Trong hành trình nâng cao năng lực cải tiến và ra quyết định dựa trên dữ liệu, Ajinomoto Việt Nam đã hợp tác cùng Lean Helper triển khai chương trình Phân tích dữ liệu & Thống kê ứng dụng nâng cao (Statistical Test) – một module chuyên sâu thuộc chuỗi đào tạo Lean Six Sigma. Chương trình tập trung vào việc giúp đội ngũ quản lý và kỹ sư sản xuất hiểu, thực hành và áp dụng các phương pháp kiểm định thống kê để xác định nguyên nhân gốc rễ của biến động trong quy trình, từ đó đưa ra các giải pháp cải tiến hiệu quả và khoa học. Đây không chỉ là khóa học lý thuyết, mà còn là dự án huấn luyện thực tế, nơi học viên Ajinomoto trực tiếp phân tích dữ liệu sản xuất, kiểm chứng giả thuyết và xác định yếu tố ảnh hưởng chính đến chất lượng sản phẩm – minh chứng rõ ràng cho sức mạnh của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu trong sản xuất hiện đại.
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 Kiểm định thống kê (Statistical Tests) 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 Lean Helper thiết kế nhằm giúp đội ngũ Ajinomoto củng cố năng lực phân tích dữ liệu và ra quyết định dựa trên bằng chứng thống kê – một trong những năng lực cốt lõi trong triển khai Lean Six Sigma. Thông qua module “Statistical Tests – Kiểm định giả thuyết thống kê”, học viên được hướng dẫn cách xác định nguyên nhân gốc rễ (Root Causes) của biến động trong quy trình sản xuất, đặc biệt trong các thí nghiệm kiểm tra ảnh hưởng của độ đục và độ dẫn điện đến mức độ ăn mòn của sản phẩm.
Đối với một doanh nghiệp sản xuất quy mô lớn như Ajinomoto Việt Nam, dữ liệu quy trình được thu thập hàng ngày từ nhiều công đoạn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu định lượng (như độ đục, độ dẫn điện, độ ăn mòn, thời gian gia nhiệt, nồng độ muối…) và dữ liệu phân loại (ví dụ: ca làm việc, loại nguyên liệu, nhóm thiết bị). Tuy nhiên, việc xác định đâu là yếu tố thực sự ảnh hưởng đến biến động của chất lượng sản phẩm lại không hề đơn giản. Chính vì vậy, việc áp dụng các phương pháp kiểm định giả thuyết thống kê (Statistical Hypothesis Testing) trở thành công cụ thiết yếu giúp nhóm kỹ thuật xác định nguyên nhân gốc rễ dựa trên bằng chứng dữ liệu.
Trong chương trình này, Lean Helper áp dụng phương pháp “Learning by Doing” – học và phân tích ngay trên dữ liệu sản xuất thật. Trước khi đào tạo, nhóm giảng viên phối hợp cùng nhóm kỹ thuật và cải tiến của Ajinomoto trích xuất dữ liệu thực tế từ hệ thống đo kiểm của dây chuyền, tiến hành làm sạch dữ liệu (data cleaning), xác định biến phụ thuộc (Y – kết quả đầu ra) và các biến độc lập (X – yếu tố đầu vào). Sau đó, học viên được hướng dẫn thiết lập giả thuyết kiểm định (Null & Alternative Hypothesis), lựa chọn phương pháp phù hợp theo từng loại dữ liệu:
Tất cả các phân tích được thực hiện bằng phần mềm Minitab và Excel – hai công cụ mà Ajinomoto đang sử dụng trong quản lý chất lượng và phân tích sản xuất. Học viên được hướng dẫn cách đọc giá trị p-value, confidence interval và cách diễn giải ý nghĩa thực tế của kết quả kiểm định trong bối cảnh quy trình. Ví dụ, nếu kết quả t-test cho thấy p-value < 0.05, học viên hiểu rằng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm điều kiện sản xuất – từ đó xác định hướng cải tiến hoặc điều chỉnh thông số vận hành.
Ngoài các bài thực hành, chương trình còn hướng dẫn học viên xây dựng ma trận nguyên nhân – kết quả (Cause & Effect Matrix) để lựa chọn các yếu tố cần kiểm định, đồng thời áp dụng biểu đồ Pareto và biểu đồ Boxplot để trực quan hóa dữ liệu trước khi phân tích. Mỗi nhóm học viên hoàn thành một mini-project với dữ liệu thực tế của dây chuyền, trong đó họ tự xác định vấn đề, kiểm định giả thuyết, phân tích kết quả và đưa ra kết luận kỹ thuật có căn cứ.
Cách tiếp cận này giúp đội ngũ Ajinomoto không chỉ nắm rõ khái niệm thống kê mà còn phát triển năng lực phân tích dữ liệu kỹ thuật chuyên sâu, có thể áp dụng ngay vào việc giám sát chất lượng, tối ưu hóa thông số vận hành và chuẩn bị nền tảng cho các dự án Design of Experiments (DOE) trong tương lai.
(Phân tích tối ưu - Thống kê nâng cao)
Sau khóa học, các nhóm học viên của Ajinomoto đã áp dụng các kỹ thuật kiểm định thống kê vào bộ dữ liệu thực tế thu thập từ dây chuyền sản xuất nước gia vị và dung dịch phối trộn. Bộ dữ liệu gồm hơn 250 mẫu quan sát với các biến đầu vào như nhiệt độ dung dịch, độ đục (NTU), độ dẫn điện (µS/cm), pH, thời gian khuấy trộn và các biến đầu ra liên quan đến độ ăn mòn, độ bóng và khuyết tật bề mặt. Dữ liệu được xử lý, làm sạch và mã hóa trên Minitab để phục vụ các phân tích thống kê chuyên sâu.
Nhóm học viên tiến hành các bước phân tích theo trình tự chuẩn ISO 13053:
Corrosion Rate = 0.45 + 0.032*Turbidity + 0.021*Conductivity - 0.005*pH
Dựa trên kết quả thống kê, nhóm kỹ sư đã thiết lập ngưỡng kiểm soát (UCL/LCL) cho các thông số chính:
Việc áp dụng các ngưỡng này vào hệ thống SPC giúp đội ngũ vận hành có thể phát hiện sớm sự lệch chuẩn và chủ động can thiệp trước khi lỗi sản phẩm xảy ra. Sau 6 tuần giám sát, kết quả cho thấy độ biến thiên đầu ra giảm hơn 35%, và tỉ lệ khuyết tật bề mặt giảm gần 40% so với trước khi triển khai.
Ngoài lợi ích định lượng, dự án cũng giúp đội ngũ kỹ sư Ajinomoto phát triển kỹ năng xử lý dữ liệu, thiết kế thí nghiệm (DOE) và diễn giải kết quả thống kê một cách khoa học. Đây là nền tảng kỹ thuật quan trọng để doanh nghiệp tiến xa hơn trong các hoạt động Process Optimization và Predictive Quality Control trong tương lai.
Chương trình được thiết kế theo lộ trình 3 giai đoạn nhằm đảm bảo học viên không chỉ nắm được kiến thức thống kê mà còn có thể áp dụng trực tiếp vào dữ liệu sản xuất thực tế của Ajinomoto. Mỗi giai đoạn đều mang mục tiêu rõ ràng – từ hiểu nguyên lý, thực hành kiểm định đến ứng dụng vào bài toán cải tiến quy trình cụ thể.
Ngoài kiến thức kỹ thuật, chương trình còn giúp đội ngũ Ajinomoto phát triển tư duy phân tích dữ liệu (Data-driven mindset) – yếu tố cốt lõi trong hệ thống Lean Six Sigma hiện đại. Học viên không chỉ “biết cách làm”, mà còn hiểu “vì sao cần làm như vậy” trong bối cảnh thực tế của dây chuyền sản xuất.
Nội dung chương trình chi tiết: Kiểm Định Giả Thuyết Thống Kê
Sau khi hoàn tất khóa học, học viên nhận được chứng chỉ quốc tế Lean Six Sigma – Statistical Tests do Lean Helper cấp, được công nhận theo tiêu chuẩn ISO 18404 và ISO 13053. Đây không chỉ là minh chứng về việc hoàn thành một khóa học kỹ thuật, mà còn là bằng chứng thể hiện năng lực phân tích dữ liệu, tư duy cải tiến và khả năng áp dụng các phương pháp thống kê vào thực tế sản xuất.
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.
Sự hợp tác giữa Ajinomoto Việt Nam và Lean Helper là một ví dụ điển hình cho việc ứng dụng Lean Six Sigma dựa trên dữ liệu (Data-Driven Lean Six Sigma) mang lại giá trị thực tế trong môi trường sản xuất hiện đại. Chương trình “Statistical Tests – Hypothesis Testing” không chỉ dừng lại ở việc đào tạo lý thuyết thống kê, mà đã trở thành một dự án học tập – thực hành toàn diện, giúp học viên hiểu, phân tích và ra quyết định dựa trên bằng chứng dữ liệu thật.
Sau khóa học, các nhóm học viên tại Ajinomoto đã có khả năng:
Về mặt tổ chức, Ajinomoto đã hình thành được một đội ngũ kỹ sư và quản lý có tư duy dữ liệu (data mindset), sẵn sàng tham gia sâu vào các dự án Lean Six Sigma cấp cao hơn như Design of Experiments (DOE) hay Process Optimization. Đây chính là nền tảng quan trọng để doanh nghiệp duy trì và mở rộng hệ thống cải tiến liên tục (Continuous Improvement System) dựa trên dữ liệu thực nghiệm – một hướng đi phù hợp với chiến lược Ajinomoto Smart Factory và chuyển đổi số trong sản xuất.
Kết quả đạt được cho thấy, khi thống kê được sử dụng đúng cách – như một công cụ hỗ trợ ra quyết định chứ không chỉ là con số – thì mọi cải tiến đều có thể đo lường, kiểm chứng và nhân rộng. Lean Helper tự hào được đồng hành cùng Ajinomoto trên hành trình xây dựng năng lực phân tích dữ liệu nội bộ, hướng đến nền sản xuất tinh gọn, ổn định và bền vững.
Kiểm định giả thuyết thống kê là một phương pháp giúp ta xác định liệu sự khác biệt hoặc mối quan hệ quan sát được trong dữ liệu có ý nghĩa thống kê hay chỉ là do ngẫu nhiên. Nó giúp ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính – ví dụ: “quy trình mới có thực sự giảm lỗi không?”.
Trong sản xuất, nhiều biến động xảy ra hàng ngày. Việc sử dụng Statistical Tests giúp kỹ sư và quản lý xác định nguyên nhân thật sự gây ra biến động, thay vì chỉ phỏng đoán. Kết quả là quy trình trở nên ổn định hơn, giảm lãng phí và nâng cao chất lượng sản phẩm.
Khóa học được thiết kế cho kỹ sư chất lượng, quản lý sản xuất, chuyên viên TPM, CI, hoặc bất kỳ ai đang làm việc với dữ liệu quy trình và mong muốn ra quyết định dựa trên phân tích định lượng.
Không bắt buộc, nhưng có lợi. Chương trình bắt đầu từ nền tảng cơ bản – giải thích bằng ví dụ thực tế và hướng dẫn từng bước sử dụng công cụ như Excel hoặc Minitab, nên phù hợp cho cả người mới và người đã có kinh nghiệm.
Học viên có thể tự thực hiện các phép kiểm định như One-sample t-test, Two-sample t-test, Chi-square test, và Correlation test để phân tích dữ liệu sản xuất, xác định nguyên nhân gốc rễ và xây dựng các ngưỡng kiểm soát hợp lý cho quy trình.
Lean Helper hướng dẫn học viên sử dụng Minitab và Microsoft Excel – hai công cụ phổ biến trong các nhà máy để thực hiện kiểm định thống kê, trực quan hóa dữ liệu và trình bày kết quả theo chuẩn quốc tế.
Kết quả kiểm định giúp xác định yếu tố nào thực sự ảnh hưởng đến đầu ra (như độ ẩm, nhiệt độ, độ dẫn điện...). Từ đó, nhóm cải tiến có thể tập trung vào các yếu tố này để giảm lỗi, tăng độ ổn định và tối ưu điều kiện sản xuất.
Chứng chỉ được công nhận theo tiêu chuẩn ISO 18404 & ISO 13053, khẳng định năng lực phân tích và ra quyết định dựa trên dữ liệu. Đây là bước quan trọng trong lộ trình phát triển lên các cấp bậc Green Belt và Black Belt trong Lean Six Sigma.
Dự án DOE giúp học viên áp dụng kỹ thuật thiết kế thí nghiệm để xác định các yếu tố ảnh hưởng chính và tìm ra tổ hợp điều kiện tối ưu cho quy trình. Đây là phần ứng dụng nâng cao, kết nối trực tiếp giữa phân tích thống kê và cải tiến thực tế.
Doanh nghiệp có thể liên hệ Lean Helper để được đánh giá nhu cầu, thiết kế chương trình tùy chỉnh dựa trên dữ liệu và vấn đề thực tế của nhà máy. Mỗi khóa học được xây dựng theo mô hình “learning by doing” – học qua dữ liệu thật của chính doanh nghiệp để đảm bảo hiệu quả tối đa.
Có rất nhiều khóa học trên thị trường, các khóa học như Lean SiX Sigma Đai Trắng và Đai Vàng theo tiêu chuẩn ISO18404 và ISO13053 có giá trị quốc tế.
Tham khảo thêm:
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.
