Kiểm soát chất lượng, quy trình của hệ thống đo lường bằng thống kê (Statistical Process Control)

Khái niệm về kiểm soát quy trình bằng thống kê (SPC) lần đầu tiên được đưa ra bởi Dr. Walter Shewhart thuộc phòng thí nghiệm Bell vào thập niên 1920's, và sau đó được phát triển tiếp bởi Dr. W. Edwards Deming, người đã giới thiệu SPC tới ngành công nghiệp Nhật bản từ sau thế chiến thứ II. Sau những thành công ban đầu được xác nhận bởi các công ty Nhật Bản, SPC ngày nay đã được các tổ chức trên khắp thế giới xem như là công cụ hàng đầu trong việc cải thiện chất lượng sản phẩm bằng việc giảm thiểu mức độ biến thiên của quy trình (process variation).

Bài viết này cung cấp một hướng dẫn ngắn gọn để trả lời câu hỏi làm thế nào để áp dụng SPC một cách hiệu quả vào hoạt động của các doanh nghiệp, tổ chức

Khái niệm về Phân bố

Khái niệm về giới hạn kiểm soát (Control Limits)

Triển khai SPC (Implementing Statistical Process Control)

Để một tổ chức thực hiện việc kiểm soát quy trình bằng thống kê nhằm nâng cao việc cải tiến chất lượng, đỏi hỏi phải có một sự cam kết tham gia và hỗ trợ từ các cấp lãnh đạo của tổ chức đó. Quy trình sau đây nhằm đảm bảo một sự triển khai hiệu quả cho hoạt động SPC ở bất kì một tổ chức nào.

1. Xác định phương pháp đo kiểm ( Determine Measurement Method)

Kiểm soát quy trình bằng thống kê dựa trên sự phân tích về dữ liệu (data), vì thế bước đầu tiên là cần phải xác định sẽ thu thập loại dữ liệu nào. Tùy thuộc vào loại dữ liệu sử dụng mà người ta chia thành hai loại biểu đồ kiểm soát. Biến số và thuộc tính. Dữ liệu biến số được thu thập thông qua các phép đo các đại lượng kiểu như là: Nhiệt độ, thời gian, khoảng cách và khối lượng. Dữ liệu kiểu thuộc tính có thể là Tốt/Xấu, Phần trăm hỏng hóc, tỉ lệ hỏng hóc…. Theo kinh nghiệm của các chuyên gia, chúng ta nên ưu tiên sử dụng biểu đồ biến số, dữ liệu kiểu biến bất cứ khi nào có thể bởi vì điều đó cho ta một cách nhìn nhận đúng đắn và chi tiết hơn về chất lượng. Nó không chỉ giúp ta kết luận tốt hay xấu (Thuộc tính) mà còn có thể xác định tốt xấu ở mức độ nào

2. & 3. Chuẩn hóa ( Qualify the Measurement System)

4. & 5. Triển khai thu thập dữ liệu (Initiate Data Collection and SPC Charting)

Tiếp theo, tổ chức cần xây dựng kế hoạch lấy mẫu để thu thập dữ liệu một cách ngẫu nhiên với các yêu cầu về kích cỡ mẫu được xác định. Đảm bảo rằng những người tiến hành lấy mẫu đã được đào tạo đúng đắn. Các loạibiểu đồđược sử dụngđể biểu diễn, kiểm soát quá trình lấy mẫu sẽ phụ thuộc vàoloạidữ liệuthu thập đượccũng nhưkích thướccácphân nhóm về mẫu, như thể hiệnbởicácbảngdưới đây.

Mỗi một biểu đồkiểm soát quá trình cần phải xác định một kế hoạch phản ứng bao gồm các quy định và hướng dẫn hành động cho những trường hợp mà quy trình xuất hiện trạng thái vượt ra ngoài điều kiện kiểm soát. Đọc phần 9 dưới đây để hiểu làm thế nào để phát hiện ra điều kiện kiểm soát. Một cách đơn giản để thể hiện các kế hoạch phản ứng là tạo ra một biểu đồ với một số tham chiếu, và tham khảo tới từng bước trên quy trình thực hiện SPC. Sau đây là một ví dụ về biểu đồ phản ứng

Một kế hoạch kiểm soát nên bao gồm các thông tin thích hợp như là:

Loại biểu đồ (Chart Type)
Người chịu trách nhiệm (Chart Champion)
Vị trí biểu đồ (Chart Location)
Phương pháp đo (Measurement Method)
Sự phân tích về hệ thống đo bao gồm mức độ chấp nhận sai sót của hệ thống (Measurement System Analysis (Acceptable Error?)
Kế hoạch phản ứng (Reaction Plan)
Kế hoạch lấy mẫu (Sampling Plan)
Trạng thái ổn định của quá trình (Process Stability Status)
Các chỉ số năng lực của quá trình (Cp & Cpk)

Kế hoạch kiểm soát có thể được sửa đổi tùy thuộc vào từng tổ chức riêng lẻ.

9. Tính toán giới hạn kiểm soát (Calculate Control Limits After 20-25 Subgroups)

Các thuật ngữ, công thức được sử dụng trong lý thuyết SPC được tóm tắt trong bảng dưới đây:

Các công thức được chỉ ra dưới đây dùng cho dữ liệu kiểu biến số và thuộc tính
 

Ví dụ về biểu đồ (Chart examples)

Các khu vực được khoanh tròn chỉ ra rằng đo là các điểm ngoài điều kiện kiểm soát (Out-of-Control condition)

10. Đánh giá (Assess Control)

Sau khi thiết lập giới hạn kiểm soát, bước tiếp theo là xác định khi nào thì quy trình đang trong tầm kiểm soát, khi nào thì vượt ra ngoài điều kiện kiểm soát. Công việc này được xác định bằng việc quan sát các biểu đồ kiểm soát và áp dụng sáu quy tắc đơn giản sau đây để nhận dạng điều kiện ngoài kiểm soát

Một số minh họa về các điều kiện ngoài kiểm soát (Out of Control Conditions)

Khi một một điều kiện ngoài kiểm soát xảy ra, các điểm liên quan cần phải được khoanh tròn trên đồ thị, lúc đó tổ chức cần thực hiện các hành động theo kế hoạch phản ứng đã vạch ra ở bước 6&7.

Khi một hành động khắc phục đã kết thúc thành công, cần phải đưa ra một ghii chú trên đồ thì để giải thích chuyện gì đã xảy ra

11. & 12. Phân tích dữ liệu và xác định nguyên nhân, hành động khắc phục (Analyze Data to Identify Root Cause and Correct)

Nếu một điều kiện ngoài kiểm soát được phát hiện, bước tiếp theo là thu thập và phân tích dữ liệu để nhận dạng nguyên nhân gốc. Tổ chức có thể sử dụng một vài công cụ quản lí chất lượng như FTA, 5-Why,Pareto, Histogram…để thực hiện các công việc. Nhiều khi vấn đề được giải quyết nhanh gọn nhờ vào việc xem xét lại các sự cố tương tự trong quá khứ với các cách giải quyết và điều tra đã làm

13. Triển khai hành động cải tiến để nâng cao năng lực quy trình (Design and Implement Actions to Improve Process Capability)

Sau khi nhận dạng được nguyên nhân gốc của vấn đề, tổ chức bạn sẽ tiến hành thiết kế và sửa đổi hệ thống để loại bỏ những nguyên nhân gốc đó và cải thiện chất lượng, năng lực của quá trình

14. & 15. Tính toán năng lực quá trình (Calculate Cp and Cpk and Compare to Benchmark)

Khả năng của một quá trình để đáp ứng những tiêu chuẩn (Mong đợi của khách hàng) được định nghĩa là năng lực quá trình (Process Capability), mà được đo lường bởi chỉ số so sánh sự phân tán từ tâm phân bố của vùng dữ liệu với các cận trên và cận dưới của tiêu chuẩn quá trính. Sự khác biệt giữa cận trên và cận dưới được biết tới bởi khải niệm dung sai( tolerance).

Sau khi thiết lập được sự ổn định – một quá trình trong kiểm soát – quá trình có thể được so sánh với dung sai để xác định xem có bao nhiêu khả năng quá trình sẽ nằm trong và ngoài tiêu chuẩn. Chú ý: Sự phân tích này yêu cầu quá trình phải có dữ liệu phân bố tuân theo phân bố chuẩn. Sự phân bố dữ liệu theo dạng khác vượt ra ngoài phạm vi đề cập của tài liệu này.

Hình ảnh minh họa cho khái niệm Cp:

Chỉ số Cp thường được coi như là tiềm năng của quá trình ( "Process Potential" ) bởi vì nó mô tả năng lực của quá trình có thể đạt được tới mức bao nhiêu nếu như nó nằm chính xác ở giữa cận trên và cận dưới của tiêu chuẩn. Một quá trình có chỉ số Cp lớn hơn 1 nhưng vẫn không đạt được các tiêu chuẩn mà khách hàng mong đợi như được minh họa dưới đây:

Ngoài ra,  lý thuyết SPC còn có một chỉ số khác để đánh giá năng lực quá trình

Hình vẽ sau minh họa một cách trực quan về hai chỉ số này

Lower Specification Limit: 48 
Target Specification: 55
Upper Specification Limit: 60
Tolerance" 48 – 60 (12 )
6-Sigma process spread: 9
Cp :  12/9  ( 1.33.)
 

Bước tiếp theo là tính chỉ số Cpk:

Theo lý thuyết, Cpk là giá trị nhỏ nhất của: 57-48/4.5 = 2 và 60-57/4.5 = 0.67

Vì vậy Cpk trong trường hợp này là 0.67, điều đó chỉ ra rằng một lượng nhỏ dữ liệu thu thập được của quá trình vượt ra ngoài giới hạn tiêu chuẩn ( Khoảng 2.3%).

16. Kiểm soát và tiếp tục đặt ra những tiêu chuẩn cao hơn về chất lượng đối với quá trình (Monitor and Focus Efforts on Next Highest Priority)