Tích hợp công nghệ 4.0 vào phương pháp Six Sigma để đảm bảo sự chính xác trong giao sản phẩm tại Công ty TNHH SMC Manufacturing (Việt Nam)

Đồ án tích hợp công nghệ 4.0 vào Six Sigma tại Công ty TNHH SMC Manufacturing Việt Nam

• Tác giả: Đặng Thị Lam
• Người hướng dẫn: Lý Đức Minh
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Quản lý công nghiệp
• Đề tài: Tích hợp công nghệ 4.0 vào phương pháp Six Sigma để đảm bảo sự chính xác trong giao sản phẩm tại Công ty TNHH SMC Manufacturing (Việt Nam)
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2025
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
• NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH
• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CÔNG TY TNHH SMC MANUFACTURING (VIỆT NAM)
• 1.1. Thông tin chung về công ty
• 1.2. Tầm nhìn, sứ mệnh và giá trị cốt lõi
• 1.3. Cơ cấu tổ chức của công ty
• 1.3.1. Sơ đồ tổ chức tại công ty
• 1.3.2. Chức năng, nhiệm vụ các phòng ban
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Tổng quan về Six Sigma
• 2.2. Công cụ kiểm soát chất lượng
• 2.2.1. Biểu đồ Pareto
• 2.2.2. Biểu đồ nhân quả (Cause & Effect Diagram)
• 2.2.3. Phiếu kiểm tra (Check Sheet)
• 2.2.4. Phương pháp 5 tại sao (5 WHYS)
• 2.3. Hệ thống
• 2.4. Hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP)
• 2.5. Hệ thống quản lý môi trường (IMS)
• 2.6. Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL)
• 2.7. Nhận dạng qua tần số vô tuyến (RFID)
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG SỰ THIẾU CHÍNH XÁC TRONG GIAO SẢN PHẨM ĐẾN KHÁCH HÀNG TẠI CÔNG TY TNHH SMC MANUFACTURING (VIỆT NAM)
• 4. CHƯƠNG 4: TRIỂN KHAI TÍCH HỢP CÔNG NGHỆ 4.0 ĐỂ ĐẢM BẢO SỰ CHÍNH XÁC TRONG GIAO SẢN PHẨM ĐẾN KHÁCH HÀNG

Tóm tắt

I. Tổng quan về tích hợp công nghệ 4

Mô hình Six Sigma đóng vai trò then chốt trong quản trị chất lượng sản xuất hiện đại. Phương pháp này tập trung giảm thiểu biến thiên quy trình và triệt tiêu khuyết tật sản phẩm. Tại Công ty TNHH SMC Manufacturing Việt Nam, việc duy trì độ chính xác khi giao hàng là yếu tố sống còn. Doanh nghiệp chuyên cung cấp các thiết bị tự động hóa khí nén và linh kiện cơ khí chính xác. Tuy nhiên, phương pháp Six Sigma truyền thống dựa nhiều vào biểu mẫu thủ công. Cách làm này bộc lộ độ trễ lớn trong việc thu thập và phân tích số liệu. Sự bùng nổ của cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0 mở ra bước ngoặt mới. Các công nghệ tiên tiến như Internet vạn vật, cơ sở dữ liệu quan hệ SQL và cảm biến thông minh mang lại khả năng giám sát tức thời. Tích hợp công nghệ số vào hệ thống Six Sigma tạo nên một chu trình kiểm soát khép kín. Dữ liệu sản xuất được cập nhật trực tiếp từ dây chuyền lên máy chủ trung tâm. Nhờ đó, ban điều hành nhanh chóng phát hiện bất thường ngay tại công đoạn đo kiểm. Sự kết hợp này gia tăng năng lực vận hành và chuẩn hóa quy trình xuất xưởng.

1.1. Bản chất của phương pháp Six Sigma truyền thống

Phương pháp Six Sigma hướng tới mục tiêu tối đa hóa chất lượng và giảm khuyết tật xuống mức 3,4 lỗi trên một triệu cơ hội. Chu trình DMAIC gồm xác định, đo lường, phân tích, cải tiến và kiểm soát cung cấp bộ công cụ thống kê chặt chẽ. Tuy nhiên, việc áp dụng Six Sigma truyền thống phụ thuộc lớn vào ghi chép thủ công. Nhân sự tốn nhiều thời gian thu thập dữ liệu và lập báo cáo. Điều này tạo ra độ trễ thông tin lớn giữa các phân xưởng. Sai lệch số liệu phát sinh ngoài ý muốn do thao tác nhập liệu bằng tay. Khi phát hiện sản phẩm lỗi, lô hàng thường đã chuyển sang công đoạn kế tiếp. Do đó, doanh nghiệp cần tích hợp các giải pháp kỹ thuật số để tự động hóa khâu giám sát.

1.2. Vai trò đòn bẩy của công nghệ 4.0 trong chuyển đổi số

Công nghệ 4.0 mang đến các giải pháp đột phá giúp hiện đại hóa mô hình Six Sigma truyền thống. Các trụ cột như Internet vạn vật, điện toán đám mây và hệ quản trị cơ sở dữ liệu SQL thiết lập luồng thông tin liên tục. Dữ liệu từ thiết bị đo lường được truyền dẫn thẳng về máy chủ theo thời gian thực. Cảm biến thông minh ghi nhận chính xác từng thông số kỹ thuật mà không cần sự can thiệp thủ công. Điều này loại bỏ hoàn toàn sai sót do bất cẩn trong quá trình nhập liệu. Đồng thời, hệ thống thuật toán tự động phân tích độ biến động của dây chuyền sản xuất. Doanh nghiệp có thể cảnh báo rủi ro lỗi ngay lập tức trên giao diện giám sát, đảm bảo kiểm soát chất lượng tối ưu.

II. Phân tích vấn đề tích hợp công nghệ 4

Thực tế sản xuất tại Công ty SMC Manufacturing cho thấy nhiều thách thức trong kiểm soát chất lượng giao hàng. Báo cáo thống kê tháng 5 năm 2023 ghi nhận 36 trường hợp bỏ sót lỗi trong quy trình sản xuất dòng sản phẩm thanh trượt vuông. Đáng chú ý, có tới 23 ngày trong tổng số 31 ngày phát sinh ít nhất một trường hợp vi phạm. Các sai hỏng không được phát hiện kịp thời tại khâu kiểm tra và tiếp tục chuyển qua công đoạn đóng gói. Hậu quả trực tiếp là công ty giao nhầm sản phẩm cho khách hàng. Vấn đề này gây suy giảm nghiêm trọng uy tín thương hiệu và gia tăng chi phí xử lý khiếu nại. Phân tích kỹ thuật chỉ ra rằng lỗi tập trung chủ yếu vào việc nhầm lẫn loại block và sai lệch chiều dài thanh trượt. Công đoạn đo kiểm thủ công phụ thuộc lớn vào sự chú ý của công nhân. Khi áp lực sản lượng tăng cao, mắt thường dễ dàng bỏ sót các sai biệt nhỏ giữa các mã sản phẩm tương đồng. Hệ thống Six Sigma hiện hữu chưa có công cụ cảnh báo tự động để chặn đứng lỗi ngay tại nguồn. Do đó, việc ứng dụng công nghệ 4.0 là yêu cầu cấp bách.

2.1. Phân loại lỗi bỏ sót tại công đoạn kiểm tra thanh trượt vuông

Công đoạn kiểm tra thanh trượt vuông phát sinh hai nhóm sai lệch cốt lõi gồm nhầm block và sai chiều dài. Tại bước đo chiều dài sản phẩm, đơn vị ghi nhận 12 trường hợp nhầm lẫn khối block và 8 trường hợp đo sai chiều dài kỹ thuật. Bước kiểm tra tổng quát tiếp tục ghi nhận thêm 10 trường hợp nhầm block cùng 6 trường hợp sai lệch kích thước chiều dài. Như vậy, toàn bộ 36 lỗi sai đều xuất phát từ sự thiếu đồng bộ trong khâu định danh và kiểm chứng thông số. Sự tương đồng về kích thước bên ngoài của các mã linh kiện gây khó khăn cho nhân viên kiểm tra. Thao tác đối chiếu danh mục bằng mắt thường tạo ra kẽ hở lớn, dẫn đến việc chuyển giao sản phẩm sai quy cách.

2.2. Hạn chế trong kiểm soát dữ liệu của hệ thống hiện hữu

Hệ thống giám sát chất lượng tại SMC Manufacturing còn tồn tại nhiều điểm nghẽn về hạ tầng công nghệ. Dữ liệu đo kiểm chưa được tích hợp trực tiếp vào cơ sở dữ liệu quản trị chung. Phiếu kiểm tra chủ yếu được ghi chép thủ công trước khi nhập vào máy tính vào cuối ca làm việc. Quy trình này khiến cấp quản lý không thể phát hiện ngay các bất thường phát sinh trên dây chuyền. Ngoài ra, việc truy xuất lịch sử kiểm tra tốn nhiều công sức và tiềm ẩn rủi ro thất lạc thông tin. Thiếu sự kết nối giữa hệ thống ERP và các thiết bị đo lường tạo ra độ trễ kiểm soát lớn. Khi lỗi sai được đối tác thông báo, công ty gặp nhiều trở ngại trong việc truy nguyên lô hàng và giải trình.

III. Giải pháp về tích hợp công nghệ 4

Nhằm khắc phục triệt để tình trạng bỏ sót sai lỗi, doanh nghiệp triển khai giải pháp kết hợp công nghệ 4.0 vào chu trình Six Sigma DMAIC. Bước đột phá nằm ở việc ứng dụng hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ SQL kết hợp điện toán đám mây. Mọi thông số kỹ thuật của từng đơn hàng thanh trượt vuông được lưu trữ tập trung và bảo mật cao. Tại công đoạn kiểm tra, doanh nghiệp tích hợp hệ thống quét mã vạch nhận dạng tự động và cảm biến đo chiều dài điện tử. Khi công nhân tiến hành thao tác, thiết bị đo lường sẽ tự động ghi nhận kích thước thực tế. Dữ liệu này được đối chiếu trực tiếp với thông số tiêu chuẩn trên máy chủ thông qua các câu lệnh SQL tự động. Nếu xuất hiện sai lệch về kích thước khối block hoặc chiều dài, hệ thống lập tức khóa quy trình. Đèn tín hiệu cảnh báo phát sáng và cơ cấu cơ khí sẽ ngăn không cho sản phẩm chuyển sang khâu đóng gói. Phương pháp này loại bỏ hoàn toàn yếu tố cảm quan chủ quan, thiết lập hàng rào phòng ngừa sai sót tự động theo nguyên lý Poka-Yoke hiện đại.

3.1. Ứng dụng SQL và cơ sở dữ liệu trong quản lý đo kiểm

Hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ SQL đóng vai trò trung tâm trong giải pháp cải tiến chất lượng. Mọi dữ liệu về quy chuẩn kỹ thuật của từng loại thanh trượt và khối block được định nghĩa chi tiết. Khi thiết bị đo thu thập thông số, chương trình máy tính tự động thực thi các truy vấn SQL để kiểm tra tính tương thích. Hệ thống lập tức đối chiếu chiều dài thực tế với ngưỡng sai số dung sai cho phép trong đơn hàng. Quá trình xử lý truy vấn diễn ra trong vài phần nghìn giây, đảm bảo không gây gián đoạn nhịp độ sản xuất. Cơ sở dữ liệu SQL cũng tự động lưu trữ lịch sử kiểm tra của từng sản phẩm. Nhờ đó, doanh nghiệp xây dựng kho dữ liệu phục vụ Six Sigma.

3.2. Tự động hóa thiết bị và cơ chế cảnh báo lỗi thời gian thực

Cải tiến phần cứng tại trạm kiểm định giúp hiện thực hóa nguyên lý chống lỗi Poka-Yoke trong Six Sigma. Doanh nghiệp lắp đặt các đầu đọc mã vạch quang học và cảm biến vị trí có độ nhạy cao. Khi công nhân đặt linh kiện vào đồ gá, máy quét lập tức đọc mã định danh trên thanh trượt và khối trượt. Hệ thống kết nối với bộ điều khiển lập trình PLC để kiểm soát chốt chặn vật lý. Nếu thông số thực tế không trùng khớp với lệnh sản xuất, cửa chặn sẽ tự động khóa chặt. Màn hình điều hành hiển thị ngay cảnh báo màu đỏ kèm thông số sai biệt cụ thể. Nhân viên không thể bàn giao sản phẩm lỗi sang khu vực đóng gói. Cơ chế tự động hóa loại bỏ triệt để rủi ro chủ quan.

IV. Kết luận về tích hợp công nghệ 4

Việc tích hợp công nghệ 4.0 vào phương pháp Six Sigma tại Công ty SMC Manufacturing mang lại hiệu quả vượt trội trong thực tiễn vận hành. Sự kết hợp giữa tư duy DMAIC và công nghệ thông minh đã giải quyết dứt điểm vấn đề bỏ sót lỗi giao hàng. Toàn bộ 36 trường hợp nhầm lẫn khối block và sai lệch chiều dài từng ghi nhận trước đây được triệt tiêu hoàn toàn. Tỷ lệ giao hàng chính xác đạt mức tiệm cận tuyệt đối, củng cố vững chắc niềm tin của khách hàng. Không chỉ nâng cao chất lượng, hệ thống mới còn rút ngắn thời gian xử lý kiểm tra trên mỗi đơn vị sản phẩm. Năng suất lao động tại trạm đo kiểm tăng lên rõ rệt nhờ tinh giản các thao tác giấy tờ rườm rà. Mô hình cải tiến này chứng minh tính khả thi cao trong môi trường sản xuất linh kiện phụ trợ. Đây là bước đệm quan trọng để doanh nghiệp nhân rộng giải pháp sang các dây chuyền gia công và lắp ráp khác. Đồng thời, dự án cung cấp bài học giá trị cho các nhà máy cơ khí chính xác trong hành trình chuyển đổi số toàn diện.

4.1. Hiệu quả thực tiễn đạt được tại SMC Manufacturing

Kết quả đo lường sau giai đoạn ứng dụng công nghệ 4.0 chứng minh sự chuyển biến mạnh mẽ trong chất lượng xuất xưởng. Tình trạng xuất nhầm sản phẩm thanh trượt vuông cho khách hàng được khống chế ở mức 0%. Mọi sai sót về chủng loại khối block và chiều dài kỹ thuật đều bị chặn đứng ngay tại trạm đo kiểm. Thời gian kiểm tra và đối chiếu dữ liệu giảm hơn 40% so với phương pháp thủ công trước đây. Dữ liệu chất lượng được lưu trữ tập trung, hỗ trợ công tác truy xuất nguồn gốc nhanh chóng khi có yêu cầu. Sự hài lòng của đối tác tăng trưởng đáng kể, tạo lợi thế cạnh tranh vượt trội cho SMC trên thị trường.

4.2. Khả năng nhân rộng mô hình trong ngành sản xuất công nghiệp

Mô hình tích hợp công nghệ 4.0 vào Six Sigma tại SMC mở ra tiềm năng ứng dụng to lớn cho ngành chế tạo máy. Các giải pháp kiểm soát số hóa có thể thích ứng linh hoạt với nhiều dây chuyền sản xuất cơ khí khác nhau. Doanh nghiệp dễ dàng tích hợp thêm các công nghệ tiên tiến như nhận diện hình ảnh AI hoặc thẻ từ RFID để tối ưu hóa quy trình. Nền tảng dữ liệu kết nối mạng cũng tạo điều kiện thuận lợi để xây dựng nhà máy thông minh. Việc số hóa toàn diện khâu đo kiểm giúp các nhà sản xuất giảm phụ thuộc vào kỹ năng cá nhân của người thao tác. Đây chính là chiến lược then chốt giúp duy trì chất lượng quốc tế.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong môi trường sản xuất công nghiệp chính xác, khiếu nại của khách hàng là chỉ số phản ánh trực tiếp mức độ không hài lòng về chất lượng sản phẩm và dịch vụ của doanh nghiệp. Hoạt động xử lý khiếu nại đóng vai trò then chốt trong việc điều tra nguyên nhân gốc rễ, cung cấp hành động khắc phục, bảo vệ uy tín thương hiệu và giảm thiểu lãng phí chi phí vận hành. Đồng thời, xu hướng Công nghiệp 4.0 mở ra khả năng số hóa dữ liệu, ứng dụng cảm biến và thiết bị kết nối để hỗ trợ các phương pháp cải tiến chất lượng truyền thống như Six Sigma DMAIC (Define - Measure - Analyze - Improve - Control), giúp chuyển từ cơ chế kiểm soát bị động sang giám sát và ngăn ngừa chủ động.

Đề tài được thực hiện tại Công ty TNHH SMC Manufacturing (Việt Nam) – đơn vị chuyên gia công và sản xuất các thiết bị khí nén và chi tiết dẫn hướng tuyến tính (Thanh trượt vuông). Giai đoạn 2021 – 2022, tình hình khiếu nại khách hàng tại công ty gia tăng rõ rệt, từ 8 vụ năm 2021 lên 14 vụ năm 2022. Dữ liệu phân tích năm 2022 cho thấy lỗi mã B007 (Nhầm lẫn sản phẩm) phát sinh 10 vụ, chiếm 71% tổng số vụ khiếu nại toàn nhà máy. Các lỗi còn lại gồm mã D010 (Đường kính lỗ bậc âm) với 3 vụ (chiếm 22%) và mã C038 (Thiếu ốc/gắn sai ốc) với 1 vụ (chiếm 7%). Xuất phát từ thực trạng trên, nghiên cứu tập trung giải quyết triệt để sự cố nhầm lẫn sản phẩm mã B007 nhằm tối ưu hóa nguồn lực.

Mục tiêu nghiên cứu được tác giả xác định cụ thể như sau:

1. Mục tiêu tổng quát: Phân tích thực trạng khiếu nại khách hàng về chất lượng sản phẩm tại Công ty TNHH SMC Manufacturing (Việt Nam), điều tra nguyên nhân dẫn đến khiếu nại, từ đó đề xuất các giải pháp xử lý tận gốc để các lỗi tương tự không tái lập hoặc không phát sinh.
2. Mục tiêu cụ thể:
   • Giảm tỷ lệ khiếu nại nhầm lẫn sản phẩm (mã B007) từ 71% xuống 0%.
   • Giảm tỷ lệ nhầm lẫn tại khu vực kho nguyên vật liệu từ 50% về mức 0%.
   • Giảm tỷ lệ nhầm lẫn tại công đoạn lắp ráp từ 38% xuống còn 0%.
   • Triển khai bố trí, sắp xếp lại mặt bằng (Layout) kệ để nguyên vật liệu nhằm ngăn ngừa rủi ro lấy nhầm hàng.
   • Tự động hóa phương pháp xuất kho bằng việc ứng dụng công nghệ mã vạch (Barcode) và hệ thống công nghệ thông tin.
   • Tự động hóa việc kiểm tra kích thước sản phẩm và phán định kết quả Đạt/Không đạt (OK/NG) bằng công nghệ số, giảm thiểu sự phụ thuộc vào thao tác phán đoán và ghi chép thủ công của công nhân kiểm tra.
   • Nâng cao độ chính xác ở công đoạn đầu vào của quy trình lắp ráp bằng cách điều chỉnh dòng chảy nhận hàng từ kho.

• Đối tượng nghiên cứu: Thực trạng khiếu nại khách hàng về chất lượng sản phẩm tại Công ty TNHH SMC Manufacturing (Việt Nam).
• Phạm vi nghiên cứu:
  • Không gian: Nhà máy Công ty TNHH SMC Manufacturing (Việt Nam) tại Khu công nghiệp Long Đức, xã Long Đức, huyện Long Thành, tỉnh Đồng Nai.
  • Thời gian: Dữ liệu tập trung nghiên cứu và cải tiến được thu thập trong khoảng thời gian từ tháng 7/2023 đến tháng 10/2023, kết hợp số liệu hồi cứu giai đoạn 2021 – 2023.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng trên nền tảng tích hợp giữa triết lý quản lý chất lượng Six Sigma và các giải pháp kỹ thuật của Công nghiệp 4.0:

1. Khung lý thuyết Six Sigma và 7 công cụ kiểm soát chất lượng (7 QC Tools):
   • Chu trình DMAIC: Gồm 5 giai đoạn liên kết chặt chẽ: Xác định (Define) phạm vi và mục tiêu; Đo lường (Measure) hiệu suất hiện tại; Phân tích (Analyze) tìm nguyên nhân gốc rễ; Cải thiện (Improve) nhằm loại bỏ khiếm khuyết; Kiểm soát (Control) nhằm duy trì tính ổn định lâu dài.
   • Các công cụ chất lượng cơ bản: Biểu đồ Pareto (vận dụng nguyên tắc 80/20 để nhận diện các yếu tố lỗi trọng yếu), Biểu đồ nhân quả (Cause & Effect Diagram / Sơ đồ xương cá Ishikawa để phân tích chuỗi nguyên nhân theo 4M: Con người, Phương pháp, Máy móc, Nguyên vật liệu), Phiếu kiểm tra (Check Sheet để thu thập dữ liệu có hệ thống), và Phương pháp 5 Tại sao (5 Whys để truy tìm căn nguyên cốt lõi).
2. Hệ thống thông tin và công nghệ Công nghiệp 4.0:
   • Hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP): Nền tảng quản lý tập trung dữ liệu sản xuất, kế hoạch và vật tư.
   • Hệ thống quản lý môi trường (EMS): Đóng vai trò lớp đệm lưu trữ cơ sở dữ liệu giám sát giữa tầng ERP và tầng PLC & SCADA, cấu trúc gồm 2 vùng: vùng kế hoạch/đơn hàng sản xuất và vùng lưu trữ điều kiện sản xuất.
   • Cấu trúc phân tầng tích hợp (Level 2 đến Level 5): Level 2 (Máy gia công và cảm biến môi trường nhiệt độ, độ ẩm); Level 3 (Dữ liệu tại chuyền); Level 4 (Thiết bị IoT kết nối dữ liệu); Level 5 (Kho dữ liệu trung tâm Data Warehouse trên nền tảng đám mây).
   • Công nghệ nhận dạng và cơ sở dữ liệu: Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL), Công nghệ nhận dạng qua tần số vô tuyến (RFID), và Công nghệ mã vạch (Barcode quét bằng máy RF).
   • Lý thuyết thiết kế mặt bằng kho (Layout Design): Đánh giá 3 mô hình dòng chảy vật chất phổ biến gồm chữ U, chữ I và chữ L nhằm tối ưu hóa quãng đường di chuyển và loại bỏ rủi ro nhầm lẫn hàng hóa.

Phương pháp nghiên cứu thực tế được thực hiện qua các kênh:

• Dữ liệu sơ cấp: Quan sát hiện trường sản xuất, ghi nhận thao tác đo kiểm của công nhân và phỏng vấn trực tiếp nhân sự thuộc bộ phận kho, chuyền lắp ráp và phòng Quản lý chất lượng (QA/QC).
• Dữ liệu thứ cấp: Trích xuất số liệu thống kê hồ sơ khiếu nại khách hàng (2021 – 2022), sổ tay ghi chép phiếu nhập - xuất kho, phiếu kiểm tra chất lượng và dữ liệu sai hỏng tháng 5/2023.
• Phương pháp phân tích - tổng hợp và chuyên gia: Phân tích định lượng số liệu kết hợp tham vấn chuyên môn từ nhân sự phụ trách tại nhà máy và giảng viên hướng dẫn.

Bảng dưới đây mô tả sự tích hợp giữa các công cụ Công nghiệp 4.0 vào chu trình Six Sigma DMAIC theo thiết kế của tác giả:

Giai đoạn DMAIC	Công cụ quản lý chất lượng truyền thống	Giải pháp tích hợp Công nghệ 4.0
Xác định (Define)	Phân tích SIPOC, Xác định hiện trạng khiếu nại và hiện trạng lỗi	Thu thập dữ liệu vận hành từ hệ thống ERP
Đo lường (Measure)	Thiết lập chỉ số hiệu suất (KPIs), 7 công cụ QC	Thu thập dữ liệu đo lường theo thời gian thực
Phân tích (Analyze)	Biểu đồ nhân quả Ishikawa, Kỹ thuật động não (Brainstorming)	Phân tích tương quan dữ liệu trên hệ thống thông tin
Cải thiện (Improve)	Động não giải pháp, Thiết kế lại mặt bằng (Layout Design)	Ứng dụng đầu đọc Barcode, kết nối thước đo tự động, chương trình Excel VBA
Kiểm soát (Control)	Chuẩn hóa quy trình vận hành	Hệ thống kiểm tra trực tuyến, hệ thống giám sát EMS

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu Công ty TNHH SMC Manufacturing (Việt Nam)

Chương này trình bày tổng quan về tổ chức doanh nghiệp. Công ty TNHH SMC Manufacturing (Việt Nam) có tên viết tắt là SMC MFG, mã số thuế 3603212923, thành lập ngày 23/09/2014 tại KCN Long Đức, huyện Long Thành, tỉnh Đồng Nai. Doanh nghiệp thuộc loại hình trách nhiệm hữu hạn có vốn đầu tư ngoài nhà nước, người đại diện theo pháp luật là ông Ho Juay Kenh Gerald và ông Matsui Takao. Hoạt động chính của công ty là gia công, chế tạo và lắp ráp thiết bị khí nén, chi tiết cơ khí tự động hóa.

Cơ cấu quản lý công ty được tổ chức theo mô hình chức năng trực tuyến:

• Đứng đầu là Giám đốc điều hành toàn bộ hoạt động sản xuất kinh doanh.
• Phó Giám đốc kinh doanh trực tiếp phụ trách các đơn vị: Phòng Kinh doanh, Phòng Kế hoạch (quản lý bộ phận kế hoạch và kho thành phẩm), Bộ phận QC và Bộ phận Thu mua.
• Các phòng ban chức năng phối hợp gồm: Phòng Kế toán, Phòng Hành chính Nhân sự và Phòng Kỹ thuật sản xuất (quản lý 4 bộ phận trực thuộc: Dập, Lắp ráp, Khuôn và Bảo trì).

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Tác giả hệ thống hóa các khái niệm học thuật làm tiền đề giải quyết vấn đề. Nội dung tập trung phân tích triết lý Six Sigma của Motorola và chu trình DMAIC; nguyên tắc sắp xếp độ ưu tiên của Biểu đồ Pareto; cấu trúc phân rã nguyên nhân - kết quả của Biểu đồ Ishikawa; kỹ thuật đặt câu hỏi 5 Whys của Toyota; và vai trò thu thập thông tin của Check Sheet.

Đối với nội dung Công nghiệp 4.0, chương này làm rõ vai trò tích hợp thông tin của hệ thống ERP theo nghiên cứu của Perera & Costa (2008), kiến trúc phân tầng EMS làm vùng đệm đồng bộ đơn hàng sản xuất và điều kiện môi trường với PLC/SCADA; quy tắc truy vấn và kiểm soát tính toàn vẹn dữ liệu của SQL; cấu trúc chip, ăng-ten của thẻ RFID; cơ chế hoạt động của máy quét mã vạch Barcode quang học; cùng các mô hình mặt bằng kho tiêu chuẩn (chữ U, chữ I, chữ L) nhằm giảm thiểu thời gian di chuyển và triệt tiêu điểm giao cắt vật tư.

Chương 3: Thực trạng sự thiếu chính xác trong giao sản phẩm đến khách hàng tại Công ty TNHH SMC Manufacturing (Việt Nam)

Nghiên cứu tập trung vào dây chuyền sản xuất dòng sản phẩm Thanh trượt vuông dòng HG (tiêu biểu như HGH-CA, HGH-HA). Cấu tạo sản phẩm gồm hai phần chính: ray trượt tuyến tính (đường ray cố định) và khối con trượt tuyến tính (chứa chu kỳ lăn bi thép, hệ thống bôi trơn và tấm chắn bụi). Quy trình sản xuất trải qua 8 công đoạn liên tiếp: từ chuẩn bị nguyên vật liệu, quản lý sản xuất, gia công, đến công đoạn thứ 3 (Kho vật tư), công đoạn thứ 4 (Lắp ráp) và kết thúc tại đóng gói, kiểm tra xuất xưởng.

Dữ liệu thực trạng được mổ xẻ chi tiết qua từng giai đoạn DMAIC:

1. Giai đoạn Xác định (Define): Thống kê số vụ khiếu nại khách hàng giai đoạn 2021 – 2022 cho thấy mức tăng từ 8 lên 14 vụ. Phân tích Pareto xác lập danh mục lỗi:

   • Mã B007 (Nhầm lẫn sản phẩm): 10 vụ (tỷ lệ 71%).
   • Mã D010 (Đường kính lỗ bậc âm): 3 vụ (tỷ lệ 22%).
   • Mã C038 (Thiếu hoặc gắn sai ốc): 1 vụ (tỷ lệ 7%).

   Vấn đề nhầm lẫn sản phẩm (B007) được lựa chọn là bài toán ưu tiên giải quyết.

2. Giai đoạn Đo lường (Measure): Phân tích 95 trường hợp nhầm lẫn phát sinh trong tháng 5/2023 từ kho đến đóng gói:

   • Khu vực Kho: 48 lần (tỷ lệ 50%).
   • Công đoạn Lắp ráp: 36 lần (tỷ lệ 38%).
   • Công đoạn Đóng gói: 11 lần (tỷ lệ 12%).

   Kho và Lắp ráp là hai khu vực phát sinh lỗi cao nhất (chiếm tổng cộng 88%), được đưa vào diện điều tra sâu.

3. Giai đoạn Phân tích (Analyze):

   • Phân tích nguyên nhân khu vực Kho (48 lần lỗi):
     • Theo nội dung nhầm lẫn: Giao nhầm khối xảy ra 25 lần (52%); Giao sai chiều dài xảy ra 23 lần (48%).
     • Theo kích thước: Kích thước size 6, size 10 và size 28 có số lỗi cao nhất (5 lần/size); size 8, size 14 và size 24 phát sinh 4 lần/size; các size còn lại phát sinh 3 lần/size.
     • Theo cách bố trí mặt bằng: Các mã vật tư có tên và hình thức tương đồng như B-SEBW14 và B-SEBWN14 được xếp cạnh nhau. Có tới 40/48 lần nhầm lẫn (83,3%) bắt nguồn từ các sản phẩm gần giống nhau, trong khi chỉ có 8 trường hợp nhầm lẫn giữa các sản phẩm khác biệt rõ ràng.
     • Theo tay nghề nhân sự: 1 nhân viên bậc cao (Band 6) để xảy ra 4 lần nhầm; 2 nhân viên bậc trung (Band 7) gây ra 8 lần nhầm; 8 nhân viên bậc thấp (Band 8) gây ra 36 lần nhầm. Điều này phản ánh thao tác xuất kho dựa vào kinh nghiệm và trí nhớ cá nhân đều dẫn đến sai số bất kể tay nghề.
   • Phân tích nguyên nhân khu vực Lắp ráp (36 lần lỗi):
     • Công đoạn phát sinh: Bộ phận Kho cấp qua nhầm 26 lần (chiếm 72%); lỗi tiếp nhận tại công đoạn Đầu vào là 10 lần (chiếm 28%); các công đoạn kỹ thuật như gắn phụ kiện, vô bi, đo bi, đo thông số không phát sinh lỗi (0%).
     • Theo dõi rủi ro bỏ sót lỗi theo ngày trong tháng 5/2023 cho thấy: 36 lỗi rải đều trên 23/31 ngày làm việc.
     • Kiểm soát chất lượng tại công đoạn Kiểm tra bị bỏ sót: Bước đo chiều dài bỏ sót 12 lần nhầm khối và 8 lần sai chiều dài; Bước kiểm tra tổng quát bỏ sót 10 lần nhầm block và 6 lần sai chiều dài. Toàn bộ 36 sản phẩm sai sót này không được chặn lại tại trạm kiểm tra mà tiếp tục chuyển sang đóng gói và giao cho khách hàng.

Chương 4: Triển khai tích hợp công nghệ 4.0 để đảm bảo sự chính xác trong giao sản phẩm đến khách hàng

Dựa trên nguyên nhân gốc rễ đã xác định, tác giả thiết kế các giải pháp cải tiến kỹ thuật và kiểm soát vận hành:

1. Chuẩn hóa mặt bằng kho hàng (Layout Design): Tái lập cấu trúc lưu trữ tại kho nguyên vật liệu; tách rời vị trí đặt các dòng sản phẩm có ngoại quan tương đồng (đặc biệt là dòng B-SEBW14 và B-SEBWN14); gắn nhãn định vị rõ ràng để triệt tiêu lỗi lấy nhầm hàng bằng mắt thường.
2. Số hóa quy trình xuất kho bằng mã vạch: Thay đổi lưu đồ xuất kho nguyên vật liệu cấp cho chuyền lắp ráp. Sử dụng thiết bị quét mã vạch Barcode (máy RF) kết nối hệ thống thông tin nội bộ để đối soát tự động mã đơn hàng, chủng loại và số lượng trước khi xuất kho, thay thế hoàn toàn việc kiểm tra bằng mắt và kinh nghiệm.
3. Điều chỉnh dòng chảy vật tư tại công đoạn đầu vào lắp ráp: Chuẩn hóa quy trình tiếp nhận sản phẩm từ kho vào line lắp ráp; thiết lập điểm kiểm tra mã hàng đầu vào nhằm ngăn chặn lỗi lưu xuất từ kho trước khi đưa vào cụm lắp ráp.
4. Tự động hóa kiểm tra kích thước và xử lý dữ liệu đo kiểm:
   • Kết nối trực tiếp đồng hồ so cơ khí và thước đo kỹ thuật số với máy tính tại trạm kiểm nghiệm chất lượng.
   • Xây dựng luồng logic chương trình trên nền tảng Excel VBA tự động trích xuất giá trị đo từ thiết bị, đối chiếu với bảng dung sai tiêu chuẩn của dòng sản phẩm (dựa trên thông số kỹ thuật bản vẽ) và tự động đưa ra kết luận OK/NG.
   • Số hóa sơ đồ nhập dữ liệu cho mô hình mô phỏng (hướng đến Digital Twin), loại bỏ hoàn toàn việc nhân viên ghi chép thủ công số liệu vào Check Sheet giấy và hạn chế phán đoán chủ quan.
5. Thiết lập cơ chế kiểm soát trực tuyến (EMS): Triển khai hệ thống màn hình kiểm tra tại hiện trường và giám sát dữ liệu qua EMS nhằm theo dõi các chỉ số lỗi trực tiếp, cảnh báo tức thời khi có sai lệch mã sản phẩm tại khu vực kho và lắp ráp.

---

Kết quả và đóng góp

Nghiên cứu mang lại các kết quả cải tiến rõ ràng thông qua việc chuẩn hóa quy trình kết hợp công nghệ số:

Chỉ số theo dõi	Trước cải tiến	Mục tiêu đề ra	Sau cải tiến
Khiếu nại nhầm lẫn sản phẩm (mã B007)	71% (10 vụ năm 2022)	Giảm về 0%	0%
Tỷ lệ nhầm lẫn tại khu vực Kho	50% (48 lần tháng 5/2023)	Giảm về 0%	0%
Tỷ lệ nhầm lẫn tại công đoạn Lắp ráp	38% (36 lần tháng 5/2023)	Giảm về 0%	0%
Số lỗi bỏ sót tại công đoạn Kiểm tra	36 lần (tháng 5/2023)	Triệt tiêu hoàn toàn	0 lần

Các giải pháp cụ thể được hiện thực hóa bao gồm:

• Thiết kế lại mặt bằng kho giúp loại bỏ điểm mù nhận diện vật tư tương đồng.
• Quy trình xuất kho bằng thiết bị đọc mã vạch ngăn chặn lỗi giao nhầm khối (25 vụ) và sai chiều dài (23 vụ).
• Trạm đo kiểm kết nối máy tính tự động hóa việc đánh giá dung sai kích thước, ngăn chặn tình trạng 36 sản phẩm lỗi lọt qua khâu đóng gói trong tháng.
• Mang lại hiệu quả tài chính thông qua việc cắt giảm chi phí xử lý khiếu nại, giảm tổn thất sản phẩm hỏng và thời gian dừng chuyền do cấp sai vật tư (được tổng hợp tại Bảng 4.1 trong văn bản gốc).

Về mặt đóng góp so với các nghiên cứu trước, tác giả tự nêu: Đề tài đã kết hợp thực tế giữa phương pháp Six Sigma cổ điển (vốn phụ thuộc nhiều vào thống kê bàn giấy và thủ tục biểu mẫu) với các công cụ số hóa hiện đại của Công nghiệp 4.0 (Barcode, liên kết thiết bị đo với máy tính qua VBA, tích hợp giám sát dữ liệu). Mô hình chứng minh rằng việc áp dụng công nghệ số vào các điểm nghẽn đo lường và xuất kho có thể loại bỏ hoàn toàn các sai số mang tính cố hữu của con người mà các đợt đào tạo nội bộ trước đây không xử lý dứt điểm được.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận ghi nhận một số hạn chế gắn liền với phạm vi triển khai thực tế:

• Thời gian khảo sát và áp dụng thực nghiệm tương đối ngắn (từ tháng 7/2023 đến tháng 10/2023), chủ yếu kiểm chứng kết quả trong giai đoạn ngắn hạn tại một dây chuyền cụ thể.
• Đề tài chỉ tập trung giải quyết nhóm lỗi nhầm lẫn sản phẩm mã B007 tại hai khu vực Kho và Lắp ráp của dòng sản phẩm Thanh trượt vuông; chưa mở rộng giải quyết các nhóm khiếu nại chất lượng gia công khác như mã D010 (Đường kính lỗ bậc âm) hay mã C038 (Lỗi gắn ốc).
• Về mặt công nghệ, mức độ tích hợp 4.0 dừng lại ở ứng dụng mã vạch Barcode cầm tay, kết nối thiết bị đo qua máy tính sử dụng chương trình Excel VBA và vùng đệm EMS; chưa triển khai đồng bộ thẻ RFID diện rộng hay tích hợp hệ thống bản sao kỹ thuật số (Digital Twin) và SCADA toàn diện do giới hạn về hạ tầng và chi phí đầu tư của nhà máy.

Hướng nghiên cứu tiếp theo được tác giả định hướng:

• Mở rộng mô hình kiểm soát mã vạch và tự động hóa đo kiểm sang toàn bộ các dòng sản phẩm cơ khí và thiết bị khí nén khác tại SMC Manufacturing.
• Nghiên cứu tích hợp sâu hơn công nghệ RFID để quản lý xuất nhập kho hoàn toàn tự động không cần thao tác quét thủ công của con người.
• Tiếp tục số hóa dữ liệu đo kiểm để tích hợp trực tiếp vào hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP), hướng đến kiểm soát chất lượng theo thời gian thực trên toàn chuỗi cung ứng.

---

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận mang giá trị thực tiễn và học thuật cho các nhóm đối tượng:

• Sinh viên và học viên ngành Quản lý công nghiệp, Kỹ thuật hệ thống công nghiệp, Quản lý chuỗi cung ứng và Đảm bảo chất lượng (QA/QC): Là tài liệu tham khảo điển hình về phương pháp triển khai chu trình DMAIC trên dữ liệu sản xuất cơ khí chính xác thực tế, tránh tính lý thuyết thuần túy.
• Kỹ sư vận hành, giám sát kho và quản lý chất lượng tại các nhà máy chế tạo: Cung cấp giải pháp xử lý vấn đề nhầm lẫn linh kiện thông qua việc tái cấu trúc layout kho, phương pháp phân loại sản phẩm tương đồng và cách thức tự động hóa trạm đo kiểm bằng các công cụ chi phí thấp như thiết bị đọc mã vạch kết hợp chương trình Excel VBA.
• Nội dung đáng tham khảo nhất: Phương pháp điều tra phân rã nguyên nhân nhầm lẫn (theo kích thước, mã hàng, cách xếp đặt và bậc thợ) tại Mục 3.4; và mô hình tích hợp thiết bị đo cơ khí với máy tính để tự động hóa phán định chất lượng thay thế Check Sheet giấy tại Chương 4.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tình trạng khiếu nại khách hàng tại Công ty TNHH SMC Manufacturing (Việt Nam) trong giai đoạn 2021 – 2022 có diễn biến như thế nào và nguyên nhân chính là gì?
Số vụ khiếu nại tăng từ 8 vụ năm 2021 lên 14 vụ năm 2022. Trong đó, khiếu nại về nhầm lẫn sản phẩm (mã lỗi B007) là nguyên nhân lớn nhất với 10 vụ, chiếm tỷ lệ 71%; lỗi đường kính lỗ bậc âm (mã D010) có 3 vụ (22%); và lỗi thiếu/sai ốc (mã C038) có 1 vụ (7%).

2. Khảo sát tháng 5/2023 ghi nhận bao nhiêu trường hợp nhầm lẫn và các trường hợp này phân bố ở những khu vực nào?
Tổng cộng ghi nhận 95 trường hợp nhầm lẫn từ kho đến đóng gói trong tháng 5/2023, phân bố tại ba khu vực: khu vực Kho phát sinh 48 lần (chiếm 50%), công đoạn Lắp ráp phát sinh 36 lần (chiếm 38%), và công đoạn Đóng gói phát sinh 11 lần (chiếm 12%).

3. Tại sao các sản phẩm mã B-SEBW14 và B-SEBWN14 lại là điểm nóng gây ra nhầm lẫn ở kho nguyên vật liệu?
Hai loại sản phẩm này có tên mã gần giống nhau và hình dạng kết cấu tương đồng nhưng lại được sắp xếp ở các vị trí liền kề nhau trên kệ kho. Thống kê cho thấy có 40 trên tổng số 48 trường hợp nhầm lẫn tại kho bắt nguồn từ việc công nhân lấy nhầm các loại sản phẩm gần giống nhau do phân biệt bằng mắt thường.

4. Vì sao nhân viên bậc cao (Band 6) có tay nghề tốt tại SMC Manufacturing vẫn mắc lỗi nhầm lẫn khi xuất kho?
Dữ liệu cho thấy 1 nhân viên Band 6 vẫn để xảy ra 4 lần nhầm lẫn. Nguyên nhân là do phương pháp xuất kho cũ phụ thuộc hoàn toàn vào trí nhớ, kinh nghiệm và việc quan sát nhãn dán thủ công trong điều kiện có nhiều sản phẩm tương đồng về mẫu mã hoặc chiều dài chênh lệch không nhiều, khiến thao tác lặp đi lặp lại dễ dẫn đến sai sót chủ quan bất kể trình độ tay nghề.

5. Giải pháp công nghệ nào được tác giả ứng dụng để loại bỏ lỗi phán đoán chủ quan tại công đoạn kiểm tra chất lượng?
Tác giả đã kết nối trực tiếp thiết bị đo kiểm (đồng hồ so, thước kẹp) với máy tính và lập trình luồng logic bằng chương trình Excel VBA. Khi đo, dữ liệu kích thước được truyền trực tiếp vào phần mềm để đối soát tự động với thông số kỹ thuật tiêu chuẩn, tự động kết luận Đạt hoặc Không đạt (OK/NG) thay vì để công nhân tự đọc vạch số và ghi chép phiếu kiểm tra giấy.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Đặng Thị Lam đã giải quyết bài toán nhầm lẫn sản phẩm (mã lỗi B007) tại Công ty TNHH SMC Manufacturing (Việt Nam) bằng cách tích hợp công nghệ số vào phương pháp Six Sigma DMAIC. Thông qua việc phân tích dữ liệu thực tế tại hai khâu trọng yếu là kho nguyên vật liệu và chuyền lắp ráp Thanh trượt vuông, đề tài đã đề xuất thành công các giải pháp chuẩn hóa mặt bằng, ứng dụng thiết bị quét mã vạch và tự động hóa đo kiểm kết nối máy tính. Kết quả thực nghiệm đã đưa tỷ lệ khiếu nại nhầm lẫn B007 và tỷ lệ sai sót tại kho cùng khâu lắp ráp về mức 0%, minh chứng tính hiệu quả của việc số hóa trong quản lý chất lượng sản xuất cơ khí chính xác.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương I Trong chương |. tác giả đã trình bày một cái nhìn tổng quan về công ty. Giá trị cót lồi và sứ mệnh của công ty. tập trung vào chất lượng sản phẩm và sự hài lòng của khách hang.

Với tâm nhìn và cam kết vững mạnh, cùng với cơ cấu tổ chức liên kết chặt chẽ tư ban lãnh đạo đến các phòng ban và bộ phận, triển vọng phát triển trong tương lai. Trang 8 CHUONG 2: CO SO LY THUYET 2.1 Tong quan vé Six Sigma Six siema được coi là một triết lý sử dụng phương pháp cải tiến liên tục có cầu trúc tốt đẻ giảm sự biên động của quy trình và loại bỏ lăng phí trong quá trình sản xuất bang cach str dụng các công cụ vả kỹ thuật thông kê (Bañuelas & Antony, 2002). Công ty Motorola di tign phong trong việc triển khai công nghệ Six Sigma trong dây chuyển sản xuất điện thoại và đạt được kết quả to lớn trong việc kiểm soát sự biến động và giảm tý lệ sai sót xuống dưới I Sigma. Kỹ thuật Six Sigma sử dụng mô hình DMAIC (Xác định - Đo lường - Phân tích - Cải thiện - Kiểm soát) năm giai đoạn được kết nối với nhau giúp các tô chức giải quyết vấn dé và cải thiện quy trình của họ một cách có hệ thong.

Cai đoạn xác định (D) trong quy trình DMAIC liên quan đến việc xác định vai tro cua nhóm: phạm vỉ và ranh giới dự án; yêu cầu và mong đợi của khách hàng và mục tiêu của các dự án được lựa chọn (Gijo và cộng sự. Giai đoạn đo lường (M) bao gồm việc lựa chọn các yếu tó đo lường cần cải thiện (Omachonu và Ross, 2004) và đưa ra câu trúc để đánh giá hiệu suất hiện tại cũng như đánh giá, so sánh và giám sát các cai tiến tiếp theo và khả năng của chúng (Stamatis, 2004). Giai đoạn phân tích (A) tập trung vào việc xác định nguyên nhân gốc rễ của các vẫn dé (Omachonu va Ross, 2004). Giai đoạn cải thiện (I) sử dụng các kỹ thuật thử nghiệm va thong ké dé tao ra những cải tiến nhằm giảm số lượng vấn đề hoặc khiếm khuyết về chất lượng (Omachonu và Ross, 2004).

Giai đoạn kiểm soát (C) đảm bảo rằng những cải tiến được duy trì và hiệu suất liên tục được theo dõi (Omachonu và Ross, 2004). Trang 9 Cơ hội cải tiến ? Mức Y là gì ? Nguyễn nhân Giải pháp ? Làm thế nào đế (Vân đê ?) Mục tiêu ? gốc rễ ? Kết quả? đuy trì kết quả Nhân tổ (X)? thực hiện một cách liên tục ? Hình 2. 1: Mô hình DMAIC (Nguồn: Nguyễn Tiến Thức, 2017) 2.2 Công cụ kiếm soát chất lượng 2.1 Biểu đồ Pareto Nguyên tắc Pareto hay còn gọi là nguyên tắc 80/20, nguyên lý này chỉ ra rằng 80% kết quả thường được tạo ra bởi 20% nguyến nhán. Và dược Hiệp hội Chất lượng Hoa Kỳ (ASQ) công nhận là một trong bảy công cụ chất lượng cơ bản để cải tiến quy trình.

Biểu đồ Pareto là một dạng biểu đồ cột với các yếu tố được sắp xếp theo thứ tự độ lớn giảm dẫn tương ứng với độ quan trọng của từng yếu tố, điều nảy có nghĩa là yếu tố quan trọng nhất được đặt đầu tiên và các yếu tố it quan trọng hơn sẽ theo sau. Thông qua biểu đỗ Pareto, người sử dụng có thể dễ dàng nhận biết những yếu tổ chủ chót gây ra van đề và ưu tiên giải quyết chúng đầu tiên. Mặc dù biểu đồ Pareto chủ yếu được sử dụng trong giai đoạn xác định van dé, nhưng biểu đỗ Pareto cũng hữu ích trong giai đoạn phân tích dữ liệu và đánh giá két quả sau khi thực hiện hành động khắc phục. Trang 10 Reasons for Rejected Crushed Core Panels 100 [ Let _ Ree) Srrore § 80 Resin starvation 58 š.

Spit core z te Cumulative percent line Scrape 7 5 Drscoloration 6 # Warped 2 ị" | Broken 2 | Omer 2 i &b 100 8 Resin Split Scrape Discolor- Warped Broken Other starvation core ation Hinh 2. 2: Minh hga vé Pareto (Nguon: Advance Quality System Tools_AQS_D1-9000, 1998) 2.2 Biéu d6 nhan qua (Cause & Effect Diagram) Theo Bilsel & I.in (2012), biểu đồ nhân quả còn gọi là sơ đồ Ishikawa hoặc xương cá được Kaoru Ishikawa giới thiệu vào đầu những năm 1940. Lần đầu tiên ông sử dụng những sơ đồ này đẻ giúp táng nắng suất ở Nha may thép Kawasaki ở Nhật Bản. Sơ đồ nay bao gồm các đường và ký hiệu được thiết kế để thể hiện mối quan hệ giữa kết quả vả nguyên nhân của chúng và đồng thời cũng là một công cụ rất hiệu quả đề phân tích nguyên nhân của một vấn đề.

Biểu đồ nhân quả bao gồm một đường ngang chính, được gọi là “xương” chính mà các nguyên nhân chính của vấn đề được kết nối với nhau. Mỗi nguyên nhân chính có thể có nhiều nguyên nhân phụ dẫn dến nguyên nhân chính. Tương tự, mỗi nguyên nhân phụ có thể có những nguyên nhân cấp độ thứ ba dẫn đến chúng (Hình 2. Trang 11 Cause ffect Material Machine.

Age of chemicals \ Bath temperature \, xử Geometry of oat Ni Chemical ee Base metal Current ripple \ Plating Anode configuration Anode-to-cathode ratio Hình 2. 3: Minh họa về biểu đồ nhân quả (Nguon: Advance Quality System Tools AOS D1-9000, 1998) 2.3 Phiéu kiém tra (Check Sheet) Phicu kiếm tra là các biểu mẫu được sử dụng để thu thập dữ liệu một cách có hệ thống. Chúng được sử dụng để xác nhận các van đề như sự cố, số lỗi hoặc nguyên nhân hoặc để kiểm tra tiến độ trong quá trình thực hiện các giải pháp. Bảng kiểm tra có thể có nhiều hình dạng và kích cỡ khác nhau và các thành viên phải có khả năng thiết kế để đảm bảo chúng phù hợp với nhu cầu sử dụng của họ.

Paint color defeot causce 7 Day of the week. Reason Mon | Tue | Wed | Thu Fri Ser | Sun total Operator misread instruchons 1 1 Ø ' ` mi { " 19 Wrong pigment used a ' M M dã uo | aS Wrong color code from customer " 1 ' oO w 9 10 Outdated base paint 0 9 ' 9 tl 9 8 | Daily total 6 3 & 5 12 16 17 | 67 Hình 2. 4: Minh họa về Check sheet (Nguôn: Govind, 3032 2.4 Phương pháp 5 tai sao (S WHYS) Trong vài thập kỷ qua, rất nhiều sự chú ý đã được dành cho việc phần tích nguyên nhân gốc rễ và các kỹ thuật giải quyết vấn đẻ có cấu trúc (Moaveni & Chou, 2017). Một kỹ thuật như vậy được gọi là 5 Whys.

được nhiều tập đoàn toàn cầu sử dụng để giải quyết vấn đẻ. Phương pháp 5 Whys ban đầu được phát triển bởi Tập đoàn ô tô Toyota. Trang 12 Năm là một con số tùy ý nhằm mục đích thúc đầy việc tìm hiểu sâu hơn về nguyên nhân cốt lõi của vấn đề bằng cách đặt ra nhiều câu hỏi Tại sao. Hơn nữa, kỹ thuật 5 Whys hoạt động hiệu quả nhất khi nó được thực hiện trong môi trường nhóm bởi một nhóm người có chuyên mỏn bỏ sung cho nhau.

Cách tiếp cận này cũng yêu cầu một nhóm có thẻ xác định vẫn đề một cách rõ ràng. Sau khi xác định được vấn đề, câu hỏi tại sao đầu tiên được đặt ra và các câu trả lời hợp lý được ghỉ lại, sau đó là bốn câu hỏi tại sao bổ sung được hỏi và trả lời. Trong quá trình này, tất cả các câu trả lời đáng tin cậy phải được ghi lại để đánh giá thêm nhằm tìm ra nguyên nhân gốc rễ. Sau khi xác định được nguyên nhân góc rễ có thẻ xảy ra, các hành động khắc phục phải được thực hiện dé van đẻ khỏng xay ra nữa.

It WHY 7 Probable : - Fact | Causes marca Why ai š happen? | 3nd WHỶ probable Pact , _ Fa causes Observed Why did it i 4 ay huppen “Fact | rd WHY Probable - aS t causes 3 oq Why did it —7—— Observe ‘ luppen? ’ - 4th WHY) Probable Fact "causes Why did it —— Observed oe lạ, dị happen? ñth WHY ltuot Fact TP ng causes d Why did it Observe! | 3 happen? Hinh 2. 5: Minh hoa vé 5 Whys (Nguồn: Japanese Standards Association, 2003) 2.0 Kê từ khi khái niệm “C6ng nghiệp 4.0” ra đời vào năm 2011, su chuyén dòi kỹ thuật số cần thiết bởi Công nghiệp 4.0 đã ngay lập tức thu hút sự chú ý cua các nhà công nghiệp và chính phủ trên toàn thế gidi (Ghobakhloo, 2018; Nascimento va cong sy.0 là một mô hình có cầu trúc và phức tạp, gói gọn nhiều công nghệ kỹ thuật số được kết nói với nhau đẻ cung cấp dữ liệu thời gian thực cho các hệ THỨ VIỆN TREC LPR 01 2/115 Trang 13 | CYT, thống sản xuất và địch vụ nhằm mục đích phân tích bằng cách sử dụng các công nghệ cơ bản bao gồm Internet of Things (IoT), dịch vụ dám mây, dữ liệu lớn và phân tích (Dalenogare và cộng sự, 2018; Frank và cộng sự, 2019). Mục tiêu của công nghiệp 4.0 là nâng cao hiệu quả và khả năng đáp ứng của hệ thống sản xuất, sử dụng tự động hóa các hoạt động sản xuất để loại bỏ lãng phí, rút ngắn thời gian thực hiện, tăng năng suất và tiền tới sản xuất không có sai sót hay lỗi phát sinh.4 Hệ thông hoạch định nguồn lực đoanh nghiệp (ERP) Theo Perera & Costa (2008), hé théng hoach dinh nguồn lực doanh nghiệp (ERP) là một hệ thống phần mềm quản lý doanh nghiệp bao gồm các mô đun hỗ trợ các lĩnh vực chức näng như lập kế hoạch, sản xuất, tiếp thị, phân phối, kế toán, tài chính, quản lý nhàn sự, quán lý hàng tồn kho, dịch vụ và bảo trì, vận chuyển. Hệ thông ERP được triển khai như một giải pháp kinh doanh tổng thể, giúp các bộ phận khác nhau của tổ chức chia sẻ dữ liệu và kiến thức, giảm chỉ phí và cải thiện việc quản lý quy trình kinh doanh.

ERP đã phát triển như một công cụ tích hợp với mục đích là tích hợp tất cả các ứng dụng doanh nghiệp vào kho lưu trừ dữ liệu trung tâm với khả năng truy cập dễ dàng và riêng biệt cho tất cả các bên liên quan (I3lack, Ì999).5 Hệ thống quản lý môi trường (EMS) Hình 2. 6: Tháp phân tầng hệ thống (Nguồn: Túc gia tự tổng hợp) Trang l4 Hình 2.6 cho thấy tầng đầu tiên ở tháp phân tằng hệ thống chính là hệ thống ERP, ERP là một hệ thông tương thích tích hợp tất cả môi trường sản xuất hình thành vận hành hệ thống. EMS là hệ thống nằm giữa tầng ERP và ting PLC & SCADA, EMS la hệ thống giám sát ERP và nó chỉ là một vùng đệm để lưu cơ sở dữ liệu.