Luận văn thạc sĩ về Lean Six Sigma trong cải thiện chi phí phế liệu tại hệ thống sản xuất điện tử

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu kỹ thuật công nghiệp leansix sigma in scrap cost improvement an application in electronics, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện pháp

• Tác giả: Tran Ngoc Quynh
• Người hướng dẫn: Assoc. Do Ngoc Hien
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology
• Chuyên ngành: Industrial Engineering
• Đề tài: Lean – Six Sigma In Scrap Cost Improvement: An Application In Electronics Manufacturing System
• Loại tài liệu: master thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• Nhiệm vụ luận văn thạc sĩ
• Lời cảm ơn
• Tóm tắt tiếng Anh
• Tóm tắt luận văn
• Lời cam đoan
• Danh mục hình vẽ
• Danh mục bảng biểu
• Danh mục từ viết tắt
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
• 1.1. Bối cảnh nghiên cứu
• 1.2. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu
• 1.3. Cấu trúc luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Lean Six Sigma
• 2.2. Kanban trong quá trình sản xuất (IPK)
• 2.3. Kỹ thuật phân tích trình tự thao tác Maynard (MOST)
• 2.4. Phương pháp luận DMAIC
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ TRIỂN KHAI CẢI TIẾN
• 4.1. Định nghĩa phế phẩm, bảng theo dõi FPY và hệ thống eMDR
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ THẢO LUẬN
• 5.1. Kết luận và hướng phát triển trong tương lai
• Danh mục các công trình công bố

Tóm tắt

I. Tổng quan về cải thiện chi phí phế liệu với Lean Six Sigma

Cải thiện chi phí phế liệu trong sản xuất điện tử là một thách thức lớn. Lean Six Sigma là một phương pháp hiệu quả để giải quyết vấn đề này. Phương pháp này kết hợp giữa Lean, tập trung vào việc loại bỏ lãng phí, và Six Sigma, nhằm giảm thiểu biến động trong quy trình sản xuất. Việc áp dụng Lean Six Sigma không chỉ giúp giảm chi phí phế liệu mà còn nâng cao hiệu suất sản xuất.

1.1. Lean Six Sigma là gì và tại sao quan trọng

Lean Six Sigma là một chiến lược cải tiến quy trình kết hợp giữa Lean và Six Sigma. Nó giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu lãng phí và nâng cao chất lượng sản phẩm.

1.2. Lợi ích của việc áp dụng Lean Six Sigma trong sản xuất điện tử

Việc áp dụng Lean Six Sigma trong sản xuất điện tử giúp giảm chi phí phế liệu, cải thiện chất lượng sản phẩm và tăng cường sự hài lòng của khách hàng. Nghiên cứu cho thấy rằng các công ty áp dụng phương pháp này có thể tiết kiệm hàng triệu đồng mỗi năm.

II. Vấn đề và thách thức trong quản lý chi phí phế liệu

Trong ngành sản xuất điện tử, chi phí phế liệu thường cao hơn mức dự kiến. Các vấn đề như quy trình sản xuất không hiệu quả, thiếu kiểm soát chất lượng và quản lý không tốt có thể dẫn đến tỷ lệ phế liệu cao. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến lợi nhuận mà còn làm giảm khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp.

2.1. Nguyên nhân chính dẫn đến chi phí phế liệu cao

Các nguyên nhân chính bao gồm quy trình sản xuất không đồng bộ, thiếu công cụ hỗ trợ và không có hệ thống kiểm soát chất lượng hiệu quả. Những yếu tố này làm tăng tỷ lệ phế liệu và chi phí sản xuất.

2.2. Tác động của chi phí phế liệu đến doanh nghiệp

Chi phí phế liệu cao không chỉ làm giảm lợi nhuận mà còn ảnh hưởng đến uy tín của doanh nghiệp. Khách hàng có thể không hài lòng với chất lượng sản phẩm, dẫn đến mất khách hàng và doanh thu.

III. Phương pháp Lean Six Sigma trong cải thiện chi phí phế liệu

Phương pháp Lean Six Sigma sử dụng chu trình DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) để cải thiện quy trình sản xuất. Bằng cách xác định và phân tích nguyên nhân gốc rễ của vấn đề, doanh nghiệp có thể thực hiện các hành động cải tiến hiệu quả.

3.1. Bước 1 Xác định vấn đề và mục tiêu

Bước đầu tiên trong chu trình DMAIC là xác định vấn đề và đặt ra mục tiêu cụ thể. Điều này giúp tập trung vào các vấn đề quan trọng nhất cần giải quyết.

3.2. Bước 2 Đo lường và phân tích dữ liệu

Sau khi xác định vấn đề, việc thu thập và phân tích dữ liệu là rất quan trọng. Dữ liệu giúp xác định nguyên nhân gốc rễ và đánh giá hiệu quả của các giải pháp đã thực hiện.

3.3. Bước 3 Cải tiến và kiểm soát

Cuối cùng, các hành động cải tiến được thực hiện và kiểm soát để đảm bảo rằng các giải pháp mang lại hiệu quả lâu dài. Việc theo dõi và điều chỉnh quy trình là cần thiết để duy trì kết quả.

IV. Ứng dụng thực tiễn của Lean Six Sigma trong sản xuất điện tử

Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng Lean Six Sigma trong sản xuất điện tử đã mang lại kết quả tích cực. Tỷ lệ phế liệu đã giảm đáng kể, đồng thời hiệu suất sản xuất cũng được cải thiện. Các doanh nghiệp đã tiết kiệm được chi phí và nâng cao chất lượng sản phẩm.

4.1. Kết quả từ việc áp dụng Lean Six Sigma

Sau khi áp dụng Lean Six Sigma, một công ty EMS đã giảm tỷ lệ phế liệu từ 0.03% xuống 0.01%. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao chất lượng sản phẩm.

4.2. Các bài học rút ra từ ứng dụng thực tiễn

Các bài học từ việc áp dụng Lean Six Sigma bao gồm tầm quan trọng của việc kiểm soát chất lượng và sự cần thiết phải có một quy trình sản xuất đồng bộ. Những yếu tố này là chìa khóa để đạt được thành công.

V. Kết luận và tương lai của cải thiện chi phí phế liệu

Cải thiện chi phí phế liệu trong sản xuất điện tử là một quá trình liên tục. Lean Six Sigma cung cấp một khung làm việc hiệu quả để giải quyết vấn đề này. Tương lai của ngành sản xuất điện tử sẽ phụ thuộc vào khả năng áp dụng các phương pháp cải tiến này để nâng cao hiệu suất và chất lượng.

5.1. Tương lai của Lean Six Sigma trong sản xuất

Lean Six Sigma sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện quy trình sản xuất. Các công ty cần đầu tư vào đào tạo và phát triển để tối ưu hóa quy trình.

5.2. Khuyến nghị cho các doanh nghiệp

Các doanh nghiệp nên xem xét việc áp dụng Lean Six Sigma như một phần trong chiến lược phát triển dài hạn. Việc này không chỉ giúp giảm chi phí mà còn nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt của ngành dịch vụ sản xuất điện tử (EMS), chi phí phế phẩm và tỷ lệ hao hụt nguyên vật liệu là những chỉ số hiệu suất cốt lõi (KPI) ảnh hưởng trực tiếp đến năng lực sinh lời của doanh nghiệp. Tại nhà máy sản xuất điện tử Jabil Việt Nam, số liệu thống kê trong 10 tuần liên tiếp (từ tuần 6 đến tuần 15 thuộc quý 2 và quý 3 năm tài chính 2022) ghi nhận chi phí phế phẩm tại phân xưởng lắp ráp hoàn thiện (Box Build) chiếm tới 8.7% tổng chi phí phế liệu toàn nhà máy. Đặc biệt, tỷ lệ chi phí phế phẩm do lỗi quy trình đạt mức trung bình 0.03% so với chi phí định mức nguyên vật liệu (BOM), vượt xa ngưỡng mục tiêu cam kết là dưới 0.02%, gây tổn thất ước tính khoảng 3,800 USD mỗi tuần.

Trước thực trạng đó, nghiên cứu này được triển khai nhằm mục tiêu xác định chính xác các nguyên nhân gốc rễ gây ra lỗi phế phẩm không thể tái chế, thiết lập khung cải tiến theo phương pháp luận Lean Six Sigma và cắt giảm tỷ lệ chi phí phế phẩm xuống dưới 0.02%. Phạm vi nghiên cứu tập trung chuyên sâu vào phân xưởng Box Build trong giai đoạn từ tháng 2 năm 2022 đến tháng 4 năm 2022, nơi bộ phận Kỹ thuật Hệ thống Công nghiệp (IE) chịu trách nhiệm làm chủ quy trình. Ý nghĩa của công trình thể hiện ở việc nâng cao chỉ số chất lượng sản phẩm đạt ngay từ lần đầu (FPY) từ 98.55% lên trên 99.2%, đồng thời nâng mức Sigma năng lực quy trình từ 2.19 lên 3.19, tạo ra giá trị tiết kiệm chi phí vật tư hàng chục nghìn USD mỗi năm cho doanh nghiệp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu tích hợp hai triết lý quản trị sản xuất hiện đại là Lean Manufacturing và Six Sigma thông qua chu trình chuẩn DMAIC (Define - Measure - Analyze - Improve - Control). Triết lý Lean hướng đến việc triệt tiêu 7 dạng lãng phí, đặc biệt là lãng phí do khuyết tật và tồn kho bán thành phẩm (WIP), thông qua công cụ In-Process Kanban (IPK) nhằm thiết lập dòng chảy sản xuất liên tục và giới hạn lượng đệm giữa các trạm. Phương pháp Six Sigma tập trung vào việc giảm thiểu sự biến thiên của quy trình sản xuất bằng các công cụ phân tích thống kê chuyên sâu, hướng tới mức giới hạn khuyết tật tiêu chuẩn 3.4 lỗi trên một triệu cơ hội (DPMO).

Bên cạnh đó, nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật đo lường công việc tiên tiến Basic MOST (Maynard Operation Sequence Technique) để định mức thời gian tiêu chuẩn cho các thao tác thủ công. MOST phân loại chuyển động thành ba chuỗi hành động cơ bản: Di chuyển tự do (General Move), Di chuyển có kiểm soát (Controlled Move) và Sử dụng dụng cụ (Tool Use), trong đó mỗi đơn vị đo lường thời gian (1 TMU tương đương 0.036 giây hoặc 1 giây bằng 27.8 TMU) giúp định lượng chính xác tác động của các thao tác lắp ráp. Các chỉ số đo lường năng lực quy trình như Cpk, Z-bench và tỷ lệ FPY được sử dụng làm các thước đo chất lượng trọng yếu (CTQ).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu của đề tài được trích xuất trực tiếp và liên tục từ hệ thống điều hành sản xuất MES (Manufacturing Execution System) và hệ thống báo cáo xử lý vật tư điện tử eMDR (Electronic Materials Disposition Report). Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm 100% dữ liệu phế phẩm phát sinh trong 10 tuần sản xuất thực tế đối với dòng sản phẩm Model 90 series của khách hàng trọng điểm ING, đơn vị chiếm tới 70.11% tổng chi phí phế phẩm của khu vực Box Build. Phương pháp chọn mẫu toàn bộ được áp dụng nhằm loại bỏ sai số lấy mẫu ngẫu nhiên và phản ánh chính xác bức tranh vận hành.

Quy trình phân tích dữ liệu được thực hiện chặt chẽ qua các bước:

• Kiểm tra phân phối chuẩn của dữ liệu tỷ lệ lỗi và loại bỏ 2 điểm ngoại lai (outliers) để đạt giá trị p-value lớn hơn 0.05 trước khi tính toán năng lực quy trình.
• Đánh giá năng lực quy trình ban đầu thông qua chỉ số Cpk và Z-bench tại các trạm kiểm tra chức năng.
• Sử dụng ma trận chất lượng tự động (Auto Quality Matrix) và biểu đồ xương cá 5M1E để phân loại nguyên nhân tiềm ẩn.
• Thực hiện kiểm định Chi-Square đối với tỷ lệ lỗi của 12 kỹ thuật viên trực tiếp (cho kết quả p-value nhỏ hơn 0.05, khẳng định có sự sai biệt đáng kể giữa các thao tác).
• Xây dựng mô hình mô phỏng 3D trên phần mềm FlexSim, kiểm chứng độ tin cậy bằng kiểm định t-test so sánh sản lượng mô phỏng với sản lượng thực tế trên MES (p-value lớn hơn 0.05), từ đó thử nghiệm 4 kịch bản IPK (từ 1 đến 4 sản phẩm) để xác định định mức đệm tối ưu.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích dữ liệu thực nghiệm đã chỉ ra bốn phát hiện cốt lõi:

• Khách hàng ING là nguồn phát sinh phế phẩm lớn nhất, chiếm 70.11% chi phí phế phẩm toàn khu vực Box Build. Trong đó, hai dạng khuyết tật nghiêm trọng nhất là trầy xước vỏ ngoài (Scratches) và biến dạng cáp kết nối (Deformed cable), chiếm tới 80.0% tổng số lượng sản phẩm hỏng không thể sửa chữa.
• Năng lực quy trình ban đầu ở mức rất thấp, không đáp ứng yêu cầu kỹ thuật. Cụ thể, trạm nạp phần mềm Download (nơi phát hiện lỗi trầy xước) có chỉ số Cpk chỉ đạt 0.72 và Z-bench đạt 1.41 (tương đương mức 2.43 Sigma). Trạm kiểm tra chức năng Wintest (nơi ghi nhận lỗi biến dạng cáp) có Cpk chỉ đạt 0.62 và Z-bench đạt 1.10 (tương đương mức 2.19 Sigma).
• Tình trạng dư thừa bán thành phẩm (WIP) nghiêm trọng giữa các công đoạn Offline 1, Assembly 1, 2 và 3 với lượng tích lũy thực tế thường xuyên vượt quá 5 sản phẩm, trong khi diện tích bàn thao tác chỉ cho phép sức chứa tối đa 4 sản phẩm, buộc công nhân phải xếp chồng sản phẩm lên nhau gây va quẹt.
• Công nhân tại trạm vặn vít Assembly 5 và Assembly 10 thường xuyên bỏ qua thao tác lắp đồ gá bảo vệ (cover jig) do thiếu cơ chế kiểm soát bắt buộc, khiến đầu vặn vít tác động cơ học trực tiếp vào thân máy và làm hư hỏng cáp lân cận.

Thảo luận kết quả

Các phát hiện trên chứng minh rằng tỷ lệ phế phẩm cao không bắt nguồn từ sai sót ngẫu nhiên của từng cá nhân mà do sự thiếu hụt các cơ chế phòng ngừa lỗi (Poka-yoke) và thiết kế hệ thống vận chuyển chưa tối ưu. Việc sử dụng khay phẳng thông thường làm sản phẩm tự do dịch chuyển và va chạm trong quá trình chuyển trạm. Dữ liệu trước và sau cải tiến được trực quan hóa sinh động qua biểu đồ đường xu hướng (Trend Chart) và biểu đồ phân phối năng lực quy trình (Process Capability Histogram), cho thấy sự chuyển dịch tích cực của đường cong chuẩn hóa sang vùng kiểm soát.

Về mặt vận hành, việc áp dụng công cụ MOST để phân tích thao tác đã làm rõ: thao tác quét mã xác thực đồ gá (Scan PLV) tại trạm Assembly 5 làm tăng thời gian chu kỳ thêm 140 TMU (tương đương 5.04 giây), nâng tổng thời gian từ 350 TMU (12.60 giây) lên 520 TMU (18.72 giây); trạm Assembly 10 tăng từ 650 TMU (23.40 giây) lên 790 TMU (28.44 giây). Dù thời gian chu kỳ tại hai trạm này tăng lên, nhưng do không vượt qua thời gian của trạm nút thắt (bottleneck) trên toàn tuyến nên năng suất tổng thể không bị ảnh hưởng. Kết quả mô phỏng FlexSim cũng xác định kịch bản IPK = 3 là phương án tối ưu nhất, mang lại thời gian sản xuất ngắn nhất (384,724 giây) và sản lượng trung bình cao nhất (828 đơn vị mỗi giờ - UPH).

Sau khi triển khai đồng bộ ba giải pháp, tỷ lệ phế phẩm giảm rõ rệt với kiểm định Chi-Square đạt p-value nhỏ hơn 0.05. Mức Sigma của quy trình tại trạm Download và Wintest đồng loạt tăng lên 3.19 (Z-bench đạt 1.69), tỷ lệ FPY của toàn chuyền tăng từ 98.55% lên trên 99.2%, và tỷ lệ chi phí phế phẩm Box Build giảm mạnh từ 0.03% xuống mức trung bình 0.014%, hoàn thành xuất sắc mục tiêu ban đầu của dự án.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm duy trì và nhân rộng hiệu quả cải tiến, nghiên cứu đề xuất bốn nhóm giải pháp cụ thể:

• Thay thế toàn bộ hệ thống khay chứa phẳng thông thường bằng khay có vách ngăn định hình chuyên dụng (Partition Trays with Cavities) trên 100% các công đoạn trung chuyển bo mạch. Đội ngũ Kỹ thuật Hệ thống Công nghiệp (IE) phối hợp cùng phòng Sản xuất hoàn thành triển khai trong vòng 2 tuần, nhằm triệt tiêu hoàn toàn 100% sự va đập cơ học giữa các vỏ sản phẩm.
• Thiết lập tính năng xác thực bắt buộc (Mandatory Scan PLV) trên hệ thống phần mềm MES cho công đoạn siết vít tại Assembly 5 và Assembly 10. Bộ phận Kỹ thuật Sản xuất (ME) và IT phối hợp hoàn tất lập trình trong thời hạn 4 tuần, đảm bảo súng siết vít chỉ được kích hoạt khi công nhân đã quét mã đồ gá bảo vệ, duy trì mục tiêu 0% lỗi trượt mũi vít.
• Cố định hạn mức In-Process Kanban (IPK = 3) tại các vị trí đệm giữa tất cả các bàn thao tác thông qua việc phân chia ô vị trí trực quan (Visual Management). Quản đốc phân xưởng và Trưởng chuyền chịu trách nhiệm đào tạo 100% công nhân trong 1 tuần, duy trì nhịp độ sản xuất ổn định ở mức 828 UPH và ngăn chặn hoàn toàn việc xếp chồng sản phẩm.
• Cập nhật và chuẩn hóa hồ sơ phân tích dạng sai hỏng và tác động quy trình (PFMEA), đồng thời bổ sung tiêu chuẩn kiểm định độ tương thích bao bì (Handling Container Form Fit Test Report). Bộ phận Đảm bảo Chất lượng (QA/QC) thực hiện kiểm toán định kỳ 1 lần mỗi tuần trong 3 tuần tiếp theo để duy trì tỷ lệ chi phí phế phẩm ổn định dưới ngưỡng 0.020%.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

• Kỹ sư Kỹ thuật Hệ thống Công nghiệp (IE) và Kỹ sư Sản xuất: Học hỏi phương pháp ứng dụng kỹ thuật MOST để phân tích định mức thao tác vi mô, phương pháp cân bằng chuyền và kỹ thuật mô phỏng dòng chảy sản xuất bằng FlexSim nhằm tối ưu hóa mặt bằng và triệt tiêu nút thắt cổ chai.
• Trưởng bộ phận Quản trị Chất lượng (QA/QC) và Chuyên gia Lean Six Sigma: Nắm bắt cách thức xây dựng dự án DMAIC chuẩn mực, từ khâu thiết lập ma trận chất lượng tự động, kế hoạch thu thập dữ liệu trên MES đến các kỹ thuật kiểm định thống kê Chi-Square, t-test và phân tích năng lực quy trình Cpk.
• Giám đốc Nhà máy và Quản lý Vận hành trong ngành EMS: Vận dụng mô hình kiểm soát chi phí phế liệu vật tư (Scrap Cost Reduction), cơ chế thiết lập vùng đệm IPK thông minh để giảm tồn kho trên chuyền (WIP), bảo vệ biên lợi nhuận và gia tăng chỉ số giao hàng đúng hạn cho khách hàng.
• Học viên Cao học, Nghiên cứu sinh và Giảng viên khối ngành Kỹ thuật Công nghiệp: Sử dụng luận văn như một tài liệu tham khảo điển cứu (case study) mang tính ứng dụng thực tiễn cao, kết hợp nhuần nhuyễn giữa lý thuyết quản trị hiện đại và công cụ phân tích định lượng giải quyết bài toán công nghiệp thực tế.

Câu hỏi thường gặp

Nghiên cứu ưu tiên tập trung giải quyết phế phẩm của khách hàng ING vì lý do gì? Số liệu phân tích biểu đồ Pareto trong 10 tuần theo dõi cho thấy khách hàng ING chiếm tới 70.11% tổng chi phí phế phẩm của toàn phân xưởng Box Build. Việc tập trung nguồn lực giải quyết các vấn đề chất lượng cốt lõi của tài khoản này sẽ tạo ra tác động tài chính lớn nhất và nhanh nhất cho toàn bộ nhà máy.

Việc bổ sung bước quét mã đồ gá (Scan PLV) có làm giảm năng suất chung của dây chuyền không? Phân tích kỹ thuật MOST chứng minh việc quét mã chỉ làm tăng 140 TMU (khoảng 5.04 giây) tại trạm Assembly 5 và Assembly 10. Do thời gian chu kỳ sau khi thêm thao tác vẫn thấp hơn nhiều so với thời gian của trạm nút thắt (bottleneck) trên dây chuyền, năng suất tổng thể vẫn được bảo toàn nguyên vẹn ở mức 828 UPH.

Tại sao kịch bản IPK = 3 lại được lựa chọn thay vì IPK = 4 hoặc IPK = 2? Kết quả chạy mô phỏng 4 kịch bản trên phần mềm FlexSim cho thấy kịch bản IPK = 3 đạt hiệu suất vượt trội nhất với thời gian sản xuất ngắn nhất là 384,724 giây và sản lượng trung bình đạt 828 UPH. Kịch bản này vừa tận dụng tối đa không gian đệm của bàn thao tác, vừa ngăn chặn triệt để tình trạng xếp chồng sản phẩm.

Mô hình DMAIC trong nghiên cứu đã giúp nâng cao chỉ số FPY như thế nào? Nhờ loại bỏ nguyên nhân gốc rễ gây ra lỗi trầy xước và biến dạng cáp, tỷ lệ sản phẩm đạt ngay từ lần đầu (FPY) tại trạm kiểm tra Download và Wintest đã tăng trưởng vượt bậc, kéo chỉ số FPY toàn phân xưởng tăng từ 98.55% lên trên 99.2%, vượt mức chỉ tiêu cam kết ban đầu là 98.8%.

Doanh nghiệp thực hiện những biện pháp nào để duy trì kết quả cải tiến bền vững? Đề tài đã thể chế hóa các giải pháp cải tiến thành tài liệu tiêu chuẩn thông qua việc cập nhật yêu cầu quét mã vào hồ sơ PFMEA, chuẩn hóa quy chuẩn khay chứa có vách ngăn trong báo cáo Form Fit Test và thiết lập bảng theo dõi chi phí phế phẩm tự động hàng tuần trên hệ thống eMDR.

Kết luận

• Luận văn đã vận dụng thành công chu trình Lean Six Sigma DMAIC để giải quyết triệt để bài toán lãng phí phế phẩm trong sản xuất điện tử vi mô.
• Nghiên cứu xác định chính xác 80% phế phẩm bắt nguồn từ lỗi trầy xước và biến dạng cáp tại hai công đoạn kiểm tra trọng yếu.
• Ba giải pháp cải tiến then chốt gồm thay thế khay vách ngăn, bổ sung quét mã kiểm soát đồ gá Poka-yoke và định mức IPK = 3 bằng mô phỏng FlexSim đã mang lại hiệu quả vượt trội.
• Kết quả thực nghiệm ghi nhận mức Sigma tăng từ 2.19 lên 3.19, tỷ lệ FPY đạt trên 99.2% và tỷ lệ chi phí phế phẩm giảm từ 0.03% xuống 0.014%, vượt mức kỳ vọng của nhà máy.
• Hệ thống giải pháp đã được chuẩn hóa vào tài liệu PFMEA và quy trình vận hành tiêu chuẩn, sẵn sàng nhân rộng sang các dây chuyền SMT và Box Build khác trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIET NAM NATIONAL UNIVERSITY HO CHI MINH CITY HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY TRAN NGOC QUYNH LEAN – SIX SIGMA IN SCRAP COST IMPROVEMENT: AN APPLICATION IN ELECTRONICS MANUFACTURING SYSTEM Major: Industrial Engineering Major ID: 8520117 MASTER THESIS HO CHI MINH CITY, January 2023 THIS RESEARCH IS COMPLETED AT: HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY – VNU HCM Instructor: Assoc. Do Ngoc Hien …………………………………………………. Nguyen Vang Phuc Nguyen………………………………………………… Examiner 2: PhD. Nguyen Van Thanh………………………………………………………….

Master’s Thesis is defended at HCMC University of Technology, VNU-HCM on January 08, 2023. The Board of The Master’s Thesis Defense Council includes: 1. Do Thanh Luu ………………………………………………………. Le Song Thanh Quynh………………………………………………….

Counter-Argument Member: PhD. Nguyen Vang Phuc Nguyen……………. Counter-Argument Member: PhD. Nguyen Van Thanh……………………………….

Council Member: Assoc. Do Ngoc Hien ……………………………………. Verification of the Chairman of the Master’s Thesis Defense Council and the Dean of the Faculty of Mechanical Engineering after the thesis is corrected (if any). CHAIRMAN OF THE COUNCIL DEAN OF FACULTY OF MECHANICAL (Full name and signature) ENGINEERING (Full name and signature) VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY HCMC SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM VNUHCM UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Independence – Liberty – Happiness ________________________ __________________ MASTER’S THESIS ASSIGNMENTS Full name: TRAN NGOC QUYNH.

Date of birth: 29th October, 1998. Place of birth: Ca Mau. Major: Industrial Engineering. I – TITLE: LEAN – SIX SIGMA IN SCRAP COST IMPROVEMENT: AN APPLICATION IN ELECTRONICS MANUFACTURING SYSTEM/ NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LEAN SIX - SIGMA VÀO GIẢM CHI PHÍ PHẾ PHẨM: TRƯỜNG HỢP ĐIỂN CỨU TẠI NHÀ MÁY LẮP RÁP HÀNG ĐIỆN TỬ ASSIGNMENTS AND CONTENT: Assignments:  Investigate a production system to identify the quality and productivity-related problems and their root causes  Collect the information and data to prove the problem  Propose a Lean Six Sigma framework to reduce the scrap cost rate in an EMS factory  Reduce the scrap cost rate to meet the company target Content:  Chapter 1 gives a general introduction to the research object and problem.

The research objectives, limitations and scope of the study, the content to be performed, and layout of the study will also be briefly presented in this chapter.  Chapter 2 presents the theories used in the research will be presented, including the Lean concept, Six Sigma methodology, in-process kanban (IPK), Maynard operation sequence technique (MOST) and related studies.  Chapter 3 introduces a research methodology with step to step to carry out this study.  Chapter 4 presents an overview of the research object, such as process, layout, traceability systems, etc.

The Define, Measure and Analyze phases will be discussed in this chapter. All data collected is analyzed to identify the improvement opportunity and form a research problem. As a result, this session will also conduct improvement actions to solve the problem's root cause. Moreover, the control plan will also be defined to maintain the improvement actions and their results.

 Chapter 5 reports the conclusion of the thesis. The remaining shortcomings will be pointed out, and possible developing directions for the future will be suggested. i II – ASSIGNMENT DELIVERING DATE (based on the Decision on Assignments Delivering): September 05, 2022. III – ASSIGNMENT COMPLETING DATE (based on the Decision on Assignments Delivering): December 18, 2022.

IV – INSTRUCTOR: Assoc. Do Ngoc Hien. Ho Chi Minh City, December 23, 2022 INSTRUCTOR HEAD OF DEPARTMENT (Full name and signature) (Full name and signature) DEAN OF FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING (Full name and signature) ii ACKNOWLEDGEMENT "Lean – Six Sigma in scrap cost improvement: an application in Electronics Manufacturing System" is a result of whale time at the Department of Industrial Systems Engineering, HCMC University of Technology. This thesis would not have been feasible without the untold amount of encouragement from numerous people who enabled me to complete the study.

First and foremost, I would like to express my heartfelt appreciation and deepest gratitude to my primary advisor – A/Prof. Đỗ Ngọc Hiền for his guidance over the course of this thesis study. I am grateful beyond words that he is ready to discuss issues with vast information I have had no chance to be shared before. I could not have asked for a better advisor for my thesis study.

Besides, thanks for the enthusiastic support from colleagues at Jabil company. In the process of implementing as well as collecting data, I have received very enthusiastic support from both teachers and brothers and sisters in the company. I would like to especially thank Mr Danh Võ – IE Functional Manager and Ms Nhi Trần – IE Engineer who facilitated and supported me directly in this project. I would also like to thank the IE support team members who have always enthusiastically supported me in my work and searching for orientation for graduation thesis topics in the company.

In addition, I would like to thank the friends who have helped me through the difficulties and also the joys. Thank you for making my life more colourful. Last but not least, I would like to express my sincerest thanks to my greatest source of motivation and inspiration: thank you to my parents for always supporting me in every way. Thank you, my brother – Trần Quốc Công, PhD for advice and guidance.

I would not have gotten to where I am today without your support. In the process of working and reporting, mistakes will inevitably be made, and I would like to ask for your comments and corrections so that I can improve my knowledge as well as future orientation. Trần Ngọc Quỳnh iii ABSTRACT This research presents six sigma implementation conducted in an EMS enterprise to reduce scrap cost rate and thereby increase its sigma level. The study has gone through the problem that the factory is facing: the percentage of scrap cost is higher than the target (actual 0.

Using the DMAIC methodology, the root cause was defined as product handling, tool-using and IPK identification between stations. Then, three improvement actions were taken to address the three identified causes. The solutions are to change the board handling trays, add a mandatory scan step when using a screw jig, and determine the number of IPKs between stations. After applying improvement solutions, the line performance is significantly improved.

The sigma level improved from 2.43 for the download station and from 2.19 for the wintest station. Since then, the rate of products passing the first time (FPY) has also improved, from 98.55%, compared to the factory's target is 98. Furthermore, the research's target was also achieved when improving the scrap cost ratio from 0. This result proves the effectiveness of the study, meeting the research objectives and the company's expectations.

Keywords: Lean Six – Sigma, scrap cost reduction, MOST, FlexSim simulation, IPK iv TÓM TẮT LUẬN VĂN Nghiên cứu này trình bày việc triển khai Six - Sigma trong một doanh nghiệp EMS để giảm tỷ lệ chi phí phế phẩm và từ đó tăng mức sigma của hệ thống. Nghiên cứu đã đi sâu vào vấn đề mà nhà máy đang gặp phải: tỷ lệ chi phí phế phẩm cao hơn so với mục tiêu (0.03% thực tế so với mục tiêu 0. Bằng việc sử dụng chu trình DMAIC, nguyên nhân gốc rễ được xác định là do thao tác di chuyển sản phẩm, thiếu công cụ hỗ trợ khi thao tác và IPK giữa các trạm chưa được xác định rõ ràng. Sau đó, ba giải pháp cải tiến đã được thực hiện để giải quyết ba nguyên nhân được xác định.

Các giải pháp là thay đổi các khay dùng dể vận chuyển bo mạch, thêm bước quét bắt buộc khi sử dụng đồ gá và xác định số lượng IPK giữa các trạm. Sau khi áp dụng các giải pháp cải tiến, hiệu suất dây chuyền được cải thiện rõ rệt. Mức sigma được cải thiện từ 2.43 cho trạm Download và từ 2.19 cho trạm Wintest. Từ đó, tỷ lệ sản phẩm đạt lần đầu tiên (FPY) cũng được cải thiện, từ 98.55%, so với mục tiêu của nhà máy là 98.

Ngoài ra, mục tiêu của nghiên cứu cũng đã đạt được khi cải thiện tỷ lệ chi phí phế liệu từ 0. Kết quả này chứng tỏ tính hiệu quả của nghiên cứu, đáp ứng mục tiêu nghiên cứu và kỳ vọng của công ty. v DECLARATION I hereby declare that this is my own research. All the data and the results used in this research are honest and have not been published in other studies.

I will be totally responsible for my research if it is incorrect as mentioned above. The research’s author TRAN NGOC QUYNH vi CONTENTS MASTER’S THESIS ASSIGNMENTS. IV TÓM TẮT LUẬN VĂN. VII LIST OF FIGURES.

VIII LIST OF TABLES .X LIST OF ABBREVIATIONS .2 RESEARCH OBJECTIVE AND SCOPE .1 LEAN SIX SIGMA .2 IN-PROCESS KANBAN (IPK) .3 MAYNARD OPERATION SEQUENCE TECHNIQUE (MOST). THE DMAIC METHODOLOGY .2 Scrap definition, FPY dashboard and EDMR system. CONCLUSION AND DISCUSSION .40 LIST OF PUBLICATIONS. 58 vii LIST OF FIGURES FIGURE 1.

EXAMPLE OF IPK. MOST DATA CARD. DMAIC METHODOLOGY FRAMEWORK. THE LAYOUT OF THE ASSEMBLY LINE.

FPY DASHBOARD INTERFACE. EMDR SYSTEM INTERFACE. BB SCRAP COST IN 10 WEEKS. %CONTRIBUTION OF SCRAP ISSUES.

%SCRAP COST TREND CHART. SIPOC OF THE PROJECT. BB SCRAP BY DEFECTS. DEFECTS BREAKDOWN BY PROCESS.

BB FPY AND SCRAP TREND CHART. CTQS OF THE PROBLEM. DESCRIPTIVE REPORT FOR THE SCRATCH DEFECT RATE. DESCRIPTIVE REPORT FOR SCRATCH DEFECT RATE (REMOVED OUTLIERS).

PROCESS CAPABILITY ANALYSIS FOR DOWNLOAD STATION. DESCRIPTIVE REPORT FOR THE DEFORMED CABLE DEFECT RATE. DESCRIPTIVE REPORT FOR DEFORMED CABLE DEFECT RATE (REMOVED OUTLIERS). PROCESS CAPABILITY ANALYSIS FOR THE WINTEST STATION.

AUTO QUALITY MATRIX. CHI-SQUARE TEST FOR DEFECT RATE OF 12 OPERATORS. FISHBONE DIAGRAM FOR SCRATCHES AND DEFORMED CABLE DEFECTS. SCRATCHES ON CASING.

THE TRAY BEFORE AND AFTER REPLACEMENT. DAMAGED NEAR SCREW HOLES. ASSEMBLY 5 MOST ANALYSIS – BEFORE. ASSEMBLY 10 MOST ANALYSIS - BEFORE.

ASSEMBLY 5 MOST ANALYSIS – AFTER. ASSEMBLY 10 MOST ANALYSIS - AFTER. ASSEMBLY LINE BALANCING CHART BEFORE AND AFTER. SIMULATED MODEL AND CYCLE TIME GLOBAL TABLE.

PARETO OF PRODUCT DEMAND. T-TEST OF OUTPUT FROM THE SIMULATION MODEL AND ACTUAL OUTPUT. MODEL'S THROUGHPUT BY TIME. WIP BETWEEN PROCESSES.

SIMULATED MODELS WITH A) IPK = 4, B) IPK = 3, C) IPK = 2 AND D) IPK = 1. DEFINE THE LOCATION FOR WIP BETWEEN WORKSTATIONS. CHI-SQUARE TEST FOR DEFECT RATES BEFORE AND AFTER IMPROVEMENT. PROCESS CAPABILITY OF DOWNLOAD AND WINTEST STATION.

BB FPY AND %SCRAP COST RATE TREND BEFORE AND AFTER IMPROVEMENT. PFMEA WITH SCAN PLV REQUIREMENT. THE HANDLING CONTAINER WITH CAVITIES REQUIREMENT. SCRAP COST DASHBOARD AND WEEKLY REPORT.

38 ix LIST OF TABLES TABLE 1. % SCRAP COST CONTRIBUTION BY CUSTOMER. DATA COLLECTION PLAN. CAUSES AND COUNTERMEASURES.

SUMMARY RESULT OF 4 SCENARIOS. SUMMARY OF IMPROVEMENT ACTIONS. SUMMARY OF RESULTS. SUMMARY OF SCRAP COST IN 10 WEEKS.

DEFECT BY OPERATORS. PRODUCTION PLAN FOR FLEXSIM MODEL INPUT. THROUGHPUT FROM SIMULATION MODEL AND FROM MES SYSTEM FOR TOP 5 PRODUCTS. SCRATCHES DEFECT RATE BEFORE AND AFTER IMPROVEMENT.

DEFORMED CABLE DEFECT RATE BEFORE AND AFTER IMPROVEMENT. 54 x LIST OF ABBREVIATIONS Abbreviation Meaning 4Q 4 Quadrands BB Box build BOM Bill of materials CTQ Critical to quality eMDR Electronic Materials Disposition Report EMS Electronics manufacturing services FPY First pass yield FVT Functional Validation Test IPK In – process kanban KPI Key performance indicator LSS Lean Six Sigma MES Manufacturing execution system N/A Not applicable NVA Non – value added PCB Printed circuit boards PCBA Printed circuit boards assembly PFMEA Process failure modes and effects analysis PLV Production line verification SMT Surface-mount technology UPH Units per hour WIP Work in progress xi CHAPTER 1.