Tài liệu Quản lý chất lượng - Kiểm soát chất lượng sử dụng công cụ thống kê docx

Kiểm soát chất lượng sử dụng công cụthống kê „ Kiểm soát quá trình sử dụng công cụ thống kê Statistical Process Control - SPC Phương pháp này sử dụng công cụ thống kê để kiểm soát chất

Quản lý chất lượng

Kiểm soát chất lượng sử dụng công cụ thống kê

Dr Lê Anh Tuấn

Bộ môn Quản lý Công nghiệp Trường ĐHBK Hà nội

Kiểm soát chất lượng sử dụng

thống kê – Statistical Quality

Control (SQC)

Kiểm soát chất lượng sử dụng công cụ

thống kê

„ Kiểm soát quá trình sử dụng công cụ thống kê

(Statistical Process Control - SPC)

… Phương pháp này sử dụng công cụ thống kê để kiểm soát

chất lượng các quá trình

„ Lấy mẫu chấp nhận trong kiểm soát chất lượng

… Phương pháp này được sử dụng để kiểm tra chất lượng của

các sản phẩm cuối dựa trên lấy mẫu thống kê

Kiểm soát chất lượng quá trình

sử dụng thống kê – Statistical

Process Control (SPC)

Các cơ sở của kiểm soát quá trình

dùng thống kê (SPC)

„ Đo lường hiệu suất của một quá trình

„ Sử dụng toán học (thống kê)

„ Liên quan đến thu thập, tổ chức và phân tích số liệu

„ Mục tiêu: cung cấp các tín hiệu thống kê khi các nguyên

nhân không ngẫu nhiên gây ra sai lệch quá trình xuất hiện

„ Thường được dùng để

… Kiểm soát quá trình chế tạo sản phẩm

… Kiểm tra mẫu của các sản phẩm cuối

SPC trong dịch vụ

„ Tính chất của phế phẩm trong dịch vụ khác với

các sản phẩm

„ Phế phẩm trong dịch vụ là việc không có khả

năng đáp ứng nhu cầu khách hàng

„ Đo lường, kiểm tra sự hài lòng của khách hàng

… kiểm soát quá trình sản xuất để

tìm ra và ngăn ngừa các lỗi chất

lượng

… tập của các sản phẩm được dùng

để kiểm tra

„ Biểu đồ kiểm soát

… quá trình phải nằm trong giới hạn

… các nguyên nhân cụ thể … gây ra bởi các yếu tố có thể xác định được

… có thể thay đổi bởi người thao tác hoặc các hoạt động quản lý

… công cụ để xác định các vấn đề chất lượng và dùng để cải

thiện quá trình sản xuất

… đóng góp vào mục tiêu liên tục cải thiện của TQM

Các loại SPC

SPC

Kiểm soát quá trình

Lấy mẫu chấp nhận

Biểu đồ

biến

Biểu đồ thuộc tính

Các tính chất của chất lượng

„ Các thuộc tính cần tập trung để kiểm tra lỗi

„ Phân loại sản phẩm là

‘tốt’ hoặc ‘không tốt’

hoặc điếm số lượng hỏng

„ Phân loại biến thành các biến minh bạch hoặc gián đoạn

… ví dụ như một cái radio làm

Thuộc tính Biến

Kiểm soát quá trình: 3 loại đầu ra điển

hình của quá trình

Tần suất Giới hạn dưới

quá trình chỉ có biến đổi ngẫu nhiên

và có khả năng sản xuất ra sản phẩm trong giới hạn.; và

(c) Không thể kiểm soát Một

quá trình không thể kiểm soát với một số nguyên nhân không ngẫu nhiên.

(a) Có khả năng kiểm soát,

có khả năng tạo ra sản phẩm trong vùng giới hạn.

Một quá trình chỉ có biến đổi ngẫu nhiên và có khả năng sản xuất ra sản phẩm trong giới hạn.

Quan hệ giữa số liệu (population) và

σ

= σ

Độ lệch chuẩn của GTTB mẫu

(GTTB)

x 3 x 2 x x x 1 x 2 x

−

3 dạng phân bố

Phân bố mẫu của các GTTB và phân

bố của quá trình

phân bố mẫu của các giá trị trung bình

phân bố quá trình của các mẫu

) mean (

m

x =

Biểu đồ kiểm soát quá trình

Đồ thị của số liệu mẫu theo thời

Mục đích của biểu đồ kiểm soát

„ Chỉ ra các thay đổi trong mẫu dữ liệu

… ví dụ như xu hướng

„ Hiệu chỉnh trước khi quá trình rơi ra ngoài dùng kiểm soát

„ Chỉ ra nguyên nhân của các thay đổi trong số liệu

… Các nguyên nhân không ngẫu nhiên

„ Số liệu ngoài giới hạn kiểm soát hoặc có xu hướng

… Các nguyên nhân ngẫu nhiên

„ Các biến động ngẫu nhiên xung quanh giá trị trung bình

Cơ sở của biểu đồ kiểm soát

Lý thuyết giới hạn trung tâm

X

Cơ sở của biểu đồ kiểm soát (tiếp theo)

Cơ sở của biểu đồ kiểm soát (tiếp theo)

Các tính chất của phân bố chuẩn

95.5% cac gia tri x

99.7% cac gia tri x

x

μ

= x

Các loại biểu đồ kiểm soát

Biểu đồ kiểm soát

Biểu đồ

R

Biểu đồ biến

Biểu đồ thuộc tính

Biểu đồ C Biểu đồ

Một quá trình được kiểm soát nếu …

soát

„ … phần lớn các điểm gần giá trị trung bình

„ … số điểm trên và dưới đường trung tâm không

khác nhau nhiều

„ … phân bố của các điểm phải mang tính ngẫu

nhiên

Các bước kiểm soát quá trình bằng

biểu đồ

Sản xuất sản phẩm Cung cấp dịch vụ

Bắt đầu

Tìm được nguyên nhân?

Biểu đồ X

„ Thuộc loại biểu đồ kiểm soát biến

… Khoảng hoặc tỷ lệ của dữ liệu số

„ Mô tả giá trị trung bình mẫu theo thời gian

„ Kiểm soát giá trị trung bình của quá trình

„ Ví dụ: cân trọng lượng các mẫu cà phê và tính giá

trị trung bình của mẫu; vẽ đồ thị

Biểu đồ X - Ví dụ (tiếp theo)

Giá trị của A2 -> Tra bảng

| 2

| 3

| 4

| 5

| 6

| 7

| 8

| 9

| 10

„ Một loại biểu đồ kiểm soát cho biến

… Cho khoảng hoặc tỷ số các dữ liệu số

„ Mô tả khoảng mẫu theo thời gian

… Sự khác biệt giữa các giá trị nhỏ nhất và nhỏ nhất trong

mẫu kiểm tra

„ Theo dõi biến động của quá trình

„ Ví dụ: đo trọng lượng của mẫu cà phê và tính

khoảng của chúng; vẽ đồ thị

Biểu đồ R (tiếp theo)

Biểu đồ R – Ví dụ (tiếp theo)

Giá trị của D3và D4 -> tra bảng

Biểu đồ R – Ví dụ (tiếp theo)

| 2

| 3

| 4

| 5

|

6 7 |

| 8

| 9

| 10

Các bước cần thiết khi dùng biểu đồ

kiểm soát

1. Thu thập 20-25 mẫu với n = 4 hoặc 5 từ một quá

trình ổn định và tính giá trị trung bình

2. Tính giá trị trung bình chung, đặt các giá trị giới

hạn ước lượng và tính các giá trị cận trên và

dưới của giá trị giới hạn Nếu như quá trình

đang không ổn định, dùng giá trị trung bình

mong muốn thay cho giá trị trung bình chung để

tính các giới hạn

Các bước cần thiết khi dùng biểu đồ

kiểm soát (tiếp theo)

3. Vẽ đồ thị giá trị trung bình và khoảng của mẫu

trên các biểu đồ tương ứng và xác định xem đồ

thị có vượt ra ngoài khoảng kiểm soát hay

không

4. Tìm các điểm hoặc dạng chỉ ra rằng quá trình

ngoài vùng kiểm soát Tìm nguyên nhân cúa các

sai lệch

5. Lấy thêm mẫu và kiểm tra lại các ngưỡng kiểm

soát

Sử dụng biểu đồ X và R cùng nhau

„ Giá trị trung bình và sự biến thiên của quá trình

cần phải kiểm soát được

„ Có thể xảy ra là quá trình có khoảng rất nhỏ,

nhưng giá trị trung bình ngoài vùng kiểm soát

„ Có thể xảy ra là quá trình có giá trị trung bình

kiểm soát được, nhưng khoảng kiểm soát quá lớn

Dạng của biểu đồ kiểm soát

UCL

LCL

Các giá trị của mẫu liên tục ở trên đường trung tâm

Dạng của biểu đồ kiểm soát (tiếp theo)

| 3

| 4

| 5

| 6

| 7

| 8

| 9

| 10

| 11

| 12

| 13

Dạng của biểu đồ chúng ta cân lưu ý

„ 8 điểm liên tiếp nằm về một phía của đường trung

tâm

„ 8 điểm liên tiếp đi lên hoặc đi xuống đi các các

vùng khác nhau

„ 14 điểm liên tục lên hoặc xuống ?!

„ 2 hoặc 3 điểm liên tiếp trong vùng A nhưng vẫn

nằm trong khoảng giám sát

„ 4 hoặc 5 điểm liên tiếp trong vùng A hoặc B

Dạng của biểu đồ chúng ta cân lưu ý

(tiếp theo)

Thực hiện kiểm tra dạng đồ thị

„ Biểu đồ thuộc tính yêu cầu cỡ mẫu lớn hơn

… 50 đến 100 đơn vị trong một mẫu

„ Biểu đồ biến yêu cầu ít mẫu hơn

… 2 đến 10 đơn vị trong một mẫu

Biểu đồ kiểm soát cho các thuộc tính

„ Loại thuộc tính của biểu đồ

… dữ liệu phân biệt rõ ràng minh bạch

„ ví dụ, tốt – xấu

„ Chỉ ra tỷ lệ của số sản phẩm không theo chuẩn

„ Ví dụ: đếm số ghế hỏng và chia số này cho tổng

số kiểm tra; vẽ đồ thị

… Ghế sẽ là phế phẩm hoặc tốt

Biểu đồ p

z = số của độ lệch chuẩn

p = giá trị trung bình của tỷ lệ phế phẩm

σp = độ lệch chuẩn của phân bố mẫu

Ví dụ về biểu đồ p (tiếp theo)

UCL = p + z p(1 - p) = 0.10 + 3

n

0.10(1 - 0.10) 100 UCL = 0.190

LCL = 0.010

LCL = p - z p(1 - p)= 0.10 - 3

n

0.10(1 - 0.10) 100

= 200 / 20(100) = 0.10

tổng số phế phẩm tổng số mẫu kiểm tra

Biểu đồ c

„ Loại biến của biểu đồ

… Dữ liệu số gián đoạn

„ Mô tả số khuyết tật trong một đơn vị sản phẩm

Biểu đồ c – Ví dụ

Số lượng khuyết tật trong 15 căn phòng mẫu

1 12

2 8

3 16

: :

: :

15 15

190

mẫu

15

UCL = c + zσc

= 12.67 + 3 12.67

= 23.35

LCL = c + zσc

= 12.67 - 3 12.67

= 1.99

sô các khuyết tật

3 6 9 12 15 18 21 24

mẫu

UCL = 23.35

LCL = 1.99

c = 12.67

Loại biểu đồ sẽ được sử dụng

„ Sử dụng biểu đồ X và R:

… Dùng để theo dõi biến

… Thu thập 20-25 mẫu với cỡ n=4, hoặc n=5, hoặc nhiều hơn từ một quá

trình ổn định và tính giá trị trung bình cho biểu đồ X và khoảng cho

biểu đồ R

… Theo dõi các mẫu, mỗi mẫu với n đơn vị.

„ Sử dụng biểu đồ P:

… Chúng ta làm việc với phần lẻ, tỉ lệ hoặc phần trăm phế phẩm

… Các đại lượng theo dõi là thuộc tính có thể phân thành 2 trạng thái

… Số mãu vừa phải, mỗi mẫu với nhiều đơn vị thành phần

… Giá thiết phân bố nhị phân trừ khi số mẫu là rất lớn – khi đó ta sẽ dùng

giả thiết phân bố chuẩn.

Loại biểu đồ sẽ được sử dụng (tiếp

… Giả thiết sử dụng phân bố Poisson

… Các khuyết tật ví dụ như: số vết bẩn trên bàn, số lỗi in ấn

trên một trang chữ …

Khả năng của quá trình

„ Dung sai

… các đặc tính thiết kế phản ánh yêu cầu của một sản phẩm

„ Khả năng của quá trình

… khoảng của các sai lệch ngẫu nhiên trong một quá trình mà

ta muốn đo đạc với các biểu đồ kiểm soát

Khả năng của quá trình (tiếp theo)

(b) Sai lệch ngẫu nhiên

Quá trình

Khả năng của quá trình (tiếp theo)

(c) Sai lệch ngẫu nhiên

Quá trình

Đo khả năng của quá trình

Tỉ số khả năng của quá trình

-6σ

Đo khả năng của quá trình (tiếp theo)

Chỉ số khả năng của quá trình

9.50 - 8.80 3(0.12)

Lấy mẫu chấp nhận – Acceptance Sampling

Thế nào là kế hoạch lấy mẫu chấp

Đường đặc tính kiểm tra 100%

Xác suất không phải là 100%:

Rủi ro giữ lại lô xấu hoặc trả lại lô tốt.

„ Mức chất lượng chấp nhận (AQL)

… Mức chất lượng của một lô tốt

… Nhà cung cấp không muốn các lô với số lượng phế phẩm ít

hơn AQL bị trả lại

„ Dung sai (khoảng chấp nhận) theo phần trăm của

phế phẩm trong lô (LTPD)

… Mức chất lượng của một lô hàng xấu

… Khách hàng không muốn các lô với mức phế phẩm chấp

nhận được bởi LTPD

Rủi ro của nhà sản xuất và khách hàng

„ Rủi ro đối với nhà cung cấp (α)

… Xác suất loại bỏ một lô hàng tốt

… Xác suất của việc loại bỏ một lô khi tỉ lệ phế phẩm là AQL

„ Rủi ro của khách hàng (ß)

… Xác suất chấp nhận một lô hàng xấu

… Xác suất của việc chấp nhận một lô khi tỉ lệ phế phẩm là

LTPD

Đặc tính làm việc (OC) – Đường cong

25 10 0

Đường cong OC với các kế hoạch lấy

n = 50, c = 1

n = 100, c = 2

Chất lượng đầu ra trung bình

N

) n N )(

P )(

P ( AOQ= d a −

N = số các sản phẩm trong lô

n = số các sản phẩm trong mẫu

Phát triển một kế hoạch lấy mẫu

„ Thương lượng giữa nhà cung cấp và khách hàng

„ Hai bên cùng cố gắng giảm rủi ro

… Ảnh hưởng bởi cỡ mẫu và tiêu chuẩn ngưỡng

„ Các phương pháp

… Các bảng chuẩn MIL-STD-105D

… Các bảng chuẩn Dodge-Romig (châu Âu)

… Các công thức thống kê

SQC – Xác định và giảm biến động của

quá trình

(a) Lấy mẫu chấp nhận – [ Một vài sản phẩm xấu