1. Quan sát sự biến đổi của quá trình (thông qua việc phân tích kết quả đo của sản phẩm tạo ra từ quá trình hoặc thông số của quá trình, tùy theo đối tượng nghiên cứu là gì) Show 2. Xbar : hiển thị sự thay đổi của giá trị trung bình của quá trình đang biến đổi ra sao (nếu không có điểm nào vượt ra ngoài giới hạn 3 Sigma UCL và LCL là quá trình đang được kiểm soát) 3. R Chart : hiển thị sự biến đổi (phân tán) của quá trình, đây cũng được hiểu là sự dao động của quá trình, (nếu không có điểm nào vượt ra ngoài giới hạn 3 Sigma UCL và LCL là quá trình được cho là chưa có gì bất thường). Tại sao lại cần cả Xbar và R? vì quan sát giá trị trung bình không phải lúc nào cũng là cho ta cái nhận xét đúng về tình trạng thực tế của quá trình, có thêm R ta quan sát được sự bất thường trong dao động của quá trình để có sự đánh giá đúng hơn. Trong ví dụ trên ta chạy ra được biểu đồ Xbar và R như sau  Ta có thể thấy giá trị trung bình có điểm Day6 là vượt ra ngoài LCL của X các điểm khác cơ bản là nằm trong vùng UCL và LCL, đối với Range tất cả đều nằm trong vùng UCL-LCL. Ta thay đổi một chút cho nhóm mẫu số 1 như sau Day1 220 140 159 162 161 Và ta quan sát biểu đồ Xbar và biểu đồ R xem sao Xbar không thể hiện được sự bất thường của nhóm dữ liệu Day 1, nhưng biểu đồ Range đã cho ta thấy rằng nhóm Day1 có sự dao động RẤT LỚN (vút lên) khỏi đường giới hạn kiểm soát UCL và LCL của Range. Đó chính là lý do mà Chủ nghĩa bình quân không phải lúc nào cũng phản ánh đúng thực tế quá trình. Chú ý: Việc vẽ biểu đồ bằng Excel này dễ dàng và có thể thêm nhóm dữ liệu mới liên tục, bạn có thể vẽ biểu đồ này với khởi đầu từ 1 đến 2 nhóm dữ liệu. Tuy nhiên theo khuyến cáo thì các bạn không đánh giá quá trình khi số mẫu nhỏ như vậy (nếu nó không có sự dao động quá bất thường như ví dụ trên thì các bạn sẽ Đánh giá quá trình bằng biểu đồ kiểm soát khi bạn có 20 nhóm trở lên). Uploaded byDiễm Tiên 0% found this document useful (0 votes) 15 views 8 pages Copyright© © All Rights Reserved Available FormatsDOCX, PDF, TXT or read online from Scribd Share this documentDid you find this document useful?Is this content inappropriate?0% found this document useful (0 votes) 15 views8 pages BIỂU ĐỒ X VÀ RUploaded byDiễm Tiên Jump to Page You are on page 1of 8 Search inside document Reward Your CuriosityEverything you want to read. Anytime. Anywhere. Any device. No Commitment. Cancel anytime. Khái niệm Kiểm soát quy trình bằng phương pháp thống kê (Statistic Process Control – SPC) được xây dựng và phát triển bởi Dr. Walter Shewhart của phòng thí nghiệm Bell và thập nên 1990, và được mở rộng bởi Dr. W. Edwards Deming, người đã triển khai SPC trong ngành công nghiệp Nhật Bản sau thế chiến thứ 2. Sau một vài thành công bước đầu của một vài hãng Nhật Bản, SPC đã được hợp nhất thành một tổ chức khắp thế giới và được xem là một công cụ chính để cải tiến chất lượng sảm phẩm bằng cách giảm các biến trong quy trình. Dr. Shewhart đưa ra khái niệm của hai loại biến trong quy trình: Biến ngẫu nhiên (chance) là một phần bên trong quy trình, và ổn định theo thời gian, và biến không ngẫu nhiên (assignable), này là biến không kiểm soát (uncontrolled), là loại biến không ổn định theo thời gian, có nguồn gốc từ những tác động nhất định từ bên ngoài quy trình. Dr. Deming sau này thay đổi các khái niệm thành biến tạo ra bởi nguyên nhân bình thường (common cause variation) và biến tạo ra bởi nguyên nhân đặc biệt (special cause variation) Dựa trên kinh nghiệm của nhiều loại xử lý dử liệu, và sự hỗ trợ của lý thuyết xác suất thống kê, Dr Shewhart đã phát minh ra biểu đồ kiểm soát để biểu diễn dữ liệu theo thời gian và để nhận diện các loại biến có nguyên nhân bình thường và nguyên nhân đặc biệt. Bài viết này cung cấp một một cách vắn tắt những khái niệm và cách để thực hành SPC cũng nhưng nhưng công thức và kỹ thuật cần thiết để áp dụng nó. Lược dịch từ bài viết Rational Subgrouping and Xbar-R Charts của trang SPC EXCEL GIỚI THIỆU VỀ RATIONAL SUBGROUPING Rational subgrouping là một chủ đề quan trọng trong việc nghiên cứu các cách lấy mẫu dữ liệu. Chúng ta luôn muốn lấy dữ liệu chứa càng nhiều thông tin càng tốt. Một trong những mục tiêu chính của việc lấy mẫu là để ước lượng các tham số phổ biến của quy trình như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và hình dạng của phân bố. Các tham số này được biểu diễn dựa trên cách mà chúng ta lấy mẫu. Các mẫu thường được chọn theo cách sao cho bạn có thể thấy được những biến động mà bạn quan tâm, ví dụ như giữa các ca sản xuất, giờ, các lô hàng khác nhau … từ đó xem xét biến đổi giữa các nhóm con là nhất quán hay không và sự thay đổi trung bình bên trong mỗi nhóm con ra sao. Quy tắc cơ bản để chọn nhóm con là thực hiện theo cách nào đó để tiện lợi cho việc đo lường trong mỗi nhóm con và cơ hội thấy được sự khác nhau giữa các nhóm con. Lược dịch từ bài viết Xbar-R Charts của trang SPC EXCEL Bài viết này sẽ giới thiệu về biểu đồ Xbar-R, và cung cấp các bước để xây dựng biểu đồ Xbar cũng như một số ví dụ chi tiết về biểu đồ Xbar-R. Biểu đồ Xbar là một dạng biểu đồ kiểm soát có thể sử dụng với các biến dữ liệu. Gióng như các biểu đồ kiểm soát biến khác, nó gồm hai loại biểu đồ. Một biểu đồ là cho trung bình của nhóm con (X) và biểu đồ còn lại là cho dải giá trị của nhóm con (R). Các biểu đồ này là một công cụ rất mạnh để theo dõi các biết động trong một quy trình và nhận diện các thay đổi cả ở giá trị trung bình lẫn độ dao động giá trị trong quy trình GIỚI THIỆU BIỂU ĐỒ X-R Lược dịch từ loạt bài viết Process Capability của trang SPC EXCEL Cải tiến quy trình không có nghĩa là đưa quy trình về trạng thái kiểm soát thống kê. Việc đưa quy trình về trạng thái kiểm soát thống kê đơn thuần chỉ là việc làm cho quy trình phải ở trạng thái mà nó cần phải có. Khi quy trình ở trạng thái kiểm soát thống kê, chúng ta có thể bắt đầu tiến hành cải tiến quy trình. Năng lực quy trình là một phương pháp để đo lường mức đô hiệu quả của một quy trình xem nó có đạt được các tiêu chuẩn, hay các tiêu chí kỹ thuật của khác hàng hay không, cũng như đo lường các nổ lực nhằm cải tiến quy trình. GIẢI THÍCH VỀ NĂNG LỰC QUY TRÌNH Khách hàng mong muốn các sản phẩm có chất lượng nhất quán và đạt được các tiêu chí kỹ thuật khi nó được sản xuất ra – không phải bằng cách phân loại (sorting) hoặc sửa chữa hàng lỗi (rework). Chúng ta đã biết được rằng biểu đồ kiểm soát giúp chúng ta biết được chất lượng sản phẩm là nhất quán (consistent) hay không, nhưng biểu đồ kiểm soát không cho chúng ta biết được sản phẩm có đạt được các yêu cầu kỹ thuật từ khách hàng hay không. Để xác định điều đó, chúng ta phải quay lại biểu đồ tần suất (histogram) Biểu đồ tần suất biểu thị biến động trong quy trình. Mỗi khi quy trình được kiểm soát, chúng ta biết rằng nếu lấy kết quả vài mẫu sản phẩm hôm qua, hôm nay hoặc ngày mai và xây dựng biểu đồ tần suất, về cơ bản thì biểu đồ tần suất sẽ giống nhau về hình dạng, trung bình và độ lệch chuẩn. Với quy trình đã được kiểm soát thống kê và có dạng phân bố chuẩn, chúng ta có thể sử dụng phép phân tích năng lực quy trình. |
