Bài giảng Six sigma - Chương 24: Biểu đồ kiểm soát cho biến số

Biểu đồ kiểm soát cho biến số Mục tiêu học tập Hiểu cách dùng biểu đồ kiểm soát cho biến số Hiểu làm sao để vẽ X bar R, X bar S, biểu đồ I-MR Hiểu làm sao để phát triển biểu đồ kiểm soát cho biến số sử dụng Minitab Định nghĩa của biểu đồ kiểm soát cho biến số Một phương pháp kiểm soát thống kê sử dụng các dữ liệu biến thiên để xác định sự ổn định của các quá trình và duy trì hiệu suất quá trình Biểu đồ kiểm soát cho biến số? Mục đích của biểu đồ kiểm soát cho biến số Đánh giá tính liên tục cơ bản của Y bằng cách nghiên cứu phạm vi thay đổi của trung bình và biến thiên Xác định nơi nào biến thiên xảy ra nhiều nhất trong quá trình Theo dõi độ lệch đáng kể từ mục tiêu hoặc trung bình của X’s trọng yếu Ưu điểm của biểu đồ kiểm soát biến số Dữ liệu biến thiên có thể cung cấp nhiều thông tin hơn là dữ liệu thuộc tính như đạt và không đạt (VD: đường kính của sản phẩm có đạt chỉ tiêu kỹ thuật hay không ). - Khi so sánh giá trị thuộc tính, giá trị biến thiên thể hiện đặc tính chất lượng dạng số và do đó yêu cầu nhiều thời gian và tiền bạc trong phép đo riêng lẻ hơn giá trị thuộc tính. Tuy nhiên, do chúng ta có thể có được thông tin về quy trình chỉ với vài phép đo, nên giá trị biến thiên ít tốn kém hơn, trong tổng chi phí . Nó cho phép trả lời nhanh đối với vấn đề trong quá trình khi mà các tác nhân bất thường, dễ dàng bị phát hiện bằng một số lượng nhỏ mẫu thử . - Do có thể đưa ra được quyết định đáng tin cậy chỉ với một số lượng nhỏ mẫu thử, nên khoảng cách về mặt thời gian giữa sản xuất sản phẩm và hành động khắc phục là ngắn . Thậm chí dù cho tất cả các sản phẩm có đạt chỉ tiêu kỹ thuật thì dữ liệu biến thiên vẫn có thể cho phép, phân tích và cải tiến hiệu quả quá trình. Tổng quan biểu đồ kiểm soát cho biến số Biểu đồ kiểm soát sử dụng minitab Miêu tả Danh sách biểu đồ kiểm soát Dữ liệu biến thiên Dữ liệu nhóm nhỏ Trung bình Subgroup X bar Phạm vi Subgroup R Độ lệch chuẩn Subgroup S Biểu đồ X bar và R vào một màn hình X bar R Biểu đồ X bar và S vào một màn hình X bar S Dữ liệu riêng lẻ Biểu đồ kiểm soát trong phép đo riêng lẻ Individuals Biểu đồ kiểm soát trong phạm vi di chuyển Moving Range Phép đo riêng lẻ và phạm vi di chuyển được biểu hiện trong một màn hình I-MR Attribute data Biểu đồ kiểm soát trong tỷ lệ sai hỏng P Biểu đồ kiểm soát trong số sai hỏng NP Biểu đồ kiểm soát trong số lỗi C Biểu đồ kiểm soát trong số lỗi trên đơn vị U Các loại biểu đồ kiểm soát Loại dữ liệu Dữ liệu biến thiên (Dữ liệu đo được / liên tục) Dữ liệu sai hỏng (Dữ liệu phân loại thuộc tính – Pass/fail , Go-NoGo ) Quy mô phân nhóm X bar R I-MR C U NP P Biến số Dữ liệu lỗi (Dữ liệu đếm được/rời rạc- DPU) Quy mô phân nhóm Quy mô phân nhóm Biến số Hằng số Hằng số n=1 n=2-5 X bar S n=6~ Dữ liệu thuộc tính Các loại biểu đồ kiểm soát cho biến số Biểu đồ X bar R - Sử dụng khi mẫu từ quá trình là dữ liệu biến thiên (VD: độ dài, khối lượng, ngày tháng, etc.) - Khi nhiều dữ liệu có thể triết xuất cùng lúc cho nhóm phụ (2 ~ 5 data) Sử đụng để kiểm soát thay đổi của trung bình Biểu đồ X bar Sử dụng Range kiểm soát biến thiên của quá trình Biểu đồ R Trung bình và biến thiên là được kiểm soát cùng lúc Biểu đồ X bar R + = - Khi cỡ nhóm mẫu là tương đối lớn ( i.e. n > 5 ), nó hiệu quả hơn sử dụng độ lệch chuẩn S thay cho phạm vi R để kiểm soát sự biến thiên quá trình. Do vậy, chúng ta sử dụng biểu đồ S thay cho biểu đồ R. Biểu đồ X bar S Sử dụng để kiểm soát thay đổi trong trung bình Biểu đồ X bar Sử dụng sai lệch chuẩn để kiểm soát biến thiên quá trình Biểu đồ S Trung bình và b iến thiên được kiểm soát cùng một lúc Biểu đồ X bar S + = Trong biểu đồ X bar S, độ nhạy cảm tăng lên khi kích thước mẫu lớn hơn.Nó được sử dụng khi điều khiển chính xác là cần thiết hoặc khi chúng ta không phải xem xét chi phí để lấy mẫu . Khi số lượng các mẫu tăng lên, phạm vi cũng tăng. Do đó , chúng ta có thể đạt được nhiều hiệu quả kiểm soát bằng cách sử dụng biểu đồ S thay vì biểu đồ R. Biểu đồ I - MR Được sử dụng khi phạm vi thời gian thu thập dữ liệu là tương đối lớn hoặc khi chỉ có một sự đo lường có thể thu được từ quá trình . Điểm dữ liệu riêng lẻ để kiểm soát trung bình của quá trình. => biểu đồ Individual - Sử dụng khoảng giữa hai dữ liệu liền kề ( n=2) để kiểm soát sai lệch chuẩn của quá trình => được xem là khoảng dịch chuyển (MR). Phát triển biểu đồ kiểm soát Xác định cỡ nhóm mẫu hợp lý/ tần số và cùng cỡ mẫu thích hợp. Xác định cỡ mẫu Thu thập dữ liệu Phát triển biểu đồ kiểm soát Giải thích biểu đồ kiểm soát Và có hành động Xác nhận tình trạng kiểm soát  - Kiểm tra có là OCC không ( ngoài kiểm soát) - Điều tra biến thiên gây ra bởi nguyên nhân đặc biệt và cải tiến Chọn nhóm hợp lý cung cấp càng nhiều thông tin càng tốt về quá trình. Cỡ nhóm mẫu – Biểu đồ kiểm soát cho các biến số : giữa 5 ~ 10 – Biểu đồ kiểm soát cho các thuộc tính: Dựa trên xác suất có ít nhất một lỗi xảy ra Tần suất lấy mẫu – Phân n hóm phải được lấy mẫu một cách thích hợp, không quá thường xuyên cũng không quá ít – Quy tắc: phân nhóm mẫu gấp 10 lần hoặc nhiều hơn so với quá trình “ ngoài kiểm soát" – Phương pháp giám sát trực tuyến cung cấp dữ liệu thời gian thực và cho phép kiểm soát quá trình theo thời gian thực . Trình tự lấy mẫu phân nhóm – Nói chung, các phân nhóm được lấy mẫu theo thứ tự thời gian Xác định cỡ mẫu Xác định cỡ mẫu Phát triển biểu đồ X bar R sử dụng Minitab Subgroup No. x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 R 1 2 3 4 5 6 7 8 9 : 77 80 82 81 79 82 77 84 80 : 82 77 79 77 82 82 82 81 77 : 81 79 81 82 82 78 80 79 78 : 80 79 81 79 82 81 78 79 77 : 78 78 82 79 79 80 82 81 81 : 79.6 78.6 81.0 79.6 80.8 80.6 79.8 80.8 78.6 : 5 3 3 5 3 4 5 5 4 : (File: Variable_X bar R.mtw) Step 1 VD) Sau đây là bảng của một đặc tính kiểm soát , thời gian trả lời trên A /S gọi cho sản phẩm A, sản phẩm được thu thập để kiểm soát với biểu đồ X bar R. Phát triển X bar R Biểu đồ và tính toán UCL và LCL. Step 2 Chọn dữ liệu Phát triển biểu đồ kiểm soát Step 3 Stat > Control charts > Variables Charts for Subgroups > X bar-R chart 1 2 3 4 Kiểm tra cụ thể cho các nguyên nhân có thể xác định  (Tham khảo slide tiếp theo) Nếu bạn chọn “perform all eight tests” (tiến hành cả 8 thử nghiệm), bạn có thể kiểm tra 8 nguyên nhân có thể xác định 8 loại nguyên nhân bất thường Nếu bất kỳ tình huống sau đây xảy ra, bạn chắc chắn phải xác định và khắc phục nguyên nhân gây ra (s ). 1. Một điểm vượt ngoài giới hạn kiểm soát (OOC) 3. 6 điểm trong một hàng, tất cả tăng hoặc giảm (Chạy) 5. 2 trong số 3 điểm nằm trong vùng A (Khác thường) 7. 15 điểm trên hàng trong vùng C (phân tầng) 2. 9 điểm trong một hàng trên cùng phía của đường trung tâm (Trôi trượt) 4. 14 điểm trên một hàng, xen kẽ lên và xuống (dao động) 6. 4 trong số 5 điểm nằm trong hoặc ngoài khu vực B (Khác thường) 8. 8 điểm trên hàng ngoài vùng C (hỗn hợp) X ác nhận kết quả X bar Chart R Chart Giới hạn kiểm soát phía trên của X bar. Trung bình của X bar. Giới hạn kiểm soát dưới của X bar Giới hạn kiểm soát trên của R Trung bình của (khoảng) R Giới hạn kiểm soát dưới của R Giải thích biểu đồ kiểm soát và hành động Quy trình nằm trong sự kiểm soát vì tất cả các điểm trên biểu đồ kiểm soát X bar và R đều nằm trong giới hạn kiểm soát và không thể hiện điểm gì đặc biệt. Không có vấn đề với kiểm soát Bước 4 Khai triển biểu đồ kiểm soát bằng việc nhập dữ liệu Xác định cỡ mẫu (File: Variable_X bar R_Unstack.MTW) Step 1 Step 2 Thu thập dữ liệu Phát triển biểu đồ kiểm soát Step 3 Stat > Control charts > Variables Charts for Subgroups > X bar-R chart 1 3 2 Khi dữ liệu được nhập theo hàng ngang, nhập biến số theo trình tự hàng liên tục Xác nhận kết quả Kết quả như nhau!!!! Biểu đồ Xbar S Loại dữ liệu Dữ liệu biến thiên ( dữ liệu đo được/ liên tục ) Dữ liệu sai hỏng (dữ liệu thuộc tính theo mục – đạt/không đạt, qua/không qua) Cỡ phân nhóm X bar R I-MR C U NP P Biến số Dữ liệu lỗi (số / dữ liệu rời rạc - DPU) Cỡ phân nhóm Cỡ phân nhóm Biến số Hằng số Hằng số n=1 n=2-5 X bar S n=6~ Dữ liệu thuộc tính Biểu đồ Xbar S sử dụng Minitab Xác định cỡ mẫu Step 1 Step 2 Lựa chọn dữ liệu Stat > Control charts > Variable Charts for Subgroups > Xbar S Phát triển biểu đồ Step 3 (File: Variable X bar S.MPJ) 1 3 2 Quá trình nằm trong kiểm soát bởi vì tất cả các điểm trên trục X và đồ thị S là trong giới hạn kiểm soát và không có thành phần nào đặc biệt Giải thích biểu đồ kiểm soát và hành động Step 4 Xác nhận kết quả Biểu đồ I - MR Loại dữ liệu Variable Data (Measurable / Continuous Data) Dữ liệu sai hỏng (Danh sách dữ liệu thuộc tính – đạt/không đạt, Qua/không qua) Subgroup size X bar R I-MR C U NP P Biến số Dữ liệu lỗi (Dữ liệu đếm được / rời rạc -DPU ) Subgroup size Subgroup size Biến số Hằng số Hằng số n=1 n=2-5 X bar S n=6~ Dữ liệu thuộc tính Biểu đồ I – MR sử dụng Minitab Subgroup no. Call time Range R 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1.65 1.25 2.00 1.82 1.45 1.22 1.68 1.27 1.52 1.49 0.40 0.75 0.18 0.37 0.23 0.46 0.41 0.25 0.03 Subgroup no. Call time Range R 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 1.62 1.27 1.50 1.54 1.13 1.84 1.75 1.33 1.51 1.38 0.13 0.350.230.04 0.41 0.71 0.09 0.42 0.18 0.13 Total Mean 30.22 1.51 5.77 0.30 Ví dụ: Bảng sau biểu diễn thời gian gọi điện để tiếp nhận phàn nàn của khách hàng trong một tuần. Các dữ liệu được ghi lại và kiểm soát trên cơ sở hàng tuần. Xây dựng một biểu đồ I-MR với những dữ liệu này . (File: Variable_I-MR.MPJ) Xác định cỡ của mẫu Step 1 Step 2 Thu thập dữ liệu 1 2 Stat > Control charts > Variables Charts for Individuals > I-MR Phát triển biểu đồ Step 3 C ột cụ thể với các dữ liệu xếp chồng lên nhau Quá trình trong kiểm soát vì tất cả các điểm trong biểu đồ I-MR là trong giới hạn kiểm soát và không hiển thị thành phần đặc biệt Xác nhận kết quả Giải thích biểu đồ kiểm soát và hành động Step 4 Nó nằm trong kiểm soát!! 1 2  Xác định phương pháp kiểm tra cho mô hình bất thường trong Minitab Stat > Control Charts >> **** Options... > Tests  Định nghĩa các thử nghiệm Số. Định nghĩa Phạm vi K. Số trong ( ) là mặc định 1 Một điểm được đặt ở vị trí bao xa (K Sigma) so với đường trung tâm để quy trình được xem là bất thường? 1~6 (3) 2 Có bao nhiêu điểm (điểm K) nên nằm trên một hàng ở cùng một phía so với đường trung tâm được xem là bất thường? 7~11 (9) 3 Những điểm K nằm trên 1 hàng, tất cả cùng tăng hoặc cùng giảm 5~8 (6) 4 Những điểm K nằm trên 1 hàng , tăng giảm xen kẽ nhau 12~14 (14) 5 Những điểm K ở ngoài K+1 được đặt ở vị trí vượt quá 2 sigma so với đường trung tâm, ở một bên của đường trung tâm 2~4 (2) 6 Những điểm K ở ngoài K+1 được đặt ở vị trí vượt quá 1 sigma so với đường trung tâm, ở một bên của đường trung tâm 3~6 (4) 7 Những K điểm nằm trên 1 hàng trong khoảng 1 Sigma của đường trung tâm 12~15 (15) 8 Những K điểm nằm trên 1 ở vị trí vượt quá 1 sigma so với đường trung tâm 6~10 (8) Xử lý vấn đề “nằm ngoài tầm kiểm soát” Ngoài tầm kiểm soát không mong muốn - H ành động thứ nhất: thực hiện các hành động nhằm tạo độ ổn định cho quy trình bằng cách khử đi các nguyên nhân nhận diện được. - Hành động thứ 2: thực hiện các hành động để ngăn chặn về mặt căn bản việc lặp lại sự cố ngoài tầm kiểm soát do cùng nguyên nhân gây ra trong tương lai. Tính các giới hạn kiểm soát cho quá trình kiểm soát: - Sau khi thực hiện các hành động như đã nói ở trên, loại trừ các điểm nằm ngoài tầm kiểm soát và tính lại các giới hạn kiểm soát (nếu không hành động, cứ để nguyên các điểm nằm ngoài tầm kiểm soát như chúng vốn có). Ngoài tầm kiểm soát mong muốn - Khi đặc tính chất lượng là sản lượng hoặc độ bền sản phẩm, thì giá trị của nó càng cao càng tốt. Trong trường hợp như thế, nghiên cứu các nguyên nhân khiến cho các điểm vượt quá giới hạn kiểm soát trên và sử dụng những điểm này làm cơ hội để cải tiến chất lượng. Giải thích biểu đồ kiểm soát Hành động dựa trên hiện trạng quá trình Quá trình D Quá trình C đáp ứng được tiêu chuẩn . Quá trình B Quá trình A không đáp ứng được tiêu chuẩn . năng lực quá trình kém S L S U UCL LCL S L S U LCL UCL S L S U UCL LCL S U S L UCL LCL năng lực quá trình tốt Quá trình không ổn định Quá trình ổn định Các loại đường kiểm soát Dựa trên khách hàng LSL, USL: khách hàng quyết định Quy định Tiêu chuẩn lỗi theo yêu cầu của khách hàng Giới hạn công nghệ Dựa trên quá trình (nội bộ sản xuất) LCL, UCL : ±3σ Có thể thay đổi Tín hiệu thay đổi quá trình Giới hạn quá trình Giới hạn kỹ thuật Giới hạn kiểm soát  S ửa đổi các giới hạn kiểm soát để kiểm soát quá trình Trong các trường hợp sau đây, giới hạn kiểm soát được sửa đổi bằng cách sử dụng các dữ liệu gần từ quá trình như là dữ liệu cơ sở . Về mặt kỹ thuật nó rõ ràng là có một sự thay đổi trong quá trình. Khi phương pháp lấy mẫu được thay đổi . Khi Biểu đồ kiểm soát rõ ràng cho thấy một sự thay đổi trong quá trình . Khi một khoảng thời gian đã qua kể từ khi kiểm soát quá trình bắt đầu Biểu đồ kiểm soát có thể phân biệt thành một trong hai loại: biểu đồ kiểm soát cho biến số và biểu đồ kiểm soát cho thuộc tính dựa trên kiểu dữ liệu. Trong một quá trình nơi mà dữ liệu biến thiên được đo, Các kiểm soát biểu đồ X bar R cả hai trung bình và biến của quá trình b ằng cách phân chia dữ liệu một cách thích hợp vào các phân nhóm và tính toán trung bình (X bar) và khoảng biến thiên trong mỗi nhóm. Biểu đồ X bar S được sử dụng trong trường hợp phân nhóm kích thước là 6 hoặc lớn hơn. Nó kiểm soát cả giá trị trung bình và biến th iên của quá trình này bằng cách tính toán sai lệch chuẩn s. Sơ đồ I-MR được sử dụng khi chúng ta chỉ có thể có một đo lường từ quá trình hoặc khi khoảng thời gian thu thập dữ liệu là tương đối dài. Tổng kết Luyện tập Một công ty đang kiểm soát nhiệt độ phòng để đảm bảo điều kiện làm việc của máy tính trong phòng máy tính. Xây dựng biểu đồ X bar R và biểu đồ X bar S , và xác định có hay không có quá trình được kiểm soát. Subgroup No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 25.5 26.5 25.2 25.4 26.1 24.8 22.5 24.9 27.5 24.8 25.8 26.4 24.4 26.9 23.4 28.5 22.6 26.4 24.6 24.5 25.5 26.1 25.3 24.5 29.2 24.9 25.9 28.2 23.5 24.8 24.6 25.2 27.4 27.8 25.9 24.8 28.7 27.1 27.2 24.5 26.2 25.4 26.2 24.4 25.8 26.6 27.2 24.2 26.5 24.5 28.5 24.7 25.6 25.4 27.9 28.5 23.5 22.5 28.5 24.5 27.2 28.5 24.5 26.3 28.5 24.8 23.6 28.6 24.5 24.1 26.9 26.3 24.1 28.2 24.5 24.9 27.7 27.4 24.6 23.3 x 1 x 2 x 3 x 4 (File: Variable_Ex1.mtw) 2. C ông ty B muốn kiểm soát trọng lượng của sản phẩm được sản xuất với biểu đồ kiểm soát. Xây dựng biểu đồ X bar S , và xác định có hay không có quá trình được kiểm soát. Subgroup No. x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 (File : Variable_Ex2.mtw) 1 77 82 81 80 78 79 80 2 80 77 79 79 78 80 78 3 82 79 81 81 82 83 81 4 81 77 82 79 79 81 78 5 79 82 82 82 79 80 81 6 82 82 78 81 80 83 81 7 77 82 80 78 82 77 79 8 84 81 79 79 81 84 83 9 80 77 78 77 81 78 77 10 84 80 80 78 79 81 79 3. Để kiểm soát chi phí hàng tồn kho, bộ phận bán hàng trong công ty S đo thì “ % chi phí hàng tồn kho so với doanh số ” dữ liệu trên một cơ sở hàng tuần. 10.3, 15.2, 2”0.3 , 10.4, 10.6, 1, 10.2, 10.5, 10.9, 20.5, 10.5, 10.6, 10.3, 10.7, 20.0, 15.3, 10.1, 14.3 13.5, 13.0, 11.0, 14.5, 20.1, 20.2, 10.6, 12.0, 15.1, 10.4, 12.0, 12.5, 15.2, 10.4, 15.1, 10.7, 10.3, 15.3 Product 1 Product 2 Xây dựng biểu đồ I-MR cho mỗi sản phẩm, và xác định có hay không có quá trình được kiểm soát, và sau đó tính toán các giới hạn kiểm soát để kiểm soát chi phí hàng tồn kho trong tương lai. (File: Variable_Ex3.mtw) (Unit:%) Trả lời Product 1 Product 2 Biểu đồ I Biểu đồ MR Biểu đồ I Biểu đồ MR UCL : 24.68 CL : 13.1 LCL : 1.523 UCL : 14.22 CL : 4.353 LCL : 0 UCL : 21.98 CL : 13.44 LCL : 4.897 UCL : 10.49 CL : 3.212 LCL : 0 1. Tất cả các điểm trong giới hạn kiểm soát và không có mô hình đặc biệt. Quá trình này là “trong kiểm soát” . 2. Tất cả các điểm trong giới hạn kiểm soát và không có mô hình đặc biệt. Quá trình này là “trong kiểm soát” . 3.