Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp ngành Quản lý công nghiệp của tác giả Bùi Võ Thanh Ngân (Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, năm 2023) đặt vấn đề từ xu hướng hiện đại hóa công nghệ trong sản xuất công nghiệp tại Việt Nam. Dẫn số liệu từ Tổng cục Thống kê và Tổng cục Hải quan, tác giả chỉ ra tổng chi phí mua sắm công nghệ, máy móc thiết bị của các doanh nghiệp Việt Nam năm 2020 đạt khoảng 40 tỷ USD, tăng gần 1,5 lần so với năm 2016. Tuy nhiên, việc đầu tư trang thiết bị nhập khẩu đòi hỏi năng lực quản lý và khai thác tối đa công suất vận hành để tránh lãng phí chi phí đầu tư.

Nghiên cứu được triển khai tại Công ty TNHH Un-Available (thành lập năm 2004, doanh nghiệp 100% vốn đầu tư nước ngoài do ông Darren Scott Chew làm giám đốc kiêm người đại diện pháp luật). Doanh nghiệp có 17 năm hoạt động trong lĩnh vực may mặc thời trang xuất khẩu, cung ứng trên 90.000 sản phẩm/tháng đến các thị trường Mỹ, Anh, Nhật Bản, Úc. Thực trạng vận hành tại công ty ghi nhận hai nhóm vấn đề chính cản trở năng suất:

  1. Thực trạng 1: Thiết bị thường xuyên hư hỏng và dừng máy đột ngột, làm gián đoạn tiến độ giữa các công đoạn và kéo dài thời gian giao hàng. Điển hình tại xưởng in, máy in MH380 vận hành 91,0 giờ tạo ra 9.844 sản phẩm, tương đương 54 sản phẩm/giờ, chỉ đạt 36% so với mức mục tiêu thiết kế (150 sản phẩm/giờ).
  2. Thực trạng 2: Tỷ lệ sản phẩm khuyết tật còn cao, phát sinh lãng phí thời gian gia công lại; hoạt động kiểm tra chất lượng giữa các khâu thiếu tính đồng nhất. Kết quả đo lường hệ số hiệu quả tổng quát thiết bị (OEE) của công ty năm 2022 đạt 67,27% (Mức sẵn sàng = 87,5%; Mức hiệu suất = 78,09%; Mức chất lượng = 98,46%).

Mục tiêu nghiên cứu được xác lập như sau:

  • Mục tiêu tổng quát: Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số hiệu quả hoạt động của thiết bị (OEE) tại Công ty TNHH Un-Available.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Đo lường và phân tích mức độ ảnh hưởng của các yếu tố cấu thành đến hệ số OEE tại Công ty TNHH Un-Available.
    2. Đánh giá mức độ tác động của từng nhân tố nhằm đề xuất các khuyến nghị và giải pháp kỹ thuật nâng cao hệ số OEE tại xưởng sản xuất.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hiệu suất hoạt động hiệu quả của hệ thống máy móc, thiết bị tại Công ty TNHH Un-Available.
  • Đối tượng khảo sát: Toàn bộ người lao động đang làm việc tại các bộ phận của Công ty TNHH Un-Available.
  • Phạm vi không gian: Nhà máy Công ty TNHH Un-Available.
  • Phạm vi thời gian: Thu thập và phân tích dữ liệu từ tháng 09/2022 đến tháng 12/2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết của đề tài dựa trên khái niệm Hiệu suất Tổng thể Thiết bị (Overall Equipment Effectiveness - OEE) do Seiichi Nakajima (1988) khởi xướng trong khuôn khổ hệ thống Bảo trì Năng suất Toàn diện (TPM - Total Productive Maintenance). OEE được xác định bằng tích của ba tham số:

$$\text{OEE} = \text{Mức sẵn sàng (Availability)} \times \text{Mức hiệu suất (Performance)} \times \text{Mức chất lượng (Quality)}$$

Trong đó:

  • Mức sẵn sàng (Availability): Tỷ lệ giữa thời gian sản xuất thực tế và thời gian sản xuất theo kế hoạch.
  • Mức hiệu suất (Performance): Tỷ lệ giữa sản lượng thực tế và sản lượng định mức lý thuyết trong thời gian vận hành thực.
  • Mức chất lượng (Quality): Tỷ lệ giữa số lượng sản phẩm đạt tiêu chuẩn và tổng số lượng sản phẩm sản xuất ra.

Tác giả hệ thống hóa mô hình 6 tổn thất lớn (Six Big Losses) của Nakajima (1988): (1) Sự cố hỏng hóc thiết bị, (2) Thiết lập và điều chỉnh (thuộc nhóm tổn thất thời gian dừng máy, làm giảm tính sẵn sàng); (3) Dừng máy nhỏ và chạy không tải, (4) Giảm tốc độ vận hành (thuộc nhóm mất tốc độ, làm giảm hiệu suất); (5) Phế phẩm/lỗi quy trình, (6) Năng suất thấp khi khởi động (thuộc nhóm mất chất lượng). Khung nghiên cứu kế thừa các phân tích mở rộng về yếu tố bên ngoài thiết bị từ Hansen (2006), De Ron và Rooda (2006), Sharma et al. (2012), Jonsson và Lesshammar (1999), Aminuddin et al. (2015), Tsarouhas (2018).

Phương pháp nghiên cứu kết hợp định tính và định lượng:

  • Nghiên cứu định tính: Tổng quan tài liệu, tham vấn ý kiến chuyên gia và cán bộ quản lý phân xưởng để điều chỉnh bảng thang đo quan sát cho phù hợp với môi trường may mặc/in ấn.
  • Nghiên cứu định lượng: Sử dụng bảng câu hỏi khảo sát cấu trúc đóng theo thang đo Likert 5 mức độ (1: Hoàn toàn không đồng ý đến 5: Hoàn toàn đồng ý). Quy trình chọn mẫu áp dụng phương pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên thuận tiện (convenience sampling). Dung lượng mẫu đạt $n = 300$ người lao động (vượt mức tối thiểu theo tiêu chuẩn $20 \text{ biến} \times 4 = 80 \text{ mẫu}$).
  • Công cụ xử lý dữ liệu: Dữ liệu được làm sạch và xử lý trên phần mềm SPSS 20.0 và Microsoft Excel qua các kỹ thuật: thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA (phương pháp trích Principal Component Analysis, phép quay Varimax), phân tích tương quan Pearson và mô hình hồi quy tuyến tính bội OLS bằng phương pháp Enter.

Nguồn dữ liệu:

  • Dữ liệu sơ cấp: Thu thập từ 300 phiếu khảo sát hợp lệ của người lao động trực tiếp và gián tiếp tại nhà máy.
  • Dữ liệu thứ cấp: Báo cáo sản lượng, nhật ký bảo trì từ Phòng Điều hành sản xuất và Phòng Bảo trì, bảo dưỡng của Công ty TNHH Un-Available.

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

Chương 1 thiết lập bức tranh tổng thể về đề tài. Tác giả phân tích dữ liệu mua sắm máy móc của Việt Nam giai đoạn 2016–2020, giới thiệu lịch sử hình thành và quy mô sản xuất của Công ty TNHH Un-Available. Chương này công bố bảng thống kê năng lực sản xuất thực tế tại xưởng in (máy MH380 chỉ đạt 36% công suất định mức) và kết quả tính toán chỉ số OEE năm 2022 của nhà máy đạt 67,27%, qua đó xác định mục tiêu, đối tượng, phạm vi và kết cấu 5 chương của khóa luận.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Chương 2 trình bày chi tiết định nghĩa OEE, nguồn gốc TPM từ Nakajima (1988), phân loại các tổn thất vận hành và cách thức tính toán 3 chỉ số thành phần. Tác giả tổng thuật các nghiên cứu quốc tế của De Groote (1995), Ljungberg (1998), Jeong & Phillips (2001), Nur Ainunnazli Binti Aminuddin et al. (2015), Tsarouhas (2018) nhằm khẳng định OEE chịu tác động từ cả thiết bị lẫn nhân tố con người và quy trình. Từ đó, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 3 giả thuyết tác động cùng chiều lên hệ số OEE: Yếu tố hữu dụng ($H_1$), Yếu tố hiệu suất ($H_2$) và Yếu tố chất lượng ($H_3$).

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3 chuẩn hóa quy trình nghiên cứu qua 9 bước cụ thể. Tác giả mã hóa 16 biến quan sát thuộc 4 nhóm thang đo: Yếu tố hữu dụng (YTHD1–YTHD4), Yếu tố hiệu suất (YTHS1–YTHS4), Yếu tố chất lượng (YTCL1–YTCL4) và Hệ số OEE (OEE1–OEE4). Phương pháp chọn mẫu thuận tiện được áp dụng với quy mô mẫu $n = 300$. Chương này cũng nêu chi tiết các tiêu chuẩn thống kê dùng trong kiểm định: hệ số Cronbach's Alpha $\ge 0,6$; tương quan biến - tổng $\ge 0,3$; chỉ số $0,5 \le \text{KMO} \le 1$; kiểm định Bartlett có $\text{Sig.} < 0,05$; giá trị Eigenvalue $\ge 1$; tổng phương sai trích $\ge 50%$; hệ số tải nhân tố (Factor Loading) $\ge 0,5$.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chương 4 cung cấp toàn bộ kết quả phân tích thống kê từ tập dữ liệu khảo sát 300 mẫu:

Đặc điểm mẫu Phân loại Tần số ($n=300$) Tỷ lệ (%)
Giới tính Nam 138 46,0%
Nữ 162 54,0%
Độ tuổi Từ 18 đến dưới 30 tuổi 110 36,7%
Từ 30 đến 45 tuổi 145 48,3%
Trên 45 tuổi 45 15,0%
Bộ phận làm việc Bộ phận sản xuất (cắt, may, in) 142 47,3%
Phòng Quản lý chất lượng 57 19,0%
Phòng Điều hành sản xuất 54 18,0%
Phòng Bảo trì, Bảo dưỡng 21 7,0%
Phòng Quản lý phân xưởng 18 6,0%
Phòng Công nghệ 8 2,7%
Chức vụ Công nhân 151 50,3%
Nhân viên văn phòng 96 32,0%
QA/QC 34 11,3%
Quản lý phân xưởng 19 6,3%
Kinh nghiệm làm việc Từ 1 năm – dưới 2 năm 135 45,0%
Từ 2 năm – dưới 3 năm 82 27,3%
Dưới 1 năm 67 22,3%
Trên 3 năm 16 5,3%

Kết quả phân tích thống kê mô tả cho thấy giá trị trung bình (Mean) của các biến dao động từ 3,25 (biến YTCL2 - Sản phẩm tạo ra đạt chất lượng và không có lỗi) đến 4,26 (biến YTHD4 - Hoàn thành khối lượng công việc theo thời gian quy định).

Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha lần 1:

  • Thang đo Yếu tố hữu dụng (YTHD): Cronbach's Alpha = 0,846.
  • Thang đo Yếu tố hiệu suất (YTHS): Cronbach's Alpha = 0,756.
  • Thang đo Yếu tố chất lượng (YTCL): Cronbach's Alpha = 0,803.
  • Thang đo Hệ số OEE: Cronbach's Alpha = 0,812. Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3.

Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA):

  • EFA biến độc lập lần 1: $\text{KMO} = 0,850$; kiểm định Bartlett có $\chi^2 = 1407,555$ ($df = 66, \text{Sig.} = 0,000$); tổng phương sai trích đạt 64,489% tại $\text{Eigenvalue} = 1,233$. Biến quan sát YTHS3 tải chéo sang nhân tố YTCL (hệ số tải lần lượt là 0,344 và 0,723) nên bị loại bỏ.
  • EFA biến độc lập lần 2 (11 biến quan sát): $\text{KMO} = 0,839$; kiểm định Bartlett có $\chi^2 = 1249,676$ ($df = 55, \text{Sig.} = 0,000$); trích được 3 nhân tố với tổng phương sai trích đạt 65,942% tại $\text{Eigenvalue} = 1,099$. Hệ số tải nhân tố của 11 biến dao động từ 0,674 đến 0,855.
  • EFA biến phụ thuộc (OEE - 4 biến quan sát): $\text{KMO} = 0,801$; kiểm định Bartlett có $\chi^2 = 393,641$ ($df = 6, \text{Sig.} = 0,000$); tổng phương sai trích đạt 64,425% tại $\text{Eigenvalue} = 2,577$.

Phân tích ma trận hệ số tương quan Pearson ghi nhận các cặp biến độc lập có tương quan tuyến tính với nhau ở mức ý nghĩa $p < 0,05$ (hệ số $r$ dao động từ 0,293 đến 0,484). Phân tích hồi quy tuyến tính bội OLS bằng phương pháp Enter cho kết quả hệ số $R^2$ hiệu chỉnh đạt 0,505. Điều này chứng minh 3 biến độc lập (YTHD, YTHS, YTCL) giải thích được 50,5% sự biến thiên của hệ số OEE tại Công ty TNHH Un-Available.

CHƯƠNG 5: ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP NÂNG CAO HỆ SỐ HIỆU QUẢ CỦA THIẾT BỊ NHẰM NÂNG CAO NĂNG XUẤT TẠI XƯỞNG IN CỦA CÔNG TY UN-AVAILABLE

Dựa trên kết quả định lượng, tác giả đề xuất 3 nhóm giải pháp thực thi:

  1. Cải thiện yếu tố hữu dụng: Áp dụng phân vùng ABC - Pareto phân loại thiết bị dựa trên chi phí sửa chữa tích lũy và tần suất hỏng hóc; tối ưu hóa chi phí bảo trì gián tiếp.
  2. Cải thiện yếu tố hiệu suất: Xây dựng kế hoạch in chi tiết hàng ngày cho từng máy móc; thiết lập mô hình bảng mục tiêu trực quan tại phân xưởng; chuẩn bị phương án trang bị bổ sung thiết bị cho xưởng in năm 2024.
  3. Cải thiện yếu tố chất lượng: Tái cấu trúc quy trình kiểm soát chất lượng (QA/QC) và ban hành quy trình kiểm mẫu chuẩn hóa nhằm giảm thiểu tỷ lệ phế phẩm.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã định lượng hóa và kiểm chứng thành công các giả thuyết nghiên cứu về mối quan hệ giữa các thành phần vận hành và hệ số OEE tại doanh nghiệp may mặc:

Thang đo / Nhân tố Số biến quan sát Cronbach's Alpha KMO Tổng phương sai trích (%) Eigenvalue
Yếu tố hữu dụng (YTHD) 4 0,846 0,839 (chung EFA L2) 65,942% (chung EFA L2) 1,099 (chung EFA L2)
Yếu tố hiệu suất (YTHS) 3 (đã loại YTHS3) 0,756 - - -
Yếu tố chất lượng (YTCL) 4 0,803 - - -
Hệ số OEE (Biến phụ thuộc) 4 0,812 0,801 64,425% 2,577

Các kết quả và đóng góp chính:

  • Về mặt thực nghiệm: Đo lường thực trạng OEE của nhà máy năm 2022 đạt 67,27%, xác định khoảng hụt hiệu suất sản xuất lên tới 21,91% và thời gian chết chiếm 12,5%.
  • Về mặt mô hình: Xây dựng mô hình hồi quy OLS đạt $R^2$ hiệu chỉnh $= 0,505$, xác nhận cả 3 nhân tố Tính hữu dụng, Hiệu suất và Chất lượng đều tác động cùng chiều đến chỉ số OEE trong môi trường sản xuất may mặc thực tế.
  • Về mặt giải pháp: Kết hợp kết quả khảo sát thống kê với công cụ quản lý bảo trì (biểu đồ Pareto, phân tích chi phí hỏng hóc tích lũy ABC, bảng mục tiêu trực quan, quy trình kiểm mẫu) để xây dựng hệ thống giải pháp nâng cao hiệu suất thiết bị xưởng in.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận ghi nhận các giới hạn nghiên cứu được nêu trong văn bản:

  • Phương pháp chọn mẫu: Sử dụng phương pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên thuận tiện tại một doanh nghiệp đơn lẻ (Công ty TNHH Un-Available), làm hạn chế khả năng suy rộng kết quả cho toàn ngành may mặc.
  • Xử lý biến quan sát: Biến quan sát YTHS3 gặp hiện tượng tải chéo ngữ nghĩa sang nhóm YTCL trong phân tích EFA lần 1 và phải loại bỏ khỏi mô hình phân tích hồi quy.
  • Mức độ giải thích mô hình: Mô hình giải thích được 50,5% sự biến thiên của OEE, còn 49,5% biến thiên phụ thuộc vào các biến số ngoài mô hình chưa được khảo sát (chẳng hạn các yếu tố chuỗi cung ứng, điều kiện môi trường làm việc hay cơ chế vận hành bên ngoài).
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng phạm vi khảo sát theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên trên nhiều doanh nghiệp dệt may; bổ sung các biến số tác động ngoại cảnh vào mô hình đo lường OEE.

Giá trị tham khảo

Tài liệu này có giá trị tham khảo cho các đối tượng học thuật và thực tiễn:

  • Sinh viên và nhà nghiên cứu ngành Quản lý công nghiệp, Kỹ thuật công nghiệp, Quản trị sản xuất: Tham khảo phương pháp chuyển đổi các khái niệm kỹ thuật (TPM, OEE, Six Big Losses) thành thang đo định lượng Likert và quy trình xử lý dữ liệu SPSS (Cronbach's Alpha, EFA 2 bước, hồi quy OLS).
  • Kỹ sư quản lý sản xuất, quản lý chất lượng (QA/QC), quản trị bảo trì tại các nhà máy may mặc và gia công công nghiệp: Tham khảo Chương 4 và Chương 5 về phương pháp tính toán OEE thực tế, kỹ thuật phân vùng thiết bị ABC - Pareto theo chi phí hỏng hóc và phương án chuẩn hóa quy trình kiểm mẫu tại xưởng in.

Câu hỏi thường gặp

1. Chỉ số OEE thực tế của Công ty TNHH Un-Available năm 2022 đạt bao nhiêu và các thành phần cụ thể là gì?
Năm 2022, chỉ số OEE của công ty đạt 67,27%, được tính toán từ ba chỉ số thành phần: Mức sẵn sàng (Availability) đạt 87,5% (thời gian chết chiếm 12,5%), Mức hiệu suất (Performance) đạt 78,09% (còn thiếu 21,91% so với mục tiêu) và Mức chất lượng (Quality) đạt 98,46%.

2. Tại sao biến quan sát YTHS3 bị loại khỏi mô hình trong phân tích nhân tố khám phá (EFA)?
Trong phân tích EFA lần 1, biến YTHS3 ("Thời gian sản xuất thực tế hoàn thành đúng theo tiến độ kế hoạch sản xuất đề ra") bị tải chéo đồng thời lên hai nhân tố với hệ số tải là 0,344 (nhân tố 2) và 0,723 (nhân tố 3 - YTCL) do nhãn câu hỏi có sự tương đồng ngữ nghĩa. Tác giả đã loại biến này ở lần phân tích thứ 2 để đảm bảo giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo.

3. Đặc điểm cơ cấu của mẫu khảo sát 300 người lao động tại công ty như thế nào?
Mẫu khảo sát gồm 54% nữ và 46% nam; độ tuổi từ 30 đến 45 tuổi chiếm đa số (48,3%); công nhân chiếm 50,3% và nhân viên văn phòng chiếm 32,0%; người lao động có kinh nghiệm từ 1 đến dưới 2 năm chiếm tỷ lệ cao nhất (45,0%), trong khi nhóm trên 3 năm kinh nghiệm chỉ chiếm 5,3%.

4. Mức độ giải thích của mô hình hồi quy tuyến tính trong đề tài đạt tỷ lệ bao nhiêu?
Mô hình hồi quy đa biến sử dụng phương pháp Enter đạt hệ số xác định hiệu chỉnh $R^2 = 0,505$, có nghĩa là 3 nhân tố Yếu tố hữu dụng, Yếu tố hiệu suất và Yếu tố chất lượng giải thích được 50,5% sự biến thiên của hệ số hiệu quả tổng quát thiết bị (OEE).

5. Tác giả đề xuất công cụ quản lý nào để tối ưu hóa chi phí bảo trì thiết bị trong Chương 5?
Tác giả đề xuất áp dụng phân vùng ABC kết hợp biểu đồ Pareto nhằm phân loại thiết bị dựa trên chi phí sửa chữa tích lũy và số lần hỏng hóc tích lũy, giúp nhà máy tập trung nguồn lực bảo trì vào nhóm máy móc phát sinh sự cố trọng yếu.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Bùi Võ Thanh Ngân đã hoàn thành mục tiêu lượng hóa các yếu tố tác động đến hệ số hiệu quả tổng quát thiết bị (OEE) tại Công ty TNHH Un-Available thông qua phương pháp khảo sát định lượng với cỡ mẫu $n = 300$. Kết quả phân tích thống kê khẳng định tính hữu dụng, hiệu suất và chất lượng giải thích được 50,5% sự biến thiên của chỉ số OEE, đồng thời phản ánh hiện trạng OEE nhà máy đạt 67,27%. Các giải pháp đề xuất gắn liền với công cụ Pareto/ABC, bảng mục tiêu trực quan và quy trình kiểm tra chất lượng cung cấp căn cứ kỹ thuật rõ ràng phục vụ cải tiến năng suất tại xưởng in may mặc.