Application of statistical process control charts in manufacturing and service industries

Abstract: The sole purpose of creating this thesis report is to make reader aware of the importance of the statistical process control charts in ameliorating the quality of the business processes, to give reader the idea that how control charts have been used practically in manufacturing and service industries in improving, monitoring and controlling the manufacturing and service creating processes. We have taken these industries into consideration because they play a crucial role in the development of countries Gross Domestic Product (GDP), so improving manufacturing and service creating processes is ultimately upgrading the economic condition of countries. The output of improved processes is quality products/services that is the only thing the customer wants. With the passage of time quality has become market qualifier for the companies. The organizations that do not produce quality products and services they would lose the customers and cannot survive in the market. We have explained the dimensions of quality perceived by different customers in manufacturing and service areas. The evolution of quality management dated back to 1920’s when the revolutionary work of great statistician Walter Andrew Shewhart became the baseline for the development of quality management systems in the organizations. He applied basic statistics to reduce the variations in the industrial processes. After world war II most of the industries started to implement quality assurance procedures in their organizations. As the time elapsed companies began to integrate all the players of supply chain from suppliers to end consumers under the umbrella of quality management system to produce quality products/services. The report is basically divided into three phases, in the first phase the quality is defined in different dimensions, importance of quality is emphasized to reader and evolution and description of quality management systems is portrayed. In the second phase the six-sigma a management technique for improving and reinventing business processes is expounded, two methodologies of six-sigma DMAIC & DMADV is described , DMAIC methodology is portrayed meticulously and quality improving tools employed in each element of DMAIC is described in detail. While in the third phase control charts one of the most vital tool of statistical process control became the center of attention and its wide applications in manufacturing & service industries accentuated thoroughly. The scope of this dissertation is limited to highlighting Shewhart control charts in improving the manufacturing & service departments processes and DMAIC methodology of six-sigma in improving business process is explicated. we hope that we would be successful in instilling into readers mind the importance and knowledge of practical implementation of Statistical process control charts in industries and in future some of them would pursue further research on this interesting topic.

Sommario:Il principale scopo nella redazione di questo report di tesi è di rendere il lettore consapevole dell’importanza delle Carte di Controllo di Processo Statistico nel migliorare la qualità dei processi di business, dare al lettore l’idea di come le carte di controllo sono state utilizzate, nella pratica, nell’industria manifatturiera e di servizio nel migliorare, monitorare e controllare i processi di creazione manifatturieri e di servizio. Abbiamo preso in considerazione questi settori perché esse assumono un ruolo chiave nello sviluppo del Prodotto Interno Lordo (PIL) di un paese, dunque migliorare i processi di creazione manifatturieri e di servizio in fin dei conti promuove le condizioni economiche di un paese. Il risultato di un miglioramento dei processi è la qualità di prodotti e servizi, che rappresenta il principale interesse del cliente. Con il passare del tempo, la qualità è diventato un market qualifier per le aziende. Le organizzazioni che non producono prodotti e servizi di qualità possono perdere clienti e non essere in grado di sopravvivere. Abbiamo spiegato le dimensioni della qualità percepita da diversi clienti nelle aree della manifattura e dei servizi. L’evoluzione della gestione della qualità risale agli anni ’20, quando il lavoro rivoluzionario del grande statistico Walter Andrew Shewhart divenne il riferimento per lo sviluppo di Sistemi per la Gestione della Qualità nelle organizzazioni. Questi applicò la statistica di base per ridurre le variazioni nei processi industriali. Dopo la Seconda Guerra Mondiale la maggior parte delle aziende iniziò ad implementare procedure per garantire la qualità all’interno delle loro organizzazioni. Col passare del tempo, le aziende iniziarono ad integrare tutti gli attori della supply chain, dai fornitori ai clienti finali nell’ambito dei sistemi di gestione della qualità per produrre prodotti e servizi di qualità. Il report si divide in tre parti, nella prima parte si definisce la qualità in base a diverse dimensioni, si introduce al lettore l’importanza della e si descrivono i sistemi di Gestione della Qualità e la loro evoluzione. Nella seconda parte si espone il Six-Sigma, una tecnica manageriale per il miglioramento e il rinnovamento dei processi aziendali, vengono descritte due metodologie del six-sigma, DMAIC & DMADV, si descrive in modo dettagliato la metodologia DMAIC e gli strumenti di miglioramento della qualità in ogni parte del DMAIC. Nella terza parte le Carte di Controllo, uno dei più importanti strumenti di Controllo Statistico di Processo, diventano l’argomento centrale e si approfondiscono le loro vaste applicazioni nell’industria della manifattura e dei servizi. Lo scopo di questa tesi è quello di Porre l'accento sull'uso delle le carte di controllo di Shewhart nel migliorare processi di manifattura e di servizi e spiegare il ruolo della metodologia Six-Sigma DMAIC nel miglioramento dei processi di business. Ci auguriamo di riuscire nell’intento di trasmettere al lettore l’importanza e la conoscenza dell’implementazione pratica delle Carte di Controllo di Processo Statistico in diversi settori e ci auguriamo che, in futuro, alcuni dei lettori approfondiranno ulteriormente la ricerca su questo interessante argomento.