Đánh giá quá trình đo lường (EMP Study) trong Minitab

30/05/2024 141 lượt xem

Phân tích nguồn gốc của sự thay đổi

Một loại phân tích này là nghiên cứu EMP, còn gọi là Phương pháp của Wheeler. EMP là viết tắt của "Đánh giá Quy trình Đo lường". Nghiên cứu EMP đánh giá hai nguồn gốc của sự biến đổi trong việc đo lường:

  • Tính lặp lại: Sự biến đổi khi cùng một người đo cùng một bộ phận nhiều lần, sử dụng cùng một dụng cụ đo, trong cùng điều kiện.
  • Tính tái lập: Sự biến đổi khi những người khác nhau đo cùng một bộ phận nhiều lần, sử dụng cùng một dụng cụ đo, trong cùng điều kiện.

Dựa trên tính lặp lại và tính tái lập, nghiên cứu EMP xếp loại hệ thống đo lường từ tốt nhất (Lớp Nhất) đến tệ nhất (Lớp Tư). Các lớp này giải thích khả năng của hệ thống đo lường trong việc phát hiện sự thay đổi trong trung bình của quy trình ít nhất là 3 độ lệch chuẩn. Nếu hệ thống đo lường có thể phát hiện được những thay đổi này, nó sẽ hữu ích cho các hoạt động cải tiến quy trình. Ví dụ, nhiều biểu đồ kiểm soát sử dụng trung bình nhóm nằm ngoài 3 độ lệch chuẩn so với trung bình tổng thể để xác định nguyên nhân đặc biệt ảnh hưởng đến quy trình.

Phân tích qua ví dụ

Ví dụ, một nhà sản xuất thực phẩm theo dõi trọng lượng của hộp ngũ cốc. Họ muốn đảm bảo rằng sự biến đổi từ các phép đo khác nhau là đủ nhỏ để có thể sử dụng cho các phân tích cải tiến quy trình khác. Kết quả từ một nghiên cứu EMP sẽ giúp xác định xem hệ thống đo lường có đáng tin cậy hay không và cách để cải thiện nó.

Hệ thống đo lường có được chấp nhận không?

Các số liệu từ nghiên cứu EMP cung cấp phân loại cho hệ thống đo lường. Trong các kết quả này, phân loại là Lớp Nhất. Nhóm có thể tự tin rằng hệ thống đo lường sẽ đủ tốt để sử dụng cho các hoạt động cải tiến quy trình khác.

Làm thế nào để cải thiện hệ thống đo lường?

Nghiên cứu EMP cũng cung cấp thông tin để bạn quyết định khi nào nên ưu tiên cải thiện hệ thống đo lường. Phân tích Phạm vi Trung bình (ANOMR) và Phân tích Tác động Chính (ANOME) cho thấy nơi mà tính tái lập thấp so với biến thiên của quy trình. Trong ANOMR, người điều hành B ít nhất quán hơn hai người điều hành khác. Cải thiện sự nhất quán của người điều hành B sẽ làm hệ thống đo lường tốt hơn.

Trong ví dụ ANOME này, các người điều hành khác nhau có xu hướng đo cao hơn hoặc thấp hơn nhau. Các cải tiến giúp làm cho trung bình các phép đo của các người điều hành khác nhau gần nhau hơn sẽ cải thiện hệ thống đo lường.

HÃY TIN TƯỞNG VÀO DỮ LIỆU CỦA BẠN

Để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, bạn cần tin rằng dữ liệu của mình chính xác. Nghiên cứu EMP trong Phần mềm Thống kê Minitab giúp bạn kiểm tra xem hệ thống đo lường của mình có đáng tin cậy hay không và cách cải thiện nó. Khi bạn đánh giá độ chính xác của các phép đo, bạn có thể yên tâm rằng mọi quyết định sau này dựa trên dữ liệu đó đều đáng tin cậy.


Bạn có thể tham khảo giá bản quyền phần mềm Minitab chính hãng

Ngoài ra, nếu có nhu cầu tư vấn cụ thể, vui lòng liên hệ ngay với JYW Soft để được nhận báo giá và tư vấn về sản phẩm kỹ hơn:

Hotline: 024 6682 0511

Email: sale@jywsoft.com

Websitehttps://minitabvietnam.com/

Add: Tầng 4, Tòa nhà N01-T4, Khu Đoàn Ngoại Giao, P. XuânTảo, Q. Bắc Từ Liêm, TP. Hà Nội