[language-switcher]

Biểu đồ xu hướng: Một công cụ đơn giản và hiệu quả để cải tiến quy trình

Biểu đồ xu hướng: Một công cụ đơn giản và hiệu quả để cải tiến quy trình

Biểu đồ xu hướng là một công cụ cải tiến quy trình hiệu quả, đơn giản và dễ xử dụng. Biểu đồ xu hướng thường đánh lừa người quan sát do các phương thức thử nghiệm theo thống kê được xử dụng cùng với nó không được chú ý đúng mức. Bài viết này giúp người đọc nhận biết các lợi ích của biểu đồ xu hướng và hướng dẫn cách thức đúng trong việc tạo ra và phân tích biểu đồ này.

Một quy trình được xác định như một chuỗi các hành động để chuyển đổi các yếu tố đầu vào (inputs) thành các sản phẩm cụ thể. Quy trình luôn thay đổi theo thời gian. Việc xác định một thay đổi ngay khi nó vừa xảy ra quan trọng trong cải tiến quy trình. Biểu đồ xu hướng dùng để xác định liệu giá trị trung bình của một quy trình có khuynh hướng thay đổi hay không. Biểu đồ xu hướng không đòi hỏi các tính toán dài dòng hoặc phần mềm đặc biệt. Nó vẽ các giá trị quan sát được trên trục tung Y và thời gian các giá trị đó được quan sát trên trục hoành X. Các tên biểu đồ chuỗi thời gian (time-series chart) biểu đồ xu hướng (run chart) được dùng một cách thay đổi lẫn nhau. Biểu đồ xu hướng (run charts) phần nào tương tự như biểu đồ kiểm soát (control charts) dùng trong phương pháp kiểm soát quy trình bằng thống kê (SPC), nhưng không thể hiện các giới hạn kiểm soát của quy trình. Do vậy nó dễ dàng tạo ra nhưng không thể hỗ trợ được các kỹ thuật phân tích đầy đủ như biểu đồ kiểm soát (control charts).

Biểu đồ xu hướng có thể được dùng để khảo sát khuynh hướng và kiểu biến thiên của đối tượng dữ liệu cần theo dõi trong một khoảng thời gian nhất định và tập trung chú ý vào các biến đổi quan trọng trong quy trình. Biểu đồ xu hướng có ích trong việc theo dõi thông tin, dự báo khuynh hướng và kiểu thay đổi. Nó có thể xác định liệu một quy trình đang biến thiên bình thường (noise) hay đang có những biến đổi khác thường (signal). Nó cũng có thể tiết lộ liệu một quy trình có ổn định bằng cách nhìn vào sự nhất quán của khuynh hướng giá trị trung bình, sự dao động và tính ngẫu nhiên của kiểu thay đổi. Điều này quan trọng vì các quy trình đều rơi vào một trong bốn trạng thái sau:

  1. Lý tưởng (Ideal)
  2. Ngưỡng (Threshold)
  3. Cận kề bất ổn (Brink of chaos)
  4. Bất ổn (State of chaos)

Khi một quy trình đang vận hành trong trạng thái lý tưởng, quy trình chứng minh sự ổn định và khả năng đạt mục tiêu theo thời gian. Quy trình này có thể đoán trước được và kết quả của nó đáp ứng được sự mong đợi của khách hàng. Một quy trình đang trong trạng thái ngưỡng cũng có thể đoán trước được; tuy nhiên nó không luôn luôn đáp ứng được yêu cầu khách hàng. Trạng thái cận kề bất ổn phản ánh một quy trình đang không đoán trước được nhưng kết quả hiện tại của nó vẫn đáp ứng được yêu cầu khách hàng tuy nhiên nó có thể cho ra sản phẩm bị lỗi bất kỳ lúc nào. Trạng thái thứ tư; bất ổn, khi ta không thể biết trước mức độ và số lượng sản phẩm lỗi quy trình này sản xuất ra.

Vẽ Biểu đồ xu hướng bằng cách nào

Có bảy bước để vẽ một biểu đồ xu hướng:

  1. Chọn phạm vi, đơn vị đo lường cần phân tích (Giả định rằng hệ thống đo lường hiện tại đủ tin cậy)
  2. Thu thập dữ liệu – ít nhất phải có được 10 điểm dữ liệu
  3. Vẽ một đồ thị vớt trục tung và trục hoành
  4. Trên trục tung, hoặc trục y, vạch các mức phù hợp với giá trị của biến số bạn đang đo lường
  5. Trên trục hoành, hoặc trục x, vạch các mốc thời gian hoặc chuỗi sự kiện theo trình tự
  6. Tính giá trị trung bình/trung vị (phù hợp với thuộc tính phân bố của tập hợp dữ liệu) và vẽ một đường nằm ngang tại giá trị đó từ bên này sang bên kia đồ thị
  7. Vẽ biểu đồ thể hiện dữ liệu theo trình tự thời gian hoặc chuỗi sự kiện

 

Đọc một biểu đò xu hướng như thế nào

Trước tiên tìm xu hướng (runs). Một xu hướng là một chuỗi những điểm tiếp liền nhau và nằm về một bên của đường trung bình (mean) hoặc trung vị (median). Trung bình hoặc trung vị có thể được dùng tùy vào tập hợp dữ liệu. Nếu tập hợp dữ liệu đối xứng (tức phân bố bình thường) ta dùng mean, nếu không ta dùng median. Một xu hướng có thể là một điểm đơn lẻ nếu cả hai điểm trước đó và liền theo sau nằm trên phía đối diện của đường trung tâm (mean/median). Bỏ qua các điểm nằm đúng ngay trên đường này. Đếm số xu hướng (runs). Có nhiều hoặc ít xu hướng hơn so với bình thường là dấu hiệu của dao động bất thường trong quy trình (ví dụ do một nguyên nhân đặc biệt). (Xem bảng dưới đây):

Số xu hướng bình thường trên hoặc dưới đường trung tâm4
Số điểm dữ liệu có được Giới hạn dưới số lượng xu hướng Giới hạn trên số lượng xu hướng
10 3 8
11 3 9
12 3 10
13 4 10
14 4 11
15 4 12
16 5 12
17 5 13
18 6 13
19 6 17
20 6 15
21 7 15
22 7 16
23 8 16
24 8 17
25 9 17
26 9 18
27 9 19
28 10 20
29 10 20
30 11 21
31 11 22
32 11 22
33 11 23
34 12 23
35 13 24
36 13 25
37 13 25
38 14 26
39 14 26
40 15 26
41 16 26
42 16 27
43 17 27
44 17 28
45 17 29
46 17 30
47 18 30
48 18 31
49 19 31
50 19 32
60 24 37
70 28 43
80 33 48
90 37 54
100 42 59
110 46 65
120 51 70

Tiếp theo tìm sự thay đổi (shift). Ta có thể nhận ra một thay đổi (shift) khi có chin điểm hay nhiều hơn nằm kế nhau trên hoăc dưới đường trung tâm. Đây là môt chỉ dấu cho thất dao đông bất thường đang hiện diện trong quy trình. Sau thay đổi (shift), tìm khuynh hướng (trends).  Các khuynh hướng được nhận diện khi có 6 điểm hoặc nhiều hơn tiếp liền nhau theo chiều tăng hoặc giảm chỉ ra có dao động bất thường. Sau đó tìm các điểm luân phiên (alternating points)- 14 điểm hoặc nhiều hơn nằm luân phiên kế nhau trên và dưới đường trung tâm cho thấy có dao động đặc biệt trong quy trình. Sau cùng kiểm tra các điểm đột biến (outlier), các điểm đột biến là dấu hiệu cho thấy đang có nguồn gây dao động bất thường trong quy trình. Ngoài các mục thông thường trên, một điều quan trong nữa là chúng ta xác định dữ liệu hiện tại có khác so với trước đây hay không (nếu có dữ liệu để so sánh).

Các hình 1, 2 và 3 dưới đây là một số ví dụ về các dao động không bình thường trong biểu đồ xu hướng. Các chỉ dấu này được hiển thị trong khung đỏ:

Think Next - Biểu đồ xu hướng
Figure 1: Run Chart – Ví dụ về khuynh hướng (Trends Example)
Think Next - Biểu đồ xu hướng
Figure 2: Run Chart – Ví dụ về thay đổi (Shifts Example)
Think Next - Biểu đồ xu hướng
Figure 3: Run Chart – Ví dụ về sự luân phiên (Alternating Example)

Nhầm lẫn cần tránh (Pitfalls to Avoid)

Các nhẫm lẫn thường gặp khi đọc các biểu đò xu hường là 1) Kết luận có xu hướng hoạc chu kỳ, khi thật ra chỉ thấy sự dao động bình thường của quy trình (mọi quy trình đều có sự dao động), 2) Không nhận ra được xu hướng hoặc chu kỳ khi nó thật sự đang có mặt. Mọi người thường ít khi nhận biết mình đang bị nầm lẫn 1; tức đang can thiệp vaog một quy trình đang vận hành một cách bình thường. Các hướng dẫn sau đây giúp bạn tránh được các nhầm lẫn khi đọc biểu đồ xu hướng:

The most common ways to misinterpret run charts are 1) to conclude that some trend or cycle exists, when in fact what is being seen is normal process variation (every process will show some variation), or 2) not to recognize a trend or cycle when it does exist. People are generally less aware that they are making the first type of error; they are tampering with a process that is behaving normally.3 In order to avoid mistakes, use the following guidelines for successful run chart interpretation:

  1. Quan sát dữ liệu với một thời đoạn đủ dài để có kinh nghiệm về một khoảng dao động “bình thường” (Điều này đòi hởi sự hiểu biết nhất định về quy trình đang quan sát)
  2. Có phải dữ liệu hiện tại đang nằm trong khoảng dao động bình thường?
  3. Có chu kỳ? Hàng tuần? Hàng tháng? Hàng năm?
  4. Vẽ một đường khuynh hướng mô tả đúng nhất dữ liệu từ đầu tới cuối biểu đồ. Nếu đường này có vẻ nằm ngang cho thấy giá trị trung bình của quy trình được xem như ổn định trong suốt thời gian quan sát. Nếu khác, thì giá trị trung bình của quy trình được xem như không ổn định. Vẽ đường suy luận này cần có đủ dữ liệu, thường cần 50 điểm hay nhiều hơn (Tức chỉ hai điểm thì không đủ)

Biểu đồ xu hướng là một công cụ cải tiến quy trình đơn giản và hiệu quả. Tuy không thể thay thế cho biểu đồ kiểm soát nhưng nó rất dễ xử dụng để nhận ra dao động trong quy trình nên các bạn có thể thêm vào bộ công cụ cải tiến liên tục của mình.

Tham khảo (References)

  1. Wheeler, Donald J. and Chambers, David S., Understanding Statistical Process Control, SPC Press, 1992.
  2. Berardinelli, Carl, “A Guide to Control Charts,”
  3. Deming, W. Edwards, Out of the Crisis, The MIT Press, 1982.
  4. Swed FS, Eisenhart C. Tables for testing randomness of grouping in a sequence of alternatives. Ann Math Stat 1943; 14:66-87

Take the first step towards product management success

By sharing your email, you agree to our Privacy Policy and Terms of Service