CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ BẢY CÔNG CỤ KIỂM SOÁT CHẤT LƯỢNG 1. Bảy công cụ kiểm soát chất lượng là gì? 1. Một số thuật ngữ thống kê cơ bản sử dụng khi áp dụng Bảy công cụ kiểm soát chất lượng 1. Các nội dung cơ bản của Bảy công cụ kiểm soát chất lượng 7 1.1 BẢY CÔNG CỤ KIỂM SOÁT CHẤT LƯỢNG LÀ GÌ VÀ TẠI SAO ĐƯỢC ÁP DỤNG PHỔ BIẾN? Sử dụng kỹ thuật thống kê được xem là công cụ hữu hiệu giúp doanh nghiệp nâng cao kết quả hoạt động về các yếu tố P-Q-C-D-S-M (Productivity - Năng suất; Quality - Chất lượng; Cost - Chi phí; Delivery - Giao hàng; Safety - An toàn; Morale - Tinh thần làm việc của nhân viên).
Trên thực tế có hàng trăm công cụ thống kê khác nhau, vậy những công cụ nào là thích hợp và mang lại hiệu quả tốt nhất cho doanh nghiệp? Vào năm 1950, w. Edwards Deming - nhà khoa học hàng đầu thế giới về quản lý chất lượng lần đầu tiên giới thiệu việc sử dụng các công cụ thống kê trong kiểm soát chất lượng cho Hiệp hội các nhà khoa học và kỹ sư Nhật Bản (Japanese Union of Scientists and Enginneers - JUSE). Kaoru Ishikawa - Giáo sư Trường Đại học tổng hợp Tokyo vào thời điểm đó, đồng thời cũng là một thành viên của JUSE đã thể thức hóa các công cụ thống kê này dưới tên gọi “Seven Quality Control Tools”, được dịch sang tiếng Việt là “Bảy công cụ kiểm soát chất lượng”. Kaoru Ishikawa, nhận định rằng, 95% các vấn đề trong doanh nghiệp có thể được giải quyết bằng việc ứng dụng bảy công cụ kiểm soát chất lượng.
Với việc thực hành các công cụ này, doanh nghiệp sẽ chủ động hơn, hiệu quả hơn trong việc nhận diện các vấn đề của mình (ví dụ: các lãng phí, kém hiệu quả trong quá trình; các nguyên nhân gây ra lỗi sản phẩm; các cơ hội cải tiến.), xác định được đâu là nguyên nhân gốc của vấn đề, định ra được thứ tự ưu tiên cần giải quyết để đạt hiệu quả cao trong việc sử dụng các nguồn lực, từ đó đưa ra được quyết định đúng đắn để giải quyết vấn đề. Bảy công cụ kiểm soát chất lượng truyền thống bao gồm: 8 1. Phiếu kiểm tra (Checksheet); 2. Biểu đồ nhân quả (Cause and Effect Diagram); 4.
Biểu đồ phân bố (Histogram); 7. Biểu đồ kiểm soát (Control Chart). Trong quá trình hoạt động sản xuất và kinh doanh, việc xử lý các số liệu cũng như thiết lập quy trình bằng những hình ảnh minh họa cụ thể rất quan trọng và đặc biệt có ý nghĩa trong việc nhận biết nhanh được xu hướng của quá trình, từ đó có thể đánh giá xu hướng của quá trình đó một cách toàn diện hơn và có được những phương pháp giải quyết vấn đề tốt nhất. Chúng ta biết rằng, phân tích dữ liệu bằng thống kê là “ngôn ngữ thứ hai” để diễn tả trung thực và khách quan tình trạng của quá trình để tìm ra nguyên nhân thực sự của vấn đề.
Đây là công cụ hiệu quả để phân tích, cải tiến quá trình sản xuất và cung cấp dịch vụ nhằm nâng cao chất lượng sản phẩm, dịch vụ và phòng ngừa sai lỗi. Thống kê cũng cho phép đưa ra các kết luận có giá trị. Khi phân tích các yếu tố trong quá trình để xác định vấn đề, chúng ta có thể sử dụng một hoặc nhiều công cụ thống kê. Các công cụ thống kê có thể được sử dụng độc lập hoặc kết hợp để xác định chính xác những điểm bất thường, những điểm thiếu kiểm soát và giảm thiểu những tác động của chúng.
Bảy công cụ kiểm soát chất lượng được áp dụng phổ biến vì giúp cho việc quản lý, kiểm soát quá trình sản xuất để làm ra những mặt hàng có chất lượng, đáp ứng nhu cầu của khách hàng với giá cả phù hợp. Bên cạnh việc sử dụng bảy công cụ này để kiểm soát quá trình và 9 phát hiện những bất thường, đây còn là công cụ nền tảng cần thiết để triển khai áp dụng các hệ thống, mô hình cải tiến năng suất chất lượng tiên tiến như 6 Sigma, Duy trì hiệu suất thiết bị tổng thể (TPM), Quản lý chất lượng toàn diện (TQM), Hệ thống tinh gọn Lean. Thực tế chỉ ra rằng, nếu chúng ta giải quyết vấn đề mà chỉ dựa vào kinh nghiệm, trực giác có thể mất nhiều thời gian và công sức mà vẫn không xác định đúng nguyên nhân của vấn đề, do đó đưa ra các hành động xử lý kém hiệu quả. Chính vì vậy, một trong những nguyên tắc trong quản lý chất lượng là đánh giá hay ra quyết định bất kỳ vấn đề gì đều phải dựa trên sự kiện.
Dữ liệu giúp chúng ta hiểu được diễn biến của sự việc và hướng dẫn chúng ta hành động đúng đắn. Muốn vậy cần phải thu thập, thống kê, phân tích để biến các dữ liệu riêng lẻ thành những thông tin, sự kiện thể hiện bản chất của vấn đề, từ đó có cách giải quyết nó. Áp dụng Bảy công cụ kiểm soát chất lượng mang lại những lợi ích thiết thực cho doanh nghiệp, như: - Nâng cao uy tín: thể hiện rõ cho khách hàng sự quan tâm và cam kết của doanh nghiệp đối với chất lượng sản phẩm, dịch vụ; - Chất lượng tốt hơn: doanh nghiệp có áp dụng công cụ kiểm soát chất lượng chủ động kiểm soát quá trình để không tạo ra hoặc giảm thiểu các rủi ro gây ra sản phẩm khuyết tật; - Giảm chi phí liên quan đến chất lượng: giảm thiểu được các chi phí liên quan đến sản phẩm lỗi, kể cả sản phẩm đang trong quá trình nội bộ hoặc sau khi đã chuyển giao cho khách hàng; - Các mục tiêu chất lượng trở nên rõ ràng hơn: mỗi nhân viên, công nhân sẽ hiểu và kiểm soát quá trình theo cách thức nhất quán; - Giảm căng thẳng và nâng cao kỹ năng làm việc: người chủ trì quá trình tạo sản phẩm sẽ nhận thức, hiểu rõ và chủ động hơn trong việc kiểm soát quá trình để tạo ra sản phẩm đạt yêu cầu chất lượng ngay từ đầu; 10 - Giảm chi phí: thông qua kiểm soát tốt, năng lực của quá trình sẽ được cải thiện, vì vậy giảm yêu cầu đối với hoạt động kiểm tra, thử nghiệm cuối cùng; - Giảm thiểu các sự cố, hỏng hóc máy móc: phát hiện sớm các khiếm khuyết, hỏng hóc máy móc, thiết bị, do vậy hoạt động bảo trì, sữa chữa được tiến hành thuận lợi hơn. Việc áp dụng Bảy công cụ kiểm soát chất lượng dựa trên các nguyên tắc sau: - Xác định đúng mục đích thống kê; - Xác định vấn đề cần giải quyết; - Liệt kê đầy đủ các nguyên nhân có thể; - Chọn lựa các công cụ phù hợp và khả thi; - Thu thập đầy đủ, chính xác, khách quan dữ liệu; - Tiến hành thực hiện thống kê, phân tích, đánh giá một cách chính xác; - Báo cáo kết quả theo chu kỳ phù hợp.2 MỘT SỐ THUẬT NGỮ THỐNG KÊ CƠ BẢN SỬ DỤNG KHI ÁP DỤNG BẢY CÔNG CỤ KIỂM SOÁT CHẤT LƯỢNG 1.
Dữ liệu Là các sự kiện, số liệu được thu thập, tổng hợp, phân tích để trình bày và giải thích ý nghĩa của chúng. Các dữ liệu thống kê được chia làm hai loại: dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng. a) Dữ liệu định tính: là các nhãn hiệu hay tên được dùng để nhận dạng và đặc trưng cho mỗi phần tử. Dữ liệu định tính sử dụng thang đo định danh hoặc thang đo thứ bậc, có thể ký hiệu bằng số hoặc ký tự khác.
Thang đo định danh là đánh số những biểu hiện cùng loại của tiêu thức, thường dùng với các tiêu thức thuộc tính. Biểu hiện của nó là một hệ thống các loại khác nhau không theo một trật tự xác định nào như chất lượng sản phẩm đạt và không đạt. Thang đo thứ bậc là thang đo định danh nhưng giữa các biểu hiện của tiêu thức có quan hệ hơn kém. Thang đo thứ bậc thường dùng để đo các tiêu thức thuộc tính mà các biểu hiện có quan hệ thứ tự như đo thái độ đối với một hành vi nào đó hoặc thứ tự chất lượng sản phẩm, bậc thợ (ví dụ, dữ liệu đánh giá tay nghề công nhân: Không thực hiện được công việc; Thực hiện công việc có giám sát; Thực hiện công việc độc lập; Có thể đào tạo lại cho người khác).
b) Dữ liệu định lượng: bao gồm các giá trị bằng con số cụ thể. Dữ liệu định lượng được đo lường bằng thang đo khoảng hoặc thang đo tỷ lệ. Thang đo khoảng là thang đo thứ bậc có các khoảng cách đều nhau nhưng không có điểm gốc là 0, ví dụ như nhiệt độ không khí. 12 Thang đo tỷ lệ là thang đo khoảng với một điểm gốc là 0 tuyệt đối (một trị số thật) được coi như là điểm xuất phát của độ dài đo lường trên thang đo.
Do có điểm gốc 0, nên có thể giúp so sánh được tỷ lệ giữa các trị số đo. Ví dụ, các đơn vị đo lường vật lý thông thường (kg, mét), thu nhập, số lao động. Dữ liệu định lượng có hai loại: Dữ liệu rời rạc (ví dụ, số lượng sản phẩm không đạt trong ca sản xuất) và Dữ liệu liên tục (ví dụ, kích thước chi tiết cơ khí, thời gian sản xuất ra một đơn vị sản phẩm. Tổng thể thống kê: Là một tập hợp những đơn vị, hoặc phần tử cấu thành hiện tượng, cần được quan tâm và phân tích.
Các đơn vị, phân tử cấu thành nên tổng thể được gọi là các đơn vị tổng thể. Mẫu Là một bộ phận của tổng thể, đảm bảo được tính đại diện và được chọn ra để quan sát, sử dụng để suy diễn cho toàn bộ tổng thể. Như vậy, tất cả các phần tử của mẫu phải thuộc tổng thể, nhưng ngược lại các phần tử của tổng thể thì chưa chắc thuộc mẫu. Điều này tưởng chừng là đơn giản, tuy nhiên trong một số trường hợp việc xác định mẫu cũng có thể dẫn đến nhầm lẫn, đặc biệt là trong trường hợp tổng thể chúng ta nghiên cứu là tổng thể tiềm ẩn.
a) Tính đại diện của mẫu Muốn đảm bảo tính đại diện của dữ liệu, việc lấy mẫu, phương pháp, cách tiến hành lấy mẫu là rất cần thiết. Một nguyên tắc chủ yếu là lấy mẫu ngẫu nhiên với xác suất các phần tử, đối tượng được lấy là tương đương nhau. b) Cỡ mẫu (số lượng mẫu) kiểm tra Xác định cỡ mẫu là việc lựa chọn số lượng các quan sát hoặc mẫu kiểm tra trong một tổng thể đang phân tích. Cỡ mẫu là một đặc tính quan trọng của các nghiên cứu thực nghiệm, với mục tiêu là để suy luận về một tổng thể từ lượng mẫu đã chọn.