Case study: phân tích dữ liệu sản xuất để giảm phế phẩm và tăng OEE

Case study: phân tích dữ liệu sản xuất để giảm phế phẩm và tăng OEE
Nội dung bài viết 9 mục
  1. 1. Bối cảnh
  2. 2. Thu thập và làm sạch
  3. 3. Mô hình dữ liệu
  4. 4. Chỉ số
  5. 5. Phân tích
  6. 6. Hành động
  7. 7. Theo dõi
  8. Bài học
  9. Xem dashboard tương tự

Tóm tắt nhanh

  • Bối cảnh (minh hoạ): xưởng ép nhựa 8 máy, dữ liệu sản lượng, dừng máy, phế phẩm ghi ở 3 file khác nhau.
  • Chuẩn hoá thành 2 bảng Fact (sản xuất, dừng máy) + 4 bảng Dim, dựng dashboard OEE và chất lượng.
  • Pareto + phân tầng chỉ ra 2 máy và 3 nguyên nhân dừng chiếm phần lớn tổn thất.
  • Bài học: giá trị nằm ở quy trình dữ liệu → insight → hành động → theo dõi, không nằm ở biểu đồ.

Biểu đồ OEE theo máy trong case study

Số liệu trong bài là ví dụ minh hoạ để giải thích phương pháp.

1. Bối cảnh

Xưởng ép nhựa có 8 máy, chạy 3 ca. Lãnh đạo cảm thấy “máy chạy không hết công suất” nhưng không có số chung: tổ sản xuất ghi sản lượng trên Excel, bảo trì ghi dừng máy trên sổ, QC ghi phế phẩm trên phiếu giấy.

Câu hỏi phân tích: OEE từng máy là bao nhiêu, tổn thất lớn nhất nằm ở đâu, nên cải tiến gì trước?

2. Thu thập và làm sạch

  • Gộp 6 tháng nhật ký sản xuất từ các file theo tháng bằng Power Query (From Folder).
  • Số hoá sổ dừng máy theo mẫu: ngày, ca, máy, bắt đầu, kết thúc, mã nguyên nhân.
  • Chuẩn hoá tên máy (M01…M08), mã nguyên nhân dừng (thay khuôn, hỏng hóc, chờ vật liệu, chờ QC…), mã lỗi.

Xem kỹ thuật tại Làm sạch dữ liệu với Power Query.

3. Mô hình dữ liệu

  • Fact_SanXuat: Ngày, Ca, Máy, Sản phẩm, Thời gian kế hoạch, Sản lượng, Phế phẩm
  • Fact_DungMay: Ngày, Ca, Máy, Nguyên nhân, Số phút
  • Dim: Ngày, Máy, Sản phẩm (có cycle time chuẩn), Nguyên nhân

4. Chỉ số

Chỉ sốCông thức
Availability(Thời gian kế hoạch − Thời gian dừng) / Thời gian kế hoạch
Performance(Cycle time chuẩn × Sản lượng) / Thời gian chạy
Quality(Sản lượng − Phế phẩm) / Sản lượng
OEEA × P × Q

Chi tiết tại OEE là gì và 6 tổn thất lớn trong OEE.

5. Phân tích

  1. Tổng quan: OEE trung bình khoảng 62%, Availability là thành phần thấp nhất.
  2. Phân tầng theo máy: hai máy có OEE thấp hơn hẳn nhóm còn lại.
  3. Pareto nguyên nhân dừng trên hai máy đó: thay khuôn, chờ vật liệu và hỏng hệ thống gia nhiệt chiếm phần lớn số phút dừng.
  4. Theo ca: thời gian thay khuôn ca đêm dài hơn rõ rệt so với ca ngày.
  5. Chất lượng: phế phẩm tăng trong 30 phút đầu sau thay khuôn.

6. Hành động

InsightHành độngCông cụ
Thay khuôn lâu, nhất là ca đêmChuẩn hoá thay khuôn, chuẩn bị trướcSMED, Standard work
Chờ vật liệuKanban cấp liệu theo kế hoạch caKanban
Hỏng gia nhiệt lặp lạiBảo trì phòng ngừa, phân tích nguyên nhânKobetsu Kaizen
Phế phẩm sau thay khuônThông số khởi động chuẩn, kiểm tra sản phẩm đầuControl plan

7. Theo dõi

Dashboard làm mới hằng ngày, họp sáng xem OEE ngày hôm qua theo máy, Pareto dừng máy theo tuần. Mỗi hành động có người phụ trách, hạn, và được đánh giá hiệu quả bằng chính dashboard.

Bài học

  • Dữ liệu đã có sẵn; thiếu là chuẩn hoá và kết nối.
  • Dashboard chỉ có giá trị khi gắn với nhịp họp và danh sách hành động.
  • Bắt đầu nhỏ (1 xưởng, vài KPI), mở rộng khi đã chứng minh hiệu quả.

Xem dashboard tương tự

Dashboard OEE & sản xuất · Dashboard KPI bảo trì · Đặt làm dashboard theo dữ liệu của bạn.

Bản tin Industrial Knowledge

Mỗi tuần một công cụ, đọc trong 5 phút

Đăng ký nhận bản tin và checklist 8D miễn phí (PDF). Không spam, hủy bất cứ lúc nào.