bài tiểu luận quản lý sản xuất tiên tiến spc statistical process control công cụ kiểm soát quá trình bằng thống kê

- Nói một cách ngắn gọn thì SPC là: việc áp dụng phương pháp thống kêđể thu thập, trình bày, phân tích các dữ liệu một cách đúng đắn, chính xác, kịpthời nhằm theo dõi, kiểm soát, cải tiế

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘITRƯỜNG CƠ KHÍ

-BÀI TIỂU LUẬN QUẢN LÝ SẢN XUẤT TIÊN TIẾN SPC (Statistical Process Control) – công cụ “Kiểm soát quá

trình bằng thống kê”

Giáo viên hướng dẫn :

Học viên thực hiện : Trần Ngọc Hưng

Lớp : 21A-ME-KTCK-CTM2

Mã học viên : 20211067M

Năm 2023

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘITRƯỜNG CƠ KHÍ

-BÀI TIỂU LUẬN QUẢN LÝ SẢN XUẤT TIÊN TIẾN SPC (Statistical Process Control) – công cụ “Kiểm soát quá

trình bằng thống kê”

Giáo viên hướng dẫn :

Học viên thực hiện : Trần Ngọc Hưng

Lớp : 21A-ME-KTCK-CTM2

Mã học viên : 20211067M

xu hướng, tính biến động của quá trình sản xuất và cuối cùng là vạch ra nhữnghướng đi mới để cải tiến bộ máy sản xuất của doanh nghiệp tốt hơn.

- Nói một cách ngắn gọn thì SPC là: việc áp dụng phương pháp thống kê

để thu thập, trình bày, phân tích các dữ liệu một cách đúng đắn, chính xác, kịpthời nhằm theo dõi, kiểm soát, cải tiến quá trình hoạt động bằng cách làm giảmtính biến động của quá trình

I Lợi ích khi áp dụng SPC

Kiểm soát quá trình bằng thống kê (SPC) đang được rất nhiều ngành hàng

áp dụng đặc biệt là lĩnh vực sản xuất nhờ vào những lợi ích vô cùng thiết thực

- Giúp doanh nghiệp ổn định hóa quá trình sản xuất , nâng cao chất lượngsản phẩm

II Ưu và nhược điểm của SPC

1 Ưu điểm của SPC

1.1 Khả năng phát hiện lỗi trong thời gian thực

Biểu đồ kiểm soát có thể cho thấy những gì đang diễn ra trong dây chuyềnsản xuất trong thời gian thực do đó người vận hành có thể kịp thời phát hiện vàđưa ra giải pháp khắc phục trước khi chúng gây ra những vấn đề lớn hơn Việccan thiệp kịp thời giúp giảm đáng kể việc phải làm lại sản phẩm và tiết kiệmchi phí đáng kể

1.2 Nhận định rõ về tính ổn định của quy trình hiện tại

- Thông thường, người vận hành khó có thể biết được nên làm gì hoặc đểyên cho quy trình vận hành như cũ và khi cần thiết, họ sẽ phải nghiên cứu hoặcthậm chí can thiệp lại toàn bộ quy trình rất tốn thời gian.

- Tuy nhiên với SPC, người vận hành thông qua việc phân tích biểu đồ cóthể phát hiện rằng các quy trình có vấn đề hay không, và có cần phải can thiệpvào hoặc để yên cho quy trình vận hành như cũ

1.3 Cung cấp nguồn thông tin chính xác và đồng bộ cho các bên liênquan

- SPC cung cấp những biểu đồ và tiết lộ các thông tin chính xác và đồng

bộ cho các bên liên quan tới việc tạo ra sản phẩm

- Dữ liệu tổng hợp giúp các kỹ sư và đội ngũ thiết kế có thể cải thiện sảnphẩm, cải thiện quy trình sản xuất hiệu quả hơn

- Các biểu đồ có thể giúp nhà quản lý sản xuất có cái nhìn tổng quát vềhoạt động sản xuất của toàn nhà máy hoặc nhiều cơ sở sản xuất

- Với những bộ phận có nhiệm vụ kiểm soát và quản lý chất lượng như bộphận Quản lý chất lượng, các chuyên viên ISO, QC,… có thể làm việc và đưa

ra quyết định dựa trên các con số cụ thể

1.4 Tăng tính đồng nhất và kiểm soát chất lượng sản phẩm

- Thông qua SPC, doanh nghiệp có thể cho ra những sản phẩm có tínhđồng nhất với yêu cầu từ khách hàng

- Việc này giúp doanh nghiệp giảm được sản phẩm lỗi, hạn chế việc kháchhàng phải trả lại các sản phẩm lỗi, nâng cao sự hài lòng của khách hàng

2 Nhược điểm của SPC

Bên cạnh những ưu điểm trên thì việc triển khai SPC cũng tiềm ẩn nhữngnhược điểm như sau

2.1 Tốn thời gian để áp dụng

Để có thể sử dụng một cách hiệu quả thì SPC cần có thời gian áp dụngvào môi trường sản xuất cũng như yêu cầu nhiều hơn về việc quan sát Khi đãđược áp dụng, bạn cần phải đào tạo nhận thức về SPC cho người quản lý vàcác nhân viên khác Trong quá trình vận hành thì người vận hành cũng cần tốnthời gian giám sát và điền vào các biểu đồ

2.2 Chi phí thực thiện tốn kém

Nếu doanh nghiệp không có những doanh nghiệp am hiểu về SPC thì việctriển khai sẽ tốn kém khi phải đào tạo cho đội ngũ nhân sự của doanh nghiệpcũng như chi tiền cho những tài liệu cần thiết

2.3 Đối mặt với sự bất hợp tác

Bước đầu và cũng là quan trọng nhất của SPC đó là thu thập dữ liệu Tạidây chuyền, việc ghi lại những sản phẩm lỗi, các sản phẩm bị từ chối có thể bịhiểu lầm là sự đánh giá thấp năng lực của Nhân viên và họ có thể cảm thấy sự

đe dọa từ điều này dẫn tới việc cung cấp số liệu kém chính xác với thực tế.III Mục tiêu của doanh nghiệp khi áp dụng SPC

Mục tiêu chính của doanh nghiệp đặc biệt là những doanh nghiệp sản xuất

đó chính là liên tục cải tiến quy trình bằng cách giảm thiểu sự thay đổi Đápứng mục tiêu chính này sẽ giúp doanh nghiệp đạt được những mục tiêu khácnhư:

Tăng sự hài lòng và giảm phàn nàn từ khách hàng

Giảm hoặc loại bỏ nhu cầu kiểm tra trong chuỗi cung ứng

Thiết lập một ngưỡng chất lượng nhất quán và có thể dự đoán.Giảm phế liệu, chi phí làm lại và chi phí kiểm tra

Tạo động lực cho người điều hành

Thu thập dữ liệu, phân tích và báo cáo hiệu quả hơn

Giao tiếp giữa các cấp trong tổ chức hiệu quả hơn

Gia tăng năng xuất

Cải tiến quy trình và từ đó giảm chi phí đầu tư

CÁC CÔNG CU KIỂM SOÁT QUÁ TRÌNH BẰNG THỐNG KÊ

I Vai trx của kiểm soát quá trình bằng thống kê

• ISO/TR 10017:2003 giúp tổ chức sử dụng Bộ tiêu chuẩn ISO 9000 xác định các kỹ thuật thống kê nhằm cải tiến hiệu quả của HTQLCL

• Các kỹ thuật thống kê giúp hiểu sâu hơn về bản chất, quy mô và nguyên nhân của sự biến đổi

• Từ đó giúp kiểm soát và giảm được các vấn đề xảy ra cũng như các vấn

đề tồn tại trong suốt vòng

đời của sản phẩm, từ khâu nghiên cứu thị trường đến dịch vụ khách hàng

và đến lúc huỷ bỏ

• Báo cáo kỹ thuật ISO/TR 10017:2003 Hướng dẫn về kỹ thuật thống kê được thiết kế giúp xác định được các kỹ thuật thống kê để cải tiến chất lượng hoặc quá trình

• Báo cáo đem đến cách nhìn rõ ràng và súc tích về phạm vi của các kỹ thuật thống kê hiện đang

được sử dụng rộng rãi, vai trò tiềm tàng và giá trị khi cải tiến chất lượng

• Mặc dù, báo cáo này không phải là một phần yêu cầu trong chứng nhận HTQLCL nhưng rất hữu ích cho các tổ chức đang áp dụng và cải tiến HTQLCL

• “Quản lý bằng dữ liệu”, “quản lý dựa trên thực tế” (Management By Fact) được xem như kỹ

• thuật quản lý quan trọng thường ngày

• Kiểm soát chất lượng thống kê được xem là công cụ để nắm bắt thực tế trên cơ sở các dữ liệu thu thập được xuyên suốt vòng đời của sản phẩm

• Công cụ thống kê từ lâu đã được sử dụng như một công cụ hữu dụng trong quá trình nhận biết và xác định sự biến động về chất lượng của sản phẩm,quá trình, xác định nguyên nhân và thực hiện các giải pháp cải tiến

• Lựa chọn đúng và áp dụng hiệu quả các công cụ thống kê sẽ mang lại những lợi ích đáng kể trong giảm chi phí, nâng cao năng suất và chất lượng

• Các công cụ thống kê đã được Kaoru Ishikawa phổ biến và áp dụng thành công trong quá

• trình kiểm soát chất lượng ở các doanh nghiệp Nhật Bản trong những năm 1960 của thế kỷ XX

II Kỹ thuật thống kê sử dụng trong QLCL

• Thống kê mô tả;

• Thiết kế thử nghiệm;

• Kiểm định giả thuyết;

• Phân tích đo lường;

• Phân tích năng lực quá trình;

• Phân tích hồi quy;

• Phân tích độ tin cậy;

• Lấy mẫu;

• Mô phỏng;

• Biểu đồ kiểm soát quá trình;

• Thiết lập dung sai bằng thống kê;

• Phân tích chuỗi thời gian

III 7 công cụ (7 tools) kiểm soát chất lượng

- Phiếu kiểm tra

- Biểu đồ Pareto

- Biểu đồ cột

- Biểu đồ tương quan

- Biểu đồ kiểm soát

- Biểu đồ nhân quả

vị đo về các dạng sai sót, khuyết tật của sản phẩm mà không cần phải ghi một cách chi tiết các dữ liệu thu thập được và sau đó dựa vào các phiếu này để phântích đánh giá tình hình chất lượng sản phẩm

1.3 Tác dụng: Thu thập và ghi chép dữ liệu một cách trực quan, nhất quán, sắp xếp dữ liệu một cách khoa học, dễ sử dụng, dễ phân tích:

- Bước 1: Xác định mục đích cụ thể về việc thu thập dữ kiện (trả lời cho câu hỏi: thu thập dữ liệu để làm gì?)

- Bước 2: Xác định các dữ liệu cần có để đạt mục đích

- Bước 3: Xác định cách phân tích dữ liệu và người phân tích

- Bước 4: Xây dựng biểu mẫu để ghi chép dữ liệu cung cấp các thông tin

- Bước 5: Thử nghiệm trước biểu mẫu này bằng việc thu thập và lưu trữ một số dữ liệu

- Bước 6: Xem xét lại và sửa đổi biểu mẫu

2 Biểu đồ Pareto

2.1.Khái niệm: biểu đồ Pareto là biểu đồ hình cột phản ánh các dữ liệu chất lượng thu thập được, sắp theo thứ tự từ cao đến thấp, chỉ rõ các vấn đề cầnđược ưu tiên giải quyết trước

2.2 Mục đích:

- Nhận biết mức độ quan trọng của từng vấn đề;

- Lựa chọn những vấn đề cần ưu tiên tập trung giải quyết trước;

- Thấy được kết quả của hoạt động cải tiến chất lượng sau khi đã tiến hànhcác hoạt động cải tiến

2.3 Cách xây dựng:

- Bước 1: Xác định các loại sai sót hoặc nguyên nhân gây sai sót và thu thập dữ liệu;

- Bước 2: Sắp xếp dữ liệu trong bảng theo thứ tự từ lớn đến bé;

- Bước 3: Tính tỷ lệ phần trăm của từng loại sai sót;

- Bước 4: Xác định tỷ lệ phần trăm sai số tích lũy;

- Bước 5: Vẽ biểu đồ cột theo tỷ lệ % của các dạng sai sót vừa tính ở trên;

- Bước 6: Vẽ đường tích lũy theo số % tích lũy đã tính;

- Bước 7: Viết tiêu đề nội dung và ghi tóm tắt các đặc trưng của sai sót lên

đồ thị

- Xác định thứ tự ưu tiên cần cải tiến

3 Biểu đồ cột

- Nhận biết tình trạng chất lượng thông qua giá trị trung bình và độ lệch chuẩn

- Diễn giải độ lệch chuẩn theo Quy tắc kinh nghiệm (The Empirical Rule)

4 Biểu đồ kiểm soát.

4.1.Khái niệm:

Biểu đồ kiểm soát là dạng đồ thị có một đường tâm để chỉ giá trị trung bình của quá trình và hai đường song song trên và dưới đường tâm biểu hiện giới hạn kiểm soát trên và giới hạn kiểm soát dưới của quá trình

4.2.Tác dụng:

+ Dự đoán, đánh giá tính ổn định của quá trình

+ Kiểm xoát, xác định khi nào cần điều chỉnh quá trình

+ Xác định sự cải tiến của một quá trình

5 Biểu đồ tương quan

5.2 Khái niệm

- Là kỹ thuật đồ thị nghiên cứu mối quan hệ giữa hai biến liên hệ trongphân tích bằng số để giải quyết các vấn đề và xác định điều kiện tối ưu bằngcánh phân tích định lượng mối quan hệ nhân quả giữa các biến đó

6 Biểu đồ nhân quả (biểu đồ xương cá)

6.1 Khái niệm: sơ đồ nhân quả là một sơ đồ biểu diễn mối quan hệ giữa kết quả và nguyên nhân gây ra kết quả đó

6.2 Tác dụng:

+ Liệt kê và phân tích các mối liên hệ nhân quả

+ Định rõ những nguyên nhân cần xử lý trước

+ Đào tạo, huấn luyện cán bộ kỹ thuật và kiểm tra

+ Nâng cao sự hiểu biết, gắn bó giữa các thành viên

Cách xây dựng:

- Bước 1: Xác định chỉ tiêu chất lượng cụ thể cần phân tích

- Bước 2: Vẽ chỉ tiêu chất lượng là mũi tên dài biểu hiện xương sống cá, đầu mũi tên ghi chỉ tiêu chất lượng đó

- Bước 3: Xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến chỉ tiêu chất lượng đã lựa chọn; vẽ các yếu tố này như những xương nhánh chính

- Bước 4: Tìm tất cả các yếu tố khác có ảnh hưởng đến các nhóm yếu tố chính vừa xác định được Tìm ra mối quan hệ giữa các nguyên nhân chính, nguyên nhân trực tiếp với nguyên nhân sâu xa để làm rõ quan hệ chính phụ

- Bước 5: Trên mỗi nhánh xương của từng yếu tố chính vẽ thêm các nhánhxương dăm của cá thể hiện các yếu tố trong mối quan hệ chính phụ; có bao nhiêu yếu tố tác động tới chỉ tiêu chất lượng đó thì có bấy nhiêu các nhánh xương

- Bước 6: Ghi tên các yếu tố và chỉ tiêu chất lượng lên sơ đồ

- Giúp nhà quản lý liệt kê các nguyên nhân gây biến động

Yêu cầu khi lập sơ đồ nhân quả:

- Cần có sự hợp tác phối hợp chặt chẽ giữa cán bộ quản lý với những người trực tiếp tạo ra chỉ tiêu chất lượng đó;

- Đến tận nơi xảy ra sự việc để nghiên cứu tìm hiểu nguyên nhân; o Khuyến khích mọi thành viên tham gia vào việc phát hiện, tìm kiếm nguyên nhân;

- Lắng nghe ý kiến của mọi người

Sơ đồ nhân quả có những tác dụng sau:

- Phát hiện được các nguyên nhân gây ra sai hỏng để loại bỏ kịp thời;

- Hình thành thói quen làm việc tìm hiểu xác định những nguyên nhân Người lao động sẽ luôn đặt câu hỏi tại sao khi xem xét vấn đề;

- Đóng góp trong việc giáo dục đào tạo người lao động tham gia vào công tác quản lý chất lượng;

- Tác dụng thu được sẽ lớn hơn khi sơ đồ nhân quả được dùng kết hợp vớicác công cụ thống kê khác

+ Giúp cải tiến thông tin với mọi bước của quá trình

+ Thiết kế quá trình mới

III Biểu đồ hộp

- Biểu đồ hộp là một phương pháp được chuẩn hóa để hiển thị sự phân phối các dữ liệu dựa trên số năm yếu tố: râu dưới, phân vị mức 25 , phân vị mức 50 (mean), phân vị mức 75, tối đa.

+ Phân vị mức 25 được gọi là phân vị

thứ nhất và kí hiệu là q1

+ Phân vị mức 50 được gọi là phân vị

thứ hai hay median và kí hiệu là q2 hoặc m

+ Phân vị mức 75 được gọi là phân vị

thứ ba và được kí hiệu là q3

+ Khoảng tứ phân vị (Interquatile range

hay IQR) là sự chênh lệch giữa phân vị thứ

nhất và phân vị thứ ba

+ Râu dưới = Giới hạn dưới: q1− 1.5 ×

IQR

+ Râu trên = Giới hạn trên: q3 + 1.5×

IQR vị mức 75, tối đa

- Bách phân vị thứ p là vị trí

có p phần trăm trên tổng số quan

sát nhận giá trị nhỏ hơn hoặc bằng

giá trị tại điểm đó (với điều kiện dữ

liệu đã được sắp xếp theo thứ tự từ

nhỏ đến lớn)

- Trung vị là giá trị giữa của

quan sát Số trung vị là bách phân

vị thứ 50 nghĩa là có 50% tổng số

quan sát nhận giá trị nhỏ hơn hoặc

bằng giá trị tại điểm bách phân vị

thứ 50

1 Thiết lập các thông số của biểu đồ hộp

- Số trung vị (Median) là một số tách giữa nửa lớn hơn và nửa bé hơn của một mẫu, một quần thể, hay một phân bố xác suất Nếu số quan sát là số chẵn, người ta thường lấy trung bình của hai giá trị nằm giữa

- Cách tìm số trung vị:

• Xếp các phần tử trong tập hợp hoặc dãy số theo thứ tự từ nhỏ đến lớn

• Tìm phần tử nằm ở vị trí chính giữa dãy số vừa xếp.

Sắp xếp dữ liệu từ nhỏ đến lớn

1.1 Tìm vị trí phân vị mức 25

- Với n=64 cần xét với p = 0.25: (n+1)p=(64+1)(0.25)=(65)(0.25)=16.25

- Do 16.25 không phải số nguyên nên cần nội suy tuyến tính giữa thống

kê thứ tự thứ 16 (91) và thứ 17 (91) Kết quả tính phân vị mức 25 là 91

1.2 Tìm vi trí phân vị mức 50

- Xét p = 0.50: (n+1)p=(64+1)(0.5)=(65)(0.5)=32.5

- Do 32.5 không là số nguyên nên thực hiện nội suy tuyến tính giữa thống

kê thứ tự thứ 32 (99) và thống kê thứ tự 33 (100) Kết quả tính phân vị mức 50

- Khoảng tứ phân vị IQR là : 107−91 = 16

1.4 Râu trên và râu dưới

- Khoảng tứ phân vị (Interquatile range hay IQR) là sự chênh lệch giữa phân vị thứ nhất và phân vị thứ ba Khoảng tứ phân vị IQR là :107−91 = 16

• Râu dưới = Giới hạn dưới: q1 − 1,5 × IQR = 91– (1,5 x 16) = 67

• Râu trên = Giới hạn trên: q3 + 1.5 × IQR = 107 + (1,5 x 16) = 1311.5 Vẽ biểu đồ hộp

• Vẽ một trục ngang thể hiện giá trị của dữ liệu

• Trên trục này, vẽ một hình chữ nhật với phía trái hộp là phân vị thứ nhấtq1 và phía phải hộp là phân vị thứ ba q3.

• Vẽ một đường thẳng đứng nối cạnh trên và cạnh dưới của hộp tại điểmtrung vị m

• Để vẽ râu bên trái, ta vẽ một đường nằm ngang từ giá trị nhỏ nhất đếnđiểm giữa cạnh bên trái của hộp

• Để vẽ râu bên phải, ta vẽ một đường ngang nối từ điểm giữa cạnh phảicủa hộp đến giá trị lớn nhất của hộp

• Sau khi vẽ như vậy, ta có biểu đồ hộp chia dữ liệu một cách hình ảnhthành 4 phần Chú ý rằng, đường ngang chiều dài hộp là khoảng tứ phân vịIQR, râu bên trái thể hiện phần tư thứ nhất, và râu bên phải thể hiện phần tư

1.6 So sánh số trung bình và trung vị dựa theo hình dạng của phân bố

• Nếu phân bố đối xứng hoàn toàn(perfectly symmetric) thì số trung bình bằng trung vị

• Nếu phân bố lệch trái (left- skewed) thì số trung bình nhỏ hơn trung vị

• Nếu phân bố lệch phải (right-skewed) thì số trung bình lớn hơn trung vị.

1.7 Biểu đồ sai số chuẩn

- Độ lệch chuẩn – SD: Standard Deviation ( ) phản ánh độ biến thiên ϭ(dao động, phân tán) của các quan sát trong một tổng thể

+ Nếu chọn mẫu n lần; mỗi lần với n đối tượng sẽ có N số trung bình Độ lệch chuẩn của n số trung bình này là sai số chuẩn

- Sai số chuẩn – SE: Standard Error phản ánh độ dao động của các số trung bình mẫu được chọn từ tổng thể

+ Sai số chuẩn không cung cấp về độ biến thiên của một tổng thể mà chỉ

mô tả sự dao động của các số trung bình mẫu

+ Sai số chuẩn thấp hơn độ lệch chuẩn vì bằng độ lệch chuẩn chia căn bậchai của cỡ mẫu

1.8 Cách tính sai số chuẩn

- Mẫu dữ liệu gồm 5, 17, 12 và 10 hãy tính sai số chuẩn của tập dữ liệu trên?

- Dùng excel để biết giá trị trung bình (AVERAGE), phương sai (VAR),

độ lệch chuẩn (STDEV), căn bậc hai (SQRT) và sai số chuẩn như sau:

1.9 Biểu đồ sai số chuẩn (Error bar plot)

- Mục đích mô tả phân bố dữ liệu (distribution of data), so sánh giữa các nhóm đối tượng với sai số chuẩn

- Nhìn vào biểu đồ, bước đầu trực quan về giá trị trung bình (mean) cũng như sai số chuẩn