle È un metodo di raccolta delle informazioni, qualitative o informazioni, qualitative o

quantitative, diretto solitamente ad quantitative, diretto solitamente ad individuare i bisogni od il grado di individuare i bisogni od il grado di

soddisfazione dei clientisoddisfazione dei clienti

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 36

L’INTERVISTAL’INTERVISTA

L’intervista è guidata da un L’intervista è guidata da un QUESTIONARIOQUESTIONARIO, costituto da un elenco di , costituto da un elenco di domande che possono essere:domande che possono essere:

• CHIUSECHIUSE

l’intervistato sceglie tra una serie di l’intervistato sceglie tra una serie di risposte pronterisposte pronte

• APERTEAPERTE

l’intervistato fornisce una risposta non l’intervistato fornisce una risposta non vincolatavincolata

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 37

QUESTIONARIO CON DOMANDE APERTEQUESTIONARIO CON DOMANDE APERTE

VALUTAZIONE DEL SERVIZIO ASSISTENZA

1) Cosa pensa del livello 1) Cosa pensa del livello di preparazione dei di preparazione dei tecnici?tecnici?

2) Ha mai riscontrato 2) Ha mai riscontrato carenze nella qualità carenze nella qualità delle riparazioni? Di delle riparazioni? Di che tipo?che tipo?

10) In quali aspetti crede 10) In quali aspetti crede che il servizio debba che il servizio debba essere migliorato? essere migliorato?

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 38

QUESTIONARIO CON DOMANDE APERTEQUESTIONARIO CON DOMANDE APERTE

VALUTAZIONE DEL SERVIZIO BIBLIOTECA

1) Cosa pensa della 1) Cosa pensa della disponibilità di libri?disponibilità di libri?

2) Ha mai riscontrato 2) Ha mai riscontrato disservizi? Di che tipo?disservizi? Di che tipo?

3) In quali aspetti crede 3) In quali aspetti crede che il servizio debba che il servizio debba essere migliorato? essere migliorato?

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 39

QUESTIONARIO CON DOMANDE CHIUSEQUESTIONARIO CON DOMANDE CHIUSE

VALUTAZIONE DEL SERVIZIO ASSISTENZAVALUTAZIONE DEL SERVIZIO ASSISTENZA

Quanto è soddisfatto riguardo ai seguenti aspetti:

1) Livello di preparazione dei tecnici

2) Disponibilità e cortesia

3) Qualità delle riparazioni

4) Velocità di intervento

1 52 3 4

1 52 3 4

1 52 3 4

1 52 3 4

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QUESTIONARIO CON DOMANDE CHIUSEQUESTIONARIO CON DOMANDE CHIUSEVALUTAZIONE DEL SERVIZIO MENSAVALUTAZIONE DEL SERVIZIO MENSA

Quanto è soddisfatto riguardo ai seguenti aspetti:

1) Qualità degli alimenti

2) Disponibilità e cortesia del

personale

3) Tempi di attesa

4) Varietà del menù

5) ...

1 5 2 3 4

1 5 2 3 4

1 5 2 3 4

1 5 2 3 4

1 5 2 3 4

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 41

VANTAGGIVANTAGGI

DOMANDE CHIUSE

Facilitano il successivo lavoro di classificazione ed elaborazione

dei dati

DOMANDE APERTE

Non limitano le possibilità di

risposta dell'intervistato

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 42

L’OSSERVAZIONEL’OSSERVAZIONE

• Consente di raccogliere informazioni Consente di raccogliere informazioni di tipo qualitativo o quantitativodi tipo qualitativo o quantitativo

• È un metodo adatto per analizzare È un metodo adatto per analizzare elementi numerosi, volumi elevati, elementi numerosi, volumi elevati, comportamenti, situazioni…comportamenti, situazioni…(come (come viene eseguita un’attività, per viene eseguita un’attività, per rilevare una sequenza di operazioni, rilevare una sequenza di operazioni, gli strumenti utilizzati, i files gli strumenti utilizzati, i files consultati, la presenza o l’assenza di consultati, la presenza o l’assenza di elementi…..) elementi…..)

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 43

2. GRAFICI E DIAGRAMMI2. GRAFICI E DIAGRAMMI

• Sono rappresentazioni di dati Sono rappresentazioni di dati quantitativiquantitativi

• Permettono di riassumere grandi Permettono di riassumere grandi quantità di informazioni in uno quantità di informazioni in uno spazio ridotto e di comunicare spazio ridotto e di comunicare situazioni complesse in maniera situazioni complesse in maniera chiara e concisachiara e concisa

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 44

I tipi di grafici più diffusiI tipi di grafici più diffusi

A) GRAFICI A SPEZZATA

B) GRAFICI A BARRE

C) DIAGRAMMI A SETTORI

Adatti a rappresentare le tendenze

Utili per effettuare confronti fra categorie

Consentono di visualizzare le proporzioni tra le varie classi di un fenomeno

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 45

A) GRAFICO A SPEZZATAA) GRAFICO A SPEZZATAReclami del cliente relativi a puntualità consegne

Rec

lam

i

Anni

0

20

40

60

80

100

97 98 99 00 01 02 03

Stabilimento A

Stabilimento B

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 46

A) GRAFICO A SPEZZATAA) GRAFICO A SPEZZATA

Procedura:Procedura:

• Determinare, per entrambi gli assi, il Determinare, per entrambi gli assi, il campo di variazione e l’unità di campo di variazione e l’unità di misura di ogni incrementomisura di ogni incremento

• Contrassegnare i due assi, Contrassegnare i due assi, riportandovi le unità di misura riportandovi le unità di misura utilizzateutilizzate

• Tracciare i punti di intersezione dei Tracciare i punti di intersezione dei dati e collegarli con una lineadati e collegarli con una linea

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 47

GRAFICO A COLONNEGRAFICO A COLONNERITARDO MEDIO CONSEGNE – ANNO 2002

Magazzino di spedizione

Gio

rni

0

1

2

3

4

5

A B C D E F

Prodottistandard

Prodotticustom

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 48

GRAFICO A COLONNEGRAFICO A COLONNEProcedura:• Determinare il campo di variazione

dell’asse verticale e l’unità di misura di ogni incremento

• Contrassegnare l’asse verticale, riportando l’unità di misura

• Determinare il numero e l’ordine delle barre

• Contrassegnare l’asse orizzontale

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 49

B) GRAFICO A BARREB) GRAFICO A BARRETempo medio di fermo impianto

0 5 10 15 20 25 30

Marzo 03

Febbraio 03

Gennaio 03

Dicembre 02

Arrivo squadra manutenzione

Diagnosi guasto

Reperimento ricambi

Completamento intervento

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 50

C) DIAGRAMMA A SETTORI (TORTA)C) DIAGRAMMA A SETTORI (TORTA)CAUSE DI ABBANDONO DEGLI STUDI

15%

20% 36%

11%

6% 12%

Motivazioni personaliIniziato alavorare

Difficoltàstudi

Economiche

Logistiche

Altre

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 51

C) DIAGRAMMA A C) DIAGRAMMA A SETTORISETTORI

Procedura:

• Determinare la percentuale per ciascuna categoria

• Convertire i valori percentuali in gradi d’angolo

• Disegnare un cerchio e tracciare i settori

• Contrassegnare i settori

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 52

3. DIAGRAMMA POLARE3. DIAGRAMMA POLARE

Visualizza su un solo diagramma un Visualizza su un solo diagramma un insieme di parametri, permettendo di insieme di parametri, permettendo di tenere sotto controllo la situazione tenere sotto controllo la situazione

generale e di individuare generale e di individuare prontamente eventuali situazioni prontamente eventuali situazioni

critichecritiche

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 53

DIAGRAMMA POLARE

0

20

40

60

80

100ECONOMICITÀ

ESERCIZIO

ASSISTENZATECNICA

DISPONIBILITÀPER DILAZIONE

PAGAMENTITEMPI DI RISPOSTA

COSTOACQUISTO

PRESTAZIONIPRODOTTO

QUALITÀ PRODOTTO

LA PERCEZIONE DELL’AZIENDA DA PARTE DEI CLIENTI

NOI

IL PRINCIPALECONCORRENTE

PUNTUALITÀCONSEGNE

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 54

4. STRATIFICAZIONE4. STRATIFICAZIONE

• Consiste nell’osservare da punti di Consiste nell’osservare da punti di vista diversi dati e informazioni vista diversi dati e informazioni aggregatiaggregati

• È particolarmente utile nella fase È particolarmente utile nella fase diagnostica, poiché permette di diagnostica, poiché permette di identificare quali categorie identificare quali categorie contribuiscono maggiormente a contribuiscono maggiormente a creare il problemacreare il problema

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 55

Stratificazione delle assenze dal Stratificazione delle assenze dal lavoro lavoro

20-21 >240

5

10

15

20

25

30

<20 22-23

% PER ETA'

G F M A M G L A S O N D02468

101214

G F M A M G L A S O N D

% PER MESE

02040 60

IMPIEGATI

% PER INQUADRAMENTO

M F0

204060

M F

% PER SESSO

OPERAI

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 56

5. ISTOGRAMMA5. ISTOGRAMMA

Rappresentazione grafica di una Rappresentazione grafica di una distribuzione di frequenza, costituita distribuzione di frequenza, costituita

da una successione di rettangoli da una successione di rettangoli aventi come base l’intervallo delle aventi come base l’intervallo delle

classi e come altezza un valore classi e come altezza un valore proporzionale alla frequenza proporzionale alla frequenza

corrispondente corrispondente

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 57

Obiettivo del processosul 95 % dei prodotti

Fre

qu

enza

rel

ativ

a (%

)

Fre

qu

enza

ass

olu

ta

Scostamento dall’ottimale

0

5

10

15

20

11 10 09 08 07 06 05 04 03 02 010

15

30

ISTOGRAMMA Prestazioni di un processo

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 58

Diagramma simmetrico dei dati attorno alla maggiore frequenza (“moda”).

Diagramma asimmetrico. L’asimmetria è detta negativa quando si sviluppa a sinistra, positiva quando si sviluppa a destra.

Distribuzione bimodale dei dati attorno a due frequenze.

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 59

Specifica

Specifica

Specifica

Distribuzione centrata all’interno dei limiti di specifica: processo sotto controllo.

Distribuzione centrata, ma estesa al di fuori dei limiti di specifica: processo fuori controllo.

Distribuzione non centrata nei confronti della specifica ed estesa al di fuori dei limiti di specifica: processo fuori controllo.

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 60

6. DIAGRAMMA DI PARETO6. DIAGRAMMA DI PARETO

Permette di visualizzare un Permette di visualizzare un insieme di dati quantitativi relativi insieme di dati quantitativi relativi

ad un problema, mettendo in ad un problema, mettendo in risalto i fatti importanti rispetto a risalto i fatti importanti rispetto a

quelli secondariquelli secondari

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 61

UN ESEMPIO: DIFETTI RISCONTRATI SU UN UN ESEMPIO: DIFETTI RISCONTRATI SU UN MOTOVEICOLO IN GARANZIAMOTOVEICOLO IN GARANZIA

N° casi

643826

75433224

A : difficoltà di avviamentoA : difficoltà di avviamentoB : regime di minimo irregolareB : regime di minimo irregolareC : imperfezioni nella verniciaturaC : imperfezioni nella verniciaturaD : eccessiva rumorosità del motoreD : eccessiva rumorosità del motoreE : guasto della serratura della sellaE : guasto della serratura della sellaF : scarsa efficacia della frenaturaF : scarsa efficacia della frenaturaG : perdite di carburanteG : perdite di carburanteH : malfunzionamento spie cruscottoH : malfunzionamento spie cruscotto I : guasto del proiettore anterioreI : guasto del proiettore anterioreK : rottura del cavallettoK : rottura del cavallettoL : altroL : altro

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 62

20

40

60

80

120

100

140

160

A B C D E F G H I J K L0 %

20 %

40 %

60 %

80 %

100 %

0

Difetto

Nu

mer

o d

i o

cco

rren

ze

“VITAL FEW” “TRIVIAL MANY”

UN ESEMPIO: DIFETTI RISCONTRATI SU UN UN ESEMPIO: DIFETTI RISCONTRATI SU UN MOTOVEICOLO IN GARANZIAMOTOVEICOLO IN GARANZIA

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 63

7. DIAGRAMMA DI CORRELAZIONE7. DIAGRAMMA DI CORRELAZIONE

• Permette di evidenziare la relazione esistente tra due insiemi di dati associati biunivocamente.

• È utilizzato frequentemente nell’analisi delle cause, al fine di stabilire se un rapporto di causa / effetto o di dipendenza tra due fenomeni sia effettivamente fondato.

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 64

RELAZIONE TRA GLI ABBANDONI AL PRIMO ANNO E IL RELAZIONE TRA GLI ABBANDONI AL PRIMO ANNO E IL PUNTEGGIO CONSEGUITO AL TEST DI INGRESSOPUNTEGGIO CONSEGUITO AL TEST DI INGRESSO

PUNTEGGIO

ABBANDONI

(%)

31323334353637383940

41424344454647484950

51525354555657585960

33,532,429,925,718,219,717,315,518,719,4

16,415,615,915,014,713,312,611,910,310,2

9,59,17,57,86,56,05,34,84,33,2

PUNTEGGIO

ABBANDONI

(%) PUNTEGGIO

ABBANDONI

(%)

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 65

2

4

6

8

10

12

0 25 50 75 100

(%)

Punteggio conseguito al test di ingresso

Abbandonial primo anno

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 66

FORTE CORRELAZIONE

POSITIVA

DEBOLE CORRELAZIONE

POSITIVA

NESSUNACORRELAZIONE

Forme tipicheForme tipiche

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 67

FORTE CORRELAZIONE

NEGATIVA

DEBOLE CORRELAZIONE

NEGATIVA

CORRELAZIONECURVILINEA

Forme tipiche Forme tipiche (continua)

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 68

ProceduraProcedura

• Definire le due variabili X ed Y di cui si vuole evidenziare l’eventuale relazione

• Raccogliere le coppie di dati (X, Y) (almeno 30 coppie)

• Costruire un diagramma cartesiano X-Y

• Cercare i valori min. e max. di X ed Y e sulla base di questi definire la scala per i due assi

• Riportare sul grafico le coppie (X, Y)

• Esaminare la forma della nuvola di punti e calcolare, eventualmente, il coefficiente di correlazione

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 69

8. CARTE DI CONTROLLO8. CARTE DI CONTROLLO

• Sono utilizzate per la diagnosi ed il Sono utilizzate per la diagnosi ed il controllo dei processi. controllo dei processi.

• Permettono di distinguere, Permettono di distinguere, nell’ambito di un processo, le nell’ambito di un processo, le variazioni dovute a cause “speciali” variazioni dovute a cause “speciali” rispetto a quelle dovute a cause rispetto a quelle dovute a cause “comuni”.“comuni”.

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 70

VARIABILITÀ NATURALE DEL VARIABILITÀ NATURALE DEL PROCESSOPROCESSO

CAUSE COMUNI

• Influenzano le misure sempre nello stesso modo

• Producono variazioni casuali• Derivano da molteplici

sorgenti, spesso difficili da identificare

• Non possono normalmente essere corrette dall’operatore o dal supervisore

CAUSE SPECIALI

• Influenzano le misure in maniera diversa

• Si rilevano come variazioni intermittenti

• Derivano da poche sorgenti

• Possono essere eliminate dall’operatore o dal supervisore

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 71

CARTE DI CONTROLLOCARTE DI CONTROLLOCAUSE COMUNI:• scarsa manutenzione delle macchine• istruzioni o supervisione insufficienti• problemi di lay-out

CAUSE SPECIALI:• variabilità delle materie prime• variazione dei parametri di macchina• malfunzionamenti nelle attrezzature

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 72

CARTA X-RCARTA X-RCarta di controllo di Processo / Process Control Chart (X-R)

Denominazione pezzo/Part name Caratteristica/Characteristic Specifica/Specification Campionatura-Frequenza/Sampling-Frequency Operatore/Operator Foglio/Sheet

Scala per X Scala per R N° macchina/MachineScale Scale

7,5 7,57,4 7,47,3 7,37,2 7,27,1 7,1

7 76,9 6,96,8 6,86,7 6,76,6 6,66,5 6,5

10,90,80,70,60,50,40,30,20,1

Turno/Shift X= 7,00 R= 0,21Ora/Time L.S.C. X=X+A2R= 7,21 L.S.C. R=D4R= 0,54Data/Date L.I.C. X=X-A2R= 6,79 L.I.C. R = 0

x1 6,9 6,8 7,1 7,0 7,2 7,1 7,2 7,1 6,9 6,9 6,9 6,8 7,0 7,1 7,0 7,0 7,0 7,0Dimensione campione/Sample size

x2 7,2 6,9 7,2 7,2 7,1 6,9 6,8 7,0 7,2 6,9 6,8 6,8 7,0 7,0 6,9 6,8 6,9 7,1Costanti/Constants

x3 7,1 7,0 7,3 7,2 7,1 6,8 6,9 7,0 6,9 7,1 7,0 6,9 6,9 7,2 6,7 6,9 7,1 7,3 n A2 D4

x4 2 1,880 3,267x5 3 1,023 2,575

x 21,2 20,7 21,6 21,4 21,4 20,8 20,9 21,1 21,0 20,9 20,7 20,5 20,9 21,3 20,6 20,7 21,0 21,4 4 0,729 2,282X 7,1 6,9 7,2 7,1 7,1 6,9 7,0 7,0 7,0 7,0 6,9 6,8 7,0 7,1 6,9 6,9 7,0 7,1 5 0,577 2,115R 0,20 0,20 0,20 0,20 0,10 0,30 0,40 0,10 0,30 0,20 0,20 0,10 0,10 0,20 0,30 0,20 0,20 0,30

Med

ia/A

vera

ge X

Exc

ursi

on/R

ange

R

Dis

trib

uzio

ne/D

istr

ibut

ion

XO

sser

vazi

oni/R

emar

ks

Cpk=

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 73

ProceduraProcedura

• Selezionare la caratteristica cui applicare la carta di controllo

• Identificare l’appropriato tipo di carta di controllo

• Stabilire la dimensione del “sottogruppo” (piccola raccolta di elementi al cui interno le variazioni sono supposte casuali) e la frequenza di campionamento

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 74

segue Procedurasegue Procedura

• Reperire i dati di un numero congruo di sottogruppi

• Calcolare i dati statistici relativi a ciascun campione e determinare, in base ad essi, i limiti di controllo

• Tracciare la carta di controllo ed esaminarne l’andamento ed i punti fuori dai limiti di controllo, onde evidenziare la presenza di eventuali cause speciali

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 75

9. BRAINSTORMING9. BRAINSTORMING

• Tecnica per la generazione creativa di idee su un argomento prestabilito

• Necessita di un modo di operare ordinato e metodico

• Permette di ottenere un gran numero di idee in un tempo breve

• Particolarmente utile nella fase di identificazione del problema da affrontare, nella ricerca delle cause e nella definizione della soluzione

• Favorisce la coesione del gruppo e la partecipazione attiva di tutti i partecipanti

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 76

BRAINSTORMINGBRAINSTORMING

• BS “strutturato” = ciascuno deve esprimere la propria idea a turno

• BS “non strutturato” = ciascuno esprime la propria idea senza rispettare turni

Spinge ognuno a partecipare,

ma può portare contributi “forzati” e

non spontanei

L’atmosfera generale è più rilassata,

ma i meno estroversi possono rimanere

un po’ “schiacciati”

Tipologie:

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 77

• Gruppo di persone in numero inferiore a 12 (limite inferiore indicativo di 5)

• Disposizione a ferro di cavallo, così che tutti vedano tutti• Atmosfera distesa e desiderio di partecipazione• Strumenti per scrivere e prendere appunti (se possibile

lavagna visibile da tutti per redigere la “lista delle idee”)• Regole del BS note a tutti (eventualmente richiamate dal

facilitatore)• Chiara identificazione e spiegazione al gruppo del tema• Durata limitata (solitamente inferiore ai 30 minuti)

BRAINSTORMING

Come preparare una sessione di Brainstorming:

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 78

• Fissare in modo chiaro e non vago l’argomento• Non criticare nessuna idea, né ragionarci sopra• Andare a ruota libera (OK anche le idee pazze, perché

possono essere spunto per generarne altre valide)• Obiettivo: massima quantità di idee generate, non

qualità• Trascrivere ogni idea, anche se già esposta in altro

modo• Lista delle idee visibile a tutti• No al “mattatore” !

BRAINSTORMING

Come condurre una sessione di Brainstorming:

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 79

Un Caso (tratto da A.M. Chauvel)Un Caso (tratto da A.M. Chauvel)CAUSE POTENZIALI DEL PROBLEMA CAUSE POTENZIALI DEL PROBLEMA

“CONSISTENZA GRANULOSA DELLA CREMA”“CONSISTENZA GRANULOSA DELLA CREMA”

1. Il tasso di umidità del latte evaporato

2. La fonte di riscaldamento

3. Il controllo della temperatura

4. Il miscelatore nel paiolo

5. La % di materia solubile contenuta nella cioccolata

6. La portata della pompa n°1

7. La durata di riscaldamento della miscela

8. La qualità dello zucchero

9. Le dimensioni del paiolo di cottura

10. La taratura del viscosimetro

11. La viscosità dello sciroppo di mais

12. L’esperienza dei nuovi impiegati

13. La formazione del personale

14. La velocità di rotazione del miscelatore

15. L’angolo delle eliche del miscelatore

16. La taratura del termometro

17. Lo standard di riferimento del colorimetro

18. La % di grasso nel burro

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 80

Un esempio: i problemi individuati da una classe in Un esempio: i problemi individuati da una classe in relazione all’apprendimento in un corso di relazione all’apprendimento in un corso di

formazioneformazione1. novità argomenti2. difficoltà confronto con altri partecipanti3. costanza studio4. distanza argomenti con propria realtà5. tempo scarso6. mancanza conoscenza aziendale 360 gradi

partecipanti7. carenza materiale didattico8. mancanza simulazione esame9. troppa teoria su alcuni argomenti10. difficoltà seguire argomenti che richiedono

conoscenze di base11.scarsa focalizzazione dei concetti12.mancanza programma dettagliato di tutto il qsm13.poca finalizzazione su argomenti di proprio interesse

in azienda14.mancanza filo logico15.difficoltà di memorizzazione norme, concetti non

maggiormente approfonditi16.poche esercitazioni17.necessità di legare concetti teorici ad aspetti

applicativi18.mancanza individuazione argomenti più importanti19.poca capacità di sintesi nello studio20.insegnamento non omogeneo21.poco studio22.distanza fase aula fase studio casa23.materiale didattico ripetitivo e non integrativo della

lezione24.mancanza metodo studio25.scarso approfondimento di alcuni argomenti

26. poca applicabilità alla propria realtà27. difficoltà ad apprendere termini tecnici28. pochi esercizi di verifica extra esami29. insuff conoscenze di base su alcune tematiche30. aula differenziata conoscenze di base31. scarsa applicazione degli strumenti alla realtà32. mancanza nel materiale didattico di specifici

esercizi di apprendimento33. necessita di studiare per studenti lavoratori in

ore poco efficienti34. linguaggio in alcune dispense poco chiaro35. poca abitudine all’apprendimento36. scarso collega fra gli argomenti37. stesso docente per stessa materia provoca

noia38. scarsa applicazione guidata39. poca esperienza aziendale su alcuni arg da

parte dello stud40. scarsa rispondenza arg con la realtà aziendale41. scarso stimolo all’apprendimento42. mancanza di riferimenti per

chiarimenti/assistenza didattica43. migliore definizione apprendimento per ogni

modulo44. ritmo espositivo diverso dei docenti45. differenti competenze discenti che

impediscono approfondimenti specifici46. mancata discussione risultati prove di esame47. poca chiarezza obiettivi studio (esame o

professionalità) 48. dicotomia obiettivi (docenza, azienda, discenti)

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 81

Un esempio: i problemi individuati da una classe Un esempio: i problemi individuati da una classe in relazione all’apprendimento in un corso di in relazione all’apprendimento in un corso di

formazioneformazioneRisultati della votazione di prioritàRisultati della votazione di priorità

1. tempo scarso

2. insufficienti conoscenze di base su alcune tematiche

3. dicotomia obiettivi (docenza, azienda, discenti)

4. mancanza simulazione esame

5. pochi esercizi di verifica apprendimento extra esami

6. materiale didattico

7. mancanza nel materiale didattico di specifici esercizi di apprendimento

8. necessità di legare concetti teorici ad aspetti applicativi

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 82

10. DIAGRAMMA CAUSA-10. DIAGRAMMA CAUSA-EFFETTOEFFETTO

Permette di organizzare e di Permette di organizzare e di visualizzare le cause potenziali di un visualizzare le cause potenziali di un

problema.problema.

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 83

EFFETTO

MATERIALIMANODOPERA

MACCHINE

Le 4 classiche categorie di causeLe 4 classiche categorie di cause““4M”4M”

METODI

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 84

EFFETTO

HARDWAREUTENTE

AMBIENTE

……ma non le sole possibili !ma non le sole possibili !

SOFTWARE

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 85

VARIAZIONE DIMENSIONALE

MACCHINA OPERATORI

PARTI E MATERIALI METODO

GRADO DI FISSAGGIO

QUALITA’ DEL MATERIALE

SALUTE.

LAVORO

COMPONENTE

DIMENSIONE

ATTENZIONE

SPIRITOABILITA’

ADDESTRAMENTO

UTENSILI

POSIZIONAMENTO

MANUTENZ.

FATICA MALATTIA

ESPERIENZA

FORMA

FORMAZIONE

STOCCAGGIO

DIAMETRO

PROFILO

ORDINE

FISSAGGIO

VELOCITA’

PROCEDURA

POSIZIONE

ANGOLO

CONCENTRAZIONE

ISPEZIONE

SET-UP

ABRASIONE

DEFORMAZIONE

FUNZIONAMENTO

BILANCIAMENTO

STABILITA’

Diagramma Causa Effetto Diagramma Causa Effetto

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 86

CAFFÈCATTIVO

MATERIALE MACCHINA

MANODOPERAMETODO

TIPO DI CAFFÈ

IMPORTATO/NAZIONALE

TIPO DI

DOLCIFICANTE

MACINATURA

SOLUBILE

ACQUA

TIPO DI

CONTENITORE

MANUALE

AUTOMATICA

NAPOLETANA

ESPRESSO

CON FILTRO/SENZA FILTRO

TEMPO

QUANTITÀ CAFFÈ

TAZZINA NONRISCALDATA

TEMPERATURA

ESPERIENZA

ABILITÀ

PREFERENZA

( LUNGO/ FORTE)

un caffè … cattivoun caffè … cattivo

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 87

CAPSULACAPSULA

PERDITE NEI CONTENITORI

MANO D’OPERA METODI

MATERIALI

RILEVATORERILEVATORE

CONTROLLICONTROLLI

CONTENITORECONTENITORE

STERILIZZATORESTERILIZZATORE

PRESSIONEPRESSIONE

INCAPSULATOREINCAPSULATORE

LINEALINEA

AMBIENTE

ILLUMINAZIONEILLUMINAZIONE

RUMORERUMOREUMIDITA’UMIDITA’

MEZZI

Diagramma Causa EffettoDiagramma Causa Effetto

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 88

DIAGRAMMA CAUSA-EFFETTO DIAGRAMMA CAUSA-EFFETTO

IN FORMA DI PROCESSOIN FORMA DI PROCESSO

È una variante, la cui caratteristica è di È una variante, la cui caratteristica è di presentare le cause potenziali del presentare le cause potenziali del

problema non raggruppate per famiglie, problema non raggruppate per famiglie, ma posizionate in modo sequenziale ma posizionate in modo sequenziale lungo le tappe di realizzazione del lungo le tappe di realizzazione del

processo, al quale il problema è riferito.processo, al quale il problema è riferito.

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 89

SCARICO CONTENITORISCARICO CONTENITORI

PULIZIA/LAVAGGIOPULIZIA/LAVAGGIO

RIEMPIMENTORIEMPIMENTO

INCAPSULAMENTOINCAPSULAMENTO

PERDITE NEI CONTENITORIPERDITE NEI CONTENITORI

VELOCITÀ

URTI

ATTREZZATURA

ATTREZZATURA

ATTREZZATURA

ATTREZZATURA

REGOLAZIONE

ACQUA

PRODOTTO

CONTENITORE

CAPSULA

FESSURE

PLANARITA’

PRESSIONE

TEMPERATURA

QUANTITA’

TEMPERATURA

PERFORATA

METALLO

SENZA GIUNTO

INVERTITORE

REGOLAZIONE GUIDE

CORONA DI GUIDA

SPAZIO LIBERO

SERRAGGIO

PRESSIONE

POSIZIONAMENTO

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 90

11. VOTO11. VOTO

• Permette di effettuare la scelta fra le Permette di effettuare la scelta fra le proposte presentate dai partecipanti ad un proposte presentate dai partecipanti ad un gruppo.gruppo.

• Il voto è tipicamente usato in circostanze Il voto è tipicamente usato in circostanze quali:quali:

– la scelta del problema da affrontarela scelta del problema da affrontare– la selezione delle cause sulle quali la selezione delle cause sulle quali

investigareinvestigare– la decisione riguardo alle soluzioni da la decisione riguardo alle soluzioni da

adottareadottare

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 91

Possibili modalità di Possibili modalità di votazionevotazione

A) A) VOTO SEMPLICEVOTO SEMPLICE

B) B) VOTO PONDERATOVOTO PONDERATO

C) C) MATRICE DI PONDERAZIONEMATRICE DI PONDERAZIONE

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 92

A) VOTO SEMPLICEA) VOTO SEMPLICE

Procedura:

• Votare individualmente 3 soggetti (o un qualsiasi altro numero prefissato) fra tutti quelli presentati

• Classificare i soggetti in base al punteggio ottenuto (ad ogni voto corrisponde un punto)

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 93

I problemi del repartoI problemi del reparto

VOTI TOTALEARGOMENTI

OBIETTIVI TROPPO AMBIZIOSI II 2

RITMI DI PRODUZIONE ECCESSIVI IIII 5

SCARSA MOTIVAZIONE PERSONALE III 3

LONTANANZA DA ALTRI REPARTI IIII II 7

LOGISTICA INTERNA INADEGUATA II 2

MANCANZA MENSA INTERNA III 3

CARENZA DI PERSONALE IIII III 8

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 94

B) VOTO PONDERATOB) VOTO PONDERATO

Procedura:Procedura:

• Votare individualmente 3 soggetti (o Votare individualmente 3 soggetti (o un qualsiasi altro numero prefissato) un qualsiasi altro numero prefissato) fra tutti quelli presentati, fra tutti quelli presentati, assegnando un punteggio da 1 a 3 in assegnando un punteggio da 1 a 3 in ordine di importanza crescenteordine di importanza crescente

• Classificare i soggetti in base al Classificare i soggetti in base al punteggio ottenutopunteggio ottenuto

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 95

I problemi del repartoI problemi del repartoARGOMENTI PARTECIPANTI PUNTEGGIO

TOTALEA B C D E F G H I L

Obiettivi troppo ambiziosi 1 1 2

Ritmi di produzione eccessivi 3 1 2 1 2 3 12

Scarsa motivazione personale 2 1 2 5

Lontananza da altri reparti 2 3 1 2 1 2 3 1 15

Logistica interna inadeguata 3 3 6

Mancanza mensa interna 1 1 2

Carenza di personale 3 2 3 3 3 2 2 18

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 96

C) MATRICE DI C) MATRICE DI PONDERAZIONEPONDERAZIONE

Procedura:• Paragonare ciascun soggetto, uno dopo l’altro,

con tutti gli altri. Se il soggetto è ritenuto: - molto più importante, segnare +3 - più importante, segnare +2 - poco più importante, segnare +1 - ugualmente importante, segnare 0 - poco meno importante, segnare -1 - meno importante, segnare -2 - molto meno importante, segnare -3• Classificare i soggetti in base al punteggio

ottenuto

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 97

1. Obiettivi troppo ambiziosi

2. Scarsa motivazione personale

3. Lontananza da altri reparti

4. Logistica interna inadeguata

5. Carenza di personale

SOGGETTIPARAGONI

1 2 3 4 5 + + - 1 0 2 2 3

- - - 2 1 3 0

+ 3 0 3

- 2 0

TOT. ( + )PER RIGA

TOT. ( - ) PER COLONNA 0 0 2 1 7

RIPORTO ( + ) PER RIGA 3 0 3 0 0

TOTALE FINALE 3 0 5 1 7

0

I problemi del repartoI problemi del reparto

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 98

12. MATRICE MULTI-12. MATRICE MULTI-CRITERICRITERI

Permette di scegliere la soluzione da Permette di scegliere la soluzione da attuare fra tutte quelle proposte dal attuare fra tutte quelle proposte dal gruppo di lavoro, tenendo conto di gruppo di lavoro, tenendo conto di

criteri di selezione prestabiliticriteri di selezione prestabiliti

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 99

Centraggio bobine di

riscaldamento

Modificatolleranze diforma sede

Aumentotemperaturariscaldamento

Aumento angolodi smusso sedecuscinetto

Rettificasede

cuscinetto

SOLUZIONI

CRITERI

Economicità

Complessità

Tecnica

Efficacia

Affidabilità

Totale

4 3 3 1 11

1 2 4 2 9

5 5 3 5 18

3 5 2 4 14

3 3 2 3 11

Montaggio difettoso dei cuscinetti

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 100

MATRICE MULTI-CRITERI MATRICE MULTI-CRITERI PONDERATAPONDERATA

• Variante della matrice multi-criteri, Variante della matrice multi-criteri, rispetto alla quale presenta un fattore di rispetto alla quale presenta un fattore di ponderazione, associato ad ogni criterio, ponderazione, associato ad ogni criterio, che è funzione dell’importanza relativa di che è funzione dell’importanza relativa di ciascun criterio rispetto agli altriciascun criterio rispetto agli altri

• La matrice multi-criteri ponderata La matrice multi-criteri ponderata permette di operare una valutazione più permette di operare una valutazione più rigorosa delle soluzioni proposterigorosa delle soluzioni proposte

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 101

SOLUZIONI

CRITERI TOTALE

X 8 X 5 X 10 X 5

4 3 3 1 82

1 2 4 2 68

5 5 3 5 120

3 5 2 4 89

3 3 2 3 74

Montaggio difettoso dei cuscinetti

Centraggio bobine di

riscaldamento

Modificatolleranze diforma sede

Aumentotemperaturariscaldamento

Aumento angolodi smusso sedecuscinetto

Rettificasede

cuscinetto

Economicità

Complessità

Tecnica

Efficacia

Affidabilità

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 102

13. DIAGRAMMA DI 13. DIAGRAMMA DI AFFINITÀAFFINITÀ

Permette di organizzare in classi un ampio numero di idee generate

spontaneamente su un particolare argomento

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 103

Requisiti per una segreteria telefonica Requisiti per una segreteria telefonica

Ora e datadel messaggio

Presa perauricolare

Facilitàd’uso

Facilità dicancellazione

Dispositiviben visibili

Indicazione numerodi messaggi

Può operare da unapparecchio remoto

Guida di consultazione rapida

Messaggi dilunghezza variabile

Istruzionichiare

Cancellazionemessaggi selezionati

Codice diaccesso segreto

Non conta eventuali riagganci

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 104

segue - DIAGRAMMA DI AFFINITÀsegue - DIAGRAMMA DI AFFINITÀDati organizzati in classiDati organizzati in classi

• Messaggi di lunghezza variabile• Ora e data del messaggio• Non conta eventuali riagganci• Indicazione numero di messaggi

• Codice di accesso segreto• Presa per auricolare

• Istruzioni chiare• Guida di consultazione rapida

• Dispositivi ben visibili• Facilità d’uso• Può operare da un apparecchio

remoto

• Facilità di cancellazione• Cancellazione messaggi selezionati

MESSAGGI IN ARRIVO

ASPETTI PRIVATI

ISTRUZIONI

CONTROLLI

CANCELLAZIONE

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 105

ProceduraProcedura

• Definire l’argomento da studiare in termini generali

• Registrare il maggior numero possibile di idee individuali su dei cartellini (una per ogni cartellino)

• Disporre i cartellini casualmente su un tavolo e raggruppare in classi quelli che sembrano essere correlati

• Localizzare o creare un cartellino che definisca il significato di ciascuna classe

• Trasferire su carta i contenuti dei cartellini, organizzandoli nelle rispettive classi

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 106

14. DIAGRAMMA AD 14. DIAGRAMMA AD ALBEROALBERO

Opera la sistematica disaggregazione di un argomento nei suoi elementi componenti, mettendo in luce i legami logici e sequenziali.

È particolarmente utile nelle fasi di pianificazione e soluzione dei problemi.

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 107

SEGRETERIATELEFONICA ISTRUZIONI

ASPETTI PRIVATI

MESSAGGI

CONTROLLI

CANCELLAZIONE

lungh. variabile

n° messaggi

codice segreto

presa auricolare

istruzioni chiare

consultaz. rapida

dispositivi visibili

facilità d’uso

facilità di cancellaz.

messaggi selezion.

Requisiti di una segreteria telefonicaRequisiti di una segreteria telefonica

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 108

ProceduraProcedura

• Definire l’argomento da studiare

• Identificare le principali categorie dell’argomento

• Costruire il diagramma, posizionando l’argomento a sinistra del foglio e disponendo le principali categorie a destra

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 109

ProceduraProcedura

• Identificare, per ogni categoria, gli elementi componenti e tutti i sotto-elementi

• Ramificare a destra gli elementi e i sotto-elementi componenti di ciascuna categoria principale

• Riesaminare il diagramma per assicurarsi che non vi siano vuoti logici o sequenziali

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 110

15. BENCHMARKING15. BENCHMARKING

Consiste nel confrontare processi, Consiste nel confrontare processi, prodotti o servizi con quelli dei prodotti o servizi con quelli dei

migliori riferimenti (benchmark), al migliori riferimenti (benchmark), al fine di identificare opportunità di fine di identificare opportunità di

miglioramentomiglioramento

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 111

ProceduraProcedura• Individuare gli elementi da confrontare con

altri (i migliori del settore)• Identificare le situazioni, gli approcci, i “casi”

migliori, nell’elemento di interesse, con i quali effettuare il confronto

• Raccogliere dati sulle prestazioni del processo e/o sulle esigenze dei clienti, mediante mezzi quali: contatti diretti, interviste, indagini, riviste tecniche…….

• Organizzare e analizzare i dati• Identificare opportunità, per il miglioramento

della qualità, basate sulle esigenze dei clienti e sulle prestazioni dei concorrenti

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 112

16. DIAGRAMMA DI 16. DIAGRAMMA DI FLUSSOFLUSSO

È una rappresentazione figurativa degli stadi di un processo.

Consente una dettagliata comprensione del reale funzionamento del processo, facilitando l’individuazione di punti deboli e di opportunità di miglioramento.

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 113

INIZIO E FINE PROCESSO

DESCRIZIONE ATTIVITÀ

DECISIONE

LINEA DI FLUSSO

SIMBOLI PRINCIPALI DEL DIAGRAMMA DI FLUSSOSIMBOLI PRINCIPALI DEL DIAGRAMMA DI FLUSSO

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 114

DOCUMENTAZIONE

DATA BASE

CONNETTORE

SIMBOLI PRINCIPALI DEL DIAGRAMMA DI FLUSSOSIMBOLI PRINCIPALI DEL DIAGRAMMA DI FLUSSO

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 115

Esempio: Processo di riproduzione di un Esempio: Processo di riproduzione di un documentodocumentoInizio

Ricevimentodocumenti

Inserimento N° di copienel registro

Iniziocopiatura

Ripetizionecopiatura

Correttofunzionam.macchina

Copierilegate

Documentirilegati

Eliminazionedel problema

Richiestadi ritiro

Fine

SI

NO

SI

NO

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 116

1 Inizio attivitàDefinisce nuovo prodotto (NP)

2Definisce criticità componenti in accordo con FORN

3 Consegna DB particolari NP a IF

Trascrive tabulato su foglio Excel per gestione attività NP

4

1

6

COO richiede a QPTF per ciascun particolare del NP:- data preserie- data delibera a produrre- vincoli omologativi e requisiti di sicurezza

5

Viene individuato coordinatore (COO) che gestisce l’attività di IF per quanto riguarda il NP

4

IF esegue attività di monitoraggio in funzione delle criticità entro le varie scadenze

7

(segue)

8

QPTF comunica a COO quanto richiesto insieme alle criticità (X, Y, Z) dei particolari

Tabulato

2 2

5

6

7

8 8

3

DIAGRAMMA DI FLUSSO

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 117

Diagramma di FlussoDiagramma di FlussoLEGENDA

INIZIO E FINE

OPERAZIONE

ANALISI NOTE

ATTIVITÀ

1Inizio attività

2Absit iniuria verbis

3Ora et semper

4Nunc et hodie?

5In medias res

6Ab urbe condita

7Semel in anno

8Usque tandem Catilina

RESPONSABILITÀ

A B C D E

NO

SI

NO

SI

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 118

ProceduraProcedura

• Definire i confini del processo

• Posizionare il primo passo del

processo in cima al foglio

• Scrivere ciascun passo in sequenza,

utilizzando gli appositi simboli

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 119

ProceduraProcedura• Quando si arriva ad un punto

decisionale (biforcazione), scegliere una ramificazione e continuare con la costruzione del diagramma

• Svolgere tutte le ramificazioni, sino al completamento del diagramma

• Una volta accertate la precisione e la completezza del diagramma di flusso, effettuare le analisi previste

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 120

17. DIAGRAMMA DI 17. DIAGRAMMA DI GANTTGANTT

Permette di pianificare e di Permette di pianificare e di visualizzare la sequenza delle attività visualizzare la sequenza delle attività

necessarie alla realizzazione di un necessarie alla realizzazione di un progetto e di seguirne gli sviluppiprogetto e di seguirne gli sviluppi

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 121

STRUTTURA DELLA BARRA STRUTTURA DELLA BARRA DI UN GANTTDI UN GANTT

Durata dell’azione(giorni)

Intervallo disponibile(giorni)

t 1 t 2 t 3

t 1 = inizio dell’azione al più presto

t 2 = fine dell’azione al più presto

t 3 = fine dell’azione al più tardi

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 122

Identificare tutti i problemi

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10SETTIMANE

AZIONI

Pianificazione delle attività di un gruppo di problem Pianificazione delle attività di un gruppo di problem solvingsolving

Ricercare informazioni sui

problemiScegliere il problema da

affrontareRicercare tutte le possibili

causeIdentificare e documentare le cause realiDefinire una soluzione

temporaneaRicercare le possibili

soluzioniScegliere la soluzione

definitivaAttuare la soluzione

sceltaVerificare l’efficacia della

soluz.

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 123

ProceduraProcedura

• Individuare le attività da svolgere nel quadro del progetto

• Elencare le attività nella colonna alla sinistra del diagramma, nell’ordine cronologico in cui andranno effettuate

• Tracciare, per ogni attività, una barra che ne determini i vincoli temporali

• Indicare i vincoli fra le attività mediante linee verticali punteggiate

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 124

18. 5W e 2H18. 5W e 2H

• Sono domande che servono per indagare la causa del Sono domande che servono per indagare la causa del problema e verificare l’attuazione della soluzione, in problema e verificare l’attuazione della soluzione, in modo da avere una conoscenza adeguatamodo da avere una conoscenza adeguata

5 W5 W

What = CosaWhat = Cosa

Where = DoveWhere = Dove

When = QuandoWhen = Quando

Who = ChiWho = Chi

Why = PerchéWhy = Perché

2H2HHow = ComeHow = Come

How much = QuantoHow much = Quanto

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Università di Pisa Miglioramento continuo e Problem Solving 125

BibliografiaBibliografia

• A.M. Chauvel “Risolvere un Problema: metodi e strumenti per migliorare la Qualità” Editoriale Itaca, Milano 1993 (non più in stampa)

• H. Kume “Metodi Statistici per il Miglioramento della Qualità” ISEDI 1988

• D.C. Montgomery “Controllo Statistico della Qualità”, McGraw-Hill 2000