Blog Single

Trực quan hoá dữ liệu chất lượng để tìm ra vấn đề

Dữ liệu là một tư liệu vô cùng quý báu trong quản lý chất lượng. Có một suy nghĩ căn bản trong quản lý chất lượng mà mình đã giới thiệu nhiều lần đó là quản lý dựa trên sự thực. Do đó, việc trực quan hoá dữ liệu sẽ giúp chúng ta nắm được sự thực để phát hiện vấn đề thay vì dựa vào kinh nghiệm và cảm tính.

Thông thường, chúng ta sẽ thực hiện 3 bước sau trước khi tiến hành kaizen:

  • Thu thập dữ liệu
  • Gia công dữ liệu
  • Phân tích dữ liệu
Quản lý chất lượng căn bản

Thu thập dữ liệu

Nếu các bạn nào đang làm việc trong công xưởng sẽ thấy có rất nhiều các bảng check sheet được điền trong từng công đoạn.

Đây chính là giai đoạn thu thập dữ liệu để quản lý chất lượng sản phẩm.

Việc thu thập dữ liệu thường được thực hiện thông qua các bước sau:

  • Làm rõ mục đích: Đầu tiên chúng ta cần làm rõ mục đích thu thập dữ liệu, không phải dữ liệu nào cũng thu thập vì làm thế sẽ gây lãng phí thời gian. Ví dụ, thu thập dữ liệu để đánh giá trình trạng lỗi xảy ra trong một công đoạn, hay thu thập dữ liệu để tìm nguyên nhân gây ra một loại lỗi nào đó. Vậy nên không có mục đích thì đừng thu thập dữ liệu làm gì nhé các bạn.
  • Quyết định các đề mục dữ liệu: Sau khi đã có mục đích rồi, chúng ta cần quyết định nên thu thập những loại dữ liệu nào. Ví dụ, dữ liệu ở dạng giá trị đo chúng ta có: chiều dài, trọng lượng, cường độ… hay dạng giá trị đếm chúng ta có: tỷ lệ lỗi, số lượng lỗi, số lượng hàng hỏng… Việc quyết định chính xác các loại dữ liệu ngay từ đầu sẽ giúp chúng ta tiết kiệm được thời gian và công sức trong quá trình thu thập dữ liệu (tránh được việc phải bổ sung dữ liệu).
  • Quyết định phương pháp thu thập dữ liệu: Tương ứng với từng loại dữ liệu chúng ta sẽ có các phương pháp thu thập khác nhau. Ví du: Nếu cần đo chiều dài chúng ta có thể dùng thước đo hay thước kẹp, hay đếm số lượng hàng lỗi ngoại quan chúng ta sẽ sử dụng mắt…
  • Quyết định tập mẫu và số lượng mẫu: Để có thể suy nghĩ theo phương pháp thống kê, chúng ta cần quyết định tập mẫu và số lượng mẫu. Ví dụ, Tập mẫu có thể chọn là số sản phẩm sản xuất trong 1 ngày, còn số lượng mẫu có thể là toàn bộ hoặc một phần số lượng sản phẩm đã sản xuất.
  • Sắp xếp dữ liệu: Cuối cùng chúng ta cần phân loại, phân tầng dữ liệu theo các đầu mục như 5MET. Việc này sẽ giúp chúng ta trực quan hoá vấn đề
Phân loại dữ liệu theo 5MET

Trực quan hoá dữ liệu

Việc trực quan hoá dữ liệu sẽ giúp chúng ta nhìn ra vấn đề.

Trực quan hoá dữ liệu bằng biểu đồ

Để trực quan hoá dữ liệu, thông thường chúng ta sẽ dùng 7 công cụ QC. Đây là những công cụ rất phổ biến mình cũng đã giới thiệu trên trang blogsanxuat rồi. Các bạn nào chưa biết thì tham khảo link dưới nhé.

Ở đây mình sẽ giới thiệu qua về 7 công cụ QC.

Biểu đồ Histogram: là thủ pháp dùng để quan sát sai lệch trong các công đoạn bằng bằng cách thu thập dữ liệu, rồi chia phạm vi tồn tại của dữ liệu thành nhiều khoảng nhỏ và biểu thị bằng đồ thị dạng cột. 

Đồ thị: là thủ pháp giúp người dùng có thể nhìn tổng thể vấn đề với một cái nhìn bằng cách biểu thị mối quan hệ tương đối của 2 hoặc nhiều hơn 2 dữ liệu. 

Biểu đồ phân bố: là thủ pháp dùng để biểu thị đặc tính giữa 2 yếu tố. 

Biểu đồ quản lý: là thủ pháp dùng để phán đoán hiện trạng của các công đoạn (bình thường hay bất thường) thông qua việc quản lý sai lệch tự nhiên và sai lệch bất thường trong từng công đoạn sản xuất. 

Phiếu kiểm tra: là thủ pháp dùng để nắm bắt trạng thái bất ổn hiện tại bằng cách lưu dữ liệu, đếm và chỉnh lí. 

Biểu đồ xương cá: là thủ pháp chỉnh lý nguyên nhân chính của vấn đề bằng cách biểu thị mối quan hệ giữa nguyên nhân và kết quả. 

Biểu đồ Pareto: là công cụ làm nổi bật các vấn đề quan trọng bằng cách lấy dự liệu dựa vào phương cách phân tầng khuyết điểm, phế phẩm…theo từng hiện tượng riêng biệt rồi sắp xếp chúng theo thứ tự giảm dần.

Vậy là mình đã giới thiệu xong những công cụ giúp bạn trực quan hoá dữ liệu để nhìn ra vấn đề. Bước tiếp theo, bạn nên tìm hiểu kỹ cách sử dụng những công cụ trên nhé.