MSITBlog

1 minute reading time (210 words)

ผังฮิสโตแกรม (Histogram Chart) (1)

เครื่องมือตัวต่อไปที่เราจะยกขึ้นมาคุยกันก็คือ ผังฮิสโตแกรมครับ … 

โดยทั่วไป ถ้าข้อมูลที่เก็บมานั้นเป็นข้อมูลแบบตัวเลขและเราต้องการดูแค่ค่าเฉลี่ย (average) ค่าพิสัย (range) อะไรพวกนี้ ... เราก็สามารถคำนวณได้ตามวิธีการปกติทั่วไปได้ทันที โดยไม่ต้องอาศัยกราฟเข้ามาช่วยแต่ประการใด

แต่ถ้าเราต้องการดูรูปทรงของการกระจายตัวของข้อมูลว่ามันเป็นอย่างไรมันเบ้ซ้าย เบ้ขวา หรือ เป็นรูประฆังคว่ำ อะไรแบบนี้ ... เราต้องใช้รูปกราฟเข้าช่วยแล้วครับ กราฟแบบหนึ่งที่เรามักนำมาใช้กันคือ ผังฮิสโตรแกรม รูปร่างหน้าตาก็จะเป็นดังรูปด้านล่าง

ผังฮิสโตแกรม จะมีลักษณะเป็นกราฟแท่งที่นำมาใช้แสดงความถี่ในการการเกิดซ้ำของข้อมูลที่มีการจัดเป็นลุ่มหรือหมวดหมู่ โดยแท่งกราฟที่แสดงไว้นั้นจะมีความกว้างเท่ากันและมีด้านข้างติดกัน (เวลาเราเขียนกราฟขึ้นมา เรามักจะเว้นระยะได้นิดหน่อย เพื่อให้สังเกตุเห็นได้ง่าย) โดยทั่วไปแล้วศูนย์กลางของฮิสโตแกรมจะอยู่ที่แท่งที่เป็นค่าความถี่สูงสุด ส่วนความถี่รองลงมาจะกระจายลดหลั่นไปตามลำดับ

ลองนึกเล่น ๆ ครับ … สมมติว่าผมสั่งซื้อวัตถุดิบชนิดหนึ่งมาจากผู้ขายรายหนึ่ง โดยทำสัญญากันว่า วัถุดิบนั้นจะต้องมาจากสายการผลิตเดียวกัน ล็อต (Lot) เดียวกัน (เช่น ถ้าวันพุธเขาผลิตสักแสนชิ้นจากสายการผลิต A, B, C และผมซื้อเขาหมื่นชิ้น เขาจะต้องหยิบวัตถุดิบหมื่นชิ้นมาจากวัตถุดิบที่เขาผลิตวันพุธและหมื่นชิ้นนี้จะต้องมาจากสายการผลิตใดสายการผลิตหนึ่งเท่านั้น ห้ามไปหยิบเอาวันจันทร์บ้าง วันอังคารบ้าง จากสายการผลิต A บ้าง B บ้าง มาผสมกันให้ครบหมื่นชิ้นแล้วส่งมาให้ผม)

เพื่อให้มั่นใจว่า มันเป็นไปตามข้อตกลง ผมจึงสุ่มเอาวัตถุดิบที่ซื้อมาจำนวนหนึ่งเอามาวัดค่าแล้วทำการพล็อตกราฟออกมา มันก็ควรจะเป็นรูปซ้ายมือ โดยมีค่าเฉลี่ยอยู่ค่าหนึ่ง ถ้าเป็นแบบนี้ ผมก็จะเชื่อว่า มันมาจากล็อตเดียวกันตามที่สัญญากันเอาไว้

ทุกครั้งที่ผมซื้อของจากเขา ผมก็จะสุ่มตรวจทุกครั้งเหมือนกัน ต่อมามีอยู่วันหนึ่ง ผมพล็อตกราฟแล้วมันได้รูปออกมาทางขวามือ แม้ว่าค่าเฉลี่ยมันก็ยังใกล้กับของเดิมก็ตาม แต่รูปกราฟมันเหมือนกับเป็นภูเขาสองลูกมาซ้อนเหลื่อมกัน แสดงว่ามันน่าจะเป็นไปได้ว่าผู้ขายเขาหยิบวัตถุดิบมาจากกองวัตถุดิบสองกองที่ผลิตต่างสายการผลิตกันแล้วก็ส่งมาให้ผม ผมก็ต้องคุยกับเขาแหละครับว่ามันเกิดอะไรขึ้น

สังเกตุไหมครับ ถ้าผมไม่พล็อตกราฟมาดู ผมคงไม่รู้หรอกว่าผู้ขายเล่นผมซะแล้ว … 

ดังนั้นพอจะกล่าวได้ว่า เรามักจะใช้ผังฮิสโตแกรมเข้ามาช่วยดูสิ่งที่ผิดปกติออกไปในกระบวนการผลิต (โดยดูการกระจายตัวของข้อมูล) เช่น

1) เมื่อต้องการตรวจสอบความผิดปกติผ่านการดูการกระจายของกระบวนการทำงานโดยทั่วไปกระบวนการผลิตที่เกิดขึ้นตามปกติ เมื่อเราวัดชิ้นงานที่ได้ออกมา ข้อมูลมันควรจะมีการกระจายตัวแบบปกติ (Normal distribution) แต่ถ้ารูปกราฟมันเกิดผิดปกติออกไปจากเดิม เราก็ต้องลงไปดูแล้วว่า มันน่าจะมีบางสิ่งบางอย่างที่ผิดปกติออกไปจากเดิม

2) เมื่อต้องการเปรียบเทียบข้อมูลกับเกณฑ์ที่กำหนด เช่น ชิ้นงานที่เรานำมาวัด ค่ามันจะต้องอยู่ในพิกัดที่กำหนดให้ (ข้อมูลจะต้องอยู่ระหว่างพิกัดด้านล่าง (Lower Specification Limit, LSL) กับ พิกัดด้านบน (Upper Specification Limit, USL) การกระจายตัวเป็นรูปแบบปกติดังรูปขวามือ

แต่วันนี้เราพล็อตออกมามันเป็นดังรูปซ้ายมือ แม้ว่าข้อมูลจะมีการกระจายตัวแบบปกติก็ตามแต่มันมีข้อมูลบางส่วนหลุดออกมาอยู่นอกพิกัดควบคุม (แสดงว่า มีชิ้นงานที่ไม่ดีเกิดขึ้นแล้ว) แสดงว่า มีบางสิ่งบางอย่างที่ผิดปกติออกไปเกิดขึ้นในกระบวนการผลิต เราก็ไปทำการแก้ไขเสีย แล้วก็เก็บข้อมูลมาพล็อตดูอีกครั้ง คราวนี้เราจะพบว่า ไม่มีข้อมูลใด ๆ หลุดออกนอกพิกัดควบคุมแล้ว

3) เมื่อต้องการตรวจสอบสมรรถนะของกระบวนการ (Process Capability) … เพื่อดูว่ากระบวนการอยู่ภายใต้การควบคุมของเราหรือไม่ (ถ้ากระบวนการอยู่ภายใต้การควบคุมของเรา ข้อมูลของกระบวนการจะต้องมีการกระจายตัวแบบปกติ และไม่มีข้อมูลใด ๆ ออกนอกพิกัดที่เราใช้ควบคุม เหมือนกับกราฟรูปขวามือนั่นเอง)

4) เมื่อต้องการดูการเปลี่ยนแปลงของกระบวนการในระยะยาวเราก็ดูว่าเวลาผ่านไป กระบวนการมีการเคลื่อนตัวไปเป็นอย่างไร

ถ้าเราเอาข้อมูลของกระบวนการผลิตมาพล็อตแต่ละช่วงเวลา เช่น วันละครั้ง สัปดาห์ละครั้ง หรือ เดือนละครั้ง มาพล็อตกราฟ  เราจะเห็นว่ารูปซ้ายมือนั้น กระบวนการไม่มีเสถียรภาพ (หมายความว่ากระบวนการไม่นิ่ง หรือ ไม่อยู่ภายใต้การควบคุมของเรา เพราะการกระจายตัวของข้อมูลแตกต่างกันออกไป กว้างบ้าง แคบบ้าง) และไม่มีขีดความสามารถในการผลิตสินค้า (หมายความว่า มีข้อมูลของกราฟบางรูปแสดงให้เห็นว่า มีสินค้าบางส่วนหลุดออกนอกพิกัดควบคุม (Spec Limit) หรือ พูดง่าย ๆ ก็คือหลุดออกนอก Spec ที่ลูกค้ากำหนดให้) …

ถ้าเป็นอย่างนี้ลูกค้าเห็นกราฟเข้าก็ส่ายหัวแหละครับ เพราะเขาคาดการณ์ไม่ได้ว่า เดือนหน้า ปีหน้า สินค้าที่ผลิตออกมาจะเป็นอย่างไร เป็นผม ๆ ก็เผ่นหนีเหมือนกัน เพราะมันเสียชื่อเสียงของผมนะครับ ผมไม่เสี่ยงหรอก

ส่วนรูปขวามือ ต้องถือว่ากระบวนการมีเสถียรภาพ (เพราะการกระจายตัวของข้อมูลไม่แตกต่างกัน) และมีขีดความสามารถในการผลิตสินค้า (เพราะไม่มีข้อมูลของกราฟรูปใดหลุดออกนอกพิกัดควบคุมเลยแบบนี้ลูกค้าเห็นแล้วชอบครับ เพราะกระบวนการมันนิ่ง อยู่ภายใต้การควบคุม เขาก็สามารถคาดการณ์ได้ว่า เดือนหน้า ปีหน้า สินค้าที่ผลิตออกมาจะเป็นอย่างไร

5) เมื่อมีข้อมูลมาก ๆ และเราต้องการดูข้อมูลในเชิงรูปภาพเพื่อหาข้อสรุปว่า ข้อมูลมาก ๆ นั้นบอกอะไรเรา

ประเด็นหลัก ๆ ที่เรานำผังพาเรโตมาใช้กันในโรงงานก็จะเป็นดังที่เรากล่าวมาข้างต้นครับ ทีนี้ผังพาเรโตสร้างอย่างไร อันนี้คงต้องคุยกันต่อไปในบล็อกหน้าแหละครับ

 

ผังฮิสโตแกรม (Histogram Chart) (2)
การใช้ Excel สร้างผังพาเรโต

Related Posts

 

Comments

No comments made yet. Be the first to submit a comment
Already Registered? Login Here
Guest
Sunday, 21 July 2019