TIÊu chuẩn quốc gia tcvn 9602-2: 2013 iso 13053-2: 2011



tải về 0.67 Mb.
trang4/7
Chuyển đổi dữ liệu04.01.2018
Kích0.67 Mb.
1   2   3   4   5   6   7

Tờ dữ kiện 09 - SIPOC

NÓ BAO GỒM NHỮNG GÌ?

Vẽ sơ đồ toàn bộ quá trình và thiết lập lưu đồ quá trình.



NÓ ĐÓNG VAI TRÒ GÌ?

SIPOC là sự trình bày trực quan về quá trình hướng dẫn các nhóm nêu rõ ràng tất cả năm thực thể 'SIPOC' và do đó hiểu được toàn bộ quá trình.

Chúng ta có:

Nhà cung cấp: nhà cung cấp quá trình cần được nhận biết,

Đầu vào: đầu vào cần được mô tả,

Quá trình: phác thảo ngắn gọn về sự biến đổi đạt được thông qua quá trình,

Đầu ra: kết quả (đầu ra) của quá trình cần được nhận biết,

Khách hàng: khách hàng của quá trình cần được nhận biết.



CẦN PHẢI LÀM NHỮNG GÌ?

Tất cả năm hạng mục SIPOC phải được ghi vào bảng dưới dạng biểu đồ, do đó đảm bảo rằng không hạng mục nào có thể bị bỏ qua, và đưa ra một trình bày trực quan về tương tác giữa các chuỗi liên quan.



Biểu đồ SIPOC



Ví dụ trong ngành công nghiệp thực phẩm:



HƯỚNG DẪN

Biểu đồ SIPOC được sử dụng trong giai đoạn "xác định" của quá trình DMAIC về cải tiến liên tục.



TÌM HIỂU THÊM:

Xem tài liệu về phương pháp 6-Sigma.



Tờ dữ kiện 10 - Vẽ sơ đồ quá trình và dữ liệu quá trình

NÓ BAO GỒM NHỮNG GÌ?

Sơ đồ dòng quá trình là công cụ hiển thị trực quan cho việc trình bày và phân tích dòng quá trình.

Sơ đồ quá trình là sự thể hiện chính thức một dòng. Sơ đồ quá trình cung cấp một bản đồ duy nhất mô tả tất cả các quá trình và mối tương tác của chúng. Sơ đồ quá trình kinh doanh được sử dụng để phân tích tương tác giữa nhiều quá trình. Bất kỳ quá trình riêng lẻ nào có thể bao gồm một số dòng, nhưng không phải tất cả dòng kinh doanh được nêu trong quá trình này. Không có mối quan hệ một một giữa các quá trình và các dòng, vì nhiều lý do:

a. một số dòng bị bỏ qua vì quá trình không mô tả tất cả các dòng thế giới thực liên quan trong hoạt động hay quá trình có thể được chính thức hóa kém.

b. có nhiều dòng không cần phải chính thức hóa (chất hàng lên tủ, di chuyển giữa các xưởng, v.v…), quá trình chỉ cần vẽ sơ đồ các dòng quan trọng (nếu không thì nó không thể vận hành thông qua chúng); và

c. tại mọi thời điểm nhất định theo thời gian, quá trình sẽ bao gồm các dòng chính, nhưng những thay đổi trong thực tế kết hợp với chiều hướng liên tục theo hướng cải tiến có nghĩa là một số dòng được loại bỏ trong khi các dòng mới được tạo ra và không có lý do cho những dòng mới này được đưa ra trong một quá trình duy nhất.



NÓ ĐÓNG VAI TRÒ GÌ?

Đưa ra một trình bày chi tiết về các hoạt động của quá trình trong một dòng.



CẦN PHẢI LÀM NHỮNG GÌ?

Mô tả bằng ký hiệu được thiết kế để thiết lập:

1. các di chuyển;

2. các bước quá trình (chuyển đổi hoặc lắp ráp) làm gia tăng giá trị cho khách hàng;

3. các bước quá trình "không gia tăng giá trị";

4. thời gian chờ đợi (bao gồm công việc trong quá trình lưu kho); và

5. tỷ lệ gia tăng giá trị.


HƯỚNG DẪN

Đào tạo cho người sử dụng.

Sử dụng thư viện ký hiệu.


TÌM HIỂU THÊM:

Xem Biteau[30] và Crouhy[34].



Tờ dữ kiện 11 - Ma trận ưu tiên

NÓ BAO GỒM NHỮNG GÌ?

1. Phân loại các giải pháp/nguyên nhân gốc, v.v… theo tác động của chúng lên vấn đề mục tiêu.

2. Nhấn mạnh những bất đồng cơ bản để chúng có thể được giải quyết nhanh chóng.

3. Tập trung vào những điều tốt nhất để thực hiện, không phải tất cả mọi thứ đều có thể thực hiện được.

4. Nhấn mạnh chuẩn mực từng bước một như là các điểm kiểm soát bắt buộc trong chuỗi quá trình.


NÓ ĐÓNG VAI TRÒ GÌ?

1. Hỗ trợ quyết định khi một nhóm không thể đi đến sự đồng thuận về một giải pháp có thể, các giải pháp nhất định sẽ được đưa ra ưu tiên hơn những giải pháp khác.

2. Được thực hiện mỗi khi một tập hợp các nguyên nhân, các giải pháp và tác động nhận biết phải được phân thứ hạng, để đưa ra tập trung tốt hơn vào những ưu tiên hướng dẫn nhất định trong việc ra quyết định.

3. Cắt giảm số lượng các giải pháp có thể bằng cách phân thứ hạng chúng theo chuẩn mực được tuyên bố rõ ràng.



CẦN PHẢI LÀM NHỮNG GÌ?

1. Lựa chọn một mục tiêu cuối cùng.

Tất cả các thành viên của nhóm phải thống nhất về các mục tiêu. Mục đích nhất định sẽ tác động lớn đến việc lựa chọn chuẩn mực.

2. Tạo ra danh mục chuẩn mực.

Danh mục này có thể được tạo ra từ tư duy tập thể hoặc từ các tài liệu trước đó (báo cáo ngân sách, cam kết mục tiêu, v.v…). Điểm quan trọng nhất là nhóm đạt đến sự đồng thuận về chuẩn mực cuối cùng và ý nghĩa của chúng.

3. Cân đối chuẩn mực.

Đầu tiên, lập bảng trong đó các nguyên nhân/giải pháp và chuẩn mực được nhận biết được đưa ra. Sau đó, mỗi thành viên của nhóm chấm điểm từng chuẩn mực theo mức độ quan trọng.

VÍ DỤ:


Chuẩn mực rất quan trọng

9 điểm

Chuẩn mực quan trọng

3 điểm

Chuẩn mực chuẩn

1 điểm

Không quan trọng

0 điểm

Xem ví dụ dưới đây.

4. Sử dụng các kết quả.

Để tìm ra nguyên nhân/giải pháp nào là quan trọng nhất, cộng điểm cho từng chuẩn mực. Tổng điểm cho biết các nguyên nhân/giải pháp nào cần được xem xét trước tiên.

VÍ DỤ: Ma trận ưu tiên






Chuẩn mực 1

Chuẩn mực 2

Chuẩn mực 3

Chuẩn mực 4

Tổng

Thứ hạng

Nguyên nhân A

9




9

1

19

1

Nguyên nhân B













0

5

Nguyên nhân C

3

9

1

3

16

2

Nguyên nhân D




1

3




4

4

Nguyên nhân E

1

3




9

13

3

CHÚ THÍCH: Nguyên nhân chính được nhận biết là Nguyên nhân A, được 19 điểm.

HƯỚNG DẪN

Nếu không có sự đồng thuận giữa nhiều nguyên nhân cạnh tranh thì khi đó giá trị chuẩn mực có thể được nhân thay vì tính tổng để phân biệt theo trọng số của tác động.



TÌM HIỂU THÊM:

Xem tờ dữ kiện trong các phương pháp 6-Sigma.



Tờ dữ kiện 12 - Biểu đồ nguyên nhân và kết quả

NÓ BAO GỒM NHỮNG GÌ?

Biểu đồ nguyên nhân và kết quả hiển thị trực quan các nguyên nhân có thể có đối với một vấn đề. Nó cũng được biết đến như là "biểu đồ Ishikawa" hoặc "biểu đồ xương cá".



NÓ ĐÓNG VAI TRÒ GÌ?

1. Nhận biết mối quan hệ nguyên nhân và kết quả (thay vì chuyển trực tiếp từ vấn đề đến giải pháp).

2. Khuyến khích những ý tưởng thông qua tư duy tập thể về các nguyên nhân gốc tiềm ẩn.

3. Phân loại và thể hiện trực quan các nguyên nhân gây ảnh hưởng.



CẦN PHẢI LÀM NHỮNG GÌ?

1. Nêu rõ ảnh hưởng mục tiêu.

2. Suy nghĩ về các nguyên nhân tiềm ẩn.

3. Phân loại các nguyên nhân thành các loại được sử dụng rộng rãi nhất, tương ứng với 5Ms+E: Máy móc, Nguyên liệu, Nhân lực, Phương pháp, Đo lường và Thiên nhiên (Môi trường).

4. Phác thảo biểu đồ xương cá, đặt kết quả lên đầu, với các hạng mục tương ứng là xương, xương có thể được tách ra thêm khi cần thiết.

5. Phân tách các nguyên nhân thành các hạng mục và tiểu mục.



HƯỚNG DẪN

Việc tư duy tập thể thêm có thể nhận biết các nguyên nhân khác trong các hạng mục trong đó một vài nguyên nhân đã được nhận biết.

Biểu đồ thể hiện các nguyên nhân tiềm ẩn. Khi hoàn thanh biểu đồ, bước tiếp theo là kiểm tra xác nhận các nguyên nhân.

Sẽ hữu ích khi nhấn mạnh các nguyên nhân tiềm ẩn đóng vai trò là các yếu tố tác động chính của ảnh hưởng hoặc tác động của chúng đến các ảnh hưởng cần được kiểm tra xác nhận. Theo cách này, các ưu tiên có thể được hiển thị dễ dàng.



TÌM HIỂU THÊM:

Xem Ishikawa[38] và ISO/IEC 31010:2009[23].



Tờ dữ kiện 13 - Tư duy tập thể

NÓ BAO GỒM NHỮNG GÌ?

Tư duy tập thể là kỹ thuật sáng tạo nhóm trong giải quyết vấn đề và tạo ra số lượng lớn các ý tưởng trong khoảng thời gian rất ngắn.

Một bảng kẹp giấy được sử dụng để ghi chú và ghi chép tất cả các ý tưởng được trình bày.

Tập hợp các quy trình tư duy tập thể khác nhau được sử dụng trong các ngữ cảnh và kết quả mục tiêu khác nhau:

1. tư duy tập thể dự do mức cao, được sử dụng để khuyến khích tối đa sự sáng tạo: ví dụ từ việc quảng cáo là "tìm một thương hiệu mới"; hoặc

2. tư duy tập thể trực tiếp hơn, được sử dụng khi có ít không gian cho sự sáng tạo: ví dụ từ việc thiết lập kỹ thuật: "tìm một giải pháp đáp ứng chuẩn mực cụ thể".



NÓ ĐÓNG VAI TRÒ GÌ?

Tư duy tập thể là một cách có tính kỷ luật nhưng không bó buộc thúc đẩy các thành viên nhóm nghiên cứu các ý tưởng mới, tạo ra sự thiết lập thách thức những giả thiết và mô hình đang hiện hành.

Tư duy tập thể được thực hiện ở bước 2 của giai đoạn "đo lường" và bước 2 của giai đoạn "đổi mới/cải tiến" của DMAIC.

Tư duy tập thể có thể được sử dụng bất cứ lúc nào có nhu cầu để "tạo ra các ý tưởng".



CẦN PHẢI LÀM NHỮNG GÌ?

a. Tóm tắt bước và mục tiêu nhóm làm việc, thiết lập đầu ra mục tiêu cho cuộc họp tư duy tập thể.

b. Thiết lập khung thời gian.

c. Thống nhất tuyên bố hoặc các câu hỏi vấn đề cần được đưa ra thông qua cuộc họp tư duy tập thể; viết ra vấn đề mục tiêu rõ ràng, ở phía trên của bảng kẹp giấy.

d. Tóm tắt các nguyên tắc cơ bản:

i. không phê bình các ý tưởng được tạo ra;

ii. không đánh giá các ý tưởng được tạo ra;

iii. khuyến khích các ý tưởng "sáng tạo";

iv. xây dựng dựa trên các ý tưởng của người khác; và

v. tất cả các ý tưởng sẽ được ghi lại.

e. Bắt đầu làm việc với nhóm và đảm bảo mọi người trong nhóm có thể đọc được tất cả các ý tưởng tạo ra và liệt kê.

f. Đảm bảo mỗi bên tham gia được dự do đưa ra đầu vào. Không để cho một cá nhân "người ba hoa" chi phối cuộc họp.

g. Duy trì quanh bàn để giữ nhịp độ: những người tham gia "bỏ qua" khi họ không có ý tưởng ngay lập tức.

h. Người điều phối không được cắt xén hay giải thích các ý tưởng được tạo ra; vai trò của người điều phối là ghi lại tất cả các ý tưởng trên bảng kẹp giấy như nguyên bản.

i. Khi nhóm các ý tưởng quan trọng đã được tạo ra, một số điểm cần phải làm rõ, vì không phải tất cả mọi người nhất thiết phải nắm được tất cả các ý tưởng.

j. Khi cuộc họp tư duy tập thể kết thúc, bước vào kỹ thuật phân tích khác, như là phân tích nguyên nhân và kết quả, so sánh theo cặp, v.v…



HƯỚNG DẪN

Sử dụng một bảng kẹp giấy với các tờ có thể tách ra dễ dàng, bút đánh dấu tốt, và một cái gì đó để gắn phiếu vào tường.

Người điều phối đứng trong suốt cuộc họp, sao cho ý tưởng có thể được viết đúng.


TÌM HIỂU THÊM:

Xem Caplen[33].



Tờ dữ kiện 14 - Phân tích kiểu và tác động của sai lỗi (FMEA)

NÓ BAO GỒM NHỮNG GÌ?

Cả FMEA và FMECA (phân tích kiểu sai lỗi, tác động và mức độ rủi ro) đóng một vai trò hữu ích trong việc đảm bảo chất lượng và có vai trò chủ chốt trong việc đảm bảo độ tin cậy. Cả hai phương pháp đều có thể áp dụng cho nhiều nhóm vấn đề tiềm ẩn trong hệ thống kỹ thuật. Chúng có thể được mở rộng hoặc điều chỉnh với các mức độ khác nhau theo mục tiêu đã được hướng tới. Việc phân tích có thể được thực hiện trong giai đoạn hoạch định và xác định của dự án, và được sử dụng rộng rãi trong một loạt các quá trình thiết kế hệ thống và thực thi. FMEA là một phương pháp quy nạp đối với việc thực hiện phân tích định lượng ở cấp độ thấp đến cấp độ cao về an toàn hay độ tin cậy của hệ thống.

Các biểu đồ độ tin cậy chức năng (các đồ thị độ tin cậy chức năng và chức năng phụ) và các đồ thị trạng thái (mô tả về cấu trúc giữa hai sự biến đổi) được vẽ dựa trên cấu trúc hệ thống có quan hệ mật thiết với FMEA. Các biểu đồ riêng biệt sẽ được yêu cầu theo

1. cách thức chuẩn mực xác định sai lỗi hệ thống khác nhau được xác định,

2. mức độ nghiêm trọng của sai lỗi chức năng hoặc tác động tiêu cực đến cấp độ được đảm bảo của hệ thống chức năng,

3. yếu tố an toàn, và

4. các giai đoạn chức năng quá trình khác.

Các ứng dụng khác của FMEA và FMECA bao gồm:

a. đánh giá các tác động và chuỗi các sự việc được gây ra bởi mỗi kiểu sai lỗi được nhận biết trong hệ thống - bất kể nguồn gốc - ở các cấp độ chức năng khác nhau trong hệ thống đó;

b. xác định mức độ nghiêm trọng hoặc quan trọng của mỗi kiểu sai lỗi về tác động của nó đến chức năng hệ thống thông thường hoặc mức độ hiệu năng hệ thống, cũng như đánh giá tác động dựa trên độ tin cậy hay an toàn của chức năng hướng tới;

c. phân loại các kiểu sai lỗi được biết đến theo mức độ dễ dàng mà chúng có thể được nhận ra, chẩn đoán, mô phỏng, cách thức một thành phần có thể được thay đổi dễ dàng, và theo nguồn lực được huy động để đối phó với kiểu sai lỗi và duy trì hệ thống và hoạt động (sửa chữa, bảo trì và hậu cần, v.v…) cũng như mọi thông số liên quan khác.

d. thiết lập xác suất sai lỗi và phân loại tác động, miễn là có sẵn dữ liệu đầu vào cần thiết; và

e. tăng cường tính sẵn có của quá trình.

FMEA có ba lĩnh vực áp dụng chính: cấp độ hệ thống, sản phẩm và quá trình. Trong cả ba trường hợp, phương pháp FMEA có thể giúp dự đoán rủi ro và ưu tiên các điểm rủi ro nhiều nhất theo một chỉ số được gọi là tới hạn.



NÓ ĐÓNG VAI TRÒ GÌ?

Mục đích là để giảm các rủi ro sai lỗi về độ tin cậy, khả năng bảo trì, tính sẵn có và an toàn. Việc phân tích hệ thống, sản phẩm hay quá trình giúp điều chỉnh các quy định kỹ thuật và nâng cao sự nỗ lực đưa ra những cải thiện với khách hàng có thể thấy.



CẦN PHẢI LÀM NHỮNG GÌ?

Phương pháp bao gồm (sử dụng một thang phân loại từ 1 đến 10):

a. liệt kê các sai lỗi tiềm ẩn và cho điểm hậu quả tiềm ẩn của sai lỗi này, S;

b. xác định sự xuất hiện những nguyên nhân này của các sai lỗi tiềm ẩn, O;

c. đánh giá các phương thức phát hiện sai lỗi, D.

Tính tới hạn (C) còn được biết đến như là số ưu tiên rủi ro (RPN): C = S x O x D



Số tới hạn cao cho thấy một rủi ro lớn.

Trong hầu hết các trường hợp, nhóm trọng tâm sẽ tìm các giải pháp khác cho các hạng mục có trị số tới hạn không thể chấp nhận. Những hạng mục này sau đó sẽ được cho điểm theo các giải pháp có sẵn.



HƯỚNG DẪN

Phân tích FMEA (FMECA) yêu cầu:

a. nhóm trọng tâm chuyên trách, đa chức năng;

b. sự chuẩn bị quan trọng; và

c. theo dõi các hành động khắc phục với sự theo dõi về các kết quả thực sự của những hoạt động này đối với tính tới hạn.


TÌM HIỂU THÊM:

Xem AIAG's FMEA [28]. BS EN 60812:2006 [26], và ISO/IEC 31010:2009, B.13 [23].



Tờ dữ kiện 15 - Phân tích hệ thống đo lường (MSA)

NÓ BAO GỒM NHỮNG GÌ?

Danh mục sau đây đưa ra các nguyên nhân chính của độ không đảm bảo đo, trong trường hợp các biến liên tục.

1. Độ phân giải: số gia nhỏ nhất của biến đo lường mà thiết bị có khả năng phát hiện.

2. Độ chính xác đo lường (độ chệch): sự khác biệt giữa giá trị mà hệ thống đo "đọc" và giá trị thực.

3. Sai số tuyến tính: độ chệch đo lường do phạm vi không sử dụng được của hệ thống đo.

4. Độ ổn định: sự biến động trong các kết quả do hệ thống đo đưa ra khi đo cùng một đặc trưng và cùng một sản phẩm trong một khoảng thời gian dài.

5. Độ lặp lại: sự khác nhau giữa kết quả của các phép đo liên tiếp trên cùng một đại lượng đo (với tất cả các phép đo được thực hiện trong các điều kiện đo đồng nhất: cùng thủ tục đo; cùng người quan sát; cùng phương tiện đo; sử dụng trong cùng điều kiện vận hành, cùng địa điểm, lặp lại trong một khoảng thời gian ngắn).

6. Độ tái lập: sự khác nhau giữa các kết quả đo cùng đại lượng đo (với các phép đo được thực hiện trong các điều kiện đo khác nhau).

Trong trường hợp về có các thay đổi rõ ràng (thường gặp phải trong quá trình thực hiện), nguyên nhân chính của các sai số đo là do sự khác nhau trong đào tạo và chuyên môn của các tổ chức thuộc quá trình.


NÓ ĐÓNG VAI TRÒ GÌ?

Nhận biết độ không đảm bảo đo đối với các biến liên tục là một bước quan trọng hướng tới việc chấp nhận một phương tiện đo liên quan đến dung sai của quá trình hoặc các đặc trưng của sản phẩm được đo. Sử dụng rộng rãi nhất là phép kiểm nghiệm GRR.

Phép kiểm nghiệm này so sánh độ không đảm bảo đo với khoảng dung sai của quá trình hoặc đặc trưng sản phẩm được đo, tính bằng phần trăm, để xác định khả năng chấp nhận phương tiện đo.

Chuẩn mực quyết định thông thường là:

i. GRR < 10%: hệ thống đo có thể chấp nhận;

ii. 10% < GRR < 30%: hệ thống đo cần cải tiến;

iii. GRR > 30%: hệ thống đo lường không phù hợp.

Đánh giá mức độ hài hòa giữa các tổ chức khác nhau của các quá trình trong việc ra quyết định cụ thể là một bước quan trọng trong việc xác định độ không đảm bảo đo đối với dữ liệu định tính.



CẦN PHẢI LÀM NHỮNG GÌ?

1. Lựa chọn các thành phần cần được đo.

2. Có những người vận hành khác nhau thực hiện các phép đo lặp lại (ví dụ, mỗi 10 thành phần được đo ba lần bởi ba người vận hành).

3. Phân tích các kết quả với bảng tính hoặc thông qua phần mềm thống kê chuyên dụng (tính toán và biểu thị bằng đồ thị).

4. Giải thích.

5. Quyết định xem hệ thống đo có thể chấp nhận được hay không.



HƯỚNG DẪN

Phần mềm chuyên dụng cần được sử dụng để chạy các tính toán và định dạng các kết quả. Các phép đo là giá trị bất thường phải bị loại trừ hoặc đo lại. Tuy nhiên, nguyên nhân của những giá trị bất thường này phải được nghiên cứu để ngăn ngừa tái diễn.

Khi kết quả là không thể chấp nhận được, có thể cần tiến hành tư duy tập thể để nhận biết các yếu tố có thể ảnh hưởng đến độ không đảm bảo đo và sau đó làm giảm hoặc loại bỏ chúng.


TÌM HIỂU THÊM:

Xem ISO/TR 12888[12], ISO 22514-3[20], AFNOR[27] và AIAG's MSA[29].



Tờ dữ kiện 16 - Kế hoạch thu thập dữ liệu

NÓ BAO GỒM NHỮNG GÌ?

Đưa ra phương tiện cần thiết để ghi lại một bộ dữ liệu đầy đủ về thông tin chính dưới định dạng xác định trước.

Quy định dữ liệu nào và bao nhiêu dữ liệu được thu thập và trong khoảng thời gian nào.

Đưa ra định nghĩa hoạt động của dữ liệu đo được và phân loại dữ liệu.

CHÚ THÍCH: Thậm chí các phương pháp xử lý dữ liệu tốt nhất cũng đưa ra các kết quả không rõ ràng (và nguy hiểm) nếu dữ liệu sử dụng được xác định kém hoặc nếu chúng không được ghi lại đúng cách.


NÓ ĐÓNG VAI TRÒ GÌ?

Để đưa ra hình ảnh chính xác nhất có thể về tình trạng của các quá trình tổ chức, kỹ thuật, môi trường và thương mại khác nhau ở mọi thời điểm nhất định và cung cấp dữ liệu về các đặc trưng của sản phẩm ở các giai đoạn phát triển khác nhau của sản phẩm.

Thông qua dữ liệu (thô hoặc đã được xử lý), đôi khi ở định dạng chỉ số, những người ra quyết định duy trì nắm bắt thông tin. Dữ liệu có thể được sử dụng để kiểm tra chéo theo các quy định, để hoạt động thông qua chu kỳ cải tiến, và xây dựng cơ sở dữ liệu và bộ nhớ chung.


CẦN PHẢI LÀM NHỮNG GÌ?

Không có công thức toán học cho việc thiết lập thông tin nào cần được thu thập.

Khi thiết lập hình thức thu thập dữ liệu, sẽ hợp lý để đưa ra nhiều nguồn:

1. các hình thức hiện đang dùng, có thể thích ứng;

2. thông tin do khách hàng (bên trong hoặc bên ngoài), chuyên gia đánh giá hoặc các nhà quản lý khác yêu cầu;

3. kinh nghiệm của người điều hành, nên được phối hợp và các điểm quan trọng được lập thành văn bản; và

4. các tiêu chuẩn.

Hình thức thu thập dữ liệu được dự thảo theo các mục tiêu cần được xác định rõ; có phần hình thức và nội dung.

Nội dung sáng suốt, các điểm chính là:

a. thông số nhận biết hạng mục liên quan;

b. thông số liên quan đến môi trường - địa điểm, ngày tháng, người điều hành thu thập dữ liệu, v.v…;

c. các đặc trưng mục tiêu; và

d. các điều kiện vận hành quá trình và điều kiện môi trường quá trình tại thời điểm hồ sơ được lập.

Hình thức sáng suốt, các tùy chọn là:

i. trả lời: "có" - "không";

ii. định tính - văn bản đơn giản (có hoặc không có câu từ) hoặc được mã hóa; và

iii. định lượng (các đơn vị được đo lường).

Nếu dữ liệu được thu thập trực tiếp vào máy tính, chúng hầu như chắc chắn đáp ứng các điều kiện về dạng thức.

Có thể cần thiết kế bước xác nhận đối với bộ dữ liệu nhất định.


HƯỚNG DẪN

Luôn luôn xác định rõ những gì cần phải thực hiện và tại sao cần thực hiện.

Đảm bảo chắc chắn rằng mọi người biết rõ về cách thông tin được đưa ra.


TÌM HIỂU THÊM:

Xem Ishikawa[38] và ISO/IEC 19795-1:2006, Điều 7, Thu thập dữ liệu [18].



Tờ dữ kiện 17 - Xác định cỡ mẫu

NÓ BAO GỒM NHỮNG GÌ?

Xác định số lượng mẫu cần lấy từ một tổng thể các cá thể đặc trưng cho tổng thể.

Cỡ mẫu càng lớn sẽ cho các ước lượng chính xác hơn. Tuy nhiên, chi phí hoạt động đo tăng theo số lượng cá thể, n. Do đó, mục đích là sử dụng cỡ mẫu tối ưu.


NÓ ĐÓNG VAI TRÒ GÌ?

Xác định và giảm thiểu số lượng cá thể được lấy mẫu từ tổng thể cỡ N (đã biết hoặc chưa biết) để tìm ra các đặc trưng tổng thể (giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, tần suất) ở một mức độ tin cậy cho trước.

1. Nếu trọng tâm là một đặc trưng tổng thể liên tục (ví dụ số lượng cá thể trong tổng thể người Pháp), giá trị trung bình (đặc trưng kích thước) và độ lệch chuẩn (các đặc trưng phân tán) có thể được sử dụng để mô tả tổng thể. Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của mẫu cỡ n là ước lượng của giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của tổng thể cỡ N (đã biết hoặc chưa biết).

VÍ DỤ 1: Có bao nhiêu người cần được đo trước khi kích thước trung bình của tổng thể người Pháp có thể được tính đến độ chính xác  1 mm?

2. Nếu trọng tâm là một thuộc tính cá thể (ví dụ, màu mắt), tần suất những người mắt xanh trong một mẫu n cá thể được lấy từ tổng thể là một ước lượng tần suất những người mắt xanh trong tổng thể cỡ N (đã biết hoặc chưa biết).

VÍ DỤ 2: Có bao nhiêu người cần được quan sát trước khi phần trăm trung bình của những người mắt xanh trong tổng thể người Pháp có thể được tính với độ chính xác  1%?



CẦN PHẢI LÀM NHỮNG GÌ?

Có công thức được sử dụng rộng rãi cho việc tính toán cỡ mẫu.

VÍ DỤ 1: Để ước lượng giá trị trung bình, cỡ mẫu yêu cầu đưa ra 95% cơ hội đạt được giá trị trung bình nằm trong khoảng tin cậy  d, xấp xỉ n  (2s/d)2 (trong đó s là độ lệch chuẩn n giá trị mẫu).

VÍ DỤ 2: Để ước lượng tần suất, cỡ mẫu yêu cầu đưa ra 95% cơ hội đạt được tần suất nằm trong khoảng tin cậy  d là n = p(1-p)(2/d)2 (trong đó p là tỷ lệ các cá thể trong mẫu mang định tính).



HƯỚNG DẪN

Để nâng cao việc ước lượng giá trị trung bình hay tần suất, cần tăng cỡ mẫu. Nhân đôi cỡ mẫu chia độ chính xác d của kết quả cho .



TÌM HIỂU THÊM:

Xem BS 600[24] và ISO/TR 18532[17].



Tờ dữ kiện 18 - Kiểm nghiệm tính chuẩn

NÓ BAO GỒM NHỮNG GÌ?

Một số lượng lớn các đặc trưng liên tục tuân theo phân bố chuẩn, hoặc phân bố Gaussian. Các phương pháp phân tích thống kê dễ dàng áp dụng khi phân bố nghiên cứu tuân theo phân bố như vậy.

Kiểm nghiệm xem đặc trưng có tuân theo phân bố chuẩn hay không có thể giúp phát hiện những bất thường và tìm hiểu xem các thuộc tính của phân bố chuẩn có áp dụng được hay không.

Nếu dữ liệu không theo phân bố chuẩn, đó có thể là

1. các đặc trưng không ổn định - có các nguyên nhân đặc biệt (xu hướng, độ trôi, giá trị bất thường, v.v…), hoặc

2. đặc trưng tự nhiên theo phân bố khác nhau.



NÓ ĐÓNG VAI TRÒ GÌ?

Nó nhấn mạnh, thông qua kiểm nghiệm thống kê, nếu dữ liệu không theo phân bố chuẩn.

Nếu dữ liệu không theo phân bố chuẩn, có thể chuyển đổi dữ liệu để chúng thành chuẩn.

Sử dụng phân bố chuẩn làm cho có thể dự đoán số khuyết tật hoặc tỷ lệ đầu ra nằm ngoài quy định kỹ thuật.



CẦN PHẢI LÀM NHỮNG GÌ?

a. Đưa ra đồ thị xác suất dữ liệu để biểu thị việc dữ liệu theo phân bố chuẩn.

b. Tiến hành kiểm nghiệm Anderson-Darling các dữ liệu về tính không chuẩn.

c. Tính toán độ bất đối xứng và độ nhọn của dữ liệu.



HƯỚNG DẪN

Đồ thị xác suất cho thấy tính không chuẩn nếu chệch khỏi đường thẳng khi thang đo sử dụng để vẽ đồ thị là từ phân bố chuẩn.

Kiểm nghiệm Anderson-Darling xác định độ sai lệch so với chuẩn của tập dữ liệu. Thông thường có một giá trị xác suất liên quan (giá trị p) được đưa ra phù hợp với nó. Nếu giá trị p này nhỏ hơn 0,05 thì hầu hết những người thực hành sẽ giải thích điều này theo nghĩa không thể giả định phân bố chuẩn đối với dữ liệu.

Có thuật toán chuẩn để chuyển đổi dữ liệu thành chuẩn. Phổ biến nhất là phép biến đổi Box-Cox và phép biến đổi Johnson. Thuật toán biến đổi sẽ không thể biến đổi một đặc trưng không ổn định (có nguyên nhân đặc biệt) và đôi khi phép biến đổi sẽ không thực hiện được. Trong trường hợp đề cập sau, người sử dụng nên tham khảo ý kiến của nhà thống kê chuyên môn.



TÌM HIỂU THÊM:

Xem ISO 5479[5] và TCVN 8006-4:2013 (ISO 16269-4:2010), 4.3.5[15].





1   2   3   4   5   6   7


Cơ sở dữ liệu được bảo vệ bởi bản quyền ©hocday.com 2019
được sử dụng cho việc quản lý

    Quê hương