Tôi lún nhanh trong vũng bùn sâu không đáy. Tôi bước vào vùng nước sâu; nước lũ ngập người tôi – Psalms 69:2
Nội dung. Mặc dù bên bán và bên mua đã phối hợp cùng nhau để giảm tỷ lệ chi tiết lỗi, tuy nhiên, cần đạt được tính kinh tế cao nhất để có được lý thuyết hướng dẫn sử dụng các hạng mục nhập vào. Chúng ta có nên cố gắng sàng lọc một số hoặc toàn bộ những chi tiết lỗi trong mỗi lô hàng chuyển đến? Hay chúng ta có nên chuyển toàn bộ số lô hàng thẳng vào dây chuyền sản xuất, cả những chi tiết lỗi và những chi tiết đạt tiêu chuẩn ngay sau khi nhập?
Chúng ta phải xây dựng những nguyên tắc mà nhiều khi trong thực tế chúng chỉ cho chúng ta biết cách giảm thiểu tổng chi phí bình quân cho công tác kiểm
Vượt qua khủng hoảng | W. Edwards Deming
714 | h t t p : / / w w w . t a i s a c h h a y . c o m
tra vật liệu nhập vào cộng với chi phí sửa chữa và kiểm tra lại các sản phẩm không đạt do chi tiết lỗi được đưa vào sản xuất.
Chương này bao gồm một số phần. Phần dưới đây trình bày các điều kiện đối với các quy định kiểm tra tất cả hoặc không kiểm tra hạng mục nhập vào nào, để đạt được tổng chi phí trung bình tối thiểu. Phần
“Các điều kiện khác thường gặp trong thực tế” sẽ trình bày thêm về các quy tắc “tất cả hoặc không”
cho các hạng mục nhập vào từ một quy trình sản xuất chưa được kiểm soát chặt chẽ, nhưng chưa đủ mức độ xếp vào loại lộn xộn. Tiếp đến là xử lý tình trạng lộn xộn – các hạng mục nhập vào có chất lượng tổng thể không thể xác định được. Sau đó thực hiện ba ví dụ dưới đây về việc áp dụng quy tắc “tất cả hoặc không”. Nội dung là những thành phẩm không thể sửa chữa được, mà chỉ bị phân loại thấp hơn hoặc loại bỏ. Sau đó là phần xử lý nhiều bộ phận, tiếp là phần bố trí các kế hoạch nghiệm thu tiêu chuẩn:
chúng không được áp dụng cho mục đích tổng chi phí trung bình tối thiểu. Phần “Các vấn đề khác liên
Vượt qua khủng hoảng | W. Edwards Deming
715 | h t t p : / / w w w . t a i s a c h h a y . c o m
quan tới tính toán đo đạc và vật liệu” xử lý các vấn đề và các trường hợp khác, như sử dụng các biện pháp ít tốn kém hơn so với biện pháp chính, nhưng lại đưa một số hạng mục lỗi vào dây chuyền sản xuất và loại bỏ một số hạng mục có thể gây trục trặc trong quá trình sản xuất. Tiếp đó là một số gợi ý cho công tác kiểm tra và so sánh các phương pháp tính toán đo đạc. Đặc biệt, sự thống nhất, dù quan trọng đối với uỷ ban hay đối với Ban lãnh đạo, lại rất nguy hiểm đối với công tác kiểm tra bằng mắt. Sự nhất trí chỉ có nghĩa là một nhân viên kiểm tra đi cùng với một người khác để đỡ lo lắng hoặc không có cảm giác lạc lõng. Tiếp đến là phần bài tập xây dựng lý thuyết cơ bản các quy tắc “tất cả hoặc không” và nhấn mạnh rằng nếu có sự kiểm soát thống kê tốt, sẽ không có sự tương quan giữa mẫu và những hạng mục còn lại. Cuối chương là phần tìm hiểu thêm các thực nghiệm đã tiến hành và thư mục tham khảo các tài liệu nghiên cứu.
Một số quy định đơn giản được áp dụng phổ biến
Vượt qua khủng hoảng | W. Edwards Deming
716 | h t t p : / / w w w . t a i s a c h h a y . c o m Giả thiết:
Trước hết, chúng ta chỉ giải quyết từng bộ phận. Sau đó, chúng tôi đưa ra vấn đề của nhiều bộ phận.
Chúng ta phải kiểm tra thành phẩm trước khi xuất xưởng.
Nếu một bộ phận nhập vào bị lỗi và được đưa vào khối lắp ghép, khối lắp ghép đó sẽ không đạt khi kiểm tra. Nếu bộ phận nhập vào không bị lỗi, khối lắp ghép đó sẽ đạt.
Nhà cung cấp của chúng ta cung cấp các bộ phận (gọi là S) để thay thế các bộ phận phát hiện bị lỗi.
Tất nhiên, nhà cung cấp sẽ tính thêm chi phí của các bộ phận này vào hoá đơn. Chi phí này là chi phí ngoài. Ở đây chúng ta chỉ đề cập tới các chi phí biến đổi. Không có lý do gì để đưa vào lý thuyết các chi phí ngoài như vậy, cho dù kế hoạch kiểm tra của chúng ta như thế nào.
Bộ phận lỗi được hiểu là bộ phận sẽ làm cho khối lắp ghép bị lỗi. Nếu một bộ phận được xác nhận là bị lỗi
Vượt qua khủng hoảng | W. Edwards Deming
717 | h t t p : / / w w w . t a i s a c h h a y . c o m
ngay từ đầu lại không làm lỗi cả dây chuyền, hoặc gây trục trặc đối với khách hàng, thì bạn vẫn chưa xác định được liệu bộ phận lỗi như thế nào. Bước tiếp theo trong tình huống này là xem lại phương pháp kiểm tra xác định bộ phận đó có bị lỗi hay không.
Tất nhiên, có nhiều ví dụ trong đó sai sót của bộ phận nhập vào đã có thể được phát hiện tại xưởng với chi phí lớn, nhưng phải để lại cho khách hàng phát hiện, thường sau vài tháng hoặc vài năm. Các lỗi đó được gọi chung là các lỗi ẩn. Mạ crôm là một ví dụ. Giải pháp tốt nhất cho vấn đề này là cải tiến quy trình. Đây cũng là giải pháp cho vấn đề của một thí nghiệm phá huỷ, một thí nghiệm gây phá huỷ hạng mục.
Cho
p = tỷ lệ lỗi trung bình trong các lô hàng nhập vào (có thể là lượng vật liệu nhập vào trong 1 ngày)
q = 1 – p
Vượt qua khủng hoảng | W. Edwards Deming
718 | h t t p : / / w w w . t a i s a c h h a y . c o m k1 = chi phí kiểm tra một bộ phận
k2 = chi phí tháo, sửa chữa, lắp lại, và kiểm tra một khối lắp ghép bị lỗi bởi chi tiết lỗi được đưa vào dây chuyền sản xuất.
k = chi phí trung bình để liên tục kiểm tra các bộ phận tìm ra bộ phận tốt trong lô cung cấp S (k được tính bằng k1/q trong Bài tập 7 ở phần sau)
k1/k2 = là chất lượng hoà vốn, hoặc điểm hoà vốn (k2 luôn lớn hơn k1; do đó k1/k2 nằm trong khoảng giữa 0 và 1)
Người đọc có thể đánh giá cao gợi ý này và chuyển từ điểm này sang ba ví dụ ở đầu trang 492, và sau đó quay trở lại điểm này.
Tất cả hoặc không. Các quy định đối với tổng chi phí trung bình tối thiểu trở nên cực kỳ đơn giản dưới các điều kiện nhất định, như trong Trường hợp 1 và Trường hợp 2 như sau.
Trường hợp 1: Lô kém nhất chuyển đến có tỷ lệ lỗi nhỏ hơn k1/k2. Trong trường hợp này,
Vượt qua khủng hoảng | W. Edwards Deming
719 | h t t p : / / w w w . t a i s a c h h a y . c o m Không kiểm tra
Trường hợp 2: Lô tốt nhất chuyển đến có tỷ lệ lỗi lớn hơn k1/k2. Trong trường hợp này,
Kiểm tra 100%
Bằng chứng cho các quy định cho Trường hợp 1 và Trường hợp 2 rất đơn giản: Xem Bài tập 4 trong ở phần sau.
Để xử lý như Trường hợp 2, một ví dụ rõ ràng của Trường hợp 1 sẽ tối đa hoá tổng chi phí, và điều ngược lại là đúng.
Trường hợp 1 và trường hợp 2 đã đạt được mức chi phí trung bình tối thiểu đối với một số vấn đề trong thực tế. Dưới đây là một số ví dụ chi tiết.
Loại kép. Giả sử quy trình được kiểm soát thống kê giao các lô hàng trong đó các hạng mục bị lỗi được phân bố kép xung quanh giá trị trung bình p. Khi đó các quy định tổng chi phí tối thiểu trung bình phải bằng:
Vượt qua khủng hoảng | W. Edwards Deming
720 | h t t p : / / w w w . t a i s a c h h a y . c o m Trường hợp 1: Nếu p<k1/k2, không kiểm tra Trường hợp 2: Nếu p>k1/k2, kiểm tra 100%
mặc dù sự phân bố tỷ lệ lỗi trong các lô nằm cả hai bên của điểm hoà vốn k1/k2.
Do đó, trạng thái kiểm soát thống kê có các ưu điểm rõ ràng. Để xác định được các lô hàng nhập vào thuộc Trường hợp 1 hay Trường hợp 2, hoặc trong tình trạng gần như lộn xộn, chỉ cần lưu ý tới tình trạng kiểm soát thống kê và tỷ lệ trung bình bị lỗi thể hiện rõ trên các biểu đồ được xây dựng trên cơ sở thí nghiệm thường xuyên các mẫu nhỏ, thường phối hợp với nhà cung cấp tại cơ sở của bên cung cấp.
Cần lưu ý rằng trong điều kiện kiểm soát thống kê, các mẫu từ các lô và các phần còn lại là không tương quan với nhau. Trong điều kiện kiểm soát thống kê, các ví dụ không cung cấp thông tin về phần còn lại (không thể tin được, nhưng xem phần Bài tập 1, và các Hình 57-60).
Các điều kiện khác cần đáp ứng trong thực tế
Vượt qua khủng hoảng | W. Edwards Deming
721 | h t t p : / / w w w . t a i s a c h h a y . c o m
Những dao động khác trong độ chênh lệch vừa phải do việc kiểm soát thống kê.
Giờ chúng ta tìm hiểu thêm hai dao động giản đơn đối với tỷ lệ bị lỗi trong các lô hàng nhập vào. Dựa trên các biểu đồ quản lý do nhà cung cấp hoặc chúng ta lưu giữ, hoặc cùng hợp tác, ta có thể sẵn sàng dự đoán rằng chỉ một phần nhỏ sự phân bố nằm bên phải của điểm hoà vốn. Đối với điều kiện này, chỉ cần áp dụng quy định không kiểm tra.Quy định này sẽ dẫn tới tổng chi phí trung bình tối thiểu, nếu phần phân bố nằm bên phải điểm hoà vốn không lớn, và không bị tách rời để tạo thành một khoảng đáng lo ngại.
Thứ hai, ngược lại: chỉ một phần phân bố nhỏ của tỷ lệ bị lỗi trong các lô hàng nhập vào nằm bên trái điểm hoà vốn. Nếu nắm chắc kiến thức này, người ta có thể áp dụng tốt quy định kiểm tra 100% các lô hàng nhập
Hình 47 trình bày các tình huống gặp phải, bao gồm tình trạng lộn xộn, sớm xuất hiện.
Vượt qua khủng hoảng | W. Edwards Deming
722 | h t t p : / / w w w . t a i s a c h h a y . c o m
Xu hướng của tỷ lệ bị lỗi trong các lô hàng nhập vào.
Giả sử xu hướng đi lên. Hiện ta đang ở trong Trường hợp 1, không kiểm tra, nhưng p phụ thuộc vào thời gian, có chiều hướng gia tăng, xu hướng có thể không đổi hoặc không đều. Hai ngày kể từ thời điểm này, chúng ta sẽ ở trong Trường hợp 2: Chúng ta được cảnh báo trước. Các biểu đồ quản lý từ nhà cung cấp hoặc từ bạn sẽ thể hiện một xu hướng, nếu có. Vấn đề này khá đơn giản.
Các vấn đề gây ra do sự thay đổi các nguồn vật liệu nhập vào. Chúng ta đã nghiên cứu trong Chương 2 về các vấn đề phát sinh trong bất cứ hoạt động nào do sự thay đổi nguồn vật liệu nhập vào. Dưới đây chúng ta sẽ trình bày cách xử lý hai nguồn. Nếu hai nguồn này nằm trong sự kiểm soát thống kê tốt hoặc trung bình, và có thể được tách riêng một vài ngày tại một thời điểm, theo nguyên tắc, có thể xử lý từng nguồn như Trường hợp 1 hoặc Trường hợp 2, tuỳ theo số trung bình của nguồn đó nằm bên trái hay bên phải điểm hoà vốn.
Vượt qua khủng hoảng | W. Edwards Deming
723 | h t t p : / / w w w . t a i s a c h h a y . c o m
Một ý tưởng như vậy rất dễ trình bày, nhưng có thể sẽ khó thực hiện tại một số nhà máy.
Nếu vật liệu nhập từ hai nguồn được trộn theo một tỷ lệ không đổi, và nếu hai nguồn này được kiểm soát thống kê một cách hợp lý, thì các lô hàng trong hỗn hợp có thể được xử lý tốt để sử dụng như một nhị thức, trong đó chi phí trung bình tối thiểu mới có thể xác định được theo các quy tắc “tất cả hoặc không”.
Như chúng ta đã biết (Chương 2) thì vật liệu từ hai nguồn có thể gây sự cố trong sản xuất. Việc kết hợp hai nguồn vật liệu có thể tạo ra điều tồi tệ nhất đối với Giám đốc nhà máy.
Đầu tiên là nên giảm nguồn nhập nguyên vật liệu xuống còn một nhà cung cấp.
Vượt qua khủng hoảng | W. Edwards Deming
724 | h t t p : / / w w w . t a i s a c h h a y . c o m
Nếu chỉ có một nhà cung cấp duy nhất với chất lượng thay đổi, thì nhà cung cấp và các khách hàng của anh ta cần hợp tác để cải thiện theo chiều hướng Trường hợp 1, và cuối cùng hướng tới việc không tạo ra bất kỳ sản phẩm lỗi nào. Lúc, ta gặp phải tình trạng lộn xộn hiện đang được xét.
Tình trạng lộn xộn. Chúng ta rất dễ bỏ qua các dao động hẹp tiến lùi qua điểm hoà vốn. Nó tạo ra một chút chênh lệch gần điểm hoà vốn đồng thời chỉ ra liệu chúng ta có nên không kiểm tra hay kiểm tra 100%. Tôi chọn phương án kiểm tra 100% để thu thập thông tin càng nhanh cáng tốt. Nếu ta không dám xác định chất lượng của vật liệu nhập nằm ở bên này hay bên kia của điểm hoà vốn, thì các dao động qua điểm hoà vốn sẽ rộng, ta rơi vào tình trạng lộn xộn. Trường hợp không thể chịu đựng này có thể phát sinh từ một nguồn cung vật liệu có chất lượng hay thay đổi và không thể dự đoán trước được. Điều này cũng có thể xảy ra khi vật liệu được nhập từ hai hoặc nhiều nguồn có chất lượng chênh lệch lớn, dao động quanh điểm hoà vốn, lúc sử dụng nguồn này,
Vượt qua khủng hoảng | W. Edwards Deming
725 | h t t p : / / w w w . t a i s a c h h a y . c o m
lúc sử dụng nguồn khác, mà không có lý do. Tất nhiên, ai cũng nên tự rút ra khỏi tình trạng này càng sớm càng tốt và hướng tới Trường hợp 1. Trong lúc đó, các lô hàng vẫn được nhập vào, và chúng ta phải loại bỏ chúng. Chúng ta phải làm gì với các lô hàng này?
Giờ nếu tất cả các lô hàng nhập về đều đính kèm số liệu về tỷ lệ bị lỗi trong lô. Sẽ không có vấn đề gì xảy ra nếu ta có thể đạt được tổng chi phí trung bình tối thiểu bằng cách lần lượt đặt từng lô sang bên phải hoặc bên trái điểm hoà vốn và áp dụng từng lô theo quy tắc “tất cả hoặc không”.
Các lô nhập về không có số liệu kèm theo. Nhưng trong tình trạng lộn xộn vẫn có sự tương quan nào đó giữa chất lượng mẫu và các phần còn lại tương ứng. Trong tình trạng lộn xộn, ta có thể cố gắng thử các mẫu và quyết định liệu có nên đưa phần còn lại vào sản xuất hay phải sàng lọc thêm. Các mẫu và quy định về sử dụng mẫu sẽ đặt một số lô không đúng vị
Vượt qua khủng hoảng | W. Edwards Deming
726 | h t t p : / / w w w . t a i s a c h h a y . c o m
trí so với điểm hoà vốn, dẫn đến kết quả bất lợi là tối đa hoá tổng chi phí cho một lô đặt sai.
Trong tình trạng lộn xộn, ta có thể áp dụng quy định kiểm tra 100%. Thực ra, quyết định này đáng được cân nhắc, nhưng cũng có thể áp dụng một biện pháp khác theo định luật của Joyce Orsini dưới đây.
Định luật Joyce Orsini. Một phương pháp thay thế cho phương pháp kiểm tra 100% trong trường hợp lộn xộn là áp dụng định luật Joyce Orsini.Các định luật này rất dễ sử dụng. Chúng làm giảm tổng chi phí trung bình thấp hơn mức chi phí cho kiểm tra 100%.
Cần so sánh với chi phí kiểm tra 100% vì ta biết chi phí trung bình đó là: k1 + kp mỗi hạng mục. Theo định luật này:
Các mẫu n = 200 sẽ tạo ra một hồ sơ chất lượng thường xuyên của sản phẩm nhập về. Một dạng hồ sơ thường xuyên chính là biểu đồ cho số lượng hạng
Vượt qua khủng hoảng | W. Edwards Deming
727 | h t t p : / / w w w . t a i s a c h h a y . c o m
mục lỗi phát hiện được, theo từng mẫu. từ đó chúng ta nên kết hợp một số mẫu để có được con số trung bình khoảng ba hoặc bốn hạng mục lỗi tại điểm đó.
Loại hồ sơ này thể hiện các dao động về chất lượng hàng ngày. Các thông tin như vậy rất có ích cho bạn và cho nhà cung cấp trong việc xác định vấn đề cần giải quyết. Chúng cũng cho bạn biết liệu chất lượng nhập vào trên thực tế có bị lộn xộn không, hay ngược lại, có thể xử lý được mà không gây ra thiệt hại, như Trường hợp 1 và Trường hợp 2.
Tất nhiên, hồ sơ của tuần tới có thể dễ dàng đánh bại các quy luật Joyce Orsini đã sử dụng tuần trước.
Chúng ta có thể xem lại và hiểu được sự phân bố tỷ lệ lỗi trong các lô nhập về. Thật không may, tuyên bố này không thu hút được sự quan tâm, lý do là trong tình trạng lộn xộn, không thể dự tính được sự phân bố cụ thể nào. Nếu ta biết được sự phân bố của các lô nhập về, chúng ta đã không bị rơi vào tình trạng lộn xộn.
Vượt qua khủng hoảng | W. Edwards Deming
728 | h t t p : / / w w w . t a i s a c h h a y . c o m
Một quy trình dễ mô tả và đạt được mức tổng chi phí trung bình gần như tối thiểu trong bất cứ trường hợp nào chính là kế hoạch liên tiếp của Anscombe.
Anscombe gợi ý rằng nếu các giả thiết trước đó thất bại, chúng ta phải lấy mẫu liên tiếp đối với lô hàng trong đó mẫu đầu tiên là kích thước.
Trong đó N là kích thước lô hàng, sau đó lấy các mẫu tiếp theo có kích thước n=k1/k2. Tiếp tục lấy mẫu
“cho đến khi tổng số lỗi được phát hiện nhỏ hơn số lượng mẫu kiểm tra, hoặc đã kiểm tra hết toàn bộ lô.”
Thật không may, quy luật của Anscombe hơi khó thực hiện.
Lý thuyết trên và các quy luật phải được áp dụng cho công tác sửa chữa và thay thế các bộ phận tại trụ sở của khách hàng (hoặc trong xưởng sửa chữa), nếu chúng ta đã biết chi phí. Khó ngăn duy nhất là các chi phí sửa chữa và thay thế, khi sản phẩm đến với