[Lĩnh vực Sản xuất] - Phân tích nguyên nhân gốc rễ: một hướng dẫn hoàn chỉnh cho các nhà sản xuất

Tìm nguồn gốc của vấn đề trong quá trình sản xuất

Sản xuất là một thể thức lộn xộn, nhịp độ nhanh và phức tạp, buộc các nhà sản xuất không chỉ xác định vấn đề mà còn phải giải quyết những thách thức riêng. Những vấn đề này có thể làm chậm quá trình sản xuất, tạo ra tắc nghẽn hoặc ngừng trệ vào thời điểm chúng ít được mong đợi nhất. Khi những vấn đề như vậy phát sinh, nhiều người chuyển sang phân tích nguyên nhân gốc rễ (RCA-Root Cause Analysis) để giúp thực hiện giải pháp xử lí triệt để vấn đề.

Dưới đây là những gì chúng tôi sẽ đề cập trong hướng dẫn chuyên sâu về xác định nguyên nhân gốc rễ. Vui lòng xem chi tiết với các phần cụ thể phía dưới:

• Phân tích nguyên nhân gốc rễ là gì?
• Lợi ích của phân tích nguyên nhân gốc rễ
• Cách thực hiện phân tích nguyên nhân gốc rễ
• Các phương pháp và công cụ có sẵn
• Khám phá các ví dụ về phân tích nguyên nhân gốc rễ

Phân tích nguyên nhân gốc rễ là gì?

Phân tích nguyên nhân gốc rễ, hay RCA (Root cause analysis), là một quy trình cụ thể nhận ra rằng sự gián đoạn và vấn đề có thể được truy tìm từ một nguyên nhân cụ thể và giải pháp để khắc phục nguyên nhân đó sẽ được lặp lại và dẫn đến trạng thái được cải thiện. RCA cố gắng xác định nguyên nhân của các khiếm khuyết và vấn đề hơn là chỉ điều trị các triệu chứng hoặc "dập lửa".

Lợi ích của việc phân tích nguyên nhân gốc rễ

RCA được công nhận là một thành phần quan trọng trong cả phương pháp sản xuất tinh gọn và Six Sigma (Six Sigma - nâng cao chất lượng của quá trình cho ra thành phẩm bằng cách nhận diện và loại bỏ những nguyên nhân gây lỗi, khuyết tật và giảm thiểu tối đa độ bất định trong sản xuất và hoạt động kinh doanh). Nó tối ưu hóa thời gian cần thiết để đi sâu vào nguyên nhân của vấn đề và cung cấp một cấu trúc để giải quyết vấn đề trong quá trình sản xuất.

Lợi ích của phân tích nguyên nhân gốc rễ bao gồm:

• Tiết kiệm chi phí: Bởi vì phân tích nguyên nhân gốc rễ điều trị "bệnh tật" chứ không phải các triệu chứng, nó có thể giảm chi phí bằng cách giảm thời gian dừng, giảm khuyết tật và cải tiến quy trình.
• Quy trình thực tế: Nhiều công ty sản xuất hoạt động với tình trạng khuyết thiếu một phần của quy trình. Phân tích nguyên nhân gốc rễ giúp tối ưu hóa các quy trình để cung cấp các giải pháp thiết thực và thiết lập các SOP có thể được tuân thủ mà không cần cắt bỏ hoặc loại bỏ quy trình.
• Tự động hóa: Ngày nay, các nhà máy có quyền truy cập vào thông tin chi tiết dữ liệu hơn bao giờ hết. Dữ liệu này có thể được cấu trúc cú pháp theo ngữ cảnh để phân tích nguyên nhân gốc rễ, từ đó có thể sử dụng được cho các phòng ban và nhà máy khác trong cùng một công ty. Điều này đóng vai trò là động lực để cải thiện.
• Tính chủ động: Bởi vì tự động hóa thông qua phân tích dữ liệu là lý tưởng phù hợp cho các kết quả phân tích nguyên nhân gốc rễ, các mối quan tâm về an toàn, bảo trì và chất lượng có thể được dự đoán chính xác hơn và được thực hiện nhanh chóng để giảm thời gian ngừng hoạt động.

Cách thực hiện phân tích nguyên nhân gốc rễ

Cách tiếp cận phân tích nguyên nhân gốc rễ sẽ khác nhau giữa các công ty cũng như tùy từng vấn đề. Nó có thể giải quyết các vấn đề trên loại máy của OEM cụ thể. Nó cũng có thể được sử dụng để phân tích điểm nghẽn giữa các bộ phận. Hoặc nó có thể được sử dụng để giải quyết các lỗi toàn bộ nhà máy trong một doanh nghiệp.

Nói chung, có sáu bước liên quan đến phân tích nguyên nhân gốc rễ:

1. Xác định vấn đề

Bước đầu tiên là quan trọng nhất. Tất cả các thành viên trong nhóm phải hiểu vấn đề. Nó phải được phát biểu một cách khách quan. Và nó đòi hỏi phải làm rõ các câu hỏi để xác định rằng đó thực sự là một vấn đề cấp bách hay nút thắt cổ chai. Đây là giai đoạn rộng nhất và là một tuyên bố các vấn đề chung như tỷ lệ sai sót, nút thắt cổ chai hoặc lô hàng bị bỏ sót.

2. Thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu là rất quan trọng trong phân tích nguyên nhân gốc rễ. Ở đây, các thành viên trong nhóm cố gắng liệt kê càng nhiều yếu tố nguyên nhân – hệ quả càng tốt. Mọi thứ đều được hiển thị, danh sách có thể bao quát và chi tiết. Ngày nay, việc xác định vị trí và tận dụng dữ liệu trong phân tích nguyên nhân gốc rễ dễ dàng hơn vì nhiều nhà sản xuất thiết bị OEM đã thực hiện nhúng để thu thập dữ liệu vào máy của họ. Cũng có thể xảy ra trường hợp một nhà máy đã triển khai các thiết bị thu thập dữ liệu cho những máy ngày từ ban đầu không có các thiết bị để thu thập dữ liệu đó.

3. Tách biệt nguyên nhân khỏi các triệu chứng

Người ta thường nhầm lẫn giữa các triệu chứng với nguyên nhân. Một số công cụ và phương pháp có thể giúp tìm hiểu sâu để tách các triệu chứng khỏi nguyên nhân. Giả định là nếu các nguyên nhân có thể được xác định và sửa chữa, các triệu chứng sẽ không còn tồn tại. Ở đây, việc thu thập dữ liệu cũng có thể rất quan trọng vì nhiều hệ thống thu thập dữ liệu có khả năng phân tích để xác định các loại vấn đề.

4. Xác định hành động sửa chữa

Một khi nguyên nhân gốc rễ được xác định thì một giải pháp hiệu quả có thể được tạo ra. Điều này có thể bao gồm đào tạo nâng cao, thực hiện sửa đổi cơ học, bố trí layout hoặc khả năng thu thập và phân tích dữ liệu mạnh mẽ hơn. Thông thường, dữ liệu có thể hỗ trợ trong việc đưa ra hành động khắc phục. Bằng cách có trong tay dữ liệu thời gian thực và thông tin chi tiết khi nguyên nhân gốc rễ được xác định, các nhà quản lý có thể tạo ra một giải pháp phù hợp trong thế giới thực dựa trên dữ liệu thực tế.

5. Thực hiện Giải pháp

Sau khi nguyên nhân gốc rễ được thiết lập và hành động khắc phục được xác định, nhóm phải thực hiện giải pháp. Điều này có nghĩa là sửa đổi hoặc thay thế các SOP cũ, tạo quy trình làm việc mới và kiểm tra kết quả. Khả năng thu thập dữ liệu càng sâu thì tác động của phân tích đối với giải pháp đã chọn càng lớn. Thậm chí có thể lập trình những hành động độc lập hoặc bán độc lập của máy móc để giúp thực hiện, theo dõi tiến trình của giải pháp hoặc ảnh hưởng đến sự tăng trưởng của giải pháp.

6. Xác thực và mở rộng kết quả

Không có giải pháp nào tồn tại lâu dài nếu không có quá trình đánh giá. Phần đánh giá này phải xác nhận tính hiệu quả của giải pháp. Điều này dễ tiếp cận hơn khi thu thập dữ liệu mạnh mẽ và được phân tích theo thời gian thực. Bằng cách đó, hiệu quả của giải pháp có thể được theo dõi hoặc điều chỉnh để nâng cao hiệu quả. Và nếu câu trả lời là thành công, nguyên nhân gốc rễ có thể được triển khai cho các quy trình và bộ phận khác trong công ty.

Phân tích nguyên nhân gốc rễ có thể được một nhóm thực hiện theo cách thủ công. Nhưng khi nó được kết hợp với việc thu thập và phân tích dữ liệu tiên tiến, nó vừa được tăng tốc, vừa được tác động mạnh mẽ. Các giải pháp có thể được triển khai cho các nhà máy khác và các bộ phận khác gặp phải các vấn đề tương tự và nó có thể cải thiện hiệu quả sản xuất và giảm thiểu các sai sót trong sản xuất .

Các phương pháp và công cụ phân tích nguyên nhân gốc rễ

Đối với các công ty thực hiện phân tích nguyên nhân gốc rễ, có rất nhiều công cụ và phương pháp luận có sẵn để sử dụng. Chúng tôi cung cấp tổng quan ngắn gọn về nhiều chiến lược này dưới đây:

5-Tại sao (5W)

Một trong những công cụ phân tích nguyên nhân gốc rễ đơn giản nhất cũng là một trong những công cụ hiệu quả nhất. Đơn giản chỉ cần hỏi "tại sao" năm lần có thể giúp đi sâu vào nguyên nhân. Nó buộc phải suy nghĩ sâu sắc hơn và phản biện hơn cho đến khi mọi lý do biện minh đã cạn kiệt. Trên thực tế, có thể mất nhiều hơn hoặc ít hơn năm lần hỏi, nhưng phương pháp luận là câu trả lời cuối cùng có thể được tiết lộ bằng cách hỏi tại sao cho đến khi tất cả các giải pháp được thông qua.

Sơ đồ xương cá theo 5M1E

Biểu đồ xương cá, còn được gọi là biểu đồ Ishikawa, là biểu đồ nguyên nhân và kết quả trực quan giúp xác định nguyên nhân từ tất cả các yếu tố liên quan. Vấn đề được coi là "đầu" của con cá. Nguyên nhân được phân loại là xương nhỏ hơn trong danh sách các loại nguyên nhân. Khía cạnh trực quan giúp các nhóm đánh giá các lựa chọn có thể không phát sinh ngày cả chỉ trong tư duy trừu tượng.

Biểu đồ phân tích nguyên nhân theo 5M1E

Phân tích sự ảnh hưởng của lỗi tiềm ẩn (FMEA)

Đối với các sản phẩm có độ phức tạp cao mà năng lực liên tục là trọng điểm, phân tích sự ảnh hưởng của lỗi tiềm ẩn (FMEA) là một lựa chọn để xác định nguyên nhân gốc rễ. Phương pháp này sẽ xem xét các vị trí có thể xảy ra lỗi do thiết kế. Theo nhiều cách, phương pháp này đang tìm kiếm nguyên nhân gốc rễ của những khiếm khuyết và thất bại trước khi chúng xảy ra. Nó có thể giúp xác định các lỗi trong quá trình lắp ráp hoặc sản xuất.

Phân tích cây lỗi

Để phân tích nguyên nhân gốc rễ trong các hệ thống an toàn trọng điểm, nơi mà các lỗi kỹ thuật có thể gây ra các tác động tai hại, phân tích cây lỗi (FTA) là một công cụ phân tích nguyên nhân gốc rễ hiệu quả. Nó giúp hiểu các lỗi hệ thống có thể xảy ra như thế nào và những lỗi nào có thể xảy ra. "Trạng thái không mong muốn" này sau đó được gán cho các lỗi cấp độ thấp hơn để giúp xác định các lỗi có thể xảy ra và cho phép các kỹ sư thiết kế để bù lại hoặc loại bỏ nguy cơ gây ra hỏng hóc.

Biểu đồ Pareto

Biểu đồ Pareto là một phương pháp trực quan khác đã được thử nghiệm và có sự đúng đắn, giúp các nhóm hiểu được tần suất của các vấn đề trong phân tích nguyên nhân gốc rễ. Biểu đồ "xếp hạng" các vấn đề một cách trực quan để giúp các nhóm biết được cần giải quyết những gì trước tiên. Biểu đồ Pareto cũng có giá trị khi có nhiều nguyên nhân khác nhau.

Bằng cách liệt kê chúng theo thứ tự quan trọng, trước tiên có thể đưa ra các giải pháp để loại bỏ các lỗi đáng kể nhất. Sau đó, phân tích nguyên nhân gốc rễ, thường là một phần của phương pháp luận Lean hoặc sáu sigma, sau đó có thể được lặp lại để giải quyết một số cấp độ sau ở trên biểu đồ để tiếp tục cải thiện trong giai đoạn đầu.

Biểu đồ Pareto giúp bạn dễ dàng xác định 20% trong tổng số 80% nguyên nhân phát sinh vấn đề.

Phân tích Có / Không

Người ta đã nói rằng một nửa cuộc đời là biết những gì không nên làm. Giống như năm lý do tại sao, Phân tích Không / Không đơn giản nhưng mạnh mẽ. Bằng cách phân chia vấn đề thành một danh mục "phải" và "không phải" một cách trực quan, các nhóm phân tích nguyên nhân gốc rễ có thể tạo ra một danh sách để tập trung vào đó giúp họ hiểu điều kiện nào ảnh hưởng đến tình huống và điều nào thì không. Nó giúp các nhóm đi đúng hướng và tránh việc liệt kê hoặc theo đuổi các nguyên nhân sai lầm.

Khám phá các ví dụ về phân tích nguyên nhân gốc rễ với MachineMetrics

Việc tìm ra nguyên nhân gốc rễ của bất kỳ vấn đề nào đều đòi hỏi một đội ngũ tận tâm và làm việc chăm chỉ. Sự nỗ lực càng thủ công thì càng mất nhiều thời gian để sửa đổi quy trình. Nhưng các nhóm tối ưu hóa quy trình ngày nay có một đồng minh trong cuộc chiến để xác định nguyên nhân gốc rễ.

Thu thập dữ liệu đang nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn trong môi trường sản xuất ngày nay. Các thiết bị, phần mềm và chương trình phân tích thu thập dữ liệu tinh vi được sử dụng để phân tích nguyên nhân gốc rễ, thay thế các bảng tính, các biểu đồ được tạo thủ công và hệ thống đầu vào dựa trên con người.

Với các nền tảng như MachineMetrics, các công ty hiện nay có thể sử dụng thu thập dữ liệu tự động theo thời gian thực, cũng như phân tích nâng cao để hiển thị dữ liệu có thể sử dụng và chuẩn hóa theo ngữ cảnh cho những người đang tìm kiếm nguyên nhân gốc rễ của vấn đề. Dữ liệu này được thu thập trực tiếp từ việc kiểm soát máy móc có nghĩa là độ chính xác và nguyên nhân gốc rễ không bị sai lệch, và nó được xác định nhanh hơn và hiệu quả hơn so với các quy trình thủ công.

Hãy cùng khám phá một số ví dụ về cách MachineMetrics có thể được sử dụng để xác định nguyên nhân của sự cố trên xưởng sản xuất của bạn:

RCA trong thời gian thực: Bảng điều khiển ca làm việc hiện tại

Bảng điều khiển ca làm việc hiện tại là một giải pháp tuyệt vời để theo dõi tiến độ sản xuất trong thời gian thực. Nó cung cấp khả năng hiển thị hiệu suất mục tiêu để người vận hành có thể so sánh giữa hiệu suất thực tế và mục tiêu. Bằng cách này, bạn có thể trao quyền cho người thao tác và quản lý để xác định các vấn đề đang xảy ra.

Đây là một chiến lược ngắn hạn tuyệt vời theo thời gian thực để giải quyết các vấn đề hàng ngày, trước khi có thể hoàn thành một phân tích chuyên sâu hơn.

Có nhiều chế độ xem được sử dụng cho bảng điều khiển ca làm việc hiện tại, bao gồm mục tiêu bộ linh kiện, OEE, sự sử dụng và thời gian ngừng hoạt động.

Khách hàng của chúng tôi thường gắn màn hình trên toàn xưởng sản xuất để tất cả các vấn đề liên quan có thể hiển thị đầy đủ trên tất cả các máy hiện hành.

Xác định các nguyên nhân hàng đầu của thời gian ngừng hoạt động với Báo cáo Pareto

Một trong những báo cáo hữu ích nhất để hiểu lý do thời gian ngừng hoạt động là Downtime Pareto, sẽ tổng hợp tất cả các lý do thời gian ngừng hoạt động được ghi lại.

Với báo cáo này, bạn có thể dễ dàng xác định các lý do ngừng hoạt động nghiêm trọng nhất. Hơn nữa, bạn có thể phân đoạn dữ liệu giữa các ca khác nhau, các khu vực máy hoặc thậm chí các máy riêng lẻ để có cái nhìn sâu hơn về nơi xảy ra sự cố. Hơn nữa, bạn có thể thấy thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch đang diễn ra so với thời gian ngừng hoạt động theo kế hoạch.

Các danh mục phổ biến của thời gian dừng bao gồm : thay đổi công cụ quá mức, chuyển đổi công việc quá nhiều, thiếu người vận hành và bảo trì máy không có kế hoạch. Với MachineMetrics, bạn không chỉ có cái nhìn chính xác về thời gian ngừng hoạt động mà còn có thể xác định được vấn đề của mình nằm ở đâu.

MachineMetrics Pareto trực quan hóa các lý do hàng đầu cho thời gian ngừng hoạt động trên xưởng sản xuất.

Phân tích báo cáo sản xuất để xác định sự kém hiệu quả trong sản xuất

Có rất nhiều số liệu có sẵn trong Báo cáo sản xuất MachineMetrics. Các nhà quản lý cải tiến liên tục, giám sát xưởng sản xuất và đội ngũ kỹ sư có thể phân tích báo cáo sản xuất để hiểu rõ hơn về hoạt động của một nhà máy. Khi nói đến việc tối ưu hóa hiệu quả của bạn, có một vài chỉ số về hiệu quả sản xuất và thời gian thực hiện công việc mà bạn muốn đảm bảo có trong báo cáo:

Hiệu quả sản xuất

Các chỉ số có sẵn trong Báo cáo sản xuất liên quan đến hiệu quả sản xuất máy cho một Công việc đã hoàn thành bao gồm:

• Hiệu quả sản xuất
• Tổng thời gian
• Bán thời gian thực tế
• PPH trung bình
• PPH lý tưởng
• PPH dự kiến
• Bán thời gian dự kiến
• Bán thời gian lý tưởng
• Tổng thiết lập
• Thiết lập mong đợi

Thời gian chạy công việc

Các chỉ số có sẵn trong báo cáo sản xuất liên quan đến thời gian sản xuất của máy cho một công việc đã hoàn thành bao gồm:

• Đầu tiên - Thời gian bắt đầu
• Cuối cùng - Thời gian kết thúc

Báo cáo Sản xuất chứa đầy đủ thông tin về mức độ hiệu quả của các bộ phận và công việc đang được hoàn thành.

Bắt đầu xác định sự kém hiệu quả ngay hôm nay

Với MachineMetrics, dữ liệu xưởng sản xuất được tự động thu thập trong thời gian thực và được tiêu chuẩn hóa để phổ biến các báo cáo và hình ảnh hóa có sẵn (được tùy chỉnh). Cung cấp cho những người ra quyết định với dữ liệu chính xác, giải thích chính xác những gì đang xảy ra trên xưởng sản xuất, cung cấp khả năng hiển thị để đưa ra quyết định tốt hơn.

Bắt đầu xác định sự kém hiệu quả và khắc phục sự cố ngay hôm nay. Đặt bản demo với nhóm của chúng tôi ngay hôm nay để thảo luận về cách MachineMetrics có thể giảm thời gian ngừng hoạt động, tăng dung lượng và thúc đẩy tác động lợi nhuận cho tổ chức của bạn.

Nguồn: https://www.machinemetrics.com/blog/root-cause-analysis