เครื่องมือที่ใช้ในการแก้ปัญหาทางด้านคุณภาพในกระบวนการทำงาน ซึ่งช่วยศึกษาสภาพทั่วไปของปัญหา การเลือกปัญหา การสำรวจสภาพปัจจุบันของปัญหา การค้นหาและวิเคราะห์สาเหตุแห่งปัญหา ที่แท้จริงเพื่อการแก้ไขได้ถูกต้องตลอดจนช่วยในการจัดทำมาตรฐานและควบคุมติดตามผลอย่างต่อเนื่อง
• แผ่นตรวจสอบ (Check Sheet) • แผนผังพาเรโต (Pareto Diagram) • กราฟ (Graph) • แผนผังแสดงเหตุและผล (Cause & Effect Diagram) • แผนผังการกระจาย (Scatter Diagram) • แผนภูมิควบคุม (Control Chart) • ฮิสโตแกรม (Histogram)
แผ่นตรวจสอบ (Check Sheet) คือ แบบฟอร์มที่มีการออกแบบช่องว่างต่างๆ ไว้เรียบร้อย เพื่อจะใช้ในการบันทึกข้อมูลได้ง่ายและสะดวก ถูกต้อง ไม่ยุ่งยาก ในการออกแบบฟอร์มทุกครั้งต้องมีวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน วัตถุประสงค์ของการออกแบบฟอร์มในการเก็บข้อมูล • เพื่อควบคุมและติดตาม (Monitoring) ผลการดำเนินการผลิต • เพื่อการตรวจสอบ • เพื่อวิเคราะห์หาสาเหตุของความไม่สอดคล้อง ประเภทของแผ่นตรวจสอบ ลักษณะของแผ่นตรวจสอบ | วัตถุประสงค์ | การนำไปใช้ | 1. กระดาษเปล่า | ข้อมูลทั่วไป | ใช้บันทึกเท่านั้น ไม่นำไปวิเคราะห์ต่อ | 2. ตารางแสดงความถี่ | นับจำนวนตำหนิ | ใช้จำแนกข้อมูลเพื่อนำไปทำแผนผัง/กราฟ | 3. ตารางกรอกตัวเลข | นับจำนวนของเสีย/จำนวนคน ข้อมูลจากการวัด/การทดสอบ | ใช้เขียนแผนผังควบคุม ผังการกระจาย ฮิสโตแกรม หรือแผนภูมิกราฟ | 4. ตารางการทำเครื่องหมาย | ทำเครื่องหมายแทนการเขียน | ใช้จำแนกข้อมูล ทำผังพาเรโตหรือกราฟ | 5. ตารางแบบสอบถาม | สอบถามข้อคิดเห็น | หาความถี่ ทำผังพาเรโต | 6. ตารางแบบอื่นๆ | การตรวจสอบเฉพาะเรื่อง | ใช้ตามวัตถุประสงค์เฉพาะเรื่อง เช่น แบบสอบถามสำหรับเลือกเมนูอาหาร |
ขั้นตอนการออกแบบแผ่นตรวจสอบ • กำหนดวัตถุประสงค์และตั้งชื่อแผ่นตรวจสอบ • กำหนดปัจจัย (4M) • ทดลองออกแบบ กำหนดสัญลักษณ์ • ทดลองนำไปใช้เก็บข้อมูล • ปรับปรุงแก้ไข ทดลองเก็บ • กำหนดการใช้แผ่นตรวจสอบ (5W 1H) • นำข้อมูลมาวิเคราะห์และสรุป • แบบฟอร์มข้อมูลดิบ และแบบฟอร์มสรุป ข้อควรจำในการออกแบบแผ่นตรวจสอบ • ต้องมีวัตถุประสงค์ในการใช้แผ่นตรวจสอบ • กรอกข้อมูลสะดวก ง่ายต่อการบันทึก • ยิ่งมีการเขียนหรือคัดลอกมากเท่าใด โอกาสผิดย่อมมากเท่านั้น • สะดวกต่อการอ่านค่าหรือใช้ในการวิเคราะห์ • ต้องพอสรุปผลได้ทันทีที่กรอกข้อมูลเสร็จ • ก่อนใช้แผ่นตรวจสอบจริง ผู้ออกควรทดลองเก็บข้อมูลก่อนใช้จริง • มีการปรับปรุงแก้ไขเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
แผนผังพาเรโต (Pareto Diagram) เป็นแผนภูมิที่ใช้แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างสาเหตุของความบกพร่องกับปริมาณความสูญเสียที่เกิดขึ้น
เมื่อไรจึงจะใช้แผนผังพาเรโต • เมื่อต้องการกำหนดสาเหตุที่สำคัญ (Critical Factor) ของปัญหาเพื่อแยกออกมาจากสาเหตุอื่นๆ • เมื่อต้องการยืนยันผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจากการแก้ปัญหา โดยเปรียบเทียบ “ ก่อนทำ ” กับ “ หลังทำ ” • เมื่อต้องการค้นหาปัญหาและหาคำตอบในการดำเนินกิจกรรมแก้ปัญหา ประโยชน์ของแผนผังพาเรโต • สามารถบ่งชี้ให้เห็นว่าหัวข้อใดเป็นปัญหามากที่สุด • สามารถเข้าใจว่าแต่ละหัวข้อมีอัตราส่วนเป็นเท่าใดในส่วนทั้งหมด • ใช้กราฟแท่งบ่งชี้ขนาดของปัญหา ทำให้โน้มน้าวจิตใจได้ดี • ไม่ต้องใช้การคำนวณที่ยุ่งยาก ก็สามารถจัดทำได้และใช้ในการเปรียบเทียบผลได้\ • ใช้สำหรับการตั้งเป้าหมาย ทั้งตัวเลขและปัญหา ตัวอย่างแผนผังพาเรโต
โครงสร้างของแผนผังพาเรโต • ประกอบด้วยกราฟแท่งและกราฟเส้น • นอกจากแกนในแนวตั้ง ( แกน Y) และแกนแนวนอน ( แกน X) กราฟพาเรโตจะมีแกนแสดงร้อยละหรือเปอร์เซ็นต์ (%) ของข้อมูลสะสมอยู่ทางด้านขวามือของแผนผังด้วย • ความสูงของแท่งกราฟจะเรียงลำดับจากมากไปหาน้อย จากซ้ายมือไปขวามือ ยกเว้นในกลุ่ม ข้อมูลที่เป็น “ ข้อมูลอื่นๆ ” จะนำไปไว้ที่ตำแหน่งสุดท้ายของแกนในแนวนอนเสมอ
ขั้นตอนการสร้างแผนผังพาเรโต • ตัดสินใจว่าจะศึกษาปัญหาอะไร และต้องการเก็บข้อมูลชนิดไหน เช่น เลือกปัญหา ( แกน Y) | | ชนิดข้อมูล ( แกน X) | • จำนวนเสีย (ชิ้น) | | • ลักษณะของเสีย | • ความถี่ของการเกิด (ครั้ง) | | • ตำแหน่งของเสีย | • มูลค่า | | • 4 M | • กำหนดวิธีการเก็บข้อมูลและช่วงเวลาที่จะทำการเก็บ • ออกแบบแผ่นบันทึก • นำไปเก็บข้อมูล • นำข้อมูลมาสรุปจัดเรียงลำดับ • เขียนแผนผังพาเรโต
กราฟ (Graph) คือ แผนภาพที่แสดงถึงตัวเลขหรือข้อมูลทางสถิติที่ใช้ เมื่อต้องการนำเสนอข้อมูลและวิเคราะห์ผลของข้อมูลดังกล่าว เพื่อทำให้ง่ายและรวดเร็วต่อการทำความเข้าใจประเภทของกราฟ | ลักษณะเฉพาะ |
กราฟแท่ง | • ใช้เมื่อมีข้อมูลมากกว่าหรือเท่ากับ 2 ข้อมูล โดยใช้การเปรียบเทียบที่พื้นที่ของกราฟ • ไม่เหมาะสมที่จะใช้ดูแนวโน้มในระยะยาว แต่เหมาะสำหรับข้อมูลในแต่ละช่วงเวลา |
กราฟเส้น | • ใช้สำหรับดูแนวโน้ม การพยากรณ์ในอนาคต หรือทำนายผลจากข้อมูลในอดีตได้ • ใช้ในการควบคุมแผนงานให้ได้ตามเป้าหมายที่ตั้งไว้ |
กราฟวงกลม | • พื้นที่ของกราฟเท่ากับ 100% แต่ละส่วนที่แบ่งออกมาจะแสดงให้เห็นถึงอัตราส่วนในแต่ละส่วนประกอบของข้อมูลว่าเป็นกี่ส่วยขององค์ประกอบทั้งหมด |
กราฟใยแมงมุง | • เป็นกราฟรูปหลายเหลี่ยม ซึ่งจะแสดงการเปรียบเทียบปริมาณความมากน้อยของแต่ละส่วน โดยกำหนดตำแหน่งจุดลงในแต่ละเส้นแกนของกราฟ ใช้เปรียบเทียบก่อน-หลังการปรับปรุง หรือเมื่อเวลาเปลี่ยนแปลงไป |
แผนผังแสดงเหตุและผล (Cause & Effect Diagram) คือ แผนผังแสดงความสัมพันธ์ ระหว่างคุณลักษณะของปัญหา(ผล) กับปัจจัยต่างๆ(สาเหตุ)ที่เกี่ยวข้อง
เมื่อไรจึงจะใช้แผนผังสาเหตุและผล • เมื่อต้องการค้นหาสาเหตุแห่งปัญหา • เมื่อต้องการทำการศึกษา ทำความเข้าใจกับกระบวนการอื่น หรือกระบวนการของแผนกอื่น • เมื่อต้องการให้ระดมสมอง ซึ่งจะช่วยให้ทุกคนให้ความสนใจในปัญหาของกลุ่มซึ่งแสดงไว้ที่หัวปลา การสร้างผังก้างปลา • กำหนดปัญหาหรืออาการที่จะต้องหาสาเหตุอย่างชัดเจน • กำหนดกลุ่มปัจจัยที่จะทำให้เกิดปัญหานั้นๆ\ • ระดมสมองเพื่อหาสาเหตุในแต่ละปัจจัย • หาสาเหตุหลักของปัญหา • จัดลำดับความสำคัญของสาเหตุ • ใช้แนวทางการปรับปรุงที่จำเป็น การแก้ปัญหาจากผังก้างปลา • ตัดสาเหตุที่ไม่จำเป็นออก • ลำดับความเร่งด่วนและความสำคัญของปัญหา • ถ้ายืนยันสาเหตุนั้นไม่ได้ ต้องกลับไปเก็บข้อมูลอีกครั้ง • คิดหาวิธีแก้ไข • กำหนดวิธีการแก้ไข กำหนดผู้รับผิดชอบ เวลาเริ่มต้น ระยะเวลาเสร็จ • ต้องมีการติดตามผลการแก้ไขในรูปแบบที่เป็นตัวเลขสามารถวัดได้
ยางแบน
การอ่านผังก้างปลา 1. “ หิมะตก ทำให้ ถนนลื่น ถนนลื่น ทำให้ ควบคุมรถไม่ได้ ” 2. “ ควบคุมรถไม่ได้ เนื่องจาก ถนนลื่น ถนนลื่น เนื่องจาก หิมะตก ” แผนผังการกระจาย (Scatter Diagram) คือ ผังที่ใช้แสดงค่าของข้อมูลที่เกิดจากความสัมพันธ์ของตัวแปร 2 ตัว ว่ามีแนวโน้มไปในทางใด เพื่อที่จะใช้หาความสัมพันธ์ที่แท้จริง โดย ตัวแปร X คือ ตัวแปรอิสระ หรือค่าที่ปรับเปลี่ยนไป ตัวแปร Y คือ ตัวแปรตาม หรือผลที่เกิดขึ้นในแต่ละค่าที่เปลี่ยนแปลงไปของตัวแปร X
เมื่อไรจึงจะใช้แผนผังการกระจาย • เมื่อต้องการจะบ่งชี้สาเหตุที่แท้จริงของปัญหา ตัวอย่างเช่น • ค่าความเหนียวของเหล็ก (ปัญหา, Y) จะมากหรือน้อย มีสาเหตุมาจากปริมาณคาร์บอนในเนื้อเหล็ก ( สาเหตุที่ 1, X 1 ) หรือรอยขีดข่วนที่เกิดขึ้นบนผิวเนื้อเหล็ก ( สาเหตุที่ 2 , X 2 ) • เมื่อต้องการจะตัดสินใจ ว่าผลกระทบ 2 ตัวซึ่งมีความสัมพันธ์กันอยู่ มีปัญหาที่เกิดจากสาเหตุเดียวกันหรือไม่ ตัวอย่างเช่น • การเปลี่ยนแปลงของค่าความเหนียวของเหล็ก ( ผลกระทบที่ 1, Y 1 ) และค่าความแข็งของเหล็ก ( ผลกระทบที่ 2, Y 2 ) เกิดจากปริมาณคาร์บอนในเนื้อเหล็ก ( สาเหตุ, X) • เมื่อต้องการอธิบายความสัมพันธ์ก้างปลา (X) ที่ได้จากการระดมสมอง ว่ามีผลกระทบต่อหัวปลา (Y) หรือไม่ เช่น อัตราการขาดงานของคนงาน เป็นสาเหตุให้เครื่องใช้ไฟฟ้าที่บกพร่องมีจำนวนมากขึ้น • เมื่อต้องการใช้หาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลหรือตัวแปร 2 ตัว ที่เราสนใจศึกษาว่าจะมีความสัมพันธ์กันหรือไม่ เช่น ส่วนสูงมีความสัมพันธ์กับน้ำหนักหรือไม่วิธีการสร้างแผนผังการกระจาย • ออกแบบแผ่นบันทึก เพื่อจัดเก็บข้อมูลหรือตัวแปร (X,Y) ที่ต้องการ อย่างน้อย 30 คู่ ตัวแปรที่ว่านี้อาจจะเป็นสาเหตุกับสาเหตุ (X 1 ,X 2 ) หรือสาเหตุกับปัญหา (X,Y) ก็ได้ โดยออกแบบเป็นรูปแบบตารางก่อนแล้วนำไปเขียนกราฟ หรือออกแบบเป็นรูปกราฟที่พล็อตข้อมูลได้เลย • เขียนกราฟของผังการกระจาย หาค่าต่ำสุดและค่าสูงสุดของตัวแปรจากขั้นตอนที่ 1 เพื่อกำหนดสเกลบนแกนแนวนอน(แกน X) และแกนแนวตั้ง (แกน Y) ซึ่งควรเป็นตัวเลขที่ปัดเศษ และหากมีข้อมูล (X,Y) คู่ใดทับกัน ให้ทำวงกลมล้อมรอบจุดที่ทับกัน • เขียนรายละเอียดประกอบรูปกราฟ ประกอบด้วย • ชื่อของรูปกราฟ(เช่น ชื่อผลิตภัณฑ์ , กระบวนการ) ชื่อของแกนนอน (X) และแกนตั้ง (Y) • ชื่อของผู้ปฏิบัติงาน ผู้เก็บข้อมูล และเครื่องจักร หน่วยวัดของแกนนอนและแกนตั้ง • ช่วงเวลาที่เก็บข้อมูลและวันเดือนปีที่ผลิต/บริการ จำนวนข้อมูล (X,Y) ที่จัดเก็บ (n=?)
การหาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร X และ Y ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (ค่า r) คือ ค่าที่ใช้บ่งบอกดัชนีของความสัมพันธ์ของตัวแปน X และ Y ว่ามีความสัมพันธ์กันในทิศทางใด • ค่า r มีค่าระหว่าง -1 กับ 1 ถ้าค่า r เข้าใกล้ 0 แสดงว่าค่าสหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรมีน้อย • ค่า r = 1 ค่าสหสัมพันธ์เป็น + • ค่า r = -1 ค่าสหสัมพันธ์เป็น - (ไม่มีข้อกำหนดของค่า r เป็นมาตรฐานแน่นอน ขึ้นอยู่กับความสำคัญและดุลยพินิจของผู้ที่กำลังศึกษา) กำหนดให้ r = สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของสิ่งตัวอย่าง
การอ่านแผนผังการกระจาย • แผนผังการกระจายที่มีสหสัมพันธ์แบบบวก (Positive Correlation)
| | แบบบวกชัดเจน | แบบบวกไม่ชัดเจน |
• แผนผังการกระจายที่มสหสัมพันธ์แบบลบ (Negative Correlation) | | แบบลบชัดเจน | แบบลบไม่ชัดเจน |
• ผังการกระจายไม่มีสหสัมพันธ์ (Non-Correlation)
| | แสดงว่า การเพิ่มหรือลดค่าของ X อาจทำให้ค่า Y เป็นไปได้ทั้งเพิ่มและลด |
แผนภูมิควบคุม (Control Chart) คือ แผนภูมิที่มีการเขียนขอบเขตที่ยอมรับได้ เพื่อนำไปเป็นแนวทางในการควบคุมกระบวนการ โดยการติดตามและตรวจจับข้อมูลที่อยู่ออกนอกขอบเขต
ลักษณะของความผันแปร • ความผันแปรตามธรรมชาติ (Common Cause) เกิดขึ้นเนื่องจากความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ ที่เกิดขึ้นจากปัจจัยการผลิตต่างๆ เช่น ผู้ปฏิบัติงาน วัตถุดิบ เป็นต้น ไม่มีความรุนแรงและไม่มีผลต่อคุณภาพ โดยชิ้นงานที่ออกมาแต่ละชิ้นจะมีความแตกต่างกันเล็กน้อย ซึ่งยอมรับได้และอยู่ในพิกัดที่กำหนดทางเทคนิคซึ่งได้อนุญาตเอาไว้แล้วในพิกัดความเผื่อ (Tolerance) ของชิ้นงาน • ความผันแปรจากความผิดปกติ (Special Cause) เกิดขึ้นเนื่องจากความผิดพลาดของปัจจัยต่างๆ ในการผลิต ซึ่งจำเป็นที่จะต้องได้รับการแก้ไขจึงจะทำให้คุณภาพของชิ้นงานกลับมาสู่สภาวะปกติ ชนิดของแผนภูมิควบคุม แผนภูมิที่ชนิดของข้อมูลเป็นข้อมูลแบบต่อเนื่อง, หน่วยวัด (Continuous Data) • X-R Chart ข้อมูลต่อเนื่องที่มีการจัดกลุ่ม หาพิสัยในกลุ่มได้ • X Chart ข้อมูลต่อเนื่องที่ไม่มีการจัดกลุ่ม หาพิสัยกลุ่มไม่ได้ แผนภูมิที่ชนิดของข้อมูลเป็นข้อมูลแบบช่วง, หน่วยนับ (Discrete Data) • PN Chart ข้อมูลจำนวนของเสีย เมื่อขนาดแต่ละกลุ่มเท่ากัน\ • P Chart ข้อมูลสัดส่วนของเสีย เมื่อขนาดแต่ละกลุ่มไม่เท่ากัน • C Chart ข้อมูลจำนวนตำหนิบนผลิตภัณฑ์ที่มีขนาดเท่ากัน • U Chart ข้อมูลจำนวนตำหนิบนผลิตภัณฑ์ที่มีขนาดไม่เท่ากัน
ฮิสโตแกรม (Histogram) คือ กราฟแท่งแบบเฉพาะ โดยแกนตั้งจะเป็นตัวเลขแสดง “ ความถี่ ” และมีแกนนอนเป็นข้อมูลของคุณสมบัติของสิ่งที่เราสนใจ โดยเรียงลำดับจากน้อย ที่ใช้ดูความแปรปรวนของกระบวนการ โดยการสังเกตรูปร่างของฮิสโตแกรมที่สร้างขึ้นจากข้อมูลที่ได้มาโดยการสุ่มตัวอย่าง
เมื่อไรจึงจะใช้แผนภาพฮิสโตแกรม • เมื่อต้องการตรวจสอบความผิดปกติ โดยดูการกระจายของกระบวนการทำงาน • เมื่อต้องการเปรียบเทียบข้อมูลกับเกณฑ์ที่กำหนด หรือค่าสูงสุด-ต่ำสุด • เมื่อต้องการตรวจสอบสมรรถนะของกระบวนการทำงาน (Process Capability) • เมื่อต้องการวิเคราะห์หาสาเหตุรากเหง้าของปัญหา (Root Cause) • เมื่อต้องการติดตามการเปลี่ยนแปลงของกระบวนการในระยะยาว • เมื่อข้อมูลมีจำนวนมากๆ
วิธีการเขียนฮิสโตแกรม (Histogram) • เก็บรวบรวมข้อมูล (ควรรวบรวมประมาณ 100 ข้อมูล) • หาค่าสูงสุด (L) และค่าต่ำสุด (S) ของข้อมูลทั้งหมด • หาค่าพิสัยของข้อมูล (R-Range) สูตร R = L - S • หาค่าจำนวนชั้น (K) สูตร K = Square root of (n) โดย n คือ จำนวนข้อมูลทั้งหมด • หาค่าความกว้างช่วงชั้น (H-Class interval) สูตร H = R/K หรือ พิสัย / จำนวนชั้น • หาขอบเขตของชั้น (Boundary Value) ขีดจำกัดล่างของชั้นแรก = S – หน่วยของการวัด / 2 ขีดจำกัดบนของชั้นแรก = ขีดจำกัดล่างชั้นแรก + H • หาขีดจำกัดล่างและขีดจำกัดบนของชั้นถัดไป • หาค่ากึ่งกลางของแต่ละชั้น (Median of class interval) ค่ากึ่งกลางชั้นแรก = ผลรวมค่าขีดจำกัดชั้นแรก / 2 ค่ากึ่งกลางชั้นสอง = ผลรวมค่าขีดจำกัดชั้นสอง / 2 • บันทึกข้อมูลในรูปตารางแสดงความถี่ • สร้างกราฟฮิสโตแกรม ลักษณะต่างๆ ของฮิสโตแกรม • แบบปกติ (Normal Distribution) การกระจายของการผลิตเป็นไปตามปกติ ค่าเฉลี่ยส่วนใหญ่จะอยู่ตรงกลาง
• แบบแยกเป็นเกาะ (Detached Island Type) พบเมื่อกระบวนการผลิตขาดการปรับปรุง/หรือการผลิตไม่ได้ผล
• แบบระฆังคู่ (Double Hump Type) พบเมื่อนำผลิตภัณฑ์ของเครื่องจักร 2 เครื่อง / 2 แบบมารวมกัน
• แบบฟันปลา (Serrated Type)
พบเมื่อเครื่องมือวัดมีคุณภาพต่ำ หรือการอ่านค่ามีความแตกต่างกันไป
• แบบหน้าผา (Cliff Type) พบเมื่อมีการตรวจสอบแบบ Total Inspection เพื่อคัดของเสียออกไป
ที่มา : http://youthm.ftpi.or.th |