Giới thiệu dự án

Ngành công nghiệp da giày là một trong những ngành kinh tế mũi nhọn của Việt Nam, đóng góp hơn 10% tổng kim ngạch xuất khẩu cả nước. Tuy nhiên, phần lớn các doanh nghiệp sản xuất trong nước vẫn hoạt động chủ yếu theo phương thức gia công (OEM/CMT), phụ thuộc lớn vào nguồn nguyên vật liệu nhập khẩu và chịu áp lực cạnh tranh khốc liệt từ các thị trường quốc tế như Trung Quốc, Ấn Độ hay Indonesia. Trong bối cảnh đó, tối ưu hóa chi phí sản xuất, loại bỏ lãng phí (Muda) và nâng cao năng lực kiểm soát chất lượng (Quality Control - QC) trực tiếp trên dây chuyền là bài toán sống còn đối với các nhà máy sản xuất quy mô lớn.

Đồ án tốt nghiệp chuyên ngành Quản lý Công nghiệp với đề tài "Hoàn thiện công tác kiểm soát chất lượng sản phẩm tại Phân xưởng Gò 2 – Nhà máy 1 (Công ty Cổ phần Đầu tư Thái Bình - TBS Group)" tập trung giải quyết triệt để vấn đề tỷ lệ phế phẩm và sai lỗi bán thành phẩm tăng cao tại công đoạn then chốt của quy trình gia công giày thể thao xuất khẩu (phục vụ các thương hiệu quốc tế như Decathlon, Skechers, Wolverine).

                      HỆ THỐNG KIỂM SOÁT CHẤT LƯỢNG PHÂN XƯỞNG GÒ 2
                      
  [Nguyên vật liệu & Mũ giày] ---> [Công đoạn 1: Chuẩn bị & Định hình]
  [Thành phẩm Đạt chuẩn]     <--- [Công đoạn 3: Hoàn thiện & Đóng gói]

Vấn đề thực tế tại nhà máy (Problem Statement)

Tại Phân xưởng Gò 2 - Nhà máy 1 của TBS Group, quy trình sản xuất giày thể thao đòi hỏi sự phối hợp liên tục giữa thao tác thủ công và thiết bị bán tự động. Qua khảo sát thực tế trong 30 ca sản xuất liên tiếp (từ 14/03 đến 17/04/2018), hệ thống ghi nhận các điểm nghẽn nghiêm trọng:

  • Tỷ lệ sản phẩm lỗi trung bình đạt 4,70% trên tổng số 77.545 sản phẩm kiểm tra, có những ngày đột biến lên tới 11,0% (ngày 04/04 với 147 lỗi/1.341 sản phẩm).
  • Chi phí sửa chữa sản phẩm (Rework) và tỷ lệ hủy bỏ phế phẩm (Scrap) tăng cao, làm chậm tiến độ giao hàng theo hợp đồng gia công (Purchase Order - PO).
  • Tỷ lệ biến động nhân sự lớn, công nhân mới tuyển dụng chưa nắm vững thao tác kỹ thuật tại các công đoạn dán ép đế và vệ sinh bán thành phẩm.

Mục tiêu dự án

  1. Khảo sát và chuẩn hóa lưu trình kiểm soát chất lượng trên 03 công đoạn của chuyền Gò số 8.
  2. Thống kê, phân loại và nhận diện các nhóm khuyết tật sản phẩm phát sinh trong 30 ngày sản xuất.
  3. Ứng dụng các công cụ quản lý chất lượng truyền thống (7 QC Tools) gồm Biểu đồ kiểm soát thuộc tính ($p$-chart), Biểu đồ Pareto và Biểu đồ nhân quả (Ishikawa Diagram) để định vị 20% nguyên nhân cốt lõi tạo ra 80% sai lỗi.
  4. Xây dựng giải pháp kỹ thuật, tích hợp mô hình Lean 5S và chính sách đào tạo - giữ chân lao động nhằm kéo giảm tỷ lệ lỗi xuống dưới mức 2,0%.

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu

  • Không gian nghiên cứu: Dây chuyền Gò số 8, Phân xưởng Gò 2 – Nhà máy 1, Công ty Cổ phần Đầu tư Thái Bình (Dĩ An, Bình Dương).
  • Đối tượng theo dõi: Dòng sản phẩm giày thể thao xuất khẩu cho đối tác Decathlon.
  • Thời gian thực nghiệm: 10 tuần thu thập dữ liệu và triển khai thử nghiệm giải pháp (19/03/2018 – 26/05/2018).

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại Phân xưởng Gò 2, công tác kiểm soát chất lượng trước đây phụ thuộc chủ yếu vào khâu kiểm tra ngoại quan cuối chuyền (End-of-line Inspection) và đánh giá định kỳ theo tiêu chuẩn MQAA (Manufacturing Quality Assurance Auditing). Bảng so sánh dưới đây phân tích sự khác biệt giữa phương pháp hiện hữu và giải pháp hoàn thiện:

Tiêu chí so sánh Phương pháp kiểm tra truyền thống Giải pháp tích hợp SPC & Lean 5S (Đề xuất)
Tính chất kiểm soát Bị động (Phát hiện lỗi sau khi đã hoàn thành) Chủ động (Phòng ngừa lỗi ngay tại từng công đoạn)
Công cụ xử lý dữ liệu Ghi chép sổ tay thủ công, báo cáo cuối ngày Biểu đồ $p$-chart theo dõi biến động trực quan, Pareto phân loại
Thời gian phản hồi Trễ từ 12 - 24 giờ sau khi kết thúc ca Tức thời (Real-time) khi xuất hiện 7 điểm bất thường
Môi trường chuyền may Chưa chuẩn hóa vị trí công cụ, tích tụ bụi keo Triển khai 5S có bảng kiểm tra (Audit Checklist) định kỳ
Chi phí chất lượng (CoQ) Chi phí sửa sai và lãng phí nguyên liệu cao Chi phí phòng ngừa tối ưu, giảm thiểu phế phẩm 
                       MA TRẬN ƯU TIÊN YÊU CẦU THEO MÔ HÌNH MOSCOW

Thiết kế hệ thống kiểm soát chất lượng Phân xưởng Gò

Quy trình sản xuất và kiểm soát chất lượng tại Phân xưởng Gò 2 được chuẩn hóa thành 3 công đoạn liên hoàn, mỗi công đoạn được bố trí trạm kiểm soát chất lượng chuyên trách:

graph TD
    subgraph CD1["Công đoạn 1: Chuẩn bị & Định hình Mũ Giày"]
        A1[Chuẩn bị vật tư Mũ/Đế/Tẩy] --> A2[Xỏ dây & Định hình mũi]
        A2 --> A3[May Strobel - Dung sai ≤ 1mm]
        A3 --> A4[Hấp hơi & Lồng Phom]
        A4 --> QC1{QC Trạm 1}
    end

    subgraph CD2["Công đoạn 2: Xử lý Bề mặt & Ép dán Đế"]
        B1[Mài/Rửa đế & Chiếu UV] --> B2[Chấm định vị & Mài chân gò]
        B2 --> B3[Sấy xử lý keo Mũ + Đế]
        B3 --> B4[Ép đế Lần 1 & Lần 2]
        B4 --> QC2{QC Trạm 2}
    end

    subgraph CD3["Công đoạn 3: Hoàn thiện & Đóng gói"]
        C1[Tháo phom & May đế Arian] --> C2[Bù keo & Dán da lót tẩy]
        C2 --> C3[Phun chống thấm & Đo hất mũi/gót]
        C3 --> C4[Qua máy dò kim loại & Đóng thùng]
        C4 --> QC3{QC Trạm 3}
    end

    QC1 -- Không đạt --> R1[Đánh dấu tem đỏ & Chỉnh sửa tại chỗ]
    QC2 -- Không đạt --> R2[Tách chuyền, lập biên bản lỗi nặng]
    QC3 -- Đạt chuẩn --> OK[Nhập kho thành phẩm xuất khẩu]

Tiêu chuẩn kỹ thuật và Công nghệ áp dụng

  • Tiêu chuẩn chất lượng: TCVN ISO 8402:1999, Hệ thống quản lý chất lượng ISO 9001:2015, Tiêu chuẩn kiểm định nhãn hàng Decathlon/Skechers.
  • Môi trường tính toán thống kê: Ngôn ngữ Python 3.10 với các thư viện xử lý dữ liệu và thống kê chuyên dụng (numpy 1.24.3, pandas 2.0.2, scipy 1.10.1, matplotlib 3.7.1).
  • Hệ thống đánh giá sản xuất: Đánh giá tuân thủ quy trình kỹ thuật MQAA (Manufacturing Quality Assurance Auditing).

Phương pháp luận triển khai (Methodology)

Đồ án ứng dụng chu trình cải tiến liên tục DMAIC (Define - Measure - Analyze - Improve - Control) thuộc hệ phương pháp Six Sigma kết hợp cùng công cụ Lean Manufacturing:

  [Define]      Xác định mục tiêu giảm tỷ lệ lỗi chuyền Gò từ 4.7% về < 2.0%
  [Measure]     Thu thập mẫu n = 77.545 sản phẩm trong 30 ca sản xuất liên tục
  [Analyze]     Vẽ p-chart, Pareto 80/20, xây dựng Ishikawa 5M1E tìm nguyên nhân gốc rễ
  [Improve]     Thiết kế dưỡng quét keo, hiệu chuẩn máy sấy UV, chuẩn hóa 5S nhà xưởng
  [Control]     Thiết lập biểu mẫu kiểm tra ca, phân tầng kiểm soát định kỳ của QC trạm

Implementation và kết quả

Quy trình phân tích dữ liệu thống kê

Quá trình phân tích SPC sử dụng mô hình Biểu đồ kiểm soát tỷ lệ lỗi ($p$-chart) cho cỡ mẫu thay đổi theo từng ca làm việc ($n_i$). Các công thức toán học và thuật toán xử lý được mô hình hóa trực tiếp như sau:

$$\bar{p} = \frac{\sum_{i=1}^{k} D_i}{\sum_{i=1}^{k} n_i} = \frac{3.621}{77.545} = 0,0467 \approx 4,7%$$

$$\sigma_p = \sqrt{\frac{\bar{p}(1 - \bar{p})}{n_i}}$$

$$\text{UCL}_i = \bar{p} + 3\sqrt{\frac{\bar{p}(1 - \bar{p})}{n_i}}, \quad \text{LCL}_i = \max\left(0, \bar{p} - 3\sqrt{\frac{\bar{p}(1 - \bar{p})}{n_i}}\right)$$

Đoạn mã Python dưới đây thực hiện tự động hóa việc tính toán các giới hạn kiểm soát và phát hiện các dấu hiệu mất kiểm soát (Out-of-Control Indicators) theo tiêu chuẩn Western Electric Rules:

import numpy as np
import pandas as pd

def calculate_spc_p_chart(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    """
    Tính toán thông số biểu đồ kiểm soát P-Chart cho dữ liệu sản phẩm lỗi.
    df chứa các cột: 'date', 'inspected_units', 'defect_units'
    """
    total_defects = df['defect_units'].sum()
    total_inspected = df['inspected_units'].sum()
    
    # 1. Tính đường trung tâm (Center Line - CL)
    p_bar = total_defects / total_inspected
    df['CL'] = p_bar
    df['defect_rate'] = df['defect_units'] / df['inspected_units']
    
    # 2. Tính độ lệch chuẩn và các giới hạn kiểm soát cho từng cỡ mẫu n_i
    df['sigma'] = np.sqrt((p_bar * (1 - p_bar)) / df['inspected_units'])
    df['UCL'] = df['CL'] + 3 * df['sigma']
    df['LCL'] = (df['CL'] - 3 * df['sigma']).clip(lower=0.0)
    
    # 3. Kiểm tra điều kiện mất kiểm soát: 7 điểm liên tiếp nằm một phía của CL
    df['side_of_center'] = np.where(df['defect_rate'] > df['CL'], 1, -1)
    df['runs_test_violation'] = (
        df['side_of_center'].rolling(window=7).apply(lambda x: len(set(x)) == 1, raw=True)
    ).fillna(0).astype(bool)
    
    return df

# Dữ liệu thực nghiệm 5 ca điển hình tại Phân xưởng Gò 2
sample_data = {
    'date': ['14/03', '15/03', '16/03', '17/03', '19/03'],
    'inspected_units': [2533, 2825, 2688, 2563, 2489],
    'defect_units': [92, 104, 123, 90, 95]
}

df_results = calculate_spc_p_chart(pd.DataFrame(sample_data))
print(df_results[['date', 'inspected_units', 'defect_rate', 'UCL', 'LCL']])

Phân tích biểu đồ Pareto và nhận diện lỗi trọng điểm

Tổng hợp dữ liệu 3.621 sản phẩm khuyết tật trên dây chuyền 8 cho kết quả phân tầng rõ rệt:

  Tần số tích lũy (%)
Loại khuyết tật Số lượng lỗi Tỷ lệ phần trăm Tỷ lệ tích lũy Mức độ nghiêm trọng
Vệ sinh dơ 1.362 37,61% 37,61% Lỗi nhẹ (Sửa tại chuyền)
Lem keo 923 25,49% 63,10% Lỗi nhẹ (Tốn công xử lý)
Hở keo 461 12,73% 75,83% Lỗi nặng (Phải tái chế/rủi ro bong đế)
Gót cao thấp 171 4,72% 80,55% Lỗi kỹ thuật
Nhăn đùn mũ 140 3,87% 84,42% Lỗi gò phom
Các lỗi còn lại (7 loại) 564 15,58% 100,00% Lỗi ngoại quan/đóng gói
Tổng cộng 3.621 100,00% - -

Quy luật 80/20: Ba nhóm lỗi gồm Vệ sinh dơ (37,61%), Lem keo (25,49%) và Hở keo (12,73%) chiếm tổng cộng 75,83% (xấp xỉ 76%) toàn bộ sai lỗi trên chuyền. Do đó, việc tập trung nguồn lực triệt tiêu 3 nguyên nhân này sẽ giải quyết dứt điểm hơn 3/4 lượng khuyết tật phát sinh.

Phân tích nguyên nhân gốc rễ (Ishikawa Diagram 5M1E)

Biểu đồ nhân quả chỉ ra các yếu tố cấu thành 3 nhóm sai lỗi chính:

  MAN (Con người)                         MACHINE (Thiết bị)
  • Thao tác quét keo không đều           • Áp lực máy ép đế không đồng đều
  • Công nhân mới thiếu kỹ năng định vị   • Nhiệt độ buồng sấy UV không ổn định
  • Tay dính dầu mỡ chạm vào mũ giày     • Chổi quét mòn, vón cục keo
                         \                 /
                          \               /
                           \             /
                           /             \
                          /               \
                         /                 \
  • Keo có độ nhớt không chuẩn           • Mặt bàn chuyền dính bụi bẩn, vụn da
  • Vải mũ dễ bám bẩn, hút keo nhanh     • Khu vực chờ xử lý thiếu khay kệ riêng
  • Xử lý hóa chất đế chưa sạch          • Ánh sáng trạm kiểm tra chưa đạt chuẩn
  MATERIAL (Vật tư)                       ENVIRONMENT & METHOD (Môi trường/Phương pháp)

Đổi mới và đóng góp

Đề tài mang lại các điểm đổi mới kỹ thuật và phương pháp quản trị có giá trị thực tiễn cao cho TBS Group:

  1. Chuyển đổi từ mô hình kiểm tra thụ động sang kiểm soát quá trình bằng SPC: Thiết lập biểu đồ $p$-chart thời gian thực giúp phát hiện ngay hiện tượng "chuỗi bất thường" (7 ca liên tiếp có tỷ lệ lỗi nằm một phía đường trung tâm từ 21/03 đến 28/03), ngăn chặn sản xuất hàng loạt sản phẩm lỗi.
  2. Bộ dưỡng quét keo định lượng và cữ canh biên: Cải tiến kỹ thuật bằng việc thiết kế dưỡng nhựa mica định vị đường quét keo cho từng size giày (từ size 36 đến 44), loại bỏ hoàn toàn hiện tượng lem keo ra ngoài đường kẻ biên định vị ($1\text{ mm}$).
  3. Tiêu chuẩn hóa bảng kiểm soát 5S theo ca: Tích hợp checklist 5S tại từng vị trí làm việc, quy định rõ thời lượng 10 phút đầu ca và 15 phút cuối ca để vệ sinh máy móc, lau chùi băng tải và khử ẩm keo dán.
                           SO SÁNH HIỆU QUẢ CẢI TIẾN TRÊN CHUYỀN GÒ

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kế hoạch hành động 5S tại Phân xưởng Gò 2

gantt
    title Kế hoạch Triển khai 5S và Kiểm soát Chất lượng (10 Tuần)
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section Giai đoạn 1: Chuẩn bị
    Khảo sát hiện trạng & Lập Ban 5S       :done, des1, 2018-03-19, 2018-03-26
    Đào tạo nhận thức chất lượng & 5S      :done, des2, 2018-03-27, 2018-04-05
    section Giai đoạn 2: Thực thi
    Thực hiện Sàng lọc & Sắp xếp (3S)      :active, des3, 2018-04-06, 2018-04-25
    Hiệu chuẩn thiết bị sấy keo & cữ định vị: des4, 2018-04-20, 2018-05-10
    section Giai đoạn 3: Duy trì
    Đánh giá Audit 5S & Vận hành p-chart    :des5, 2018-05-11, 2018-05-26

Bảng phân tích Chi phí - Lợi ích (Cost-Benefit Analysis)

Dữ liệu tính toán dựa trên quy mô sản lượng 80.000 đôi giày/tháng tại Chuyền Gò 8:

  1. Chi phí đầu tư cải tiến ban đầu:

    • Chi phí chế tạo dưỡng định vị quét keo mica (40 bộ $\times$ 50.000 VNĐ): $2.000.000\text{ VNĐ}$.
    • Chi phí trang bị khay chứa bán thành phẩm, cọ chuyên dụng và dụng cụ 5S: $8.500.000\text{ VNĐ}$.
    • Chi phí tổ chức các khóa đào tạo thao tác chuẩn (SOP) cho 90 công nhân: $5.000.000\text{ VNĐ}$.
    • Tổng chi phí triển khai: $\mathbf{15.500.000\text{ VNĐ}}$.

  2. Lợi ích kinh tế thu được hàng tháng:

    • Giảm tỷ lệ lỗi từ $4,7%$ xuống $1,85%$ giúp cứu vãn $2.280$ đôi giày không bị lỗi mỗi tháng.
    • Tiết kiệm chi phí tái chế sản phẩm hở keo ($35.000\text{ VNĐ/đôi}$): $280\text{ đôi hở keo} \times 35.000 = 9.800.000\text{ VNĐ/tháng}$.
    • Tiết kiệm chi phí công lao động sửa giày lem keo, vệ sinh ($5.000\text{ VNĐ/đôi}$): $2.000\text{ đôi} \times 5.000 = 10.000.000\text{ VNĐ/tháng}$.
    • Tiết kiệm hao hụt keo dán công nghiệp: $4.200.000\text{ VNĐ/tháng}$.
    • Tổng lợi ích định lượng: $\mathbf{24.000.000\text{ VNĐ/tháng}}$.

$$\text{Thời gian hoàn vốn (Payback Period)} = \frac{\text{Tổng chi phí đầu tư}}{\text{Lợi ích tiết kiệm hàng tháng}} = \frac{15.500.000}{24.000.000} \approx 0,65\text{ tháng (}\approx 20\text{ ngày)}$$

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật hiện hữu

  • Độ phụ thuộc vào tay nghề thủ công: Thao tác dán đế và quét keo tại các vị trí đường cong phức tạp vẫn đòi hỏi sự khéo léo của công nhân, chưa thể triệt tiêu 100% sai số con người.
  • Mức độ tự động hóa dữ liệu: Việc ghi chép lỗi vẫn cần QC trạm tổng hợp vào biểu mẫu giấy trước khi nhập vào bảng tính SPC, tạo độ trễ khoảng 30 - 60 phút trong việc cập nhật biểu đồ $p$-chart.
  • Biến động môi trường: Độ ẩm không khí vào mùa mưa tại Bình Dương ảnh hưởng đến tốc độ bay hơi của dung môi keo và thời gian khô bề mặt.

Hướng phát triển trong tương lai

  • Tích hợp hệ thống quản lý sản xuất thông minh (MES) với các màn hình cảm ứng gắn trực tiếp tại từng trạm kiểm tra QC để cập nhật tức thời dữ liệu vào hệ thống SPC trung tâm.
  • Nghiên cứu ứng dụng công nghệ thị giác máy tính (AI Computer Vision) tự động quét bề mặt đế và thân giày nhằm phát hiện sớm các vết lem keo và lỗi lệch tâm phom trước khi đưa vào máy ép nhiệt.
  • Triển khai bộ điều khiển nhiệt độ và độ ẩm tự động tại buồng quét keo để đảm bảo tính đồng nhất về độ bám dính hóa chất.

Đối tượng hưởng lợi

                                  CÁC NHÓM ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI
  • Sinh viên ngành Quản lý Công nghiệp, Kỹ thuật Hệ thống Công nghiệp: Nắm bắt được phương pháp luận khoa học khi kết hợp các công cụ thống kê chất lượng (SPC, Pareto, Ishikawa) vào xử lý bài toán thực tế tại nhà máy da giày quy mô lớn.
  • Ban lãnh đạo và Khối Quản lý Nhà máy (TBS Group): Sở hữu giải pháp tối ưu hóa dây chuyền với chi phí đầu tư thấp ($15,5$ triệu VNĐ), mang lại giá trị tiết kiệm định kỳ hàng trăm triệu đồng mỗi năm và nâng cao chỉ số thỏa mãn khách hàng quốc tế.
  • Kỹ sư Quản lý Chất lượng (QA/QC Engineers): Có sẵn bộ tài liệu chuẩn hóa SOP, tiêu chuẩn phân loại mức độ lỗi (Nghiêm trọng - Nặng - Nhẹ) và bảng kiểm tra 5S có thể nhân rộng ngay cho các phân xưởng khác trong nhà máy.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và phần cứng để áp dụng hệ thống kiểm soát p-chart là gì?

Hệ thống không đòi hỏi đầu tư hạ tầng đắt đỏ. Ở giai đoạn cơ bản, nhà máy chỉ cần máy tính văn phòng có cài đặt Microsoft Excel hoặc Python 3.x để xử lý dữ liệu từ biểu mẫu kiểm tra của QC. Ở giai đoạn nâng cao, có thể trang bị máy quét mã vạch (Barcode Scanner) tại mỗi trạm QC để quét mã đơn hàng và tự động phân loại lỗi vào cơ sở dữ liệu MySQL/PostgreSQL.

2. Biểu đồ p-chart xử lý như thế nào khi kích thước mẫu (n) giữa các ca thay đổi?

Khi số lượng sản phẩm kiểm tra trong mỗi ca ($n_i$) biến động, các đường giới hạn kiểm soát trên ($\text{UCL}_i$) và giới hạn kiểm soát dưới ($\text{LCL}_i$) sẽ thay đổi tương ứng theo từng mẫu. Biểu đồ sẽ có dạng bậc thang (Variable Control Limits), đảm bảo tính chính xác tuyệt đối về mặt xác suất thống kê.

3. Giải pháp dưỡng quét keo mica có làm giảm tốc độ thao tác của công nhân không?

Trong 3 ngày đầu triển khai, thao tác công nhân có thể chậm hơn khoảng 5% do chưa quen đặt dưỡng. Tuy nhiên, từ ngày thứ 4 trở đi, khi thao tác đã thuần thục, công nhân không cần phải căng mắt căn chỉnh đường biên thủ công, giúp tốc độ quét keo tăng 12% và loại bỏ hoàn toàn công đoạn sửa lỗi lem keo ở cuối chuyền.

4. Làm thế nào để duy trì kỷ luật 5S bền vững sau khi đồ án kết thúc?

Để tránh tình trạng "đầu voi đuôi chuột", nhà máy cần duy trì Ban chỉ đạo 5S độc lập, tiến hành đánh giá chấm điểm định kỳ hàng tuần theo Bảng kiểm tra 5S chuẩn hóa, đồng thời gắn điểm số 5S trực tiếp vào quỹ tiền thưởng hiệu suất (KPI) hàng tháng của tổ trưởng và công nhân đứng chuyền.

5. Tại sao lỗi vệ sinh dơ chiếm tỷ lệ cao nhất (37,61%) dù không đòi hỏi kỹ thuật cao?

Do đặc thù ngành giày sử dụng nhiều loại hóa chất (keo dán, dung dịch xử lý bề mặt, dầu máy mài) kết hợp với bụi mài đế cao su phát tán trong không khí. Khi môi trường chuyền may chưa đạt chuẩn 5S, công nhân thường xuyên chạm tay dính bẩn vào mũ giày sáng màu, dẫn đến phát sinh khuyết tật ngoại quan hàng loạt.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Hoàn thiện công tác kiểm soát chất lượng sản phẩm tại Phân xưởng Gò 2 – Nhà máy 1 (Công ty Cổ phần Đầu tư Thái Bình)" đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu đề ra. Thông qua việc phân tích chuyên sâu 30 ca sản xuất với 77.545 sản phẩm thực tế, đề tài đã:

  • Nhận diện chính xác 3 khuyết tật cốt lõi chiếm 75,83% tổng sai lỗi (Vệ sinh dơ, Lem keo, Hở keo).
  • Ứng dụng thành công hệ thống công cụ thống kê chất lượng (SPC $p$-chart, Pareto, Ishikawa 5M1E) giúp cảnh báo sớm nguy cơ mất kiểm soát trên dây chuyền sản xuất.
  • Xây dựng đồng bộ các giải pháp kỹ thuật (cữ quét keo mica), cải tiến môi trường làm việc (Lean 5S) và tối ưu hóa quản trị nhân sự.

Kết quả áp dụng thực nghiệm chứng minh tính khả thi vượt trội với khả năng giảm hơn 60% tỷ lệ lỗi toàn chuyền, hoàn vốn đầu tư chỉ trong vòng 20 ngày. Đây là minh chứng rõ nét cho vai trò then chốt của các công cụ Quản lý Công nghiệp hiện đại trong việc nâng cao năng lực cạnh tranh cho ngành sản xuất da giày Việt Nam trên trường quốc tế.