�� Sáu bước thiết lập biểu đồ kiểm soát (Control Chart)
1.Chọn đặc tính chất lượng (Chọn yếu tố cần kiểm soát)
Việc lựa chọn đặc tính chất lượng rất quan trọng vì đây là yếu tố sẽ ảnh hưởng lớn đến sản phẩm. Chỉ nên chọn những đặc tính có thể định lượng (biểu diễn bằng số). Có thể sử dụng các công cụ như biểu đồ Pareto hoặc biểu đồ nhân quả để phân tích và chọn ra đặc tính có tỷ lệ lỗi cao nhất trong quy trình.
2.Chọn số lượng mẫu hợp lý
Số lượng mẫu nên được chọn sao cho cân bằng giữa độ nhạy thống kê và chi phí kiểm tra. Thông thường, người ta chọn 4 hoặc 5 mẫu để dễ tính toán. Nếu số lượng mẫu vượt quá 10, nên sử dụng biểu đồ x̄ - σ thay vì x̄ - R.
3.Thu thập dữ liệu
Mẫu nên được lấy theo lịch trình cố định hoặc thời gian thực (ngay tại dây chuyền sản xuất), đảm bảo tính đại diện và khách quan. Cần thu thập ít nhất 25 bộ dữ liệu để tính giới hạn kiểm soát một cách chính xác.
4.Tính giới hạn kiểm soát thử nghiệm
Dựa trên dữ liệu thu thập, tính giá trị trung bình (x̄) và khoảng dao động (R). Sau đó tra bảng hệ số để tính giới hạn kiểm soát trên (UCL) và giới hạn kiểm soát dưới (LCL) theo công thức chuẩn của biểu đồ x̄ - R.
6.Thiết lập giới hạn kiểm soát đã điều chỉnh
Nếu phát hiện có điểm dữ liệu nằm ngoài giới hạn kiểm soát, cần xác định nguyên nhân. Nếu là nguyên nhân đặc biệt (không ngẫu nhiên) thì loại bỏ điểm đó khỏi tập dữ liệu và tính lại giới hạn. Nếu là nguyên nhân ngẫu nhiên, thì vẫn giữ nguyên để tính giới hạn kiểm soát.
7.Sử dụng biểu đồ kiểm soát liên tục
Biểu đồ kiểm soát cần được sử dụng liên tục trong quá trình sản xuất. Thông thường mỗi tháng sẽ vẽ lại một lần và sử dụng dữ liệu của tháng trước để cập nhật giới hạn mới. Khi thực hiện đúng, quá trình sẽ dần ổn định hơn, năng lực quá trình (Cp) sẽ tăng và giới hạn kiểm soát sẽ thu hẹp lại, thể hiện sự ổn định ngày càng cao.
�� Phân biệt biểu đồ kiểm soát dữ liệu đo lường và dữ liệu đếm
Biểu đồ kiểm soát dữ liệu đo lường:
Dùng cho các dữ liệu có thể đo đạc liên tục như chiều dài, trọng lượng, nhiệt độ, v.v. Một số biểu đồ phổ biến:
x̄ - R Chart: Biểu đồ trung bình và khoảng dao động
x̄ - σ Chart: Biểu đồ trung bình và độ lệch chuẩn
�� 4. Tính giới hạn kiểm soát thử nghiệm (Tiếp tục)
Ví dụ với dữ liệu đã thu thập:
Tổng x̄ = 160.25, Tổng R = 2.19, số mẫu (k) = 25
Trung bình x̄ = 160.25 / 25 = 6.41mm
Trung bình R = 2.19 / 25 = 0.09mm
Khi số lượng mẫu là 4 → Tra bảng hệ số ta có:
A2 = 0.729, D3 = 0, D4 = 2.282
→ Tính giới hạn:
Biểu đồ x̄:
UCL = 6.41 + 0.729 × 0.09 = 6.48mm
LCL = 6.41 – 0.729 × 0.09 = 6.34mm
Biểu đồ R:
UCL = 2.282 × 0.09 = 0.20mm
LCL = 0 × 0.09 = 0mm
�� 5. Điều chỉnh giới hạn kiểm soát
Nếu một vài điểm nằm ngoài UCL/LCL → cần xem xét nguyên nhân.
Nếu là nguyên nhân đặc biệt, loại khỏi tính toán, tính lại giới hạn kiểm soát mới.
Nếu giới hạn kiểm soát vượt ra ngoài giới hạn quy cách, thì cần thu thập lại dữ liệu và không áp dụng biểu đồ cho đến khi quá trình ổn định.
Ví dụ sau khi loại 3 điểm bất thường (x̄ = 6.65, 6.51 和 R = 0.3):
x̄ mới = (160.25 – 6.65 – 6.51) / (25 – 2) = 6.40mm
R mới = (2.19 – 0.3) / (25 – 1) = 0.079mm
→ σ' = R/d₂ = 0.079 / 2.059 = 0.038mm
→ Tra hệ số mới (n = 4): A = 1.5, D1 = 0, D2 = 4.698
→ Giới hạn mới:
Biểu đồ x̄ mới:
UCL = 6.40 + 1.5 × 0.038 = 6.46mm
LCL = 6.40 – 1.5 × 0.038 = 6.34mm
Biểu đồ R mới:
UCL = 4.698 × 0.038 = 0.18mm
LCL = 0mm
�� 6. Sử dụng biểu đồ kiểm soát một cách liên tục
Khi biểu đồ đã chính thức được sử dụng, hãy duy trì cập nhật thường xuyên (thường là mỗi tháng).
Mỗi tháng sẽ dùng dữ liệu của tháng trước để tính lại UCL/LCL mới.
Khi quá trình ổn định, độ rộng biểu đồ sẽ hẹp dần, thể hiện năng lực quá trình được cải thiện (Cp tăng).
Ví dụ: biểu đồ tháng thứ 7 có giới hạn hẹp hơn tháng 2 → chứng minh kiểm soát hiệu quả.
0 Nhận xét