Trong bối cảnh sản xuất hiện đại, nơi mỗi biến động nhỏ trong quy trình đều có thể dẫn đến sai lệch chất lượng hoặc lãng phí chi phí, việc hiểu rõ mối quan hệ giữa các yếu tố quá trình trở thành yêu cầu thiết yếu. Nhằm nâng cao năng lực phân tích và tối ưu hóa vận hành dựa trên dữ liệu, Ajinomoto Việt Nam đã hợp tác cùng Lean Helper triển khai chương trình đào tạo chuyên sâu về Design of Experiments (DOE) – Thiết kế Thực nghiệm. Khóa học không chỉ giới thiệu một công cụ thống kê, mà còn giúp đội ngũ kỹ sư làm chủ phương pháp khoa học để kiểm chứng giả thuyết, phát hiện nguyên nhân gốc rễ và tìm ra điều kiện tối ưu cho quy trình sản xuất. Thông qua việc kết hợp giữa lý thuyết thống kê hiện đại, phần mềm Minitab, và dữ liệu thực tế từ dây chuyền sản xuất, chương trình đã mang lại cách nhìn mới về “cải tiến dựa trên bằng chứng” – một nền tảng quan trọng trong hành trình hướng tới sản xuất tinh gọn và thông minh của Ajinomoto.
Khách hàng: Ajinomoto Việt Nam Ngành công nghiệp: Thực phẩm và đồ uống Chương trình: Chương Trình Đào Tạo & Tư Vấn Lean Six Sigma – module chuyên sâu Thiết kế thực nghiệm (Design of Experiments) Đối tượng: Đội ngũ quản lý sản xuất bao gồm Giám đốc, Quản lý và chuyên viên cải tiến, TPM, Quản lý sản xuất, Quản lý chất lượng, Quản lý các bộ phận chức năng và kỹ thuật – những người trực tiếp vận hành và cải tiến quy trình sản xuất tại Ajinomoto Việt Nam (nhà máy Biên Hòa).
Chương trình được triển khai trong khuôn khổ dự án nâng cao năng lực phân tích dữ liệu và tối ưu hóa quy trình sản xuất theo định hướng Lean Six Sigma. Trước đó, Ajinomoto đã ứng dụng nhiều hoạt động cải tiến theo mô hình TPM và Kaizen, tuy nhiên các biến động trong chất lượng và hiệu suất vẫn tồn tại do thiếu công cụ xác định mối tương quan định lượng giữa các yếu tố quy trình. Từ thực tế này, doanh nghiệp xác định cần bổ sung năng lực về phân tích thống kê thực nghiệm (Statistical Experimental Design) để chuyển từ cải tiến cảm tính sang cải tiến dựa trên dữ liệu định lượng.
Trong module Design of Experiments (DOE), chương trình tập trung vào các kỹ thuật cốt lõi của thống kê ứng dụng, bao gồm:
Các bộ dữ liệu được sử dụng trong dự án bao gồm thông số vận hành của dây chuyền phối trộn, sấy và đóng gói. Học viên tiến hành thu thập dữ liệu theo ma trận thực nghiệm (Design Matrix), nhập liệu và phân tích bằng phần mềm Minitab để đảm bảo tính khách quan và độ tin cậy của kết quả. Kết quả phân tích giúp xác định rõ các yếu tố chính ảnh hưởng đến độ ẩm sản phẩm, tỷ lệ hòa tan và hiệu suất sấy – ba chỉ tiêu quan trọng trong kiểm soát chất lượng thực phẩm.
Mục tiêu kỹ thuật của dự án bao gồm:
Chương trình được thiết kế không chỉ để truyền đạt kiến thức lý thuyết, mà để huấn luyện học viên làm chủ toàn bộ chu trình từ thiết kế, thực hiện, phân tích đến ra quyết định dựa trên kết quả thực nghiệm. Qua đó, Ajinomoto hướng tới việc hình thành đội ngũ Data-Driven Engineer – những kỹ sư có khả năng kết hợp kinh nghiệm vận hành với năng lực phân tích định lượng để chủ động cải tiến quy trình.
Trước khi triển khai, đội ngũ Ajinomoto gặp một số thách thức kỹ thuật điển hình trong việc áp dụng Design of Experiments (DOE). Dù đã quen với việc thử nghiệm trong sản xuất, phần lớn kỹ sư vẫn gặp khó khăn khi phải xác định yếu tố ảnh hưởng chính (critical factors), chọn mức thí nghiệm phù hợp, và đặc biệt là thiết kế ma trận thí nghiệm sao cho tối ưu về số lượng mẫu, độ tin cậy và khả năng phân tích. Ngoài ra, dữ liệu thu được từ các thử nghiệm ban đầu thường bị nhiễu do sự thay đổi trong điều kiện vận hành (ví dụ: độ ẩm môi trường, thời gian lưu trữ nguyên liệu, sai số thiết bị đo), khiến kết quả phân tích ANOVA không đạt ý nghĩa thống kê.
Để giải quyết các vấn đề này, Lean Helper áp dụng phương pháp “learning by doing” – học thông qua thực hành trực tiếp trên quy trình thật. Mỗi nhóm học viên được phân công một chủ đề tối ưu hóa cụ thể, như kiểm soát độ ẩm thành phẩm, tỷ lệ phối trộn nguyên liệu, hoặc ảnh hưởng của nhiệt độ sấy đến cảm quan sản phẩm. Dưới sự hướng dẫn của chuyên gia Master Black Belt, học viên thực hiện toàn bộ chu trình DOE thực tế:
Cách tiếp cận này giúp học viên không chỉ nắm vững lý thuyết DOE mà còn hiểu sâu cách áp dụng trong môi trường sản xuất phức tạp, nơi các biến quá trình tương tác phi tuyến và có yếu tố nhiễu thực tế. Quan trọng hơn, mô hình huấn luyện của Lean Helper được tùy chỉnh dựa trên dữ liệu và ràng buộc quy trình của chính Ajinomoto, thay vì các ví dụ giả định, đảm bảo tính ứng dụng và hiệu quả chuyển giao tri thức sau đào tạo.
(Phân tích tối ưu bằng Thiết Kế Thực Nghiệm – DOE Analysis in Minitab)
Sau khi hoàn tất quá trình thí nghiệm và phân tích dữ liệu bằng Minitab, các nhóm học viên của Ajinomoto đã xác định rõ các yếu tố ảnh hưởng chính đến biến động chất lượng sản phẩm. Cụ thể, trong một đề tài điển hình về kiểm soát độ ẩm thành phẩm, nhóm đã thực hiện thiết kế Full Factorial 2³ với ba yếu tố chính: nhiệt độ sấy, thời gian sấy, và tốc độ gió. Phân tích phương sai (ANOVA) cho thấy nhiệt độ và tương tác giữa nhiệt độ – tốc độ gió chiếm tới 72,4% tổng phương sai của độ ẩm sản phẩm.
Dựa trên mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng từ kết quả thí nghiệm, nhóm đã xác định điều kiện vận hành tối ưu giúp duy trì độ ẩm trong khoảng 2.8% – 3.0%, thay vì dao động từ 2.5% – 3.6% như trước. Việc áp dụng điều kiện tối ưu này giúp giảm 25% độ lệch chuẩn (standard deviation) của độ ẩm, đồng thời tỷ lệ sản phẩm ngoài chuẩn (out-of-spec) giảm từ 6,8% xuống còn 1,5%.
Trong một nhóm khác về kiểm soát tỷ lệ phối trộn nguyên liệu, phương pháp Fractional Factorial Design (2⁴⁻¹) được sử dụng nhằm giảm số lượng thí nghiệm từ 16 xuống còn 8 lần chạy, nhưng vẫn đảm bảo khả năng tách biệt các yếu tố chính. Kết quả giúp xác định tỷ lệ thành phần nguyên liệu A:B tối ưu (65:35) mang lại độ ổn định cảm quan cao nhất, qua đó giảm tỷ lệ khiếu nại nội bộ về hương vị đến 30% trong vòng 2 tháng sau khi áp dụng.
Không chỉ dừng lại ở kết quả kỹ thuật, dự án đã tạo ra tác động bền vững về mặt tư duy. Đội ngũ kỹ sư và quản lý Ajinomoto chuyển từ cách tiếp cận “thử và sai” sang phân tích và kiểm chứng dựa trên dữ liệu thực nghiệm. Tư duy data-driven & evidence-based decision making này đã trở thành nền tảng cho việc mở rộng áp dụng Lean Six Sigma trong các dự án tối ưu hóa tiếp theo của nhà máy – từ kiểm soát độ nhớt, thời gian trộn đến cải tiến năng lượng tiêu thụ trong dây chuyền sấy.
Kết quả tổng hợp cho thấy sau chương trình, các nhóm học viên báo cáo trung bình:
Tác động này không chỉ được đo lường bằng các chỉ số sản xuất, mà còn thể hiện ở việc Ajinomoto Việt Nam xây dựng được đội ngũ nội bộ có khả năng tự thiết kế, phân tích và triển khai DOE cho các dự án tối ưu hóa tương lai – một bước tiến rõ rệt trong hành trình hướng đến Smart Factory & Continuous Improvement Culture.
(Phân tích tối ưu - Thống kê nâng cao)
Khóa đào tạo Design of Experiments (DOE) tại Ajinomoto Việt Nam được thiết kế với trọng tâm kỹ thuật rõ ràng: giúp đội ngũ kỹ sư không chỉ “hiểu” mà còn “vận dụng được” các nguyên lý thiết kế thực nghiệm vào thực tế sản xuất. Điểm đặc biệt của chương trình là sự kết hợp giữa thống kê ứng dụng (Applied Statistics), khoa học dữ liệu quá trình (Process Data Science) và Lean Six Sigma methodology, được triển khai theo phương châm “Plan – Do – Analyze – Optimize”.
Trong môi trường sản xuất thực phẩm như Ajinomoto, nơi các yếu tố như nhiệt độ, độ ẩm, tỷ lệ phối trộn, tốc độ khuấy hay thời gian phản ứng đều có tương tác phi tuyến, việc dùng phương pháp “thử – sai” hoặc tối ưu đơn biến (one-factor-at-a-time) không còn đủ. DOE giúp xác định ảnh hưởng đồng thời của nhiều yếu tố, khám phá tương tác và xây dựng mô hình toán học mô tả quy trình thực tế. Chính vì vậy, chương trình này được xem như bước chuyển từ “kinh nghiệm vận hành” sang “phân tích kỹ thuật có hệ thống”.
Chương trình bao gồm 6 phần được thiết kế theo lộ trình từ cơ bản đến nâng cao, đảm bảo người học có thể tự mình triển khai một thí nghiệm hoàn chỉnh và phân tích kết quả bằng phần mềm Minitab – công cụ tiêu chuẩn trong các dự án Six Sigma toàn cầu.
Điểm mạnh của chương trình nằm ở tính ứng dụng thực tế – thống kê chuẩn mực – cấu trúc hệ thống. Thay vì chỉ dạy lý thuyết, Lean Helper đã tùy chỉnh nội dung phù hợp với đặc thù sản xuất thực phẩm tại Ajinomoto: quy trình có nhiều biến tương tác, yêu cầu kiểm soát chặt chẽ chất lượng cảm quan và độ ẩm, đồng thời vẫn phải đảm bảo năng suất. Các ví dụ, dữ liệu và bài tập được lấy từ chính dây chuyền Biên Hòa, giúp học viên dễ dàng liên hệ và áp dụng ngay sau khóa học.
Từ góc nhìn kỹ thuật, DOE là công cụ duy nhất cho phép phân tích ảnh hưởng đa yếu tố một cách có kiểm soát, xác định mô hình toán học của quá trình, và tìm ra điều kiện tối ưu với độ tin cậy thống kê cao. Khi được tích hợp trong khuôn khổ Lean Six Sigma (ISO 18404, ISO 13053), khóa học này giúp Ajinomoto xây dựng năng lực nội bộ về data-driven process optimization – nền tảng cốt lõi cho sản xuất tinh gọn và chuyển đổi số trong tương lai.
Chi tiết chương trình học và các module liên quan: Kiểm Định Giả Thuyết Thống Kê & Thiết Kế Thực Nghiệm (Design of Experiments) .
Các học viên hoàn thành dự án và vượt qua bài kiểm tra cuối khóa được cấp chứng chỉ “DOE – Design of Experiments Practical Training” do Lean Helper chứng nhận. Đây là minh chứng cho năng lực phân tích, thiết kế và kiểm chứng thực nghiệm theo chuẩn Lean Six Sigma quốc tế.
Các nhóm học viên đạt thành tích tốt sẽ được tham gia tiếp dự án cải tiến chuyên sâu (DOE – Design of Experiments) dưới sự hướng dẫn của chuyên gia Lean Helper, qua đó hoàn thiện chuỗi năng lực từ kiểm định thống kê đến thiết kế thí nghiệm và tối ưu hóa quy trình.
Dự án đào tạo “Design of Experiments” tại Ajinomoto Việt Nam là ví dụ điển hình cho việc chuyển đổi từ “cải tiến theo cảm tính” sang “cải tiến dựa trên dữ liệu”. Khi phương pháp thống kê được kết hợp với kinh nghiệm vận hành của đội ngũ kỹ sư, các quyết định cải tiến trở nên rõ ràng, minh chứng được hiệu quả và có thể nhân rộng.
Sau khóa học, các nhóm học viên tại Ajinomoto đã có khả năng:
Tham gia các nhóm chuyên gia Lean Six Sigma:
Chương Trình Lean Six Sigma Lean Practitioner - Green Belt - Black Belt
Trở thành người tiên phong và chuyên gia cải tiến quy trình sản xuất tinh gọn.
Người học sẽ được trang bị kiến thức và kỹ năng để cải thiện hiệu quả vận hành của tổ chức, cung cấp các giải pháp cho các vấn đề liên quan tới quy trình như năng suất và chất lượng, và hiểu rõ triết lý quản lý Lean.
Ứng dụng tốt các phương pháp Lean Six Sigma, tự tin và dẫn dắt dự án cải tiến.
Người học đai xanh có khả năng áp dụng Lean Six Sigma, nhận diện tiềm năng cải tiến, tối ưu hóa quy trình với DMAIC, khám phá nguyên nhân gốc rễ, và dẫn dắt dự án cải tiến với sự tham gia từ nhiều bộ phận.
Thông thạo hầu hết các phương pháp Lean Six Sigma, dẫn dắt và quản lý dự án cải tiến.
Người học đai đen sẽ nắm vững các phương pháp Lean Six Sigma, tối ưu hóa quy trình với DMAIC, mô hình hóa quy trình bằng Thiết Kế Thực Nghiệm, dẫn dắt dự án cải tiến và điều hành nhóm để đạt kết quả tốt nhất cho tổ chức.
