Il termine '''''problem solving'''''<ref>{{cita web|url=https://www.garzantilinguistica.it/ricerca/?q=problem%20solving|titolo=problem solving|accesso=5 ottobre 2020}}</ref><ref>{{cita web|url=https://dizionari.repubblica.it/Italiano/P/problemsolving.html|titolo=problem solving|accesso=5 ottobre 2020}}</ref> (locuzione inglese; in italiano letteralmente "risoluzione di un problema")<ref>Inteso come "processo di ricerca di soluzioni".</ref><ref>{{cita web|url=https://www.wordreference.com/enit/problem%20solving|titolo=problem solving|accesso=5 ottobre 2020|lingua=en}}</ref> indica un'attività finalizzata all'analisi e alla risoluzione dei problemi usando tecniche e metodi generici o [[ad hoc]]. Il termine può avere un significato leggermente diverso a seconda della disciplina in cui è usato; per esempio in [[psicologia]] è un [[Processo cognitivo|processo mentale]], un'attività intellettuale del [[pensiero]] umano, mentre in [[informatica]] è un processo computerizzato (vedi per esempio: [[intelligenza artificiale]] e [[teoria della complessità computazionale]]).<ref>{{cita web|url=https://www.treccani.it/enciclopedia/neuroscienze-basi-biologiche-dell-intelligenza_(Enciclopedia-della-Scienza-e-della-Tecnica)/|titolo=Neuroscienze. Basi biologiche dell'intelligenza - Sezione: Problem solving e creatività|accesso=5 ottobre 2020}}</ref><ref name="rand_ps">{{cita web|url=https://www.randstad.it/candidato/career-lab/trovare-lavoro/come-sviluppare-la-tanto-richiesta-capacita-di-problem-solving/|titolo=Come sviluppare la tanto richiesta capacità di problem solving|editore=[[Randstad (azienda)|Randstad.it]]|accesso=5 ottobre 2020}}</ref>
== Storia ==
Il concetto stesso di "problema" ha subìto continue trasformazioni passando da strumento di valutazione per alcune discipline (i "problemi" di matematica o di fisica, ad esempio) a metodologia di sviluppo per l'[[apprendimento integrato]] del sapere scientifico o per l'area delle scienze letterarie, storiche e filosofiche. Nel definire il problema si operava un'analisi empirica dei dati e si ricercava la riproducibilità del problema così che fosse possibile analizzarlo in maniera quasi scientifica. Le operazioni successive erano diretta conseguenza dell'analisi iniziale, caratterizzate da metodologie personali, disomogeneità delle soluzioni e capacità di riuscita inversamente proporzionali alla complessità del problema in esame.
Il problem solving ha dunque una storia molto articolata e radici in discipline diverse, nella filosofia, nella psicologia e nella didattica. Con la comparsa del computer il problem solving ha acquisito una particolare caratterizzazione dovuta allo sviluppo ed alla diffusione della "programmazione". Una situazione tipica di problem solving si presenta quando viene dato un problema o un obiettivo da raggiungere e la soluzione non è immediatamente identificabile. [[Jean Piaget]] e [[Bärbel Inhelder]] pubblicarono nel 1971 una distinzione tra immagini riproduttive (evocanti oggetti, situazioni o eventi noti) ed immagini anticipatorie (rappresentanti oggetti costruiti solo mentalmente). Essi affermavano che le immagini visive servivano da punto di partenza nell'attività di concretizzazione dei pensieri evocati dai simboli verbali e dai simboli matematici; questi ultimi, per la loro natura, sono astratti ma il solutore se ne fa un'immagine concreta (e questo è punto cruciale nel problem solving): proprio le immagini visive sono la chiave di volta di questa concretizzazione.<ref>B. D'Amore, "Problemi", Franco Angeli, Milano, 1996, p.298</ref>
Dal punto di vista filosofico, la soluzione dei problemi segue due percorsi diversi: può avvenire in maniera del tutto casuale, ossia grazie alla scoperta, o può avvenire in maniera elaborata ed impegnativa mediante l'invenzione. La scoperta consiste nell'individuare in un elemento già esistente in natura la soluzione ad un problema; questo percorso non implica e non necessita della creazione di nulla di nuovo. L'invenzione, invece, è un processo per cui, attraverso tentativi ed errori, si scopre come affrontare efficacemente un problema e giungere all'obiettivo che si era prefissato e dunque esige la creazione di qualcosa di non preesistente in natura. In termini propriamente filosofici, rifacendosi a Platone, la differenza fondamentale tra le due modalità di risoluzione, è l'esistenza dell'oggetto che costituisce la nostra soluzione in un possibile mondo delle idee. Pertanto la soluzione ad un problema è costituita da un elemento presente in natura, ossia nel mondo delle idee, o in qualcosa che deve essere creato ex novo.<ref>R. Chiappi, "Problem solving nelle organizzazioni: idee, metodi e strumenti da Mosè a Mintzberg", Springer edizioni</ref>
== Metodologie ==
Varie sono le [[Tecnica|tecniche]] e le modalità di problem solving che possono essere impiegate. Il Problemproblem solving prevede delle fasi che aiutano il soggetto ad impostare correttamente il problema e a chiarire alcuni aspetti che lo confondono, impedendogli di trovare delle soluzioni. Risolvere problemi è un lavoro che si affronta quotidianamente. A questo proposito sono stati pensati diversi metodi per aiutare le persone ad affrontare i problemi in modo articolato e soddisfacente. Il primo passo fondamentale per avviarsi verso la soluzione di un problema è il focalizzare l'attenzione sulla [[definizione]] e sui punti chiave del problema da risolvere. Una volta eseguito il primo passo si può procedere con le successive fasi di analisi. Se il vero problema non viene correttamente identificato si corre il rischio di lavorare alla soluzione di un falso problema risolvendo solo un falso fastidio che creerà la frustrazione di non essere stati capaci di sistemare la situazione problematica. Capire al volo se si è in una situazione a rischio richiede la sensibilità di:
* Identificare eventuali errori di definizione: succede spesso di giungere a conclusioni affrettate oppure di credere di aver capito il problema ma in realtà la situazione non è stata affatto chiarita. Questa è una situazione definita "jump to conclusion" ovvero saltare immediatamente alle conclusioni e alle soluzioni ritrovandosi così ad investire tempo e denaro nel fare attività che possono rivelarsi del tutto vane.
* Gli errori di linguaggio: l'abilità di identificare situazioni potenzialmente pericolose migliorerà di molto se particolarmente sensibili e suscettibili a tutti gli scenari in cui vi è un abuso delle parole errate di analisi della situazione presente. Esistono affermazioni che costituiscono un segnale che ci possono fare capire di essere in una situazione a rischio. Questo succede quando:
Gli obiettivi generali delle varie fasi sono:
# DEFINE''Define'': in questa fase vengono definiti i processi che presentano delle criticità per l'azienda. Le criticità possono riguardare ambiti relativi al prodotto, al servizio o appartenere ad aree transazionali. La fase di ''define'' si concentra sulla ricerca delle criticità più importanti all'interno di una azienda; queste sono le caratteristiche "critiche per la qualità" (CTQ). La sua finalità è quella di istituire un "monitoraggio" sia economico sia basato sulla soddisfazione del cliente per stabilire quale debba essere l'obiettivo dei progetti [[Sei Sigma]] da iniziare. Stabilito l'obiettivo, la fase di ''define'' serve a chiarire in linea generale quelle che sono le aspettative (e quindi il risultato previsto) e quelle che sono le risorse necessarie, (sia in termini di risorse umane che in termini strutturali e temporali), per portare a termine il progetto. In questo senso la fase di ''define'' si concentra anche sulla realizzazione di una prima mappa di processo che mostri tutte le fasi e le figure coinvolte.
# MEASURE''Measure'': nella fase di ''measure'' viene misurata, cioè valutata tramite delle misurazioni, l'efficacia dei processi., "Valutarevalutando" se un processo è efficace, cioè se realizza effettivamente gli obiettivi per cui è stato ideato. {{senza fonte | Un'azienda che non è capace di esprimere sotto forma di misure le prestazioni di un processo, non comprende pienamente quel processo e i risultati ottenibili attraverso esso. La vera importanza del singolo processo si comprende inquadrando ogni operazione all'interno dell'iter lavorativo; processi "deboli" generano problemi di qualità; questi a loro volta influiscono sui tempi di realizzazione del lavoro}}. Per valutare in modo rigoroso l'efficacia dei processi, è quindi necessario: suddividere i processi nelle singole operazioni che li costituiscono;, definire e mappare i processi correlati; scopriree gliscoprirne anellii punti deboli dei processi. La fase di ''measure'' si concentra infatti sulla realizzazione di un piano di raccolta dati robusto, che permetta di valutare quali siano le informazioni necessarie da raccogliere e quali le modalità di raccolta dati. I dati collezionati nella fase di ''measure'' sono la base della strategia [[Sei Sigma]] e sono indispensabili per proseguire nelle fasi successive della metodologia. Sono i dati infatti che evidenziano i legami tra le informazioni raccolte per definire il problema alla base del progetto e le possibili soluzioni e decisioni che saranno prese per ottimizzare il processo studiato.
# ANALYZE''Analyze'': nella fase di ''analyze'' vengono analizzati i dati raccolti nella fase di ''measure'' al fine di determinare le relazioni tra i fattori variabili del processo, per valutare quali siano i fattori sui quali sia possibile agire per spingere il miglioramento del processo.: Ll'analisi dei dati rivela infatti l'influenza delle singole variabili (se è presente o meno e come è possibile quantificarla) sull'output del processo. Si cerca in particolare la correlazione tra cause (parametri del processo) ed effetti (criticità del processo). L'analisi dettagliata del processo permette anche di mettere in evidenza i limiti tecnologici intrinseci nel processo allo studio, al fine di individuare la tipologia di azioni di miglioramento necessarie.
# IMPROVE''Improve'': Nella fase di ''improve'' viene ricercata una soluzione migliorativa ai problemi riscontrati in fase di analisi, in modo da ottimizzare il processo studiato. Nel momento infatti in cui si ipotizza che migliorare un prodotto significa migliorare il processo alla base della sua realizzazione, sorge un interrogativo: " Come è possibile identificare, definire, ottimizzare e controllare i fattori chiave del processo?". Al fine di rispondere a questo quesito, l'attenzione deve essere rivolta alle caratteristiche CTQ, identificate già nella fase di ''define'' e verificate mediante l'analisi dei dati. Migliorare le caratteristiche chiave del processo significa innanzitutto individuare le variabili che hanno un forte impatto sulle prestazioni del processo stesso ed orientarle verso un aumento della loro efficacia. A tale fine vengono stabiliti dei limiti in cui devono essere contenute le variabili.
# CONTROL''Control'': Una volta che il processo è stato ottimizzato, è necessario implementare un sistema di controllo che permetta di mantenere il livello di qualità raggiunto anche nel tempo. I processi lasciati "a se stessi" tendono infatti a degradare le proprie prestazioni a causa dell'intervento di cause speciali, tali da influenzare in modo anche considerevole le caratteristiche del processo. Queste derive possono essere evitate utilizzando strumenti di monitoraggio che, in modo preventivo, mettano in mostra le cause speciali in atto prima che queste portino ad un degrado del processo. Inoltre, attraverso la fase di control ci si assicura che i problemi che si sono verificati in passato non si ripresentino.<ref>"La metodologia Sei Sigma nei servizi, Un'applicazione ai modelli di gestione finanziaria", C. Ciappei, P. Citti, N. Bacci, G. Campatelli, Firenze University Press, 2006</ref>
=== FARE ===
=== FMECA ===
Il [[FMECA]] (''Failure modesModes, Effects and Criticality Analysis'') è l'evoluzione naturale della metodologia [[FMEA]] introdotta alla NASA a partire dal 1950, nell'ambito del programma lunare Apollo. È una metodologia di studio affidabilistico che fu pensata originariamente a supporto della progettazione di prodotti/sistemi complessi. Negli anni più recenti ha però trovato ampio spazio di applicazione in altri ambiti di utilizzo, quali l'analisi di processo e la manutenzione industriale. Per quanto riguarda l'applicazione della metodologia FMECA nella manutenzione industriale, essa si è affermata come lo strumento d'elezione per:
# l'analisi delle modalità di guasto di un'entità complessa;
# l'identificazione dei suoi elementi critici dal punto di vista affidabilistico;
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