Công cụ quản lý chất lượng

1.Công cụ quản lý chất lượng 

Nếu muốn đáp ứng những yêu cầu về chất lượng cũng như bắt đầu giám sát và cải tiến chất lượng thì giải quyết vấn đề và sửa chữa những lỗi sai hỏng xảy ra chưa đủ, ta phải nhận biết và diệt nguyên nhân gây ra vấn đề hay lỗi sai hỏng. Trong phạm vi quản lý chất lượng người ta áp dụng nhiều phương pháp gọi là công cụ chất lượng để phân tích bằng đồ họa hoặc dẫn chứng bằng tài liệu. Những phương pháp dùng đồ họa thích hợp cho công nhân vì chúng đơn giản và dễ dùng. Đồng thời mọi người đều được tham dự cải tiến quy trình.

Lưu đồ là một biểu đồ mô tả thứ tự của các hành động liên hệ với nhau hay là những bước tiến của một quy trình (Hình 1). Từ khởi điểm, mỗi bước hành động được biểu tượng bằng một hình chữ nhật và mỗi bước rẽ được vẽ bằng một hình thoi. Người ta dùng mũi tên để diễn tả những bước đi của quy trình. Dùng lưu đồ ta có thể mô tả một quy trình phức tạp một cách rõ ràng và dễ hiểu hơn là dùng chữ. Những bước hành động và khả năng hành động trở nên rõ ràng. Ta cũng dễ kiểm soát sự đầy đủ của biểu đồ hoặc sự suy nghĩ sai của ta.
Phiếu tổng hợp các lỗi là một phương pháp kiểm kê lỗi bằng cách phân loại lỗi và đếm số lỗi trong mỗi loại (Hình 2).

Trước tiên ta làm một bảng liệt kê những loại lỗi có thể xảy ra. Sau đó ta đếm lỗi bằng cách ghi mỗi lỗi bằng một gạch. Để phòng hờ cho trường hợp có lỗi mới chưa nghĩ đến xảy ra ta thêm vào bảng một hai dòng trống. Dùng bảng thu thập lỗi sai hỏng ta có thể thu thập và làm thống kê một cách hiệu quả cho những quy trình chỉ có một ít loại lỗi. Nó thường được dùng là căn bản cho phương pháp phân tích Pareto.
Phương pháp phân tích Pareto, còn gọi là phân tích ABC chia loại lỗi sai hỏng hay nguyên nhân lỗi sai hỏng theo tần suất của chúng (Hình 3).

Phân tích Pareto chứng minh rằng khi có nhiều loại lỗi xảy ra thì thường chỉ có một vài loại lỗi chính đặc biệt xuất hiện nhiều. Điều này có nghĩa là chỉ cần tập trung khắc phục một số ít vấn đề hay lỗi quan trọng là có thể cải tiến được rất nhiều. Biểu đồ Pareto cũng có ích khi phải chọn lời giải cho một vấn đề hay lựa chọn lỗi sai hỏng nào phải giải quyết trước nhất. Phương pháp này cũng giúp ta tiên đoán được kết quả của sự cải tiến khi giải quyết được một vấn đề
Biểu đồ nguyên nhân - hậu quả còn được gọi là biểu đồ Ishikawa hay biểu đồ xương cá vì hình dạng nó trông giống xương cá (Hình 1).

Biểu đồ này mô tả một cách có cấu trúc sự liên hệ giữa hậu quả và nguyên nhân mà ta đang tìm kiếm. Khi vẽ biểu đồ này thì trước tiên ta thực hiện một quá trình động não (động não để tìm ý tưởng trong một nhóm làm việc) với mục đích thu thập tất cả các nguyên nhân chính có thể gây ra lỗi sai hỏng, thí dụ như con người, máy móc, vật liệu, phương pháp, tài chính, tiếp thị, động cơ, môi trường. Những nguyên nhân chính này được vẽ vào biểu đồ như những nhánh chính. Trong mỗi nhánh chính lại có một số nguyên nhân đặc thù. Nguyên nhân đặc thù được vẽ vào biểu đồ như nhánh phụ.
Biểu đồ cây dùng để sắp xếp những cái nhìn đại cương về tất cả các phương tiện, chức năng hay công việc quan trọng mà ta phải tuần tự cung cấp hay thực hiện (Hình 2).

Nó thể hiện sự phụ thuộc và tập hợp thành nhóm của những yếu tố riêng lẻ, khởi đầu từ thân cây, qua những nhánh chính rồi đến những nhánh phụ, mỗi lần chia nhánh lại thêm phần chính xác hơn. Biểu đồ cây được dùng để phân tích những hoạt động và chức năng phụ thuộc vào nhau hoặc chỉ xảy ra theo một trình tự nhất định nào đó. Khi áp dụng để phân tích lỗi sai hỏng, biểu đồ cây rất có hiệu quả để tìm nguyên nhân hay lời giải cho một vấn đề bằng cách phân tích những bước tuần tự nối theo nhau một cách có hệ thống.
Biểu đồ tương quan (biểu đồ phân tán) được dùng để tìm xem có một sự liên hệ nào giữa hai số lượng hay không bằng cách đưa những cặp trị số (X,Y) vào biểu đồ (Hình 3).

Sau đó người ta thử vẽ một đường thẳng qua các điểm để xem các điểm có nằm trên đường thẳng đó không. Nếu không vẽ được một đường thẳng qua các điểm thì giữa X và Y không có sự tương quan nào. Nếu vẽ được một đường thẳng và nếu các điểm càng nằm gần đường thẳng bao nhiêu thì sự liên hệ giữa X và Y càng rõ ràng và mạnh bấy nhiêu. Tùy theo độ dốc của đường thẳng mà người ta phân biệt giữa tính tương quan dương hay tính tương quan âm.
Biểu đồ ma trận được dùng để mô tả và đánh giá sự tương tác và mối quan hệ với nhau giữa ít nhất là hai phạm vi đề tài (Hình 4).

Mỗi phạm vi bao gồm  một số đặc tính. Thí dụ trong phạm vi ‘yêu cầu của khách hàng‘ người ta có thể suy ra là khách hàng cần đặc tính ‘tạo hình sản phẩm‘. Biểu đồ ma trận rất có ích cho việc tìm quyết định. Nếu cần thiết thì người ta có thể dùng một hệ số để mô tả sự tương tác giữa hai đặc tính. Thí dụ như trong Hình 4 thì giá cả (dòng thứ nhất) quan trọng hơn chiều dài của cần trục (= 2) nhưng kém quan trọng hơn sự an toàn (= 0). Khi nhìn vào cột tổng số thì người ta nhận thấy ngay rằng sự an toàn là tiêu chuẩn quan trọng nhất trong quyết định nên chọn mua máy nào.
Biểu đồ diễn biến là một phương pháp đơn giản để mô tả và đánh giá sự phát triển và khuynh hướng của một độ lớn cần kiểm nghiệm trong một khoảng thời gian nào đó (Hình 1)

Dựa vào những số liệu đã được thu thập được đưa vào, người ta có thể tiên đoán được hướng đi sắp tới của số đo. Biểu đồ diễn biến được dùng để lập bảng điều chỉnh chất lượng (Trang 76) với mục đích giám sát và điều chỉnh trị số riêng lẻ của các đặc tính trong sản xuất cũng như diễn tả sự phát triển kinh doanh có tầm xa, thí dụ như doanh số, lợi nhuận hay chi phí của một công ty.
Histogram là một biểu đồ cột dùng để miêu tả và đánh giá sự phân bố số đo của một đặc tính. Trong biểu đồ cột, chiều cao của mỗi cột tỷ lệ với tần suất của số đo (Hình 3).

Để giới hạn số cột và làm cho biểu đồ dễ hiểu hơn ta phải tập hợp số đo thành một số nhóm. Muốn thế thì trước hết ta phải ấn định số nhóm, ranh giới và chiều rộng của mỗi nhóm. Để sửa soạn, ta làm một giản đồ đếm kiểm cho tần suất của mỗi số đo (Hình 2). Histogram được dùng trong các phương pháp thống kê. Nếu ta nối trung tâm chiều cao mỗi cột của histogram với nhau thì ta được đường cong phân bổ của tần suất các trị số riêng lẻ của số đo (Hình 4)