Cost of poor quality

The project Cost of Poor Quality (COPQ) is about identifying and monitoring the costs of non-quality items in order to be able to find a way at the later stages to apply constant cost reduction methodologies. It focuses on analysing all departments of the production line in a bigger picture to find out what are the main types of defects and non-conformities, how they are or they can be recorded, so that they can be examined and monitored, as well as what are the departments that cause most of the defectiveness cost. In the first part of the project it was required to create a mathematical model able to calculate the cost of poor-quality items, as well as for creation of a database as an addition to the current databases of the non-conformities. The model has been developed considering the results of the analysis and the parameters which have been collected from manufacturing databases. The model allows the operator to input the specific parameters into the model which calculates the cost according to those parameters. The second part of the project has been initiated by moving the focus now to the needles production line. The aim was to reduce the defectiveness of this line by the end of the project, February 28th, through acquiring the Plan-Do-Check-Act cycle. The project is carried out within A3 framework. After the implementation of some of the countermeasures, the result was the reduction of the defectiveness from 2-2.50% to around 0.3%. The engineers were very happy with this result, though it is needed to be tested and implemented in more lots of needles. Overall, after the estimation of the expected benefits it was obtained that assuming 0.15-0.2% of defectiveness reduction for the countermeasures developed for incremental changes, it would result in around $78000-$104000 annual saving. However, the highest reduction would certainly come with radical changes in the departments. Assuming they would reduce the defectiveness by 2%, the annual saving would be around $986,000. All in all, the execution and continuous improvement of the suggested countermeasures is estimated to result in approximately 12.3% of annual defectiveness cost saving. When it comes to the Cost Models they are expected to make the historical data of the company more aligned and valuable, providing a user-friendly interface to record the data. As a constantly advancing company, Technoprobe is always in the search for the possible developments of its processes. Continuous improvement and developing efficiency are crucial aspects of the company’s day-to-day operations, and the tools and suggestions established by this project introduced possible ways of acquiring Lean methodologies into the core processes within the manufacturing flow. The project was useful in demonstrating the benefits that would come with the implementation of specific tools and the positive impacts they would result in.

Il progetto Cost of Poor Quality (COPQ) riguarda l’identificazione ed il controllo dei costi della non qualità al fine di avere la possibilità di applicare metodologie di riduzione costante del costo nelle fasi successive. In particolare, vengono analizzati tutti i reparti della linea di produzione con una visione di insieme con l’obiettivo di individuare quali siano i principali tipi di difetti e non-conformità, come sono o possono essere registrati ed in modo che possano essere esaminati e monitorati. È inoltre necessario individuare i reparti di produzione che causano la maggior parte dei costi relativi alla difettosità. Nella prima fase del progetto l’obiettivo era la creazione di un modello matematico che calcolasse i costi dei vari problemi di non-qualità e la creazione di un database a complemento dell’attuale database delle non-conformità. Il modello è stato sviluppato considerando i risultati dell’analisi di insieme e dei parametri che sono stati ottenuti dai database di produzione. Il modello permette agli operatori di inserire i parametri, specifici al loro caso, nel modello che, in funzione dei parametri inseriti, calcola il costo della non-conformità. Nella seconda fase del progetto la linea di produzione degli aghi è diventata il principale oggetto dell’analisi. L’obiettivo era la riduzione della difettosità di questo reparto entro la fine del progetto, il 28 febbraio, tramite l’utilizzo del ciclo Plan-Do-Check-Act. Questo progetto segue le linee guida del report A3. Dopo aver implementato una delle contromisure, il risultato è stato la riduzione della difettosità da 2-2.50% a circa 0.3%. Gli ingegneri erano soddisfatti dal risultato, ma, nonostante ciò, è necessario testare la soluzione con molti più lotti di aghi prima per verificarne l’efficacia. Complessivamente, dopo una stima dei benefici attesi, è stato ottenuto che una riduzione di 0.15-0.2% di difettosità dovuta alla contromisura genererebbe $78000-$104000 di risparmi annuali. Comunque, la riduzione più consistente si otterrebbe con alcune modifiche radicali nel reparto. Assumendo che queste modifiche riducano la difettosità del 2%, i risparmi sarebbero di circa $600000-$1000000. In generale, è stato stimato che l’implementazione e il miglioramento continuo delle contromisure proposte risulterebbe in circa 15% di riduzione dell’attuale difettosità. Per quanto riguarda i modelli di costo, è rilevante dire che renderanno i database aziendali più allineati e utili ai loro bisogni, fornendo un’interfaccia user-friendly per registrare nuovi dati. Essendo un’azienda in constante sviluppo, Technoprobe è sempre alla ricerca di possibili miglioramenti dei suoi processi. Il miglioramento continuo e l’aumento dell’efficienza sono aspetti cruciali delle operazioni quotidiane dell’azienda, e gli strumenti e le proposte di questo progetto hanno introdotto nuove possibilità di introdurre metodologie snelle nei processi chiave del flusso di produzione. Il progetto è quindi risultato essere utile nel dimostrare i benefici che si otterrebbero tramite l’implementazione di specifici strumenti e quale sia il loro effettivo impatto.