I processi di azione correttiva e preventiva spesso soffrono di due problemi. Le cause alla radice vengono ipotizzate piuttosto che dimostrate, e gli stessi problemi si ripresentano perché la soluzione ha trattato solo un sintomo. Inoltre, le indagini si prolungano perché le evidenze devono essere raccolte manualmente.
I modelli predittivi analizzano i parametri di processo, le letture ambientali e i guasti storici per stimare dove è probabile che appaia la prossima non conformità. Quando si verifica un problema, l'intelligenza artificiale può raggrupparlo con casi simili del passato e proporre cause probabili classificate in base alle evidenze. Successivamente, può verificare se l'azione ha effettivamente ridotto la ricorrenza.
Concetto chiave
L'intelligenza artificiale rafforza l'azione correttiva prevedendo i guasti probabili, classificando le cause alla radice basate sulle evidenze e verificando l'efficacia con i dati invece che con supposizioni.
Esempio pratico
Un modello rileva che i difetti di sigillatura aumentano ogni volta che l'umidità supera un certo livello durante il turno di notte, quindi il team aggiunge un controllo dell'umidità e il sistema conferma una riduzione sostenuta dei difetti nelle successive otto settimane.
Procedura standard
- 1Raccogliere automaticamente la non conformità e i dati di processo circostanti.
- 2Confrontarla con casi storici simili.
- 3Esaminare con il team l'elenco classificato delle cause probabili.
- 4Implementare l'azione scelta.
- 5Consentire al sistema di monitorare la ricorrenza per verificarne l'efficacia.
Sintesi della lezione
- ✓La previsione orienta gli sforzi verso la prevenzione dei guasti prima che si verifichino.
- ✓Il confronto con i casi passati accelera le indagini.
- ✓I controlli di efficacia devono essere misurati, non ipotizzati.