Ôn thi Kỹ thuật Quản trị Chất Lượng 2

ÔN THI KỸ THUẬT QUẢN TRỊ CHẤT LƯỢNG 2 Nhóm 1: 7 công cụ kiểm soát chất lượng Phiếu kiểm tra (Check sheet): được sử dụng cho việc thu thập dữ liệu. Dữ liệu thu được từ phiếu kiểm tra là đầu vào cho các công cụ phân tích dữ liệu khác Biểu đồ Pareto (Pareto chart): sử dụng các cột để minh hoạ các hiện tượng và nguyên nhân, nhóm lại các dạng như là các khuyết tật, tái sản xuất, sửa chữa, khiếu nại, tai nạn và hỏng hóc. Các đường gấp khúc được thêm vào để chỉ ra tần suất tích luỹ. Biểu đồ nhân quả (Cause-effect diagram): chỉ mối liên hệ giữa các đặc tính mục tiêu và các yếu tố, những yếu tố có ảnh hưởng đến các đặc tính, biểu diễn bằng hình vẽ giống xương cá. Biểu đồ phân bố (Histogram): là một dạng của đồ thị cột trong đó các yếu tố biến động hay các dữ liệu đặc thù được chia thành các lớp hoặc thành các phần và được diễn tả như các cột với khoảng cách lớp được biểu thị qua đường ngang và tần suất biểu thị qua chiều cao. Biểu đồ kiểm soát (Control chart): Biểu đồ kiểm soát là đồ thị đường gấp khúc biểu diễn giá trị trung bình của các đặc tính, tỷ lệ khuyết tật hoặc số khuyết tật. Chúng được sử dụng để kiểm tra sự bất thường của quá trình dựatrên sự thay đổi của các đặc tính (đặc tính kiểm soát). Biểu đồ kiểm soát bao gồm 2 loại đường kiểm soát: đường trung tâm và các đường giới hạn kiểmsoát, được sử dụng để xác định xem quá trình có bình thường hay không. Biểu đồ phân tán (Scatter diagram): Biểu đồ phân tán chỉ ra mối quan hệ giữa 2 biến trong phân tích bằng số. Để giải quyết các vấn đề và xác định điều kiện tối ưu bằng cách phân tích định lượng mối quan hệ nhân quả giữa các biến số. Biểu đồ quá trình hay Lưu đồ (Flow chart): Nhóm 2: 7 công cụ mới • Biểu đồ tương đồng (Affinity diagram): Phân tích vấn đề dựa trên cảm giác. • Biểu đồ quan hệ (Relation diagram): Phân tích vấn đề dựa trên logic. • Biểu đồ ma trận (Matrix diagram): Phát hiện mối quan hệ giữa mục tiêu và chiến lược, giữa giải pháp đề ra và khả năng thực hiện. • Phân tích dữ liệu theo phương pháp ma trận: Tìm ra mức độ ưu tiên cho các giải pháp đề ra. • Biểu đồ cây (Tree diagram): chia một mục tiêu thành các mục tiêu nhỏ hay một phương án thành các phương án chi tiết có thể thực hiện được trong thực tế. Biểu đồ này cũng có thể sử dụng để phân tích nguyên nhân tương tự như biểu đồ nhân quả. • Biểu đồ mũi tên (Arrow diagram): Sử dụng để để xác định rõ các sự kiện, các nguyên nhân của vấn đề nhằm tăng hiệu quả hoạch định giải pháp. • Sơ đồ quá trình ra quyết định (PDPC): Công cụ lập kế hoạch ngẫu nhiên và dự báo sự không chắc chắn qua việc phối hợp thông tin tại mọi giai đoạn của quá trình. Thống kê là một lĩnh vực toán học liên quan đến phân tích dữ liệu. Phương pháp và phương trình thống kê có thể được áp dụng cho một tập dữ liệu để phân tích và giải thích kết quả, giải thích các biến thể trong dữ liệu hoặc dự đoán dữ liệu trong tương lai. Một vài ví dụ về thông tin thống kê chúng ta có thể tính toán là: • Giá trị trung bình (mean) • Giá trị xảy ra thường xuyên nhất (mode) • Trung bình, mỗi phép đo lệch bao nhiêu so với giá trị trung bình (standard deviation of the mean) • Khoảng cách các giá trị mà tập dữ liệu của bạn xảy ra (range) và • Điểm giữa giá trị thấp nhất và cao nhất của tập hợp (median) Dữ liệu Là các sự kiện, số liệu được thu thập, tổng hợp, phân tích để trình bày và giải thích ý nghĩa của chúng. a) Dữ liệu định tính: là các nhãn hiệu hay tên được dùng để nhận dạng và đặc trưng cho mỗi phần tử. Dữ liệu định tính sử dụng thang đo định danh hoặc thang đo thứ bậc, có thể ký hiệu bằng số hoặc ký tự khác. Thang đo định danh là đánh số những biểu hiện cùng loại của tiêu thức, thường dùng với các tiêu thức thuộc tính. Biểu hiện của nó là một hệ thống các loại khác nhau không theo một trật tự xác định nào như chất lượng sản phẩm đạt và không đạt. Thang đo thứ bậc là thang đo định danh nhưng giữa các biểu hiện của tiêu thức có quan hệ hơn kém. Thang đo thứ bậc thường dùng để đo các tiêu thức thuộc tính mà các biểu hiện có quan hệ thứ tự như đo thái độ đối với một hành vi nào đó hoặc thứ tự chất lượng sản phẩm, bậc thợ (ví dụ, dữ liệu đánh giá tay nghề công nhân: Không thực hiện được công việc; Thực hiện công việc có giám sát; Thực hiện công việc độc lập; Có thể đào tạo lại cho người khác). b) Dữ liệu định lượng: bao gồm các giá trị bằng con số cụ thể. Dữ liệu định lượng được đo lường bằng thang đo khoảng hoặc thang đo tỷ lệ. Thang đo khoảng là thang đo thứ bậc có các khoảng cách đều nhau nhưng không có điểm gốc là 0, ví dụ như nhiệt độ không khí... Thang đo tỷ lệ là thang đo khoảng với một điểm gốc là 0 tuyệt đối (một trị số thật) được coi như là điểm xuất phát của độ dài đo lường trên thang đo. Do có điểm gốc 0, nên có thể giúp so sánh được tỷ lệ giữa các trị số đo. Ví dụ, các đơn vị đo lường vật lý thông thường (kg, mét), thu nhập, số lao động... Dữ liệu định lượng có hai loại: Dữ liệu rời rạc (ví dụ, số lượng sản phẩm không đạt trong ca sản xuất) và Dữ liệu liên tục (ví dụ, kích thước chi tiết cơ khí, thời gian sản xuất ra một đơn vị sản phẩm...). Các tham số thống kê thường dùng Các tham số đo lường xu hướng tập trung của dữ liệu Mean: trung bình, giá trị trung bình Median: trung vị, giá trị nằm giữa dãy số Mode: mốt, giá trị xuất hiện nhiều nhất Các tham số đo lường sự biến thiên của dữ liệu Range: khoảng biến thiên, khoảng giữa hai số lớn nhất và nhỏ nhất Variance: phương sai Standard Deviation: độ lệch chuẩn Standard Error: sai số độ lệch chuẩn Khi nào sử dụng flowchart? • Để phát triển sự hiểu biết về cách một quá trình được thực hiện • Nghiên cứu một quá trình cần được cải tiến • Để truyền đạt cho người khác cách một quá trình được thực hiện • Khi cần truyền đạt thông tin tốt hơn giữa những người trong cùng quá trình • Để lập thành tài liệu một quá trình • Khi lập kế hoạch dự án Nguyên tắc xây dựng Lưu đồ - Người thiết lập lưu đồ phải là người liên quan trực tiếp đến quá trình; - Mọi thông tin dữ liệu phải được trình bày rõ ràng để mọi người dễ hiểu và trực quan; - Cần bố trí đủ thời gian để xây dựng lưu đồ; - Tất cả các thành viên liên quan cần tham gia khi thiết lập lưu đồ và đặt càng nhiều câu hỏi càng tốt. Các câu hỏi rất quan trọng để xây dựng được lưu đồ phù hợp. Các bước chuẩn bị • Lựa chọn người am hiểu quá trình • Bắt đầu với các bước lớn • Quan sát tiến trình hiện hành • Quyết định dựa trên: “như là…”, nguyên tắc, lý tưởng của lưu đồ. • Xác định cấp độ chi tiết Thực hiện • Xác định quá trình cần vẽ lưu đồ. • Ghi nhận các bước, các hành động, các quyết định. • Sắp xếp các bước theo thứ tự. • Dùng các ký hiệu vẽ lưu đồ. • Liên kết các bước. • Hoàn thiện lưu đồ (tính logic, hợp lý…) Kiểm Tra Flowchart • Bước 1: Kiểm tra mỗi bước của quá trình: Tình trạng thắt cổ chai? Các bước được xác định quá ít ? Thứ tự các bước chưa hợp lý? Có gây chậm trễ? Mối liên kết yếu? • Bước 2: Kiểm tra tại mỗi nút quyết định: Bước này có thể được loại trừ? • Bước 3: Kiểm tra tại mỗi vòng phản hồi: Có thể rút gọn hoặc loại bỏ? • Bước 4: Kiểm tra tại mỗi bước hành động: Bước này có tạo giá trị tăng thêm cho người dùng cuối? 5 Whys 5 Whys là một phương pháp phổ dụng được dùng trong quá trình ra quyết định của lãnh đạo để truy tìm nguyên nhân, kết quả của mỗi sự kiện, vấn đề và hiểu thấu sự kiện, vấn đề đó. Cách hỏi của 5 Whys sẽ cho phép truy vấn được nguyên nhân sâu xa, thực sự của mỗi vấn đề và tìm đến các nguyên nhân thực thụ, có tính gốc rễ. Kỹ năng này do Sakichi Toyoda đưa ra và đã được sử dụng phổ biến tại Toyota Motor Corporation trong quá trình tìm hiểu và cải tiến hệ thống sản xuất của hãng. Kiến trúc sư của việc cải tiến hệ thống này (Toyota Production System), ông Taiichi Ohno, miêu tả phương pháp này là để "... căn bản của hệ thống tiếp cận mang tính khoa học của hãng Toyota... bằng cách chúng tôi liên tục lặp đi lặp lại câu hỏi Why đến 5 lần và nhanh chóng tìm ra gốc rễ vấn đề để cải thiện." Chú ý khi sử dụng 5 Whys

ÔN THI KỸ THU T QUẢN TRỊ CHẤT LƯỢNG 2 ẬT QUẢN TRỊ CHẤT LƯỢNG 2 Nhóm 1: 7 công cụ kiểm soát chất lượng Phiếu kiểm tra (Check sheet): được sử dụng cho việc thu thập dữ liệu Dữ liệu thu được từ phiếu kiểm

tra là đầu vào cho các công cụ phân tích dữ liệu khác

Biểu đồ Pareto (Pareto chart): sử dụng các cột để minh hoạ các hiện tượng và nguyên nhân, nhóm lại

các dạng như là các khuyết tật, tái sản xuất, sửa chữa, khiếu nại, tai nạn và hỏng hóc Các đường gấp khúc được thêm vào để chỉ ra tần suất tích luỹ

Biểu đồ nhân quả (Cause-effect diagram): chỉ mối liên hệ giữa các đặc tính mục tiêu và các yếu tố,

những yếu tố có ảnh hưởng đến các đặc tính, biểu diễn bằng hình vẽ giống xương cá

Biểu đồ phân bố (Histogram): là một dạng của đồ thị cột trong đó các yếu tố biến động hay các dữ liệu

đặc thù được chia thành các lớp hoặc thành các phần và được diễn tả như các cột với khoảng cách lớp được biểu thị qua đường ngang và tần suất biểu thị qua chiều cao

Biểu đồ kiểm soát (Control chart): Biểu đồ kiểm soát là đồ thị đường gấp khúc biểu diễn giá trị trung

bình của các đặc tính, tỷ lệ khuyết tật hoặc số khuyết tật Chúng được sử dụng để kiểm tra sự bất thường của quá trình dựatrên sự thay đổi của các đặc tính (đặc tính kiểm soát) Biểu đồ kiểm soát bao gồm 2 loại đường kiểm soát: đường trung tâm và các đường giới hạn kiểmsoát, được sử dụng để xác định xem quá trình có bình thường hay không

Biểu đồ phân tán (Scatter diagram): Biểu đồ phân tán chỉ ra mối quan hệ giữa 2 biến trong phân tích

bằng số Để giải quyết các vấn đề và xác định điều kiện tối ưu bằng cách phân tích định lượng mối quan

hệ nhân quả giữa các biến số

Biểu đồ quá trình hay Lưu đồ (Flow chart):

Nhóm 2: 7 công cụ mới

• Biểu đồ tương đồng (Affinity diagram): Phân tích vấn đề dựa trên cảm giác.

• Biểu đồ quan hệ (Relation diagram): Phân tích vấn đề dựa trên logic.

• Biểu đồ ma trận (Matrix diagram): Phát hiện mối quan hệ giữa mục tiêu và chiến lược, giữa giải pháp

đề ra và khả năng thực hiện

• Phân tích dữ liệu theo phương pháp ma trận: Tìm ra mức độ ưu tiên cho các giải pháp đề ra.

• Biểu đồ cây (Tree diagram): chia một mục tiêu thành các mục tiêu nhỏ hay một phương án thành các

phương án chi tiết có thể thực hiện được trong thực tế Biểu đồ này cũng có thể sử dụng để phân tích nguyên nhân tương tự như biểu đồ nhân quả

• Biểu đồ mũi tên (Arrow diagram): Sử dụng để để xác định rõ các sự kiện, các nguyên nhân của vấn đề

nhằm tăng hiệu quả hoạch định giải pháp

• Sơ đồ quá trình ra quyết định (PDPC): Công cụ lập kế hoạch ngẫu nhiên và dự báo sự không chắc chắn

qua việc phối hợp thông tin tại mọi giai đoạn của quá trình

Thống kê

là một lĩnh vực toán học liên quan đến phân tích dữ liệu Phương pháp và phương trình thống kê có thể

được áp dụng cho một tập dữ liệu để phân tích và giải thích kết quả, giải thích các biến thể trong dữ liệu hoặc dự đoán dữ liệu trong tương lai Một vài ví dụ về thông tin thống kê chúng ta có thể tính toán là:

• Giá trị trung bình (mean)

• Giá trị xảy ra thường xuyên nhất (mode)

• Trung bình, mỗi phép đo lệch bao nhiêu so với giá trị trung bình (standard deviation of the mean)

• Khoảng cách các giá trị mà tập dữ liệu của bạn xảy ra (range) và

• Điểm giữa giá trị thấp nhất và cao nhất của tập hợp (median)

Thang đo định danh là đánh số những biểu hiện cùng loại của tiêu thức, thường dùng với các tiêu thức

thuộc tính Biểu hiện của nó là một hệ thống các loại khác nhau không theo một trật tự xác định nào như chất lượng sản phẩm đạt và không đạt

Thang đo thứ bậc là thang đo định danh nhưng giữa các biểu hiện của tiêu thức có quan hệ hơn kém

Thang đo thứ bậc thường dùng để đo các tiêu thức thuộc tính mà các biểu hiện có quan hệ thứ tự như

đo thái độ đối với một hành vi nào đó hoặc thứ tự chất lượng sản phẩm, bậc thợ (ví dụ, dữ liệu đánh giá tay nghề công nhân: Không thực hiện được công việc; Thực hiện công việc có giám sát; Thực hiện công việc độc lập; Có thể đào tạo lại cho người khác)

b) Dữ liệu định lượng: bao gồm các giá trị bằng con số cụ thể Dữ liệu định lượng được đo lường bằng

thang đo khoảng hoặc thang đo tỷ lệ

Thang đo khoảng là thang đo thứ bậc có các khoảng cách đều nhau nhưng không có điểm gốc là 0, ví dụ

như nhiệt độ không khí

Thang đo tỷ lệ là thang đo khoảng với một điểm gốc là 0 tuyệt đối (một trị số thật) được coi như là điểm

xuất phát của độ dài đo lường trên thang đo Do có điểm gốc 0, nên có thể giúp so sánh được tỷ lệ giữa các trị số đo Ví dụ, các đơn vị đo lường vật lý thông thường (kg, mét), thu nhập, số lao động

Dữ liệu định lượng có hai loại: Dữ liệu rời rạc (ví dụ, số lượng sản phẩm không đạt trong ca sản xuất) và

Dữ liệu liên tục (ví dụ, kích thước chi tiết cơ khí, thời gian sản xuất ra một đơn vị sản phẩm )

Các tham số thống kê thường dùng

Các tham số đo lường xu hướng tập trung của dữ liệu

Mean: trung bình, giá trị trung bình

Median: trung vị, giá trị nằm giữa dãy số

Mode: mốt, giá trị xuất hiện nhiều nhất

Các tham số đo lường sự biến thiên của dữ liệu

Range: khoảng biến thiên, khoảng giữa hai số lớn nhất và nhỏ nhất

Variance: phương sai

Standard Deviation: độ lệch chuẩn

Standard Error: sai số độ lệch chuẩn

Khi nào sử dụng flowchart?

• Để phát triển sự hiểu biết về cách một quá trình được thực hiện

• Nghiên cứu một quá trình cần được cải tiến

• Để truyền đạt cho người khác cách một quá trình được thực hiện

• Khi cần truyền đạt thông tin tốt hơn giữa những người trong cùng quá trình

• Để lập thành tài liệu một quá trình

• Khi lập kế hoạch dự án

Nguyên tắc xây dựng Lưu đồ

- Người thiết lập lưu đồ phải là người liên quan trực tiếp đến quá trình;

- Mọi thông tin dữ liệu phải được trình bày rõ ràng để mọi người dễ hiểu và trực quan;

- Cần bố trí đủ thời gian để xây dựng lưu đồ;

- Tất cả các thành viên liên quan cần tham gia khi thiết lập lưu đồ và đặt càng nhiều câu hỏi càng tốt Cáccâu hỏi rất quan trọng để xây dựng được lưu đồ phù hợp

Các bước chuẩn bị

• Lựa chọn người am hiểu quá trình

• Bắt đầu với các bước lớn

• Quan sát tiến trình hiện hành

• Quyết định dựa trên: “như là…”, nguyên tắc, lý tưởng của lưu đồ

• Sắp xếp các bước theo thứ tự.

• Dùng các ký hiệu vẽ lưu đồ

• Liên kết các bước

• Hoàn thiện lưu đồ (tính logic, hợp lý…)

Kiểm Tra Flowchart

• Bước 1: Kiểm tra mỗi bước của quá trình: Tình trạng thắt cổ chai? Các bước được xác định quá ít ? Thứ

tự các bước chưa hợp lý? Có gây chậm trễ? Mối liên kết yếu?

• Bước 2: Kiểm tra tại mỗi nút quyết định: Bước này có thể được loại trừ?

• Bước 3: Kiểm tra tại mỗi vòng phản hồi: Có thể rút gọn hoặc loại bỏ?

• Bước 4: Kiểm tra tại mỗi bước hành động: Bước này có tạo giá trị tăng thêm cho người dùng cuối?

5 Whys

5 Whys là một phương pháp phổ dụng được dùng trong quá trình ra quyết định của lãnh đạo để truy tìmnguyên nhân, kết quả của mỗi sự kiện, vấn đề và hiểu thấu sự kiện, vấn đề đó Cách hỏi của 5 Whys sẽ cho phép truy vấn được nguyên nhân sâu xa, thực sự của mỗi vấn đề và tìm đến các nguyên nhân thực thụ, có tính gốc rễ

Kỹ năng này do Sakichi Toyoda đưa ra và đã được sử dụng phổ biến tại Toyota Motor Corporation trong quá trình tìm hiểu và cải tiến hệ thống sản xuất của hãng Kiến trúc sư của việc cải tiến hệ thống này (Toyota Production System), ông Taiichi Ohno, miêu tả phương pháp này là để " căn bản của hệ thống tiếp cận mang tính khoa học của hãng Toyota bằng cách chúng tôi liên tục lặp đi lặp lại câu hỏi Why đến 5 lần và nhanh chóng tìm ra gốc rễ vấn đề để cải thiện."

Chú ý khi sử dụng 5 Whys

5 Whys sử dụng "biện pháp ngăn chặn", chứ không phải là giải pháp Một biện pháp ngăn chặn là một hành động hoặc chuỗi các hành động nhằm tránh để các vấn đề tái phát, trong khi một giải pháp chỉ tìm cách đối phó với tình hình Như vậy, biện pháp ngăn chặn mạnh hơn, và có khả năng chấm dứt việc các vấn đề tái diễn hơn

Mỗi lần bạn hỏi "tại sao", hãy tìm kiếm một câu trả lời có căn cứ dựa theo thực tế: nó phải là những việc

đã thực sự xảy ra chứ không phải sự kiện có thể đã xảy ra

Hãy hỏi "tại sao" cho đến khi bạn cảm thấy tự tin rằng bạn đã xác định được nguyên nhân gốc và không thể đi xa hơn nữa Tại thời điểm này, một biện pháp ứng phó thích hợp sẽ trở nên rất rõ rang

Biểu đồ nhân quả RCA

✓ Biểu đồ xương cá (fishbone diagram) hay biểu đồ nguyên nhân – kết quả có tên gốc là phương pháp Ishikawa là 1 phương pháp nhằm nhận diện vấn đề và đưa ra giải pháp trong quản lý, lãnh đạo

✓ Là một công cụ đồ thị giúp xác định, sắp xếp và hiển thị những nguyên nhân có thể của một vấn đề hay đặc tính chất lượng.

✓ Được ông Kaoru Ishikawa đưa ra vào những năm 1960 Ông là người tiên phong về quản lý chất lượngtại nhà máy đóng tàu Kawasaki và được xem là người có công với quản lý chất lượng hiện tại

Mục đích

– Phân tích biểu đồ nhân quả giúp tổ chức hình dung xuyên suốt những nguyên nhân của một vấn đề, nó

có thể bao gồm cả những nguyên nhân gốc rễ mà không phải chỉ là các hiện tượng

– Phát triển các kế hoạch để xác nhận rằng những nguyên nhân tiềm ẩn là những nguyên nhân thực sự.– Cung cấp cấu trúc cho nỗ lực xác định nguyên nhân

Tác dụng

Liệt kê và phân tích các mối liên hệ nhân quả, đặc biệt với quá trình biến động

Tạo điều kiện thuận lợi giải quyết vấn đề từ triệu chứng

Tác dụng tích cực trong đào tạo, huấn luyện

Nâng cao hiểu biết về quá trình, tư duy logic

Cách sử dụng

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

 Bước 1: Xác định chỉ tiêu chất lượng cần phân tích

• Chọn chỉ tiêu cần phân tích

• Làm rõ đặc tính của chỉ tiêu

• mô tả hiệu quả là tích cực (positive an objective) hay tiêu cực (negative a problem)

Bước 2: Ghi hộp kết quả và vẽ đường trục

Bước 3: Xác định các đường nhánh chính

Bước 4: Xác định những nguyên nhân ảnh hưởng đến kết quả

Bước 5: Thêm mức độ chi tiết

Bước 6: Phân tích biểu đồ

•How? Method

•How much?Cost/impact

Biểu đồ Pareto

Biểu đồ Pareto là một dạng biểu đồ hình cột được xếp giảm dần chiều cao từ trái qua phải

Cột bên trái tương đối quan trọng hơn cột bên phải

Để xác định cột quan trọng, thường ghép biểu đồ đường cong tích lũy tần số vào chung thành một biểu

đồ Pareto có 2 trục tung

Tác dụng

• Hiển thị các nguyên nhân hay vấn đề theo mức độ quan trọng

• Xác định các yếu tố quan trọng nhất

• Chỉ ra những nơi cần ưu tiên xem xét

• Cho phép cải tiến chất lượng với nguồn lực hạn chế (sử dụng tối ưu nguồn lực)

Phân tích Pareto chỉ áp dụng cho dữ liệu quá khứ và sẽ không cung cấp phân tích dự báo

• Khuyết tật khác luôn xếp ở cột cuối cùng

• Biểu đồ Pareto là một phương pháp nhận dạng “số ít nguy hiểm” và có 2 loại:

• Theo hiện trạng

• Theo nguyên nhân

• Nên kết hợp khi phân tích

• Khi vấn đề có 1 giải pháp đơn giản thì phải xử lý ngay

• Chú trọng đến vấn đề lợi nhuận

• Trong thực tế người ta còn sử dụng Pareto thành phần

Pareto Analysis

80% nhân tố nằm ở giữa “Food Presentation” và “Overall Taste” hoặc “Store Ambience” với 2-3 nhân tố

có trọng số lớn nhất Theo nguyên lý Pareto có sự phân bố bất cân xứng giữa nguyên nhân và kết quả – 80% vấn đề do 50% nhân tố gây ra

Trong thực tế, không phải luôn luôn xảy ra phân phối 80% / 20% hoàn hảo, có thể thấy con số như 50% thị phần được kiểm soát bởi 1% người tham gia thị trường, hoặc 90% các vấn đề được đóng góp bởi 30% các yếu tố

Kết luận từ ví dụ này là cửa hàng có thể tập trung các nguồn lực khan hiếm của mình để giải quyết bốn lý

do hàng đầu cho sự không hài lòng đó là:

Biểu đồ phân bố là một trong những công cụ lâu đời nhất được sử dụng trong phân tích thống kê, do nhà toán học Karl Pearson sử dụng lần đầu tiên vào năm 1985

Trong biểu đồ phân bố tần số, trục hoành biểu thị các giá trị đo; trục tung biểu thị số lượng

các chi tiết hay số lần xuất hiện; bề rộng của mỗi cột bằng khoảng phân lớp; chiều cao của mỗi cột nói lên số lượng chi tiết (tần số) tương ứng với mỗi phân lớp

Ba đặc trưng quan trọng của biểu đồ phân bố tần số là tâm điểm, độ rộng, độ dốc

Sử dụng biểu đồ khi

• Dữ liệu là số

• Xem hình dạng của phân phối dữ liệu, đặc biệt là khi xác định xem đầu ra của một quá trình có phân phối bình thường hay không

• Phân tích xem một quá trình có thể đáp ứng các yêu cầu của khách hàng

• Phân tích kết quả đầu ra từ quá trình của nhà cung cấp

• Xem xét sự thay đổi quá trình đã xảy ra từ khoảng thời gian này sang khoảng thời gian khác

• Xác định xem đầu ra của hai hay nhiều quá trình có khác nhau không

• Dùng trong huấn luyện và thảo luận dự án

Các bước cơ bản để thiết lập biểu đồ phân bố.

Bước 1: thu thập giá trị các số liệu, thông thường n > 50

Bước 2: tính toán các đặc trưng thống kê (Mean, Median, Mode, độ lệch chuẩn…)

Bước 3: thiết lập biểu đồ phân bố

• Tính độ biến thiên của toàn bộ dữ liệu (range R = Xmax – Xmin)

• Xác định số lớp k (số cột)

• Tính độ rộng của 1 lớp h (cột) (h = R/k)

• Xác định biên độ dưới và biên độ trên của từng lớp

• Đếm số dữ liệu trong mỗi lớp (tần suất)

Bước 4: dùng giấy kẻ ly vẽ biểu đồ cột Đánh dấu trục hoành theo thang số liệu, trục tung theo thang tầnsố

Không đỉnh

Phân phối có dạng bằng phẳng không có đỉnh nhọn và các chênh lệch nhỏ ở 2 bên Mô hình này là kết quả của nhiều phân phối dạng chuông với các trung tâm trải đều Nhiều quá trình khác nhau đang tồn tại Plateau or Multimodal Distribution

Răng lược

Các giá trị cao thấp lần lượt xen kẻ nhau Dạng này cho thấy sai lầm trong đo kiểm, sai sót trong tập hợp

số liệu hay sai lệch mang tính hệ thống về cách làm tròn số liệu Ví dụ, dữ liệu nhiệt độ được làm tròn đến 0,2 độ gần nhất sẽ hiển thị hình dạng lược nếu chiều rộng thanh cho biểu đồ là 0,1 độ Comb Distribution

Lệch trái hoặc phải

Dạng bất đối xứng với đỉnh nằm lệch khỏi trung tâm của dãy số, với mật độ phân bố giảm nhanh ở một bên phải hoặc trái Dạng này xuất hiện khi một giới hạn thực tế hay kỹ thuật tồn tại một bên và gần với

giá trị danh nghĩa Ví dụ, phân phối các phân tích của một sản phẩm rất tinh khiết sẽ bị sai lệch, bởi vì sảnphẩm không thể nguyên chất hơn 100 phần trăm.

Các ví dụ khác về giới hạn tự nhiên là các lỗ không thể nhỏ hơn đường kính của mũi khoan hoặc thời gian xử lý cuộc gọi không thể nhỏ hơn 0 Skewed Distribution

Cụt (bị cắt)

Dạng bất đối xứng với đỉnh ở tại hay gần rìa của dãy số liệu và một đầu phân phối có dốc rất đứng và giảm đều Phần phân phối bị cắt do một số áp lực bên ngoài như việc sàng lọc, kiểm tra 100% hay một quá trình xem xét

Đỉnh độc lập

Một nhóm số liệu nhỏ, tách rời nằm cạnh một phân phối lớn hơn Dạng này là kết hợp của 2 quá trình riêng biệt đang hoạt động.Kích thước nhỏ của đỉnh thứ hai cho thấy có sự bất thường xãy ra (một quá trình đặc biệt nào đó gây ra hoặc sai sót trong đo kiểm số liệu)

Đỉnh biên

Một đỉnh lớn được gắn vào một phân phối trơn ở một bên, phần kéo dài bị cắt ra và gộp lại thành một dạng duy nhất tại rìa số liệu Thông thường dạng này là do ghi nhận số liệu không chuẩn xác (có thể bị điều chỉnh số liệu ở bên ngoài khoảng chấp nhận)

Phân phối cắt ngắn hoặc cắt tâm

Phân phối cắt ngắn trông giống như một phân phối bình thường với đuôi bị cắt Nhà cung cấp có thể đang sản xuất một phân phối vật liệu bình thường và sau đó dựa vào kiểm tra để tách biệt những gì nằmtrong giới hạn đặc điểm kỹ thuật với những gì nằm ngoài thông số kỹ thuật Các lô hàng kết quả cho khách hàng từ bên trong các thông số kỹ thuật là cắt tâm Truncated or heartcut distribution

Dog food

Phân phối Dog food cho thấy thiếu các dữ liệu kết quả gần trung bình Nếu một khách hàng nhận được loại phân phối này, một người khác sẽ bị cắt tâm và khách hàng còn lại với dog food, các phần đầu và đuôi còn lại sau bữa ăn chính Mặc dù những gì khách hàng nhận được nằm trong thông số kỹ thuật, sản phẩm rơi vào hai cụm: một gần giới hạn thông số kỹ thuật trên và một gần giới hạn thông số kỹ thuật thấp hơn Sự thay đổi này thường gây ra vấn đề trong quá trình khách hàng

Biểu đồ kiểm soát Control Chart

Biểu đồ kiểm soát được W.A Sherwhart- cán bộ của hãng Bell Telephone Laboratories nêu ra lần đầu tiên năm 1924, được sử dụng nhằm phân biệt những biến động do các nguyên nhân đặc biệt cần được nhận biết, điều tra và kiểm soát gây ra với những biến động ngẫu nhiên vốn có của quá trình

• Biểu đồ kiểm soát là một biểu đồ được sử dụng để nghiên cứu diễn biến một quá trình thay đổi theo thời gian

• Biểu đồ kiểm soát luôn có đường trung tâm thể hiện cho mức trung bình, đường giới hạn kiểm soát trên và đường giới hạn kiểm soát dưới