Xã hội hiện nay bị tác động bởi ngày một nhiều hệ thống dữ liệu. Trong kinh doanh và công nghiệp hiện nay đang được sử dụng dữ liệu theo nhiều cách hơn bao giờ hết. Các doanh nghiệp sản xuất thu thập một lượng lớn thông tin thông qua việc đo lường cũng như kiểm tra. Những công việc đo lường kiểm tra này nhằm sử dụng để đưa ra những quyết định có liên quan trong quá trình và hoạt động kinh doanh nói chung.
Việc đảm bảo thông tin dữ liệu phải thật chính xác để đo lường nhằm đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu không chính xác. Việc phân tích hệ thống Đo lường (MSA) được lập kế hoạch và thực thi đúng cách có thể giúp xây dựng nền tảng vững chác cho bất kỳ quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu nào.
MSA được định nghĩa là một phương pháp thực nghiệm và toán học để xác định lượng biến đổi tồn tại trong quá trình đo lường. Sự thay đổi trong quy trình đo lường có thể trực tiếp góp phần vào sự thay đổi quy trình tổng thể của chúng tôi. MSA được sử dụng để chứng nhận hệ thống đo lường được sử dụng bằng cách đánh giá độ chính xác, độ chính xác và độ ổn định của hệ thống.
Trước khi đi sâu hơn vào MSA, chúng ta nên xem lại định nghĩa của hệ thống đo lường và một số nguồn biến thể phổ biến. Hệ thống đo lường được mô tả là một hệ thống các phép đo liên quan cho phép định lượng các đặc tính cụ thể. Nó cũng có thể bao gồm một tập hợp các thiết bị đo, đồ đạc, phần mềm và nhân viên cần thiết để xác nhận một đơn vị đo cụ thể hoặc thực hiện đánh giá tính năng hoặc đặc tính được đo. Các nguồn của sự thay đổi trong một quá trình đo lường có thể bao gồm:
Tất cả các nguồn biến thể có thể có này cần được xem xét trong quá trình Phân tích Hệ thống Đo lường. Đánh giá hệ thống đo lường nên bao gồm việc sử dụng các công cụ chất lượng cụ thể để xác định nguồn biến thể có khả năng xảy ra nhất. Hầu hết các hoạt động MSA kiểm tra hai nguồn biến đổi chính, các bộ phận và phép đo các bộ phận đó. Tổng của hai giá trị này đại diện cho tổng biến động trong một hệ thống đo lường.
Một quy trình MSA hiệu quả có thể giúp đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập là chính xác và hệ thống thu thập dữ liệu phù hợp với quy trình. Dữ liệu đáng tin cậy tốt có thể ngăn ngừa lãng phí thời gian, lao động và phế liệu trong quá trình sản xuất. Một công ty sản xuất lớn đã bắt đầu nhận được cuộc gọi từ một số khách hàng của họ báo cáo các vật liệu không tuân thủ được nhận tại các cơ sở của họ. Các bộ phận không khớp với nhau đúng cách để tạo thành một bề mặt đồng đều hoặc sẽ không khớp vào vị trí. Quá trình này đã được kiểm tra và phát hiện ra rằng các bộ phận được sản xuất không đúng thông số kỹ thuật. Người điều hành đã tuân theo kế hoạch kiểm tra và sử dụng các thiết bị được chỉ định để kiểm tra. Vấn đề là thiết bị đo không có độ phân giải thích hợp để phát hiện các bộ phận không phù hợp. Hệ thống đo lường không hiệu quả có thể cho phép các bộ phận xấu được chấp nhận và các bộ phận tốt bị loại bỏ, dẫn đến khách hàng không hài lòng và phế liệu quá nhiều. MSA có thể đã ngăn chặn sự cố và đảm bảo rằng dữ liệu hữu ích chính xác đang được thu thập. Hệ thống này là một trong 5 công cụ quản lý của tiêu chuẩn IATF 16949:2016
MSA là một tập hợp các thí nghiệm và phân tích được thực hiện để đánh giá khả năng, hiệu suất và lượng độ không đảm bảo của hệ thống đo lường liên quan đến các giá trị được đo. Chúng ta nên xem lại dữ liệu đo lường đang được thu thập, các phương pháp và công cụ được sử dụng để thu thập và ghi lại dữ liệu. Mục tiêu của chúng tôi là định lượng hiệu quả của hệ thống đo lường, phân tích sự thay đổi trong dữ liệu và xác định nguồn có thể có của nó. Chúng tôi cần đánh giá chất lượng của dữ liệu được thu thập liên quan đến sự thay đổi về vị trí và chiều rộng. Dữ liệu thu thập được cần được đánh giá về độ chệch, độ ổn định và độ tuyến tính.
Trong một hoạt động MSA, lượng độ không đảm bảo đo phải được đánh giá cho từng loại thiết bị đo hoặc công cụ đo lường được xác định trong các Kế hoạch kiểm soát quá trình. Mỗi công cụ phải có mức độ phân biệt và độ phân giải chính xác để thu được dữ liệu hữu ích. Quá trình, các công cụ đang được sử dụng (thiết bị đo, đồ đạc, dụng cụ, v.v.) và người vận hành được đánh giá về độ chính xác, độ chính xác, độ chính xác, độ lặp lại và độ tái lập.
1: Phân loại dữ liệu
Trước khi phân tích dữ liệu và hoặc thiết bị đo, công cụ hoặc đồ đạc, chúng ta phải xác định loại dữ liệu được thu thập. Dữ liệu có thể là dữ liệu thuộc tính hoặc dữ liệu biến. Dữ liệu thuộc tính được phân loại thành các giá trị cụ thể trong đó dữ liệu biến đổi hoặc liên tục có thể có vô số giá trị. Các định nghĩa chi tiết hơn có thể được tìm thấy bên dưới.
2: Mẫu chính
Để thực hiện một nghiên cứu, trước tiên bạn nên lấy mẫu và thiết lập giá trị tham chiếu so với chất chuẩn có thể truy nguyên. Một số quy trình sẽ có “mẫu chính” được thiết lập cho phần cuối cao và thấp của thông số kỹ thuật đo lường dự kiến.
3: Nghiên cứu Gage R&R
Đối với thiết bị đo hoặc dụng cụ được sử dụng để thu thập dữ liệu liên tục thay đổi, có thể thực hiện độ lặp lại và độ lặp lại của Gage (Gage R & R) để đánh giá mức độ không đảm bảo trong hệ thống đo lường. Để thực hiện Gage R & R, trước tiên hãy chọn thiết bị được đánh giá. Sau đó thực hiện các bước sau:
Khi giải thích kết quả của Gage R & R, hãy thực hiện nghiên cứu so sánh các giá trị độ lặp lại và độ tái lập. Nếu giá trị độ lặp lại lớn so với giá trị độ tái lập, thì điều đó sẽ chỉ ra một vấn đề có thể xảy ra với thiết bị đo được sử dụng cho nghiên cứu. Có thể cần phải thay thế hoặc hiệu chỉnh lại thiết bị đo. Ngược lại, nếu giá trị độ tái lập lớn so với giá trị độ lặp lại, nó sẽ cho thấy sự biến đổi có liên quan đến toán tử. Người vận hành có thể cần được đào tạo thêm về cách sử dụng đúng cách đồng hồ đo hoặc có thể cần một bộ cố định để hỗ trợ người vận hành sử dụng đồng hồ đo.
Bất cứ khi nào một hệ thống đo lường mới hoặc khác được giới thiệu
Theo dõi bất kỳ hoạt động cải tiến nào
Khi một loại hệ thống đo lường khác được giới thiệu
Sau bất kỳ hoạt động cải tiến nào được thực hiện trên hệ thống đo lường hiện tại do kết quả của nghiên cứu Gage R & R trước đó
Hàng năm phù hợp với lịch hiệu chuẩn đã đặt của thiết bị đo
Thuộc tính Gage R & R
Hệ thống đo lường thuộc tính có thể được phân tích bằng một phương pháp tương tự. Độ không đảm bảo đo của thiết bị đo thuộc tính phải được tính bằng phương pháp ngắn hơn như sau:
Trong quá trình MSA, Gage R&R hoặc nghiên cứu đo lường thuộc tính phải được hoàn thành trên từng thiết bị đo, dụng cụ hoặc đồ đạc được sử dụng trong hệ thống đo lường. Các kết quả phải được ghi lại và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu để tham khảo trong tương lai. Nó có thể được yêu cầu để gửi PPAP cho khách hàng. Hơn nữa, nếu có bất kỳ vấn đề nào phát sinh, một nghiên cứu mới có thể được thực hiện trên thiết bị đo và kết quả so sánh với dữ liệu trước đó để xác định xem có thay đổi xảy ra hay không. Một MSA được thực hiện đúng cách có thể có ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng dữ liệu được thu thập và chất lượng sản phẩm.
Dữ liệu thuộc tính - Dữ liệu có thể được tính để ghi lại và phân tích (đôi khi được gọi là dữ liệu đi / không đi)
Dữ liệu biến đổi - Dữ liệu có thể đo lường được; dữ liệu có giá trị có thể thay đổi từ mẫu này sang mẫu tiếp theo; dữ liệu biến liên tục có thể có vô số giá trị
Độ chệch - Chênh lệch giữa giá trị quan sát trung bình hoặc giá trị trung bình và giá trị mục tiêu
Tính ổn định - Sự thay đổi độ chệch của phép đo trong một khoảng thời gian
Một quy trình ổn định sẽ được xem xét trong "kiểm soát thống kê"
Độ tuyến tính - Sự thay đổi giá trị thiên vị trong phạm vi hoạt động bình thường của quy trình
Độ phân giải - Đơn vị đo nhỏ nhất của dụng cụ đo hoặc dụng cụ đã chọn; độ nhạy của hệ thống đo lường đối với sự thay đổi của quá trình đối với một đặc tính cụ thể được đo
Độ chính xác - Mức độ gần gũi của dữ liệu với mục tiêu hoặc giá trị chính xác hoặc với giá trị tham chiếu được chấp nhận
Độ chính xác - Tập hợp các phép đo gần như thế nào với nhau
Độ lặp lại - Một thước đo hiệu quả của công cụ đang được sử dụng; sự thay đổi của các phép đo do một người vận hành đơn lẻ sử dụng cùng một công cụ để đo cùng một đặc tính
Độ lặp lại - Một thước đo sự thay đổi của toán tử; sự thay đổi trong một tập hợp dữ liệu được các nhà khai thác khác nhau thu thập bằng cách sử dụng cùng một công cụ để đo lường cùng một đặc tính của bộ phận
Là Doanh nghiệp đầu tư vốn từ Hàn Quốc, Công ty TNHH Sekonix Vina là đơn vị có tiếng trong lĩnh vực Điện tử tại Việt Nam. Mới đây Sekonix Vina đã chọn lựa KNA C...
Hồ sơ HACCP đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng và duy trì hệ thống quản lý an toàn thực phẩm, giúp đảm bảo sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn và q...
HACCP (Hazard Analysis and Critical Control Points) là một trong những hệ thống quản lý an toàn thực phẩm hiệu quả nhất hiện nay. Được xây dựng nhằm kiểm soát c...
Rửa tay đúng cách là một phần quan trọng để đảm bảo vệ sinh và ngăn ngừa sự lây lan của vi khuẩn, mầm bệnh. Việc thực hiện các bước rửa tay trong HACCP không ch...
Kiểm soát nhiệt độ trong quy trình HACCP đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an toàn thực phẩm và ngăn chặn nguy cơ ngộ độc thực phẩm. Đây là yếu tố cần....
