Accuratezza (Accurancy):

In ambito SPC / MSA esprime quanto le misure ottenute dal nostro Sistema di Misurazione sono centrate sulle misure effettive  della prestazione o caratteristica che stiamo misurando. Più la media delle nostre misure si avvicina al valore effettivo più il nostro sistema è accurato.

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Diagramma di affinità (Affinity Diagram):

I “diagrammi di affinità” sono usati per rappresentare graficamente, in modo strutturato ed efficace, fatti, opinioni, intuizioni al fine di fare emergere la vera sostanza di un problema o di un evento.

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Alfa Risk:

 

Alpha Risk ( a risk) è la probabilità di commettere un errore di Tipo I ovvero la probabilità di rigettare l’ipotesi nulla (H₀) quando questa è vera. Vedi Type I e Type II error.

Beta Risk ( b risk) è la probabilità di commettere un errore di Tipo II ovvero la probabilità di accettare l’ipotesi nulla (H₀) quando questa è falsa. Vedi Type I e II error.

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ANOVA (Analysis of Variance):

 

Metodo di analisi statistica per determinare la composizione della variabilità introdotta nelle prestazioni di un processo. Misurare, cioè, quanto di questa variabilità è dovuta al "rumore di fondo" del processo (cause comuni) oppure a specifici fattori di ingresso.
 

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Attribute data:
 
Sono attributi quei dati che non esprimono misure,  ma classificano gli “item” (prodotti, servizi, componenti) in due o più categorie. Un prefisso telefonico, un colore o la marca di un prodotto sono, per esempio, attributi.

 

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Benchmarking.

 

In un sistema o in una azienda si definisce Benchmarking il processo di identificazione dello standard migliore o della migliore pratica disponibile (best-in-class) confrontandoli con quelli correntemente in uso nell’azienda. Tali innovazioni alternative si ricercano solitamente tra quelle vincenti già in uso presso la concorrenza.

 

 

Benchmark.

 

Il Benchmark si riferisce alla misurazione del gap di performance tra la pratica corrente e quella innovativa che potrebbe sostituirla.

 

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Beta Risk  Vedi Alfa Risk.

 

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Bias (Errore sistematico):
 
In inglese Bias. È la differenza tra la media delle misure, fatta con unsistema di misurazione (o con uno strumento) dell’ unità standard e la sua misura effettiva. Vedi Unità Standard

 

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Black Belt:

 

Certificazione formale rilasciata a persone  che conoscono la metodologia 6 Sigma in modo sufficientemente approfondito ed hanno condotto e concluso con successo due o più progetti.  Sono in grado di fare formazione 6 Sigma e di dare supporto a team di green belt impegnati nei progetti 6 Sigma. Termine preso a prestito dalle arti marziali : Black Belt tradotto dall'inglese significa "cintura nera".

 

  

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Brainstorming:

 

Tecnica usata nei team, come quelli coinvolti in un progetto 6 Sigma, per generare idee su una particolare questione o problema. In questa fase tutti i suggerimenti vengono accolti con uguale interesse dando priorità alla creatività delle idee e riservando una loro analisi più approfondita ad una fase successiva. Vedi Fishbone Diagram.

 

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Business Case:

 

Il “business case” è la dichiarazione razionale, in termini finanziari e di opportunità, utile alla leaderschip aziendale per intraprendere azioni di miglioramento ed in base alla quale si avvia un progetto 6 Sigma.

 

Cause and effect (C&E) diagram. Fishbone

 

Il diagramma C&E è uno strumento utile ad organizzare in modo schematico le cause e metterle in relazione con gli effetti che caratterizzano una CTQ o un evento. La sua raffigurazione ricorda una spina di pesce (fishbone).

 

Il diagramma causa ed effetto (Chiamato anche Fishbone o diagramma di Ishikawa) non è altro che una rappresentazione grafica per organizzare logicamente le possibili cause di uno specifico problema o effetto. Il team impeganto nel disegno del diagramma a spina di pesce è stimolato ad indentificare le origini delle cause.

 

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Campione:

 

Un campione è una porzione di quello che vogliamo analizzare, per esempio un sottoinsieme di misurazioni, scelto in modo tale che sia il più rappresentativo possibile del tutto (la popolazione). I risultati ottenuti dallo studio fatto sul campione (le analisi statistiche) sono ritenute valide per l'intera popolazione (inferenza statitica).

 

Si ricorre ai campioni perché potrebbe essere troppo dispendioso studiare l'insieme di tutti i dati disponibili o semplicemente perché il tutto non è disponibile.
 
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Capacità (Capability):
 
Capability, come misura, è l’abilità o non abilità di un processo di soddisfare i clienti di un prodotto o servizio. Usuali misure della capability sono gli indici Cpk e Ppk. In ambito TQM la parola italiana "Capacità" è usata per tradurre le due inglesi Capacity e Capability; mentre il signficato vero di Capability è abilità, adeguatezza ..etc.

 

Non confondere Capability con Capacity. Vedi Capacity.

 

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Capacity:

 

Capacity è quanto un processo può produrre in un certo intervallo di tempo. Un esempio di misura di capacità è: numero delle parti/tempo.

 

Non confondere Capacity con Capability.

 

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C Chart:
 
Constant Chart. Vedi Control Chart. Questo tipo di carta di controllo è usata per rappresentare e studiare l’andamento dei non conformi quando il processo si può osservare per sottogruppi omogenei, cioè parti aventi tutte la stessa opportunità di essere di difettose (Esempio numero delle lamentele provenienti dai clienti di un servizio per singola settimana). Vedi anche U Chart.

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Champion:

 

Manager che all’interno delle organizzazioni assicura risorse e sostegno ai progetti 6 Sigma. Conosce le potenzialità del metodo e la criticità dei progetti in essere. Provvede al lancio e alla sponsorizzazione dei progetti e sovrintende i controlli periodici (tollgate) del loro avanzamento.

 

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Chi squared (χ²) test .

Il test di  χ²,  leggi “chi quadro”, è uno strumento statistico per misurare la discrepanza tra le frequenze osservate e quelle attese o tra due statistiche registrate come distribuzioni di frequenze. Spesso è necessario stabilire se le frequenze osservate, per esempio l’output di un processo, differiscono significativamente da quelle che ci si aspetta (teoriche).

 

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Confounding:
 
Nella sperimentazione DOE gli effetti dovuti da uno o più fattori sono detti "confounded" (confusi) quando dipendono prevalentemente dall’interazione con altri fattori. Ovvero l’effetto, sull’output del sistema, di alcuni fattori non può essere espresso in funzioni separate dei singoli fattori. In pratica la confusione dovuta ai diversi fattori si manifesta più o meno evidentemente (interazione) in tutte le situazioni ed è questa ragione per la quale si ricorre al DOE.

 

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Control Chart:
 
Una control chart, o carta di Shewhart, è uno strumento statistico di rappresentazione dei dati, generalmente disposti in ordine temporale, adatto a rappresentare l’andamento di una caratteristica di qualità o di un processo rispetto ai valori attesi. Utile, per esempio, ad evidenziare scostamenti dovuti a cause speciali. Sulle Control Chart sono riportati i limiti naturali UCL e LCL, posti usualmente a +/- 3 volte la deviazione standard Sigma (o una sua stima) rispetto alla media CL (Center Line) della variabile che si vuol controllare.

 

 

Walter Andrew Shewhart, che per la prima volta nel 1924, ne adottò l’uso presso Bell Telephon Laboratories è considerato il padre dello Statistic Process Control.

 

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COPIS: acronimo di Customer, Output, Process, Input, Supplier.

Ordine inverso dell’acronimo SIPOC usato per enfatizzare l’importanza di partire dai clienti  (Customer)  per studiare via via gli altri elementi.  Vedi anche SIPOC.

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COPQ: Cost of Poor Quality

 
Sono i costi generati dalla produzione di item difettosi (es: lavorazioni aggiuntive,  perdita o aggiunta di materiali, perdita di immagine, perdita di mercato,  .. ). COPQ non comprende i costi di prevenzione e di ispezione.
 

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Cp:          

 

Process Capability (index o ratio). Cp è essenzialmente il rapporto tra la dispersione consentita e quella effettiva (6*s ) del processo.  É uno degli  indici usato per esprimere la capacità dei processi.

Calcolato dalla formula :

 

Cp = ( USL – LSL ) / (6 * s)   , 

 

con s = deviazione standard, o una sua stima,  della caratteristica critica di performance.

 

Ha senso solo quando il processo è sotto controllo, la distribuzione delle prestazioni è normalmente distribuita e la media effettiva (μ)  è al centro delle specifiche USL e  LSL.

 

Un processo con prestazioni “6 Sigma” corrisponde a Cp = 2.0.

 

Quasi sempre, poiché la media del processo non coincide con il centro delle specifiche, l’indice Cp non è utilizzabile da solo ma deve essere considerato insieme all’ indice Cpk . (Vedi Cpk) 

 

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Cpk:

 

Process Capability (index o ratio). Questo indice tiene conto della dispersione del processo e di come le prestazioni sono mediamente centrate nell'intervalllo delle specifiche (USL e LSL). Ovvero non tiene conto del target (T) se questo è diverso da (USL-LSL)/2.   (Vedi anche Cp ).

 

Calcolato dalla formula :

 

Cpk = min [ Cpu ; CPl ]     , dove  

 

Cpu = ( USL – μ ) / ( 3* s) 

 

Cpu = ( μ - LSL ) / ( 3* s)  

 

ed s è la deviazione standard del processo o una sua stima.

 

Quando Cp >> Cpk ( Cp molto maggiore di Cpk ) è necessario migliorare la media delle prestazioni.

 

N.B.  Se le specifiche impongono un target T diverso da (USL - LSL ) / 2, ovvero è richiesto un targhet non centrato tra tali limiti; allora bisogna riferirsi all'indice Cpm. (vedi Cpm) 

 

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Cpm: 

 
 Cpm è un'altro indice di capacità dei processi. Esso tiene conto :

-  della media effettiva del processo, 

-  del target T imposto e

-  delle tolleranze ammesse ( LSL , USL).

 

Cpm = Cpk quando la media effettiva del processo è perfettamente centrata sul target T. 

Questo indice dovrebbe sempre essere tenuto sotto osservazione negli studi di capacità.

Se le misure dell'output del processo sono  normalente distribuitè, Cpm è alcolato dalla formula :

 

Cpm = ( USL - LSL ) / ( 6*t )   , dove

 

t² = σ²  + ( µ -T )²     e

 

σ  è la deviazione standard del processo o una sua stima. Vedi Cp e Cpk

 

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CRM   acronimo di  Customer Relatioship Management:

 

Il Crm ricopre l'insieme delle funzioni di impresa che mirano a conquistare e conservare i clienti realizzando nuove opportunità ed intervenendo là dove si sa o si prevede ci siano necessità della clientela da soddisfare.

 
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CTQ  acronimo di Critical to quality:

 

Caratteristica del prodotto o fase di processo che deve essere tenuta sotto controllo per soddisfare le aspettative del cliente. La definizione di una CTQ per essere operativa deve essere specifica, misurabile e deve rispecchiare il punto di vista del cliente.

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CUSUM  acronimo di Cumulative Sum Control Chart.

Tipo di Control Chart, evoluzione delle carte di Shewhart, utile per riconoscere l’insorgere di shift dell’output di un processo quando le deviazioni sono ancora abbastanza piccole : tra 0 e 0.5 volte la deviazione standard.

 

Di uso più complesso rispetto alle altre carte di Shewhart, hanno la caratteristica che i limiti di controllo non sono paralleli ma divergenti (V mask) a forma di lettera V. 

Defect:

 

Difetto. Un difetto è qualsiasi caratteristica riguardante la qualità di una unità di prodotto o servizio (unit) difforme dalle aspettative del cliente.  

 

Defect Opportunity.

 

Ogni circostanza in cui una CTQ può fallire nel corrispondere alle aspettative. All’aumentare della complessità di un prodotto o servizio aumentano leop portunità di difetto. Per esempio, nel processo "consegna" si potrebbero evidenziare (dalle CTQ)  3 opportunità di difetto: consegnare in ritardo,  non conformità con l’ordine,  consegnare un prodotto danneggiato.

 

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DFSS acronimo di Design for Six Sigma.

 

Uso della metodologia 6 Sigma per progettare un nuovo prodotto o processo con prestazioni “6 Sigma”. Si differenzia dal modello DMAIC che si applica per il miglioramento di processi esistenti.

 

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DMAIC acronimo:

 

Il modello DMAIC della metodologia Sei Sigma è composto da cinque fasi che si chiamano : Define, Measure, Analysis, Improve e Control. Dalle iniziali di queste prende il nome il modello, o roadmap, più spesso usato nell’implementazione dei progetti Sei Sigma.

 

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DMADV acronimo di  Define, Measure, Analysis, Design, Verify.

 

Altro modello di implementazione del Sei Sigma.

 

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DMEDI : acronimo di Define,Measure,Explore,Develop, Implement.

Equivalente al modello DFSS
 
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DOE : acronimo di Design of Experiments.

 

Metodologia che usa diversi strumenti statistici per studiare l’effetto che i fattori di ingresso (input Xs) di un processo hanno sulle sue prestazioni (output Y).  Il DOE è uno strumento sperimentale nel senso che, tramite cambiamenti pilotati dei fattori di ingresso, quantifica misurazioni  indeterminate dell’output dovute alle escursioni dei fattori e alla loro interazione.

 

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DPO : Defect per Opportunity.

 

Numero dei difetti contati diviso il numero delle opportunità.

 

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DPMO:

 

Defect per Million Opportunities.  DPMO = DPO * 1000000. (vedi DPO)

 

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DPU: Defect Per Unit.

 

Numero dei difetti contati diviso il numero delle unità di prodotto osservate. 

N.B. : Difetto è diverso da Difettoso;  per ogni unità possono presentarsi uno o più tipi di difetti (Vedi Defect Opportunity).

Entitlement:

 

(Process entitlement) Il meglio che il processo può fare senza cambiare la tecnologia corrente (Best expectation with current technology). L’utilità di questo concetto sta nella la valutazione di passare, con nuovi investimenti, a tecnologie più avanzate per migliorare le presatazioni. Vedi anche Baseline e Benchmark.

 

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Errore sistematico:
 
In inglese Bias. È la differenza tra la media delle misure, fatta con un sistema di misurazione, dell’unità standard e la sua misura effettiva. Vedi Unità Standard.
 
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Failure:

 

L’ incapacità per una unità di prodotto o servizio di soddisfare la funzione a cui è stato preposto a causa di uno o più difetti.
 
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FMEA acronimo di Failure Modes & Effect Analisys: 

 

Approccio strutturato per identificare i modi in cui un processo può fallire nel soddisfare le necessità critiche del cliente (CTQ). Fornisce una stima delle cause specifiche riguardo a ciascun insuccesso e dà una priorità alle azioni che dovrebbero essere prese per porvi rimedio. Sebbene la sua applicabilità è vasta, FMEA è ideale per formalizzare i livelli dei rischi e approcciare situazioni nelle quali le conseguenze di un difetto sono particolarmente gravi.
 
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Gage R & R: Gage Repeatability end Reproducibility: 

 

L’analisi Gage R&R è un metodo statistico per stabilire la validità dei sistemi di misurazione (MS). In particolare utile per stimare la proporzione tra la variabilità propria delle parti misurate e quella dovuta al sistema di misurazione ovvero introdotta dagli strumenti e dagli operatori.

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Green Belt:

 

Persona che partecipa a progetti 6 sigma. Dedica circa il 25% del suo lavoro al/ai progetti in cui è coinvolta.  Conosce sufficientemente la teoria del metodo e se responsabile del processo, o suo profondo conoscitore, può essere nominato project leader del progetto 6 Sigma.

 

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Goal statement:

 

È la descrizione dell’obiettivo che si vuole raggiungere con un progetto 6 Sigma (processo di miglioramento o  progettazione).  È riportato nella “project charter” ed esprime l’intento del progetto in esiti quantificati da  raggiungere (es: eliminare il 95% degli scarti nella …, aumentare entro la fine del prossimo quadrimestre del 75% le unità consegnate …)

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I-MR Chart:

 

Individual (value) and Moving Range Chart. Carta di controllo (vedi Control Chart) in cui i punti rappresentano singole osservazioni. Si ricorre alle carte di controllo I-MR quando non ha senso raggruppare le osservazioni in sottogruppi (esempio: misurazioni prese ad intervalli di tempo relativamente lunghi, batch di lavorazioni per i quali una singola misurazione è appropriata).

 

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 Ipotesi AlternativA  (Alternative hypothesis):
 

L’ipotesi alternativa (H₁) è l’opposto dell’ipotesi nulla (H₀). Vedi anche Null hypothesis, Type I e II error.

 

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Ipotesi Nulla (Null hypothesis):

 

In un test statisico, generalmente, l'ipotesi nulla H₀ è l'ipotesi da sottoporre al test con lo scopo di decidere se deve essere rifiutata in favore dell'ipotesi alternativa H₁   . Vedi anche Alternative hypothesis, Type I e II error.

 

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Ishikawa:

Diagramma di Ishikawa .Vedi Cause and effect (C&E) diagram.

 

 

Kanban.

 
Termine Giapponese che si può tradurre segnale.  Popolare strategia adottata nei processi  di produzione che stabilisce che un sottoprocesso non produca nulla fin quando  non c’è una precisa richiesta di materiali (segnale) dal sottoprocesso successivo. L’adozione di questo metodo tende a ottimizzare i flussi all’interno dell’intera organizzazione,  razionalizzare le lavorazioni e  ridurre i volumi dei magazzini.   Il  Kanban è fondamentale nei sistemi  Just In Time.

 

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LCL acronimo di Lower Control Limit. 
 
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Likert Scale:
 
Likert Scale è una scala di valutazione utile a misurare il grado di accordo o disaccordo con una affermazione chiara e ben postulata. E' uno strumento usato

nei questionari (survey) per misurare una caratteristica di qualità (CTQ) di un bene o servizio quando altri tipi di misurazione non sono esaustivi o non esistono affatto.
 
Per esempio all’affermazione: “Questo software è facile da usare” l’intervistato può essere in accoro, o disaccordo, secondo la scala :
 
1)     fortemente in disaccordo

2)     disaccordo

3)     non saprei

4)     d’accordo

5)     fortemente d’accordo
 
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LSL acronimo di Lower Specication Limit:

 

Il più piccolo valore accettabile per una CTQ o prestazione. Vedi pure  T e USL (Target e Upper specification Limits).
 
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MBB acronimo di Master Black Belt:
 
Il Master Black Belt è una/un professionista del 6 Sigma. Detiene la leadership di processi 6 Sigma nell’ambito delle organizzazioni, lavora in sintonia con il management esecutivo e agisce da mentor per le Black Belt e Green Belt.
 
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Mediana:
 
La mediana di un insieme di misurazioni ordinata in modo crescente è il valore di centro o la media aritmetica dei due valori centrali .
 
Esempio : per l’insieme dispari di osservazioni
 
22, 22, 33, 34, 35
 
la mediana è 33,
 
per l’insieme pari 5, 5, 7, 9, 11, 12, 15, 18 la mediana è (9+11)/2 = 10.
 
La mediana non è la media.
 
Una primo indizio, non esaustivo,  di dati normalmente distribuiti si ha quando media e mediana sono molto vicine.
 
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Minitab:

 
Minitab ® è un popolare software di analisi statistica che opera sotto Windows. Si presenta come foglio di lavoro elettronico simile a Excel di Microsoft con il quale è capace di scambiare i dati di base. Progettato essenzialmente per il controllo qualità e la metodologia 6 Sigma è relativamente facile da usare e produce report grafici molto efficaci.
 
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Moda:
 
La moda in un insieme di misurazioni, quando esiste, è il valore che si presenta più frequentemente. Esempio: per l’insieme 1 2 3 4 5 6 7 7 7 la moda è 7.
 
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MS acronimo di Measurement System:

 

Un sistema di misurazione è l’insieme strumenti, operatori e regole usato per misurare una particolare prestazione o caratteristica di un procesoo o prodotto.
 
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MSA acronimo di Measurement System Analysis:

 

L’analisi dei sistemi di misurazione serve a verificare la bontà di tali sistemi. Gli studi MSA provvedono le prestazioni del sistema di misurazione in maniera simile a quanto si fa per i processi. L'analisi MSA è critica per il 6 Sigma poichè tale metodologia si basa essenzialmente sulle misure.
 
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MTBF acronimo di (Mean Time Between Failures):
 
Tempo operativo medio tra guasti. E’ il valore atteso del tempo operativo di una entità o risorsa osservata per motivi di produzione o manutenzione; ovvero la media dei TBFi (Time Between Failures) registrati in un intervallo di tempo ragionato.
 
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MTBM  (Mean Time Between Maintenance):
 
Tempo medio tra due interventi di manutenzione: Media statistica dei tempi di disponibilità nelle condizioni stabilite tra due successivi interventi di manutenzione (preventiva o a guasto); ovvero la media dei TBMi (Time Between Maintenance) registrati in un intervallo di tempo ragionato per una entità o risorsa soggetta a guasti.
 
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MVSPC acronimo di MultiVariate Statistical Process Control.
 

Natural limits:
 
Limiti naturali. Per un processo stabile, le cui prestazioni non cambiano nel tempo, i due limiti naturali si calcolano sottraendo ed addizionando 3 volte la deviazione standard al valore centrale della prestazione di qualità considerata.
 
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Noise:
 
In italiano rumore: è qell’insieme di input (cause) non controllabili che fanno variare le dimensioni della prestazione di un processo.
 
La letteratura 6 Sigma spesso si riferisce a questo concetto con : “rumore di fondo” (background noise), “cause comuni di variazione”, “variabili non controllabili” .
 
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Normality test (Test di normalità):
 
Un test di normalità è un metodo statistico per determinare se un campione di dati è normalmente distribuito, ovvero se la distribuzione delle sue frequenze è assimilabile alla funzione di Gauss (a forma di campana). I metodi per effettuare questo tipo di test sono ampiamente trattati dalla letteratura statistica; tuttavia i software “SPC” provvedono test di questo tipo di facile impostazione ed interpretazione.

Per esempio Minitab offre la possibilità di verificare se un campione di dati è assimilabile a più tipi di distribuzione contemporaneamente (normale, esponenziale, ..) alla fine del test è quindi possibile attribuire (oppure no) un tipo di distribuzione con ragionevole certezza.
 
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OCAP acronimo di Out of Control Action Plan:
 
Procedura formalizzata da mettere in atto quando un processo, correntemente sotto controllo, passa allo stato di fuori controllo. La responsabilità dell’attuazione dell’ OCAP è usualmente affidata al / ai Process Owner.
 
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Outlier:

 
Outlier tradotto dall’Inglese significa: escluso, non residente.

In questo contesto (SPC) un dato outlier è una osservazione la cui misura è lontana dal resto delle altre misure riguardanti un certo campione. I dati outlier sono da mettere in relazione a cause speciali di variazione e per questo motivo devono essere esaminati con attenzione.
 
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P Chart:

 
Proportion Control Chart. Vedi Control Chart. Usata per rappresentare e controllare la proporzione degli item difettosi, rispetto ai conformi, di una certa produzione. Item osservati per sottogruppi o batch di produzione. Sulle P-Chart il singolo punto rappresenta il rapporto
 
p_i = D_i /n_i
 
dove D_i è il numero delle unità non conformi nel sottogruppo iesimo e ni è il numero totale delle unità nell’iesimo sottogruppo. Si ricorre alle carte di controllo di tipo P-Chart quando il risultato della statistica è soltanto "conforme" o "non conforme" (carta di controllo per attributi) e si vuole tenere sotto controllo la probabilità p dei difettosi.
 
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Pareto Chart:
 
Diagramma di Pareto. Un diagramma di Pareto è uno strumento per individuare le cause più importanti che influenzano un fenomeno o un processo. Esso opera secondo il principio che ci possono essere molti fattori che concorrono al risultato finale ma sono pochi quelli che hanno impatto determinante sullo stato globale o sulle prestazioni.
 
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Popolazione:

 
La popolazione è l'insieme di tutti i dati possibili. Spesso, negli studi statistici, l'intera popolazione non esiste come nel caso di osservazioni di eventi che si verificano all' infinito.
 
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Precisione:
 
In ambito SPC / MSA esprime la dispersione delle misure ottenute dal Sistema di Misurazione intorno al valore effettivo della caratteristica che stiamo misurando. A parità di accuratezza più la deviazione standard delle nostre misurazioni è piccola più il nostro sistema è preciso. Vedi Accuratezza.
 
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Processo:

 
Un processo è un insieme di componenti che trasforma input in output perseguendo una finalità predefinita.
 
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Produttività:

 
Opportuno rapporto tra una misura dell’ output ed una misura dell’ input capace di esprimere la capacità di produrre. Es: Valore dell’output / costi di produzione; numero item prodotti / ore lavorative.
 
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P-value:
 
È la probabilità di rigettare erroneamente l’ipotesi nulla H₀ quando questa è vera.
Il p value è paragonato con il livello di significatività desiderato nel test; più è piccolo più il test è significativo.
 
Per esempio : se si vuole verificare l’ipotesi nulla H₀ ad un livello di significatività del 5% ed i calcoli, o il software statistico usato, riportano un valore di P < 0.05 allora abbiamo una probabilità p < 0.05 di sbagliare respingendo H₀ ( ... ovvero è molto probabile che l'ipotesi nulla H0 sia effettivamente falsa).

R Chart:
 
Vedi  XBar - R Chart
 
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Repeatability:
 
Nell’analisi dei sistemi di misurazione la ripetibilità è intesa come misura della variazione che si manifesta quando un operatore prende ripetute misure

della stessa parte o item.  Più bassa è tale variabilità più il sistema ha una buona ripetibilità
 
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Reproducibility:
 
Nell’analisi dei sistemi di misurazione la riproducibilità è intesa come misura della variazione che si manifesta quando operatori diversi prendono misure

della stessa parte o item. Più bassa è tale variabilità più la tecnica di misurazione (Il Sistema di Misurazione)  ha buona capacità di essere applicata

nella stessa maniera (riprodotto) da persone diverse.
 
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Risoluzione:
 
E' la capacità di uno strumento di misura di rilevare ordini di grandezze. Nel contesto SPC / MSA è la capacità di distinguere le dimensioni dei misurandi 

quando queste sono molto “vicine”; ovvero di distinguere / suddividere meglio in frazioni dell’unità di misura. Per esempio, un calibro con lettura al

ventesimo di millimetro ha una risoluzione maggiore di quella di un righello suddiviso in centimetri e millimetri.
 
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ROI acronimo di  Return of Investment.
 
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RPN acronimo Risk Priority Number:

Computo, in FMEA, del rischio. Aggrega la probabilità che si verifichi un insuccesso con la severità dei suoi effetti. RPN è calcolato come il prodotto di

tre indici ordinali  S * O * D  con  S: Severity,  O: Occurrence , D : Detection .
 
I valori di S, O, D sono stabiliti da scale di valutazione ad hoc costruite durante le analisi FMEA. 
 
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RTY acronimo di Rolled Throughput Yield:

 

E’ la probabilità che una singola unità passi attraverso una serie di passi di un processo libera da difetti. Vedi anche Yield.
 

S Chart:
 
Vedi XBar - S Chart
 
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SIPOC acronimo di Supplier, Input, Process, Output, Customer :
 
Per indicare l’analisi di “alto livello” di un processo. Nell’analisi SIPOC si identificano rigorosamente i fornitori, gli input (x), le trasformazioni (aggiunta di valore), gli output (y) ed i clienti del processo in esame.  Il SIPOC non è l’analisi dettagliata dei flussi all’interno del processo. Vedi anche COPIS.
 
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SPC acronimo di Statistical Process Control.
 
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Tollgate:
 
Tollgate significa posto dove fermarsi per pagare un pedaggio. In un progetto 6 Sigma i TollGate sono le verifiche formali, codificate dalla metodologia 6Sigma,  da fare con il project leader o lo Champion alla fine di ogni fase dei modelli DMAIC, DFSS .... 
 
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Type I error :
 
In certi tipi di analisi si commette un Errore di Tipo I, di primo tipo,  respingendo l’ipotesi nulla H₀ quando questa è vera e, quindi, dovrebbe essere accettata.
 
In ambito SPC o del controllo di qualità, l’errore di primo tipo è detto anche errore del produttore o del fornitore il quale respinge l’ipotesi che un item prodotto sia buono (H₀, H con zero)  e lo scarta .. quando, invece, l’item è conforme alle specifiche e dovrebbe essere consegnato. Vedi : Ipotesi Nulla, Alfa Risk , Type II error.
 
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Type II error:
 
In certi tipi di analisi si commette un Errore di Tipo II, di secondo tipo, accettando l’ipotesi alternativa H₁ quando questa è falsa e dovrebbe essere respinta.
 
In ambito SPC o del controllo di qualità, l’errore di secondo tipo è detto anche errore del cliente il quale accetta un item come buono (H ₁, H con uno)  e lo tiene .. quando, invece, questo non è conforme alle specifiche e dovrebbe essere mandato indietro. Vedi : Ipotesi Nulla, Beta Risk , Type I error.
 
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U Chart:
 
Unconstant Chart. Questo tipo di carta di controllo è usata per rappresentare e studiare l’andamento dei non conformi quando le osservazioni possibili, per l’output del processo, non sono omogenee, cioè quando l’opportunità di rilevare un itetm difettoso non è costante per ciascun sottogruppo osservato. (Esempio numero delle non conformità per superfici di diversa grandezza). Vedi anche C Chart.
 
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UCL è l'acronimo di Upper Control Limit:
 
E' il limite naturale superiore della misura di una prestazione di un processo. Calcolato convenzionalmente è solitamente posto, rispetto alla media,   a + 3 volte la deviazione standard delle misurazioni. I due limiti UCL e LCL (media - 3*s) , nelle carte di controllo,  definscono convenzionalmente la regione entro la quale le prestazioni sono da considerasi non affette da cause speciali di variazione.
 
Da non confodere con USL che non è un limite convenzionale ma è imposto dal cliente.
 
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Unità Standard:
  
È  un pezzo o un manufatto dalle proprietà fisiche stabili e misure accertate al quale riconosciamo la capacità verificare il nostro sistema di misura. Esempi: un peso campione, un contenitore indeformabile … 
 
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USL è l' acronimo di Upper Specification Limit:
 
Il più grande valore consentito, imposto dal cliente,  per una CTQ o prestazione.  Vedi pure  T e LSL (Target e Lower  Specification Limits).
 
Da non confondere UCL.

Varianza:
 
La varianza è una misura della dispersione dei dati intorno alla media.
 
La formula per il calcolo della varianza di un campione di n elementi è : 
 

 
La formula per l'intera popolazione è : 
 

 
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VOB:

 
Voice Of the Business , Voce del Business
 
La "voce del business" è il termine usato per descrivere i bisogni, con i loro requisiti, del business perseguito dai "nostri" processi siano essi evidenti oppure no.
 
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VOC:
 
Acronimo di  Voice of the Customer . Voce del cliente.  La "voce del cliente" è il termine usato per descrivere i bisogni, con i loro requisiti, dei clienti del processo in esame. Con l’attento studio di tali bisogni – requisiti, non sempre evidenti, si definiscono formalmente le CTQs.
 
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VOP:
 
Acronimo di  Voice of the Process . Voce del Processo.
 
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X-Bar Chart and R Chart:

Coppia di control chart che rappresento l’andamento di un processo raggruppando le misure in sottogruppi di 2 o più osservazioni. La X Bar (X sopra segnato) mostra l’andamento della media dei sottogruppi nel tempo, e la R Chart rappresenta l’andamento dell’ampiezza dei sottogruppi. Vedi Control Chart.
  
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X-Bar  Chart  and  S  chart:
 
Coppia di control chart che rappresento l’andamento di un processo le cui misure posso essere razionalmente  raggruppate in sottogruppi di 10 o più osservazioni. La X Bar (X sopra segnato) mostra l’andamento della media dei sottogruppi mentre la S Chart rappresenta l’andamento della deviazione standard dei sottogruppi. Vedi Control Chart
 
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Z Score:
 
Z Score è la distanza di un punto dalla media espressa in multipli della deviazione standard. Usare lo z score è corretto solo quando la distribuzione in oggetto è Normalmente Distribuita. 
 
Per un insieme di osservazioni,  distribuite normalmente, con media µ e deviazione standard  s,  ovvero N(µ,s), lo Z score di una di queste misure  x è :
 
Z_x = (x- µ) / s
 
Z score è largamente usato in statistica poiché sfrutta le proprietà della funzione di Gauss che "assimila" qualunque distribuzione normalmente distribuita N(µ,s) alla funzione Normale Standard N(0,1),  con media  = zero e deviazione standard  = 1.