Vận dụng 6sigma trong đời sống hằng ngày

 6Sigma ban đầu là một mục tiêu được sử dụng trong các nhà máy sản xuất để cải thiện tỷ lệ sản phẩm đạt chất lượng. Nó bắt nguồn từ lý thuyết Kiểm soát Quy trình Thống kê (Statistical Process Control - SPC), nhưng hiện nay đã trở thành một chỉ số để đo sự hài lòng của khách hàng trong hầu hết các ngành nghề.

Nói một cách đơn giản, đạt tiêu chuẩn 6σ có nghĩa là khi sản xuất một triệu sản phẩm, số lượng sản phẩm không đạt chất lượng phải ít hơn 4 (chính xác hơn là 3.4). Chuyển đổi sang ngôn ngữ của ngành dịch vụ, điều này có nghĩa là trong một triệu lượt khách hàng, số khách hàng không hài lòng với dịch vụ không được vượt quá 4 người. Tóm lại, việc theo đuổi Six Sigma là theo đuổi không có sai sót, bởi vì tỷ lệ lỗi 3.4 trên một triệu sản phẩm gần như là bằng không đối với hầu hết các sản phẩm.

Vậy lợi ích của việc thực hiện 6σ là gì?

Thực hiện 6σ giúp giảm tỷ lệ sản phẩm lỗi trong quá trình sản xuất, vì nếu sản phẩm lỗi được tạo ra, sẽ cần chi phí thêm về nhân lực và vật lực để sửa chữa chúng. Điều này không chỉ lãng phí thời gian và tiền bạc, mà còn có thể dẫn đến việc sản phẩm lỗi bị giao đến tay khách hàng, gây ra bồi thường hoặc mất khách hàng nghiêm trọng.

Đối với ngành dịch vụ, thực hiện 6σ có thể giảm tỷ lệ khách hàng không hài lòng, khiến khách hàng muốn quay lại sử dụng dịch vụ hoặc mua hàng của chúng ta.

Vậy làm thế nào để thực hiện 6σ?

Đầu tiên, bạn phải chọn một mục tiêu có thể định lượng được, sau đó xác định giới hạn trên và giới hạn dưới của mục tiêu này. Bạn cũng cần thông qua các cuộc động não liên tục để đề ra các biện pháp, cải thiện quy trình, kiểm tra kết quả và thiết lập các quy trình tiêu chuẩn hiệu quả. Quá trình này cần lặp đi lặp lại để cuối cùng đạt được mục tiêu.

Ví dụ về việc thực hiện 6σ trong ngành bán cơm hộp

Giả sử bạn điều hành một cửa hàng chuyên bán cơm hộp, và hầu hết các văn phòng gần đó thường đặt cơm trưa từ cửa hàng của bạn. Vì thời gian nghỉ trưa của văn phòng thường là 12:00 trưa, và khách hàng muốn ăn cơm hộp nóng hổi đúng giờ nhưng không bị đói quá lâu, nên bạn và khách hàng đã thống nhất rằng thời gian giao cơm phải trong khoảng từ 11:45 đến 12:15. Bạn cũng đồng ý rằng nếu giao cơm quá sớm hoặc quá muộn, thì sẽ phải giảm giá 30%. Ngoài ra, để khuyến khích nhân viên đạt mục tiêu, bạn cung cấp thêm 10% giá trị đơn hàng làm tiền thưởng cho nhân viên.

Vì vậy, mục tiêu trong ví dụ trên là “thời gian giao cơm”, và giới hạn trên, giới hạn dưới là 11:45 và 12:15. Bạn cần ghi lại thời gian giao cơm mỗi lần cho khách hàng và tính toán độ lệch chuẩn để đánh giá kết quả. Một điểm quan trọng nữa là khách hàng thực sự mong muốn cơm được giao lúc 12:00. Nếu việc đạt tiêu chuẩn 11:45 đến 12:15 đã dễ dàng, tại sao không đặt tiêu chuẩn nghiêm ngặt hơn là từ 11:50 đến 12:10? Điều này có thể cải thiện hơn nữa sự hài lòng của khách hàng.

Bảng đối chiếu số lượng tiêu chuẩn sigma (σ) và tỷ lệ sản phẩm lỗi (ppm) trong các tình huống khác nhau

Khi quy trình ổn định, dữ liệu đo lường thường có phân phối chuẩn (phân phối bình thường). Dựa vào giới hạn trên của đặc tả (USL) và giới hạn dưới của đặc tả (LSL), có thể tính ra phạm vi đặc tả (T = USL - LSL), giá trị trung tâm của quy trình (x̄), và độ lệch chuẩn (σ). Thông thường, chúng ta sử dụng công thức 【M-x̄=1.5σ】 để biểu thị sự lệch tâm của quy trình so với trung tâm đặc tả (M), bởi vì khi thực hiện thực tế, rất khó để đạt được điểm trung tâm lý tưởng (giá trị trung tâm của đặc tả). Nếu 【M=x̄】 thì điều này biểu thị không có sự lệch tâm, đó là lý tưởng trong lý thuyết.

Bảng dưới đây liệt kê số lượng sigma (σ) khác nhau và tỷ lệ sản phẩm lỗi tương ứng (ppm). Cách tính độ lệch chuẩn có thể dễ dàng thực hiện bằng cách sử dụng hàm STDEV() trong Excel.

Thông thường, chúng ta nói “tỷ lệ lỗi 3.4 cho Six Sigma” dựa trên giả định rằng giá trị trung tâm của sản phẩm thực tế lệch khỏi trung tâm đặc tả 1.5σ. Lý do tại sao lệch 1.5σ, thuần túy là do kinh nghiệm, hoặc bạn có thể tự tìm cách thống kê.

Để biết thêm thông tin về tiêu chuẩn sigma và tỷ lệ lỗi, có thể tham khảo bài viết 【Bảng đối chiếu giữa Cpk, Sigma và tỷ lệ lỗi PPM】.

Số lượng σ trong T/2	M-x̄=0	M-x̄=1.5σ
1	317,400	697,700
2	4,5400	308,733
3	2,700	33,803
4	63	6,210
5	0.57	233
6	0.002	3.4

Nếu bạn vẫn còn hứng thú với tiêu chuẩn sigma, vui lòng tiếp tục đợi những bài viết sắp tới nhé !