เมื่อลูกค้าหรือผู้บริหาร มาถามว่า
เครื่องจักรหรือกระบวนการผลิตของเรานั้นมีความสามารถในด้านคุณภาพได้ดีเพียงใด
Process Capability
ตัวชี้วัดที่นิยมใช้ประเมิน คือ
"การวัดความสามารถในกระบวนการผลิต" ด้วย
process capability ( Cp และ Cpk )
.
.
NOTE :
ค่านี้สามารถนำไปใช้ประเมินเครื่องจักรใหม่
ที่มีการสั่งซื้อได้ด้วย ( ก่อนการส่งมอบ )
.
.
โดยจะต้องมีความรู้ความเข้าใจพื้นฐานในเรื่องของ ค่าเฉลี่ย และ ค่าความผันแปร เป็นพื้นฐานกันก่อน
( เป็นประโยชน์ของการนำค่าเฉลี่ยและค่าผันแปรมาใช้ในเชิงสถิติ )
ติดตามย้อนหลังสำหรับพื้นฐานในเรื่อง ค่าเฉลี่ย และ ค่าความผันแปร :
ค่า Cp หรือ Cpk นั้นเป็นค่าเทียบระหว่าง 2 ตัวแปรหลัก คือ
a] spec tolerance ของลูกค้า กับ
b] ค่าความผันแปรที่เกิดขึ้นจริงจากการผลิต ( process tolerance )
ถ้าค่า a] มีค่าที่มากกว่าค่า b] นั่นแสดงว่า เครื่องจักรมีความสามารถในการผลิตที่ดี
นั่นคือ มีค่า spec tolerance มีสูง
แต่กระบวนการผลิตของเรามีค่าความผันแปร ( ก็เป็น tolerance ของการผลิต ) ที่ต่ำกว่า
ในทางกลับกัน a] น้อยกว่า b] นั่นแสดงว่ามีความสามารถในการผลิตที่ต่ำ
งานมีโอกาสเกิดของเสียได้มาก
เช่น
a] มีค่า spec tolerance = 2.0
b] มีค่า process tolerance = 1.2
จะเห็นว่า ค่า b] ซึ่งเป็น tolerance น้อยกว่าค่า a]
นั่นคือเครื่องจักรสามารถผลิตชิ้นงานโดยมีความผันผวนของค่าวัดที่ได้น้อยว่า spec tolerance
แต่อย่างไรก็ตาม เพื่อให้การเทียบค่านี้มีความชัดเจนมากขึ้น
จึงกำหนดให้เอาค่า a] หารด้วย ค่า b]
แล้วผลที่ได้นั้น ต้องมีค่ามากกว่า 1.33 ( เป็นค่ามาตรฐานในเชิงสถิติ )
ก็จะถือว่ากระบวนการผลิตนั้นมี Cp หรือ Cpk ที่ดี มั่นใจได้
จากตัวอย่างข้างต้น คำนวนค่าได้ = 2.0 หารด้วย 1.2 ได้เป็น 1.67
นั่นคือเป็นกระบวนการผลิตที่ดี เชื่อมั่นได้
.
.
ที่นี้มีดูในเชิงหลักการของการคำนวนค่า Cp และ Cpk
จะมีสูตรการคำนวนคือ
Cp = ( USL - LSL ) หารด้วย 6S
Cpk = ( ค่าเฉลี่ย - LSL ) หารด้วย 3S และหรือ
( USL - ค่าเฉลี่ย ) หารด้วย 3S
ค่าไหนต่ำกว่าให้เลือกค่านั้น
USL คือ Upper Spec Limit ( ค่าสเปคสูงสุดที่ยอมรับได้ )
LSL คือ Lowee Spec Limit ( ค่าสเปคต่ำสุดที่ยอมรับได้ )
S คือ Standard Deviation ( ค่าความผันแปรของสิ่งที่วัดผล )
รายละเอียดและการตีความของทั้ง 2 ค่านี้ สามารถอ่านเพิ่มเติมได้ที่
มาลองดูตัวอย่างนี้กัน เช่น
a] เงื่อนไขของลูกค้า
- ลูกค้ากำหนด spec ความหนาชิ้นงานไว้ที่ 10+/-1.0 cm
* ค่าสูงสุดคือ 11.0 cm
* ค่าต่ำสุดคือ 9.0 cm
* นั่นคือมีระยะห่างระหว่างค่าสูงสุดและค่าต่ำสุด ( Tolerance ) คือ 2 cm
- ผลิตด้วยเครื่องตัด เพื่อให้ได้ความหนาตามที่ลูกค้าต้องการ
b] กระบวนการผลิตของเครื่อง
หลังจากการปรับค่าต่างๆของเครื่องจักร
และผลจากการตัดชิ้นงานจำนวน 50 ชิ้น นำมาคำนวนพบว่า
1. ค่าเฉลี่ยความหนาของทั้ง 50 ชิ้นอยู่ที่ 10.35
2. ค่าความผันแปรของชิ้นงานทั้ง 50 ชิ้นอยู่ที่ 0.55
ดังนั้นจากตัวอย่างเราจะคำนวน
Cp = 2.0 / ( 6*0.55 )
= 2.0 / 3.3
= 0.61
Cpk1 = ( 10.35-9.0 ) / ( 3*0.55 )
= 1.35 / 1.65
= 0.82
Cpk2 = ( 11.0-10.35 ) / ( 3*0.55 )
= 0.65 / 1.65
= 0.39
นั่นคือเลือกค่าต่ำสุด Cpk = 0.39
ดังนั้นกระบวนการผลิตของเครื่องตัดมีค่า
Cp = 0.61 ( ในมุมมองของภาพรวมกระบวนการที่มีความผันแปรสูง )
Cpk = 0.39 ( ในมุมมองด้าน accuracy และ precision )
สรุปว่าเครื่องตัดนี้มีค่าต่ำกว่า 1.33
จึงเป็นกระบวนการผลิตที่ยังไม่ดีพอ ต้องปรับปรุง
.
ซึ่งสามารถแก้ไข
โดยปรับค่าเฉลี่ยให้เข้าใกล้ค่า 10.00
และหรือลดความผันผวนของกระบวนการผลิตให้น้อยลง
บทสรุป :
การคำนวนค่า Cp หรือ Cpk นั้น ไม่ได้ยากนะครับ
เมื่อเราทำความเข้าใจในหลักการ
แค่เพียงรู้เงื่อนไข spec ของลูกค้า
และทำการผลิตเพื่อหาค่าเฉลี่ยและค่าความผันแปร
แล้วมาคำนวนตามสูตร ก็จะทำให้เรารู้ความสามารถของกระบวนการผลิต ได้
แต่ความยากมันอยู่ตรงที่เมื่อค่า Cp หรือ Cpk ไม่ได้ตามมาตรฐาน คือ 1.33
ต้องการมีการปรับปรุง ซึ่งต้องอาศัยความรู้ และ ทักษะของคนทำงานในการปรับจูนกระบวนการผลิต
ไม่ว่าจะเป็น เครื่องจักร แม่พิมพ์ เงื่อนไขแวดล้อมอื่นๆ
ถ้าองค์กรของท่าน ประสบปัญหาในเรื่องลีน
สามารถติดต่อสอบถาม ปรึกษา ได้ฟรี
สามารถติดต่อ :
Line ID : @leantrinity
Tel : 089-8347733
Website : www.leantrinity.com
โค้ชบี้ สัญเชษฐ์
Lean Trinity Academy
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
