Mở đầu Chương 5. Đề xuất giải pháp nhằm giảm thiểu sai sót trong quá trình sản xuất đáy, nóc bồn vi sinh: Dựa vào phân tích nguyên nhân ở chương 4 để đề xuất giải pháp ngăn ngừa sai lỗi trong quá trình. Kết luận và kiến nghị 9 Chương 2: Cơ sở lý thuyết CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương 2 trình bày về các lý thuyết cơ sở để thực hiện đề tài nghiên cứu bao gồm: Công cụ phân tích sai hỏng trong quá trình PFMEA Các công cụ hỗ trợ phân tích như SIPOC, biểu đồ xương cá, 5-Whys, 5M1E và Pareto 2.
CÁC PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN NHẬN DIỆN VÀ GIẢM THIỂU KHUYẾT TẬT Khuyết tật hay sai lỗi trong sản xuất là sai sót bất kì của sản phẩm trong việc đáp ứng một trong số những quy định của khách hàng hay đối tác. Có khả năng xuất hiện một hoặc nhiều sai lỗi trên một sản phẩm, mức độ thiệt hại của từng sai lỗi cũng khác nhau, một sai lỗi trên sản phẩm có thể gây nhiều vấn đề hơn so với một sản phẩm có nhiều sai lỗi. Nhưng điểm chung cho các sai lỗi là chúng đều làm giảm độ tin cậy về chất lượng của sản phẩm, ảnh hưởng tới năng suất trong sản xuất. Chính vì vậy, việc phát hiện sai lỗi là vô cùng quan trọng nhằm khắc phục và ngăn ngừa khuyết tật tương tự.
Tuy nhiên, để ngăn ngừa hoàn toàn việc xuất hiện sai lỗi là một thử thách lớn, thông thường nhà quản lý sẽ sử dụng các công cụ và phương pháp nhằm giảm thiểu sai sót và cả nguy cơ của sai hỏng. 7 công cụ thống kê Theo Hùng, B. (2018), đây là một công cụ phổ biến và thường có thể giải quyết hầu hết những vấn đề quản lý chất lượng thường gặp trong doanh nghiệp, bao gồm hoạt động sản xuất và cung cấp dịch vụ. Các công cụ trên bao gồm - Phiếu kiểm soát (Check sheet) - Các dạng biểu đồ (Charts) - Biểu đồ nhân quả (Cause & Effect Diagram) - Biểu đồ Pareto (Pareto Chart) - Biểu đồ mật độ phân bố (Histogram) - Biểu đồ phân tán (Scatter Diagram) - Biểu đồ kiểm soát (Control Chart) Tuy nhiên, độ chính xác của 7 công cụ thống kê phụ thuộc vào độ tin cậy của dữ liệu thu thập, một trong những biến số của độ tin cậy còn bao hàm cỡ mẫu và sai sót ngoài chọn mẫu, đây là điều sẽ khiến cho việc thu thập và phân tích dữ liệu tại một công ty sản xuất đơn chiếc trở nên phức tạp hơn.
Dù vậy, 7 công cụ thống kê vẫn có thể sử dụng để hỗ trợ trong việc phân tích dữ liệu mang tính ổn định. Phương pháp Poka Yoke Poka Yoke được phát triển bởi nhà quản lý Shigeo Shingo và là một phần của hệ thống sản xuất Toyota. Mục đích của Poka Yoke là để loại bỏ các khuyết tật sản phẩm bằng 10 Chương 2: Cơ sở lý thuyết cách ngăn ngừa, sửa chữa hoặc cảnh báo kịp thời khi chúng xảy ra. Lợi ích to lớn của phương pháp này là giúp con người và quá trình làm việc đúng ngay từ đầu, phòng ngừa được những sai lỗi về sản phẩm và quá trình và cả giảm đi chi phí quản lý để tập trung vào các hoạt động mang lại giá trị cao hơn (M.
Dudek-Burlikowska và cộng sự, 2009). Điểm bất cập của phương pháp này là cần một sự đầu tư và nghiên cứu lâu dài, đây là một phương pháp mở rộng của phương pháp FMEA và cần một đội ngũ có chuyên môn để thực hiện xây dựng phương pháp Poka Yoke đúng với mục đích của nó, điều mà sẽ cần thời gian và chi phí đầu tư nhân lực và thiết bị trong tương lai. Phương pháp FTA (Fault Tree Analysis) Phương pháp FTA là một cách tiếp cận phân tích rủi ro của quản lý cấp cao và từ đó chuyển các nhiệm vụ đặc biệt tới cấp dưới và được thực hiện chính bởi các nhà quản lý cấp thấp. (Ericson, 1999) Dựa vào kỹ thuật suy diễn và tự hỏi làm thế nào một sự kiện không mong muốn có thể xảy ra và nguyên nhân gây ra sự kiện đó.
Phương pháp này là một sơ đồ logic, thể hiện mối quan hệ giữa các thành phần trong hệ thống với sai lỗi đó. Chính vì vậy, đây là một phương pháp đưa ra những nhận định về sai hỏng cấp hệ thống, dựa hoàn toàn vào việc ra quyết định ban đầu của nhà quản lý cấp cao. Với thực trạng của một doanh nghiệp cơ khí nhỏ, sẽ phù hợp hơn khi cùng tìm ra nguyên nhân với các công nhân trực tiếp sản xuất. Phương pháp FMEA FMEA là một phương pháp phân tích theo hướng tiếp cận từ dưới lên (Bottom-up), phương pháp này được sử dụng để xác định các lỗi tiềm ẩn với nguyên nhân của tất cả các bộ phận có liên quan, từ đó nhận diện các tác động tiêu cực.
Phương pháp này bắt đầu với thông tin từ cấp thấp nhất trong hệ thống và nâng lên thành một sự hợp tác quy mô với cả cấp cao hơn để linh hoạt trong việc giải quyết vấn đề. FMEA sẽ dựa vào các chỉ số mức độ nghiêm trọng, tần suất xuất hiện và xác suất phát hiện để tính toán hệ số ưu tiên rủi ro, từ đó tìm ra vấn đề cần giải quyết trước (McDermott và cộng sự, 2008). Điều này là phù hợp với công ty đang có nhiều vấn đề vì sẽ giúp doanh nghiệp biết đâu là sai hỏng cần ưu tiên giải quyết, xây dựng được thư viện cho cách phòng tránh lỗi, dần dần khắc phục và có thể hướng lên mức độ cao hơn như phương pháp Poka Yoke. Lợi ích mang lại từ FMEA là rất lớn đối với các doanh nghiệp áp dụng vì phương pháp này cung cấp cho doanh nghiệp vô số những phương án phòng ngừa mối nguy, thứ mà công ty Hoàng Tâm đang thiếu do chỉ mới là công ty được thành lập từ năm 20018.
Bên cạnh đó, quy trình sản xuất của công ty được xây dựng từ kinh nghiệm của Giám đốc chuyên môn, nhưng công nhân tại công ty đa phần là mới, khó đáp ứng được hiệu suất đề ra từ phía công ty. FMEA có thể hỗ trợ phân tích quy trình sản xuất, phân tích công việc, chuỗi công việc từ đó giảm thời gian và chi phí sản xuất sản phẩm về lâu dài. Dù cho mất khoản chi phí đầu tư ban đầu nhưng nếu thực hiện tốt, dự án FMEA hoàn toàn có thể nâng cao chất lượng, sự tin cậy và an toàn của sản phẩm hoặc dịch vụ. Vô số các lợi ích khác được trình bày ở phần 2.
11 Chương 2: Cơ sở lý thuyết Như vậy, với một số phương pháp thường giúp nhận diện và giảm thiểu sai lỗi kể trên, bài nghiên cứu chọn phương pháp FMEA nhằm giảm thiểu rủi ro trong quá trình ra phôi và tạo hình đáy, nóc bồn vi sinh tại công ty TNHH Thiết bị Inox Hoàng Tâm. PHƯƠNG PHÁP FMEA Giới thiệu FMEA Thực chất cho thấy rằng để đảm bảo năng suất cao, giảm giá thành sản phẩm và gia tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp, các doanh nghiệp đã chọn con đường ưu tiên cho chất lượng. Đã có rất nhiều các biện pháp, công cụ hỗ trợ cho mong muốn trên, thông qua triển khai và áp dụng các tiêu chuẩn như ISO 9001:2008, ISO 14000,… Tuy nhiên, thời buổi hội nhập, phát triển nhanh thì những tiêu chuẩn đó chưa đủ vững chắc cho các doanh nghiệp trong vấn đề quản lý chất lượng. Hiện nay, nhiều công ty trên thế giới đã áp dụng thêm các phương pháp sản xuất tinh gọn, phương pháp six-sigma, mang lại nhiều kết quả khả quan.
Bên cạnh những phương pháp trên, công cụ FMEA cũng giúp doanh nghiệp duy trì và cải tiến năng lực sản xuất. FMEA giúp đánh giá lại tình trạng năng lực cũng như kiểm soát được tất cả các lỗi tiềm ẩn và hay xảy ra trong quá trình sản xuất. Lịch sử hình thành FMEA Phương pháp FMEA được công bố chính thức vào năm 1949 bởi Quân đội Hoa Kỳ trong ấn phẩm Mil – P 1929 với tên gọi “Quy trình cho phép thể hiện những ảnh hưởng của kiểu sai hỏng và phân tích mức độ rủi ro” (Procedure for performing a failure mode effect and criticality analysis), dùng để phân loại các sai hỏng theo mức độ ảnh hưởng tới sự thành công của nhiệm vụ và các vấn đề an toàn cá nhân/ thiết. Sau đó FMEA được sử dụng trong ngành công nghiệp hàng không vũ trụ qua chương trình Appllo vào năm 1960 để tính toán giảm thiểu các rủi ro của dự án.
Tới năm 1970, Ford Motor giới thiệu phương pháp FMEA áp dụng lần đầu tiên trong ngành công nghiệp ô tô. Trong những năm 1980, phương pháp FMEA được sử dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp ô tô trong việc chuẩn hoá cấu trúc và phương pháp thực hiện. Năm 1994, FMEA được đưa vào bộ tiêu chuẩn quản lý chất lượng QS-9000, là tiêu chuẩn được xây dựng dựa trên bản ISO 9000:1994. Hiện nay, FMEA được công nhận và áp dụng cho nhiều ngành công nghiệp khác nhau (Carlson, 2014).
Lợi ích của FMEA FMEA đang dần trở thành một xu thế được áp dụng tại các doanh nghiệp vì những lợi ích to lớn mà phương pháp này mang lại. Dưới đây là các lợi ích mà FMEA đem lại cho doanh nghiệp (Stamatis, 2003): Thiết lập thư viện cho cách phòng tránh lỗi Giúp phát hiện và ngăn chặn lỗi Giúp xác định hành động sửa chữa lỗi Đảm bảo những lỗ và ảnh hưởng của chúng được phát hiện và xem xét 12 Chương 2: Cơ sở lý thuyết Thiết lập danh sách những lỗi tiềm ẩn và xác định ảnh hưởng Phát triển bộ dữ liệu trong quá khứ phục vụ cho mục đích trong tương lai: phân tích nhóm lỗi và xem xét những thay đổi của thiết kế, quy trình, và dịch vụ. Cung cấp bộ dữ liệu để khuyến nghị và theo dõi hành động giảm thiểu rủi ro. Quy định những đặc tính kỹ thuật cho sản phẩm để giảm thiểu những sai sót tiềm tàng và độ nguy hiểm của những sai sót tiềm tàng còn lại.
Nhận diện những đặc tính kỹ thuật có thể sinh ra sai sót tiềm tàng để khử chúng hay ít ra để giảm thiểu hậu quả của chúng.