“Quản lý bằng dữ liệu”, “quản lý dựa trên thực tế” được xem như kĩ thuật quản lý quan trọng của quản lý thường ngày. Kiểm soát chất lượng thống kê (SQC) được xem là công cụ để nắm bắt thực tế tạo trên cơ sở các dữ liệu số. 

Trong nền kinh tế thị trường, môi trường kinh doanh không ngừng thay đổi, do đó các công ty phải không ngừng cải tiến qui trình hoạt động và chất lượng của sản phẩm và dịch vụ để tăng lợi nhuận, không chỉ duy trì và kiểm soát chất lượng hiện thời của sản phẩm trên thị trường mà còn phải duy trì và kiểm soát quá trình tạo ra sản phẩm.

Thêm vào đó, ý tưởng này được liên tưởng tới ”Người phù hợp nhất, người mà có thể theo dõi chất lượng sản phẩm hàng ngày là người gần nhất, người luôn luôn bên cạnh sản phẩm” Con người ở đây là công nhân, người điều hành phân xưởng, người trực tiếp tham gia vào quá trình tạo ra sản phẩm và cung cấp dịch vụ. Nếu những người đó có thể tham gia vào quá trình kiểm soát và quản lý, thì đây sẽ là cơ sở để khuyến khích cải tiến hiệu quả nhất và là cách ít tốn kém nhất để đảm bảo chất lượng sản phẩm.  Tóm lại, nền tảng của thực hiện kiểm soát chất lượng dựa trên dữ liệu thực tế là sự tham gia của tất cả mọi người, đặc biệt là những những người trực tiếp tham gia vào quá trình sản xuất và cung cấp dịch vụ.   

Yêu cầu đối với đào tạo nhân lực trong việc áp dụng  SQC

 Để đảm bảo việc thực hiện tốt SPC, cán bộ công nhân viên cần phải được đào tạo hợp lý ở các mức độ khác nhau tuỳ mục đích sử dụng.  Cụ thể:·         Cán bộ quản lý và các giám sát viên phải quen thuộc với các công cụ kiểm soát chất lượng và hiểu rõ cơ sở của phương pháp thống kê đựoc sử dụng trong quản lý chất lượng. Họ cũng phải được đào tạo đầy đủ để hướng dẫn nhân viên áp dụng đúng các kỹ thuật thống kê·         Tổ trưởng tổ dịch vụ hoặc phân xưởng sản xuất phải được đào tạo về các phương pháp thống kê để có thể áp dụng của 7 công cụ quản lý chất lượng truyền thống và 7 công cụ quản lý chất lượng mới. Họ phải có khả năng áp dụng các kỹ thuật thống kê để cải tiến việc kiểm soát chất lượng cũng như các công việc hàng ngày.

Các công cụ kiểm soát chất lượng

 Hiện nay, các công cụ kiểm soát chất lượng dựa trên phân tích số liệu được chia thành hai nhóm:

Nhóm 1: Gồm 7 công cụ truyền thống hay còn gọi là 7 công cụ kiểm soát chất lượng (7 QC tools). Các công cụ này đã được áp dụng một cách hiệu quả từ những năm của thập niên 60 và đã được người Nhật áp dụng rất thành công. Cơ sở của các công cụ này là lý thuyết thống kê. Các công cụ bao gồm:

1.      1Phiếu kiểm tra (Check sheet): được sử dụng cho việc thu thập dữ liệu. Dữ liệu thu được từ phiếu kiểm tra là đầu vào cho các công cụ phân tích dữ liệu khác, do đó đây bước quan trọng quyết định hiệu quả sử dụng của các công cụ khác.

2.      Biểu đồ Pareto (Pareto chart): sử dụng các cột để minh hoạ các hiện tượng và nguyên nhân, nhóm lại các dạng như là các khuyết tật, tái sản xuất, sửa chữa, khiếu nại, tai nạn và hỏng hóc. Các đường gấp khúc được thêm vào để chỉ ra tần suất tích luỹ.

3.      Biểu đồ nhân quả (Cause-effect diagram)́ : chỉ mối liên hệ giữa các đặc tính mục tiêu và các yếu tố, những yếu tố dường như có ảnh hưởng đến các đặc tính, biểu diễn bằng hình vẽ giống xương cá.

4.      Biểu đồ phân bố (Histogram): là một dạng của đồ thị cột trong đó các yếu tố biến động hay các dữ liệu đặc thù được chia thành các lớp hoặc thành các phần và được diễn tả như các cột với khoảng cách lớp được biểu thị qua đường đáy và tần suất biểu thị qua chiều cao.

5.      Biểu đồ kiểm soát (Control chart): Biểu đồ kiểm soát là đồ thị đường gấp khúc biểu diễn giá trị trung bình của các đặc tính, tỷ lệ khuyết tật hoặc số khuyết tật. Chúng được sử dụng để kiểm tra sự bất thường của quá trình dựa trên sự thay đổi của các đặc tính (đặc tính kiểm soát). Biểu đồ kiểm soát bao gồm 2 loại đường kiểm soát: đường trung tâm và các đường giới hạn kiểm soát, được sử dụng để xác định xem quâ trình có bình thường hay không. Trên các đường này vẽ các điểm thể hiện chất lượng hoặc điều kiện quá trình. Nếu các điểm này nằm trong các đường giới hạn và không thể hiện xu hướng thì quá trình đó ổn định. Nếu các điểm này nằm ngoài giới hạn kiểm soát hoặc thể hiện xu hướng thì tồn tại một nguyên nhân gốc

6.      Biểu đồ phân tán (Scatter  diagram)́ : Biểu đồ phân tán chỉ ra mối quan hệ giữa 2 biến trong phân tích bằng số. Để giải quyết các vấn đề và xác định điều kiện tối ưu bằng cách phân tích định lượng mối quan hệ nhân quả giữa các biến số.

7.      Phương pháp phân vùng  (Stratified diagram): Phân vùng thông thường để tìm ra nguyên nhân của khuyết tật.  

Nhóm 2: Gồm 7 công cụ hay còn gọi là 7 công cụ mới (7 new tools) được phát triển và sử dụng từ những năm đầu của thập niên 80. Các công cụ này hỗ trợ rất đắc lực cho quá trình phân tích để tìm ra nguyên nhân gây ra chất lượng kém cũng như tìm giải pháp để cải tiến chất lượng.

7 công cụ này bao gồm:

1.      Biểu đồ tương đồng (Affinity diagram): Phân tích vấn đề dựa trên cảm giác

2.      Biểu đồ quan hệ (Relation diagram): Phân tích vấn đề dựa trên logic

3.      Biểu đồ ma trận (Matrix diagram): Phát hiện mối quan hệ giữa mục tiêu và chiến lược, giữa giải pháp đề ra và khả năng thực hiện

4.      Phân tích dữ liệu theo phương pháp ma trận: Tìm ra mức độ ưu  tiên cho các giải pháp đề ra

5.      Biểu đồ cây (Tree diagram): chia một mục tiêu thành các mục tiêu nhỏ hay một phương án thành các phương án chi tiết có thể thực hiện được trong thực tế. Biểu đồ này cũng có thể sử dụng để phân tích nguyên nhân tương tự như biểu đồ nhân quả

6.      Biểu đồ mũi tên (Arrow diagram): Sử dụng để để xác định rõ các sự kiện, các nguyên nhân của vấn đề nhằm tăng hiệu quả hoạch định giải pháp

7.      Sơ đồ quá trình ra quyết định (PDPC): Công cụ lập kế hoạch ngẫu nhiên và dự báo sự không chắc chắn qua việc phối hợp thông tin tại mọi giai đoạn của quá trình.

Trong số các công cụ này, biểu đồ cây và biểu đồ ma trận thường được sử dụng kết hợp hiệu quả nhất với 7 công cụ truyền thống nói trên.

Yêu cầu của ISO 9000 liên quan tới việc quản lý chất lượng dựa trên dữ liệu thực tế

 Bảng dưới đây cho thấy mối liên quan giữa yêu cầu của ISO 9000 với quản lý chất lượng dựa trên dữ liệu thực tế Yêu cầu ISO 9000 với việc phân tích dữ liệu