Design For Six Sigma (Dfss) Là Gì?

DFSS dựa trên việc sử dụng các công cụ thống kê như hồi quy tuyến tính (linear regression) và cho phép thực hiện các nghiên cứu thực nghiệm (empirical research) tương tự như trong các lĩnh vực khác, như khoa học xã hội. Trong khi các công cụ và trật tự được sử dụng trong Six Sigma đòi hỏi một quy trình để được đưa vào đúng vị trí và chức năng, thì DFSS có mục tiêu xác định các nhu cầu của khách hàng và doanh nghiệp, sau định hướng giải quyết các nhu cầu này bằng việc tạo ra những giải pháp mới cho sản phẩm. DFSS liên quan đến những sản phẩm/hệ thống tương đối đơn giản. Nó sử dụng trong quá trình thiết kế sản phẩm hoặc quy trình sản xuất, trái ngược lại với quy trình cải tiến. Việc đo lường là phần quan trọng nhất trong hầu hết các công cụ Six Sigma hoặc DFSS, tuy nhiên nếu các phép đo Six Sigma được thực hiện dựa trên một quy trình hiện có thì DFSS tập trung vào việc tìm hiểu sâu hơn nhu cầu của khách hàng và sử dụng các thông số này để đưa ra mọi quyết định thiết kế và trade-off (sự đánh đổi).

Có nhiều lựa chọn khác nhau để thực hiện DFSS. Không giống như Six Sigma thường được định hướng thông qua phương pháp quản lý chất lượng DMAIC, Define (Xác định) - Measure (Đo lường) - Analyze (Phân tích) - Improve (Cải thiện) - Control (Kiểm soát); DFSS đã sinh ra một số quy trình theo từng bước, tất cả theo phong cách của phương pháp DMAIC.

Phương pháp DMADV, Define (Xác định) - Measure (Đo lường) - Analyze (Phân tích) - Design (Thiết kế) - Verify (Xác minh), đôi khi được nhắc đến như là DFSS; mặc dù các giải pháp thay thế như IDOV, Identify (Xác định) - Design (Thiết kế) - Optimize (Tối ưu hóa) - Verify (Xác minh), cũng được sử dụng. Quy trình DMAIC của Six Sigma truyền thống thường tập trung vào hoàn thiện và cải tiến liên tục quá trình sản xuất hoặc phát triển dịch vụ. Quy trình này thường diễn ra sau khi phần lớn việc thiết kế và phát triển của hệ thống hoặc sản phẩm ban đầu đã được hoàn thành. DMAIC Six Sigma thường được thực hiện nhằm giải quyết vấn đề sản xuất hiện tại hoặc các vấn đề về quá trình dịch vụ và loại bỏ các khuyết tật và biến thể liên quan đến khuyết tật. Rõ ràng là các biến thể sản xuất có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy của sản phẩm. Vì vậy cần phải có một mối liên kết rõ ràng giữa kỹ thuật độ tin cậy (reliability engineering) và Six Sigma về mặt chất lượng. Ngược lại, DFSS (hoặc DMADV và IDOV) cố gắng để tạo ra một quy trình mới chưa từng tồn tại, hoặc một quy trình đầy đủ và hoàn thiện hơn để thay thế quy trình cũ. Mục đích trọng tâm của DFSS là tạo ra một quy trình nhằm tối ưu hóa hiệu quả của phương pháp Six Sigma vào quá trình trước khi thực hiện; Six Sigma truyền thống tìm kiếm sự cải tiến liên tục sau khi quá trình đã tồn tại.

1. DFSS là một cách tiếp cận việc thiết kế hệ thống

DFSS cố gắng tránh các vấn đề về quá trình sản xuất/dịch vụ bằng cách sử dụng các kỹ thuật tiên tiến để tránh các vấn đề này ngay từ đầu (ví dụ như phòng cháy). Khi kết hợp lại, các phương pháp này sẽ có được nhu cầu thích đáng của khách hàng và thu được các yêu cầu của những thành phần trong hệ thống kỹ thuật nhằm nâng cao hiệu quả sản phẩm và dịch vụ trong mắt khách hàng và tất cả những người khác. Điều này làm sản phẩm và dịch vụ mang lại sự hài lòng cho khách hàng và tăng thị phần. Các kỹ thuật này cũng bao gồm các công cụ và quy trình để dự đoán, mô hình hóa và mô phỏng hệ thống phân phối sản phẩm (quy trình/công cụ, nhân sự cá nhân và tổ chức, đào tạo, cơ sở và hậu cần để sản xuất ra sản phẩm/dịch vụ). Theo đó, DFSS có liên quan chặt chẽ đến vận trù học (operations research) để giải quyết “bài toán xếp balo” (knapsack problem), cân bằng nhịp công việc. DFSS là một hoạt động thiết kế rất rộng đòi hỏi các công cụ bao gồm: triển khai các chức năng chất lượng (quality function deployment - QFD), thiết kế tiên đề (axiomatic design), TRIZ, thiết kế X (Design for X), thiết kế các thí nghiệm (design of experiments - DOE), các phương pháp Taguchi, thiết kế tolerance (tolerance design), tăng cường (robustification) và phương pháp bề mặt đáp ứng (Response Surface Methodology) cho một hoặc nhiều đáp ứng tối ưu hóa. Mặc dù những công cụ này đôi khi cũng được sử dụng trong quy trình DMAIC Six Sigma cổ điển, nhưng chỉ có duy nhất DFSS sử dụng chúng để phân tích các sản phẩm và quy trình mới chưa từng có. Đó là một phân tích đồng thời được hướng đến tối ưu hóa việc sản xuất liên quan đến thiết kế.

Nhận xét của một số nhà phê bình

Phương pháp bề mặt đáp ứng và các công cụ DFSS khác sử dụng các mô hình thống kê (thường là thực nghiệm) và do đó những người thực hiện cần phải nhận thức được rằng ngay cả mô hình thống kê tốt nhất cũng chỉ gần đúng với thực tế. Trên thực tế, cả mô hình và các giá trị tham số đều không được biết tới, và mức độ chắc chắn của số liệu phụ thuộc vào độ đầy đủ và chính xác của thông tin. Tất nhiên, một điểm tối ưu ước tính không phải là tối ưu trong thực tế, vì các ước tính luôn có những sai số và các mô hình vẫn còn những bất cập.

Tuy nhiên, phương pháp bề mặt đáp ứng tạo ra một hồ sơ theo dõi hiệu quả trong việc giúp các nhà nghiên cứu cải tiến các sản phẩm và dịch vụ: Ví dụ, mô hình bề mặt đáp ứng đầu tiên của George Box cho phép các kỹ sư hóa học cải tiến quy trình đã bị mắc kẹt tại điểm yên ngựa (saddle-point) trong nhiều năm.

2. Điểm khác biệt so với DMAIC

Những người ủng hộ DMAIC, DDICA (Design Develop Initialize Control and Allocate) và các kỹ thuật Lean có thể cho rằng DFSS nằm trong tiêu chí chung của Six Sigma hoặc Lean Six Sigma (LSS). Cả hai phương pháp đều tập trung vào việc đáp ứng nhu cầu của khách hàng và ưu tiên kinh doanh như là điểm khởi đầu cho việc phân tích.

Các công cụ được sử dụng cho các kỹ thuật DFSS thường khác nhau rất nhiều so với các công cụ được sử dụng cho DMAIC Six Sigma. Cụ thể, những người thực hiện theo phương pháp DMAIC, DDICA thường sử dụng các bản vẽ cơ khí mới hoặc sẵn có và các hướng dẫn quy trình sản xuất như thông tin ban đầu để thực hiện phân tích, trong khi những người dùng DFSS thường sử dụng các công cụ mô phỏng và tham số hệ thống thiết kế/phân tích để dự đoán cả chi phí và hiệu năng của các kiến trúc hệ thống được đề xuất. Mặc dù có thể khẳng định rằng hai quy trình trên là tương tự nhau, nhưng trên thực tế, môi trường làm việc khác nhau cũng đủ để khiến DFSS cần có các bộ công cụ khác để thực hiện nhiệm vụ thiết kế của nó. DMAIC, IDOV và Six Sigma vẫn có thể được sử dụng trong những những mũi khoan sâu đầu tiên vào phân tích kiến trúc hệ thống và cho quy trình “back end” của Six Sigma; DFSS cung cấp các quy trình thiết kế hệ thống được sử dụng trong các thiết kế hệ thống front-end phức tạp. Hệ thống back-end cũng được sử dụng. Nếu làm tốt, DMAIC có thể chỉ tạo ra 3,4 khuyết tật trên một triệu thiết kế.

Phương pháp six sigma truyền thống, DMAIC, đã trở thành một công cụ tối ưu hóa quy trình chuẩn cho các ngành công nghiệp chế biến hóa học. Tuy nhiên, rõ ràng hứa hẹn của six sigma, cụ thể là 3,4 khuyết tật trên một triệu cơ hội (defects per million opportunities - DPMO), đơn giản là không thể thực hiện được trong thực tế. Do đó, người ta đã cải tiến design for six sigma và tạo ra các công cụ thường được gọi là design for six sigma DFSS và DDICA. Phương pháp này bắt đầu với việc xác định nhu cầu của khách hàng và dẫn đến sự phát triển của các quy trình mạnh mẽ để đáp ứng được những nhu cầu đó.

Design for Six Sigma ra đời từ Six Sigma và phương pháp chất lượng DMAIC (Define-Measure-Analyze-Improve-Control), phương pháp được Motorola phát triển để cải tiến quy trình một cách có hệ thống bằng việc loại bỏ các khuyết tật. Không giống như các phương pháp tiền nhiệm của Six Sigma/DMAIC truyền thống thường tập trung vào giải quyết các vấn đề sản xuất hiện tại (ví dụ như "chữa cháy"), DFSS sinh ra nhằm tránh những vấn đề về sản xuất bằng cách tiếp cận chủ động hơn để giải quyết vấn đề và tập hợp các nỗ lực của công ty từ sớm để giảm thiểu các vấn đề có thể xảy ra (ví dụ như "phòng cháy"). Mục tiêu chính của DFSS là giảm thiểu đáng kể số đơn vị không phù hợp và các biến thể sản xuất. Phương pháp này bắt đầu từ sự hiểu biết về kỳ vọng, nhu cầu và yêu cầu đặc tính chất lượng thiết yếu (Critical to Quality - CTQ: Các yêu cầu/quy cách được nêu rõ bởi khách hàng) của khách hàng trước khi hoàn thành một thiết kế. Thông thường trong một chương trình DFSS, chỉ một phần nhỏ các CTQ là có độ tin cậy (reliability-related - CTR), và do đó độ tin cậy không phải là trung tâm chú ý trong DFSS. DFSS hiếm khi xem xét các vấn đề dài hạn (sau khi sản xuất) mà có thể phát sinh trong sản phẩm (ví dụ như các vấn đề yếu kém phức tạp hoặc bị rò điện, các vấn đề hóa học, ảnh hưởng của các hỏng hóc, tương tác cấp hệ thống).

3. Điểm giống với những phương pháp khác

Những lập luận về khác biệt giữa DFSS với Six Sigma đã chứng minh sự tương đồng giữa DFSS với các kỹ thuật thực tiễn khác đã có như thiết kế xác suất (probabilistic design) và thiết kế chất lượng (design for quality). Nói chung Six Sigma cùng với phương pháp DMAIC của nó tập trung vào việc cải tiến một hoặc nhiều quy trình hiện có. DFSS tập trung vào việc tạo ra giá trị mới với thông tin đầu vào từ khách hàng, nhà cung cấp và nhu cầu kinh doanh. Mặc dù Six Sigma truyền thống có thể cũng sử dụng các thông tin này, nhưng trọng tâm lại là cải tiến chứ không phải thiết kế các sản phẩm hoặc hệ thống mới. Nó cũng cho thấy nền tảng kỹ thuật của DFSS. Tuy nhiên, giống như các phương pháp khác được phát triển trong kỹ thuật, không có lý thuyết nào giải thích lý do tại sao DFSS không thể sử dụng trong các lĩnh vực ngoài kỹ thuật.

4. Ứng dụng công nghệ phần mềm

Trong lịch sử, các dự án Design for Six Sigma thành công đầu tiên vào năm 1989 và 1991 đã được định trước sẽ dẫn đến quá trình cải tiến DMAIC. Bên cạnh đó, Design for Six Sigma (DFSS) được chấp nhận một phần bởi vì các tổ chức Six Sigma nhận thấy rằng họ không thể tối ưu hóa các sản phẩm từ ba đến bốn Sigma mà không cần thiết kế lại sản phẩm một cách căn bản và bởi vì việc cải tiến một quy trình hoặc sản phẩm sau khi ra mắt được coi là kém hiệu quả và công hiệu hơn so với thiết kế về chất lượng. Mức hiệu suất "Six Sigma" phải được 'tích hợp sẵn'.

DFSS cho phần mềm chủ yếu là một sự thay đổi không nhỏ của "DFSS cổ điển" vì tính chất và đặc thù của phần mềm rất khác so với các lĩnh vực kỹ thuật khác. Phương pháp này mô tả quy trình chi tiết để áp dụng thành công các phương pháp và công cụ của DFSS trong suốt quá trình thiết kế sản phẩm phần mềm, bao gồm toàn bộ vòng đời của việc phát triển phần mềm: các yêu cầu (Requirements), kiến ​​trúc (Architecture), thiết kế (Design), thực hiện (Implementation), tích hợp (Integration), tối ưu hóa (Optimization), xác minh (Verification) và xác nhận (Validation) (RADIOV). Phương pháp luận này giải thích cách xây dựng các mô hình thống kê tiên đoán về độ tin cậy và tính mạnh mẽ của phần mềm và cho thấy cách các kỹ thuật mô phỏng và phân tích có thể kết hợp với các phương pháp thiết kế và kết cấu kiến ​​trúc như thế nào để tạo ra được các hệ thống phần mềm và thông tin hiệu quả ở cấp độ Six Sigma.

DFSS trong phần mềm hoạt động như một chất keo dính để pha trộn các kỹ thuật mô hình hóa cổ điển của công nghệ phần mềm như thiết kế định hướng đối tượng (object-oriented design) hoặc Evolutionary Rapid Development với các mô hình thống kê, tiên đoán và kỹ thuật mô phỏng. Phương pháp này cung cấp cho các kỹ sư phần mềm công cụ thực tế để đo lường và dự đoán các thuộc tính chất lượng của sản phẩm phần mềm và cũng cho phép họ đưa phần mềm vào các hệ thống mô hình đáng tin cậy.

5. Khai thác dữ liệu và ứng dụng phân tích tiên đoán

Mặc dù nhiều công cụ được sử dụng trong tư vấn DFSS như phương pháp bề mặt đáp ứng, chức năng chuyển đổi thông qua mô hình tuyến tính và phi tuyến tính, thiết kế tiên đề, mô phỏng có nguồn gốc từ các thống kê giả mạo, mô hình thống kê có thể trùng lặp với việc phân tích và khai thác data.

Tuy nhiên, mặc dù DFSS là một phương pháp đã thành công và được sử dụng như một khuôn khổ dự án kỹ thuật cho các dự án phân tích và khai thác, các chuyên gia về lĩnh vực này vẫn nhận thấy những điều tương tự với các dòng của CRISP-DM

DFSS được cho là thích hợp hơn cho việc đóng gói và xử lý hiệu quả số lượng lớn các yếu tố không chắc chắn bao gồm cả các data bị thiếu hoặc không chắc chắn, cả về tính xác thực của định nghĩa và tổng số tuyệt đối của nó đối với các tác vụ phân tích và khai thác dữ liệu, cách six sigma tiếp cận việc khai thác dữ liệu được biết đến rộng rãi như DFSS so với CRISP [CRISP-DM đề cập đến phương pháp khung ứng dụng khai thác dữ liệu của SPSS]

Các dự án khai thác dữ liệu DFSS được quan sát đã cho thấy sự rút ngắn đáng kể chu kỳ phát triển của sản phẩm. Điều này thường đạt được bằng cách tiến hành phân tích dữ liệu cho các thử nghiệm đối sánh mẫu được thiết kế sẵn thông qua một phương pháp tiếp cận chức năng kỹ thuật sử dụng cách triển khai chức năng chất lượng đa cấp trên tập dữ liệu.

Những người đã thực hiện cho rằng các mẫu KDD phức tạp dần được tạo ra bởi nhiều DOE chạy trên các dữ liệu đa biến phức tạp được mô phỏng, sau đó các mẫu cùng với các bản ghi (log) được ghi lại rộng rãi thông qua một thuật toán dựa trên cây quyết định (decision tree).

DFSS sử dụng Quality Function Deployment (Triển khai Chức năng Chất lượng) và SIPOC cho kỹ thuật tính năng của các biến độc lập được biết đến, nhờ đó hỗ trợ tính toán các thuộc tính đã tìm thấy.

Một khi mô hình tiên đoán đã được tính toán, các nghiên cứu của DFSS cũng có thể được sử dụng để cung cấp ước lượng xác suất tốt hơn về mô hình tiên đoán trong thực tế.

Khung DFSS đã được ứng dụng thành công cho các phân tích tiên đoán liên quan đến lĩnh vực phân tích nhân sự - lĩnh vực được coi là rất khó khăn từ trước đến nay do sự phức tạp đặc biệt trong việc dự đoán hành vi của con người.