Chất lượng đầu vào sản xuất quyết định đầu ra thế nào?

Vì vậy, ảnh hưởng của đầu vào cần được nhìn theo một chuỗi: đặc tính đầu vào → trạng thái quá trình → đặc tính đầu ra → tỷ lệ đạt, tái gia công và hao hụt. Không phải mọi lỗi đầu ra đều bắt nguồn từ nguyên liệu, nhưng một đầu vào không phù hợp có thể làm giảm đáng kể khả năng tạo ra đầu ra đúng ngay từ lần sản xuất đầu tiên.

Chất lượng đầu vào tác động đến đầu ra qua cơ chế nào?

Chất lượng đầu vào không phải một khái niệm chung chung như “nguyên liệu tốt” hay “nguyên liệu xấu”. Trong vận hành, chất lượng được thể hiện bằng mức độ các đặc tính đầu vào đáp ứng yêu cầu đã xác định và mức độ ổn định của chúng giữa các lô.

Một nguyên liệu có thể vẫn được chấp nhận nhưng nằm gần giới hạn trên hoặc dưới của thông số kỹ thuật. Nếu công đoạn tiếp theo nhạy với thông số đó, chỉ một biến động nhỏ cũng có thể làm điều kiện vận hành dịch chuyển. Khi nhiều đặc tính cùng dao động, khoảng vận hành an toàn của quá trình càng bị thu hẹp.

Ví dụ, tùy ngành, các biến đầu vào có thể là độ ẩm, độ nhớt, độ tinh khiết, kích thước hạt, độ cứng, chiều dày, kích thước linh kiện, thành phần hóa học hoặc đặc tính bề mặt. Chúng không nhất thiết trở thành lỗi sản phẩm ngay lập tức. Trước hết, chúng có thể làm thay đổi nhiệt độ cần thiết, lực gia công, thời gian chu kỳ, khả năng định lượng, độ ổn định khi lắp ráp hoặc một thông số công nghệ trung gian.

Đây là điểm quan trọng: đầu vào thường ảnh hưởng đến sản phẩm thông qua quá trình, chứ không chỉ bằng quan hệ “nguyên liệu lỗi thì sản phẩm lỗi”.

ISO 9001:2015 hiện vẫn là tiêu chuẩn về yêu cầu đối với hệ thống quản lý chất lượng, trong đó việc kiểm soát sản phẩm, quá trình và nguồn cung bên ngoài nằm trong logic bảo đảm đầu ra đáp ứng yêu cầu.

Đầu vào không ổn định làm chất lượng sản phẩm biến động ra sao?

Một lô nguyên liệu đạt yêu cầu chưa đồng nghĩa hệ thống đầu vào đã ổn định. Sản xuất cần quan tâm đồng thời hai vấn đề: đạt specification và mức biến thiên của đầu vào.

Giả sử một đặc tính đầu vào được phép nằm trong một khoảng nhất định. Hai nhà cung cấp đều có thể giao hàng nằm trong khoảng đó, nhưng một nguồn có dữ liệu tập trung quanh giá trị mục tiêu, còn nguồn kia thường xuyên dao động sát hai giới hạn. Về mặt kiểm tra nhận hàng, cả hai có thể cùng “đạt”; về mặt vận hành, mức rủi ro không giống nhau.

Khi đầu vào biến động, người vận hành thường phải điều chỉnh quá trình nhiều hơn. Nếu khả năng điều chỉnh không đủ nhanh hoặc quan hệ giữa đầu vào và thông số công nghệ chưa được nhận diện, biến thiên có thể truyền tới đầu ra dưới dạng:

·         Sai lệch kích thước hoặc khối lượng

·         Không đồng đều về màu sắc, cấu trúc hoặc bề mặt

·         Thay đổi tính chất cơ lý hoặc chức năng

·         Khó lắp ráp hoặc không tương thích giữa các chi tiết

·         Tăng tỷ lệ sản phẩm phải phân loại, sửa chữa hoặc loại bỏ

Tuy nhiên, không thể kết luận rằng mọi biến động đầu vào đều tạo ra biến động đầu ra tương ứng. Nếu quá trình có khả năng chịu nhiễu tốt, có kiểm soát bù hoặc đặc tính đó không phải biến số quan trọng đối với sản phẩm, ảnh hưởng có thể rất nhỏ. Vì vậy, cần xác định đặc tính đầu vào nào thực sự là đặc tính tới hạn đối với quá trình và đầu ra.

Vì sao chất lượng đầu vào kém làm tăng phế phẩm và hao hụt?

Hao hụt phát sinh khi một phần nguồn lực đã đưa vào sản xuất nhưng không chuyển thành sản phẩm đạt yêu cầu có thể bán hoặc chuyển tiếp ngay.

Một đầu vào không phù hợp có thể tạo hao hụt ngay tại khâu tiếp nhận nếu phải loại bỏ. Nhưng chi phí thường tăng mạnh hơn khi sai lệch không được phát hiện sớm và vật liệu tiếp tục đi qua nhiều công đoạn.

Khi đó doanh nghiệp không chỉ mất phần nguyên liệu lỗi. Sản phẩm không đạt còn có thể đã hấp thụ thêm điện, nhiệt, nhân công, thời gian máy, vật tư phụ, bao bì và công suất của các công đoạn trước khi bị phát hiện. Nếu có thể sửa, chi phí chuyển thành rework; nếu không thể sửa, nó trở thành scrap.

ASQ xem scrap và rework là các chỉ số quan trọng cần theo dõi trong sản xuất, đồng thời xếp các chi phí liên quan đến việc tạo ra đầu ra không phù hợp vào phạm vi chi phí chất lượng.

Có thể theo dõi tác động này bằng các KPI vận hành cơ bản:

Scrap rate = Lượng bị loại bỏ / Tổng lượng đưa vào × 100%

Rework rate = Lượng phải tái gia công / Tổng lượng sản xuất × 100%

First-pass yield = Số lượng đạt ngay lần đầu / Tổng số lượng qua công đoạn × 100%

Ở phía đầu vào, doanh nghiệp có thể theo dõi tỷ lệ lô không đạt, tỷ lệ số lượng không phù hợp hoặc supplier PPM đối với các loại linh kiện phù hợp với cách đo theo đơn vị lỗi.

Không tồn tại một tỷ lệ phế phẩm hoặc PPM “tốt” duy nhất cho mọi nhà máy. Ngưỡng phù hợp phụ thuộc loại sản phẩm, mức độ nghiêm trọng của lỗi, năng lực quá trình, yêu cầu khách hàng và chi phí của việc để lỗi lọt sang công đoạn sau. Vì thế, giá trị lớn nhất của các KPI này là cho phép liên kết dữ liệu đầu vào với kết quả đầu ra thay vì chỉ nhận xét cảm tính rằng nguyên liệu “ổn” hay “không ổn”.

Đầu vào tốt có bảo đảm sản phẩm đầu ra tốt không?

Không. Chất lượng đầu vào tốt là một điều kiện quan trọng nhưng không phải điều kiện đủ.

Sau khi nguyên liệu hoặc linh kiện đi vào dây chuyền, đầu ra còn chịu ảnh hưởng của thiết bị, phương pháp, thông số công nghệ, môi trường, đo lường và con người. Một vật liệu hoàn toàn phù hợp vẫn có thể tạo sản phẩm lỗi nếu nhiệt độ, áp suất, tốc độ, thời gian, dụng cụ hoặc thao tác vượt khỏi điều kiện cho phép.

Chiều ngược lại cũng đáng chú ý. Một số quy trình có thể tạm thời “cứu” đầu vào biến động bằng cách điều chỉnh thông số. Điều này dễ tạo cảm giác rằng chất lượng đầu vào không quan trọng. Thực tế, khả năng bù của quá trình luôn có giới hạn. Khi phải điều chỉnh liên tục, cửa sổ vận hành thường hẹp hơn, độ ổn định thấp hơn và phụ thuộc nhiều hơn vào khả năng phát hiện cũng như phản ứng của người vận hành.

Do đó không nên dùng chất lượng đầu vào để giải thích mọi lỗi đầu ra. Cách đánh giá phù hợp hơn là xác định quan hệ giữa biến đầu vào – biến quá trình – đặc tính chất lượng đầu ra.

Việc đo và phát hiện sai lệch trước hoặc trong quá trình sản xuất có vai trò quan trọng đối với kiểm soát chất lượng; NIST cũng ghi nhận nhu cầu sử dụng đo lường để phát hiện khuyết tật sớm trong môi trường sản xuất.

Phát hiện đầu vào lỗi sớm khác gì phát hiện lỗi ở cuối dây chuyền?

Cùng một sai lệch nhưng thời điểm phát hiện có thể quyết định lượng tổn thất đi kèm.

Nếu một lô nguyên liệu không phù hợp được nhận diện trước khi đưa vào sản xuất, doanh nghiệp có thể cách ly, trả nhà cung cấp, phân loại hoặc xử lý theo quy trình đã định. Năng lượng, thời gian máy và vật tư của những công đoạn tiếp theo chưa bị tiêu tốn.

Nếu lỗi chỉ được phát hiện ở cuối dây chuyền, cùng lượng nguyên liệu đó có thể đã trải qua nhiều bước gia công. Giá trị tích lũy trong sản phẩm dở dang tăng dần theo từng công đoạn, nên hậu quả kinh tế của một lỗi nguồn vào cũng có thể tăng theo.

Ảnh hưởng còn lớn hơn khi đầu vào lỗi được trộn với vật liệu đạt, đưa vào quá trình liên tục hoặc tạo ra lỗi khó truy nguyên. Lúc này phạm vi phải cách ly có thể không còn giới hạn ở lượng nguyên liệu ban đầu mà mở rộng sang cả lô sản xuất liên quan.

Vì vậy, kiểm tra đầu vào không nên được hiểu đơn giản là “kiểm càng nhiều càng tốt”. Mục tiêu là đặt biện pháp kiểm soát ở nơi có khả năng ngăn sai lệch đi sâu vào quá trình với chi phí hợp lý. Đặc tính có rủi ro cao cần mức kiểm soát khác với đặc tính ít ảnh hưởng đến đầu ra.

Nên kiểm soát chất lượng đầu vào bằng những chỉ số nào?

Hiệu quả kiểm soát tăng lên khi dữ liệu đầu vào được nối với dữ liệu sản xuất thay vì quản lý thành hai hệ thống tách biệt.

Ở phía nhà cung cấp và tiếp nhận, có thể theo dõi mức phù hợp của từng đặc tính, tỷ lệ lô không đạt, số lỗi trên lượng giao, xu hướng biến động giữa các lô và mức độ ổn định theo nguồn cung. Ở phía sản xuất, các chỉ số như yield, first-pass yield, scrap, rework và defect rate cho biết kết quả thực tế của quá trình. Việc sử dụng yield, defect rate, scrap và rework như các thước đo chất lượng vận hành cũng xuất hiện trong tài liệu và thực hành quản lý chất lượng sản xuất.

Giá trị lớn nhất xuất hiện khi hai nhóm dữ liệu được ghép lại. Chẳng hạn, nếu scrap tăng chủ yếu ở những lô có một đặc tính nguyên liệu nằm gần giới hạn specification, doanh nghiệp có cơ sở để điều tra quan hệ đó. Nếu thay đổi nhà cung cấp nhưng FPY không thay đổi, nguyên nhân chính có thể nằm ở một yếu tố khác của quá trình.

Cách tiếp cận này giúp tránh hai sai lầm phổ biến: quy mọi lỗi sản xuất cho nguyên liệu hoặc chỉ kiểm tra đầu vào theo tiêu chuẩn nhận hàng mà không đánh giá ảnh hưởng thực tế đến quá trình.

Không phải mọi chỉ tiêu đều cần kiểm tra với cùng tần suất. Nên ưu tiên các đặc tính có khả năng ảnh hưởng trực tiếp đến chức năng sản phẩm, độ ổn định quá trình, mức hao hụt hoặc khả năng phát hiện lỗi trước khi phát sinh thêm giá trị gia công.

Muốn giảm hao hụt cần quản lý đầu vào theo quan hệ với quá trình

Nếu mục tiêu cuối cùng là giảm phế phẩm, chỉ siết tiêu chuẩn mua hàng chưa chắc tạo ra kết quả tối ưu. Specification quá rộng có thể làm quá trình khó ổn định, nhưng specification quá chặt cũng có thể làm tăng giá nguyên liệu, tăng tỷ lệ từ chối lô và hạn chế nguồn cung mà không tạo thêm giá trị tương xứng.

Cần xác định trước những đặc tính đầu vào nào có ảnh hưởng thực sự đến chất lượng đầu ra. Sau đó theo dõi sự biến thiên của chúng cùng với dữ liệu quá trình và các KPI như first-pass yield, defect rate, rework và scrap. Khi một mối liên hệ được xác nhận, doanh nghiệp mới có cơ sở để điều chỉnh giới hạn tiếp nhận, làm việc với nhà cung cấp hoặc thay đổi khả năng kiểm soát của quá trình.

Vì vậy, chất lượng đầu vào sản xuất quyết định đầu ra theo nghĩa nó thiết lập điều kiện ban đầu và mức biến thiên mà quá trình phải xử lý. Đầu vào càng phù hợp và ổn định, quá trình càng có nhiều khả năng vận hành trong vùng kiểm soát và tạo sản phẩm đạt ngay từ đầu. Ngược lại, đầu vào lệch yêu cầu hoặc biến động lớn làm tăng nguy cơ sai lệch quá trình, lỗi sản phẩm, tái gia công và phế phẩm.

Nhưng mối quan hệ này không nên được đánh giá bằng cảm nhận hoặc một tiêu chuẩn chung cho mọi nhà máy. Cách đáng tin cậy hơn là đo đặc tính đầu vào, liên kết chúng với thông số quá trình và lượng hóa kết quả bằng yield, FPY, defect, rework và scrap. Khi đó doanh nghiệp mới biết đầu vào nào thực sự đang quyết định chất lượng và hao hụt của đầu ra, thay vì chỉ biết một lô hàng có “đạt kiểm tra” hay không.