6 Sigma Consulting Ltd., Ho Chi Minh City (2026)

09/11/2017

Màu sắc của Chất lượng: Crayola dùng dữ liệu để sản xuất những hộp bút màu hoàn hảo như thế nào
Minitab Case Study - Huy Le biên dịch

Đây là một hộp bút chì màu mới tinh gồm 64 cây Crayola. Chọn màu sắc bạn thích, sau đó tô thỏa thích tới chừng nào bạn muốn - và không cần phải nhẹ tay! Bây giờ hãy nhìn lại cây bút chì. Nó vẫn nguyên vẹn, và chóp của nó thậm chí vẫn sắc sảo. Nhưng đó không phải điều lạ: Nó là một cây Crayola.
Crayola đã sản xuất bút chì màu tại các nhà máy ở thành phố Easton của bang Pennsylvania trong hơn 100 năm qua, trong suốt thời gian đó họ đã trở thành người dẫn đầu không thể tranh cãi trong kỹ nghệ cung cấp viết chì màu và các sản phẩm tô màu khác trẻ em dùng thể hiện sự sáng tạo của mình. Ai cũng biết tên Crayola, nhưng ít người nhận biết sự cống hiến của họ để bảo đảm rằng 2,2 tỷ cây bút chì màu họ sản xuất mỗi năm đáp ứng các tiêu chuẩn cao nhất.
Crayola dựa vào văn hóa vận hành bằng dữ liệu để cải tiến liên tục nhằm nâng cao chất lượng tất cả sản phẩm tô màu họ sản xuất – từ bút đánh dấu, sơn, mô hình đất sét và các sản phẩm khác - và họ tín nhiệm phần mềm thống kê Minitab để phân tích các dữ liệu đó. "Chúng tôi bắt đầu với giả định rằng mọi thứ chúng tôi làm, chúng tôi có thể làm tốt hơn," Gary Wapinski, Phó Chủ tịch phụ trách sản xuất giải thích. "Và đó là lý do tại sao Minitab là chìa khóa - nó sẽ giúp chúng tôi hiểu các phân tích thống kê và để các dữ liệu tiết lộ chúng tôi cần phải đi đâu, làm gì."

Phương pháp dựa vào dữ liệu để giải quyết vấn đề của Crayola thực sự bắt đầu vào năm 2007. Đó là năm Pete Ruggiero, Phó Chủ tịch phụ trách Điều hành toàn cầu gặp phải một vấn đề trong khi ghé thăm một trong những địa điểm ở nước ngoài của công ty. "Tôi đi vào một cửa hàng, mở một hộp crayons của chúng tôi và thấy một số nhãn đã tróc ra", ông nhớ lại. "Khi tôi trở về, tôi nói 'Chúng ta cần phải giải quyết việc này', nhưng đã có một cuộc tranh cãi về nguồn gốc của vấn đề. Chúng tôi kết thúc bằng một dự án Six Sigma cơ bản để giải quyết nó."
Phân tích dữ liệu đã chỉ rõ rằng keo không luôn được đặt đúng cách khi sấy nhãn. Phun sương bút chì màu khi chúng đi qua các máy dán nhãn giải quyết vấn đề, và sự thành công của dự án này thúc đẩy Crayola mở rộng việc sử dụng các phương pháp thống kê. Trong năm 2008, các dự án Six Sigma khởi đầu đã tiết kiệm được hơn 1,5 triệu USD. Kể từ đó, 7 khóa Green belts và 3 khóa Black belts đã hoàn thành dự án. Tất cả họ đều dùng Minitab để phân tích dữ liệu.

Cam kết Mạnh mẽ từ cấp Lãnh đạo
Rich Titus, một nhà tư vấn Lean Six Sigma và là trợ giảng tại Đại học Lehigh, đào tạo các Green belts và Black belts của Crayola và giúp họ duy trì dự án của mình đúng tiến độ. Ông ghi nhận cấp lãnh đạo của Crayola đã cung cấp sự hỗ trợ cần thiết để bắt đầu và duy trì một chương trình cải tiến liên tục thành công. "Giám đốc điều hành tích cực tham gia vào việc lựa chọn và phê duyệt dự án, và chúng tôi cùng với các trưởng dự án họp để xem xét tiến độ dự án mỗi vài tuần," Titus ghi nhận. "Và ngay cả khi các buổi họp có thể kéo dài đến ba giờ, các nhà lãnh đạo không trả lời e-mail hoặc bước ra ngoài để gọi điện thoại - họ hoàn toàn bị thu hút vào buổi họp và đặt nhiều câu hỏi cho từng dự án."
Biết rằng các nhà lãnh đạo của mình nghiêm túc trong việc áp dụng phương pháp vận hành theo dữ liệu giúp các nhóm dự án đánh giá cao tầm quan trọng của phương pháp này, ông James Collins, người quản lý bộ phận cải tiến liên tục và Six Sigma tại Crayola nói. "Trưởng dự án cần củng cố các đề xuất của mình bằng dữ liệu. Thật tuyệt vời khi có ý tưởng để làm điều gì tốt hơn- nhưng khi bạn có thể chứng minh ý tưởng đó với biểu đồ, đồ thị và các số liệu thống kê, bạn đã có nền tảng để thay đổi. "

Nhưng các nhà lãnh đạo của Crayola không chỉ xem xét các dự án cải tiến - họ còn tự mình thực hiện. Dự án gần đây nhất của Wapinski đã tiết kiệm được một phần tư triệu đô la. Khi dự án bắt đầu, các công nhân giàu kinh nghiệm đã được phân công giám sát các nhóm nhỏ nhân viên ít kinh nghiệm hơn trong việc đặt các bộ phận trang trí và thủ công vào bộ dụng cụ. "Tôi dùng Minitab để so sánh các dây chuyền dẫn đầu bởi các nhân viên thâm niên với các dây chuyền do các nhân viên ít kinh nghiệm hơn dẫn dắt," ông nói, "và thấy không có sự khác biệt về an toàn, hiệu quả, và chất lượng. Trả tiền các nhân viên có tay nghề cao để chỉ huy các nhóm nhỏ này không có lợi ích gì, do quy trình lắp ráp bộ công cụ khá hạn chế. Vì vậy chúng tôi đã có thể chuyển các nhân viên giỏi cho các khu vực thực sự cần kinh nghiệm của họ."
Rõ ràng là nhiều dự án tại Crayola đã góp phần vào mục tiêu sản xuất những hộp chì màu hoàn hảo. Các kỹ sư của công ty xử dụng công cụ Phân tích Hệ thống Đo lường (MSA – Measurement System Analysis) và Thiết kế Thử nghiệm (DOE – Designs of Experiments) của Minitab để khảo sát sức bền của bút chì màu, các nỗ lực này cuối cùng đã dẫn đến tiêu chuẩn mới và thậm chí tạo ra một máy kiểm tra sức bền bút chì mới.
"Chúng tôi đã sản xuất bút chì màu hơn 100 năm nay, nhưng chúng tôi không có thước đo sức bền bút chì đáng tin cậy và nhất quán cho đến bây giờ," ông Bonnie Hall, phó chủ tịch toàn cầu về chất lượng và cải tiến liên tục nói. "Mỗi lần thử nghiệm một công thức mới chúng tôi buộc phải bẻ gãy hàng chục ngàn cây bút chì màu để biết có sự khác biệt hay không. Bây giờ chúng tôi đã có cách nhanh chóng và dễ dàng hơn rất nhiều để đánh giá sức bền của bút chì màu."

Các Nguyên nhân Gốc và Giải pháp Đúng
Gary Wapinski đã chứng kiến nhiều ví dụ kém (poor) về phân tích dữ liệu trước khi ông gia nhập Crayola. "Tôi đã thấy mọi người dành nhiều thời gian để cố gắng tìm ra cách dùng dữ liệu hỗ trợ cho ý kiến của mình, chứ không phải là để dữ liệu cho biết họ cần đi đâu", ông nói.
"Nhiều người tránh công việc khó nhất là tìm ra được nguyên nhân gốc rễ của một vấn đề. Nếu một bộ phận của thiết bị tắt mỗi ba phút một lần, họ sẽ tin rằng mua một cáị mới để giải quyết vấn đề. Nhưng nếu các nguyên nhân gốc nằm ở quy trình, nguyên vật liệu, hoặc đào tạo nhân viên, việc mua một thiết bị mới sẽ không giải quyết được bất cứ điều gì. Tôi muốn thực hiện những cải tiến thực sự, không giả tạo, do vậy kết hợp phương pháp giải quyết vấn đề với công cụ mạnh mẽ như Minitab là một việc tôi tự nhiên hướng tới."

Xử dụng Minitab đôi lúc dẫn đến những kết quả trái ngược hẳn với những kiến thức phổ thông - như khi một quy trình được cải tiến bằng cách giảm tốc độ máy và cắt bớt số nhân viên từ 10 xuống còn 5 người. "Một số người tin rằng các thay đổi này sẽ gây giảm sản lượng, nhưng khảo sát năng lực bằng Minitab đã cho thấy chúng tôi đã đạt sản lượng tương đương ở tốc độ thấp hơn và với một nửa nhân công," Wapinski nói. "Máy chạy nhanh hơn chỉ gây ra thời gian ngừng máy (downtime) và phế phẩm nhiều hơn. Thêm vào đó, nhân viên làm việc tại quy trình hài lòng hơn, vì họ đã không phải cố sức để theo kịp với các máy ở tốc độ cao."
Mặc dù công việc có thể thay đổi, không một nhân viên nào của Crayola mất việc do dự án cải tiến. "Khi chúng tôi bắt đầu, nhân viên tự hỏi chúng tôi đang làm gì, và liệu họ có bị mất việc không," Ruggiero nói. "Bây giờ tất cả mọi người hiểu rằng chúng tôi đang dốc sức vào các cải tiến liên tục để tăng khả năng cạnh tranh của công ty và bảo vệ công ăn việc làm của nhân viên."

Duy trì các Cải tiến
Crayola muốn những cải tiến được bền vững, và số tiền tiết kiệm từ các dự án cải tiến được đưa vào ngân sách. "Bạn không chỉ cần làm một bảng trình bày (bằng PowerPoint) và kể ra số đô-la bạn đã tiết kiệm được," Ruggiero nói. "Chúng tôi tính toán lại chi phí tiêu chuẩn của quy trình đó theo số tiết kiệm được, và sau đó chúng tôi thực hiện nó."
Sử dụng dữ liệu cũng ảnh hưởng đến các nhà cung cấp của Crayola. Ví dụ, công ty hợp tác với một nhà cung cấp để giảm các lỗi của hộp cartons dùng trong vận chuyển. "Chúng tôi thực sự cần hộp cartons hoàn hảo," ông Hall. "Bởi nếu có bất kỳ sự biến dạng nào, chúng sẽ không chạy qua được các máy đóng gói tự động."
Dự án này đã giảm được trị giá lỗi cartons từ $56.000 về không trong một năm - và khi lỗi bắt đầu xuất hiện trở lại, một lợi ích khác của việc luôn chú ý đến dữ liệu đã trở nên hiển nhiên. "Thói quen phân tích đã cho chúng tôi một cảnh báo rõ ràng ngay khi chất lượng bắt đầu đi xuống, và chúng tôi đã làm việc với nhà cung cấp để giải quyết vấn đề một cách rất nhanh chóng."

Văn hóa Vận hành bằng Dữ liệu
Tất cả những người tham gia vào các sáng kiến chất lượng của Crayola biết đó là một nỗ lực dài hạn. "Bạn không bật công tắc để đột nhiên thành một công ty lớn," Wapinski nói. Tuy nhiên, phân tích dữ liệu bằng Minitab đã là một phần trong hoạt động hàng ngày. Biểu đồ Pareto, biểu đồ hộp (boxplots), thử nghiệm tiên đề, biểu đồ kiểm soát và phân tích năng lực là những món thường xuyên ở Crayola.
"Chúng tôi dùng Minitab như công cụ hàng ngày để quản lý và khai thác dữ liệu.," Hall nói. "Và do chúng tôi xử dụng Minitab, việc truyền đạt các vấn đề trong kinh doanh dễ dàng hơn nhiều. Một khi bạn hiểu rõ được dữ liệu mình có, bạn sẽ nhận biết nguyên nhân gốc của vấn đề nhanh hơn."
Khả năng phân tích và hành động dựa vào dữ liệu đã thay đổi hoàn toàn cách thức kinh doanh của Crayola và mang lại lợi ích cho toàn bộ hoạt động. "Nó cho phép chúng tôi tập trung các nguồn lực vào đúng chỗ cho kết quả cao nhất," Ruggiero nói. "Chúng tôi đã chuyển văn hóa của công ty từ chỗ 'Khi thấy vấn đề gì bạn hãy giấu nó đi,' thành 'chúng ta có một vấn đề và chúng ta cần làm cho nó hiện rõ ra để có thể giải quyết nó.'"

CÔNG TY
Crayola

TỔNG QUAN
• Trụ sở chính tại thành phố Easton, tiểu bang Pensylvania, Mỹ
• Có 2,000 nhân viên trên toàn thế giới
• Sản xuất 2.2 tỷ cây bút chì màu mỗi năm Makes

NHIỆM VỤ
Giúp trẻ em thể hiện khả năng sáng tạo của mình bằng cách cung cấp các loại bút chì màu, bút ghi và các dụng cụ mỹ thuật khác tốt nhất thế giới

SẢN PHẨM XỬ DỤNG
Minitab® Statistical Software

KẾT QUẢ
• Hệ thống đo lường và phương pháp thử nghiệm bút chì mới
• Tiết kiệm được 1.5 triệu đô-la chỉ từ các dự án Six Sigma ban đầu
• Giải quyết vấn đề dựa vào dữ liệu đã thành tiêu chuẩn

6 Sigma Consulting Ltd. là đại diện uỷ quyền của Minitab tại Việt Nam cung cấp các chương trình phân tích thống kê Minitab, Quality Companion, Quality Trainer và thực hiện các khoá đào tạo xử dụng các chương trình trên theo giáo trình và tiêu chuẩn toàn cầu của Minitab. Mời các bạn truy cập vào www.giaiphap.tech để tham khảo thêm.

09/01/2017

Time Series Plot and Trend Analysis
Huy Le

Một trong các công cụ thông dụng trong Minitab là biểu đồ chuỗi thời gian (Time Series Plot). Chúng ta dùng biểu đồ này để 1) Nhận ra các khuynh hướng của dữ liệu theo thời gian, 2) Nhận biết sự thay đổi theo mùa vụ, và 3) So sánh khuynh hướng giữa các nhóm.

Minitab vẽ dữ liệu chuỗi thời gian trên trục tung (y) tương ứng với thời gian trên trục hoành (x). Nếu dữ liệu của bạn không được sắp xếp theo thứ tự thời gian hoặc khoảng cách thu thập dữ liệu không đều thì bạn có thể dùng biểu đồ phân tán (scatter plot).

Chúng ta cũng dùng phân tích khuynh hướng (trend analysis) để vẽ mô hình khuynh hướng đúng theo chuỗi thời gian. Bạn có thể dùng trend analysis khi dữ liệu có khuynh hướng không thay đổi, không theo mùa vụ, và bạn cần có một dự báo lâu dài.

Ví dụ
Chúng ta đều biết đồng VND đã mất giá rất nhanh so với đồng dollar Mỹ trong 10 năm qua. Bảng dữ liệu dưới đây ghi nhận tỷ giá thực giữa đồng VND với đồng dollar Mỹ, Canada và đồng Yen Nhật từ Vietcombank, ngân hàng thương mại quốc doanh lớn nhất Việt Nam (Hình Trend 1):

Với dữ liệu này, để minh họa sự mất giá nhanh chóng của VND so với đồng dollar Mỹ trong 10 năm qua, ta mở Minitab và chọn Graph > Time Series Plot: (Hình Trend 2)

Dự báo sự mất giá trong tương lai của VND bằng Phân tích Khuynh hướng (Trend Analysis)
Ví dụ chúng ta muốn đưa ra một dự báo của sự mất giá trong tương lai của VND dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian đã có, ta tiếp tục thực hiện một phân tích khuynh hướng trong Minitab bằng cách chọn Stat > Time Series > Trend Analysis.
Phân tích khuynh hướng là gì? Dựa trên dữ liệu đã có, phân tích khuynh hướng đưa ra một dự báo phù hợp (best fit) với mô hình khuynh hướng của chuỗi thời gian.
Ví dụ ta đã có dữ liệu tỷ giá từ tháng 1 năm 2008 đến tháng 1 năm 2017, hãy dùng phân tích khuynh hướng để dự báo tỷ giá của VND (so với dollar Mỹ) trong 4 năm tới từ tháng 1-2018 đến tháng 1-2021: (Hình Trend 3)

Biểu đồ khuynh hướng trên đây thể hiện dữ liệu nguồn, đường khuynh hướng phù hợp (fitted trend line) và dự báo. Đường khuynh hướng (màu đỏ) rất phù hợp với dữ liệu thực tế (màu xanh dương) cho thấy khuynh hướng đi lên (upward) của tỷ giá của VND so với US$, từ đó đưa ra dự báo về tỷ giá trong 4 năm tới (màu xanh lá). Biểu đồ Mintab bên trên và bảng kết quả dưới đây (Hình Trend 4) mô tả phương trình khuynh hướng phù hợp (fitted trend equation) cũng như 3 thông số đo mức độ chính xác (MAPE, MAD, and MSD).

Note: Các bạn vào Help>StatGuide>Time Series Plot>Trend Analysis Plot để tham khảo về MAPE, MAD và MSD.

Các yếu tố của phương trình khuynh hướng:
· Yt – là giá trị của biến số tại thời gian t (represents the value of the variable that you measure, at time t)
· t – là đơn vị thời gian (represents the time units)
· coefficients – là các hằng số dùng mô tả biến số (are constants used to express the variable)
Phương trình này được dùng để đưa ra dự báo.

Ví dụ này minh họa rằng phân tích khuynh hướng có thể được dùng để đưa ra một dự báo khá đúng trong khoảng thời gian ngắn hạn với dữ liệu phù hợp.

6 Sigma Consulting Ltd. thường xuyên tổ chức các khoá học Lean 6 Sigma, quản lý quy trình và quản lý chất lượng cho tất cả các nghành. Mời các bạn vào www.giaiphap.tech để có thêm chi tiết.

Reference:
1. Trend Analysis: Super Bowl Ticket Prices - Carly Barry 5 February, 2013 in Minitab blog
2. StatGuide < Help < Minitab 17

30/12/2016

Giới thiệu biểu đồ B**g bóng (Bubble Plot)
Eric Heckman - Huy Le biên dịch

Phân tích bằng đồ họa rất quan trọng khi bạn cần đánh giá một tập hợp dữ liệu. Trong khi một phân tích như Regression (Hồi quy) hay ANOVA (Phương sai) có thể được chứng minh bằng những con số, thì khả năng hiển thị hóa bản chất của dữ liệu có sức thuyết phục hơn nhiều so với giải thích bằng các giá trị p (p-values) - đặc biệt với những người không được đào tạo về thống kê.

Hãy xem xét vài biến số ta nghĩ có tương quan với nhau. Trong ví dụ cụ thể này chúng ta so sánh tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ tội phạm của mỗi tiểu bang của Hoa kỳ. Chúng ta có 3 cột dữ liệu trong Minitab: C1 chứa tên tiểu bang, C2 là tỷ lệ tội phạm và tỷ lệ thất nghiệp ở C3.

Vào Graph > Scatterplot > Simple. Chọn tỷ lệ thất nghiệp (C3) vào trục X và tỷ lệ tội phạm (C2) vào trục Y.

Trong biểu đồ phân bố này (Hình 1-scatter plot) xuất hiện mối tương quan khá rõ giữa tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ tội phạm. Chúng ta có thể khẳng định điều này bằng một phân tích tương quan Pearson, nhưng bạn chỉ cần liếc nhanh qua biểu đồ để thấy điều gì đang diễn ra: Tỷ lệ thất nghiệp càng cao thì tỷ lệ tội phạm cũng cao tương ứng.

Chúng ta dùng biểu đồ phân bố nếu xem xét hai biến số. Nhưng khi cần quan sát biến thứ ba mà ta nghĩ có liên quan thì sao? Một công cụ mới trong Minitab 17 là biểu đồ b**g bóng (Bubble plot) cho phép chúng ta nghiên cứu biến số thứ ba cùng một lúc-

Hãy thêm một biến số nữa vào cột C4 - dân số của tiểu bang (State population). Sau đó vào Graph > Bubble Plot và điền vào hộp thoại (Hình 2) như sau:

Khi đã điền xong, bấm OK để có biểu đồ b**g bóng sau (Hình 3):

Biểu đồ b**g bóng (bubble plot) cho chúng ta thấy biến số thứ ba, thay vì chỉ giới hạn trong hai như với hầu hết các loại khác. Điều này rất hữu ích khi bạn cần khảo sát ba biến số cùng lúc và cần hiển thị cả ba trên một biểu đồ thay vì nhiều biểu đồ khác nhau, do các loại biểu đồ cũ chỉ có thể mô tả hai biến số một lúc.

Dù có một vài điểm cá biệt hiển nhiên (obvious outliers), có vẻ tỷ lệ tội phạm tăng cùng với dân số và tỷ lệ thất nghiệp.
Chúng ta đã thấy mối liên quan, giờ nếu cần thêm thông tin cụ thể hơn chúng ta có thể dùng chức năng Data Label. Bấm chuột phải trên các b**g bóng (bubbles) và chọn Add > Data Labels. Chọn mục 'Use labels from column:' sau đó chọn cột C1 (tên tiểu bang), chúng ta sẽ có biểu đồ sau (Hình 4):

Với biểu đồ sau cùng này, chúng ta có thể lọc ra từng điểm dữ liệu cụ thể ngoài mối tương quan rõ ràng giữa các biến số. Đây là lợi thể của biểu đồ b**g bóng (bubble plot): Có khả năng quan sát mối tương quan của ba biến số khác nhau trên một biểu đồ.

6 Sigma Consulting Ltd. đang tổ chức các khóa học về Lean Six Sigma và Quản trị Chất lượng, mời các bạn vào www.giaiphap.tech để có thêm chi tiết.

(Các dữ liệu tỷ lệ thất nghiệp trong bài này trích dẫn từ Phòng thống kê Lao động. Tỷ lệ tội phạm lấy nguồn theo Census.gov.)

20/12/2016

3 cách vẽ biểu đồ có 3 biến số trong Minitab
Carly Barry - Huy Lê biên dịch

Bạn có thể dùng biểu đồ đường quanh (contour plots), biểu đồ phân bố (scatter plots) và biểu đồ bề mặt (surface plots) trong Minitab để quan sát ba biến số (variables) cùng lúc trên một biểu đồ. Các loại biểu đồ này lý tưởng khi bạn cần xem xét 3 yếu tố cùng lúc, ví dụ nhiệt độ và độ ẩm ảnh hưởng đến thời gian khô của sơn ra sao, hay mã lực động cơ và áp suất lốp xe ảnh hưởng như thế nào tới hiệu suất tiêu thụ nhiên liệu. Tóm lại, ba biểu đồ này là chọn lựa tốt giúp bạn hiển thị dữ liệu và phân tích các mối liên hệ giữa ba biến số.

1. Biểu đồ đường quanh (Contour Plot)
Contour plots hiển thị mối liên hệ 3 chiều trên hai trục, với trục hoành x- và trục tung y- và kết quả tương ứng thể hiện bằng các đường quanh (contours). Bạn hãy tưởng tượng một contour plot như một bản đồ địa hình với trục x-, y- và giá trị z- thay vì kinh độ, vĩ độ và cao độ.
Ví dụ contour plot dưới đây thể hiện thời gian hâm lại (y) và nhiệt độ hâm (x) tác động ra sao đến chất lượng của món pho-mai khai vị. Vùng màu đậm biểu thị chất lượng cao hơn. Các mức đường quanh biểu lộ chất lượng cao nhất ở vị trí có thời gian 35 phút ở 425 độ. Điểm chất lượng ở vùng cao nhất này lớn hơn 8.
Bạn có thể vẽ một contour plot dễ dàng trong menu Graph > Contour Plot. Bạn có thể thay đổi số lượng và màu sắc của các đường viền (contours).

2. Biểu đồ phân bố 3 chiều (3D Scatter Plot)
Một biểu đồ phân bố 3 chiều vẽ dữ liệu thực của 3 biến số liên tục tương phản với từng biến số một trên các trục x-, y- và z-. Thông thường bạn nên vẽ hai biến số độc lập trên hai trục x-, y- và kết quả trên trục z-.
Bạn có thể tạo biểu đồ phân bố 3 chiều trong Minitab bằng cách chọn Graph > 3D Scatterplot. Lấy ví dụ của món pho-mai khai vị bên trên, bạn có thể vẽ một biểu đồ phân bố 3 chiều đơn giản để biểu thị thời gian hâm và nhiệt độ ảnh hưởng ra sao đến chất lượng của món khai vị này:
Bạn cũng có thể dễ dàng xoay biểu đồ phân bố để quan sát từ các góc khác nhau bằng cách bấm vào biểu đồ rồi chọn Tools > Toolbars > 3D Graph Tools.

3. Biểu đồ bề mặt 3 chiều (3D surface plots)
Dùng biểu đồ này để tạo một bề mặt 3 chiều theo các biến số x-, y-, và z-. Biến số độc lập được hiển thị trên hai thang x- và y-, và kết quả (z) được miêu tả bằng bề mặt mềm mại (trong 3D surface plot) hay lưới/grid (trong 3D wireframe plot).
Bạn có thể sẽ nghĩ biểu đồ bề mặt 3 chiều trông rất giống với biểu đồ phân bố 3 chiều. Điểm khác biệt duy nhất giữa hai biểu đồ là Minitab hiển thị giá trị z- như một bề mặt liên tục hoặc lưới (wireframe plot) thay vì các điểm dữ liệu riêng lẻ.
Sau đây là dữ liệu của món pho-mai khai vị được vẽ bằng biểu đồ bề mặt 3 chiều (3D surface plot):
Để vẽ biểu đồ bề mặt 3 chiều trong Minitab bạn chọn Graph > 3D Surface Plot. Bạn cũng có thể xoay biểu đồ bề mặt 3 chiều cùng cách như biểu đồ phân bố bên trên để quan sát từ các góc khác nhau.

Bonus Plot!
Đây là cách thứ 4 giúp bạn vẽ biểu đồ có 3 biến số trong Minitab: Bạn có thể dùng biểu đồ b**g bóng (bubble plot) để tìm hiểu các mối liên hệ giữa 3 biến số (variables) trên một biểu đồ. Giống như biểu đồ phân bố (scatter plot), biểu đồ b**g bóng vẽ một biến số y- so với biến số x-. Tuy nhiên các biểu tượng b**g bóng (bubbles) khác nhau theo kích cỡ tùy vào giá trị của biến số thứ ba. Biểu đồ b**g bóng mới được phát triển từ Minitab 17 cùng với một số cải tiến khác.

6 Sigma Consulting đang tổ chức các khoá học Lean 6 Sigma & Quản lý Chất lượng các cấp độ, mời các bạn vào www.giaiphap.tech để có thêm thông tin.

14/12/2016

Những nguyên tắc cơ bản của Gage R&R
Meredith Griffith - Huy Le biên dịch

Trước khi cắt một miếng đá cẳm thạch đắt tiền cho mặt bàn, một người thợ mộc giàu kinh nghiệm trước tiên phải chắc chắn rằng mình đã biết kích thước đúng. Hành động dựa trên những đo đạc sai lệch có thể gây lãng phí lớn.

Không có một hệ thống đo lường nào hoàn hảo cả, chúng ta dựa vào các hệ thống đó để xác định số lượng dữ kiện cần thiết giúp chúng ta kiểm soát chất lượng và giám sát các thay dổi trong các quy trình quan trọng. Do vậy, làm sao bạn có thể biết liệu các thay đổi bạn đang thấy là hợp lý và không phải là kết quả của một hệ thống đo lường sai lệch. Xét cho cùng, nếu bạn không thể tin cậy vào hệ thống đo lường của mình thì bạn cũng không thể tin cậy vào kết quả của hệ thống đo lường đó.
Thực hiện một khảo sát Gage R&R có thể giúp bạn nhận biết các vấn đề đang tồn tại trong hệ thống đo lường của mình, giúp bạn tự tin vào dữ liệu đo lường và đưa ra các quyết định dựa vào dữ kiện (data-driven decision) để cải tiến quy trình.

Gage R&R có thể giúp bạn điều gì?
Cac khảo sát Gage R&R có thể báo cho bạn biết liệu mức độ không đồng nhất trong hệ thống đo lường của bạn có lớn quá và cần phải lưu ý không – điều này có thể do dụng cụ đo bị lỗi, hoặc do nhân viên không nhất quán khi xử dụng dụng cụ.

Phát hiện một dụng cụ đo bị lỗi
Hãy xem xét ví dụ sau để hiểu thêm khảo sát Gage R&R có tác dụng ra sao.
Giả sử một công ty muốn áp dụng biểu đồ kiểm soát (control chart) để giám sát trọng lượng đóng gói của hộp ngũ cốc. Trước khi làm việc này, công ty thực hiện một khảo sát Gage R&R để xác định liệu hệ thống họ đang dùng để đo lường trọng lượng của hộp ngũ cốc có chính xác không.
Cách tốt nhất để chắc chắn rằng phương pháp đo lường có đúng hay không là nhìn vào khả năng lập lại (repeatability), hay sự khác nhau (variation) của những lần đo được thực hiện do cùng nhân viên trên cùng một sản phẩm. Trong khi trọng lượng của cùng một hộp ngũ cốc dưới những điều kiện giống nhau là như nhau thì kết quả giữa các lần cân có như nhau hay không? Cân đi cân lại cùng một hộp trong nhiều lần có thể chỉ ra mức độ dao động đang tồn tại trong hệ thống đo lường của chúng ta.

Với thử nghiệm này, chúng ta có thể nhìn vào khả năng lập lại dựa trên kết quả đo của hai nhân viên khác nhau. Kết quả Gage R&R cho thấy ngay cả khi cùng một nhân viên cân cùng một hộp trên cùng một cái cân, trọng lượng đo được dao động tới mức nhiều grams (hình 1). Có khả năng cái cân cần nhanh chóng được hiệu chỉnh lại. Cái cân sai đã làm cho biểu đồ kiểm soát mô tả các số liệu đo lường này hầu như vô ích. Mặc dù giá trị đo trung bình của mỗi nhân viên không cách xa nhau, sự dao động của các lần đo của cùng một nhân viên rất lớn!

Nhấn mạnh sự khác nhau giữa các nhân viên
Tuy nhiên sự dao động tồn tại trong hệ thống đo lường chỉ là một mặt của khảo sát Gage R&R. Chúng ta cũng cần phải nhìn vào khả năng làm lại (reproducibility) hay sự dao động do các nhân viên khác nhau cùng dùng chung hệ thống đo lường. Một khảo sát Gage R&R có thể cho chúng ta biết liệu có sự khác nhau giữa nhân viên này với nhân viên khác trên cùng một phương pháp đo, và khác nhau bao nhiêu.

Giả sử công ty muốn giám sát trọng lượng hộp ngũ cốc và tuyển nhân viên mới để thực hiện việc này. Công ty dùng Gage R&R để đánh giá nhân viên mới tuyển so với nhân viên đã có kinh nghiệm làm việc.
Khảo sát cho thấy khi cân cùng một hộp ngũ cốc, nhân viên mới có kết quả cân cao hoặc thấp hơn nhiều so với các nhân viên đã có kinh nghiệm. Phát hiện này có thể giúp công ty nhận ra cần phải huấn luyện các nhân viên mới nhiều hơn (hình 2).

Khảo sát Gage R&R Study bằng Minitab ra sao
Nhận biết khả năng của hệ thống đo lường bạn đang dùng có thể có tác động đáng kể về tài chính. Minitab, một chương trình thống kê chuyên dụng giúp bạn phân tích mức độ chính xác của hệ thống đo lường của mình một cách dễ dàng.
Trong trường hợp công ty sản xuất và đóng hộp ngũ cốc như trên, vấn đề đóng ngũ cốc vào hộp dư và thiếu có hậu quả khác nhau. Đóng dư ngũ cốc vào hộp gây hao tốn chi phí và công ty có thể tiết kiệm chi phí này bằng cách hiệu chỉnh hệ thống cân và huấn luyện nhân viên phù hợp. Tương tự, đóng thiếu sẽ làm khách hàng nổi giận khi biết mình không nhận đủ lượng ngũ cốc đã trả tiền.

Bắt đầu
Việc chuẩn bị để phân tích hệ thống đo lường thật dễ dàng với chức năng khởi tạo bảng thu thập dữ liệu trong Minitab (Create Gage R&R Study Worksheet). Hộp giao diện giúp bạn nhanh chóng ghi rõ ai thực hiện việc đo lường (operators), đo cái gì (the parts), số lần đo (replicates) và thứ tự dữ liệu được ghi nhận (hình 3).

1. Chọn Stat > Quality Tools > Gage Study > Create Gage R&R Study Worksheet.
2. Ghi rõ số lượng sản phẩm cần đo, số nhân viên, và số lần mỗi nhân viên đo cùng một sản phẩm.
3. Mô tả sản phẩm được đo và tên nhân viên để nhận biết kết quả dễ dàng.
4. Bấm OK.

Phần chính
Sau khi đã ghi nhận đầy đủ vào bảng thu thập dữ liệu, bạn nhập vào chương trình Minitab và dùng Gage R&R Study (Crossed) để phân tích kết quả (hình 4).

1. Chọn Stat > Quality Tools > Gage Study > Gage R&R Study (Crossed).
2. In Part Numbers, enter Parts.
3. In Operators, enter Operators.
4. In Measurement Data, enter 'Fill Weights'.
5. Click OK.

Khảo sát cho thấy kết quả cân của Jordan thấp hơn của Pat hay Taylor. Trong thực tế, tỷ lệ % khác biệt trong khảo sát (Study Variation) trong tổng Gage R&R cao – 90.39% là chỉ dấu cho thấy hệ thống đo lường không ổn. Nhận biết lý do và loại bỏ nguyên nhân gây khác biệt sẽ cải thiện hệ thống đo lường (hình 5)

Xử dụng kết quả khảo sát Gage R&R Studies
Việc đo lường, như bất cứ quy trình nào khác, dễ có khuynh hướng thay đổi. Đánh giá và nhận biết nên tập trung nỗ lực váo đâu để giảm thiểu thay đổi này giúp bạn bảo đảm mức độ chính xác cho hệ thống đo lường của mình.

25/11/2016

DOWN TIME TIPS
Vorne bulletin - Huy Le biên dịch

Down Time là nguyên nhân lớn nhất gây tổn thất thời gian sản xuất trong hầu hết nhà máy. Sau đây là một số lời khuyên thiết thực nhằm giảm được Down Time mà không cần đến nhiều hỗ trợ từ bên ngoài.

TỔNG QUAN
Tại sao có bảng “Down Time Tips”?
Down Time là nguồn lớn nhất gây tổn thất về năng suất cho hầu hết các nhà sản xuất, và nó lại thường xuất hiện ngay tại các vị trí quan trọng nhất trong dây chuyền. Mặc dù TPM (Total Productive Maintenance-Bảo trì hiệu suất toàn diện) là chương trình tốt nhất để kéo giảm Down Time một cách bền vững, không phải công ty nào cũng sẵn sàng đầu tư thời gian và nguồn lực để có một chương trình TPM hiệu quả. Nếu Down Time đang là một vấn đề trong nhà máy của bạn, 10 mẹo (tips) sau đây sẽ giúp bạn giảm được nó với các nguồn lực bạn đang có.

10 mẹo thiết thực để giảm Down Time
1.Nắm bắt lý do
Điều quan trọng là nắm bắt được lý do và độ dài của mỗi lần Down Time nhằm giúp nhóm sắp xếp ưu tiên và mức tập trung một cách hiệu quả. Khởi đầu một cách đơn giản bằng việc lập một danh mục với không quá 25 lý do, một trong số đó nên là “Tất cả các loại khác” (all other reasons). Bạn cần chắc chắn mỗi lý do đều rõ ràng (khi so sánh với các lý do khác) và mô tả các dấu hiệu/triệu chứng (nhằm xác định nguyên nhân gốc). Loại bỏ các lý do không được xử dụng thường xuyên và thêm các lý do khi cần để “Tất cả các loại khác” không nằm trong 10 lý do đầu tiên.

2.Tập trung vào sự cưỡng thúc
Mỗi quy trình sản xuất đều có một điểm cưỡng thúc, đó chính là đòn bẫy (point of leverage) cho toàn quy trình. Đo lường Down Time ngay tại điểm cưỡng thúc và cải tiến điểm này để chắc rằng các nguồn lực được tập trung vào đúng nơi có tác động lớn nhất đến sản lượng và lợi ích.

3.Chọn thước đo để đẩy mạnh các hoạt đông cần thiết
Thước đo được nhấn mạnh và được chia xẻ là phương cách rất quan trọng nhằm đẩy nhanh hành động. Xem Down Time là một KPI (Key Performance Indicator-Chỉ số đo lường hiệu suất chính yếu) và liên tục làm tăng mức độ quan trọng của nó. Mọi người đều muốn có cơ hội để thắng cuộc, do vậy bạn cần đặt mục tiêu một cách SMART (Specific Cụ thể, Measurable Đo được, Achievable Có thể đạt được, Relevant Thích đáng và Time-Specific Rõ ràng về thời gian) và có phần thưởng khi đạt được mục tiêu, dù chỉ là một cách công nhận đơn giản.

4.Hiển thị hóa Down Time
Tạo một hiển thị (visual aid) rõ ràng để nhận biết khi nào dây chuyền dừng lại, và phóng đại các hiển thị này khi dây chuyền tiếp tục dừng trong một thời gian. Huấn luyện các thành viên của nhóm phản ứng nhanh và quy định nhiều mức độ phản ứng tăng theo cấp bậc (ví dụ nhân viên vận hành, giám sát, quản đốc). Mục tiêu là ngăn ngừa các sự cố nhỏ trở thành các rắc rối lớn.

5.Xử lý nhanh lập tức, Phát triển biện pháp xử lý lâu dài (100-Year Fixes)
Xem xét giải quyết mỗi sự cố Down Time theo một trong hai cách:
■ Xử lý nhanh (thực hiện một biện pháp lập tức có thể làm ngay không cần nguồn lực bên ngoài)
■ Biện pháp lâu dài (100-Year Fix, phát triển biện pháp lâu dài khi vấn đề cần có nguồn lực kỹ thuật và quản trị từ bên ngoài để giải quyết) 100-Year Fix

6.Thực hành 3S chớp nhoáng (3S Blitz)
Một môi trường làm việc sạch sẽ và ngăn nắp tạo điều kiện để máy móc hoạt động tốt hơn, đó là lý do 5S là nền tảng của chương trình TPM. Một cuộc thực hành 3S chớp nhoáng ứng dụng cùng một nguyên lý khi thực hiện kiểm tra nhanh một lần: Sàng lọc (loại bỏ những thứ không còn cần đến), Sắp xếp (Sắp xếp ngăn nắp những thứ còn lại), và Sạch sẽ (vệ sinh và kiểm tra thiết bị).

7.Thực hành một đợt bảo trì chớp nhoáng (Maintenance Blitz)
Hầu hết máy móc thiết bị đều có các bộ phận bị mòn hư (vd. các loại miếng chặn, vòng đệm, vòng bi, dây cu-roa, các con lăn) có thể gây dừng máy khi chúng hết qua hạn hoạt động. Kiểm tra tất cả bộ phận hao mòn của máy và thay thế khi chúng có dấu hiệu hư hỏng.

8.Đánh dấu các thông số tối ưu (Optimum Settings)
Khi các thông số máy móc liên tục bị thay đổi bởi nhân viên, quản đốc và kỹ sư, chúng khó có thể vận hành một cách tốt nhất và dễ bị Down Time. Hãy chọn và đánh dấu các thông số cài đặt tối ưu.

9.Thực hành Hourly Reviews
Chuẩn bị một tấm bảng trắng gần khu vực sản xuất. Mỗi giờ thực hiện một cuộc họp đứng dài 3 phút ngay tại bảng này để cập nhật kết quả, nhận biết sự cố Down Time lớn nhất trước đó và thống nhất về biện pháp cải tiến trong giờ tiếp theo. Đây là một hình thức đơn giản của SHORT INTERVAL CONTROL.

10.Chỉ thay đổi một việc mỗi lần (One Thing at a Time)
Chỉ thay đổi một việc mỗi lần khi xử lý một sự cố Down Time. Thông thường nhiều thay đổi được thực hiện cùng lúc mà không kiểm tra được tác động riêng biệt của chúng lên thiết bị, điều này gây nhiều khó khăn trong nhận định vấn đề và đánh giá sự hiệu quả của giải pháp.

LỢI ÍCH
Trong ngắn hạn, Down Time Tips đưa ra phương cách thiết thực đã được chứng minh để giảm Down Time với nguồn lực hiện có.
Trong dài hạn, Down Time Tips nên được thay thế bằng một phương pháp có cấu trúc tốt hơn, ví dụ TPM.

VAI TRÒ ROLES
Down Time Tips bao gồm các vai trò sau (Bảng 1):

CÁC ĐIỂM CHÍNH YẾU
Luôn chú ý bức tranh tổng thể
Down Time là nguyên nhân lớn nhất gây mất năng suất cho hầu hết các nhà máy. Nó cũng là sự ngừng trệ không mong muốn rõ rang và đáng chú ý nhất. Do vậy các loại tổn thất khác đôi lúc khó thể nhận biết. Ví dụ:
■ Sản phẩm thay đổi thường xuyên có thể làm cho thời gian sản xuất giảm đi đáng kể do nhiều chuyển đổi (changeovers).
■ Các ngưng trệ nhỏ lẻ thường xuyên hay nhiều chu trình chậm có thể làm giảm đáng kể thời gian sản xuất mà không đo lường được.
Điều quan trọng là cần chú ý bức tranh tổng thể. Đối vơi hầu hết công ty điều này có nghĩa là thực hiện một tiêu chuẩn vàng (gold standard) để đo lường hiệu suất của nhà máy: OEE vơi một phân tích của thiệt hại OEE trong SIX BIG LOSSES, và phân tích sâu về thiệt hại của sự sẵn sàng (Availability) của OEE trong lý do Down Time. Thêm TEEP (Total Effective Equipment Performance) như một thước đo cho công suất (Bảng 2).

Cần chắc chắn rằng bạn có cách nhìn xác đáng và toàn diện về thiệt hại thời gian sản xuất. Khởi đầu bằng cách đo OEE. Tiếp đó, ghi nhận các nguyên nhân gây Down Time đối với OEE Availability Loss (Tô màu cam trong bảng 2 bên trên). Tiếp nữa theo dõi tất cả Six Big Losses. Sau cùng tính TEEP (để có nhận định thấu đáo về công suất)

Nắm bắt các cải tiến
Hãy hỏi hai câu hỏi đơn giản sau bất cứ khi nào thực hiện một cải tiến:
■ Có phải đã tìm ra được một “best practice” mới?
■ Liệu các nhóm khác có lợi từ cải tiến này?
Nếu câu trả lời cho cả hai câu hỏi trên đều là có, bạn nên xem xét để chuyển cải tiến này trở thành công việc tiêu chuẩn (standardize work). Điều này sẽ giữ được thành quả và trở thành bánh răng giúp gia tăng hiệu suất theo thời gian.

Chuyển từ đối phó (reactive) sang chủ động (proactive)
Có sự khác biệt lớn giữa làm việc theo cách đối phó (xử lý vấn đề khi chúng xảy ra) và làm việc chủ động (hoạch định chương trình xử lý và cải tiến dài hạn). Sự phát triển của bạn sẽ bị hạn chế khi bạn bỏ quá nhiều thời gian để đối phó với các vấn đề. Dành thời gian cho các cải tiến chủ động, và luôn luôn cố gắng chuyển từ đối phó sang chủ động.

Xem xét thực hiện TPM Consider TPM
Xem xét TPM (Total Productive Maintenance) như một phương pháp chủ động và toàn diện để giảm Down Time. TPM làm mờ ranh giới giữa sản xuất và bảo trì bằng cách huấn luyện và phân quyền cho nhân viên vận hành bảo dưỡng các thiết bị họ đang xử dụng.
Phạm vi của TPM vượt xa Down Time. TPM có một hệ thống phong phú các công cụ và quy trình để loại bỏ lãng phí, bao gồm việc giải quyết tất cả Six Big Losses. Do chiều sâu và mức độ phức tạp, việc thực hành một chương trình TPM hoàn chỉnh có thể mất nhiều năm và đòi hỏi sự ủng hộ mạnh mẽ và liên tục của cấp cao nhất.

Chương trình TPM truyền thống dựa trên nền tảng 5S (Sort, Set in Order, Shine, Standardize, and Sustain) và 8 hoạt động hỗ trợ (còn gọi là 8 cột trụ-8 pillars) --> Hình TPM

RATE YOURSELF
Nhà máy bạn đang áp dụng Down Time Tips ở mức nào? Trả lời 10 câu hỏi sau để biết bạn thực hiện ra sao so với chuẩn (model implementation) - Bảng 4

6SigmaConsulting đang mở các khóa huấn luyện Lean Six Sigma các cấp độ, mời các bạn vào www.giaiphap.tech để biết thêm chi tiết.

6 Sigma Consulting Ltd.

09/11/2017

09/01/2017

30/12/2016

20/12/2016

14/12/2016

25/11/2016

Address

Telephone

Website

Alerts

Contact The Business

Shortcuts

Share

Category