Trong xã hội hiện đại ngày nay được tri phối bởi hệ thống dữ liệu lớn (big data) ở mọi ngành nghề. Các tổ chức/ doanh nghiệp sử dụng các hệ thống thông tin để đo lường kiểm tra nhằm đưa ra những quyết định cần thiết cho hoạt động sản xuất kinh doanh của mình. Để có thể phân tích hệ thống đo lường (MSA) giúp lập kế hoạch và thực thi đúng cách giúp xây dựng được nền tảng vững chắc cho bất kì quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Nội dung
ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG ĐO LƯỜNG MSA LÀ GÌ ?
MSA (Measurement System Analysis) có nghĩa là đánh giá hệ thống đo lường. MSA là một hệ thống các phương pháp phân tích sử dụng để đánh giá “hệ thống đo lường” có đảm bảo tính chính xác, tin cậy hay không. Hệ thống đo lường bao gồm (Thiết bị đo, Con người, Phương pháp, Vật đo). Hệ thống 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.
VÍ DỤ VỀ MSA
Trong một đơn vị sản xuất giày dép ở một công ty nọ. Họ đang có chiến dịch cải tiến sản lượng sản phẩm trong quý tới và đã xác định được một vài quy trình và đặc trưng của môi trường ảnh hưởng tới sản lượng.
Những dữ liệu họ đã thu thập từ việc phân tích hồi quy và tương quan để định lượng mối liên hệ theo góc độ thống kê.
Một điều lạ là kết quả cho họ thấy được dường như 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. Điểm khó ở đây là với việc sử dụng các hệ thống đo kiểu này thường dẫn đến việc thực hiện các điều chỉnh mà có thể tạo ra các biến động lớn hơn. Dường như những nỗ lực 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).
TẦM QUAN TRỌNG CỦA VIỆC PHÂN TÍCH HỆ THỐNG ĐO LƯỜNG (MSA)
Việc áp dụng quy trình MSA một cách hiệu quả chính là tiền đề quan trọng để đảm bảo dữ liệu được thu thập chính xác và hệ thống thu thập dữ liệu phù hợp với quy trình.
Khi dữ liệu được thu thập chính xác và phù hợp với quy trình có thể giúp ngăn ngừa được lãng phí về mặt thời gian, nhân lực trong quá trình sản xuất. 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
CÁCH THỰC HIỆN PHÂN TÍCH HỆ THỐNG ĐO LƯỜNG (MSA)
Theo như đã nói ở trên thì công cụ MSA chính là một tập hợp các thí nghiệm, phân tích nhằm đánh giá khả năng, hiệu suất 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. MSA có mục tiêu 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 chúng.
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.
Trong việc áp dụng hệ thống MSA bao gồm có 3 loại dữ liệu đó chính là phân loại dữ liệu, nghiên cứu mẫu chính và nghiên cứu Gage R&R. Chúng ta cùng đi tìm hiểu những vấn đề đó bên dưới đây:
1: Phân loại dữ liệu
Loại dữ liệu được thu thập cần được xác định trước khi đi phân tích và đo đạc các số liệu. Dữ liệu có thể là dữ liệu về thuộc tính hoặc dữ liệu biến. Dữ liệu thuộc tính sẽ được phân loại thành các giá trị cụ thể trong đó dữ liệu biển 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
Nghiên cứu GAGE R&R là cách thường được thu thập dữ liệu liên tục thay đổi 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:
- Lấy ít nhất 10 mẫu ngẫu nhiên của các bộ phận được sản xuất trong quá trình sản xuất thường xuyên
- Chọn ba nhà khai thác thường xuyên thực hiện kiểm tra cụ thể
- Yêu cầu từng người vận hành đo các bộ phận mẫu và ghi lại dữ liệu
- Lặp lại quy trình đo ba lần với mỗi người vận hành sử dụng các bộ phận giống nhau
- Tính giá trị trung bình (trung bình) và phạm vi của giá trị trung bình thử nghiệm cho từng toán tử
- Tính toán sự khác biệt của các giá trị trung bình của mỗi người vận hành, phạm vi trung bình và phạm vi đo lường cho từng phần mẫu được sử dụng trong nghiên cứu
- Tính toán độ lặp lại để xác định lượng thay đổi thiết bị
- Tính toán độ tái lập để xác định lượng biến thiên do người vận hành đưa ra
- Tính toán sự thay đổi trong các bộ phận và tổng phần trăm biến thể
- Tỷ lệ phần trăm Gage R & R kết quả được sử dụng làm cơ sở để chấp nhận thiết bị đo. Dưới đây là các hướng dẫn để thực hiện xác định:
- Hệ thống đo lường có thể chấp nhận được nếu điểm Gage R & R giảm xuống dưới 10%
- Hệ thống đo lường có thể được xác định là có thể chấp nhận được tùy thuộc vào tầm quan trọng tương đối của ứng dụng hoặc các yếu tố khác nếu Gage R & R nằm trong khoảng từ 10% đến 20%
- Bất kỳ hệ thống đo lường nào có Gage R & R lớn hơn 30% đều cần hành động để cải thiện
- Bất kỳ hành động nào được xác định để cải thiện hệ thống đo lường cần được đánh giá về tính hiệu quả
Một khi đã có kết quả của Gage R & R bạn hãy nghiên cứu so sánh các giá trị độ lặp lại và độ tái lập. Trường hợp giá trị độ lặp lại lớn hơn so với giá trị độ tái lập thì 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.
ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG ĐO LƯỜNG MSA ĐƯỢC ÁP DỤNG NHƯ THẾ NÀO
Hệ thống IATF 16949 có yêu cầu các nghiên cứu thống kê phải được thực hiện nhằm phân tích sự thay đổi có trong kết quả của từng loại hệ thống thiết bị kiểm tra cũng như đo lường và thử nghiệm được xác định trong kế hoạch kiểm soát.
MSA có thể giúp bạn cải thiện chất lượng sản phẩm của mình bằng cách giảm thiểu số lượng biến thể và sai số do phép đo đưa ra, vì vậy bạn có thể tập trung vào sự thay đổi từng phần và nguyên nhân gốc rễ của sự thay đổi quy trình, máy móc và vật liệu.
CÁC YÊU CẦU CHỈNH CÓ TRONG ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG ĐO LƯỜNG MSA
Sau đây là các yêu cầu chung của tất cả các hệ thống đo lường có khả năng:
- Thống kê ổn định theo thời gian.
- Độ biến thiên nhỏ so với độ biến thiên của quá trình.
- Độ biến thiên nhỏ so với giới hạn thông số kỹ thuật (dung sai).
- Độ phân giải hoặc khả năng phân biệt của thiết bị đo lường phải nhỏ so với độ phân giải nhỏ hơn của dung sai thông số kỹ thuật hoặc độ chênh lệch của quá trình (sự thay đổi).
Theo nguyên tắc chung, hệ thống đo lường phải có độ phân giải ít nhất là 1/10, độ phân giải nhỏ hơn của dung sai đặc điểm kỹ thuật hoặc phạm vi quá trình. Nếu độ phân giải không đủ tốt, hệ thống đo lường sẽ không nhận ra sự thay đổi của quá trình, do đó làm giảm hiệu quả của nó.
Như vậy bạn đã có khái niệm cơ bản về Đánh giá Hệ thống Đo lường (MSA) trong IATF 16949. Hy vọng với những gì diendaniso.com chia sẻ trên đây sẽ giúp bạn hiểu hơn về MSA được áp dụng trong hệ thống IATF 16949 để áp dụng chúng một cách được tốt hơn.
