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1 Applicazione di metodi statistici per la verifica di Sistemi Qualità in società di servizi. S. Gorla (*), R. Bergami (**), R. Grassi (***), E. Belluco (****) (*) Responsabile Qualità e Certificazione Citroën Italia S.p.A. e consigliere di giunta AicqCN,(**) Citroën Italia S.p.A. (***) Partner Reconsult, (****) Statistico Ormai la certificazione di Sistema Qualità è una prassi consolidata di molteplici aziende. Ma il sistema Qualità così realizzato è applicato efficacemente ed esiste un metodo per misurarne l applicazione? (nel maggio 8 sono 8979 le aziende certificate 9: contro le 78 a dicembre. fonte Sincert) MODELLI A CONFRONTO Impatto sulla societ à Queste sono alcune domande che ci sono venute in mente. Certo esistono vari metodi per verificare l applicabilità di un Sistema Qualità (SQ) come: l autovalutazione suggerita anche dalla ISO 94, i modelli di eccellenza, gli indicatori interni, gli audit di prima e terza parte e magari i mystery shopping. Tutte queste tecniche hanno molti vantaggi ma qualche controindicazione: SQ SQ ( ( Audit) Audit) RdD ASSESSMENT di ASSESSMENT di PROCESSO PROCESSO AZIENDALE ANALISI ANALISI e e MAPPATURA MAPPATURA PROCESSI PROCESSI AUTO AUTO INTEGRATA EFQM/ISO INTEGRATA EFQM/ISO Soddisfazione del Cliente Malcom Baldridge l autovalutazione, proprio perché auto, non sempre è attendibile e le risposte possono variare da intervistato ad intervistato; fornisce una visione sistemica dell andamento dl SQ, gli indicatori interni non sempre sono corretti da un punto di vista metodologico di individuazione (non misurano cioè effettivamente quello che vorremmo) e magari risulta difficile reperire i dati, gli audit di prima parte sono, in alcuni casi, molto formali e forse superficiali (sappiamo tutti come è difficile effettuare un audit interno a certi responsabili!), gli audit di terza parte sono effettuati a campionamento e tendenzialmente documentali (nel senso che difficilmente un valutatore guarda effettivamente l andamento di un processo come spettatore), i mystery sono a campionamento e one shot (vedono la realtà solo in un certo istante); pertanto risulta difficile comprendere se il SQ è adeguato e viene applicato correttamente per raggiungere i risultati voluti (come richiesto dalla 9). Ci siamo quindi concentrati nel vedere di poter utilizzare degli strumenti oggettivi di analisi per poter rispondere alle domande poste prima. Supponiamo di avere una rete di dealer, agenzie, filiali certificate e che ognuna di queste possieda un SQ qualità dedicato e personalizzato. Ci fissiamo due obiettivi per analizzare il modello e verificare se il SQ è adeguato. Il primo obiettivo è la Soddisfazione del Cliente ed il secondo un indicatore globale di performances (Soddisfazione Cliente + andamento commerciale + redditività). Consideriamo a questo punto le NC rilevate dall ente di certificazione durante le verifiche ispettive periodiche effettuate presso ogni punto vendita. In totale abbiamo da analizzare 7 parametri: EFQM ISO Risultati di business DEMING Processi di business e sistema manageriale Copertura aree del Sistema Aziendale /

2 N = n di Punti Vendita,? = risultato Overall sulla soddisfazione globale, T = obiettivo Overall sulla soddisfazione globale, I u = indicatore unico di Customer Satisfaction (che tiene in considerazione tutti gli aspetti della qualità del servizio compreso l obiettivo T, come da articolo precedentemente pubblicato sulla rivista Qualità on-line n -8, febbraio Nuovo indicatore unico per l analisi di dati di Customer Satisfaction in aziende multiservizi S. Gorla, V. Terranova et al., al quale rimandiamo la lettura), t = indicatore unico di performances,? = n di Non conformità rilevate dall ente di certificazione.? = n di reclami Quindi:? = f(?), I u = f(?), t = f(?),? = f(?) ; Allora possiamo enunciare lo scopo dell analisi come: Stabilire se è possibile trovare delle correlazioni oggettive tra l applicazione del SQ ed il raggiungimento di obiettivi prefissati. Per effettuare l analisi abbiamo utilizzato il software di analisi statistica Minitab prendendo come dati i risultati relativi l anno 7. 9,% 8,% Over VN =,66 -, NC tot S, R- Sq,% R- Sq(adj),4% 9 (response is Over VN) 7,% 9 8 Over VN 6,%,% ,%,%,%,, NC tot,,, -,4 -, -, -,,,,, figura : grafici relativi alla correlazione? = f(?) IU =,896 -,6 NC (response is IU ) IU,, S,6647 R- Sq 6,% R- Sq(adj) 4,% ,,, NC,,, -, - -,, figura : grafici relativi alla correlazione I u = f(?) /

3 ,, BSC = -, NC S,9 R-Sq,% R-Sq(adj),% 9 (response is BSC ), 9 BSC,9,8, ,6,, NC,,, - -,4 -, -, -,,,,,,4 figura : grafici relativi alla correlazione t = f(?) D Scatterplot of tau vs IU vs theta Surface Plot of tau vs IU vs theta,, tau tau,7,7 theta IU theta IU figura 4: grafici relativi alla correlazione t = f(?), I u = f(?) e? Dalla figura possiamo evidenziare come per NC =, abbiamo una distribuzione della Overall molto ampia, con una dispersione elevata, mentre per NC = abbiamo una dispersione inferiore; questo traspare anche nei grafici di sinistra delle figure e e come evidenziato nelle figure 6. Summary for Over VN NC tot = Summary for C7 NC tot_ = A nderson-darli ng N ormal ity T est A -Squared 7 P-V al ue, A nderson-darli ng N ormal ity T est A -Squared, P-V al ue,67 Me an,6 StDev, V ariance, Skew ness -,8878 Kurtosi s,6688 N 4 Me an 74 StDev,664 V ariance, Skew ness -,7 Kurtosi s,98 N 4,% 48, % 64,% 8,% Mi nimum,678 st Q uartil e 74 Me dian,69 rd Q uartile,69 Ma ximum,89 9% C o nfi dence Interv al for M ean,% 6,% 6, % 64,% Mi nimum 4 st Q uartil e Me dian 7 rd Q uartile,67 Ma ximum,64 9% C o nfi dence Interv al for M ean 9 % Co nf ide nce Inte r va ls 88,649 9% C onfidence I nterval for Me dian 9,686 9% C onfidence I nterv al for S tdev 9 % Co nf ide nce Inte r va ls,4 887,664 9% C onfidence I nterval for Me dian 4,64 9% C onfidence I nterv al for S tdev Mean, 974,987 Mean, 9,8 Medi an Medi an 8,% 6,% 6,% 64,% 66,%,%,% 6,% 6, % figura : grafici relativi alla dispersione per NC = e NC = /

4 Distribution Plot Normal 7 6 Mean StDev 74,66,6, Density 4,,,4,6 X,7,8,9 figura 6: grafici relativi alla distribuzione per NC = (in rosso) e NC = (in nero) Da tutti i grafici sopra riportati si evince che non esiste correlazione tra il numero di NC rilevate e i risultati degli obiettivi fissati dall organizzazione. Emerge quindi, un grosso scollamento tra il SQ ed il suo monitoraggio con gli obiettivi fissati. Infatti, dalla figura, che prende in considerazione l indicatore unico, relativo a tutti gli aspetti della Qualità del Servizio, o dalla figura che considera un indicatore di performances, è evidente che le NC e quindi il SQ (i processi, le procedure, etc) non sono collegati tra di loro. Dalla figura 6, emerge che esiste una grande variabilità della Overall della Soddisfazione Cliente nel caso di dealer con NC =, si passa da un valore max. di 8% ad un min. 7% di Soddisfazione Globale, con una deviazione standard di ; mentre nel caso NC = si passa da un max. di 64% ad un min. di % con una deviazione standard pari a.7. Over VN =,647 -,7 Reclami Reclami = 9,4 +, NC tot 9,% 8,% S,46 R- Sq,% R- Sq(adj),4% 4 S,6 R-Sq,% R-Sq(adj),% 7,% Over VN 6,%,% Reclami 8 6 4,% 4,%,% Reclami 4,, NC tot,,, figura 7: grafici relativi alla correlazione? = f(?) A supporto di quanto abbiamo appena detto la figura 7 mostra la correlazione tra il numero di reclami pervenuti nell anno 7 con la Soddisfazione Globale (a sx.) e con il n di NC (a dx.). Come si può notare, anche in questo caso, il n di reclami è maggiore per NC = rispetto a NC =. 4/

5 Tale scollamento può essere dovuto a: il SQ è solo cartaceo e non vive all interno dell organizzazione, il SQ non è adeguato all organizzazione e ai sui obiettivi, l ente non effettua l audit con criterio analitico adeguato, non rilasciando le NC necessarie. È anche vero che abbiamo effettuato un analisi parziale, solo relativa alle NC rilevate, ma tale strumento (le NC) è senza dubbio indice di salute del Sistema Qualità. Conclusioni Abbiamo cercato di trovare un metodo oggettivo per la misura dell efficacia di implementazione di un Sistema Qualità. Abbiamo considerato N dealer ognuno aventi un proprio SQ e dei risultati di Soddisfazione Cliente e performances. Dalle analisi è emerso che i Sistemi Qualità non risultano adeguati al raggiungimento degli obiettivi prefissati, come esplicitamente richiesto dalla norma UNI EN ISO 9: ( 4.), e non sono verificati con la dovuta attenzione. Per ottenere risultati significativi è quindi necessario che il SQ viva in seno all organizzazione e sia motore del miglioramento aziendale. /

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