Hiện nay, các công ty sản xuất đang thu thập một lượng lớn thông tin thông qua việc đo lường và kiểm tra. Khi dữ liệu đo lường này được sử dụng để đưa ra các quyết định liên quan đến quy trình và hoạt động kinh doanh nói chung, điều quan trọng là dữ liệu phải chính xác. Phân tích Hệ thống Đo lường (MSA) được lập kế hoạch và thực thi đúng cách có thể giúp xây dựng nền tảng vững chắc cho bất kỳ quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu nào. Hãy cùng IPQ tìm hiểu về Phân tích Hệ thống Đo lường – MSA ở trong bài viết này. TỔNG QUAN VỀ PHÂN TÍCH HỆ THỐNG ĐO LƯỜNG – MSA MSA là viết tắt của Measurement Systems Analysis (Phân tích Hệ thống Đo lường). MSA là một đánh giá chi tiết dựa trên thống kê về độ tin cậy của toàn bộ hệ thống đo lường dẫn đến cải tiến quy trình và sản phẩm.  Phân tích hệ thống đo lường trình bày chi tiết ba nhiệm vụ quan trọng:
MSA là một phần của năm Công cụ cốt lõi để quản lý chất lượng hiệu quả với APQP , PPAP , FMEA và SPC là các công cụ cốt lõi khác. NỘI DUNG CỦA PHÂN TÍCH HỆ THỐNG ĐO LƯỜNG – MSA 2.1. Tại sao hệ thống đo lường – MSA lại quan trọng? Các phép đo chính xác của MSA dẫn đến dữ liệu chính xác dẫn đến các quyết định tốt nhất có thể cho việc thiết kế và sản xuất một sản phẩm. Tuy nhiên, các phép đo bị lỗi dẫn đến dữ liệu bị lỗi dẫn đến các quyết định không tốt cho việc thiết kế và sản xuất một sản phẩm. Kết quả? Phế liệu đắt tiền, làm lại, lỗi, kiểm tra lại và thu hồi, được cho là đắt hơn 29 lần cho hành động sửa chữa trong giai đoạn hoạt động so với giai đoạn lập kế hoạch .Chất lượng quyết định đến từ dữ liệu chất lượng. MSA xác nhận tính toàn vẹn của hệ thống đo lường của bạn. 2.2. Cách thực hiện Phân tích Hệ thống Đo lường – MSA Theo như đã nói ở trên thì công cụ MSA chính là một tập hợp các thí nghiệm, phân tích nhằm đánh giá khả năng, hiệu suất của hệ thống đo lường liên quan đến các giá trị được đo. Chúng ta nên xem lại dữ liệu đo lường đang được thu thập, các phương pháp và công cụ được sử dụng để thu thập và ghi lại dữ liệu. MSA có mục tiêu định lượng hiệu quả của hệ thống đo lường, phân tích sự thay đổi trong dữ liệu và xác định nguồn có thể có của chúng. Trong một hoạt động MSA, lượng độ không đảm bảo đo phải được đánh giá cho từng loại thiết bị đo hoặc công cụ đo lường được xác định trong các kế hoạch kiểm soát quá trình. Mỗi công cụ phải có mức độ phân biệt và độ phân giải chính xác để thu được dữ liệu hữu ích. Quá trình, các công cụ đang được sử dụng (thiết bị đo, đồ đạc, dụng cụ, vv.) và người vận hành được đánh giá về độ chính xác, độ chính xác, độ chính xác, độ lặp lại và độ tải lập. Trong việc áp dụng hệ thống MSA bao gồm có 3 loại dữ liệu đó chính là phân loại dữ liệu, nghiên cứu mẫu chính và nghiên cứu Gage R&R. Chúng ta cùng đi tìm hiểu những vấn đề đó bên dưới đây:
Loại dữ liệu được thu thập cần được xác định trước khi đi phân tích và đo đạc các số liệu. Dữ liệu có thể là dữ liệu về thuộc tính hoặc dữ liệu biến. Dữ liệu thuộc tính sẽ được phân loại thành các giá trị cụ thể trong đó dữ liệu biến đổi hoặc liên tục có thể có vô số giá trị. Các định nghĩa chi tiết hơn có thể được tìm thấy bên dưới.
Để thực hiện một nghiên cứu, trước tiên bạn nên lấy mẫu và thiết lập giá trị tham chiếu so với chất chuẩn có thể truy nguyên. Một số quy trình sẽ có “mẫu chính” được thiết lập cho phần cuối cao và thấp của thông số kỹ thuật đo lường dự kiến.
Nghiên cứu GAGE R&R là cách thường được thu thập dữ liệu liên tục thay đổi để đánh giá mức độ không đảm bảo trong hệ thống đo lường. Để thực hiện Gage R & R, trước tiên hãy chọn thiết bị được đánh giá. Sau đó thực hiện các bước sau:
Một khi đã có kết quả của Gage R & R bạn hãy nghiên cứu so sánh các giá trị độ lặp lại và độ tái lập. Trường hợp giá trị độ lặp lại lớn hơn so với giá trị độ tái lập thì một vấn đề có thể xảy ra với thiết bị đo được sử dụng cho nghiên cứu. Có thể cần phải thay thế hoặc hiệu chỉnh lại thiết bị đo. LỢI ÍCH CỦA CÔNG CỤ PHÂN TÍCH HỆ THỐNG ĐO LƯỜNG – MSA Những lợi ích của Phân tích Hệ thống Đo lường – MSA có thể được tóm tắt như sau:
Như đã nêu ở trên, Phân tích Hệ thống Đo lường – MSA là một phần thiết yếu của phương pháp luận Six Sigma và cung cấp một điểm khởi đầu vững chắc cho bất kỳ tuyên bố nào được đưa ra trong quá trình phân tích hệ thống. Nếu không có sự tồn tại của một hệ thống đo lường đáng tin cậy, dữ liệu thu thập được sẽ không thể được tính vào. Sau đó, điều này sẽ khiến không thể chấp nhận hoặc bác bỏ bất kỳ giả thuyết nào được đưa ra trong giai đoạn xác định của chu trình DMAIC của phương pháp luận Six Sigma. Để đưa ra một ví dụ cho những lợi ích được đề cập ở trên của việc Phân tích Hệ thống Đo lường, chúng ta có thể xem xét trường hợp sau: Trong một quá trình mà các bộ phận nhựa được sản xuất từ máy ép, cần phải đánh giá xem bộ phận quan sát được có bị trầy xước hay không. Nếu bộ phận không có vết xước được coi là “OK” trong khi nếu bộ phận có ít nhất 1 vết xước trên đó, nó được coi là “not OK”. Để thiết lập một hệ thống đo lường chính xác và không thiên vị trong trường hợp này, cần phải có sự đồng thuận của phần OK và not OK bằng cách cung cấp các ví dụ về từng phần. Tiếp theo, nó được yêu cầu thiết lập một môi trường đo lường tiêu chuẩn hóa. Trong trường hợp này, nó có thể là một chiếc bàn được chiếu sáng tốt để tất cả những người thực hiện đánh giá có thể quan sát thấy vết xước nhỏ nhất. Cũng cần đảm bảo rằng mỗi người thực hiện đánh giá đều có tầm nhìn tốt về bộ phận được kiểm tra. Thực hiện các hành động này có thể cải thiện độ tin cậy của hệ thống đo lường và cho phép đạt được các lợi ích nêu trên. DỊCH VỤ CỦA IPQ Hiện nay, Phân tích Hệ thống Đo lường – MSA là một trong các công cụ của Lean Six Sigma được IPQ áp dụng vào Quy trình tư vấn năng suất của mình. Quá trình tư vấn của IPQ sẽ giúp các giúp các doanh nghiệp cải tiến, nâng cao hiệu quả các nguồn lực Công ty, giúp khách hàng đạt được các mục tục tiêu đề ra. Khi đồng hành cùng với dịch vụ tư vấn Năng suất và Chất lượng của IPQ, quý khách hàng sẽ nhận được nhiều giá trị sau: |
