Cg Cgk là gì

Lược dịch từ bài Measurement System Analysis của MoreSystem website.

Bài viết đưa ra một số các khái niệm cơ bản về các đại lượng và thủ tục để phân tích và đánh giá một hệ thống đo lường, đặc biệt là cung cấp biểu mẫu dùng để thực hiện Gage R&R một cách khá dễ hiểu, dành cho những bạn nào muốn thực hành thủ tục này. Những đơn vị sản xuất muốn áp dụng 6 sigma thì đây là công cụ không thể thiếu!

MỤC ĐÍCH

Nếu một phép đó được sử dụng cho việc đưa ra các quyết định, theo một cách logic thì nếu phép đo chứa càng nhiều lỗi, thì những quyết định đưa ra càng sai dựa trên kết quả phép đo đó. Mục đích của MSA Đánh giá hệ thống đo lường [Measure System Analysis] là để thẩm định một hệ thống đo lường cho dựa trên các tiêu chí: độ chính xác, độ tin cậy và độ ổn định.

Hãy xem xét một ví dụ minh họa cho thấy tầm quan trọng của chất lượng hệ thống đo lường sau:

Một đơn vị sản xuất đang cố gắng để cải tiến sản lượng, một chỉ số ảnh hưởng đáng kể tới chi phí sản xuất. Kinh nghiệm cho thấy có một vài quy trình và đặc trưng của môi trường ảnh hưởng tới sản lượng. Dữ liệu được thu thập từ những tác nhân quan trọng, dựa trên phân tích hồi quy và tương quan để định lượng mối liên hệ dưới góc độ thống kê.

Kết quả cho thấy không có mối tương quan rõ ràng giữa các yêu tố, mặc dù các bằng chứng cho thấy kết quả ngược lại. Thực ra, mỗi liên hệ mật thiết giữa các yếu tố đã bị làm mờ đi bởi sai số của hệ thống đo. Khi tiến hành phân tích, nhiều hệ thống đo cho thấy lỗi nó tạo ra lớn gấp 2 đến 3 lần so với độ rộng của dãi dư liệu kết quả tạo ra từ quy trình. Việc sử dụng các hệ thống đo kiểu này để kiểm soát quy trình thường dẫn đến việc thực hiện các điều chỉnh mà có thể tạo ra các biến động lớn hơn ở kết quả đo. Kết quả là sự cố gắng để làm tốt hơn lại tạo ra kết quả tệ hơn!

Từ ví dụ này cho thấy MSA là một bước quan trọng và nên xem xét đầu tiên trước khi đưa ra bất kỳ quyết định nào mà dựa trên việc phân tích dữ liệu, bao gồm SPC [Statistical Process Control], Phân tích tương quan và Phân tích hồi quy [Correlation and Regression Analysis], và DOE [Design of Experiments]. Những vấn đề dưới đây sẽ thảo luận xoay quanh vấn đề MSA với công cụ phân tích Gage R&R [download here]

CÁC ĐẶC TRƯNG.

Một hệ thống đo có thể được mô tả bằng năm cách:

Vị trí kết quả đo[Giá trị đo trung bình vs Giá trị thực]:

• Ổn định [Stability]: là khả năng của hệ thống đo lường cho ra cùng kết quát quả khi thực hiện trên cùng đối tượng đo. Trong biểu đồ kiểm soát [Control charts] SPC, ổn định có nghĩa là không có sự tham gia của các tác nhân bất thường [Special Cause Variation], chỉ tồn tại những tác nhân bình thường [Common Cause Variation] hay là những biến ngẫu nhiên [Random variation].
• Độ lệch [Bias]: cũng lên quan tới độ chính xác, là khoảng cách giữa giá trị đo trung bình và giá trị thực của đối tượng đo. [Xem minh họa bên dưới]
• Độ tuyến tính [Linearity]: là phép đo sự ổn định của độ lệch trong khoảng đo của thiết bị. Ví dụ, nếu một chiếc cân đo lệch [thấp hơn] 1.0 pound khi cân một người có cân nặng 150 pound, và lệch [vẫn thấp hơn] 0.5 pound khi cân một người có cân nặng 200 pound, thì độ lệch của cân được xem là phi tuyến, độ lệch thay đổi khi thay đổi các giá trị cần đo.

Biến số [Dãi giá trị đo Độ tin cậy]

• Đánh giá độ lặp lại [Repeatability Assessment] để xem cùng một người thao tác có thể đo một đối tượng đo nhiều lần trên cùng thiết bị đo và nhận được cùng một kết quả hay không.
• Đánh giá khả năng tái lập [Reproducibility Assessment] để xem với những người thao tác khác nhau, trên cùng một thiết bị đo có thể đo trên cùng một đối tượng đo và nhận được cùng kết quả hay không.

Giản đồ dưới đây minh họa sự khác nhau giữa Độ chính xác [Accuracy] và Độ tin cậy [Precision]

Các nổ lực nhằm cải thiện chất lượng hệ thống đo lường với mục tiêu cải thiện Độ chính xác và Độ tin cậy.

Hình 1. Độ Chính xác và Độ tin cậy

CÁC YÊU CẦU ĐỐI VỚI HỆ THỐNG ĐO LƯỜNG

Các yêu cầu dưới đây là những yêu cầu chung cho tất cả các hệ thống đo lường:

• Ổn định thống kê theo thời gian.
• Biến động nhỏ so với biến động của quy trình.
• Biến động nhỏ so với các giới hạn cho phép.
• Độ phân giải của biết bị đo phải nhỏ hơn so dung sai của các giới hạn cho phép hay dung sai của dãi giá trị tạo ra bởi quy trình. Theo kinh nghiệm, hệ thống đo lường thường phải có độ phân giải ít nhất là 1/10 nhỏ hơn so với dung sai của giới hạn cho phép và dung sai của dãi giá trị tạo ra bởi quy trình. Nếu độ phân giải của phép đo không đủ tốt, hệ thống đo lường sẽ không nhận ra được biến số của quy trình và do đó sẽ làm mất đi tính hiệu quả của vai trò phép đo.

CƠ BẢN VỀ MSA

1. Xác định số lượng người tao thác, số lượng đối tượng đo, và số lần lặp lại cần thiết. Số lượng đối tượng đo càng lớn và số lần lặp lại càng lớn sẽ cho có độ tin cậy của dữ liệu càng cao, tuy nhiên cũng cần xem xét vấn đề về thời gian, chi phí và những gián đoạn có thể gây ra.
2. Sử dụng người thao tác thường xuyên thực hiện phép đo và đã quen với quy trình, thiết bị.
3. Đảm bảo chắc chắn rằng quy trình đo lường được ghi nhận đúng cách và giống nhau với tất cả các người thao tác.
4. Chọn các đối tượng đo sao cho các giá trị đo nằm khắp trong khoảng giá trị tạo ra bởi quy trình. Đây là điểm mấu chốt, nếu đối tượng đo chỉ tập trung ở một chỗ trong khoảng giá trị, mức độ lỗi của phép đo có thể bị phóng đại.
5. Nếu có thể, đánh giá chính xác vị trí đo trên mỗi đối tượng đo để tối thiểu hóa ảnh hưởng bởi biến số trên chính đối tượng đo.
6. Chắc chắn rằng thiết bị đo có độ phân giải phù hợp như đã đề cập trong phần Các Yêu cầu về thiết bị đo lường ở trên.

ĐÁNH GIÁ ĐỘ ỔN ĐỊNH

1. Chọn đối tượng đo cho ra kết quả đo ở giữa khoảng giá trị trong quy trình và xác định giá trị tham chiếu đối với chuẩn có thể theo dõi được [traceable standard]. Nếu chuẩn có thể theo dõi không tồn tại, tiến hành đo 10 lần trong điều kiện kiểm soát, giá trị trung bình thu được sẽ là giá trị tham chiếu. Đối tượng đo này sẽ được chỉ định là Mẫu chính [Master Sample]
2. Sau ít nhất hai mươi chu kỳ [ngày/tuần], tiến hành đo Mẫu chính 3 đến 5 lần. Cố định số lần lặp lại. Ghi nhận kết quả để phát hiện ảnh hưởng của biến số môi trường.
3. Vẽ biểu đô dữ liệux̄ & R và tính toán các giới hạn kiểm soát[Control limits] Xem thêm về SPC để thực hiện tính toán này
4. Đánh giá biểu đồ kiểm soát cho kiểm soát thống kê. Xem thêm về SPC để tìm hiểu về cách đánh giá

ĐÁNH GIÁ ĐỘ LỆCH

1. Lấy hiệu số giữa giá trị trung bìnhx̄ và giá trị tham chiếu để lấy độ lệch

Bias = x̄ Reference Value
Process Variation = 6 Standard Deviations [Sigma]

2. Tính toán phần trăm độ lệch:

Bias Percentage = Bias / Process Variation

3. Phân tích kết quả. Nếu kết quả lớn, xem xét một trong những khả năng sau:

• Người thao tác không thực hiện đúng quy trình đo lường
• Có lỗi xuất hiện trong lúc đo lường giá trị tham chiếu
• Hệ thống đo lường hông ổn định. Nếu biểu đồ SPC thể hiện một xu hướng thay đổi, thiết bị đo có thể bị mòn hoặc quá trình hiệu chuẩn thiết bị đã bị xê dịch.

ĐÁNH GIÁ ĐỘ LẶP LẠI VÀ KHẢ NĂNG TÁI LẬP [GAGE R&R]

Thảo luận dưới đây sẽ dựa trên dữ liệu được thu thập trong hình 2. Theo tuần tự từng bước sau để thực hiện Gage R&R:

1. Xác định số lượng người tiến hành thao tác, số lần thử, số lượng mẫu. Thông thường thì số lượng người thao tác thường là 2-3, số lần thử 2-3 và số lượng mẫu khoảng 5-10.
2. Chọn ra 3 người tiến hành thao tác đã được đào tạo về quy trình là A, B & C.
3. Điền vào thông tin chung vào biểu mẫu bao gồm cả thông tin bên dưới về dung sai của các giới hạn cho phép.
4. Chọn 10 mẫu có kết quả khắp trong dãi giá trị của quy trình.
5. Đánh số các mẫu từ 1 đến 10 và không để người thao tác biết số thứ tự khi tiến hành đo.
6. Theo thông tin thu được trong bảng sau, chúng ta có thể thấy rằng các kết quả đo người thao tác A được ghi nhận ở hàng A-1, A-2 và A-3. Tương tự với các kết quả đo của người thao tác B &C.

Bắt đầu với người thao tác A và tiến hành đo theo thứ tự ngẫu nhiên. Một người khác sẽ kiểm tra và ghi nhận lại kết quả theo thứ tự vào dòng A-1. Tiếp tục quy trình với người B&C với cùng quy trình. Sau đó tiếp tục với lần thử thứ 2 và thứ 3.

• Sự thay đổi từ thiết bị đo lường, hay độ lặp lại bằng 25.98% của sự thay đổi toàn bộ các mẫu, và 28% của dung sai giới hạn cho phép.
• Sự thay đổi giữa các người thực hiện phép đo bằng 6.02% của của sự thay đổi toàn bộ các mẫu, và 7% của dung sai giới hạn cho phép.
• Tổng biến đổi của độ lặp lại và khả năng tái lập kết hợp lại [không phải cộng trực tiếp] là26.67% của sự thay đổi toàn bộ các mẫu, và 29% của dung sai giới hạn cho phép.

Theo kinh nghiệm thì một hệ thống đo lường được xem là chấp nhận được nếu tổng Gage R&R bé hơn 30% của của sự thay đổi toàn bộ các mẫu, hoặc dung sai giới hạn cho phép. Trong trường hợp này, hệ thống đo lường được xem là đáng tin cậy, có thể dùng dữ liệu từ hệ thống đo lường này để đưa ra các quyết định cải tiến.

Nếu hệ thống đo lường có lỗi và vượt quá giá trị 30%, để cải thiện kết quả thì đầu tiên phải phân tích xem lỗi bắt đầu từ đâu. Nếu độ lặp lại là nguyên nhân chính thì việc cần làm là xem xét cải tiến thiết bị. Còn nếu khả năng tái lập là nguyên nhân thì cần tiến hành đào tạo lại đối tượng thực hiện, xem xét lại thủ tục đo lường để từ đó có thể cải thiện được sản lượng.

Video liên quan