CpK- PpK-CmK được sử dụng như thế nào?

Để phân biệt được 03 khái niệm này, chúng ta cần làm rõ các mục tiêu của sản xuất là gì?

Mục tiêu của sản xuất hiện đại bao gồm:

 

• • Sản phẩm có tính nhất quán cao

• • Tốc độ sản xuất cao- sản lượng lớn

• • Chuyển đổi linh hoạt

• • Chi phí thấp.

Sản phẩm nhất quán.

Áp dụng thống kê trong quá trình sản xuất được coi là phương pháp có chi phí thấp trong khi vẫn bảo đảm sản phẩm có tính nhất quán cao đáp ứng yêu cầu thiết kế của khách hàng. Vậy chúng ta cần làm rõ như thế nào là sản xuất ra sản phẩm có tính nhất quán cao:

            Định nghĩa sản phẩm nhất quán: là sự đồng đều về đặc tính giữa các sản phẩm và nằm trong khoảng chấp nhận bởi khách hàng hoặc chính tổ chức.

Để làm được điều này công đoạn sản xuất phải đạt được các tiêu chí như sau:

 

1. 1. Các sản phẩm được sản xuất liên tiếp nhau phải đồng đều, hay nói cách khác hai sản phẩm được tạo ra liên tiếp có mức độ biến động nhỏ một cách đáng kể so với dung sai được quy định.

1. 1. Các sản phẩm được tạo ra khi bắt đầu và khi kết thúc loạt sản xuất phải có sự đồng đều như nhau.

1. 1. Các sản phẩm trước và sau khi có sự thay đổi trong quá trình sản xuất (đổi ca, đổi nguyên liệu, đổi công cụ dụng cụ, ngày đêm) có sự đồng đều như nhau

1. 1. Các sản phẩm được sản xuất giữa các ngày khác nhau phải có sự đồng đều như nhau

1. 1. Giá trị trung bình chung của  toàn bộ sản phẩm tạo ra công đoạn sản xuất phải bằng hoặc xấp xỷ giá trị danh nghĩa được quy định bởi khách hàng hay giá trị mục tiêu.

1. 1. Giá trị trung bình chung và mức độ đồng đều của các sản phẩm được sản xuất từ các công cụ thiết bị khác nhau là giống nhau.

Một công đoạn sản xuất đạt được từ tiêu chí 2 đến tiêu chí 6 được gọi là một công đoạn sản xuất ổn định về thống kê.  Nếu một công đoạn sản xuất đạt được cả 06 tiêu chí được coi là một công đoạn có năng lực đáp ứng yêu cầu của khách hàng.

Trong quá trình sản xuất, sự khác biệt giữa các sản phẩm được gọi là các biến động của công đoạn sản xuất. Một công đoạn có biến động càng nhỏ thì sản phẩm càng đồng đều. Nếu công đoạn có biến động đủ nhỏ so với dung sai cũng như có giá trị trung bình các sản phẩm xấp xỉ bằng giá trị danh nghĩa, xác suất tạo ra sản phẩm nằm ngoài spec của công đoạn sản xuất sẽ rất nhỏ. Trong sản xuất hàng loạt người ta mong đợi xác suất  này rơi vào cỡ khoảng 10^-6 đến 10^-8 nếu như sản xuất tuân thủ phân phối chuẩn. Tức là khoảng một triệu thậm chí một tỷ sản phẩm sẽ có < 1 sản phẩm nằm ngoài dung sai cho phép.

Để đạt được mức độ này, thì sự đồng đều của các sản phẩm liên tiếp là tối quan trọng, là điều kiện tiên quyết để đạt được mức độ đồng đều của sản phẩm khi có thêm những sự thay đổi khác. Tuy nhiên trong một công đoạn sản xuất, có rất nhiều các yếu tố (Factor) gây ra sự khác biệt giữa hai sản phẩm liên tiếp.

Trong sản xuất thực tế, có một số cách để có thể tìm ra một tập hợp các điều kiện có thể tạo ra được sản phẩm đáp ứng được 2 yếu tố: đáp ứng được yêu cầu về mặt kỹ thuật và đáp ứng được về sự đồng đều của sản phẩm.

Cách 1: Thông qua việc cố định các yếu tố và thay đổi yếu tố còn lại, lần lượt cho đến khi tìm được điều kiện cần thiết

Cách 2: Sử dụng một quá trình thiết kế thử nghiệm (design of experiment)  để tìm ra điều kiện sản xuất tối ưu.

Sự đồng đều của các sản phẩm liên tiếp, năng lực thiết bị và chỉ số CmK

Khi các sản phẩm đang ở trong giai đoạn thiết kế công đoạn sản xuất, không có dữ liệu nào sẵn có để biết được công đoạn sản xuất sẽ ổn định hay không, vì sự ổn định luôn cần yếu tố thời gian để đánh giá. Do đó, để đánh giá được khả năng tạo ra các sản phẩm liên tiếp đồng đều nhau của một thiết bị, sau khi tìm được điều kiện chế tạo để tạo ra được sản phẩm đáp ứng yêu cầu kỹ thuật. Các nhà sản xuất sẽ tiến hành sản xuất thử 1 loạt khoảng 30 cho đến 100 mẫu tuỳ thuộc vào mức độ tin cậy mong muốn hoặc mức chi phí mà công ty có thể bỏ ra. Trong loạt gia công này, các yếu tố thay đổi (biến động) gần như được loại bỏ như là nguyên vật liệu, thời gian, sự hao mòn….tất cả biến động chủ yếu là các biến động do thiết bị (bao gồm thiết bị, công cụ dụng cụ ). Việc tính độ lệch chuẩn của dữ liệu thu được từ các mẫu này có thể được định nghĩa là đo lường sự biến động giữa các sản phẩm được tạo ra liên tiếp nhau. Độ lệch chuẩn càng lớn sự khác biệt giữa các sản phẩm càng nhiều, và ngược lại. Sự khác biệt giữa các sản phẩm trong giai đoạn này được tạo ra do sự biến động của chính bên trong máy móc hoặc công cụ dụng cụ. Do đó Cm, CmK được tính toán nhằm đai diện cho đánh giá năng lực của thiết bị. Khi chỉ số Cm và CmK cho thấy sự ổn định của thiết bị là điều kiện tiên quyết để phê duyệt cho các giai đoạn sản xuất tiếp theo, nơi mà các yếu tố thời gian được thêm vào để đánh giá sự biến động. 

            Trong một số sách về thống kê truyền thống, chỉ số Cm và CmK thường không được sử dụng mà được sử dụng thay thế bằng chỉ số Cp và Cpk như một đại diện chung cho năng lực ngằn hạn của công đoạn sản xuất

Chỉ số năng lực của công đoạn CpK và PpK

            Như phần trên chúng ta đã biết Cm và CmK được sử dụng cho mục đích đánh giá biến động giữa các sản phẩm được sản xuất liên tiếp hay năng lực sản xuất của thiết bị hay năng lực công đoạn trong thời gian ngắn hạn và đặc biệt là giai đoạn chạy thử mẫu với số lượng giới hạn.

               Khi ở giai đoạn đầu của sản xuất hàng loạt/ hoặc sản xuất thử, quá trình sản xuất được coi là chưa ổn định do luôn có biến động như là sự hao mòn, rung lắc, nguyên vật liệu… tác động lên công đoạn sản xuất mà chúng ta chưa nghiên cứu được khi làm mẫu. Chính vì vậy, trong giai đoạn sản xuất thử/ hoặc giai đoạn đầu sản xuất hàng loạt sự đồng đều của các sản phẩm được sản xuất liên tiếp phải được theo dõi và đánh giá cho đến khi sự đồng đều này được duy trì ổn định. Một quá trình lấy mẫu ngẫu nhiên được thực hiện. Trong đó, ta sẽ lấy một số lượng đủ lớn các sản phẩm liên tiếp nhau thành một nhóm, và lấy số lượng nhóm mẫu đủ lớn theo kế hoạch đã được định ra thường là 25-30 nhóm, sau đó giá sử dụng biểu đồ X bar-R hoặc biểu đồ X bar-s để đánh giá mức độ đồng đều và mức độ tập trung của các sản phẩm vào mục tiêu:

            X-bar: Giá trị trung bình của nhóm mẫu

            R: Khoảng biến động của nhóm mẫu

            s : độ lệch chuẩn của nhóm mẫu.

            Đối với biểu đồ X-R được chia thành biểu đồ X và biểu đồ R, biểu đồ R có vai trò đánh giá mức độ biến động giữa các sản phẩm được sản xuất liên tiếp và biểu đồ X đánh giá sự biến động giữa các lần lấy mẫu hay sự biến động giữa các nhóm mẫu được lấy.

            Tương tự, biểu đồ Xbar- s , biểu đồ s có vai trò đánh giá mức độ biến động giữa các sản phẩm được sản xuất liên tiếp và biểu đồ X-bar đánh giá sự biến động giữa các lần lấy mẫu hay sự biến động giữa các nhóm mẫu.

Một công đoạn sản xuất ra các sản phẩm liên tiếp có sự đồng đều cao và ổn định, sẽ có biểu R, s và X bar tuân thủ phân phối chuẩn, trong đó các giá trị X bar dao động một cách ngẫu nhiên xung quanh giá trị giá trị mục tiêu. Sử dụng nguyên tắc WECO mọi dấu hiệu cho thấy sự không ổn định hoặc không đồng đều sẽ được điều tra tìm hiểu và khắc phục, các dữ liệu bất thường có thể được loại bỏ và được bổ sung bởi một nhóm dữ liệu khác cho đến khi có được biểu đồ hoàn hảo thể hiện sự ổn định.

Khi các điều kiện đều đạt được, chỉ số Cp và CpK sẽ được tính toán để đặc trưng cho năng lực hay mức độ đồng đều và tập trung vào mục tiêu đối với các sản phẩm được sản xuất liên tiếp nhau. Trong đó Cp được sử dụng để đánh giá mức độ đồng đều và so sánh mức độ đồng đều đó so với spec và Cpk được sử đụng để đánh giá sự đồng đều nhưng đồng thời đánh giá cả mức độ tập trung vào mục tiêu. Hay nói cách khác, Cpk là giá trị trung bình đại diện cho mức độ đồng đều và tập trung vào mục tiêu của các sản phẩm được sản xuất trong một thời gian ở bất cứ một giờ, hoặc một ngày, hoặc một loạt gia công nào đó được thực hiện. Vì Cpk là giá trị được tính toán từ giá trị độ lệch chuẩn trung bình nên nó mang tính dự đoán và ước lượng.

Tuy nhiên về mặt tổng thể, sản phẩm được sản xuất tại các ca và bao gồm cả các thay đổi phải có chất lượng như nhau. hay nói cách khác, các biến động do thay đổi ca, thay đổi công cụ dụng cụ .v.v. không có ảnh hưởng đáng kể lên mức độ đồng đều của sản phẩm. Để đánh giá người ta sử dụng chỉ số Pp và PpK như một thước đo năng lực tổng thể của công đoạn sản xuất. Khi đó toàn bộ dữ liệu sản xuất thu thập được từ các khoảng thời gian ngắn hạn sẽ được đánh giá chung độ lệch chuẩn và so sánh với spec để tính ra chỉ số Pp và PpK. Chỉ số Ppk đại diện chung cho kết quả sản xuất của công đoạn, và giúp cho tổ chức ước lượng chung tỉ lệ lỗi của đặc tính cần nghiên cứu. Chỉ số Pp và PpK thường được tính toán đồng thời cùng chỉ số CpK sau khi các quá trình được coi là ổn định được thể hiện trên biểu đồ control chart. Nếu công đoạn không ổn định, các chỉ số này không có ý nghĩa.

Vì vậy, trong giai đoạn đầu của sản xuất hàng loạt/ hoặc sản xuất thử Cpk và Ppk thường được sử dụng đồng thời, và có mức độ quan trọng như nhau. Nếu PpK và CpK gần bằng hoặc xấp xỉ bằng nhau cho thấy công đoạn sản xuất ổn định và các yếu tố thay đổi ảnh hưởng không đáng kể đến công đoạn sản xuất.

Nếu CpK lớn hơn nhiều so với PpK chứng tỏ công đoạn bị ảnh hưởng nhiều bới các yếu tố thay đổi như là: Setup, đổi công cụ dụng cụ, đổi ca, nguyên vật liệu, môi trường làm việc, và có thể cho rằng quá trình đang không thực sự ổn định, không phụ thuộc vào độ lớn của giá trị CpK hay PpK, mà là sự khác biệt giữa hai giá trị này.

Trong một số trường hợp bạn sẽ thấy PpK đôi khi lớn hơn Cpk điều này thường thỉnh thoảng xảy ra đối với trường hợp dữ liệu không phải là phân phối chuẩn

Sau khi công đoạn sản xuất đã được xác định là ổn định cũng như đáp ứng được năng lực, control chart như là X_R hay X_s sẽ không còn quá nhạy với các thay đổi của công đoạn sản xuất. Vì thế, người ta sẽ sử dụng các biểu đồ khác để theo dõi bất kỳ sự thay đổi nào của công đoạn như là biểu đồ CUSUM hay EWMA sẽ được cung cấp tới các bạn trong các bài viết sau

Tổng kết lại:

 

1. 1. Khái niệm và bản chất CmK, CpK Hay PpK được sử dụng hoàn toàn phụ thuộc vào bản chất của giai đoạn sản xuất và đối tượng đại diện mà chúng ta muốn nghiên cứu

1. 1. CmK, PpK, và CpK là kết quả của một quá trình thực hành sản xuất và thực hành thống kê tốt. Không phải là các chỉ số chỉ đơn thuần dựa trên công thức tính toán để tính ra rồi kết luận.