Quản lý chất lượng - Kiểm soát chất lượng sử dụng công cụ thống kê

Chia sẻ: Mạnh Nguyễn | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:38

Thêm vào BST

Báo xấu

499
lượt xem 189
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Các cơ sở của kiểm soát quá trình dùng thống kê (SPC): Đo lường hiệu suất của một quá trình. Sử dụng toán học (thống kê). Liên quan đến thu thập, tổ chức và phân tích số liệu. Mục tiêu: cung cấp các tín hiệu thống kê khi các nguyên nhân không ngẫu nhiên gây ra sai lệch quá trình xuất hiện. Thường được dùng để: Kiểm soát quá trình chế tạo sản phẩm, Kiểm tramẫu của các sản phẩm cuối....

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Quản lý chất lượng - Kiểm soát chất lượng sử dụng công cụ thống kê

Quản lý chất lượng Kiểm soát chất lượng sử dụng công cụ thống kê Dr. Lê Anh Tuấn Bộ môn Quản lý Công nghiệp Trường ĐHBK Hà nội Kiểm soát chất lượng sử dụng thống kê – Statistical Quality Control (SQC) 1
Kiểm soát chất lượng 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 chất lượng các quá trình Lấy mẫu chấp nhận trong kiểm soát chất lượng Phương pháp này được sử dụng để kiểm tra chất lượng của các sản phẩm cuối dựa trên lấy mẫu thống kê Kiểm soát chất lượng quá trình sử dụng thống kê – Statistical Process Control (SPC) 2
Các cơ sở của kiểm soát quá trình dùng thống kê (SPC) Đo lường hiệu suất của một quá trình Sử dụng toán học (thống kê) Liên quan đến thu thập, tổ chức và phân tích số liệu Mục tiêu: cung cấp các tín hiệu thống kê khi các nguyên nhân không ngẫu nhiên gây ra sai lệch quá trình xuất hiện Thường được dùng để Kiểm soát quá trình chế tạo sản phẩm Kiểm tra mẫu của các sản phẩm cuối SPC trong dịch vụ Tính chất của phế phẩm trong dịch vụ khác với các sản phẩm Phế phẩm trong dịch vụ là việc không có khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng Đo lường, kiểm tra sự hài lòng của khách hàng 3
SPC SPC kiểm soát quá trình sản xuất để tìm ra và ngăn ngừa các lỗi chất UCL lượng Mẫu tập của các sản phẩm được dùng để kiểm tra LCL Biểu đồ kiểm soát quá trình phải nằm trong giới hạn kiểm soát Các loại ảnh hưởng Ngẫu nhiên Biến không ngẫu nhiên Các nguyên nhân thông (hoặc là biến có thể gán thường được) cố hữu, gắn liền với quá các nguyên nhân cụ thể trình gây ra bởi các yếu tố có thể chỉ có thể loại bỏ bằng cách xác định được cải tiến hệ thống có thể thay đổi bởi người thao tác hoặc các hoạt động quản lý 4
Nguyên nhân ngẫu nhiên và không ngẫu nhiên SPC trong TQM SPC công cụ để xác định các vấn đề chất lượng và dùng để cải thiện quá trình sản xuất đóng góp vào mục tiêu liên tục cải thiện của TQM 5
Các loại SPC SPC Kiểm soát Lấy mẫu chấp quá trình nhận Biểu đồ Biểu đồ biến thuộc tính Các tính chất của chất lượng Biến Thuộc tính Các đặc tính đo đạc, ví dụ Các thuộc tính cần tập như trọng lượng, chiều trung để kiểm tra lỗi dài Phân loại sản phẩm là Có thể tất cả hoặc lấy một ‘tốt’ hoặc ‘không tốt’ vài hoặc điếm số lượng hỏng Là các biến liên tục ngẫu Phân loại biến thành các nhiên biến minh bạch hoặc gián đoạn ví dụ như một cái radio làm việc hay không 6
Kiểm soát quá trình: 3 loại đầu ra điển hình của quá trình (a) Có khả năng kiểm soát, có khả năng tạo ra sản phẩm trong vùng giới hạn. Một quá trình chỉ có biến đổi Tần suất ngẫu nhiên và có khả năng sản xuất ra sản phẩm trong giới hạn. Giới hạn dưới Giới hạn trên (b) Có khả năng kiểm soát, nhưng không có khả năng tạo ra sản phẩm trong vùng giới hạn. Một quá trình chỉ có biến đổi ngẫu nhiên và có khả năng sản xuất ra sản phẩm trong giới hạn.; và (c) Không thể kiểm soát. Một Size quá trình không thể kiểm soát với (Weight, length, speed, etc. một số nguyên nhân không ngẫu ) nhiên. Quan hệ giữa số liệu (population) và phân bố mẫu 3 dạng phân bố phân bố của giá trị trung bình (GTTB) mẫu Beta GTTB cua GTTB mau = x Độ lệch chuẩn của σx Normal = σx = GTTB mẫu n Uniform − 3σ x − 2 σ x − 1σ x x + 1σ x + 2 σ x + 3σ x (GTTB) 95.5% cac gia tri x nam trong khoang ± 2σ x 99.7% cac gia tri x nam trong khoang ± 3σ x 7
Phân bố mẫu của các GTTB và phân bố của quá trình phân bố mẫu của các giá trị trung bình phân bố quá trình của các mẫu x=m ( mean ) Biểu đồ kiểm soát quá trình Đồ thị của số liệu mẫu theo thời 80 gian Giá trị Giá trị mẫu 60 mẫu UCL 40 Trung 20 bình LCL 0 1 5 9 13 17 21 Time 8
Mục đích của biểu đồ kiểm soát Chỉ ra các thay đổi trong mẫu dữ liệu ví dụ như xu hướng Hiệu chỉnh trước khi quá trình rơi ra ngoài dùng kiểm soát Chỉ ra nguyên nhân của các thay đổi trong số liệu Các nguyên nhân không ngẫu nhiên Số liệu ngoài giới hạn kiểm soát hoặc có xu hướng Các nguyên nhân ngẫu nhiên Các biến động ngẫu nhiên xung quanh giá trị trung bình Cơ sở của biểu đồ kiểm soát Lý thuyết giới hạn trung tâm Khi kích phân bố mẫu sẽ tiến thước mẫu đủ gần với phân bố lớn, chuẩn. X X 9
Cơ sở của biểu đồ kiểm soát (tiếp theo) Lý thuyết giới hạn trung tâm Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn σx X =μ σx = x x n X X = μ Cơ sở của biểu đồ kiểm soát (tiếp theo) Các tính chất của phân bố chuẩn 99.7% cac gia tri x 95.5% cac gia tri x nam trong khoang ± 3σ nam trong khoang ± 2σ x x x x =μ 10
Các loại biểu đồ kiểm soát Các dữ liệu số Dữ liệu tường minh liên tục Biểu đồ hoặc số gián đoạn kiểm soát Biểu đồ Biểu đồ biến thuộc tính Biểu đồ Biểu đồ Biểu đồ Biểu đồ R X P 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 tâm không khác nhau nhiều … phân bố của các điểm phải mang tính ngẫu nhiên 11
Các bước kiểm soát quá trình bằng biểu đồ Sản xuất sản phẩm Không Bắt đầu Cung cấp dịch vụ Tìm được Lấy mẫu nguyên nhân? Có Kiểm tra mẫu dừng quá trình Tạo Tìm ra tại sao Biểu đồ kiểm soát 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 và tính giá trị trung bình của mẫu; vẽ đồ thị 12
Biểu đồ X = x1 + x2 + ... xk x= k = = UCL = x + A2R LCL = x - A2R trong đó x = giá trị trung bình của giá trị trung bình mẫu Biểu đồ X - Ví dụ giá trị đo (Đường kính của SLIP- RING, CM) mẫu k 1 2 3 4 5 x R 1 5.02 5.01 4.94 4.99 4.96 4.98 0.08 2 5.01 5.03 5.07 4.95 4.96 5.00 0.12 3 4.99 5.00 4.93 4.92 4.99 4.97 0.08 4 5.03 4.91 5.01 4.98 4.89 4.96 0.14 5 4.95 4.92 5.03 5.05 5.01 4.99 0.13 6 4.97 5.06 5.06 4.96 5.03 5.01 0.10 7 5.05 5.01 5.10 4.96 4.99 5.02 0.14 8 5.09 5.10 5.00 4.99 5.08 5.05 0.11 9 5.14 5.10 4.99 5.08 5.09 5.08 0.15 10 5.01 4.98 5.08 5.07 4.99 5.03 0.10 50.09 1.15 13
Biểu đồ X - Ví dụ (tiếp theo) = ∑x 50.09 x= = = 5.01 cm k 10 = 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 – 5.08 – UCL = 5.08 Biểu đồ X - Ví dụ 5.06 – giá trị trung mình 5.04 – 5.02 – = x = 5.01 (tiếp theo) 5.00 – 4.98 – 4.96 – LCL = 4.94 4.94 – 4.92 – | | | | | | | | | | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 số mẫu 14
Các hệ số để tìm giới hạn kiểm soát Độ lớn mẫu Hệ số cho biểu đồ X Hệ số cho biểu đồ R n A2 D3 D4 2 1.88 0.00 3.27 3 1.02 0.00 2.57 4 0.73 0.00 2.28 5 0.58 0.00 2.11 6 0.48 0.00 2.00 7 0.42 0.08 1.92 8 0.37 0.14 1.86 9 0.44 0.18 1.82 10 0.11 0.22 1.78 11 0.99 0.26 1.74 12 0.77 0.28 1.72 13 0.55 0.31 1.69 14 0.44 0.33 1.67 15 0.22 0.35 1.65 16 0.11 0.36 1.64 17 0.00 0.38 1.62 18 0.99 0.39 1.61 19 0.99 0.40 1.61 20 0.88 0.41 1.59 Biểu đồ R Một loại biểu đồ kiểm soát cho biến Cho khoảng hoặc tỷ số các dữ liệu số Mô tả khoảng mẫu theo thời gian Sự khác biệt giữa các giá trị nhỏ nhất và nhỏ nhất trong mẫu kiểm tra Theo dõi biến động của quá trình Ví dụ: đo trọng lượng của mẫu cà phê và tính khoảng của chúng; vẽ đồ thị 15
Biểu đồ R (tiếp theo) UCL = D4R LCL = D3R ∑R R= k trong đó R = khoảng của mỗi mẫu k = số mẫu Biểu đồ R – Ví dụ giá trị đo (SLIP-RING DIAMETER, CM) mẫu k 1 2 3 4 5 x R 1 5.02 5.01 4.94 4.99 4.96 4.98 0.08 2 5.01 5.03 5.07 4.95 4.96 5.00 0.12 3 4.99 5.00 4.93 4.92 4.99 4.97 0.08 4 5.03 4.91 5.01 4.98 4.89 4.96 0.14 5 4.95 4.92 5.03 5.05 5.01 4.99 0.13 6 4.97 5.06 5.06 4.96 5.03 5.01 0.10 7 5.05 5.01 5.10 4.96 4.99 5.02 0.14 8 5.09 5.10 5.00 4.99 5.08 5.05 0.11 9 5.14 5.10 4.99 5.08 5.09 5.08 0.15 10 5.01 4.98 5.08 5.07 4.99 5.03 0.10 50.09 1.15 16
Biểu đồ R – Ví dụ (tiếp theo) ∑R 1.15 UCL = D4R = 2.11(0.115) = 0.243 R= = = 0.115 k 10 LCL = D3R = 0(0.115) = 0 Giá trị của D3 và D4 -> tra bảng Biểu đồ R – Ví dụ (tiếp theo) 0.28 – 0.24 – UCL = 0.243 0.20 – Khoảng 0.16 – R = 0.115 0.12 – 0.08 – 0.04 – LCL = 0 0– | | | | | | | | | | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Số mẫu 17
Các bước cần thiết khi dùng biểu đồ kiểm soát 1. Thu thập 20-25 mẫu với n = 4 hoặc 5 từ một quá trình ổn định và tính giá trị trung bình. 2. Tính giá trị trung bình chung, đặt các giá trị giới hạn ước lượng và tính các giá trị cận trên và dưới của giá trị giới hạn. Nếu như quá trình đang không ổn định, dùng giá trị trung bình mong muốn thay cho giá trị trung bình chung để tính các giới 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 bình và sự biến thiên của quá 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 LCL đường trung tâm Các giá trị của mẫu liên tục ở trên đường trung tâm 19
Dạng của biểu đồ kiểm soát (tiếp theo) UCL UCL LCL Các giá trị của mẫu liên tục tăng LCL Các giá trị của mẫu liên tục giảm Dạng của biểu đồ kiểm soát (tiếp theo) UCL = 3 sigma = x + A2R Zone A = 2 2 sigma = x + 3 (A2R) Zone B = 1 1 sigma = x + 3 (A2R) Zone C Giá trị = x trung bình Zone C = 1 sigma = x - 1 (A2R) 3 Zone B = 2 sigma = x - 2 (A2R) 3 Zone A = LCL 3 sigma = x - A2R | | | | | | | | | | | | | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 mẫu 20