Chương trình “Tư duy mới – Đột phá trong công tác IE” do Lean Helper thiết kế nhằm tái định nghĩa vai trò IE trong kỷ nguyên số tại Tổng Công Ty May 10 (Garco 10) - Câu Chuyện Thành Công

Tổng Quan Về Dự Án

Khách hàng: Tổng Công Ty May 10 (Garco 10)
Ngành công nghiệp: May Mặc (Garment) và Đa Ngành
Chương trình: Chương Trình Đào Tạo & Tư Vấn Tư duy mới – Đột phá trong công tác IE - module chuyên sâu Kaizen+
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 Garco 10.

Đây là một chương trình được thiết kế để phù hợp sát với thực tế vận hành nhà máy may quy mô lớn. Thay vì chỉ truyền đạt công cụ IE truyền thống, chương trình tập trung thay đổi tư duy: làm sao để thấy được bản chất của lãng phí, hiểu hệ thống và biết tận dụng dữ liệu để cải tiến. Câu hỏi cốt lõi đặt ra là: “Làm thế nào để IE không chỉ đo thời gian mà thực sự dẫn dắt cải tiến dựa trên dữ liệu, quy trình và công nghệ?”

Cách Tiếp Cận Tùy Chỉnh & Học Tập Thực Hành

Trọng tâm của chương trình nằm ở việc tùy chỉnh theo vấn đề thực tế và triển khai mô hình đào tạo learning by doing – nơi mỗi nội dung được “may đo” cho chính các dòng sản xuất, sản phẩm và thách thức của May 10.

Từ dữ liệu thực tế về WIP, cycle time, layout chuyển mã, hồ sơ lỗi, video vận hành chuyền, chúng tôi cùng đội ngũ IE tiến hành phân tích đa chiều bằng các phương pháp: Value Stream Mapping 2.0 (tập trung vào thời gian chuyển đổi và digital touchpoints), Workload Balancing & Multi-skill Optimization, IE Motion Analysis (RCT, NVA mapping) và Line Digital Twin Canvas để mô phỏng các kịch bản thay đổi.

Mỗi phiên học đều gắn với một case study thực chiến ngay tại hiện trường:

• Case 1 – Chuyển mã nhanh: tái cấu trúc phương pháp changeover bằng mô hình SMED – IE Edition, giảm thao tác chuẩn bị, chuẩn hóa BOM – công đoạn – layout, và mô phỏng chu kỳ chuyển mã mới với digital clocking.
• Case 2 – Mất cân bằng chuyền: dùng thuật toán Line Balancing theo thời gian chuẩn IE, phân tích công đoạn bottleneck bằng dữ liệu thực đo và đưa ra 3 scenario line rebalance với mức tiết kiệm thời gian ước lượng.
• Case 3 – Tối ưu năng suất: phân tích video thao tác bằng phương pháp Motion Study RCT để giảm các thao tác NVA và tái thiết kế thao tác chuẩn (Standard Work Combination).
• Case 4 – Lỗi chất lượng & luồng thông tin: mapping lại vòng phản hồi chất lượng (quality feedback loop) và đề xuất hệ thống kiểm soát lỗi theo event-based checkpoint.

Nhờ cách tiếp cận “làm ngay – sửa ngay – đo ngay”, đội ngũ IE không chỉ hiểu mô hình, mà còn tự xây dựng được bộ giải pháp áp dụng ngay sau khóa học, giúp các quản lý và kỹ sư của May 10 chuyển hóa kỹ năng thành kết quả có thể đo lường.

Phương thức triển khai bao gồm:

• Quay video thao tác thực tế và thực hiện Video Time Study để thu dữ liệu chính xác hơn so với stopwatch thủ công.
• Đưa dữ liệu vào phân tích (Video → Excel/Power BI) để hình dung cycle time, WIP và bottleneck theo thời gian thực.
• Thực hành 7 Waste Mapping ngay trên chuyền – không dùng ví dụ mẫu mà sử dụng dữ liệu và hiện trường của chính May 10.
• Thiết lập giả thuyết cải tiến theo phương pháp Lean Six Sigma: mọi nhận định đều phải có dữ liệu để kiểm chứng (hypothesis → test → measure).

Trong quá trình học, học viên được rèn kỹ năng chuyển từ nhận cảm chủ quan sang lập luận có bằng chứng: không còn “công nhân thao tác chậm” như một kết luận vội vã, mà phải chỉ ra nguyên nhân gốc (layout, công cụ, WIP, SOP, v.v.) rồi đo lường tác động của giải pháp.

Kết Quả & Tác Động

Sau giai đoạn thực hành, đo thời gian trực tiếp và phân tích dữ liệu ngay tại hiện trường, các nhóm đã lần đầu tiên nhìn thấy những “vùng mù dữ liệu” — những vấn đề tồn tại lâu năm nhưng bị che khuất bởi kinh nghiệm, cảm tính hoặc hệ thống đo lường truyền thống.

Những phát hiện nổi bật bao gồm:

— Thời gian chuyển đổi thao tác chênh lệch 20–40% so với giả định ban đầu, bắt nguồn từ sự không đồng nhất của chuẩn thao tác (Standard Work), thao tác thừa và layout chưa hỗ trợ dòng chảy liên tục.
— WIP dao động mạnh làm tắc nghẽn ngược (backflow), trong khi phân tích nguyên nhân gốc (5 Why + Data Trace) chỉ ra điểm nghẽn không nằm trên chuyền mà ở khâu chuẩn bị vật tư và phân bổ work content chưa phù hợp với takt time thực tế.
— Micro motions chiếm 10–15% cycle time: thông qua video time study theo chuẩn RCT (Reach – Carry – Touch), đội ngũ lần đầu thấy rõ các thao tác vi mô vốn không xuất hiện trong stopwatch đo tay — nhưng lại gây mất 1–2 giây ở mỗi cycle, tích lũy thành hàng giờ mỗi ngày.
— Mất cân bằng chuyền khiến line efficiency chỉ đạt 75–85%: bằng thuật toán Line Balancing dựa trên thời gian chuẩn IE, các nhóm chứng minh được 3 scenario cải tiến có thể nâng hiệu suất 5–12% mà không cần tăng nhân lực.

Công cụ phân tích — từ video motion analysis, cycle time histogram, workload heatmap đến line balance chart — đã giúp đội ngũ IE và quản lý nhìn nhận “dòng chảy giá trị” theo tư duy hệ thống. Thay vì tối ưu từng công đoạn đơn lẻ, họ bắt đầu tối ưu tính liên tục của toàn dòng chảy, nơi quyết định 70–80% năng suất thực.

Quan trọng hơn, chương trình tạo ra một thay đổi rõ rệt: từ cách làm dựa vào kinh nghiệm sang cách làm dựa vào dữ liệu. Đây chính là nền tảng để May 10 bước vào giai đoạn IE 4.0 — nơi quyết định được đưa ra nhanh hơn, chuẩn xác hơn và có khả năng kiểm chứng bằng số liệu minh bạch.

Chương Trình Đào Tạo Chi Tiết

Chương trình được thiết kế theo chuỗi logic chặt chẽ: hiểu đúng vấn đề → đo lường chính xác → phân tích hệ thống → thiết kế cải tiến → kiểm chứng và nhân rộng. Mỗi nội dung không chỉ mang tính lý thuyết mà còn gắn trực tiếp với bài toán thực tế của May 10 – đảm bảo học là áp dụng được ngay.

• Nhận diện lãng phí: Học viên được trang bị tư duy quan sát theo chuẩn Lean 4.0 để nhận diện 7 loại lãng phí "vô hình" trong dệt may: thao tác thừa, layout bất hợp lý, WIP dao động, bất cân bằng chuyền, thời gian chờ máy – chờ vật tư, và waste do chuẩn thao tác không đồng nhất. Giá trị mang lại: giúp IE nhìn thấy những vấn đề mà thường ngày mắt thường hoặc kinh nghiệm không thể phát hiện.
• Video-based Time Study: Ứng dụng phương pháp đo cycle time bằng video chuẩn hóa theo Lean Six Sigma (Frame-by-frame, RCT/Micro-motion). Giá trị mang lại: giảm sai số đo 15–30%, phát hiện micro motions chiếm 10–15% tổng cycle time – điểm mà stopwatch truyền thống bỏ sót.
• Bottleneck Analysis: Kết hợp dữ liệu cycle time thực tế, biểu đồ line balance, WIP trend và phân tích thời gian dừng để xác định đúng điểm nghẽn thay vì “đoán theo kinh nghiệm”. Giá trị mang lại: tối ưu cả dòng chảy thay vì tối ưu từng công đoạn – giúp tăng hiệu suất chuyền 5–12% mà không cần tăng nhân lực.
• Kaizen theo dữ liệu: Học cách đặt giả thuyết – phân tích nguyên nhân – kiểm chứng bằng dữ liệu. Mọi cải tiến phải có minh chứng Before/After bằng số liệu: cycle time, line efficiency, WIP, defect rate. Giá trị mang lại: chuyển IE từ “đề xuất cải tiến” sang “kiến trúc sư của bằng chứng cải tiến”.
• Short Interval Control (SIC): Triển khai khung ra quyết định nhanh theo từng chu kỳ 30–60 phút với dashboard đơn giản: output, cycle time, WIP, bottleneck. Giá trị mang lại: rút ngắn thời gian phản ứng của IE – QA – quản lý từ vài giờ xuống vài phút.
• Thiết kế cải tiến 30 ngày: Mỗi nhóm xây dựng 1 dự án cải tiến ngắn hạn (30-day Kaizen Project) sử dụng nguồn lực sẵn có trong xưởng: cải tiến thao tác, tối ưu bố trí, giảm WIP, giảm thời gian chuẩn bị, cải thiện hiệu suất chuyền. Giá trị mang lại: tạo kết quả nhanh, chi phí thấp, nhưng tác động lâu dài – mô hình phù hợp với bối cảnh thay đổi mã hàng liên tục của May 10.

Tổng quan các chương trình: Lean Six Sigma - Phân Tích Dữ Liệu - Số Hóa

Hoàn Thành Chương Trình Và Đề Xuất Dự Án Cải Tiến

Sau khi hoàn thành chuỗi phiên học và thực hành tại hiện trường, mỗi nhóm liên chức năng (IE – QA – sản xuất) phải phát triển một đề án cải tiến ngắn hạn dựa trên dữ liệu thật thu thập từ chuyền may. Việc này không chỉ củng cố kiến thức mà còn tạo ra kết quả đo lường được, đúng mô hình “Kaizen theo dữ liệu”.

Các đề án tập trung giải quyết những vấn đề có tác động trực tiếp tới năng suất và chất lượng: giảm thời gian chờ, cải thiện hiệu suất chuyền, chuẩn hóa thao tác theo mã hàng, giảm biến động cycle time và xử lý các điểm nghẽn ẩn. Mỗi đề án đều được xây dựng theo logic DMAIC rút gọn: Define – Measure – Analyze – Improve – Control.

Những đề xuất cụ thể bao gồm:

• Tối ưu vị trí nguyên phụ liệu: Sử dụng phân tích spaghetti chart và video quan sát để xác định thao tác di chuyển lặp lại. Nhóm IE đề xuất bố trí lại giá, kệ và khay linh kiện nhằm rút ngắn travel time và loại bỏ các motion thừa. Kết quả dự kiến: giảm 8–12% thao tác di chuyển không giá trị gia tăng.
• Chuẩn hóa chuỗi thao tác vi mô (Micro-motion SOP): Thay vì chỉ mô tả thao tác ở mức macro, nhóm tiến hành phân tích frame-by-frame trên video để nhận diện “biến thể thao tác” giữa các công nhân. SOP động được tạo theo từng mã hàng giúp giảm sai lệch và đảm bảo thao tác chuẩn ngay từ ngày đầu chạy mã. Kết quả dự kiến: giảm 10–15% cycle time bị ảnh hưởng bởi sự khác biệt thao tác.
• Tái phân bổ work content (Line Balancing Optimization): Dựa vào dữ liệu cycle time mới đo bằng video, nhóm thiết lập lại biểu đồ line balance để phân bổ lại khối lượng công việc giữa các công đoạn. Phương pháp này giúp giảm sự chênh lệch tải công việc và loại bỏ queue không cần thiết. Kết quả dự kiến: tăng 3–8% hiệu suất chuyền mà không cần thêm nhân lực.
• Áp dụng tín hiệu trực quan (Visual Control): Các nhóm triển khai hệ thống WIP limit, thẻ tín hiệu màu hoặc bảng trạng thái “real-time” để cảnh báo khi WIP vượt ngưỡng hoặc khi bottleneck xuất hiện. Điều này cải thiện đáng kể sự ổn định của dòng chảy và giảm biến động khó phát hiện. Kết quả dự kiến: WIP giảm 15–25% và cycle time ổn định hơn.

Điểm quan trọng nhất là mọi dự án đều có số liệu trước – sau (Before/After), minh chứng rõ ràng tác động của từng thay đổi. Đây chính là nền tảng giúp đội ngũ May 10 chuyển từ cách tiếp cận IE truyền thống sang IE dẫn dắt bằng dữ liệu, phù hợp với định hướng nhà máy thông minh (Smart Factory).

Kết Luận

Hành trình Kaizen+ tại May 10 cho thấy rõ sự chuyển dịch tất yếu của nghề IE trong bối cảnh mới: từ cách làm truyền thống dựa trên kinh nghiệm sang một phương pháp tiếp cận có hệ thống, dựa trên dữ liệu và có kiểm chứng thực nghiệm. Đây không chỉ là sự nâng cấp về kỹ thuật đo thời gian hay cân bằng chuyền, mà là một sự thay đổi ở tầng sâu hơn — tầng tư duy. IE không còn đứng ở vai trò hỗ trợ vận hành, mà trở thành lực lượng trung tâm dẫn dắt cải tiến và kiến tạo dòng chảy giá trị ổn định cho nhà máy.

Một điểm đáng chú ý là khi IE, QA và sản xuất cùng chia sẻ chung một nền tảng dữ liệu — cùng quan sát, phân tích và thảo luận dựa trên cùng một bộ chỉ số — việc ra quyết định trở nên nhanh hơn, minh bạch hơn và ít phụ thuộc vào ý kiến chủ quan. Những tranh luận trước đây vốn xoay quanh “cảm giác” hay “kinh nghiệm” nay được thay thế bằng biểu đồ cycle time, video thao tác, phân tích bottleneck và các chỉ số thực tế ngay tại hiện trường.

Những thay đổi này góp phần đặt nền móng cho một hệ thống sản xuất linh hoạt và thông minh hơn: nơi các vấn đề được phát hiện sớm, cải tiến diễn ra liên tục, và hiệu suất được duy trì bằng các cơ chế kiểm soát trực quan và dữ liệu thời gian thực. Đây chính là hướng đi bền vững để May 10 tiến gần hơn tới hình mẫu nhà máy Industry 4.0 — nơi con người, dữ liệu và công nghệ vận hành như một hệ sinh thái thống nhất.