SPC Control Chart Interpreting - Đọc Hiểu Biểu đồ Kiểm Soát

Trang chủ » Tính Ucl Và Lcl » SPC Control Chart Interpreting - Đọc Hiểu Biểu đồ Kiểm Soát

Có thể bạn quan tâm

6SIGMA VÀ QUẢN LÝ CHẤT LƯỢNG

Blog này nhằm mục đích trao đổi kinh nghiệm về Quản lý chất lượng và kiến thức về 6Sigma.

Trang chủ 6Sigma Chất lượng Khóa Học Trả Phí Khóa học Miễn Phí Diễn đàn trên Facebook Tài nguyên

Tìm kiếm (search)

Thứ Năm, 17 tháng 8, 2017

SPC Control Chart Interpreting - Đọc hiểu biểu đồ kiểm soát

Trong bài này chúng ta cùng bàn về việc đọc và hiểu biểu đồ kiểm soát. Trong thực tế không phải lúc nào bạn cũng nhận được cùng một kết quả từ đầu ra của một quá trình của bạn. Lý do là vì luôn có những sự dao động trong tất cả các quá trình. Có hai nguồn sai số (dao động). Một là dao động do các nguyên nhân Phổ biến (Common Cause Variation), nó là những dao động vốn có của quá trình do quy cách thiết kế của nó và nó được kiểm soát. Dao động thứ hai là dao động đặc biệt (Special Cause of Variation), Nó là do những nguyên nhân mà không thường xảy ra trong quá trình, nó xảy ra là do yếu tố bất thường nào đó tác động đến. Một quá trình được cho là được kiểm soát là chỉ tồn tại dao động thông thường (Phổ biến) Common Cause, nhưng làm sao ta nhận biết được là quá trình đang chỉ có dao động thông thường hay là có cả dao động đặc biệt. Chỉ có một cách để xác định và cũng chính là tác dụng của biểu đồ kiểm soát. Biểu đồ kiểm soát được dựa trên nguyên tắc Empirical 68-95-99.7, tức là theo sự phân bố chuẩn của biểu đồ Normal Distribution (Bell Curve). Cụ thể là sự phân bố chuẩn thì - Có xác suất 68.3% quá trình nằm trong vùng 1Sigma (từ -1Sigma đến +1Sigma) - Có xác suất 95.45% quá trình nằm trong vùng 2 Sigma ( từ -2Sigm đến +2Sigma) - Có xác suất 99.7% quá trình nằm trong vùng 3 Sigma (từ -3 Sigma đến + 3Sigma) Biểu đồ kiểm soát dựa trên sự phân bố chuẩn này để quan sát quá trình. Ghép biểu đồ quả chuông với Control Chart ta được hình như sau Ta bắt đầu đọc từng biểu đồ. 1. Quá trình đang được kiểm soát sample control chart lý do: - Quá trình dao động ngẫu nhiên (randomly). - Phần lớn các điểm dao động gần với đường trung bình. - Vài điểm gần với đường giới hạn kiểm soát. - Không có điểm nào vượt ra ngoài 2 đường UCL và LCL. 2. Quá trình bị Mất kiểm soát do có điểm vượt ngoài đường UCL, LCL sample control chart with points beyond the control limits Lý do: Theo nguyên tắc Empirical 68-95-99.7 và theo biểu đồ quả chuông bên trên thì với đường UCL hay LCL là 3Sigma nên sẽ có xác xuất 99.7% quá trình nằm trong vùng +/-3Sigma còn 0.25% xác suất nằm ngoài vùng 3Sigma ( 0.25% = 1/ 400 điểm). Như vậy nếu biểu đồ của ta có 400 điểm thì 1 điểm vượt ra ngoài đường 3Sigma thì cũng là bình thường, còn nếu biểu đồ của ta không có hoặc chưa đến 400 điểm thì nếu 1 điểm vượt ra ngoài vùng 3Sigma tức là không còn tính phân bố chuẩn nữa và sẽ có nguyên nhân đặc biệt nào đó gây ra. Hành động cần thực hiện để tìm ra nguyên nhân đặc biệt đó và loại nó ra khỏi quá trình. Bạn không cần phải thay thế toàn bộ dữ liệu đang theo dõi cũng không cần phải loại bỏ điểm Vượt ra ngoài đó khỏi biểu đồ, chỉ cần có nguyên nhân và đối sách cho điểm đó là được. 3. Nguyên tắc đánh giá 7 điểm rule of seven - Khi có 7 điểm liên tục nằm về một phía quả biểu đồ (trên hoặc dưới) đểu thể hiện quá trình đang có nguyên nhân bất thường vì theo Empirical Rule thì quá trình phải dao động ngẫu nhiên và có 50% dao động sang mỗi bên của biểu đồ. Hành động cần thực hiện để tìm ra nguyên nhân đặc biệt đó và loại nó ra khỏi quá trình. - Khi có 7 điểm liên tục có xu hướng đi lên hoặc xu hướng đi xuống là thể hiện quá trình đang có nguyên nhân bất thường ảnh hưởng. Hành động cần thực hiện để tìm ra nguyên nhân đặc biệt đó và loại nó ra khỏi quá trình. Theo quan điểm của Tôi thì chúng ta nên Tách biểu đồ và kiểm soát sau cải tiến bằng biểu đồ mới (phần biểu đồ cũ được lưu cùng đối sách để tham khảo khi cần). 4. Nguyên tắc đánh giá theo Zone (khu) Ta ghép biểu đồ Quả chuông vào với Control Chart sẽ tương ứng như sau Bạn sẽ quan sát thấy các - vùng A ( 2 phía ngoài cùng giữa 2 đường +/- 2Sigma và +/- 3Sigma) - vùng B ( 2 phía ngoài và giữa 2 đường +/-1Sigma và +/- 2Sigma) - vùng C ( 2 phía trong cùng giữa 2 đường -1Sigma và +1Sigma) Vậy làm sao để tạo ra các vùng này, đơn giản. Khi tính giá trị 2 đường UCL và LCL là bạn đã tính được 2 giá trị lớn nhất rồi việc còn lại là bạn chia làm 3 phần bằng nhau (giá trị của UCL /3 và LCL /3) lấy 1 phân đó + / - với AVG là bạn có 2 vùng C, lấy phần đó nhân với 2 rồi + /- với AVG là bạn có 2 vùng B, vậy xong cả 3 vùng (6 khoảng) 4.1 Quá trình bình thường theo Vùng zone test 4.2 Quá trình bất thường khi có 2/3 điểm liên tục nằm ở vùng A cùng một phía zone a Lý do: là vì chỉ có 2,14% giá trị có xác xuất rơi vào vùng A mà thôi, nên nếu liên tiếp 2/3 điểm rơi vào đây tức là 60% xác suất rồi. (nhiều quá) 4.3 Quá trình bất thường khi có 4/5 điểm liên tục nằm ở vùng B cùng một phía zone b Lý do: là vì chỉ có 14% giá trị có xác xuất rơi vào vùng B mà thôi, nên nếu liên tiếp 4/5 điểm rơi vào đây tức là 80% xác suất rồi. (nhiều quá) 4.4 Quá trình bất thường khi có 15 điểm trở lên liên tục nằm ở vùng C stratification Lý do: là vì chỉ có 68% giá trị có xác xuất rơi vào vùng C mà thôi, nên nếu liên tiếp 15 điểm rơi vào đây liên tục tức là gần như 100% xác suất rồi. (nhiều quá) 4.5 Quá trình bất thường khi có 8 điểm trở lên liên tục không rơi vào vùng C sample chart showing mixtures 5. Quá trình bất thường khi có liên tục 14 điểm lên và xuống đều (1 lên, 1 xuống). Lý do: điều này biểu hiện cho sự dao động theo chu kỳ và như vậy không có tính ngẫu nhiên. 6. Xem Clip bài giảng theo video này nhé <Việt Nguyễn - [email protected]> By vào lúc tháng 8 17, 2017

7 nhận xét:

  1. PÉ GẠOlúc 01:40 7 tháng 6, 2019

    Hi anh Việt,Em mới bắt đầu tìm hiểu cề Control Chart nên có thắc mắc muốn nhờ anh giải đáp. Đoạn anh nói về các bất thường của quá trình, Ví dụ: 2/3 điểm liên tục nằm trong vùng A (tỷ lệ điểm rơi vào vùng này là khoảng 5% - tính trên tổng số điểm của quá trính), nhưng anh lại cho rằng 2/3 điểm có tỷ lệ là 60% -> đưa ra kết quả quá trình bất thường.Anh có thể giải thích giúp em được không? Em vẫn chưa được thuyết phục với cách lí giải như vậy.Em cảm ơn anh!

    Trả lờiXóaTrả lời
      Trả lời
  2. Viet Nguyenlúc 01:25 11 tháng 6, 2019

    Nó dựa theo nguyên tắc 68-95-99.7 bạn nhé. Vùng A là ngoài vùng 2 Sigma mà trong vùng 2 Sigma là có 95%, vậy ngoài vùng 2 Sigma chỉ có thể có tổng 5% ( chia cho 2 bên TRên/Dưới) vậy mỗi bên chỉ có khoảng 2.5%). Nên nếu nó là 60% thì hơi nhiều...Theo xác suất thì khoảng 0.00306.

    Trả lờiXóaTrả lời
      Trả lời
  3. Unknownlúc 07:21 5 tháng 3, 2020

    Hi anh, bài viết rất hay. Em mới tìm hiểu về control chart, cần viết báo cáo về kết quả kiểm nghiệm theo control chart này, anh hướng dẫn giúp em cách viết với ạ, cảm ơn anh nhiều

    Trả lờiXóaTrả lời
    1. Viet Nguyenlúc 22:47 7 tháng 4, 2020

      Mình cũng không rõ báo cáo của bạn như thế nào.

      XóaTrả lời
        Trả lời
      2. Trả lời
  4. Unknownlúc 19:49 4 tháng 5, 2020

    hi. Thật sự mình thấy không thuyết phục với cách lý giải tại sao có 4/5 điểm liên tục nằm trong vùng B cùng một phía thì quá trình bất thường (mục 4.3 và tương tự cho các mục khác). Bạn giải thích là vì chỉ có 14% giá trị có xác xuất rơi vào vùng B mà thôi, nên nếu liên tiếp 4/5 điểm rơi vào đây tức là 80% xác suất rồi (nhiều quá). Vậy tại sao không chọn 3/4 vì 3/4 = 75% rồi thì cũng rất lớn hơn 14% mà hay sao không chọn 2/3 vì 2/3=67% thì cũng rất lớn hơn 14% rồi.

    Trả lờiXóaTrả lời
      Trả lời
  5. Viet Nguyenlúc 02:28 22 tháng 5, 2020

    Bạn đọc thêm tài liệu này nhé, nó khá phức tạp: https://ro.uow.edu.au/cgi/viewcontent.cgi?referer=https://www.google.com/&httpsredir=1&article=1060&context=cssmwp

    Trả lờiXóaTrả lời
      Trả lời
  6. hoangnamlúc 02:07 13 tháng 4, 2021

    Thanks a Việt, chúc anh sức khoẻ và thành công, để ngày càng ra nhiều bài viết về 6Sigma cho bọn em tham khảo

    Trả lờiXóaTrả lời
      Trả lời
Thêm nhận xétTải thêm... Bài đăng Mới hơn Bài đăng Cũ hơn Trang chủ Đăng ký: Đăng Nhận xét (Atom)

ĐÂY LÀ CÁC KHÓA HỌC MÌNH ĐANG GIẢNG NHÉ

  • KHÓA HỌC ONLINE: PHÂN TÍCH HỆ THỐNG ĐO LƯỜNG- MSA (theo AGIGA 4th)

Quản trị

Viet Nguyen Xem hồ sơ hoàn chỉnh của tôi

Tổng số lượt xem trang

  • SPC-Control Chart Biểu đồ Xbar-R Trong bài này chúng ta cùng tìm hiểu về phương pháp tính toán và vẽ biểu đồ Xbar-R Chọn biểu đồ Xbar-R Chart 1. Copy dữ liệu này và P...
  • Báo cáo 8D Hiện nay việc áp dụng các công cụ triển khai phân tích cải tiến vấn đề tồn đọng đang được nhiều công ty áp dụng, trong đó có công cụ 8D, 8 ...
  • Hiểu thế nào về DPPM (or PPM) và DPMO Trong 6Sigma chúng ta thường thấy có 2 đại lượng là PPM (đôi khi gọi là DPPM, Defective Part Per Million) và DPMO (Defect Per Million Opport...
  • SPC Cpk Excel Template_Bảng tính Cpk trên Excel Trong các công cụ kiểm soát chất lượng không thể thiếu một công cụ mà tính phổ biến của nó rất cao đó là SPC/CPK Mình đã lập ra một bảng t...
  • SPC Control Chart Interpreting - Đọc hiểu biểu đồ kiểm soát      Trong bài này chúng ta cùng bàn về việc đọc và hiểu biểu đồ kiểm soát. Trong thực tế không phải lúc nào bạn cũng nhận được cùng một kế...
  • SPC-Process Capability Cp, Cpk (Các chỉ số Cp, Cpk) Trong bài thứ 3 này, Chúng ta cùng tìm hiểu Cp là gì?, Cpk là gì? Tại sao người ta lại lấy Cpk làm chỉ số năng lực quá trình. Trong bài này...
  • Measurement System Analysis_Gage R&R Average-Range Method_Gage Repeatability và Reproducibility bằng Excel Trong bài này tôi giới thiệu với các bạn về phương pháp tính Gage RR theo Average và Range, tính toán trên excel để các bạn có thể làm cho m...
  • MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS _MSA _PHÂN TÍCH HỆ THỐNG ĐO LƯỜNG Trong bài này, chúng ta cùng tìm hiểu công cụ MSA là gì?  - MSA là một công cụ do tổ chức AIAG tạo ra dùng cho ngành công nghiệp Ô tô, Tu...
  • Phân tích năng lực quá trình_Phân tích năng lực hiện tại của quá trình_Pp, Ppk Trong bài này chúng ta cùng tìm hiểu về Phân tích năng lực quá trình _phần phân tích năng lực hiện tại của quá trình_Process Performance Pp ...

Bài đăng phổ biến

  • SPC-Control Chart Biểu đồ Xbar-R Trong bài này chúng ta cùng tìm hiểu về phương pháp tính toán và vẽ biểu đồ Xbar-R Chọn biểu đồ Xbar-R Chart 1. Copy dữ liệu này và P...
  • Báo cáo 8D Hiện nay việc áp dụng các công cụ triển khai phân tích cải tiến vấn đề tồn đọng đang được nhiều công ty áp dụng, trong đó có công cụ 8D, 8 ...
  • Hiểu thế nào về DPPM (or PPM) và DPMO Trong 6Sigma chúng ta thường thấy có 2 đại lượng là PPM (đôi khi gọi là DPPM, Defective Part Per Million) và DPMO (Defect Per Million Opport...
  • SPC Cpk Excel Template_Bảng tính Cpk trên Excel Trong các công cụ kiểm soát chất lượng không thể thiếu một công cụ mà tính phổ biến của nó rất cao đó là SPC/CPK Mình đã lập ra một bảng t...
  • SPC Control Chart Interpreting - Đọc hiểu biểu đồ kiểm soát      Trong bài này chúng ta cùng bàn về việc đọc và hiểu biểu đồ kiểm soát. Trong thực tế không phải lúc nào bạn cũng nhận được cùng một kế...
  • SPC-Process Capability Cp, Cpk (Các chỉ số Cp, Cpk) Trong bài thứ 3 này, Chúng ta cùng tìm hiểu Cp là gì?, Cpk là gì? Tại sao người ta lại lấy Cpk làm chỉ số năng lực quá trình. Trong bài này...
  • Measurement System Analysis_Gage R&R Average-Range Method_Gage Repeatability và Reproducibility bằng Excel Trong bài này tôi giới thiệu với các bạn về phương pháp tính Gage RR theo Average và Range, tính toán trên excel để các bạn có thể làm cho m...
  • MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS _MSA _PHÂN TÍCH HỆ THỐNG ĐO LƯỜNG Trong bài này, chúng ta cùng tìm hiểu công cụ MSA là gì?  - MSA là một công cụ do tổ chức AIAG tạo ra dùng cho ngành công nghiệp Ô tô, Tu...
  • Phân tích năng lực quá trình_Phân tích năng lực hiện tại của quá trình_Pp, Ppk Trong bài này chúng ta cùng tìm hiểu về Phân tích năng lực quá trình _phần phân tích năng lực hiện tại của quá trình_Process Performance Pp ...
  Contact : [email protected]. Được tạo bởi Blogger.

Từ khóa » Tính Ucl Và Lcl