DoE (Design of Experiments) là một kỹ thuật quan trọng trong Six Sigma để tối ưu hóa quá trình sản xuất hoặc dịch vụ. DoE là một phương pháp để tìm ra các yếu tố quan trọng và ảnh hưởng đến kết quả của một quá trình, và thử nghiệm những thay đổi để tìm ra cách cải thiện quá trình đó.
DoE là một quy trình thống kê mà cho phép người sử dụng thay đổi một hoặc nhiều yếu tố của quá trình để xem chúng ảnh hưởng như thế nào đến kết quả. Kết quả của các thí nghiệm được phân tích bằng các phương pháp thống kê để tìm ra mối quan hệ giữa yếu tố và kết quả, và từ đó xác định các yếu tố quan trọng nhất.
Việc sử dụng DoE trong Six Sigma giúp các chuyên gia tìm ra cách cải thiện chất lượng và hiệu suất của quá trình sản xuất hoặc dịch vụ. Kết quả của DoE giúp họ hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả của quá trình và giúp họ đưa ra các quyết định thông minh để tối ưu hóa quá trình đó.
6-Sigma đang dần được xem là một phương pháp tiếp cận hiệu quả cho việc cải thiện kết quả kinh doanh của các tổ chức, công ty. Danh sách các công ty chủ động áp dụng 6-Sigma càng ngày càng mở rộng ra nhiều lĩnh vực, từ các ngành công nghiệp như Celanese, Caterpillar, GE, Honeywell, và 3M đến các tổ chức dịch vụ / thương mại như Starwood Hotels, Sears, và Home Depot. 6-Sigma cũng đã bắt đầu được ứng dụng trong ngành tài chính với các ngân hàng BOA (Bank of America) và JPMorgan Chase cùng với những đề xướng triển khai quan trọng trong những năm vừa qua. Và có lẽ lĩnh vực hấp dẫn nhất là ngành y tế và hành chính công với các thành công từ chính quyền thành phố và đại học / bệnh viện John Hopkins.
Vậy tất cả các thành công này nói lên điều gì? Chẳng phải những công cụ chất lượng này đã có mặt nhiều năm trước đây? Có phải chỉ là vì mọi người có những tên gọi lạ lùng như Champion, Green Belt, Black Belt và một số ít là Master Black Belt? Và nếu không phải như vậy thì là vì cái gì? Những thành công của 6-Sigma liên quan đến những yếu tố cơ bản cần thiết cho bất cứ tổ chức thành công nào. 6-Sigma ba71t đầu với một tầm nhìn rằng cung cấp cho khách hàng sản phẩm và dịch vụ không có lỗi theo quan điểm của khách hàng (không phải quan điểm của nhà sản xuất, cung cấp dịch vụ).Về phía các công ty, tính sống còn là làm sao việc cung cấp sản phẩm và dịch vụ này mang lại lợi nhuận. Một khi tổ chức đã đề ra tầm nhìn với 6-Sigma, lãnh đạo doanh nghiệp phải xác định mục tiêu của họ bằng các con số (định lượng được). Những “thước đo cao cấp” này thường được gọi là các yếu tố đầu ra Y’s trong 6-Sigma, là những nền tảng cho việc xác định các kết quả yêu cầu y’s trong các dự án 6-Sigma mà các 6-Sigma Belts cần thực hiện. Với các Y’s chính trong tay, các 6-Sigma Champion sẽ chia nhỏ các Y’s cấp doanh nghiệp ra thành các y’s cho các Black Belt và Green Belt nghiên cứu và triển khai.
Như vậy thì điều gì sẽ xảy ra sau đó, có phải là các lãnh đạo doanh nghiệp sẽ chuyển giao phương pháp quản lý bằng mục tiêu (MBO – Management By Objective) bằng “Tôi không quan tâm anh làm điều đó như thế nào miễn là anh đạt được mục tiêu!”? Trong các tổ chức 6-Sigma, câu trả lời rõ ràng là “Không”. Các Champions quan tâm đến việc thực hiện các dự án như thế nào và chỉ định các Master Black Belts, những người đã được huấn luyện thật kỹ, để hỗ trợ và cố vấn các trưởng dự án trong việc áp dụng phương 6-Sigma trong việc quản lý các dự án của họ. Tôi tin rằng đây là chìa khóa cho thành công với 6-Sigma. Trước đây, tôi có dịp tham gia vào một cuộc họp cấp cao với các điều hành từ các nhà máy hàng đầu thế giới sản xuất những sản phẩm nổi tiếng. Cuộc họp nhằm đánh giá những thiết kế sản phẩm mới quan trọng. Tất cả những điều hành kỹ thuật cao đều mặc những bộ quần áo thời trang công sở của Ý đính vàng hoặc kim cương. Tôi lắng nghe kỹ lưỡng từng câu hỏi những điều hành này hỏi và không hề nghe một câu hỏi về “Bao nhiêu”, “Khi nào”, thậm chí là “Tại sao” – tất cả câu hỏi đều xoay quanh “bằng cách nào”. Và thực tế là phương pháp luận là trọng tâm của 6-Sigma.
Các phương pháp 6-Sigma
Có hai phương pháp chính được dùng trong trong các dự án 6-Sigma. Phương pháp đầu tiên là rất nổi tiếng và hiệu quả trong việc giải quyết các vấn đề chưa có giải pháp cho các sản phẩm, quy trình hay dịch vụ hiện tại. Phương pháp này được gọi là DMAIC hay Define, Measure, Analyze, Improve và Control. Phương pháp mới hơn, được sử dụng cho giai đoạn phát triển được gọi là Design For Six Sigma hay DFSS. Mục tiêu của phương pháp này là việc phát triển sản phẩm, quy trình hay dịch vụ mới không có lỗi theo cách nhìn của khách hàng. Một số công ty tư vấn đã phát triển quy trình cho DFSS như IDOV (Identify, Design, Optimize và Validate) và DMAVD (Design, Maeasure, Analyse, Design và Verify).
6-Sigma và Thiết kế thử nghiệm
Một khi tổ chứa đã quyết định phương pháp cùng với các mục tiêu cho dự án y’s, các Belts sẽ được tổ chức tham gia các khóa huấn luyện phù hợp cho việc triển khai các dự sau đó. Khóa huấn luyện DMAIC Green Belt thường là hai giai đoạn, mỗi giao đoạn một tuần cách nhau một tháng. Khóa huấn luyện Black Belt được mở rộng thêm hai tháng nữa với hai tuần huấn luyện nữa. Điểm nhấn trong hai tuần thêm này thường là học kỹ hơn về các công cụ nâng cao như Thiết kế thử nghiệm (DOE – Design Of Experiment)
Vậy thì Thiết kế thử nghiệm ghép nối như thế nào vào 6-Sigma? 6-Sigma là nhằm hiểu biết và kiểm soát những dao động của các biến đổi quy trình quan trọng được biết như các yếu tố đầu vào, hay còn gọi là x’s, nhằm cải thiện kết quả đầu ra của các dự án, hay các y’s như đề cập ở phẩn trước. Trong thuật ngữ Thiết kế thử nghiệm, những yếu tố đầu vào này thường được xem là các factors và các yếu tố đầu ra được xem là các responses. Trong hầu hết các dự án 6-Sigma, mối quan hệ giữa các y’s được biểu diễn bằng y=f(x1, x2, …, xn). Chờ một chút, có phải đó là tất cả của Thiết kế thử nghiệm? Tất nhiên là trong gần 100 năm lịch sử của Thiết kế thử nghiệm, nó được chứng minh là một trong những phương pháp nổi tiếng nhất trong việc kiểm tra và phát hiện mối quan hệ giữa các responses và factors. Trong các thuật ngữ 6-Sigma, chúng ta thường khám phá mối quan hệ giữa các yếu tố đầu ra y’s và các yếu tố đầu vào x’s. Ngày nay, các 6-Sigma Belts thường được huấn luyện nhằm tậm trung vào việc áp dụng các Thiết kế thử nghiệm trong giao đoạn Improve của DMAIC và Optimize của IDOV. Cho huấn luyện 6-Sigma DMAIC, các thiết kế thử nghiệm phổ biến nhất là factorial (full) và fractional factorial. Vài chương trình giới thiệu response surface và optimization nhưng những thiết kế cấp cao nhất. DFSS bao gồm các thiết kế được huấn luyện trong tất cả các cấp độ của huấn luyện DMAIC và thường được mở rộng nhằm bao gồm khái niệm thiết kế bền vững (robust design). Như là một biến thể của phương pháp cổ điển, một số công ty tư vấn đưa Taguchi vào chương trình huấn luyện như một phương pháp được ưu chuộng cho việc thiết kế bền vững.
Đối với thiết kế phát triển sản phẩm, DoE cũng được sử dụng để tối ưu hóa các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng và hiệu suất của sản phẩm. Cụ thể, DoE trong thiết kế sản phẩm thường được sử dụng để:
- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm: Sử dụng DoE, các chuyên gia có thể thử nghiệm và đánh giá tác động của các yếu tố khác nhau đến chất lượng sản phẩm. Các yếu tố này có thể bao gồm các tính năng của sản phẩm, vật liệu được sử dụng, công nghệ sản xuất, v.v.
- Tối ưu hóa quá trình sản xuất sản phẩm: Sử dụng DoE, các chuyên gia có thể tìm ra cách tối ưu hóa quá trình sản xuất sản phẩm để đạt được chất lượng sản phẩm tốt nhất với chi phí thấp nhất. Các yếu tố được tối ưu hóa có thể bao gồm nhiệt độ, áp suất, độ ẩm, thời gian sản xuất, v.v.
- Điều chỉnh thiết kế sản phẩm: Sử dụng DoE, các chuyên gia có thể thử nghiệm các yếu tố khác nhau trong thiết kế sản phẩm để tìm ra cách cải thiện chất lượng và hiệu suất của sản phẩm. Các yếu tố này có thể bao gồm kích thước, hình dạng, vật liệu, v.v.
DoE trong thiết kế phát triển sản phẩm là một công cụ quan trọng để giảm thiểu thời gian và chi phí cho quá trình phát triển sản phẩm và đạt được chất lượng và hiệu suất tối ưu cho sản phẩm cuối cùng.
Có nhiều loại DOE (Design of Experiments) khác nhau, tùy thuộc vào mục đích sử dụng và số lượng yếu tố cần thử nghiệm. Dưới đây là một số loại DOE phổ biến:
- Full factorial design: Full factorial design là một loại DOE mà tất cả các kết hợp có thể của các yếu tố được kiểm tra. Ví dụ, nếu có 2 yếu tố (A và B) và mỗi yếu tố có 2 mức (low và high), full factorial design sẽ có tổng cộng 4 điểm thử nghiệm (low-low, low-high, high-low, high-high).
- Fractional factorial design: Fractional factorial design là một loại DOE mà chỉ một số kết hợp của các yếu tố được kiểm tra. Loại DOE này được sử dụng để giảm số lượng thử nghiệm cần thiết trong trường hợp có nhiều yếu tố cần kiểm tra.
- Taguchi design: Taguchi design là một loại DOE được sử dụng để tối ưu hóa quá trình sản xuất hoặc dịch vụ. Loại DOE này tập trung vào việc tìm ra cách cải thiện hiệu suất của quá trình khi các yếu tố sản xuất không thể điều khiển được.
- Response surface design: Response surface design là một loại DOE được sử dụng để tìm ra mối quan hệ giữa các yếu tố và kết quả. Loại DOE này sử dụng các phương trình toán học để mô tả mối quan hệ giữa các yếu tố và kết quả, giúp các chuyên gia dự đoán kết quả của các thử nghiệm trong tương lai.
- Mixture design: Mixture design là một loại DOE được sử dụng khi các yếu tố không phải là độc lập, mà thay vào đó tạo thành một hỗn hợp. Loại DOE này giúp xác định cách tối ưu hóa hỗn hợp để đạt được chất lượng sản phẩm tốt nhất.
- Taguchi mixture design: Loại DOE này kết hợp Taguchi design và mixture design để tối ưu hóa quá trình sản xuất khi các yếu tố tạo thành một hỗn hợp và không thể điều khiển được.
Phần kết
6-Sigma là một trong số ít các lĩnh vực đạt được nhiều vị trí mới trong thời gian gần đây mặc dù nền kinh tế phát triển một cách chậm chạm. Quy trình 6-Sigma là một bước tiến nhảy vọt trong việc tạo ra các tổ chức học tập với lộ trình và cấu trúc quản lý rõ ràng. Với các phương pháp mới nhất 6_Sigma sẽ trưởng thành và phát triển vào các lĩnh vực mới như DFSS. Khi các chuyên viên 6-Sigma học được thêm về sức mạnh của các thử nghiệm được lên kế hoạch phù hợp, Thiết kế thử nghiệm sẽ được tích hợp vào hầu hết các giao đoạn trong tiến trình 6-Sigma và không chỉ được xem là một công cụ nâng cao cho các giao đoạn cải tiến và tối ưu. Những người có kinh nghiệm về các phương pháp thống kê như Thiết kế thử nghiệm cần học ngôn ngữ của 6-Sigma và giúp tích hợp các phương pháp mới vào nhằm nâng cao hiệu quả cho quy trình 6-Sigma.
