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Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving1 Il miglioramento, il problem solving e gli strumenti per il lavoro di gruppo UNIVERSITA DI.

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1 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving1 Il miglioramento, il problem solving e gli strumenti per il lavoro di gruppo UNIVERSITA DI PISA

2 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving2 Indice Il miglioramento: i diversi approcci I gruppi di lavoro La sequenza di Problem Solving Gli strumenti per il lavoro di gruppo

3 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving3 MIGLIORAMENTO DELLA QUALITÀ Le azioni intraprese nellambito di unorganizzazione per accrescere lefficienza e lefficacia delle attività e dei processi, a vantaggio sia dellorganizzazione, sia dei clienti.

4 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving4 Il miglioramento MIGLIORAMENTO CONTINUO Kaizen MIGLIORAMENTO PER GRANDI INNOVAZIONI Kairyo

5 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving5 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 e costante Improvviso e incostante Tutti Pochi individui scelti

6 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving6 KAIZEN KAIRYO APPROCCIO MODALITÀ CATALIZ- ZATORE ESIGENZE PRATICHE ORIENTAM. SFORZO CRITERI DI VALUTAZ. Collettivo Individuale Manutenzione e miglioramento Grandi investimenti, ma pochi sforzi per preservarli Alle persone Alla tecnologia Smantellamento e (ri-) costruzione Know-how convenzionale Progresso tecnologico Pochi investimenti, ma grandi sforzi per progredire Processo e sforzi per migliori risultati Risultati e Profitti diretti

7 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving7 MIGLIORAMENTO CONTINUO MIGLIORAMENTO CONTINUO È un processo che si sviluppa con continuità, passo dopo passo, senza punti di arrivo definitivi È guidato dal management Opera sullesistente, consentendo progressi significativi anche in assenza di grandi innovazioni Ha come obiettivo sia la riduzione delle problematiche, sia laumento delle prestazioni

8 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving8 MIGLIORAMENTO CONTINUO (segue) MIGLIORAMENTO CONTINUO (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

9 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving9 MIGLIORAMENTO 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 mercatoImpegno orientato alle attività

10 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving10 IL RUOLO DEL MANAGEMENT Guidare in prima persona il miglioramento, stabilendo politiche, obiettivi, organizzazione, risorse e metodi di controllo Focalizzare lattenzione sul soddisfacimento dei clienti, sia interni che esterni Coinvolgere nel miglioramento lintera organizzazione Trasmettere, soprattutto con lesempio delle proprie azioni, lattitudine al miglioramento quale componente del lavoro di ognuno Facilitare la comunicazione e laccesso alle informazioni Promuovere il lavoro di gruppo ed il rispetto per la persona

11 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving11 Il cammino del Management verso il Miglioramento Consapevolezza e Delega Impegno e Coinvolgimento Partecipazione e Leadership

12 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving12 I GRUPPI DI LAVORO INFORMALI esistono di fatto ORIZZONTALI i membri sono dello stesso livello gerarchico INTERFUNZIONALI i membri provengono da aree diverse VERTICALI i membri sono di livelli gerarchici diversi PERMANENTI esistono ed operano permanentemente TEMPORANEI esistono ed operano sino al raggiungimento dellobiettivo FORMALI sono istituzionalizzati

13 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving13 GRUPPI TIPICI PER IL MIGLIORAMENTO CIRCOLI QUALITÀ COMITATI DIRETTIVI PER LA QUALITÀ E/O IL MIGLIORAMENTO (QUALITY COMMITTEE) GRUPPI DI MIGLIORAMENTO DI UN PROCESSO TASK-FORCE

14 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving14 REGOLE ESSENZIALI DI UN GRUPPO DI MIGLIORAMENTO Allinterno 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

15 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving15 I 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 lesterno 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:

16 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving16 IL GRUPPO DI LAVORO EFFICACE 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

17 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving17 IL RUOLO DEL FACILITATORE Contribuire a creare un ambiente aperto e positivo Incoraggiare la manifestazione dei vari punti di vista Fare emergere il pensiero creativo Guidare il gruppo nellutilizzo 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

18 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving18 PROBLEM SOLVING PROBLEM SOLVING Insieme di tecniche e di strumenti che, utilizzati in maniera sistematica nelle varie fasi del processo di miglioramento, permettono lefficace raggiungimento degli obiettivi, con un efficiente impiego delle risorse

19 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving19 Miglioramento Applicazione della sequenza PDCA P A D C A ct Standardizzare o ricominciare il ciclo Stabilire gli obiettivi e pianificare le attività Attuare quanto pianificato Valutare i risultati rispetto agli obiettivi C heck DoDo P lan

20 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving20 Individuare tutti i problemi Scegliere un problema Ricercare le cause potenziali Individuare le cause reali Cercare le soluzioni Proporre una soluzione Approvare il progetto Attuazione Confermare i risultati Riconoscere i risultati RISOLVERE UN PROBLEMA

21 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving21 SCELTA DEL PROBLEMA Individuare tutti i problemi Individuare tutti i problemi Ottenere informazioni sui problemi Preselezione dei problemi Preselezione dei problemi Chiarire i problemi Chiarire i problemi Scegliere il problema Scegliere il problema Elenco problemi Informazioni sui problemi BRAINSTORMING STRUMENTI RACCOLTA DATI STRUMENTI RACCOLTA DATI VOTO BENCHMARKING DIAGRAMMA DI PARETO DIAGRAMMA DI PARETO ISTOGRAMMA

22 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving22 LE CAUSE POTENZIALI Comprendere il problema Definire il problema Ricercare le cause potenziali Raggruppare le cause potenziali DIAGRAMMA DI FLUSSO GRAFICI E DIAGRAMMI DIAGRAMMA POLARE 5We2H BRAINSTORMING DIAGRAMMA CAUSA-EFFETTO DIAGRAMMA CAUSA-EFFETTO Diagramma causa- effetto Diagrammi del processo

23 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving23 LE CAUSE REALI Documentare le cause Analizzare le cause Classificare le cause STRUMENTI RACCOLTA DATI STRUMENTI RACCOLTA DATI DIAGRAMMA DI CORRELAZIONE DIAGRAMMA DI CORRELAZIONE DIAGRAMMA DI PARETO DIAGRAMMA DI PARETO DIAGRAMMA DI AFFINITÀ ISTOGRAMMA DiagrammiDiagrammi DiagrammiDiagrammi STRATIFICAZIONE

24 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving24 LA SCELTA DELLA SOLUZIONE Ricercare le soluzioni Preselezionare le migliori soluzioni Scegliere la soluzione Redigere e approvare il progetto Elenco delle soluzioni potenziali Il progetto BRAINSTORMING VOTO DIAGRAMMA AD ALBERO DIAGRAMMA DI AFFINITÀ MATRICE MULTI-CRITERI

25 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving25 LATTUAZIONE DELLA SOLUZIONE Pianificare lazione Preparare il piano Attuare il piano Verificare i progressi Confermare i risultati 5We2H DIAGRAMMA DI GANTT DIAGRAMMA DI FLUSSO GRAFICI E DIAGRAMMI CARTE DI CONTROLLO Misure temporanee Nuove direttive DIAGRAMMA POLARE Piano di azione STRUMENTI RACCOLTA DATI STRUMENTI RACCOLTA DATI

26 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving26 Particolarmente indicato NON particolarmente indicato Indicato 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 PROBLEMA CAUSE SOLUZIONE AZIONE STRUMENTI

27 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving 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 PROBLEMA CAUSE SOLUZIONE AZIONE STRUMENTI Particolarmente indicato NON particolarmente indicato Indicato

28 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving28 1. STRUMENTI PER LA RACCOLTA DATI IL FOGLIO (MODULO) RACCOLTA DATIIL FOGLIO (MODULO) RACCOLTA DATIIL FOGLIO (MODULO) RACCOLTA DATIIL FOGLIO (MODULO) RACCOLTA DATI LINTERVISTALINTERVISTALINTERVISTA LOSSERVAZIONELOSSERVAZIONELOSSERVAZIONE …….……. Non necessariamente un foglio, ma anche, ad esempio, un modulo elettronico.

29 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving29 FOGLIO RACCOLTA DATI È utilizzato per raccogliere sistematicamente dei dati, allo scopo di ottenere una chiara rappresentazione dei fatti e di facilitarne lanalisi.

30 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving30 FOGLIO RACCOLTA DATI Contiene 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

31 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving31 Esempio di corpo di Foglio raccolta dati ora Numero di persone in fila Lunedì Martedì ora Numero di persone in fila

32 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving32 Foglio Raccolta Dati (per il Controllo di un Processo) TEMPERATURA COLATA GHISA OPERATORE: Bianchi LINEA: B DATA: 16/10/2002 LIMITI: °C ORA DI RILEVAZ. TEMP. °C NOTE RILEVATA ALLE ORE VALORE SOPRA I LIMITI

33 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving33 Foglio Raccolta Dati (per tipo di difetto)

34 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving34 Foglio Raccolta Dati (per causa di difetto)

35 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving35 LINTERVISTA È un metodo di raccolta delle informazioni, qualitative o quantitative, diretto solitamente ad individuare i bisogni od il grado di soddisfazione dei clienti

36 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving36 LINTERVISTA Lintervista è guidata da un QUESTIONARIO, costituto da un elenco di domande che possono essere: CHIUSE CHIUSE lintervistato sceglie tra una serie di risposte pronte APERTE APERTE lintervistato fornisce una risposta non vincolata

37 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving37 QUESTIONARIO CON DOMANDE APERTE VALUTAZIONE DEL SERVIZIO ASSISTENZA 1) Cosa pensa del livello di preparazione dei tecnici? 2) Ha mai riscontrato carenze nella qualità delle riparazioni? Di che tipo? 10) In quali aspetti crede che il servizio debba essere migliorato?

38 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving38 QUESTIONARIO CON DOMANDE APERTE VALUTAZIONE DEL SERVIZIO BIBLIOTECA 1) Cosa pensa della disponibilità di libri? 2) Ha mai riscontrato disservizi? Di che tipo? 3) In quali aspetti crede che il servizio debba essere migliorato?

39 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving39 QUESTIONARIO CON DOMANDE CHIUSE VALUTAZIONE 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

40 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving40 QUESTIONARIO CON DOMANDE CHIUSE VALUTAZIONE 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)

41 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving41 VANTAGGI DOMANDE CHIUSE Facilitano il successivo lavoro di classificazione ed elaborazione dei dati DOMANDE APERTE Non limitano le possibilità di risposta dell'intervistato

42 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving42 LOSSERVAZIONE Consente di raccogliere informazioni di tipo qualitativo o quantitativoConsente di raccogliere informazioni di tipo qualitativo o quantitativo È un metodo adatto per analizzare elementi numerosi, volumi elevati, comportamenti, situazioni…(come viene eseguita unattività, per rilevare una sequenza di operazioni, gli strumenti utilizzati, i files consultati, la presenza o lassenza di elementi…..)È un metodo adatto per analizzare elementi numerosi, volumi elevati, comportamenti, situazioni…(come viene eseguita unattività, per rilevare una sequenza di operazioni, gli strumenti utilizzati, i files consultati, la presenza o lassenza di elementi…..)

43 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving43 2. GRAFICI E DIAGRAMMI Sono rappresentazioni di dati quantitativiSono rappresentazioni di dati quantitativi Permettono di riassumere grandi quantità di informazioni in uno spazio ridotto e di comunicare situazioni complesse in maniera chiara e concisaPermettono di riassumere grandi quantità di informazioni in uno spazio ridotto e di comunicare situazioni complesse in maniera chiara e concisa

44 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving44 I 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

45 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving45 A) GRAFICO A SPEZZATA Reclami del cliente relativi a puntualità consegne Reclami Anni Stabilimento A Stabilimento B

46 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving46 A) GRAFICO A SPEZZATA Procedura: Determinare, per entrambi gli assi, il campo di variazione e lunità di misura di ogni incrementoDeterminare, per entrambi gli assi, il campo di variazione e lunità di misura di ogni incremento Contrassegnare i due assi, riportandovi le unità di misura utilizzateContrassegnare i due assi, riportandovi le unità di misura utilizzate Tracciare i punti di intersezione dei dati e collegarli con una lineaTracciare i punti di intersezione dei dati e collegarli con una linea

47 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving47 GRAFICO A COLONNE RITARDO MEDIO CONSEGNE – ANNO 2002 Magazzino di spedizione Giorni ABCDEF Prodotti standard Prodotti custom

48 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving48 GRAFICO A COLONNE Procedura: Determinare il campo di variazione dellasse verticale e lunità di misura di ogni incremento Contrassegnare lasse verticale, riportando lunità di misura Determinare il numero e lordine delle barre Contrassegnare lasse orizzontale

49 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving49 B) GRAFICO A BARRE Tempo medio di fermo impianto Marzo 03 Febbraio 03 Gennaio 03 Dicembre 02 Arrivo squadra manutenzione Diagnosi guasto Reperimento ricambi Completamento intervento

50 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving50 C) DIAGRAMMA A SETTORI (TORTA) CAUSE DI ABBANDONO DEGLI STUDI 15% 20% 36% 11% 6% 12% Motivazioni personali Iniziato a lavorare Difficoltà studi Economiche Logistiche Altre

51 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving51 C) DIAGRAMMA A SETTORI Procedura: Determinare la percentuale per ciascuna categoria Convertire i valori percentuali in gradi dangolo Disegnare un cerchio e tracciare i settori Contrassegnare i settori

52 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving52 3. DIAGRAMMA POLARE Visualizza su un solo diagramma un insieme di parametri, permettendo di tenere sotto controllo la situazione generale e di individuare prontamente eventuali situazioni critiche

53 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving53 DIAGRAMMA POLARE ECONOMICITÀ ESERCIZIO ASSISTENZA TECNICA DISPONIBILITÀ PER DILAZIONE PAGAMENTI TEMPI DI RISPOSTA COSTO ACQUISTO PRESTAZIONI PRODOTTO QUALITÀ PRODOTTO LA PERCEZIONE DELLAZIENDA DA PARTE DEI CLIENTI NOI IL PRINCIPALE CONCORRENTE PUNTUALITÀ CONSEGNE

54 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving54 4. STRATIFICAZIONE Consiste nellosservare da punti di vista diversi dati e informazioni aggregatiConsiste nellosservare da punti di vista diversi dati e informazioni aggregati È particolarmente utile nella fase diagnostica, poiché permette di identificare quali categorie contribuiscono maggiormente a creare il problemaÈ particolarmente utile nella fase diagnostica, poiché permette di identificare quali categorie contribuiscono maggiormente a creare il problema

55 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving55 Stratificazione delle assenze dal lavoro 20-21> < % PER ETA' GFMAMGLASOND GFMAMGLASOND % PER MESE IMPIEGATI % PER INQUADRAMENTO MF MF % PER SESSO OPERAI

56 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving56 5. ISTOGRAMMA Rappresentazione grafica di una distribuzione di frequenza, costituita da una successione di rettangoli aventi come base lintervallo delle classi e come altezza un valore proporzionale alla frequenza corrispondente

57 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving57 Obiettivo del processo sul 95 % dei prodotti Frequenza relativa (%) Frequenza assoluta Scostamento dallottimale ISTOGRAMMA Prestazioni di un processo

58 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving58 Diagramma simmetrico dei dati attorno alla maggiore frequenza (moda). Diagramma asimmetrico. Lasimmetria è detta negativa quando si sviluppa a sinistra, positiva quando si sviluppa a destra. Distribuzione bimodale dei dati attorno a due frequenze.

59 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving59 Specifica Distribuzione centrata allinterno 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.

60 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving60 6. DIAGRAMMA DI PARETO Permette di visualizzare un insieme di dati quantitativi relativi ad un problema, mettendo in risalto i fatti importanti rispetto a quelli secondari

61 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving61 UN ESEMPIO: DIFETTI RISCONTRATI SU UN MOTOVEICOLO IN GARANZIA N° casi A : difficoltà di avviamento B : regime di minimo irregolare C : imperfezioni nella verniciatura D : eccessiva rumorosità del motore E : guasto della serratura della sella F : scarsa efficacia della frenatura G : perdite di carburante H : malfunzionamento spie cruscotto I : guasto del proiettore anteriore I : guasto del proiettore anteriore K : rottura del cavalletto L : altro

62 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving ABCDEFGH I J K L 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % 0 Difetto Numero di occorrenze VITAL FEW TRIVIAL MANY UN ESEMPIO: DIFETTI RISCONTRATI SU UN MOTOVEICOLO IN GARANZIA

63 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving63 7. DIAGRAMMA DI CORRELAZIONE Permette di evidenziare la relazione esistente tra due insiemi di dati associati biunivocamente. È utilizzato frequentemente nellanalisi delle cause, al fine di stabilire se un rapporto di causa / effetto o di dipendenza tra due fenomeni sia effettivamente fondato.

64 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving64 RELAZIONE TRA GLI ABBANDONI AL PRIMO ANNO E IL PUNTEGGIO CONSEGUITO AL TEST DI INGRESSO PUNTEGGIO ABBANDONI (%) ,5 32,4 29,9 25,7 18,2 19,7 17,3 15,5 18,7 19,4 16,4 15,6 15,9 15,0 14,7 13,3 12,6 11,9 10,3 10,2 9,5 9,1 7,5 7,8 6,5 6,0 5,3 4,8 4,3 3,2 PUNTEGGIO ABBANDONI (%) PUNTEGGIO ABBANDONI (%)

65 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving (%) Punteggio conseguito al test di ingresso Abbandoni al primo anno

66 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving66 FORTE CORRELAZIONE POSITIVA DEBOLE CORRELAZIONE POSITIVA NESSUNA CORRELAZIONE Forme tipiche

67 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving67 FORTE CORRELAZIONE NEGATIVA DEBOLE CORRELAZIONE NEGATIVA CORRELAZIONE CURVILINEA Forme tipiche (continua)

68 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving68 Procedura Definire le due variabili X ed Y di cui si vuole evidenziare leventuale 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

69 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving69 8. CARTE DI CONTROLLO Sono utilizzate per la diagnosi ed il controllo dei processi.Sono utilizzate per la diagnosi ed il controllo dei processi. Permettono di distinguere, nellambito di un processo, le variazioni dovute a cause speciali rispetto a quelle dovute a cause comuni.Permettono di distinguere, nellambito di un processo, le variazioni dovute a cause speciali rispetto a quelle dovute a cause comuni.

70 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving70 VARIABILITÀ NATURALE DEL PROCESSO 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 dalloperatore o dal supervisore CAUSE SPECIALI Influenzano le misure in maniera diversa Si rilevano come variazioni intermittenti Derivano da poche sorgenti Possono essere eliminate dalloperatore o dal supervisore

71 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving71 CARTE DI CONTROLLO CAUSE 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

72 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving72 CARTA X-R

73 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving73 Procedura Selezionare la caratteristica cui applicare la carta di controllo Identificare lappropriato 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

74 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving74 segue 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 landamento ed i punti fuori dai limiti di controllo, onde evidenziare la presenza di eventuali cause speciali

75 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving75 9. 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

76 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving76 BRAINSTORMING 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 Latmosfera generale è più rilassata, ma i meno estroversi possono rimanere un po schiacciati Tipologie:

77 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving77 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:

78 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving78 Fissare in modo chiaro e non vago largomento 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:

79 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving79 Un Caso (tratto da A.M. Chauvel) CAUSE POTENZIALI DEL PROBLEMA 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. Lesperienza dei nuovi impiegati 13. La formazione del personale 14. La velocità di rotazione del miscelatore 15. Langolo delle eliche del miscelatore 16. La taratura del termometro 17. Lo standard di riferimento del colorimetro 18. La % di grasso nel burro

80 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving80 Un esempio: i problemi individuati da una classe in relazione allapprendimento in un corso di formazione 1.novità argomenti 2.difficoltà confronto con altri partecipanti 3.costanza studio 4.distanza argomenti con propria realtà 5.tempo scarso 6.mancanza conoscenza aziendale 360 gradi partecipanti 7.carenza materiale didattico 8.mancanza simulazione esame 9.troppa teoria su alcuni argomenti 10. difficoltà seguire argomenti che richiedono conoscenze di base 11.scarsa focalizzazione dei concetti 12.mancanza programma dettagliato di tutto il qsm 13.poca finalizzazione su argomenti di proprio interesse in azienda 14.mancanza filo logico 15.difficoltà di memorizzazione norme, concetti non maggiormente approfonditi 16.poche esercitazioni 17.necessità di legare concetti teorici ad aspetti applicativi 18.mancanza individuazione argomenti più importanti 19.poca capacità di sintesi nello studio 20.insegnamento non omogeneo 21.poco studio 22.distanza fase aula fase studio casa 23.materiale didattico ripetitivo e non integrativo della lezione 24.mancanza metodo studio 25.scarso approfondimento di alcuni argomenti 26.poca applicabilità alla propria realtà 27.difficoltà ad apprendere termini tecnici 28.pochi esercizi di verifica extra esami 29.insuff conoscenze di base su alcune tematiche 30.aula differenziata conoscenze di base 31.scarsa applicazione degli strumenti alla realtà 32.mancanza nel materiale didattico di specifici esercizi di apprendimento 33.necessita di studiare per studenti lavoratori in ore poco efficienti 34.linguaggio in alcune dispense poco chiaro 35.poca abitudine allapprendimento 36.scarso collega fra gli argomenti 37.stesso docente per stessa materia provoca noia 38.scarsa applicazione guidata 39.poca esperienza aziendale su alcuni arg da parte dello stud 40.scarsa rispondenza arg con la realtà aziendale 41.scarso stimolo allapprendimento 42.mancanza di riferimenti per chiarimenti/assistenza didattica 43.migliore definizione apprendimento per ogni modulo 44.ritmo espositivo diverso dei docenti 45.differenti competenze discenti che impediscono approfondimenti specifici 46.mancata discussione risultati prove di esame 47.poca chiarezza obiettivi studio (esame o professionalità) 48.dicotomia obiettivi (docenza, azienda, discenti)

81 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving81 Un esempio: i problemi individuati da una classe in relazione allapprendimento in un corso di formazione Risultati 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

82 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving DIAGRAMMA CAUSA-EFFETTO Permette di organizzare e di visualizzare le cause potenziali di un problema.

83 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving83 EFFETTO MATERIALI MANODOPERA MACCHINE Le 4 classiche categorie di cause 4M METODI

84 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving84 EFFETTO HARDWARE UTENTE AMBIENTE …ma non le sole possibili ! SOFTWARE

85 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving85 Diagramma Causa Effetto

86 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving86 CAFFÈ CATTIVO 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 NON RISCALDATA TEMPERATURA ESPERIENZA ABILITÀ PREFERENZA ( LUNGO/ FORTE) un caffè … cattivo

87 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving87 CAPSULA PERDITE NEI CONTENITORI MANO DOPERA METODI MATERIALI RILEVATORE CONTROLLI CONTENITORE STERILIZZATORE PRESSIONE INCAPSULATORE LINEA AMBIENTE ILLUMINAZIONE RUMORE UMIDITA MEZZI Diagramma Causa Effetto

88 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving88 DIAGRAMMA CAUSA-EFFETTO IN FORMA DI PROCESSO È una variante, la cui caratteristica è di presentare le cause potenziali del problema non raggruppate per famiglie, ma posizionate in modo sequenziale lungo le tappe di realizzazione del processo, al quale il problema è riferito.

89 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving89 SCARICO CONTENITORI PULIZIA/LAVAGGIO RIEMPIMENTO INCAPSULAMENTO PERDITE NEI CONTENITORI VELOCITÀ URTI 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

90 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving VOTO Permette di effettuare la scelta fra le proposte presentate dai partecipanti ad un gruppo.Permette di effettuare la scelta fra le proposte presentate dai partecipanti ad un gruppo. Il voto è tipicamente usato in circostanze quali:Il voto è tipicamente usato in circostanze quali: –la scelta del problema da affrontare –la selezione delle cause sulle quali investigare –la decisione riguardo alle soluzioni da adottare

91 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving91 Possibili modalità di votazione A) VOTO SEMPLICE B) VOTO PONDERATO C) MATRICE DI PONDERAZIONE

92 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving92 A) 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)

93 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving93 I 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

94 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving94 B) VOTO PONDERATO Procedura: Votare individualmente 3 soggetti (o un qualsiasi altro numero prefissato) fra tutti quelli presentati, assegnando un punteggio da 1 a 3 in ordine di importanza crescenteVotare individualmente 3 soggetti (o un qualsiasi altro numero prefissato) fra tutti quelli presentati, assegnando un punteggio da 1 a 3 in ordine di importanza crescente Classificare i soggetti in base al punteggio ottenutoClassificare i soggetti in base al punteggio ottenuto

95 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving95 I problemi del reparto ARGOMENTIPARTECIPANTI PUNTEGGIO TOTALE A B C D E F G H I L Obiettivi troppo ambiziosi Ritmi di produzione eccessivi Scarsa motivazione personale Lontananza da altri reparti Logistica interna inadeguata Mancanza mensa interna 11 2 Carenza di personale

96 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving96 C) MATRICE DI PONDERAZIONE Procedura: Paragonare ciascun soggetto, uno dopo laltro, 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

97 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving97 1. Obiettivi troppo ambiziosi 2. Scarsa motivazione personale 3. Lontananza da altri reparti 4. Logistica interna inadeguata 5. Carenza di personale SOGGETTI PARAGONI TOT. ( + ) PER RIGA TOT. ( - ) PER COLONNA RIPORTO ( + ) PER RIGA TOTALE FINALE I problemi del reparto

98 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving MATRICE MULTI-CRITERI Permette di scegliere la soluzione da attuare fra tutte quelle proposte dal gruppo di lavoro, tenendo conto di criteri di selezione prestabiliti

99 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving99 Centraggio bobine di riscaldamento Modifica tolleranze di forma sede Aumento temperatura riscaldamento Aumento angolo di smusso sede cuscinetto Rettifica sede cuscinetto SOLUZIONI CRITERI Economicità Complessità Tecnica Efficacia Affidabilità Totale Montaggio difettoso dei cuscinetti

100 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving100 MATRICE MULTI-CRITERI PONDERATA Variante della matrice multi-criteri, rispetto alla quale presenta un fattore di ponderazione, associato ad ogni criterio, che è funzione dellimportanza relativa di ciascun criterio rispetto agli altriVariante della matrice multi-criteri, rispetto alla quale presenta un fattore di ponderazione, associato ad ogni criterio, che è funzione dellimportanza relativa di ciascun criterio rispetto agli altri La matrice multi-criteri ponderata permette di operare una valutazione più rigorosa delle soluzioni proposteLa matrice multi-criteri ponderata permette di operare una valutazione più rigorosa delle soluzioni proposte

101 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving101 SOLUZIONI CRITERI TOTALE X 8 X 5 X 10 X Montaggio difettoso dei cuscinetti Centraggio bobine di riscaldamento Modifica tolleranze di forma sede Aumento temperatura riscaldamento Aumento angolo di smusso sede cuscinetto Rettifica sede cuscinetto Economicità Complessità Tecnica Efficacia Affidabilità

102 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving DIAGRAMMA DI AFFINITÀ Permette di organizzare in classi un ampio numero di idee generate spontaneamente su un particolare argomento

103 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving103 Requisiti per una segreteria telefonica Ora e data del messaggio Presa per auricolare Facilità duso Facilità di cancellazione Dispositivi ben visibili Indicazione numero di messaggi Può operare da un apparecchio remoto Guida di consultazione rapida Messaggi di lunghezza variabile Istruzioni chiare Cancellazione messaggi selezionati Codice di accesso segreto Non conta eventuali riagganci

104 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving104 segue - DIAGRAMMA DI AFFINITÀ Dati 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 duso Può operare da un apparecchio remoto Facilità di cancellazione Cancellazione messaggi selezionati MESSAGGI IN ARRIVO ASPETTI PRIVATI ISTRUZIONI CONTROLLI CANCELLAZIONE

105 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving105 Procedura Definire largomento 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

106 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving DIAGRAMMA AD ALBERO 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.

107 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving107 SEGRETERIA TELEFONICA ISTRUZIONI ASPETTI PRIVATI MESSAGGI CONTROLLI CANCELLAZIONE lungh. variabile n° messaggi codice segreto presa auricolare istruzioni chiare consultaz. rapida dispositivi visibili facilità duso facilità di cancellaz. messaggi selezion. Requisiti di una segreteria telefonica

108 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving108 Procedura Definire largomento da studiare Identificare le principali categorie dellargomento Costruire il diagramma, posizionando largomento a sinistra del foglio e disponendo le principali categorie a destra

109 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving109 Procedura 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

110 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving BENCHMARKING Consiste nel confrontare processi, prodotti o servizi con quelli dei migliori riferimenti (benchmark), al fine di identificare opportunità di miglioramento

111 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving111 Procedura Individuare gli elementi da confrontare con altri (i migliori del settore) Identificare le situazioni, gli approcci, i casi migliori, nellelemento 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

112 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving DIAGRAMMA DI FLUSSO È una rappresentazione figurativa degli stadi di un processo. Consente una dettagliata comprensione del reale funzionamento del processo, facilitando lindividuazione di punti deboli e di opportunità di miglioramento.

113 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving113 INIZIO E FINE PROCESSO DESCRIZIONE ATTIVITÀ DECISIONE LINEA DI FLUSSO SIMBOLI PRINCIPALI DEL DIAGRAMMA DI FLUSSO

114 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving114 DOCUMENTAZIONE DATA BASE CONNETTORE SIMBOLI PRINCIPALI DEL DIAGRAMMA DI FLUSSO

115 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving115 Esempio: Processo di riproduzione di un documento Inizio Ricevimento documenti Inserimento N° di copie nel registro Inizio copiatura Ripetizione copiatura Corretto funzionam. macchina Copie rilegate Documenti rilegati Eliminazione del problema Richiesta di ritiro Fine SI NO SI NO

116 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving116 1Inizio attività Definisce nuovo prodotto (NP) 2 Definisce criticità componenti in accordo con FORN 3 Consegna DB particolari NP a IF Trascrive tabulato su foglio Excel per gestione attività NP 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 lattività 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 DIAGRAMMA DI FLUSSO

117 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving117 Diagramma di Flusso

118 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving118 Procedura Definire i confini del processo Posizionare il primo passo del processo in cima al foglio Scrivere ciascun passo in sequenza, utilizzando gli appositi simboli

119 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving119 Procedura 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

120 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving DIAGRAMMA DI GANTT Permette di pianificare e di visualizzare la sequenza delle attività necessarie alla realizzazione di un progetto e di seguirne gli sviluppi

121 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving121 STRUTTURA DELLA BARRA DI UN GANTT Durata dellazione (giorni) Intervallo disponibile (giorni) t 1 t 2 t 3 t 1 = inizio dellazione al più presto t 2 = fine dellazione al più presto t 3 = fine dellazione al più tardi

122 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving122 Identificare tutti i problemi SETTIMANE AZIONI Pianificazione delle attività di un gruppo di problem solving Ricercare informazioni sui problemi Scegliere il problema da affrontare Ricercare tutte le possibili cause Identificare e documentare le cause reali Definire una soluzione temporanea Ricercare le possibili soluzioni Scegliere la soluzione definitiva Attuare la soluzione scelta Verificare lefficacia della soluz.

123 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving123 Procedura Individuare le attività da svolgere nel quadro del progetto Elencare le attività nella colonna alla sinistra del diagramma, nellordine 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

124 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving W e 2H Sono domande che servono per indagare la causa del problema e verificare lattuazione della soluzione, in modo da avere una conoscenza adeguataSono domande che servono per indagare la causa del problema e verificare lattuazione della soluzione, in modo da avere una conoscenza adeguata 5 W What = Cosa Where = Dove When = Quando Who = Chi Why = Perché 2H How = Come How much = Quanto

125 Università di PisaMiglioramento continuo e Problem Solving125 Bibliografia 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


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