Các công cụ kiểm soát quá trình bằng thống kê

Vai trò của công cụ kiểm soát quá trình bằng thống kê. ISOTR 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 ISOTR 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.

Chương 8:

Các công cụ kiểm soát quá trình bằng thống

kê

Vai trò 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

Vai trò của kiểm soát quá trình bằng thống kê

• 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

Vai trò của kiểm soát quá trình bằng thống kê

• “Quản ly bằng dữ li u”, “quản ly dựa trên thực tế” (Management By Fact) được êxem như kỹ thu t quản ly quan trong thường ngày â

• Kiểm soát chất lượng thống kê được xem là công cụ để nắm bắt thực tế trên cơ

sơ các dữ li u thu thập được xuyên suốt vòng đời của sản phẩm ê

• 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

Vai trò của kiểm soát quá trình bằng thống kê

• Lựa chon 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 ơ các doanh nghiệp Nhật Bản trong những năm 1960 của thế kỷ XX

Thống kê mô tả

được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được

từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau Thống kê mô tả cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu.

mode, những giá trị đặc thù từ  hàm phân bố tích lũy   goi là các   tứ phân vị

khoảng cách giữa các tứ phân vị.

Kiểm định giả thuyết thống kê

• là phương pháp ra quyết định sử dụng dữ liệu, hoặc từ thí nghiệm hoặc

từ nghiên cứu quan sát.

• Trong thống kê, một kết quả được goi là đủ độ tin cậy mang tính có y nghĩa thống kê nếu nó ít có khả năng diễn ra theo một ngưỡng xác suất cho trước (ví dụ 5% hay 10%) Cụm từ kiểm định độ tin cậy ("test of

signifcance") được đưa ra bơi  Ronald Fisher

• Kiểm định giả thuyết đôi khi được goi là phân tích dữ liệu để khẳng

định, để so sánh với phân tích dữ liệu để khám phá.

Nghiên cứu định tính

nhằm mục đích thu thập sự hiểu biết sâu sắc về hành vi con người và lý do ảnh hưởng đến hành vi

Các phương pháp định tính điều tra lý do tại sao và làm thế nào khi ra quyết định,

không chỉ trả lời các câu hỏi cái gì, ở đâu, khi nào

dựa vào các phương pháp để thu thập thông tin: ghi chép hiện trường, phản ứng của các ghi chép, phỏng vấn có cấu trúc, phỏng vấn không cấu trúc và phân tích các tài liệu và

tư liệu,…

Nghiên cứu định lượng

là điều tra thực nghiệm có hệ thống về các hiện tượng quan sát được qua số liệu thống kê,  toán hoc, số, kỹ thuật vi tính.

M ục tiêu là phát triển và sử dụng mô hình toán hoc, ly thuyết, các giả thuyết liên quan tới các hiện tượng

Quá trình đo lường là trung tâm của nghiên cứu định lượng do cung cấp các kết nối cơ bản giữa quan sát thực nghiệm và biểu thức toán hoc của các mối quan hệ định lượng

Số liệu định lượng là bất kỳ dữ liệu ơ dạng số như số liệu thống kê, tỷ lệ phần trăm,

7 công cụ (7 tools) kiểm soát chất lượng

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 11

Biểu đồ Pareto

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 12

Biểu đồ cột

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 13

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

Rule)

• Nếu một phân phối dữ liệu có một chóp đỉnh cùng dạng đối xứng với hình chuông (bell-shaped) được diễn giải độ lệch

chuẩn chính xác như sau:

• 68% các quan sát nằm trong khoảng 1 độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình, nghĩa

Biểu đồ kiểm soát

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 15

Tìm mối tương quan giữa 02

loại dữ liệu xuất hiện các mối

quan hệ nhân quả, giữa

nguyên nhân này với nguyên

nhân khác, giữa một kết quả

với 01 nguyên nhân.

Biểu đồ tương quan

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 16

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 17

Biểu đồ tương quan

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 20

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 22

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 23

Biểu đồ hộp

chuẩn hóa để hiển thị sự phân phối các

dữ liệu dựa trên số năm yếu tố: râu dưới,

phân vị mức 75,   tối đa

Biểu đồ hộp

nhất và kí hiệu là   q1.

hai hay median và kí hiệu là q2 hoặc   m.

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 

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 26

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.

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. 

Thiết lập các thông số của biểu đồ hộp

Sắp xếp dữ liệu từ nhỏ đến lớn

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 Do16.25 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

91 )

91 91

( 25 , 0 91

) (

25 ,

y

π

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) =   131

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

nhất q1 và phía phải hộp là phân vị thứ ba q3.

• Vẽ một đường thẳng đứng nối cạnh trên và cạnh dưới của hộp tại điểm

• Sau khi vẽ như vậy, ta có biểu đồ hộp chia dữ liệu một cách hình ảnh thành

4 phần Chú y rằng, đường ngang chiều dài hộp là khoảng tứ phân vị IQR, râu bên trái thể hiện phần tư thứ nhất, và râu bên phải thể hiện phần tư cuối cùng của dữ liệu

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 34

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 35

Tạo biểu đồ hộp với dữ liệu

20 hàm lượng Canxi Cacbonat trong 1 lít nước.

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.

Biểu đồ sai số chuẩn

Độ lệch chuẩn – SD: Standard Deviation (ϭ)

phản ánh độ biến thiên (dao động, phân

tán) của các quan sát trong một tổng thể.

Nếu chon 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 chon 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 bậc hai của cỡ mẫu.

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:

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.

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 41

Bảng tính các thông số

vẽ biểu đồ sai số chuẩn (Error bar plot)

Biểu đồ sai số chuẩn (Error bar plot)

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 44

Mật độ xương theo từng lứa tuổi 58, 61,… (ít nhất 5 mẫu/nhóm) ứng với nhóm người bị gãy xương (màu đỏ) và nhóm không bị gãy

xương (màu xanh)

Biểu đồ mạng nhện (Spider web diagram)

Biểu đồ mạng nhện (Spider web diagram)

• là một đồ thị cho phép tổ chức đánh giá được kết quả theo nhiều tiêu chí

• Mỗi trục biểu hiện một tiêu chí

• Mạng nhện so sánh các giá trị đạt được so với mức trung bình của ngành

• Nhận biết được điểm mạnh, điểm yếu

• Được sử dụng để cải tiến sự thực hiện và nên đặt sự ưu tiên tại điểm nào để tiếp tục triển khai tốt hơn

Cách vẽ biểu đồ mạng nhện (Spider web diagram)

• Lựa chon và xác định tiêu chí; chấp nhận khoảng từ 5 đến 10 loại tiêu chí

• Vẽ một vòng tròn với những nan hoa, mỗi nan hoa được tương ứng với một tiêu chí Tâm của vòng tròn đánh số 0: kết quả thực hiện bằng 0; đầu bên ngoài của nan hoa được đánh số lớn nhất – kết quả thực hiện cao nhất

• Kết quả thực hiện xếp loại theo chủ quan hoặc khách quan

Cách vẽ biểu đồ mạng nhện (Spider web diagram)

• Kết nối dữ liệu và tô màu làm rõ vùng bên trong các điểm nối

• Sử dụng các màu sắc khác nhau khi thể hiện dữ liệu lấy liệu từ cá nhân hoặc chỉ dùng một màu với nhưng chấm lớn hơn.

• Sử dụng excel để vẽ biểu đồ mạng nhện.

Xác định năng lực của quá trình

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL

49

Giới hạn kỹ thuật

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 50

Giới hạn kiểm soát

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 51

Đây là đường cong biểu diễn năng lực quá trình về mặt hình học

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 52

Vị trí giá trị trung bình X

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 53

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 54

Cp ≥ 1 : Quá trình ổn định và có năng lực khi

Cp càng lớn hơn 1; quá trình càng ổn định và

có năng lực tốt hơn.

Cp < 1 : Quá trình không có năng lực hoặc

năng lực càng kém khi tiệm cận đến zero

• Cp = độ rộng cho phép của quá

trình/ độ rộng thực của quá trình (6σ)

• Độ rộng cho phép của quá trình

Giá trị của chỉ số tiềm năng quá trình Cp

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 56

Giá trị của chỉ số tiềm năng quá trình Cp

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 57

Chỉ số năng lực quá trình gắn liền với tiềm năng quá trình với giá trị trung bình X (thể hiện

X

USL CPU = −

σ 3

LSL X

CPL = −

Lệch dương hay lệch phải mean > median > mode

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 59

Mean (giá trị trung bình),   median (giá trị giữa), và   mode (giá trị xuất hiện thường xuyên nhất trong tập hợp)   là những giá trị được  

sử dụng thường xuyên trong toán hoc và thống kê

Lệch âm hay lệch trái mean < median < mode

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 60

5/27/21 TS Hoàng Mạnh Dũng - QTCL 61

Gọi m là điểm giữa của giới hạn kỹ thuật USL và LSL

Chỉ số lệch tâm của quá trình (k) là sự so sánh giữa khoảng cách từ giá trị

trung bình đến điểm giữa hai giới hạn kỹ thuật với ½ độ rộng cho phép của

X

m k

−

−

Mối liên hệ giữa Cpk và Cp

C