Carte di controllo in laboratorio: cosa prevedono le ASTM E3500 ed E2587 e come applicarle alla ISO/IEC 17025

Dalla scelta del campione di controllo alla stima della deviazione standard, dalla lettura delle derive alla gestione dei risultati fuori controllo: un approccio tecnico, documentabile e realmente utile alle prove di routine.

Una carta di controllo non è un grafico Excel con una media e due linee a ±3σ. È uno strumento per stabilire se il processo di misura continua a comportarsi come previsto e, soprattutto, per decidere cosa fare quando non lo fa.

La distinzione è decisiva nei laboratori chimici, ambientali e merceologici: un metodo può fornire risultati apparentemente ripetibili, ma essere affetto da uno scostamento sistematico; un controllo può rientrare nei limiti e, nello stesso tempo, mostrare una deriva; un grafico può essere formalmente corretto ma fondato su una deviazione standard non rappresentativa.

Due documenti ASTM offrono un quadro particolarmente utile: ASTM E3500-25, specifica per il controllo qualità delle prove di routine in un laboratorio, e ASTM E2587-25, dedicata all’uso delle carte nel controllo statistico di processo. Per gli specifici sistemi analitici del comparto petrolifero è pertinente anche ASTM D6299-26a. Questi documenti aiutano a progettare un monitoraggio coerente con l’assicurazione della validità dei risultati richiesta dalla ISO/IEC 17025, ma non sostituiscono il metodo di prova né introducono automaticamente obblighi aggiuntivi per ogni laboratorio.

1. Che cosa disciplinano le norme ASTM?

La E3500 è particolarmente interessante perché colloca la carta all’interno di un programma di monitoraggio del metodo. Il risultato del controllo non è soltanto un numero da archiviare: può contribuire alla decisione sull’accettabilità dei risultati della sequenza analitica. La norma tratta inoltre il piano di intervento in caso di perdita del controllo statistico, denominato OCAP (Out-of-Control Action Plan).

La E2587 fornisce il quadro statistico più generale. Un suo messaggio fondamentale è che i limiti di controllo devono riflettere la variabilità di un processo stabile: non vanno confusi con tolleranze di prodotto, specifiche contrattuali o limiti di accettazione del metodo.

2. Tre grandezze diverse: stabilità, precisione e bias

Stabilità significa che le caratteristiche statistiche del processo non mostrano cambiamenti attribuibili a cause speciali nel periodo considerato.

Precisione descrive la dispersione dei risultati nelle condizioni dichiarate. Nei controlli distribuiti su giorni, operatori, tarature e lotti di reagenti diversi è possibile osservare parte della variabilità di precisione intermedia del laboratorio.

Bias è lo scostamento sistematico rispetto a un valore di riferimento appropriato. Una sequenza costante di risultati pari a 90 mg/L per un materiale con valore assegnato di 100 mg/L potrebbe apparire perfettamente stabile su una carta centrata a 90 mg/L, ma presentare uno scostamento da valutare.

Essere sotto controllo statistico non equivale, da solo, a essere idonei allo scopo. Occorre verificare anche le prestazioni richieste dal metodo, il campo di applicazione, il possibile bias e i criteri tecnici di accettazione.

3. Il modello operativo ASTM E3500: tre fasi

La E3500 struttura il programma di monitoraggio secondo tre stadi, in continuità con la E2587.

Fase A — Pianificazione e valutazione del processo

Si definiscono grandezza, materiale di controllo, livello di concentrazione, frequenza e condizioni di prova; quindi si raccolgono i primi risultati. I dati vengono esaminati per individuare tendenze, autocorrelazione e possibili violazioni dell’ipotesi di normalità, prima di determinare i limiti iniziali.

Il campione di controllo dovrebbe essere sufficientemente omogeneo, stabile e rappresentativo della matrice e del livello misurato. Se si controllano metalli in acqua a 100 µg/L, non è corretto presumere automaticamente che la stessa carta descriva le prestazioni a 1 µg/L, vicino al limite di quantificazione, o in un rifiuto solido.

Fase B — Miglioramento

Si utilizzano i primi limiti per individuare cause speciali: modifiche alla preparazione, deriva strumentale, variazioni tra operatori, errori di trascrizione, lotti di reagenti e altri fattori rilevanti. Le cause vengono investigate e, quando possibile, corrette.

Un dato anomalo non deve essere eliminato solo perché rende più larga la carta. L’esclusione richiede una motivazione tecnica, registrazioni e la tracciabilità della decisione.

Fase C — Monitoraggio ordinario

Solo quando il processo è stato adeguatamente caratterizzato e stabilizzato, i limiti vengono utilizzati come riferimento per la gestione corrente. I segnali statistici attivano azioni prestabilite. Il programma viene riesaminato periodicamente o dopo cambiamenti significativi.

4. Quanti risultati occorrono per costruire una carta?

Questo è uno degli aspetti più frequentemente semplificati. La ASTM E2587-25, §4.4.1, raccomanda idealmente 100 o più dati numerici nella fase iniziale di valutazione; per carte basate su una singola osservazione per sottogruppo, indica almeno 30 dati. Si tratta di una raccomandazione di buona pratica statistica, non di un requisito universale di ISO/IEC 17025 e nemmeno della prova che 30 punti siano sempre sufficienti.

La qualità del campionamento temporale conta quanto la numerosità. Trenta iniezioni consecutive nello stesso pomeriggio, eseguite con la medesima calibrazione e dallo stesso operatore, non rappresentano necessariamente la variabilità tra giornate, tarature, lotti e operatori.

Con pochi dati, la stima di media e deviazione standard è incerta; con dati non indipendenti o affetti da deriva, limiti apparentemente precisi possono essere fuorvianti. In fase di avvio possono quindi essere utilizzati limiti provvisori, esplicitamente identificati e soggetti a revisione documentata.

5. Come scegliere la carta corretta

Non tutte le carte sono intercambiabili. Per esempio, la deviazione standard ottenuta da repliche nello stesso lotto non descrive automaticamente la precisione intermedia tra sedute diverse. Analogamente, una carta delle differenze tra doppiette non dimostra di per sé l’assenza di bias.

6. Come si determinano media e limiti di controllo

Per illustrare il principio consideriamo una carta di singoli risultati costruita, in modo semplificato, a partire da osservazioni indipendenti rappresentative di un processo stabile e compatibili con un modello normale.

La linea centrale può essere la media dei dati storici stabilizzati:

CL = x̄

La deviazione standard campionaria è:

s = √[Σ(xᵢ − x̄)² / (n − 1)]

Una struttura frequentemente adottata per la carta di Shewhart prevede:

• Limiti di attenzione esemplificativi: x̄ ± 2s
• Limiti di controllo esemplificativi: x̄ ± 3s

I limiti a 2s non devono essere trattati automaticamente come criteri di rifiuto della sequenza; rappresentano possibili segnali di attenzione, da inserire in regole decisionali esplicite. Per le carte I–MR, la stima della variabilità può invece essere basata sulle ampiezze mobili, secondo il metodo prescelto: non bisogna mescolare formule statistiche diverse senza documentare il criterio adottato.

Sotto le ipotesi di indipendenza e normalità, una singola osservazione di un processo stabile supera un limite ±3σ con probabilità teorica di circa 0,27%; la probabilità di superare ±2σ è di circa 4,55%. I limiti stimati dai dati, le regole aggiuntive e le deviazioni dalle ipotesi statistiche possono cambiare le prestazioni effettive del sistema di allarme.

Attenzione: un limite statistico non è un limite di conformità. Se il metodo richiede, per esempio, un recupero compreso in uno specifico intervallo, quel criterio rimane da verificare anche quando la carta risulta statisticamente sotto controllo.

7. Caso pratico: carta di controllo di un metallo in acqua

Supponiamo che un laboratorio utilizzi un campione di controllo con valore assegnato di 100,0 µg/L e raccolga 30 risultati, distribuiti su sedute analitiche differenti.

Dopo aver verificato la qualità e la rappresentatività della serie iniziale, si ottengono, a titolo puramente didattico:

• Media osservata: 99,2 µg/L
• Deviazione standard adottata per l’esempio: 2,4 µg/L
• Deviazione standard relativa: 2,42%

I limiti illustrativi risultano:

Scenario 1 — Risultato 101,5 µg/L. È all’interno dei limiti di attenzione: non emerge un segnale puntuale sulla sola base del superamento dei limiti.

Scenario 2 — Risultato 105,1 µg/L. Supera il limite superiore di attenzione ma non quello di controllo. Il comportamento richiede la valutazione prevista dalle regole adottate, senza presumere automaticamente che tutti i risultati del lotto siano invalidi.

Scenario 3 — Risultato 107,0 µg/L. Supera il limite superiore di controllo. Occorre attivare il piano di indagine e verificare l’accettabilità della sequenza analitica e dei risultati potenzialmente coinvolti.

Resta un’altra verifica: la media di 99,2 µg/L differisce dal valore assegnato di 100,0 µg/L di −0,8 µg/L, cioè −0,8%. La rilevanza di questo scostamento non si decide guardando soltanto la carta; richiede una valutazione appropriata del bias, dei requisiti prestazionali e, quando pertinente, dell’incertezza del valore assegnato.

I dati del caso sono ipotetici; le formule rappresentano un esempio semplificato di carta di Shewhart, non una trascrizione dei parametri obbligatori di uno specifico metodo ASTM.

8. Quando una deriva è visibile anche senza punti fuori limite

Un processo può mostrare otto risultati consecutivi sopra la linea centrale, oppure una successione di valori progressivamente crescenti, senza mai superare un limite ±3σ.

Queste configurazioni possono essere indizi di uno spostamento del processo. Le regole aggiuntive, come quelle basate su sequenze dalla stessa parte della media o su ripetuti superamenti dei limiti di attenzione, vanno selezionate in anticipo, validate per lo scopo e riportate nella procedura.

Applicare molte regole contemporaneamente aumenta la sensibilità ma anche la probabilità di falsi allarmi. Non è corretto selezionare retroattivamente la regola che permette di giustificare un risultato già osservato.

In presenza di autocorrelazione, per esempio con misure consecutive fortemente dipendenti, anche l’interpretazione di sequenze apparentemente anomale richiede cautela.

9. Che cosa fare quando il processo è fuori controllo: il piano OCAP

Uno degli aspetti più operativi della ASTM E3500 riguarda l’importanza di prevedere le azioni prima dell’anomalia. Un Out-of-Control Action Plan può essere articolato in questo modo:

1. Riconoscimento: registrare il segnale, la carta coinvolta, la regola attivata e i dati grezzi.
2. Contenimento: valutare se sospendere l’autorizzazione dei risultati del lotto o delle prove interessate.
3. Verifiche immediate: controllare identificazione del materiale, preparazione, stabilità, taratura, bianco, reagenti, strumentazione e calcoli.
4. Indagine tecnica: individuare, se possibile, la causa speciale e documentare le evidenze.
5. Valutazione retrospettiva: determinare l’intervallo temporale e i risultati che potrebbero essere stati compromessi, a partire dall’ultima evidenza affidabile di controllo.
6. Decisione: stabilire se ripetere prove, rivalutare o non emettere risultati, informare il cliente quando necessario.
7. Ripristino e verifica: dimostrare il ritorno alle condizioni accettabili e definire chi autorizza la ripresa.
8. Riesame: verificare la necessità di modificare controlli, frequenze, manutenzione, procedura o analisi dei rischi.

Il piano deve essere proporzionato alla criticità del parametro e collegato alla gestione delle attività non conformi. Ripetere il campione di controllo fino a ottenere un risultato favorevole, cancellando i precedenti, non è una gestione statistica accettabile.

10. Quando aggiornare i limiti e quando non farlo

Ricalcolare automaticamente media e deviazione standard dopo ogni nuovo risultato può rendere la carta meno capace di riconoscere una deriva: i limiti finiscono per inseguire il processo.

È preferibile definire una politica di riesame, per esempio in occasione di modifiche significative, cambi di materiale di controllo, variazioni del metodo o riesami periodici dei dati. L’aggiornamento deve utilizzare una serie di dati adeguata e rappresentativa di uno stato di controllo dimostrato.

Il cambio di lotto del materiale di controllo richiede una valutazione della comparabilità dei valori assegnati e del comportamento analitico. Non è sempre corretto fondere vecchi e nuovi dati nella stessa distribuzione senza ulteriori verifiche.

I limiti non si allargano per far rientrare risultati non conformi: prima si comprende il processo, poi si riesamina il modello di controllo.

11. Applicazioni ai laboratori ambientali

L’approccio può essere adattato a tecniche e matrici molto differenti, purché la progettazione sia coerente con il metodo e con il rischio analitico.

Una carta valida per un certo materiale e livello di concentrazione non si estende automaticamente a un’altra matrice o a un intervallo di lavoro diverso. In particolare, in prossimità del LOQ la variabilità relativa può cambiare sensibilmente: una sola carta espressa in percentuale potrebbe non rappresentare correttamente tutti i livelli.

12. Carte di controllo, incertezza di misura e ISO/IEC 17025

Il punto 7.7 della ISO/IEC 17025 richiede un monitoraggio pianificato e riesaminato della validità dei risultati, con dati registrati in modo da permettere di individuare tendenze e applicare tecniche statistiche quando praticabile. Il punto 7.10 disciplina la gestione delle attività non conformi, inclusa la valutazione dell’impatto sui risultati precedenti.

La ASTM E3500-25 segnala inoltre che i risultati di controllo raccolti nel tempo possono fornire informazioni utili sulla precisione del metodo nel singolo laboratorio, anche in relazione alle valutazioni dell’incertezza.

Occorre però evitare due errori opposti. Il primo consiste nel considerare la deviazione standard della carta come l’intera incertezza di misura, senza analizzare il modello e le altre componenti significative. Il secondo è sommare alla variabilità osservata contributi che essa comprende già, generando un possibile doppio conteggio.

Il programma deve quindi documentare quali fattori variabili sono effettivamente coperti dai dati di controllo: operatori, giorni, tarature, lotti e preparazioni. Senza questa informazione, l’utilizzo metrologico della dispersione storica rischia di essere poco difendibile.

13. Sette errori che rendono debole una carta di controllo

1. Limiti privi di fondamento: è riportato un valore di σ ma non si sa da quali dati o da quale requisito derivi.

2. Serie iniziale non rappresentativa: tutti i risultati sono stati ottenuti nella stessa seduta e vengono presentati come precisione intermedia.

3. Campione di controllo non stabile: il materiale cambia nel tempo e la deriva viene attribuita impropriamente allo strumento.

4. Confusione tra limiti statistici e criteri prestazionali: l’essere dentro ±3σ viene interpretato come conformità automatica al metodo.

5. Bias ignorato: la carta è stabile ma centrata su una risposta sistematicamente distante dal riferimento.

6. Regole e limiti modificati dopo aver visto i risultati: la decisione diventa retroattiva e non riproducibile.

7. Nessuna conseguenza operativa: il grafico segnala un’anomalia, ma non vengono documentati né il blocco/riesame dei risultati né l’efficacia dell’intervento.

14. Checklist per una verifica interna

Prima di considerare affidabile il programma di controllo qualità, il laboratorio dovrebbe poter rispondere positivamente a queste domande:

• È definita la grandezza monitorata e la sua unità di misura?
• Il materiale di controllo è identificato, omogeneo, stabile e adeguato a matrice e livello?
• La frequenza dei controlli è motivata in funzione del metodo, del rischio e dell’impiego?
• La serie iniziale rappresenta la variabilità che si vuole effettivamente controllare?
• Sono documentati media, stima di σ, tipo di carta, limiti e regole decisionali?
• Sono state valutate tendenze, cause speciali e dipendenza tra osservazioni?
• I criteri statistici sono distinti dai requisiti di accettazione del metodo?
• È valutato il bias rispetto a un valore assegnato appropriato?
• Esiste un OCAP con responsabilità, contenimento e impatto sui risultati già emessi?
• È stabilito quando riesaminare o aggiornare i limiti?

15. Domande frequenti

Una carta di controllo con 20 punti è vietata?

No. Non esiste un divieto generale nella ISO/IEC 17025. Tuttavia, per una carta di osservazioni singole, la ASTM E2587-25 raccomanda almeno 30 dati nella fase iniziale e indica una numerosità idealmente maggiore. Con 20 punti è particolarmente importante valutare l’incertezza dei limiti, la rappresentatività dei dati e l’eventuale carattere provvisorio della carta.

Posso usare sempre ±2σ e ±3σ?

No. È una struttura comune delle carte di Shewhart, ma occorre scegliere il modello appropriato, stimare correttamente la variabilità e considerare eventuali prescrizioni del metodo di prova. Altre carte, come EWMA e CUSUM, richiedono criteri differenti.

Se il controllo rientra nei limiti, posso emettere automaticamente il lotto?

Non necessariamente. Restano da verificare gli altri criteri di accettazione della sequenza e del metodo, eventuali segnali di deriva e l’assenza di problemi documentati. La decisione deve seguire regole definite prima dell’analisi.

La deviazione standard della carta può essere utilizzata nell’incertezza?

Può contribuire alla stima della precisione nelle condizioni effettivamente rappresentate, ma non coincide automaticamente con l’incertezza complessiva. Occorre identificare le componenti incluse e quelle ulteriori, evitando omissioni e doppi conteggi.

Conclusioni: la vera qualità è nella decisione, non nel grafico

La principale lezione delle ASTM E3500 ed E2587 è che una carta di controllo ha valore soltanto se è inserita in un processo tecnico governato: scelta consapevole del materiale, dati rappresentativi, limiti fondati, regole definite prima dell’uso, indagine delle anomalie e valutazione degli effetti sui risultati.

Per un laboratorio che opera secondo la ISO/IEC 17025, il salto di qualità consiste nel passare da un semplice archivio di risultati a un sistema di sorveglianza della prestazione analitica, capace di documentare stabilità, individuare segnali precoci e guidare decisioni verificabili.

DN Consulenze S.r.l. STP supporta i laboratori nella progettazione dei controlli qualità, nell’analisi statistica dei dati, nella valutazione della precisione e dell’incertezza e nell’integrazione di queste attività nel sistema di gestione ISO/IEC 17025.

Per approfondimenti tecnici e attività formative: www.dn-consulenze.it.

Riferimenti tecnici

1. ASTM E3500-25 – Standard Practice for Quality Control of Routine Testing in a Laboratory.
2. ASTM E2587-25 – Standard Practice for Use of Control Charts in Statistical Process Control.
3. ASTM D6299-26a – Standard Practice for Applying Statistical Quality Assurance and Control Charting Techniques to Evaluate Analytical Measurement System Performance.
4. UNI CEI EN ISO/IEC 17025:2018, in particolare punti 7.7 e 7.10.
5. ASTM D5865/D5865M-26 – Standard Test Method for Gross Calorific Value of Coal and Coke, per l’esempio di applicazione alla calorimetria.

Nota editoriale: l’articolo è un approfondimento tecnico originale basato su informazioni pubbliche e sulle schede ufficiali delle norme. Per l’applicazione dei singoli requisiti e la verifica puntuale di formule, limiti e revisioni occorre consultare il testo integrale delle norme pertinenti. Gli esempi numerici sono didattici e non costituiscono requisiti normativi.