Giới thiệu chương trình Khóa học SPC

Khóa học SPC (Statistical Process Control – Kiểm soát Quá trình Thống kê) là chương trình đào tạo chuyên sâu giúp doanh nghiệp ổn định quá trình, phòng ngừa lỗi và nâng cao chất lượng sản phẩm thông qua việc kiểm soát biến động bằng các công cụ thống kê khoa học.

Trong môi trường sản xuất hiện đại, đặc biệt là các doanh nghiệp áp dụng IATF 16949, SPC không chỉ là một công cụ kỹ thuật mà còn là yêu cầu bắt buộc để chứng minh năng lực quá trình, đáp ứng kỳ vọng của khách hàng và giảm thiểu rủi ro chất lượng trong sản xuất hàng loạt.

Khóa học SPC tại CiCC được thiết kế theo hướng hiểu đúng bản chất – áp dụng đúng thực tế, giúp học viên không chỉ “vẽ được biểu đồ” mà còn đọc – phân tích – ra quyết định cải tiến dựa trên dữ liệu quá trình.

SPC là gì và vai trò trong hệ thống quản lý chất lượng?

SPC (Statistical Process Control) là phương pháp sử dụng các công cụ thống kê, đặc biệt là biểu đồ kiểm soát (Control Charts), để theo dõi, phân tích và kiểm soát sự biến động của quá trình theo thời gian.

SPC giúp doanh nghiệp:

• Phân biệt nguyên nhân ngẫu nhiên (Common Causes) và nguyên nhân đặc biệt (Special Causes)
• Phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường trước khi tạo ra sản phẩm lỗi
• Ổn định quá trình và nâng cao năng lực quá trình (Cp, Cpk)
• Giảm phế phẩm, tái công, khiếu nại khách hàng

Trong IATF 16949, SPC là một Core Tool bắt buộc, gắn chặt với APQP – FMEA – Control Plan – MSA – PPAP.

Mục tiêu đào tạo của Khóa học SPC

Sau khi hoàn thành khóa học SPC, học viên có thể:

• Hiểu đúng bản chất biến động của quá trình sản xuất
• Lựa chọn đúng loại biểu đồ kiểm soát cho từng dạng dữ liệu
• Thiết lập và phân tích Xbar-R, Xbar-S, I-MR, p, np, c, u Chart
• Phát hiện và xử lý Special Causes theo quy tắc SPC
• Đánh giá năng lực quá trình Cp, Cpk đúng điều kiện
• Áp dụng SPC hiệu quả trong Control Plan, PPAP và Audit IATF 16949

Nội dung chính của Khóa học SPC

1. Tổng quan về SPC và biến động quá trình

• Khái niệm SPC trong sản xuất và dịch vụ
• Common Cause vs. Special Cause
• Trạng thái kiểm soát thống kê (In/Out of Control)
• Mối liên hệ giữa SPC và cải tiến liên tục

2. Biểu đồ kiểm soát cho dữ liệu định lượng (Variables Data)

• Biểu đồ Xbar – R
• Biểu đồ Xbar – S
• Biểu đồ I – MR
• Điều kiện áp dụng, ưu nhược điểm từng loại

3. Biểu đồ kiểm soát cho dữ liệu định tính (Attributes Data)

• p-Chart, np-Chart
• c-Chart, u-Chart
• Cách chọn biểu đồ phù hợp khi cỡ mẫu thay đổi

4. Quy tắc phát hiện nguyên nhân đặc biệt

• Điểm vượt UCL/LCL
• Chuỗi điểm lệch về một phía CL
• Xu hướng tăng/giảm bất thường
• Cách phản ứng và điều tra nguyên nhân gốc

5. SPC và năng lực quá trình

• Điều kiện tính Cp, Cpk đúng chuẩn
• Phân biệt Control Limits và Specification Limits
• Sai lầm thường gặp khi đánh giá năng lực quá trình

6. Thực hành SPC trên Excel và Minitab

• Lập biểu đồ SPC thủ công trên Excel
• Phân tích SPC bằng Minitab
• Đọc và giải thích kết quả cho hồ sơ PPAP

Đối tượng tham gia Khóa học SPC

Khóa học SPC phù hợp cho:

• Kỹ sư QA/QC, QE, SQE
• Kỹ sư sản xuất, công nghệ, IE
• Trưởng nhóm, trưởng bộ phận chất lượng – sản xuất
• Nhân sự tham gia APQP, PPAP, Audit IATF 16949
• Doanh nghiệp đang gặp vấn đề biến động quá trình, tỷ lệ lỗi cao

Lợi ích khi tham gia Khóa học SPC tại CiCC

• Hiểu SPC theo đúng tư duy hệ thống, không học máy móc
• Áp dụng được ngay vào dây chuyền sản xuất thực tế
• Giảm rủi ro Out of Control – Rejected PPAP
• Nâng cao năng lực đội ngũ kỹ thuật & chất lượng
• Tăng uy tín doanh nghiệp với khách hàng và đánh giá viên

Mối liên hệ giữa Khóa học SPC và 5 Core Tools

Khóa học SPC là mắt xích quan trọng trong Bộ 5 Core Tools:

• APQP: xác định đặc tính cần kiểm soát
• FMEA: nhận diện rủi ro cần theo dõi bằng SPC
• Control Plan: quy định biểu đồ SPC áp dụng
• MSA: đảm bảo dữ liệu SPC đáng tin cậy
• PPAP: SPC chứng minh quá trình ổn định và có năng lực

Kết luận

Khóa học SPC không chỉ giúp doanh nghiệp “đạt chuẩn IATF 16949” mà quan trọng hơn là làm chủ biến động quá trình, nâng cao chất lượng và tạo nền tảng cho cải tiến liên tục theo Lean Six Sigma.

Nếu doanh nghiệp của bạn đang:

• Gặp lỗi lặp lại nhưng không rõ nguyên nhân
• Bị khách hàng yêu cầu chứng minh năng lực quá trình
• Muốn nâng cao hiệu quả sản xuất dựa trên dữ liệu

👉 Khóa học SPC tại CiCC chính là giải pháp phù hợp và bền vững.

IATF là viết tắt của "International Automotive Task Force" (Tổ chức Nhiệm vụ Ô tô Quốc tế), là một tổ chức được thành lập bởi các nhà sản xuất ô tô hàng đầu thế giới vào năm 1995 để phát triển và quản lý tiêu chuẩn chất lượng và quản lý chất lượng trong ngành công nghiệp ô tô. Tổ chức này là tổ chức bán chuyên nghiệp, không có mục đích lợi nhuận và được quản lý bởi một ban giám đốc bao gồm các đại diện từ các nhà sản xuất ô tô hàng đầu thế giới.

Tiêu chuẩn quản lý chất lượng IATF 16949 là một tiêu chuẩn quốc tế đặc biệt cho ngành công nghiệp ô tô, được phát triển bởi IATF và ISO (Tổ chức Tiêu chuẩn hóa Quốc tế). Tiêu chuẩn này đặt ra các yêu cầu về hệ thống quản lý chất lượng, bao gồm các yêu cầu về khả năng sản xuất, bảo trì và sửa chữa xe hơi, đảm bảo chất lượng và an toàn cho người sử dụng. Việc tuân thủ tiêu chuẩn này giúp các nhà sản xuất ô tô nâng cao chất lượng sản phẩm và tăng cường sự tin tưởng của khách hàng.

Core Tools là một bộ các công cụ quản lý chất lượng được đưa ra bởi Tổ chức Nhiệm vụ Ô tô Quốc tế (IATF) để hỗ trợ trong việc triển khai và duy trì hệ thống quản lý chất lượng theo tiêu chuẩn IATF 16949. Bộ công cụ này bao gồm 5 công cụ cơ bản:

1) Hoạch định chất lượng sản phẩm nâng cao (Advanced Product Quality Planning and Control Plan - APQP) là một quá trình cho phép nhà sản xuất chứng minh rằng anh ta có thể thiết kế và sản xuất một sản phẩm phù hợp với yêu cầu của khách hàng. Mục tiêu chính của APQP là giao tiếp hiệu quả, hoàn thành kịp thời các nhiệm vụ, giảm các vấn đề về chất lượng và giảm thiểu rủi ro liên quan đến chất lượng trong quá trình ra mắt sản phẩm.

Các bước trong APQP là: tiền hoạch định hoặc xác định đầu vào (pre-planning or input), lập kế hoạch và định nghĩa (planning and definition), thiết kế và phát triển sản phẩm (product design and development), thiết kế và phát triển quá trình sản xuất (process design and development), xác nhận sản phẩm và quá trình sản xuất (product and process validation), và cuối cùng là đánh giá phản hồi và hành động khắc phục (feedback assessment and corrective actions).

2) Mô hình sai lỗi và phân tích tác động (Potential Failure Mode and Effects Analysis - FMEA) là một phương pháp để xác định và ưu tiên các mô hình sai lỗi khác nhau và kết quả ảnh hưởng. Rủi ro thể hiện mối quan hệ giữa các mô hình sai lỗi, tác động tiềm tàng của chúng và nguyên nhân gây nên sai lỗi.

FMEA đã tự chứng minh là một công cụ đánh giá rủi ro có giá trị trong quy trình sản xuất và thiết kế, và một số điều chỉnh và biến thể trong phương pháp thậm chí đã được thực hiện để phù hợp hơn với các quá trình cụ thể; có 2 loại FMEA là FMEA cho thiết kế và FMEA cho quá trình sản xuất (DFMEA và PFMEA). Các thuật ngữ chính trong FMEA là:

• Mức độ nghiêm trọng (severity)- cho thấy mức độ nghiêm trọng của hậu quả của một mô hình sai lỗi cụ thể.
• Khả năng xảy ra (occurance) - cho thấy xác suất của một mô hình sai lỗi cụ thể xảy ra. Nó có thể dựa trên dữ liệu hiện có trong tổ chức, hoặc dựa trên kinh nghiệm hoặc ước tính của những người tham gia đánh giá.
• Khả năng phát hiện (detection) - cho thấy mức độ dễ dàng để xác định mô hình sai lỗi một khi nó đã xảy ra. Ví dụ, các lỗ hổng trong hình dạng vật lý của sản phẩm rất dễ phát hiện, nhưng một số trục trặc hoặc lỗi của bảng mạch có thể biểu hiện sau khi sản phẩm được giao cho khách hàng.

Dựa trên mức độ nghiêm trọng, khả năng xuất hiện và khả năng phát hiện, tổ chức xác định số ưu tiên rủi ro (RPN) cho từng mô hình sai lỗi và xác định các ưu tiên để thực hiện hành động để giảm thiểu rủi ro.

3) Phân tích hệ thống đo lường (Measurement System Analysis - MSA) là tập hợp của nhiều phân tích thống kê và phương pháp đánh giá tính biến thiên trong quá trình đo. Nó chủ yếu được sử dụng để xác định khả năng tồn tại của một phương pháp đánh giá hoặc đo lường để sử dụng trên một đặc tính của 1 sản phẩm cụ thể. MSA xem xét năm thông số riêng biệt là độ lệch, độ tuyến tính, độ ổn định, độ lặp lại và độ tái lập và hướng dẫn chấp nhận là “phần trăm của Lỗi so với dung sai” và “phần trăm lỗi đối với biến thể”.

4) Kiểm soát quá trình bằng công cụ thống kê (Statistical Process Control - SPC) là một phương pháp thống kê được áp dụng trong kiểm soát chất lượng và nó chủ yếu được sử dụng để giám sát và kiểm soát các quá trình. SPC có thể được áp dụng cho bất kỳ quá trình nào có thể đo được đầu ra và mục tiêu chính của nó là sản xuất càng nhiều sản phẩm phù hợp càng tốt với lãng phí tối thiểu do sự không phù hợp. Hai vũ khí chính của SPC là biểu đồ phân phối chuẩn (normal distribution) và biểu đồ kiểm soát (control chart).

Phân phối chuẩn là một đường cong hình chuông liên quan trực tiếp đến tần suất xuất hiện của đặc tính được đo, với hầu hết các lần xuất hiện ở giữa, và ít hơn ở đầu cao hơn và thấp hơn (tạo thành hình dạng chuông Chuông).

Biểu đồ kiểm soát là công cụ phổ biến nhất và được cho là hiệu quả nhất của SPC. Mục đích của biểu đồ là chỉ ra các xu hướng hoặc các mẫu thu được trong quá trình sản xuất và cho phép tổ chức điều chỉnh quá trình sản xuất để làm giảm lãng phí và sự không phù hợp.

5) Quy trình phê duyệt sản xuất sản phẩm (hàng loạt) (Production Part Approval Process - PPAP) là một quá trình chứng minh rằng sản phẩm sản xuất ra đáp ứng mục đích thiết kế và yêu cầu ban đầu, và quá trình sản xuất có thể cung cấp một cách nhất quán các sản phẩm đó.

Kết quả của PPAP là một bộ tài liệu gọi là hồ sơ PPAP (PPAP package), tài liệu này cần được nhà cung cấp và khách hàng chấp thuận để chứng minh rằng các yêu cầu của khách hàng được hiểu, sản phẩm sản xuất ra đáp ứng các yêu cầu và quá trình sản xuất có khả năng cung cấp sản phẩm phù hợp.

Một bộ PPAP tương tự như một kế hoạch hoặc chiến lược làm việc; chính sự thương lượng trực tiếp giữa khách hàng và nhà cung cấp xác nhận cách thức từng yếu tố PPAP được thỏa mãn.

Các công cụ trong bộ Core Tools IATF được sử dụng để đảm bảo rằng các sản phẩm được sản xuất đáp ứng các yêu cầu chất lượng và an toàn của khách hàng. Sử dụng đồng thời các công cụ này cũng giúp tăng cường sự liên kết giữa các phương pháp quản lý chất lượng khác nhau và tạo điều kiện cho việc tối ưu hóa các quy trình sản xuất.

CiCC là đơn vị dẫn đầu đào tạo và tư vấn triển khai khóa học IATF Core Tools tại Việt Nam. Với các chuyên gia tư vấn giàu kinh nghiệm và được đào tạo bài bản, CiCC tự hào mang đến cho các doanh nghiệp trong và ngoài nước các khóa học chất lượng cao về IATF Core Tools.

Các khóa học được tổ chức bởi CiCC đều được thiết kế với mục tiêu giúp các doanh nghiệp nâng cao chất lượng sản phẩm và tăng cường sự cạnh tranh trên thị trường. Với chương trình đào tạo bám sát tiêu chuẩn quốc tế và thực tiễn của doanh nghiệp, các học viên sẽ được trang bị những kiến thức cần thiết để triển khai thành công các công cụ IATF Core Tools như FMEA, APQP, SPC, MSA.

Ngoài ra, CiCC còn cung cấp các dịch vụ tư vấn toàn diện trong lĩnh vực cải tiến liên tục và quản lý chất lượng. Từ khảo sát hiện trạng, đánh giá năng lực đến thiết kế và triển khai giải pháp cải tiến, CiCC sẽ giúp đẩy nhanh quá trình phát triển của doanh nghiệp và đem lại hiệu quả kinh tế cao.

Để biết thêm thông tin về CiCC và các dịch vụ tư vấn và đào tạo của công ty, quý khách hàng có thể truy cập vào website www.cicc.com.vn, www.leansigmavn.com và www.lean.vn hoặc liên hệ trực tiếp với đội ngũ chuyên gia tư vấn của CiCC để được tư vấn miễn phí.

Khóa học kiểm soát quá trình bằng thống kê SPC

Dữ liệu và phân tích dữ liệu bằng các dạng biểu đồ và các chỉ số thông kê là rất cần thiết trong thời đại CN 4.0.

Kiểm soát quy trình bằng phương pháp thống kê (SPC) là một phương pháp kiểm tra chất lượng trong những quy trình công nghệ. Đó là một tập hợp những phương pháp sử dụng công cụ thống kê như giá trị trung bình, độ dao động và những công cụ khác để nhận diện liệu có phải quá trình được quan sát có đang được kiểm soát tốt không.

SPC được đề xướng bởi Walter A. Shewhart và thu nhận bởi W. Edwards Deming với tác động quan trọng bởi người Mỹ trong thời gian Chiến tranh Thế giới lần thứ II nhằm cải thiện việc sản xuất máy bay. Deming cũng giới thiệu kỹ thuật SPC vào nền công nghiệp Nhật Bản sau chiến tranh đó.

Kiểm tra chất lượng cổ điển được thực hiện bằng việc quan sát những thuộc tính quan trọng của thành phẩm và chấp nhận / loại bỏ thành phẩm. Ngược lại với điều đó, SPC sử dụng những công cụ thống kê để quan sát kết quả làm việc của dây chuyền sản xuất nhằm dự đoán những sự lệch quan trọng mà có thể dẫn tới việc loại bỏ sản phẩm.

Giả thiết nền tảng cho phương pháp SPC là bất kỳ quá trình sản xuất nào sẽ sản xuất sản phẩm có thuộc tính thay đổi nhỏ so với giá trị thiết kế, thậm chí khi dây chuyền sản xuất chạy bình thường, và những dao động này có thể được phân tích thống kê để kiểm soát quá trình.

Chẳng hạn, một dây chuyền đóng gói ngũ cốc cho bữa ăn sáng có thể thiết kế nhằm rót mỗi cái hộp ngũ cốc với 500 gram bột, nhưng một số hộp sẽ có nhiều hơn 500 gram, và một số sẽ có ít hơn, sản xuất đang tạo ra một tập hợp những giá trị của trọng lượng tịnh.

Nếu quy trình sản xuất tự thay đổi (chẳng hạn, máy móc sản xuất bắt đầu hao mòn) tập hợp này có thể dịch chuyển hay lệch ra ngoài. Chẳng hạn, như những cam và bánh răng hao mòn vì ma sát, máy rót ngũ cốc có thể bắt đầu rót nhiều ngũ cốc vào trong mỗi cái hộp hơn nó được thiết kế. Nếu sự thay đổi này tiếp tục không được cho kiểm tra, sản phẩm sản xuất ra có thể vượt ra bên ngoài giới hạn của nhà sản xuất hay khách hàng, gây ra việc loại bỏ sản phẩm.

By using statistical tools, the operator of the production line can discover that a significant change has been made to the production line, by wear and tear or other means, and correct the problem - or even stop production - before producing product outside specifications. An example of such a statistical tool would be the shewart control chart, and the operator in the aformentioned example plotting the net weight in the shewart chart.

Bằng cách sử dụng những công cụ thống kê, công nhân của dây chuyền sản xuất có thể khám phá rằng đã có một sự thay đổi rõ rệt trên dây chuyền sản xuất, bởi sự hư hỏng hay lý do nào đó khác, và sửa chữa vấn đề - hay thậm chí sự dừng sản xuất - trước khi sản xuất sản phẩm ra ngoài tiêu chuẩn. Một ví dụ khác của công cụ thống kê là phiếu kiểm soát và người công nhân trong ví dụ trên vẽ trọng lượng tịnh lên biểu đồ kiểm soát này.
Bảy công cụ thống kê cơ bản và phổ biến:

• * Bảng kê (check sheet)
• * Lưu đồ (flow chart)
• * Biểu đồ phân tán (scatter chart)
• * Biểu đồ pareto (pareto chart)
• * Biểu đồ nhân quả (cause-effect diagram)
• * Biểu đồ phân bố (histogram chart)
• * Biểu đồ kiểm soát (control chart)

Khoá học Data Analysis Phân tích dữ liệu với Minitab Six Sigma Yellow Belt

Khóa học phân tích dữ liệu bằng phần mềm Minitab được thiết kế kèm theo việc cung cấp kiến thức và kỹ năng cải tiến liên tục tổ chức theo phương pháp và công cụ quản lý tiên tiến Lean Six Simga.

Trở thành Đai vàng (Yellow Belt) là người được huấn luyện theo phương pháp luận của Lean 6 Sigma và sẽ trở thành thành viên trong các nhóm dự án cải tiến quá trình như là một phần công việc của mình.

Các đai vàng dành nhiều thời gian hơn cho ra quyết định và đưa ra chiến lược để xây dựng và thực thi các thành phần cho hoạch định các dự án Lean Six Sigma thành công. Đai vàng có các hiểu biết sâu rộng về quá trình mà họ đang làm việc cùng, họ làm việc với các nhà quản lý dự án, tập trung vào việc cung cấp phản hồi và thúc đẩy các mục tiêu có hiệu năng.

Theo tiến trình Nhận diện – Xác định – Đo lường – Phân tích – Cải tiến – Xác nhận để thực hiện dự án Lean Six Sigma.

Mô tả

Phương pháp: Thực hiện đào tạo lý thuyết theo Chương trình bao gồm: Lý thuyết, ví dụ, bài tập thực hành minitab, hỏi đáp nhanh. Chia nội dung chương trình theo giai đoạn và sáng chiều theo buổi giúp học viên dễ dàng học và nhớ… vui… Mục tiêu Chương trình: Mục tiêu Chương trình có thể đạt được thông qua học trên lợp, bên cạnh đó người học sẽ thấu hiểu các vấn đề thực tế và tình huống thực tế bằng cách áp dụng ngay tại lớp học các dự án cải tiến tại nơi làm việc của họ. Mục tiêu chính như sau:

• Hiểu về các loại dữ liệu và phân nhóm dữ liệu
• Biết và sử dụng được phần mềm Minitab và các chức năng để vẽ biểu đồ
• Biết và đọc hiểu được các chỉ số đo lường thống kê
• Có đăng cấp Đai vàng, nắm được cách quản lý dự án cải tiến Lean Six Sigma, có khả năng dẫn dắt nhóm và có vai trò trách nhiệm trong quá trình triển khai dự án cải tiến thành công.
• Tham gia vào dự án cải tiến như là một thành viên dự án nhằm tăng năng suất chất lượng tổng thể và mang lại giá trị đích thực cho công ty.
• Áp dụng các công cụ và các phần mềm chuyên dụng như minitab, visio, ms project thể thực hiện dự án.

Chi tiết nội dung Chương trình:

Phương pháp giảng dạy

• Lớp học được phân chia theo nhóm nhỏ học viên để thảo luận và chia sẻ.
• Phương pháp đào tạo nhấn mạnh đến việc học viên làm trung tâm dựa trên các bài tập tình huống, video clip, trò chơi…
• Phương pháp không đặt nặng tính lý luận, giáo điều.
• Giảng viên trình bày lý thuyết ngắn gọn, học viên cần tham gia tích cực trong các bài tập ngắn.
• Sau mỗi phần trình bày của các nhóm học viên, giảng viên gợi ý để điều chỉnh giải pháp và đúc kết những bài học nhỏ theo từng đề mục.

Thành phân tham dự:  Quản lý cấp trung, quản đốc, tổ trưởng, nhân viên.   Thời gian, địa điểm tổ chức: 

• Thời gian học dự kiến:
• Số lượng học viên: 25-30 HV/khóa
• Địa điểm tổ chức: học qua nền tảng Zoom
• Tài liệu học tập: Được CiCC cung cấp đầy đủ cho tất cả học viên (theo danh sách học viên chính thức do NĐPM cung cấp).