Lean – Six Sigma trong Cải Tiến Chi Phí Phế Phẩm: Ứng Dụng trong Hệ Thống Sản Xuất Điện Tử

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật phân tích kỹ thuật công nghiệp lean six sigma in scrap cost improvement an application in electronics, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải

• Tác giả: Trần Ngọc Quỳnh
• Người hướng dẫn: Assoc. Đỗ Ngọc Hiền
• 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/ 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
• 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 (ABSTRACT)
• 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 chuyền (IPK)
• 2.3. Kỹ thuật phân tích trình tự thao tác Maynard (MOST)
• 2.4. Phương pháp luận DMAIC
• 2.5. Định nghĩa phế phẩm, bảng điều khiển FPY và hệ thống EDMR
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC HIỆN VÀ ĐÁNH GIÁ CẢI TIẾN
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ THẢO LUẬN
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ

Tóm tắt

I. Tổng Quan Cải Tiến Chi Phí Phế Phẩm Điện Tử với LSS

Trong sản xuất, đặc biệt là sản xuất điện tử, phế phẩm ảnh hưởng lớn đến chi phí, năng suất và sử dụng tài nguyên. Việc xác định và giảm chi phí phế phẩm điện tử là yếu tố then chốt để tăng hiệu quả và tối ưu hóa sản xuất điện tử. Tỷ lệ phế phẩm thường được sử dụng làm KPI quan trọng. Trong ngành dịch vụ sản xuất điện tử (EMS), tỷ lệ phế phẩm là một KPI thiết yếu do cạnh tranh ngày càng tăng. Chi phí phế phẩm trong ngành EMS thường rất cao vì khách hàng không thanh toán cho những sản phẩm này. Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng Lean Six Sigma để giải quyết vấn đề này. Theo tài liệu, một công ty EMS chuyên sản xuất theo đơn đặt hàng, việc đảm bảo năng suất và kiểm soát chi phí sản xuất là vô cùng quan trọng. Điều này đòi hỏi giảm thiểu sai sót trong quá trình sản xuất để tiết kiệm chi phí sửa chữa hoặc phế liệu. Lean Six Sigma (LSS) là một chiến lược chuyển đổi kinh doanh hiệu quả, giúp loại bỏ các khuyết tật và hoạt động không tạo ra giá trị gia tăng.

1.1. Tầm quan trọng của việc giảm phế phẩm sản xuất điện tử

Việc giảm phế phẩm sản xuất điện tử không chỉ giúp giảm chi phí trực tiếp mà còn cải thiện uy tín của công ty. Các sản phẩm bị lỗi cần được sửa chữa hoặc loại bỏ, gây tốn kém về thời gian, vật liệu và nhân công. Ngoài ra, phế phẩm có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ với khách hàng và gây tổn hại đến thương hiệu. Do đó, việc tập trung vào việc giảm phế phẩm là một phần quan trọng của chiến lược kinh doanh.

1.2. Giới thiệu về Lean Six Sigma trong sản xuất điện tử

Lean Six Sigma (LSS) kết hợp hai phương pháp cải tiến quy trình phổ biến: Lean và Six Sigma. Lean tập trung vào loại bỏ lãng phí và chuẩn hóa quy trình, trong khi Six Sigma tập trung vào giảm sự biến động trong quy trình. Sự kết hợp này tạo ra một phương pháp mạnh mẽ để cải thiện hiệu quả và chất lượng sản phẩm.

II. Thách Thức Chi Phí Phế Phẩm Cao Ảnh Hưởng Đến Lợi Nhuận

Tỷ lệ chi phí phế phẩm cao hơn mục tiêu đặt ra (0.03% so với mục tiêu 0.02%) cho thấy sự cần thiết phải có các biện pháp can thiệp. Theo tài liệu nghiên cứu, chi phí phế phẩm được tính bằng tỷ lệ giữa chi phí phế phẩm và chi phí sản phẩm (chỉ tính chi phí vật liệu - BOM). Điều này có nghĩa là 0.03% giá trị sản phẩm bị mất khi sản phẩm được bán cho khách hàng. Vì vậy, việc tìm hiểu nguyên nhân và thực hiện cải tiến là cần thiết để giảm tỷ lệ phế phẩm, cải thiện hiệu quả và giảm lãng phí. Trong khu vực Box Build, dữ liệu trong 3 tháng từ tháng 2 đến tháng 4 cho thấy tỷ lệ chi phí phế phẩm trung bình là 0,03%, cao hơn mục tiêu 0,02%.

2.1. Các yếu tố gây nguyên nhân gây phế phẩm điện tử phổ biến

Nguyên nhân gây phế phẩm điện tử có thể bao gồm lỗi trong thiết kế, lỗi trong quy trình sản xuất, lỗi do thao tác của công nhân, hoặc lỗi do sử dụng vật liệu kém chất lượng. Việc xác định chính xác nguyên nhân gốc rễ là rất quan trọng để có thể đưa ra các biện pháp khắc phục hiệu quả.

2.2. Ảnh hưởng của chi phí chất lượng trong sản xuất điện tử

Chi phí chất lượng bao gồm chi phí phòng ngừa, chi phí đánh giá và chi phí do sai sót. Chi phí phế phẩm là một phần của chi phí do sai sót. Việc giảm chi phí phế phẩm có thể giúp giảm tổng chi phí chất lượng và cải thiện lợi nhuận.

2.3. Phân tích dữ liệu để xác định vấn đề cốt lõi trong sản xuất.

Phân tích dữ liệu chi tiết về các loại phế phẩm, tần suất xuất hiện và nguyên nhân liên quan. Dữ liệu này có thể bao gồm thông tin từ hệ thống quản lý sản xuất (MES), báo cáo kiểm tra chất lượng và phản hồi từ công nhân. Việc phân tích nguyên nhân gốc rễ phế phẩm sẽ giúp xác định các lĩnh vực cần cải thiện nhất.

III. Ứng Dụng DMAIC Cải Tiến Quy Trình Sản Xuất Điện Tử

Nghiên cứu này trình bày việc triển khai Six Sigma trong một doanh nghiệp EMS để giảm tỷ lệ chi phí phế phẩm, từ đó tăng mức sigma. Nghiên cứu sẽ từng bước trình bày ứng dụng bằng quy trình DMAIC. Các kỹ thuật thống kê khác nhau đã được áp dụng để phân tích dữ liệu và xác định giải pháp. Các tài liệu liên quan khác nhau đã được nghiên cứu và các trường hợp đã được thảo luận để thực hiện công việc nghiên cứu này. Một trong những cách tiếp cận cải tiến chất lượng và quy trình đặc biệt của LSS là phương pháp DMAIC (Define, Measure, Analyse, Improve and Control). DMAIC có thể giúp các tổ chức sản xuất đạt được những cải tiến về chất lượng trong quy trình của họ, do đó đóng góp vào việc tìm kiếm sự xuất sắc trong quy trình của họ.

3.1. Define Xác định vấn đề và phạm vi cải tiến

Bước đầu tiên trong quy trình DMAIC là xác định rõ vấn đề cần giải quyết và phạm vi của dự án cải tiến. Điều này bao gồm việc xác định mục tiêu cụ thể, đo lường được, có thể đạt được, phù hợp và có thời hạn (SMART). Trong trường hợp này, mục tiêu là giảm tỷ lệ chi phí phế phẩm xuống dưới 0.02%.

3.2. Measure Đo lường hiệu suất hiện tại và thu thập dữ liệu

Bước tiếp theo là đo lường hiệu suất hiện tại của quy trình và thu thập dữ liệu liên quan đến phế phẩm. Dữ liệu này có thể bao gồm loại phế phẩm, tần suất xuất hiện, vị trí xảy ra và nguyên nhân có thể gây ra. Dữ liệu nên được thu thập một cách chính xác và đáng tin cậy.

3.3. Analyze Phân tích nguyên nhân gốc rễ phế phẩm

Sử dụng các công cụ như biểu đồ Pareto, biểu đồ Ishikawa (Fishbone), và phân tích 5 Whys để xác định nguyên nhân gốc rễ của các phế phẩm. Quá trình này đòi hỏi sự tham gia của các chuyên gia và người có kinh nghiệm trong quy trình sản xuất. Ví dụ, có thể phát hiện ra rằng một số thao tác lắp ráp nhất định gây ra nhiều lỗi hơn các thao tác khác.

IV. Giải Pháp Phương Pháp Giảm Chi Phí Sản Xuất Hiệu Quả

Để giảm thiểu chi phí phế phẩm trong sản xuất điện tử, nhiều giải pháp có thể được áp dụng dựa trên kết quả phân tích nguyên nhân gốc rễ. Các giải pháp này có thể liên quan đến việc cải tiến quy trình, đào tạo nhân viên, sử dụng công nghệ mới, hoặc thay đổi thiết kế sản phẩm. Việc lựa chọn giải pháp phù hợp phụ thuộc vào nguyên nhân cụ thể gây ra phế phẩm và nguồn lực có sẵn.

4.1. Cải tiến thao tác và quy trình làm việc để phòng ngừa lỗi

Thực hiện các cải tiến trong thao tác lắp ráp để giảm thiểu rủi ro gây ra lỗi. Điều này có thể bao gồm việc thiết kế lại các dụng cụ hoặc thiết bị, thay đổi quy trình làm việc, hoặc cung cấp hướng dẫn chi tiết hơn cho công nhân. Đảm bảo rằng tất cả các thao tác đều được thực hiện theo đúng quy trình và tiêu chuẩn.

4.2. Kiểm soát chất lượng điện tử chặt chẽ và hệ thống truy xuất nguồn gốc

Thiết lập hệ thống kiểm soát chất lượng điện tử toàn diện để phát hiện và ngăn chặn các lỗi trước khi chúng trở thành phế phẩm. Sử dụng các công cụ như kiểm tra tự động (AOI) và kiểm tra bằng tia X để phát hiện các lỗi tiềm ẩn. Hệ thống truy xuất nguồn gốc giúp xác định các sản phẩm bị lỗi và theo dõi chúng trong suốt quy trình sản xuất.

4.3. Đào tạo và nâng cao kỹ năng cho nhân viên

Đào tạo nhân viên về các quy trình kiểm soát chất lượng điện tử và cách nhận biết và ngăn chặn các lỗi tiềm ẩn. Đầu tư vào việc nâng cao kỹ năng cho nhân viên để họ có thể thực hiện công việc một cách chính xác và hiệu quả. Khuyến khích nhân viên tham gia vào quá trình cải tiến quy trình sản xuất.

V. Kết Quả Tối Ưu Hóa Sản Xuất Điện Tử và Giảm Chi Phí

Việc áp dụng các giải pháp cải tiến và triển khai Lean Six Sigma giúp tối ưu hóa sản xuất điện tử và giảm đáng kể chi phí phế phẩm. Theo báo cáo nghiên cứu, các giải pháp bao gồm thay đổi khay 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, hiệu suất dây chuyền được cải thiện đáng kể. 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%. Mục tiêu của nghiên cứu đã đạt được khi cải thiện tỷ lệ chi phí phế liệu từ 0.03% xuống 0.02%.

5.1. Cải thiện tỷ lệ sản phẩm đạt lần đầu tiên FPY

Tỷ lệ FPY là một chỉ số quan trọng cho thấy hiệu quả của quy trình sản xuất. Việc cải thiện FPY giúp giảm chi phí phế phẩm và tăng năng suất. Các biện pháp cải tiến cần tập trung vào việc giảm số lượng sản phẩm bị lỗi trong lần kiểm tra đầu tiên.

5.2. Tăng mức Sigma trong quy trình sản xuất

Mức Sigma là một thước đo về sự ổn định và khả năng dự đoán của quy trình sản xuất. Việc tăng mức Sigma cho thấy quy trình sản xuất trở nên ít biến động hơn và có khả năng tạo ra sản phẩm chất lượng cao một cách ổn định. Điều này giúp giảm chi phí phế phẩm và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

VI. Tương Lai Sản Xuất Tinh Gọn Điện Tử và Phát Triển Bền Vững

Trong tương lai, việc áp dụng Lean Six Sigma và các phương pháp sản xuất tinh gọn điện tử sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc giảm chi phí phế phẩm và nâng cao hiệu quả sản xuất. Các công ty cần liên tục tìm kiếm các cơ hội để cải tiến quy trình, sử dụng công nghệ mới, và đào tạo nhân viên để đạt được sự phát triển bền vững.

6.1. Ứng dụng công nghệ 4.0 trong quản lý chất lượng sản xuất điện tử

Ứng dụng các công nghệ như IoT, AI, và Machine Learning để thu thập và phân tích dữ liệu về quy trình sản xuất. Điều này giúp xác định các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các giải pháp cải tiến kịp thời. Các hệ thống quản lý chất lượng sản xuất điện tử thông minh có thể giúp giảm chi phí phế phẩm và cải thiện hiệu quả sản xuất.

6.2. Xây dựng văn hóa cải tiến liên tục trong doanh nghiệp

Khuyến khích nhân viên tham gia vào quá trình cải tiến quy trình sản xuất. Tạo ra một môi trường làm việc mà nhân viên cảm thấy được khuyến khích để đưa ra các ý tưởng và giải pháp. Văn hóa cải tiến liên tục giúp duy trì và nâng cao hiệu quả của quy trình sản xuất.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong ngành dịch vụ sản xuất điện tử (EMS), kiểm soát chi phí phế phẩm là yếu tố then chốt quyết định biên lợi nhuận và năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp. Thực tế tại nhà máy sản xuất thiết bị điện tử quy mô lớn, dữ liệu theo dõi 10 tuần liên tiếp (từ tuần 6 đến tuần 15) cho thấy tỷ lệ chi phí phế phẩm tại khu vực lắp ráp hoàn thiện (Box Build) đạt mức trung bình 0,03% trên tổng chi phí nguyên vật liệu (BOM cost), vượt ngưỡng mục tiêu kiểm soát 0,02% do ban giám đốc đề ra. Tổng thiệt hại phế phẩm tại công đoạn này chiếm 8,70% tổng chi phí phế phẩm toàn nhà máy, trong đó các sự cố phát sinh từ quy trình vận hành chiếm tỷ trọng áp đảo 62,11%, tương đương mức tổn thất khoảng 3.800 USD mỗi tuần.

Vấn đề nghiên cứu tập trung vào sự thiếu ổn định của quy trình lắp ráp thủ công, dẫn đến tỷ lệ lỗi phế phẩm không thể sửa chữa tăng cao và làm suy giảm tỷ lệ sản phẩm đạt chuẩn ngay lần đầu (First Pass Yield - FPY). Mục tiêu cụ thể của luận văn bao gồm: điều tra toàn diện hệ thống sản xuất nhằm định danh nguyên nhân gốc rễ gây ra lỗi, thu thập dữ liệu định lượng chứng minh sai lệch, xây dựng khung giải pháp Lean Six Sigma chuyên biệt cho nhà máy EMS, và hạ tỷ lệ chi phí phế phẩm từ 0,03% xuống dưới mức mục tiêu 0,02%.

Phạm vi nghiên cứu được giới hạn tại phân xưởng Box Build trong giai đoạn quý 2 và quý 3 năm tài chính 2022 (thu thập dữ liệu từ tháng 02/2022 đến tháng 04/2022), tập trung vào dòng sản phẩm của khách hàng chiếm 70,11% tổng chi phí phế phẩm. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài thể hiện qua việc nâng cao mức Sigma của dây chuyền từ 2,19 lên 3,19, cắt giảm lãng phí tài chính trực tiếp và thiết lập quy trình kiểm soát chất lượng tiêu chuẩn hóa cho ngành sản xuất điện tử.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu ứng dụng tích hợp hai trường phái quản trị sản xuất hiện đại là Lean và Six Sigma thông qua chu trình DMAIC (Define - Measure - Analyze - Improve - Control) gồm 5 giai đoạn chặt chẽ. Lý thuyết Lean tập trung nhận diện và loại bỏ 7 dạng lãng phí (Muda), tối ưu hóa dòng chảy sản xuất và rút ngắn thời gian chu chuyển. Song song đó, Six Sigma cung cấp nền tảng thống kê thực nghiệm nhằm giảm thiểu sự biến thiên của quy trình, hướng tới mục tiêu chất lượng đạt chuẩn 3,4 lỗi trên một triệu cơ hội (DPMO).

Bên cạnh khung tổng thể DMAIC, luận văn tích hợp 3 khái niệm và công cụ chuyên sâu:

• In-Process Kanban (IPK): Hệ thống thẻ kiểm soát lượng bán thành phẩm trên dây chuyền (Work In Process - WIP), giữ vai trò làm vùng đệm điều tiết dòng chảy giữa các trạm làm việc và triệt tiêu tình trạng nghẽn cổ chai.
• Kỹ thuật phân tích trình tự thao tác Maynard (MOST): Phương pháp đo lường lao động tiên tiến giúp thiết lập thời gian chuẩn cho từng vi thao tác thông qua 3 chuỗi hành động: Di chuyển tổng quát (General Move), Di chuyển có kiểm soát (Controlled Move) và Sử dụng công cụ (Tool Use). Mỗi chuỗi được lượng hóa bằng chỉ số TMU (1 TMU = 0,036 giây) nhằm đánh giá tác động lên thời gian chu kỳ.
• Mô phỏng sự kiện rời rạc bằng phần mềm FlexSim: Công cụ số hóa mô hình hóa thực tế dây chuyền, phục vụ đánh giá động thái dòng chảy bán thành phẩm và lựa chọn kịch bản IPK tối ưu.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu được trích xuất trực tiếp từ hệ thống thực thi sản xuất (MES), báo cáo xử lý vật liệu điện tử (eMDR), giao diện bảng điều khiển FPY thời gian thực và ma trận tự đánh giá chất lượng (Auto Quality Matrix) tại các trạm sản xuất.

Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm 100% dữ liệu sản phẩm chạy qua trạm kiểm tra Download và Wintest trong 10 tuần, với tổng số hơn 50.000 sản phẩm được ghi nhận. Phương pháp chọn mẫu phi xác suất có chủ đích được áp dụng để khoanh vùng dòng sản phẩm thuộc tài khoản khách hàng lớn nhất (chiếm 70,11% phế phẩm) nhằm tối đa hóa hiệu quả can thiệp.

Phương pháp phân tích dữ liệu bao gồm:

• Kiểm định phân phối chuẩn (Normality test) và xử lý 2 giá trị ngoại lai (outliers) để đảm bảo độ tin cậy của tập dữ liệu với giá trị p-value > 0,05.
• Đánh giá năng lực quy trình (Process Capability Analysis) thông qua chỉ số Cpk và giá trị Z-bench để đo lường mức Sigma hiện trạng.
• Kiểm định phi tham số Chi-square nhằm kiểm tra sự sai khác về tỷ lệ lỗi giữa 12 thao tác viên trực tiếp và đánh giá hiệu quả trước/sau cải tiến.
• Kiểm định t-test đánh giá sai số giữa sản lượng mô phỏng từ FlexSim và sản lượng thực tế trên hệ thống MES (với p-value > 0,05 chứng minh mô hình mô phỏng đạt độ tin cậy cao).

Timeline nghiên cứu được triển khai trong 20 tuần: giai đoạn Xác định (Define) kéo dài 1 tuần, Đo lường (Measure) 3 tuần, Phân tích (Analyze) 3 tuần, Cải tiến (Improve) 9 tuần và Kiểm soát (Control) 4 tuần.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích biểu đồ Pareto chỉ ra 2 dạng lỗi nghiêm trọng nhất chiếm tới 80,00% tổng số phế phẩm tại khu vực Box Build là trầy xước vỏ máy (Scratches) và biến dạng dây cáp kết nối (Deformed cable). Hai lỗi này chủ yếu bị phát hiện tại trạm kiểm tra Download và trạm thử nghiệm chức năng Wintest/FVT.

Đánh giá năng lực quy trình trước cải tiến ghi nhận chỉ số chất lượng rất thấp:

• Tại trạm Download (lỗi trầy xước): Chỉ số Cpk ban đầu chỉ đạt 0,72 với Z-bench tương ứng 1,41, quy đổi mức Sigma đạt 2,43.
• Tại trạm Wintest (lỗi biến dạng cáp): Chỉ số Cpk đạt 0,62 với Z-bench đạt 1,10, quy đổi mức Sigma đạt 2,19.
• Tỷ lệ sản phẩm đạt chuẩn lần đầu (FPY) toàn chuyền chỉ dao động quanh mức 98,12% đến 98,55%, thấp hơn mục tiêu 98,80% của nhà máy.

Phân tích nguyên nhân gốc rễ qua biểu đồ xương cá (Fishbone 5M1E) và kiểm định Chi-square giữa 12 công nhân (cho p-value < 0,05) đã xác định 3 nguyên nhân cốt lõi:

1. Thao tác vận chuyển sử dụng khay trơn phẳng không có vách ngăn khiến linh kiện trượt tự do và va chạm vào nhau gây trầy xước.
2. Tại các trạm siết ốc (Assembly 5 và Assembly 10), công nhân thường xuyên bỏ quên đồ gá bảo vệ do không có quy định bắt buộc, dẫn đến đầu vặn ốc va quẹt trực tiếp làm nứt vỡ linh kiện và biến dạng cáp.
3. Không gian lưu trữ giữa các trạm chỉ chứa tối đa 4 sản phẩm nhưng lượng bán thành phẩm tồn đọng thực tế lên tới hơn 5 sản phẩm/trạm do thiếu định mức IPK chuẩn, khiến công nhân xếp chồng sản phẩm lên nhau.

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  SO SÁNH CÁC CHỈ SỐ TRƯỚC VÀ SAU CẢI TIẾN               |
+--------------------------+--------------------+-------------------------+
| Chỉ số đo lường          | Trước cải tiến     | Sau cải tiến            |
+--------------------------+--------------------+-------------------------+
| Tỷ lệ chi phí phế phẩm   | 0,030% BOM cost    | 0,014% BOM cost         |
| Mức Sigma trạm Download  | 2,43 (Cpk = 0,72)  | 3,19 (Z-bench = 1,69)   |
| Mức Sigma trạm Wintest   | 2,19 (Cpk = 0,62)  | 3,19 (Z-bench = 1,69)   |
| Tỷ lệ FPY toàn chuyền    | 98,55%             | 98,85% - 99,12%         |
| Định mức tồn đọng (IPK)  | > 5 sản phẩm/trạm  | Cố định 3 sản phẩm/trạm |
| Sản lượng giờ (Avg. UPH) | 819 - 825 đv/h     | 828 đơn vị/giờ          |
+--------------------------+--------------------+-------------------------+

Thảo luận kết quả

Dữ liệu kết quả được trực quan hóa qua hệ thống bảng biểu so sánh năng lực quy trình và biểu đồ xu hướng (Trend Chart) theo dõi tỷ lệ phế phẩm hàng tuần. Việc áp dụng 3 giải pháp cải tiến đã mang lại sự biến chuyển vượt bậc về chất lượng:

Thứ nhất, việc thay thế 100% khay chuyển hàng thông thường bằng khay định hình có vách ngăn cố định (partition trays with cavities) đã triệt tiêu hoàn toàn sự xê dịch cơ học, giảm tỷ lệ phát sinh lỗi trầy xước bề mặt xuống dưới 0,005%.

Thứ hai, nghiên cứu tích hợp bước quét mã xác thực đồ gá (PLV scan) bắt buộc trên hệ thống MES trước khi kích hoạt máy siết ốc tại trạm Assembly 5 và Assembly 10. Phân tích vi thao tác bằng MOST cho thấy bước quét mã này làm tăng thêm 140 TMU (tương đương 5,04 giây), nâng thời gian chuẩn của trạm Assembly 5 từ 350 TMU lên 520 TMU (18,72 giây) và trạm Assembly 10 từ 650 TMU lên 790 TMU (28,44 giây). Tuy nhiên, biểu đồ cân bằng chuyền (Line Balancing Chart) chứng minh thời gian này vẫn nằm dưới mức chu kỳ của trạm cổ chai, do đó không làm suy giảm nhịp sản xuất chung của toàn dây chuyền.

Thứ ba, kết quả chạy 4 kịch bản mô phỏng trên FlexSim (IPK = 1, 2, 3, 4) cho thấy kịch bản IPK = 3 đạt hiệu năng cao nhất với thời gian chu chuyển ngắn nhất (Lead time đạt 384.724 giây) và sản lượng đầu ra trung bình cao nhất đạt 828 đơn vị/giờ (UPH), vượt trội hơn hẳn so với kịch bản IPK = 1 (Lead time 388.860 giây, UPH 819) và IPK = 4 (Lead time 385.672 giây, UPH 826). Dây chuyền sau đó được quy hoạch vật lý thành 3 vị trí đệm cố định.

Sau cải tiến, kiểm định Chi-square đối với tỷ lệ lỗi trước và sau thực hiện đạt p-value < 0,05, khẳng định sự suy giảm lỗi có ý nghĩa thống kê. Tỷ lệ chi phí phế phẩm giảm từ 0,03% xuống còn 0,014% BOM cost, hoàn thành xuất sắc mục tiêu 0,02% của doanh nghiệp. Mức Sigma toàn chuỗi tăng lên 3,19 với Z-bench đạt 1,69, đưa tỷ lệ FPY tăng trưởng bền vững lên trên 98,85%.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả thực nghiệm thành công, luận văn đề xuất 4 nhóm giải pháp cụ thể nhằm tối ưu hóa chi phí phế phẩm cho các dây chuyền sản xuất:

1. Chuẩn hóa trang thiết bị chứa đựng và di chuyển bán thành phẩm:

   • Hành động: Loại bỏ hoàn toàn các khay chứa phẳng tự do; thiết kế và đưa vào sử dụng 100% khay chuyên dụng có khoang đệm định hình chống va đập cho các bo mạch PCBA và vỏ máy.
   • Mục tiêu: Duy trì tỷ lệ phế phẩm do trầy xước ngoại quan dưới 0,005%.
   • Thời gian thực hiện: Hoàn thành trong vòng 2 tuần.
   • Chủ thể chịu trách nhiệm: Bộ phận Kỹ thuật Công nghiệp (IE) phối hợp cùng Quản đốc phân xưởng sản xuất.

2. Thiết lập cơ chế chống lỗi Poka-Yoke qua hệ thống điều hành sản xuất:

   • Hành động: Cài đặt điều kiện khóa logic trên hệ thống MES, yêu cầu công nhân bắt buộc phải quét mã vạch xác nhận đồ gá bảo vệ (PLV scan) trước khi khởi động máy siết ốc tự động.
   • Mục tiêu: Triệt tiêu 100% nguy cơ tuột đầu vặn ốc gây nứt bo mạch và biến dạng cáp tại trạm Assembly 5 và Assembly 10.
   • Thời gian thực hiện: 3 tuần tích hợp và kiểm thử phần mềm.
   • Chủ thể chịu trách nhiệm: Bộ phận Kỹ thuật Quy trình (ME) kết hợp Đội ngũ CNTT Sản xuất (IT MES).

3. Quy hoạch diện tích đệm và cố định giới hạn In-Process Kanban:

   • Hành động: Sơn kẻ vạch phân định chính xác 3 ô chứa bán thành phẩm (IPK = 3) tại khu vực trung gian giữa các trạm; đào tạo công nhân tuân thủ nghiêm ngặt nguyên tắc kéo (Pull system), dừng thao tác khi vùng đệm đã đủ 3 sản phẩm.
   • Mục tiêu: Duy trì UPH toàn chuyền ở mức 828 sản phẩm/giờ và kiểm soát Lead time dưới 385.000 giây.
   • Thời gian thực hiện: 1 tuần triển khai và giám sát hiện trường.
   • Chủ thể chịu trách nhiệm: Kỹ sư IE phụ trách chuyền và Trưởng dây chuyền (Line Leader).

4. Thể chế hóa tài liệu kiểm soát và duy trì hệ thống cảnh báo sớm:

   • Hành động: Cập nhật bắt buộc yêu cầu quét PLV vào hồ sơ phân tích dạng sai hỏng và tác động quy trình (PFMEA); bổ sung tiêu chí kiểm định khay chứa vào quy trình Form Fit Test; duy trì Dashboard theo dõi Scrap Cost hàng tuần.
   • Mục tiêu: Phát hiện và kích hoạt quy trình khắc phục trong vòng 24 giờ nếu tỷ lệ phế phẩm tuần vượt ngưỡng 0,015%.
   • Thời gian thực hiện: Cập nhật định kỳ hàng quý và rà soát hàng tuần.
   • Chủ thể chịu trách nhiệm: Phòng Quản lý Chất lượng (QA/QC) và Trưởng phòng Kỹ thuật Công nghiệp.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn là tài liệu tham khảo giá trị cao dành cho 4 nhóm đối tượng chính trong lĩnh vực sản xuất công nghiệp:

1. Kỹ sư Kỹ thuật Công nghiệp (IE) và Kỹ sư Quy trình (ME):

   • Lợi ích: Nắm vững phương pháp đo lường thời gian chuẩn MOST (140 TMU) và kỹ thuật mô phỏng dòng chảy FlexSim để cân bằng chuyền và xác định định mức tồn kho tối ưu.
   • Trường hợp sử dụng: Ứng dụng để thiết kế lại layout xưởng, giải quyết nút thắt cổ chai và xây dựng bảng cân bằng chuyền khi tiếp nhận sản phẩm mới.

2. Chuyên gia Quản lý Chất lượng (QA/QC) và Trưởng nhóm Cải tiến Lean Six Sigma:

   • Lợi ích: Tiếp cận phương pháp luận DMAIC ứng dụng thực tế với bộ công cụ thống kê hoàn chỉnh gồm kiểm định Chi-square, phân tích Cpk, Z-bench và Poka-Yoke.
   • Trường hợp sử dụng: Sử dụng làm biểu mẫu chuẩn để thực hiện các dự án giảm tỷ lệ phế phẩm (Scrap reduction) và nâng cao chỉ số FPY tại các nhà máy chế tạo.

3. Giám đốc Vận hành và Quản lý Nhà máy Sản xuất Điện tử (EMS):

   • Lợi ích: Hiểu rõ cách tối ưu hóa chi phí sản xuất thông qua việc cắt giảm tổn thất phế phẩm (từ 0,03% xuống 0,014% BOM cost) mà không cần đầu tư chi phí máy móc đắt đỏ.
   • Trường hợp sử dụng: Hoạch định chiến lược quản trị tinh gọn và thiết lập các chỉ số KPI chất lượng cho phân xưởng lắp ráp hoàn thiện (Box Build).

4. Học viên cao học, giảng viên và sinh viên ngành Kỹ thuật Hệ thống Công nghiệp:

   • Lợi ích: Nguồn tài liệu học thuật thực nghiệm có cấu trúc chuẩn mực, kết hợp chặt chẽ giữa lý thuyết quản lý chuỗi cung ứng, công thái học và kiểm soát chất lượng bằng số liệu thực tế.
   • Trường hợp sử dụng: Tham khảo phương pháp luận nghiên cứu, phương pháp xử lý dữ liệu phi chuẩn và cách thức trình bày luận văn thạc sĩ chuyên ngành kỹ thuật.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu chỉ tập trung vào khu vực Box Build mà không can thiệp khu vực SMT?

Khu vực SMT chủ yếu vận hành bằng dây chuyền máy móc tự động cao độ, trong khi khu vực Box Build tập trung nhiều công đoạn lắp ráp thủ công do bộ phận IE trực tiếp làm chủ quy trình. Dữ liệu ghi nhận phế phẩm do lỗi thao tác tại Box Build chiếm 62,11% tổng tổn thất quy trình, tạo ra dư địa cải tiến nhanh và hiệu quả nhất mà không tốn chi phí thay đổi thiết bị SMT.

2. Việc bổ sung bước quét mã PLV có làm chậm tiến độ sản xuất của dây chuyền không?

Hoàn toàn không làm chậm tiến độ. Dù bước quét mã xác thực đồ gá làm tăng thêm 140 TMU (tương đương 5,04 giây) cho mỗi chu kỳ siết ốc, nhưng tổng thời gian chuẩn của trạm Assembly 5 (18,72 giây) và Assembly 10 (28,44 giây) sau cải tiến vẫn thấp hơn thời gian chu kỳ của trạm cổ chai trên dây chuyền, đảm bảo sản lượng đầu ra duy trì ở mức 828 UPH.

3. Tại sao mức đệm IPK = 3 lại vượt trội hơn kịch bản IPK = 4 trong mô phỏng FlexSim?

Dù không gian vật lý giữa các trạm cho phép chứa tối đa 4 sản phẩm, kết quả mô phỏng trên FlexSim cho thấy kịch bản IPK = 3 mang lại thời gian chu chuyển Lead time ngắn nhất (384.724 giây so với 385.672 giây của IPK = 4) và đạt sản lượng cao nhất (828 UPH so với 826 UPH), đồng thời ngăn ngừa triệt để nguy cơ công nhân xếp chồng sản phẩm gây va quẹt.

4. Hai lỗi trầy xước và biến dạng cáp gây ảnh hưởng kinh tế như thế nào đến doanh nghiệp?

Hai dạng lỗi này chiếm tới 80,00% tổng phế phẩm Box Build của khách hàng chiếm 70,11% doanh số sản xuất. Khi phát sinh lỗi, sản phẩm bị loại bỏ hoàn toàn và ghi nhận vào hệ thống eMDR mà không thể tái chế (rework), làm tiêu hao trực tiếp 0,03% giá trị BOM cost của đơn hàng xuất khẩu, tương đương mức tổn thất hàng tuần khoảng 3.800 USD.

5. Làm cách nào để ngăn chặn tình trạng công nhân quay lại thói quen thao tác cũ sau dự án?

Dự án đã thể chế hóa kết quả bằng cách cập nhật quy tắc quét PLV bắt buộc vào tài liệu PFMEA toàn nhà máy, cài đặt khóa logic tự động trên phần mềm MES (không quét mã sẽ không thể thực hiện công đoạn tiếp theo), đồng thời thiết lập Dashboard theo dõi chi phí phế phẩm hàng tuần để phát hiện bất thường ngay lập tức.

Kết luận

• Luận văn đã ứng dụng xuất sắc phương pháp luận Lean Six Sigma (DMAIC) để hạ tỷ lệ chi phí phế phẩm Box Build từ 0,03% xuống còn 0,014% BOM cost, vượt xa mục tiêu ban đầu 0,02%.
• Năng lực quy trình tại hai trạm trọng điểm Download và Wintest được nâng cấp vượt bậc, tăng mức Sigma từ 2,19 - 2,43 lên mức 3,19 tương ứng với chỉ số Z-bench đạt 1,69.
• Tỷ lệ sản phẩm đạt chuẩn ngay lần đầu (FPY) toàn phân xưởng được cải thiện rõ rệt từ mức 98,55% lên trên 98,85%, giúp bảo toàn giá trị kinh tế cho doanh nghiệp.
• Kết hợp hoàn hảo kỹ thuật định mức vi thao tác MOST (bổ sung 140 TMU kiểm soát) và mô hình mô phỏng FlexSim (chọn chuẩn IPK = 3 với UPH 828) để tối ưu hóa dòng chảy sản xuất.
• Toàn bộ cải tiến đã được chuẩn hóa vào hệ thống tài liệu kỹ thuật PFMEA, báo cáo Form Fit Test và Dashboard cảnh báo sớm nhằm đảm bảo tính bền vững lâu dài.

Kế hoạch tiếp theo trong 6 tháng tới là tiếp tục nhân rộng khung cải tiến DMAIC tích hợp MOST - FlexSim sang các dây chuyền lắp ráp sản phẩm mới và khu vực Surface Mount Technology (SMT). Các doanh nghiệp sản xuất điện tử quan tâm đến việc cắt giảm chi phí phế phẩm và tối ưu hóa năng suất vận hành được khuyến khích áp dụng mô hình nghiên cứu thực nghiệm này vào hệ thống quản trị sản xuất thực tế.

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.