1 Quảnlýchấtlượng Kiểm soát chấtlượng sử dụng công cụ thống kê Dr. Lê Anh Tuấn Bộ môn Quản lý Công nghiệp Trường ĐHBK Hà nội Kiểmsoátchấtlượng sử dụng thống kê – Statistical Quality Control (SQC) 2 Kiểm soát chấtlượng 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 chấtlượng các quá trình  Lấymẫuchấpnhận trong kiểmsoátchấtlượng  Phương pháp này đượcsử dụng để kiểmtrachấtlượng của các sảnphẩmcuốidựatrênlấymẫuthống kê Kiểmsoátchấtlượng quá trình sử dụng thống kê – Statistical Process Control (SPC) 3 Các cơ sở củakiểm soát quá trình dùng thống kê (SPC)  Đolường hiệusuấtcủamột quá trình  Sử dụng toán học(thống kê)  Liên quan đếnthuthập, tổ chứcvàphântíchsố liệu  Mục tiêu: cung cấp các tín hiệuthống kê khi các nguyên nhân không ngẫu nhiên gây ra sai lệch quá trình xuấthiện  Thường đượcdùngđể  Kiểm soát quá trình chế tạosảnphẩm  Kiểmtramẫucủa các sảnphẩmcuối SPC trong dịch vụ  Tính chấtcủaphế phẩm trong dịch vụ khác với các sảnphẩm  Phế phẩm trong dịch vụ là việc không có khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng  Đolường, kiểmtrasự hài lòng của khách hàng 4 SPC  SPC  kiểm soát quá trình sảnxuất để tìm ra và ngănngừa các lỗichất lượng  Mẫu  tậpcủa các sảnphẩm được dùng để kiểmtra  Biểu đồ kiểmsoát  quá trình phảinằmtronggiớihạn kiểmsoát UCL LCL Các loại ảnh hưởng  Ngẫu nhiên  Các nguyên nhân thông thường  cố hữu, gắnliềnvớiquá trình  chỉ có thể loạibỏ bằng cách cảitiếnhệ thống  Biến không ngẫu nhiên (hoặclàbiếncóthể gán được)  các nguyên nhân cụ thể  gây ra bởi các yếutố có thể xác định được  có thể thay đổibởingười thao tác hoặccáchoạt động quảnlý 5 Nguyên nhân ngẫu nhiên và không ngẫu nhiên SPC trong TQM  SPC  công cụđểxác định các vấn đề chấtlượng và dùng để cải thiện quá trình sảnxuất  đóng góp vào mục tiêu liên tụccảithiệncủaTQM 6 Các loại SPC SPC Kiểmsoát quá trình Lấymẫuchấp nhận Biểu đồ biến Biểu đồ thuộc tính Các tính chấtcủachấtlượng  Các thuộctínhcầntập trung để kiểmtralỗi  Phân loạisảnphẩmlà ‘tốt’ hoặc ‘không tốt’ hoặc điếmsố lượng hỏng  Phân loạibiếnthànhcác biếnminhbạch hoặcgián đoạn  ví dụ như một cái radio làm việc hay không ThuộctínhBiến  Các đặc tính đo đạc, ví dụ như trọng lượng, chiều dài  Có thể tấtcả hoặclấymột vài  Là các biến liên tụcngẫu nhiên 7 Kiểm soát quá trình: 3 loại đầurađiển hình của quá trình Tầnsuất Giớihạndưới Size (Weight, length, speed, etc. ) Giớihạntrên (b) Có khả năng kiểm soát, nhưng khôngcókhả năng tạorasản phẩm trong vùng giớihạn. Một quá trình chỉ có biến đổingẫu nhiên và có khả năng sảnxuấtrasản phẩm trong giớihạn.; và (c) Không thể kiểmsoát. Một quá trình không thể kiểm soát với mộtsố nguyên nhân không ngẫu nhiên. (a) Có khả năng kiểmsoát, có khả năng tạ orasản phẩm trong vùng giớihạn. Một quá trình chỉ có biến đổi ngẫu nhiên và có khả năng sảnxuấtrasảnphẩm trong giớihạn. Quan hệ giữasố liệu (population) và phân bố mẫu Uniform Normal Beta phân bố củagiátrị trung bình (GTTB) mẫu GTTB cua GTTB mau x= n x x σ =σ= Độ lệch chuẩncủa GTTB mẫu (GTTB) 95.5% cac gia tri x nam trong khoang 2 x σ ± 99.7% cac gia tri x nam trong khoang 3 x σ ± x 3 x 2 x x x 1 x 2 x 3 σ+σ+σ1+σ−σ−σ− 3 dạng phân bố 8 Phân bố mẫucủa các GTTB và phân bố của quá trình phân bố mẫucủa các giá trị trung bình phân bố quá trình của các mẫu )mean( mx = Biểu đồ kiểm soát quá trình Đồ thị của số liệu mẫu theo thời gian 0 20 40 60 80 1 5 9 13 17 21 Time Giá trị mẫu Giá trị mẫu UCL Trung bình LCL 9 Mục đích củabiểu đồ kiểm soát  Chỉ ra các thay đổi trong mẫudữ liệu  ví dụ như xu hướng  Hiệuchỉnh trướckhiquá trình rơi ra ngoài dùng kiểmsoát  Chỉ ra nguyên nhân của các thay đổi trong số liệu  Các nguyên nhân không ngẫu nhiên  Số liệu ngoài giớihạnkiểmsoáthoặccóxuhướng  Các nguyên nhân ngẫunhiên  Các biến động ngẫu nhiên xung quanh giá trị trung bình Cơ sở củabiểu đồ kiểmsoát X Khi kích thướcmẫu đủ lớn, phân bố mẫusẽ tiến gầnvớiphânbố chuẩn. Lý thuyếtgiớihạn trung tâm X X 10 Cơ sở củabiểu đồ kiểmsoát(tiếp theo) X Giá trị trung bình Lý thuyếtgiớihạn trung tâm σ σ x x n = σ σ x x n = μ =X μ =X Độ lệch chuẩn X = μ X = μ Cơ sở củabiểu đồ kiểmsoát(tiếp theo) Các tính chấtcủa phân bố chuẩn 95.5% cac gia tri x nam trong khoang 2 x σ ± 99.7% cac gia tri x nam trong khoang 3 x σ ± x μ=x [...]... 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 UCL LCL Các giá trị của mẫu liên tục ở dưới đường trung tâm LCL Các giá trị của mẫu liên tục ở trên đường trung tâm 19 Dạng của biểu đồ kiểm soát (tiếp theo)... 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 18 Sử dụng biểu đồ X và R cùng nhau Giá trị trung... ngẫu nhiên 11 Các bước kiểm soát quá trình bằng biểu đồ Bắt đầu Sản xuất sản phẩm Cung cấp dịch vụ Lấy mẫu Không Tìm được nguyên nhân? Có Kiểm tra mẫu Tạo Biểu đồ kiểm soát dừng quá trình Tìm ra tại sao 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...Các loại biểu đồ kiểm soát Các dữ liệu số liên tục Biểu đồ kiểm soát Dữ liệu tường minh hoặc số gián đoạn Biểu đồ biến Biểu đồ R Biểu đồ thuộc tính Biểu đồ X Biểu đồ P Biểu đồ C Một quá trình được kiểm soát nếu … … nếu không có điểm mẫu nào ngoài vùng kiểm soát … phần lớn các điểm gần giá trị trung bình … số điểm trên và dưới đường trung... phế phẩm tổng số mẫu kiểm tra = 200 / 20(100) = 0.10 0.10(1 - 0.10) 100 p(1 - p) = 0.10 + 3 n UCL = p + z UCL = 0.190 0.10(1 - 0.10) 100 p(1 - p) = 0.10 - 3 n LCL = p - z 0.20 UCL = 0.190 0.18 0.16 0.14 0.12 Tỉ lệ phế phẩm Ví dụ về biểu đồ p (tiếp theo) LCL = 0.010 0.10 p = 0.10 0.08 0.06 0.04 0.02 LCL = 0.010 2 4 6 8 mẫu 10 12 14 16 18 20 25 Biểu đồ c Loại biến của biểu đồ Dữ liệu số gián đoạn Mô... 12 14 16 mẫu 27 Loại biểu đồ sẽ được sử dụng Sử dụng biểu đồ X và R: Dùng để theo dõi biến Thu thập 2 0-2 5 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... hạn trên -x 3σ 8.80 - 8.50 3(0.12) 9.50 - 8.80 , 3(0.12) = 0.83 Lấy mẫu chấp nhận – Acceptance Sampling 32 Thế nào là kế hoạch lấy mẫu chấp nhận Đưa ra các thủ tục để kiểm tra vật liệu đầu vào hoặc sản cuối Xác định Loại mẫu Cỡ mẫu (n) Các tiêu chí (c) được dùng để loại bỏ hoặc chấp nhận một lô Nhà cung cấpvà khách hành cần phải thương lượng (đàm phán) Đường đặc tính chấp nhận Chỉ ra chất lượng của... hàng Trả lại tất cả Lô hàng 0% 0 1 2 3 4 Ngưỡng 5 6 7 8 9 10 % phế phẩm trong lô 34 AQL<PD 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... 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 theo) Sử dụng biểu đồ C: Theo dõi các thuộc tính mà số khuyết tật cho một đơn vị đầu ra có thể đếm được Số đếm thường là một phần nhỏ của những vấn đề có thể xảy ra 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 … 28... X - Ví dụ (tiếp theo) 50.09 = ∑x x= = = 5.01 cm 10 k = UCL = x + A2R = 5.01 + (0.58)(0.115) = 5.08 = LCL = x - A2R = 5.01 - (0.58)(0.115) = 4.94 Giá trị của A2 -> Tra bảng 5.10 – UCL = 5.08 5.06 – giá trị trung mình Biểu đồ X - Ví dụ (tiếp theo) 5.08 – 5.04 – 5.02 – = x = 5.01 5.00 – 4.98 – 4.96 – LCL = 4.94 4.94 – 4.92 – | 1 | 2 | 3 | 4 | | 5 6 số mẫu | 7 | 8 | 9 | 10 14 Các hệ số để tìm giới hạn kiểm . 1 Quảnlýchấtlượng Kiểm soát chấtlượng sử dụng công cụ thống kê Dr. Lê Anh Tuấn Bộ môn Quản lý Công nghiệp Trường ĐHBK Hà nội Kiểmsoátchấtlượng sử dụng thống. dụng thống kê – Statistical Quality Control (SQC) 2 Kiểm soát chấtlượng sử dụng công cụ thống kê  Kiểm soát quá trình sử dụng công cụ thống kê (Statistical