Quản lý sản xuất và tác nghiệp part 9 pptx

Thực chất của phương pháp này là định kỳ kiếi tra sản phẩm đang được gia công để dự đoán chất lượng sản phẩm, dự kiến các khả năng xuất hiện phế phẩm.. Sau khi xác định các điều kiện gia

Xuất phát từ công thức này ta vẽ được đường chất lượng trung bình sau kiểm tra theo tỷ lệ phế phẩm thực tế của lô sản phẩm

So sánh mức chất lượng trung bình của ba phương án kiểm tra là (n = 50; c = 1);

Phương án lấy mẫu hai lần gồm các cỡ nụ, n;; các số chấp nhận c,c; và các

số bác bỏ bạ, bạ Sau khi kiểm tra lần thứ nhất, ba quyết định sau đây có thể xảy ra: a/ Kết quả đủ tốt để có thể nhận lô

b/ Kết quả đủ xấu để bác bỏ lô

c/ Kết quả chưa đủ tốt và chưa đủ xấu để nhận hay bác bỏ lô

Nếu xảy ra trường hợp a hay b thì việc kiểm tra dừng lại ngay sau khi lấy mẫu

lân thứ nhất Nếu xảy ra trường hợp c thì phải lấy mẫu lần thứ hai có sơ đồ lấy

mẫu hai lần như trên hình 12.9

Ưu điểm của phương pháp lấy mẫu hai lần là tống số sản phẩm cần kiểm tra

sẽ nhỏ hơn phương pháp lấy mẫu một lần Ưu điểm này càng rõ rệt khi kích thước lô sản phẩm kiểm tra càng lớn và chất lượng sản phẩm trung bình sau kiểm tra cũng cao hơn Nhưng sự phân biệt giữa các lô sản phẩm tốt và xấu kém hơn

và số lượng kiểm tra thay đổi rất rõ rệt theo chất lượng thực tế của lô sản phẩm gây khó khăn trong việc lập kế hoạch kiểm tra

1.2.3 Phương pháp lấy mẫu nhiều lần

Lấy mẫu nhiều lần hay còn gọi là lấy mẫu bội là trường hợp tổng quát của lấy

mẫu bai lần Quá trình lấy mẫu được tiến hành liên tiếp cho tới khi rơi vào một trong hai miền chấp nhận hay miền bác bỏ hoặc cho tới khí kiểm tra toàn bộ

Phương pháp này dùng rất phức tạp, kích thước mẫu có thể rất nhỏ, khối lượng công tác kiểm tra thay đổi từ lô sản phẩm này đến lô sản phẩm khác

Có những bảng tra sẵn các thông số cho việc áp dụng phương pháp lẫy mẫu

một lần, lấy mẫu hai lần và lấy mẫu nhiều lần

2 Kiểm tra thống kẽ ngăn ngừa

Đây là một trong, những phương pháp kiểm tra thống kê dự phòng áp dụng phương pháp bình quân số học Thực chất của phương pháp này là định kỳ kiếi tra sản phẩm đang được gia công để dự đoán chất lượng sản phẩm, dự kiến các khả năng xuất hiện phế phẩm

Tài liệu chủ yếu của phương pháp này là đồ thị thống kê kết quả kiếm tra có dang như trên hình 12.11

Sau khi xác định các điều kiện gia công, nhân

khoáng cách giữa hai lần kiểm tra đã được quy định

Kết quả ghi lại cho thấy: Các đếm nằm trong khí vực Ì là sản phẩm đạt

chất lượng tốt, các điểm nằm ở khu vực 1 là khu vực dự phòng Ở khu vực này mặc dù chưa phải là phế phẩm vì còn nằm trong gidi han dung sai cho phép song có nhiều khả năng xuất hiện phế phẩm; vì vậy ta cần phải xem xét lại quy

trình công nghệ, dao cụ, đỏ gá, nhằm ngăn ngừa sự phát sinh phế phẩm Các

diém rơi vào khu vực THỊ là khu vực phế phẩm; nghĩa là kích thước của sản

phẩm đã nằm ngoài giới hạn dung sai cho phép, 1a phải dừng sản xuất ngay để

Xác định giới hạn kiểm tra

Xác định giới hạn kiểm tra thực chất là xác định ranh giới các khu vực I và

IÍ trong phạm ví đung sai cho phép của tiêu thức kiểm tra; nếu xác định đúng các ranh giới này sẽ đám bảo chất lượng tốt; nếu xác định sai có thể tác dụng ngân ngừa của phương pháp này sẽ không đạt được Cách xác định giới hạn như sau:

'Từ một lô N sản phẩm của nguyên công cần kiểm tra chúng ta chia thành & nhóm bằng nhau, mỗi nhóm gồm ø sản phẩm Tiến hành kiểm tra đại lượng cần kiểm tra (x;) của từng sản phẩm

n

xi

Với mỗi nhóm ta có: X =iE=lL— và R = X„„.— X, min (12.6 “

n Trong đó: R là độ biến động của đại lượng kiểm tra (độ rộng của mẫu kiểm tra)

Hình 12.12 Biểu đồ kiểm tra ngăn ngừa

IV Quan LY CHAT LƯỢNG SẢN PHẨM VÀ CÁC CÔNG CỤ CƠ BẢN

ĐỂ KIỂM SOÁT CHẤT LUONG SAN PHAM

1 Quan ly chat lugng san pham

“Theo bộ tiêu chuẩn ISO 2000 thi “Quan lý chất lượng là tập hợp những hoại động của chức năng quán lý nhằm xác định mục tiêu và các chính sách chất lượng cũng như trách nhiệm thực hiện chúng thông qua các biện pháp như lập kế

hoạch chất lượng, bảo đảm chất lượng và cải tiến chất lượng trong khuôn khổ của

hệ thống chất lượng” Muốn giải quyết tốt bài toán chất lượng nhà quán lý cần phải am hiểu một số công cụ cơ bản dùng để quản lý chất lượng

2 Các công cụ cơ bản để kiểm soát chất lượng sản phẩm

2.1 Phiếu kiểm tra (Check Sheet)

Nguyên tác của quán lý chất lượng là khi quyết định hay đánh giá một tình

trạng nào đó đều phải dựa trên sự kiện, và những sự kiện được biểu hiện bằng số liệu “Phiếu kiểm tra là biểu mẫu để thu thập và ghỉ chép dữ liệu một cách trực quan, nhất quán và tạo điều kiện thuận lợi cho việc phán tích” Hình 12.13 sau

đây là ví dụ mình hoạ về một phiếu kiểm tra những khuyết tật của sản phẩm Đúc

N

cdc si

i ra còn có các loại phiếu kiểm tra khác như: Phiếu kiểm tra sự phân bố

đo của quy trình sản xuất, phiếu kiểm tra để tìm ra nguyên nhân khuyết

tật, phiếu thăm đò ý kiến khách hàng,

244

Trong sản xuất có nhiều khía cạnh cần được cái thiện: loại khuyết tật, thời

gian quy định, ngân sách quy định, Những vấn đề đặt ra thường là tập hợp của nhiều vấn để nhỏ không thể g quyết cùng một lúc được Vậy làm thế nào để

quyết định vấn đẻ nào cần ưu tiên giải quyết trước, vấn để nào giải quyết sau

“Gidn dé Pareto la mét cong cụ sắp xếp những vấn đề quản lý theo thứ tự quan trong cua ching”

2.2.1 Định luật 20—80

Khi vẽ gián đồ để nghiên cứu phân bố tài sản của người Anh, nhà xã hội học

Vilfredo Pareto nhan thay rằng: 20% người Anh tập trung 80% tài sản của cả nước Anh Sau đó, khi áp dụng giản đồ này để tìm hiểu các hiện tượng trong kinh doanh người ta thấy rằng: 20% mặt hàng tạo ra 80% doanh số, 20% mặt hàng

khác tạo ra 80% Vì thế định luật này được gợi là định luật 20: -80

Trong quản lý chất lượng người ta thường nhận ra rằng:

— 80% thiệt hại vì không có chất lượng là do 20% nguyên nhân gây nên

— 20% nguyên nhân gây nên 80% lần xảy ra tình trạng không có chất lượng 2.2.2 Các bước vẽ một giản dô Pareto

Chọn những nguyên nhân của tình trạng không có chất lượng

~ Quyết định một khoảng thời gian để quan sát

hại (hay đếm số lần phát hiện) những tình trạng không có chất lượng do mỗi nguyên nhân gây nên trong một khoảng thời gian nào đó

nguyên nhân theo thứ tự thiệt bại (hay thứ tự số lần phát hiện)

— Vẽ đồ thị với:

+ Hoành độ là những nguyên nhân không có chất lượng

+ Tung độ là thiệt hại (hay số lần phát hiện) mỗi nguyên nhân gây nên và tích luỹ thiệt hại (hay số lần phát hiện) đó,

Chúng ta nhận thay rang: nguyên nhân gây ra 80% lần hàng bị trả lại theo thứ

tự ưu tiên là: VI, VHI, 1, V Biểu đồ chỉ ra rằng cần ưu tiên khử các nguyên nhân

trên trước tiên

215

Hình 12.14 Giản đồ Pareto nguyên nhân các bưu kiện bị trả lại

2.3 Giản đồ quan hệ nhân quả

Mọi hiện tượng đều có ít nhất một nguyên nhân Vì thế, khi có một vấn đề được phát hiện từ một hiện tượng chúng ta cần phải liệt kê tất cả những nguyên

nhân tiềm tàng trước khi tìm những giải pháp giải quyết vã đề đó

Nhưng khi nêu hết giả thuyết về nguyên nhân của một vấn đề rồi xếp loại chúng thành từng cấp và từng hộ sẽ trở lên phức tạp Giản đồ quan hệ nhân quả là

một công cụ giúp ta làm được việc đó một cách đơn giản và trực quan

Giản đồ quan hệ nhân quả còn được gọi là giản đồ xương cá bởi vì hình dáng của nó giống như xương cá, hay giản đồ Ishikawa, tên người sáng lập

Nguyén nhan chinh 3 Nguyên nhân chính 4

Hình 12.15 minh hoạ về hình dạng của một giản đổ quan hệ nhân quả

2.4 Kiểm soát quá trình bằng kỹ thuật thống kê và biểu đồ kiểm soát

Kiểm soát quá trình bằng kỹ thuật thống kê (SPC) là phương pháp sử dụng các công cụ thống kê vào kiểm soát quá trình, bao gồm thu thập và phân tích dữ liệu

trong quá khứ để tìm ra các quy luật hoạt động của quá trình và dự đoán các xu hướng trong tương lai

Thông qua phương pháp SPC chúng ta nắm được tính ổn định, năng lực của

quá trình và các xu hướng của nó Kết quả phân tích sẽ giúp chúng ta nắm được

246

các điểm bất thường trong quá trình, từ đó tìm ra biệ

những công cụ chính của SPC được sử dụng rộng rãi

2.4.1 Khái niệm về biểu đồ kiểm soát

Biểu đồ kiểm soát (BĐKS) bao gồm:

+ Duong trung tam CL (Central Line)

+ Hai đường giới hạn kiểm soát: Đường giới hạn trên UCL (Upper Control

Limit) và đường giới hạn dưới LCL (Lower Control Limit)

Hình 12.16 Minh hoạ về biểu đồ kiểm soát chỉ tiêu trọng lượng

của một dây chuyền sản xuất

Có khá nhiều công ty hiện nay sử dụng BĐKS đối với các quy trình như là

một công cụ trực quan để kiểm soát các hoạt động, đánh giá xu hướng và đề xuất

nhu cầu cần phải hành động khác phục BĐKS là công cụ giúp tất cả mọi người cùng tham gia quản lý công việc và giải quyết các vấn đề chất lượng

2.4.2 Các đặc tính của biểu đô kiểm soát

BĐKS ra đời năm 1924 do một nhà kỹ thuật người Mỹ W.A.Shewhart để xuất dựa trên những thực nghiệm thống kê

Kiểm soát quá trình là cần thiết vì không có một quá trình nào có thể cho ra những sản phẩm giống hệt nhau Sản phẩm có thể khác nhau nhiều hoặc ít nhưng

thế nào cũng khác nhau, đó là định luật của tự nhiên Ví dụ, dây chuyền đóng chai Cola, lượng nước của mỗi chai không bao giờ giống hệt nhau và bằng mức

tiêu chuẩn về kỹ thuật Sự khác nhau đó do nhiều nguyên nhân, có thể chia thành

hai loại nguyên nhân như sau:

— Nguyên nhân thường là nguyên nhân biến đổi ngẫu nhiên vốn có của quá trình, chúng phụ thuộc vào công nghệ, máy móc, thiết bị và cách đo Biến đổi do nguyên nhân này là điều kiện tự nhiên, bình thường không cần phải sửa sai

= Nguyên nhân đặc biệt là nguyên nhân dị thường mà nhà quản lý cần nhận

dạng và phải tìm ra để sửa chữa nhằm ngăn ngừa các sai sót tiếp tục phát sinh

Nguyên nhân loại này có thể là do thiết bị điều hành không đúng, nguyên, vật liệu sai sót, máy móc hư hỏng, công nhân thao tác không đúng,

247

'Theo bảng xác suất của định luật chuẩn, nếu đặc tính đo (tức là đối tượng cân

kiểm soát) có trung bình là ù và độ lệch chuẩn ơ thì chúng ta có (hình 12.17):

n—3ơ H-20H GoM pto pt20 pt3o

Qua biéu dé cho thay:

© 68% s6 do nam trong ranh gidi [ph -o; p+ ]

® - 95% nằm trong ranh giới [4 — 26; p+ 20]

* và 99,7% nằm trong ranh giới [h — 3ơ; H + 3G]

Như thể có nghĩa là chỉ có 0.25% số đo ở ngoài ranh giới [H - 3ø; tị + 3ö] Vì 9,25% là tý lệ rất nhỏ nên có thé coi xấp xỉ là: 100% những số đo nằm trong ranh giới [H— 3ơ: H + 3G] và không có số đo nào nằm ở ngoài ranh giới

Chúng ta gọi [tk — 3Ø: H + 3G] là ranh giới kiểm tra: pt — 36 là ranh giới dưới

va Lt + 3ø là ranh giới trên

Khi những số đo nằm trong ranh giới [ù - 3G; nH + 36] thì phải để nguyên cho quy trình tiếp tục điễn biến Ta nói rằng quy trình này ổn định hay nằm trong quá trình kiểm soát Nếu chất lượng sản phẩm chỉ biến đổi vì nguyên

nhận thường thì mới có thể dùng thống kê để dự báo chất lượng của sản xuất

hay nghiên cứu việc tối wu hoá quá trình, Chúng ta không thể loại bỏ được

nguyên nhân thường một cách kinh tế vì có quá nhiều và mỗi nguyên nhân chỉ

có một hiệu ứng không đáng kể

Khi có một nguyên nhân đặc biệt nào đó trong quy trình thì những biến đổi

làm cho một hay nhiều số đo nằm ngoài ranh gidi |p — 30; + 3ø] và quy trình

không thể diễn biến một cách tốt ưu Một số đo nằm ngoài ranh giới |H — 3ø: p + 30]

không có nghĩa là sản phẩm không phù hợp nhưng chắc chắn là quy trình có vấn

đẻ gì đó và nếu chưa tạo ra sản phẩm không phù hợp thì cũng sẽ tạo ra Chúng ta

nói rảng quy trình này không ổn định và ngoài vòng kiểm soát Nếu sản xuất bị

ảnh hưởng bởi một nguyên nhân đặc biệt tì không thể dùng thống kẻ để dự báo chát lượng của sản phẩm và cũng không thể nghiên cứu việc tối tu huã quy tr ảnh,

mà phải tìm cách nhận dạng và loại trừ nguyên nhân đặc biệt gây ra sự bất ổn định trong quá trình Về nguyên tác, có thể loại nó một cách kinh tế hay ít ra có

thể ước lượng giá trị kính tế của dự án nhằm loại bỏ nó

2.4.3 Sử dụng biểu đồ kiểm soát

4) Thủ tục dùng biểu đồ kiểm soát

— Bước I: Lựa chọn đặc tính cần kiểm soát (ví dụ: trọng lượng, thể tích )

Tuỳ thuộc vào đặc tính để l

~ Bước 2: Quyết định cỡ mẫu và tải

- Bước

— Bước 4: Tính các giá trị thống kê đặc trưng của mỗi mẫu

— Bước 5: Tính trị số trung tâm CL, ranh giới trên UCL và ranh giới dưới LCL

— Bước 6: Đọc biểu đồ kiểm soát

— Bước 7: Quyết định về điều chỉnh quy trình

b) Cách đọc biểu đồ kiểm soát

Đấu liệu của quá trình được coi là kiểm soát:

Các đữ liệu nằm trong giới hạn kiểm soát và không tạo ra xu hướng đặc biệt

Hoặc có một hoặc hai điểm nằm ngoài giới hạn kiểm soát nhưng vẫn chỉ ra quá trình được kiểm soát trong các trường hợp sau:

~ Trong số 35 dữ liệu chỉ có 1 điểm đữ liệu nằm ngoài đường giới hạn kiểm soát, khi kiểm tra lại quá trình sản xuất tại thời điểm xảy ra điểm đữ liệu đó xác định không có sự bất thường

+ Một chuỗi điểm cùng một phía với đường chính tâm

7 điểm dit liên tiếp nhau nằm về một phía của đường trung tâm Thậ chí nếu các điểm liên nhau về một phía của đường trung tâm ít hơn 7 điểm dữ

liệu, quá trình vẫn không bình thường nếu gặp một trong các trường hợp sau:

* 10 trong số 11 điểm nằm về một phía

- Biến động có chu kỳ: Nếu các điểm dữ liệu biểu hiện tính chu kỳ thì quá

trình là bất thường (chuỗi điểm đi lên, đi xuống một cách đều đặn)

— Chuỗi điểm nằm sát đường chính tâm Phần lớn các đữ liệu đột nhiên bắt đầu tập trung xung quanh đường trung tâm trong phạm vị l_ hoặc + l,5h từ đường trung tâm thì quá trình được coi là bất thường Hiện tượng này xuất hiện khi dữ liệu không đồng nhất được vào một nhóm hoặc có sự đột biến của quá trình

át đường ranh gi

* 2 điểm liên tiếp gần sát ranh giới kiểm tra,

* Trên một chuỗi 7 điểm thì có 3 điểm gần sát ranh giới kiểm tra

* 'Trên một chuỗi 10 điểm thì có 4 điểm nằm sát ranh giới kiểm tra

2.4.4 Các loại biểu dé kiểm soát và công thức

“Thực ra biểu đồ (X-R) gồm 2 loại: biểu dé x và biểu đồ R, Hai biểu đồ này luôn được sử dụng cùng lúc để đánh giá tính ổn định của quy trình

Thiết lập biểu đồ x và R theo các bưới

— Bước 1: Thu thập số liệu, thường lấy khoảng 100 số liệu, các số liệu cần tính

đại diện trong thời gian ít có sự thay đổi các yếu tế đầu vào (nguyên, vật liệu, phương pháp đo, phương pháp tác nghiệp)

— Bước 2: Phân nhóm theo thứ tự đo đạc hoặc theo trình tự lô Mỗi nhóm nên

— Bước +†: Xác định độ phân tán của các nhóm con( Rj )

(12.13)

— Bước 7; Xác định các đường giới hạn kiểm soát:

Biểu đồ kiểm soát x:

Các hệ số của biểu đồ phụ thuộc vào cỡ nhóm n

- Bước 8: Vẽ biểu đồ kiểm soát và ghi vào giá trị của mỗi nhóm

b) Biểu dỏ kiểm soát đơn vị không phì hợp (biến phụ thuộc)

Có hai loại biểu đồ p và biểu đồ pn dùng để theo dõi số đơn vị không phù hợp trong một loại sản phẩm

— Biểu đồ p: Đùng khi cỡ mẫu khác nhau trong mỗi lần lấy mẫu

V QUẢN LÝ CHẤT LƯỢNG THEO PHƯƠNG PHÁP 6 SIGMA

+ Khái niệm về phương pháp 6 Sigma

1.1 6 Sigma là gì?

Được triển khai từ đầu những nam 90 cua thé ky XX, 6 Sigma thực sự trở

thành một trào lưu và được các công ty đón nhận rộng rãi Rất khó có thể thống

251

kê được số công ty đã và đang triển khai 6 Sigma trén thế giới Một thong tin không chính thức cho thấy có gần 800 công ty đã triển khai 6 Sigma cho tới giữa nam 2001 Tất nhiên, không phải công ty nào triển khai chương trình này cũng đạt được mức độ 6 Sigma (3,4 lỗi trên một triệu đơn vị cơ hội), nhưng mô hình

cải tiến 6 Sigma đã giúp các công ty phương pháp và cách thức tiếp cận mới, làm

cơ sở hoàn thiện tổ chức và hoạt động

Bob Galvin - cha đẻ của chương trình này, Giám đốc điều hành hãng

Motorola định nghĩa: “6 Sigma là một phương pháp khoa học tập trung vào việc

thực hiện một cách phù hợp và có hiệu quả các kỹ thuật và các nguyên tắc quán

lý chất lượng đã được thừa nhận Tổng hợp các yếu tố có ảnh hưởng đến kết quả

công việc, 6 Sigma tập trung vào việc làm thế nào để thực hiện công việc mà

không (gần như không) có sai lỗi hay khuyết tật”

Sigma (a), theo ký ty Hy lap đã được dùng trong kỹ thuật thống kê như là một giá trị đánh giá độ lệch của quy trình, độ lệch đó chỉ ra lượng biến động tác động vào quá trình

Sau khi nghiên cứu một số tài liệu, tác giả rút ra khái niệm trực quan hơn như

sau: “ế Sigma là một phương pháp luận giúp cái thiện vấn để chất lượng Đây là

một phương pháp luận khoa học đưa ra một thước đo riêng để đánh giá khả năng (tình trạng chất lượng) của một quy trình, và hướng dẫn việc cải thiện chất lượng theo cách thức riêng Thước đo đó là hệ số Sigma, và cách thức triển khai

6 Sigma (chính là sự kết hợp các công cụ) là vòng tròn DMAIC”

Mục tiêu của 6 Sigma là nhận dạng và loại trừ các biến động trong quá trình

sản xuất chính xác trong một phạm vi mong đợi, việc sản xuất diễn ra mà không (gần như không) tạo ra sản phẩm không phù hợp

Để do lường và nâng cao khả năng của quy trình sản xuất, phương pháp

6 Sigma không đưa ra các công cụ kỹ thuật riêng Các công cụ được sử dụng khí triển khai 6 Sigma là các công cụ thống kê được sử dụng phổ biến Thay vì như vậy phương pháp 6 Sigma tập trung vào cách thức kết hợp các công cụ đó một

cách hữu hiệu để cải thiện chất lượng

1.2 Vidu minh hoa vé 6 Sigma

Để làm sáng tỏ khái niệm 6 Sigma, ta xét ví dụ về một cửa hàng kinh doanh Cơm Văn phòng thường xuyên phải giao hàng cho các công sở

Một khách hàng đòi hỏi cửa hàng phải giao hàng tận nơi vào lúc 12 giờ, chính

xác hơn là đao động trong khoảng LI giờ 40 tới 12 giờ 20 Nếu cửa hàng giao

trước l1 giờ 40 thì phải đợi vì không có ai nhận, còn nếu giao sau 12 giờ 20 thì

cơm đã nguội và đã quá giờ ăn của khách hàng, khách hàng chỉ trả 60% giá trị

thông thường Như vậy, nếu giao hàng ngoài khoảng thời gian nói trên đều gây

ệt hại cho cửa hàng và đều là lỗi giao hàng

¢ ng phải thường xuyên giao hàng tới cho khách hàng đúng trong khoảng l1 giờ 40 tới L2 giờ 20 Giả sử cửa hàng đạt hiệu suất 60%, tức là cứ 10 lần giao hàng thì có 6 lần đúng yêu cầu, nghĩa là quá trình giao hang dat | Sigma Néu hiệu suất đạt 95%, quá trình giao hang o mic 2,16

Sigma Nếu cố gắng có nhiều cai t bố trí hợp lý phương tiện và nhân lực, đạt

hiệu suất cực tốt là 99,5% thì quá trình giao hàng ở mức hơn 4 Sigma Nếu

muốn đạt mức 6 Sigma cửa hàng phải đạt hiệu suất 99,9997% Hình 12.18 so

252

ánh quá trình kinh doanh ở hai cấp độ Sigma Chú ý rằng, ở trường hợp này hệ

Sigma chỉ có ý nghĩa nếu tính theo một yêu cầu cụ thể của khách hàng Giả

sử cửa hàng đang làm rất tốt ở cấp độ 6 Sigma theo yêu cầu của khách hàng là giao hàng trong khoảng từ 11 giờ 40 đến 12 giờ 20, nếu khách hàng thay đổi yêu cầu là phải giao hàng trong khoảng từ 11 giờ 45 đến 12 giờ 15 thì rõ rằng quá trình giao hàng không còn ở cấp độ 6 Sigma nữa,

Tiếp tục phân tích ví dụ trên dưới giác độ toán học để làm rõ hơn vai trò của

sự biến động đối với việc tối ưu hoá một quá trình cũng như làm rõ thêm khái niệm 6 Sigma

Từ ví dụ cho thấy, để không mắc lỗi giao hàng chúng ta phải giao hàng đúng

giờ, nghĩa là đúng 12 giờ Nhưng khách hàng cho phép chúng ta giao hang xé dich trong khoảng thời gian từ 11 giờ 45 đến 12 giờ 15, nghĩa là thời gian giao

hàng của cửa hàng được xê địch +I5 phút

Giả định thứ nhất: cửa hàng luôn bat đầu giao hàng lúc 11 giờ, tức là cửa hàng

có 60 phút để đến được nơi giao hàng đúng giờ Nhờ khoáng thời gian cho phép

xe dịch nên cửa hàng có thể thực hiện giao hàng trong vòng 45 — 75 phút Nói cách khác, yêu cầu chất lượng với thời gian giao hàng là 60 + 15 phút Trong

6 Sigma, 60 + 15 gọi là USL (giới hạn trên) và 60 — 15 là L.SL (giới hạn dưới)

Bước tiếp theo của cửa hàng là đánh giá xem trong thực tế thời gian thực hiện

công việc giao hàng là bao lâu Hiển nhiên nếu luôn luôn là 60 phút thì thật là

tuyệt vời, nhưng thực tế luôn có biến động làm thời gian giao hàng chậm hơn hay

nhanh hơn 60 phút Sau mội thời gian ghi chép dữ liệu cửa hàng nhận thấy r

trong thực tế thời gian giao hàng của cửa hàng đã đạt trung bình là 60 phút cộng thêm với độ lệch chuẩn ơ là 12,4 phút Trên đồ thị, ta có đường cong thể hiện phân bố thời gian giao hàng của cửa hàng Hai đường USL và LSL cho thấy giá

Đề dàng thấy rằng, khu vực nằm dưới đường cong, giữa gid tri 47,6 (x — 12,4

= 47,6) và 60, 60 và 72,4 là khu vực thể hiện số liệu thực tế về thời gian giao

hàng của cửa hàng Có một phần đáng kể dưới đường cong nằm giữa giá trị LSL

và =ơ, USL và +ø, đây chính là phần sai lỗi nằm ngoài yêu cầu chất lượng của

thời gian giao hàng Rõ ràng là phải cải tiến quá trình, phải đưa giá trị Sigma vào bên trong giá trị USL và LSL, cực tiểu giá trị đường cong nằm giữa giá trị 5L, và

ơ Điều này đồng nghĩa với việc giảm giá trio

Tìm cách giảm giá trị o của một quy trình tức là giảm các biến động tác động vào quá trình như phải bảo dưỡng xe ôtô thường xuyên để tránh sự cố,

quy định lịch trình đi để tránh c: on đường thường xuyên bị tắc nghẽn, hoặc quy định chế độ thưởng phạt rõ ràng để nâng cao tỉnh thần của nhân viên đối với công việ

Sau khi cải tiến quy trình ta đo được độ lệch của số liệu thu thập được về thời gian giao hàng ø = 4,9 phút

Lúc đó gần như toàn bộ đường phân bố thời gian giao hàng đã nằm lọt trong U§L và LSL và gần như không có lần nào thời gian giao hàng nằm ngoài yêu cầu

60 + 15 phút Chúng ta thấy rằng, khi ø = 4,9 phút thì đường USL cắt đường

phân bố của số phân bố, LSL cắt đường cong tại điểm gần -3ơ Khi đó ta nói rằng quy trình giao hàng của cửa hàng đạt xấp xỉ 3 Sigma, hay nói cách khác,

quy trình đạt hiệu suất 93,3%

2 Phương pháp tính hệ số Sigma trong sản xuất

Muốn tính hệ

Sigma cuz

sản xuất thay vì phải tính

Ø của quy trình rồi so

sánh với USL va LSL

của quy trình để suy ra

hệ số Sigma, chúng ta có

thể tính hiệu suất của

quy trình sau đó suy Ta

hệ số Sigma Hình 12.21 6 Sigma và hiệu suất của quy trình Nhờ những tính toán về toán học, người ta đã thiết lập được mối quan hệ giữa

ê số Siama va hiéu sué a quy trình

Nhờ vậy, muốn tính hệ số Sigma của một quy trình hay của một công ty người

ta chỉ cần tính biêu suất hoạt động của quy trình Phương pháp 6 Sigma chỉ ra

cách tính hiệu suất hoạt động của quy trình thông qua một chỉ tiêu trung gian là DPMO

Đơn giản là khi tính hệ số Sigma của một công việc, một quá trình hay một công ty chúng ta phải tính các yếu tố sau:

Một giá trị tiêu biểu mà chúng ta thường tính là số khuyết tật (đefecL) của quy

trình Đó là tập hợp các khuyết tật xảy ra trong toàn bộ quá trình từ đầu đến cuối,

254