Hướng dẫn sử dụng Hệ thống Kiểm soát Quy trình Thống kê (SPC) trong kiểm soát chất lượng sản xuất

Trong môi trường sản xuất hiện đại, việc duy trì chất lượng sản phẩm ổn định là yếu tố sống còn giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực cạnh tranh. Một trong những công cụ hiệu quả nhất để đạt mục tiêu này chính là phương pháp Kiểm soát Quy trình Thống kê (SPC – Statistical Process Control). Đây là nội dung quan trọng được Viện Nghiên Cứu Phát Triển Chứng Nhận Toàn Cầu (GCDRI) nghiên cứu và chia sẻ nhằm giúp doanh nghiệp Việt Nam ứng dụng đúng cách công cụ thống kê này vào thực tiễn kiểm soát và cải tiến chất lượng.

Thông qua bài viết dưới đây, GCDRI sẽ giúp bạn hiểu rõ cách triển khai SPC hiệu quả, từ bước thu thập dữ liệu, lập biểu đồ kiểm soát cho đến phân tích dữ liệu nhằm phát hiện và xử lý các nguyên nhân sai lệch trong quy trình sản xuất.

Đánh giá quy trình trước khi áp dụng SPC

Trước khi tiến hành đo lường bằng SPC, doanh nghiệp cần thực hiện một bước rất quan trọng là đánh giá tổng thể quy trình sản xuất để xác định những điểm trọng yếu – nơi dễ gây lãng phí, sai lỗi hoặc biến động chất lượng.

Một số ví dụ điển hình về lãng phí phổ biến có thể kể đến như:

• Làm lại sản phẩm do sai lỗi kỹ thuật
• Lỗi do thiết bị hoặc vật liệu
• Tốn kém về thời gian kiểm tra lặp đi lặp lại

Những khu vực sản xuất này nên được ưu tiên ứng dụng các công cụ SPC nhằm gia tăng hiệu quả kiểm soát.

Một lưu ý quan trọng khác là: không phải tất cả thông số kỹ thuật đều cần giám sát liên tục bằng SPC, bởi chi phí và thời gian có thể cao. Do đó, việc lựa chọn đặc tính kỹ thuật nào cần theo dõi phải do nhóm chức năng chéo (CFT) phối hợp xác định trong quá trình phân tích thiết kế hoặc đánh giá hiệu ứng theo phương pháp DFMEA. Chỉ những đặc tính quan trọng hoặc “chìa khóa” mới nên đưa vào hệ thống SPC.

Hướng dẫn thu thập và ghi nhận dữ liệu SPC

Dữ liệu SPC chủ yếu được thu thập từ các phép đo thực tế về kích thước, hiệu năng sản phẩm hoặc chỉ số quy trình. Tùy vào từng loại dữ liệu sẽ có cách ghi nhận và biểu diễn khác nhau. Việc xác định đúng định dạng dữ liệu là bước nền tảng để lựa chọn loại biểu đồ kiểm soát cho phù hợp, từ đó mang lại giá trị phân tích chính xác nhất.

Dữ liệu SPC thường được phân thành hai loại:

Dữ liệu biến (Variable Data)

Đây là loại dữ liệu liên tục, ví dụ như chiều dài, cân nặng, nhiệt độ,… và thường được sử dụng với các biểu đồ sau:

• Biểu đồ Individuals (I-MR): dùng cho dữ liệu từng giá trị riêng lẻ (n=1)
• Biểu đồ X̄-R: áp dụng khi lấy dữ liệu theo nhóm nhỏ với quy mô ≤ 8 mẫu
• Biểu đồ X̄-S: phù hợp với nhóm mẫu lớn hơn 8 đơn vị

Dữ liệu thuộc tính (Attribute Data)

Là loại dữ liệu rời rạc mô tả tình trạng đạt/không đạt, đếm số lỗi hoặc số khuyết tật, ví dụ như:

• Biểu đồ P: theo dõi tỷ lệ sản phẩm bị lỗi trong từng nhóm
• Biểu đồ U: theo dõi số lượng khuyết tật trên đơn vị sản phẩm hoặc cấu kiện sản xuất

Cách lập biểu đồ kiểm soát X̄ – R trong SPC

Trong số các biểu đồ SPC, biểu đồ X̄-R là công cụ truyền thống và phổ biến nhất trong kiểm soát dữ liệu biến. Cụ thể, đây là biểu đồ gồm hai phần:

• Biểu đồ X̄: biểu diễn sự thay đổi của giá trị trung bình các mẫu
• Biểu đồ R (Range): biểu diễn phạm vi dao động giữa dữ liệu cao và thấp nhất của từng nhóm quan sát

Các bước lập biểu đồ X̄-R như sau:

1. Xác định kích thước mẫu và tần suất đo:
   • Quy mô mẫu phổ biến: 4 hoặc 5 mẫu mỗi lần (≤ 8)
   • Số lượng nhóm: thường yêu cầu ít nhất 25 nhóm mẫu để có kết quả thống kê ổn định
2. Thu thập dữ liệu ban đầu:
   • Lấy 25 nhóm mẫu, mỗi nhóm gồm 4 – 5 giá trị đo
3. Tính toán các thành phần trong biểu đồ:
   • Giá trị trung bình X̄ của từng nhóm
   • Khoảng dao động R của từng nhóm (giá trị lớn nhất – nhỏ nhất)
   • Trung bình tổng quát X̄–dbar và R̄ (giá trị trung bình của X̄ và R)
4. Tính Giới hạn kiểm soát (UCL và LCL):
   • UCL / LCL là giới hạn thống kê do dữ liệu thực tế tạo ra, KHÔNG phải giới hạn kỹ thuật
   • Có thể tính bằng tay hoặc dùng phần mềm chuyên dụng SPC
5. Triển khai giám sát định kỳ:
   • Ghi nhận dữ liệu mới tại chu kỳ đo đã thiết lập
   • Tính toán X̄ và R mỗi chu kỳ
   • Ghi dữ liệu vào biểu đồ & theo dõi xu hướng, phát hiện bất thường

Dữ liệu cũng cần đi kèm ngày, giờ, môi trường đo và người thực hiện để truy ngược nếu phát sinh vấn đề.

Phân tích biểu đồ SPC và nhận diện nguyên nhân

Sau khi dữ liệu được điền lên biểu đồ SPC, bước phân tích sẽ giúp đánh giá quy trình có “ổn định” (statistically controlled) hoặc đang bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bất thường hay không.

Một quy trình được coi là đang kiểm soát tốt nếu:

• Các điểm dữ liệu nằm trong giới hạn kiểm soát (UCL – LCL)
• Không xuất hiện xu hướng đột biến, tăng/giảm liên tục, lệch về một phía,…

Ngược lại, nếu xảy ra các dấu hiệu cảnh báo sau, cần nhanh chóng điều tra nguyên nhân:

• Có điểm nằm ngoài giới hạn kiểm soát (out-of-control)
• Có 7 điểm liên tiếp nằm một phía so với đường trung tâm
• Có xu hướng tăng/giảm đơn điệu
• Có sự thay đổi bất thường về độ phân tán dữ liệu

Nguyên nhân ảnh hưởng đến dữ liệu SPC thường được chia làm hai nhóm:

Nguyên nhân phổ biến (Common Causes)

Thường do đặc tính tự nhiên của hệ thống gây ra, không dễ loại bỏ hoàn toàn:

• Sự thay đổi môi trường: nhiệt độ, ẩm độ, mùa vụ
• Hao mòn thiết bị trong giới hạn cho phép
• Quan sát cá nhân gây chênh lệch nhỏ

=> Có thể tiếp tục quy trình nếu nguyên nhân phổ biến đã nằm trong giới hạn thiết kế kỹ thuật

Nguyên nhân đặc biệt (Special Causes)

Do bất thường gây ra, cần xử lý ngay:

• Thiết bị bị lỗi kỹ thuật, gãy mũi khoan, sai lập trình
• Thay đổi vật liệu thô vượt giới hạn kỹ thuật
• Bộ điều khiển sai
• Người vận hành mới, chưa thành thạo

Đối với các nguyên nhân đặc biệt, doanh nghiệp cần lập tức:

• Ngừng quy trình nếu cần thiết
• Truy nguyên nguyên nhân gốc
• Áp dụng hành động sửa chữa và phòng ngừa
• Khôi phục quy trình về trạng thái kiểm soát

Tổng kết: Lợi ích và khuyến nghị ứng dụng SPC

SPC là một trong những công cụ kiểm soát quá trình hiệu quả nhất, giúp doanh nghiệp:

• Duy trì sự ổn định của quy trình sản xuất
• Phát hiện sớm bất thường để tránh tạo lỗi sản phẩm
• Tối ưu chi phí bằng cách giảm lượng sản phẩm hỏng và làm lại

Tuy vậy, để SPC phát huy hiệu quả, cần:

• Lựa chọn đúng đặc tính cần giám sát
• Thu thập dữ liệu khoa học, định kỳ
• Phân tích và phản hồi kịp thời với điểm bất thường
• Đào tạo đầy đủ cho nhân sự về cách hiểu và áp dụng biểu đồ SPC

Nếu doanh nghiệp của bạn đang tìm kiếm giải pháp kiểm soát chất lượng sản xuất tiên tiến, hãy liên hệ với GCDRI – đơn vị hàng đầu trong tư vấn, đào tạo và chuyển giao kỹ thuật về tiêu chuẩn quốc tế, thống kê chất lượng.

Liên hệ chuyên gia GCDRI qua:

• Hotline: 0904.889.859 (Ms. Hoa)
• Email: chungnhantoancau@gmail.com

GCDRI đồng hành cùng doanh nghiệp Việt xây dựng hệ thống chất lượng theo chuẩn quốc tế!