Báo cáo hiệu lực MSA dạng số đếm

Mục đích của báo cáo hiệu lực MSA dạng số đếm là tính toán Tính lặp lại và thống nhất giữa kết quả phán đoán của nhân viên với kết quả của bản thân nhân viên, kết quả của nhân viên và kết quả của nhân viên khác và kết quả của nhân viên với kết quả tham khảo ( tức kết quả mẫu đã được dựa theo tiêu chuẩn kiểm nghiệm và cho ra kết quả). Từ đó, tính toán ra lỗi "Lọt hàng lỗi"(Tức Tỉ lệ nhân viên đem hàng vốn dĩ là hàng Lỗi phán đoán thành hàng OK và "Phán đoán sai"(Tức tỉ lệ nhân viên đem hàng vốn dĩ là OK phán đoán nhầm sang hàng không OK).

Sau khi có được kết quả của tỉ lệ "Lọt hàng lỗi" và "Phán đoán sai"của nhân viên, người quản lĩ sẽ chịu trách nhiệm tập trung đào tạo nhân viên để cải thiện những lỗi mắc sai đã được phát hiện giúp ngăn chặn, giảm bớt tỉ lệ "Lọt hàng lỗi" và "Phán đoán sai".

Bước 1:Chuẩn bị

Chuẩn bị Dụng cụ đo/ Phương pháp đo/3 Nhân viên kiểm nghiệm (Đã qua đào tạo nhận biết sản phẩm lỗi)/Bàn thao tác/ Môi trường thao tác không bụi bẩn, nhiệt độ và độ ẩm trong phòng ổn định/ Vật phẩm mẫu/ Tiêu chuẩn tham khảo

Chú ý: Khi chọn  vật phẩm mẫu, ví dụ bạn lựa chọn 50 sản phẩm để kiểm nghiệm kết quả, hãy chọn hai loại là loại hàng OK(40% tức 20 chiếc) và không OK(60% tức 30 chiếc, trong đó 18 chiếc rất khó để nhân viên kiểm nghiệm có thể nhận biết là hàng OK hay không, 12 chiếc là dễ phán đoán ngay là hàng không OK nhé)

Xác định tầm quan trọng của kết quả, nếu đó chỉ là công đoạn kiểm nghiệm ngoại quan thì tỉ lệ "Lọt hàng lỗi" và "Phán đoán sai" sẽ không khắt khe như kiểm nghiệm tính năng

Bước 2:Tiến hành phán đoán và ghi chép kết quả

Tiến hành phán đoán, 3 người nhân viên kiểm nghiệm sẽ tiến hành phán đoán 50 sản phẩm và cho kết quả lần lượt từ hàng mẫu số 1 đến 50 lặp lại 3 lần (3*50=150 lần) và ghi lại kết quả kiểm nghiệm vào bảng Excel

Ta sẽ được các kết quả như sau, xin mời các bạn xem ví dụ:

Kappa (κ) là một chỉ số thống kê dùng để đo mức độ nhất quán (đồng thuận) giữa hai hay nhiều người đánh giá ví dụ A*B tức người A và người B

Tiêu chuẩn của điểm Kappa:

Giá trị Kappa (κ)	Mức độ tương đồng	Đánh giá hệ thống
< 0.00	Không có đồng thuận	Không chấp nhận được
0.00 – 0.20	Rất kém	Không chấp nhận được
0.21 – 0.40	Kém	Cần cải thiện
0.41 – 0.60	Trung bình	Có thể dùng tạm
0.61 – 0.80	Tốt	Chấp nhận được
0.81 – 1.00	Rất tốt	Rất đáng tin cậy

Bước 3: Tiến hành phán định 

Đối với tỉ lệ "Lọt hàng lỗi" : Đạt nếu kết quả <2%

Đối với tỉ lệ "Phán đoán sai": Đạt nếu kết quả <5%

Bước 4: Tiến hành cải tiến

Sau khi đánh giá được chúng ta tiến hành các bước sau để xử lý vấn đề

1.Phân tích nguyên nhân gốc rễ (Root Cause Analysis)

Dùng các công cụ như:

1.5 Why

2.Fishbone Diagram (Ishikawa)

3.Pareto Chart

4.Nhằm xác định rõ:

Tại sao nhân viên đánh giá không phát hiện lỗi (lọt hàng)?

Tại sao có kết luận sai so với tiêu chuẩn?

Liệu tiêu chuẩn có vấn đề?

Liệu nhân viên chưa được đào tạo cẩn thận?

2. Các biện pháp cụ thể nếu các chỉ số KHÔNG ĐẠT:

Vấn đề	Nguyên nhân thường gặp	Hành động khắc phục cụ thể
Lọt hàng lỗi cao	- Nhân viên chưa nhận biết rõ tiêu chí lỗi - Tiêu chí lỗi mô tả không rõ - Thiết bị hỗ trợ kém	- Đào tạo lại cách nhận diện lỗi - Cập nhật tiêu chí nhận biết lỗi rõ ràng hơn (hình ảnh, mẫu NG) - Cải thiện ánh sáng, kính lúp… hỗ trợ
Phán đoán sai cao	- Nhân viên quá quá dễ dãi cho qua - Quy chuẩn đánh giá chưa nhất quán	- Tổ chức đánh giá lại tính thống nhất giữa các người đo (Gage R&R) - Thiết lập checklist cụ thể khi kiểm tra
Repeatability thấp (Kết quả bản thân nhân viên không ổn định)	- Không nhất quán khi thao tác - Mệt mỏi, chủ quan	- Tái đào tạo phương pháp thao tác - Cải thiện điều kiện làm việc (chiếu sáng, thời gian nghỉ)
Reproducibility thấp (Kết quả giữa nhiều nhân viên khác nhau)	- Cách hiểu tiêu chí lỗi khác nhau - Thiếu tiêu chuẩn hóa	- Đồng bộ hóa tiêu chuẩn - Tạo buổi hiệu chuẩn/hội ý chung giữa các nhân viên kiểm nghiệm