Costa più misurare bene o misurare male?
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Costa di più misurare bene o misurare male? Alessandro Ferrero
Politecnico di Milano
Nome relatore
Misurare, perché?
• Tenere sotto controllo il processo produttivo
• Migliorare la qualità del prodotto
• Gestire le decisioni • alla luce dei rischi associati
• Restare competitivi
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Nome relatore
Misurare, come?
• Bene! • I tre pilastri della metrologia
• Incertezza •
Nome relatore
Casi emblematici
• 4 casi • Misure dimensionali • Misure in ambito farmaceutico • Misure in ambito metallurgico • Misure nella produzione di parti in gomma
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Nome relatore
Caso 1 – Il contesto
• Confronto interlaboratorio su macchine per misure 3D
• 20 partecipanti • Misure su pezzi di elevata precisione
• tolleranza di alesaggio 6 µm
• Vengono misurati 4 pezzi estratti dallo stesso lotto di uno stesso processo
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Nome relatore
Caso 1 - Risultati
• Incertezza di misura estesa sulla misura dell'alesaggio: ±10 µm
• Media delle misure vicina al centro della tolleranza
• Scarto tra le medie molto minore dell'incertezza estesa
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Nome relatore
Caso 1 - Conclusioni
• Processo di produzione eccellente • Misure mal progettate • Possono far credere che il processo di
produzione non è adeguato • Sono non solo inutili, ma nocive
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Nome relatore
Caso 2 – Il contesto
• Verifiche periodiche delle micropipette di dosaggio di vaccini
• Lo scopo è scartare quelle che non rilasciano la dose voluta di vaccino
• La verifica viene effettuata con un confronto volume – massa, utilizzando bilance di precisione
• Il confronto viene fatto manualmente da uno o più operatori
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Nome relatore
Caso 2 – I risultati
• Viene rilevata una significativa dispersione dei risultati, tale da far pensare a problemi nel processo di dosaggio.
• Per verifica, la stessa micropipetta viene verificata più volte
• Si trova la stessa dispersione • E' stata misurata l'incertezza dovuta
all'operatore!
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Nome relatore
Caso 2 - Conclusioni
• La verifica delle micropipette è stata male impostata
• I risultati sono assolutamente non significativi della bontà del processo di dosaggio
• Le misure sono inutili e potenzialmente nocive
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Nome relatore
Caso 3 – Il contesto
• I clienti di una società specializzata in trattamenti termici di metalli chiedono di garantire la capacità dei processi di misura, in accordo con la ISO TS 16949
• Misure a campione • Misura della durezza del campione a valle del
processo di tempra
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Nome relatore
Caso 3 – I risultati
• La dispersione dei risultati di misura è tre volte maggiore della dispersione data dal processo produttivo
• Anche in questo caso è la stessa su misure ripetute sullo stesso campione
• E' la stessa situazione del caso 2, in un contesto totalmente diverso!
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Nome relatore
Caso 4 – Il contesto
• Una PMI produce parti in gomma per sospensioni in ambito automotive
• I controlli di produzione e la soddisfazione dei clienti dimostrano che il processo produttivo è efficiente
• I clienti chiedono di garantire la capacità del processo di misura
• Si fanno misure di rigidità su campioni di produzione
• Si tratta di processo con tolleranze grandi, rispetto alla capacità del processo stesso
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Nome relatore
Caso 4 – I risultati
• Metodo di misura complesso • Set-up delicato • Riproducibilità bassa (per la difficoltà di avere
parti con le stesse caratteristiche) • Risultato: dispersione dei risultati maggiore della
dispersione in produzione! • Non era forse il caso di fare qualcosa di diverso?
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Nome relatore
La conferma metrologica Questa sconosciuta! • Il caso del materiale di riferimento fuori specifica
per le misure del paratormone nelle ASL di Regione Lombardia
• 21000 pazienti con esami falsati • Viene data la colpa al fornitore
• che peraltro si è lui accorto del problema
• Sarebbe bastato procedere alla conferma metrologica della nuova fornitura per rilevare il problema
• Il sistema sanitario di Regione Lombardia è certificato ISO 9001! • E la ISO 10012???
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Nome relatore
Conclusione
• Le misure vanno fatte bene • Altrimenti…
Grazie per l'attenzione
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