Số liệu sản xuất không chính xác giữa các phòng ban: Nguyên nhân & cách khắc phục

1. Thực trạng về số liệu sản xuất trong vận hành nhà máy

Số liệu sản xuất là toàn bộ dữ liệu phản ánh thực tế vận hành của nhà máy như: sản lượng, tỷ lệ lỗi, thời gian dừng máy, tiêu hao nguyên vật liệu, tồn kho, giá thành…. Đây là nền tảng để lập kế hoạch, tính chi phí và đánh giá hiệu suất.

Khi các chỉ số này không thống nhất giữa các phòng ban sẽ xảy ra hiện tượng số liệu sản xuất không chính xác dẫn đến sai lệch dữ liệu và khó đối soát số liệu nhà máy.

Có hai dạng “số liệu sản xuất không chính xác” thường thấy:

1.1 Sai số kỹ thuật

Là chênh lệch nhỏ (<2%) do vận hành thiết bị hoặc hao hụt tự nhiên.

Ví dụ: Cân đầu vào báo 5.000 kg hạt nhựa, sau phối trộn còn 4.970 kg do hao hụt ẩm và bám dính thành silo. Sai lệch này nằm trong ngưỡng kỹ thuật.

1.2 Sai lệch hệ thống

Là chênh lệch lớn (>5%) và lặp lại thường xuyên do mỗi phòng ban ghi nhận dữ liệu khác nhau.

Ví dụ thực tế trong dây chuyền sản xuất:

• Tổ trưởng báo hoàn thành 12.000 sản phẩm khi máy chạy xong.
• QC loại 600 sản phẩm lỗi nhưng không cập nhật lại số sản phẩm đạt chuẩn.
• Kho chỉ nhập 11.200 sản phẩm vì thiếu biên bản bàn giao.
• Kế toán ghi nhận 10.800 sản phẩm đủ điều kiện xuất hóa đơn.

Kết quả là cùng một ca sản xuất nhưng tồn tại nhiều phiên bản dữ liệu – biểu hiện rõ nét của vấn đề số liệu sản xuất không chính xác do thiếu đồng bộ (đồng nhất) dữ liệu quản trị dữ liệu sản xuất. Nếu không chuẩn hóa định nghĩa KPI và hệ thống ghi nhận, tình trạng này sẽ tiếp tục gây sai lệch báo cáo, phân tích chi phí sản xuấtvà làm ảnh hưởngquyết định quản trị sản xuất.

Khi số liệu sản xuất giữa các phòng ban liên tục không khớp nhau, đó chính là dấu hiệu của một vấn đề sâu xa hơn: dữ liệu phân mảnh trong sản xuất. Đây không chỉ là vấn đề kỹ thuật mà còn phản ánh cách thức tổ chức, quy trình làm việc và hệ thống quản lý dữ liệu của toàn bộ nhà máy.

2. Vì sao số liệu sản xuất không đồng bộ giữa các phòng ban?

Sự sai lệch số liệu không nằm ở một điểm đơn lẻ mà là hệ quả tất yếu của một hệ thống thiếu đồng bộ ở nhiều tầng, cụ thể nằm ở 3 nguyên nguyên sau:

 

2.1 Mỗi phòng ban có một cách ghi nhận số liệu khác nhau

Trong thực tế vận hành nhà máy, mỗi bộ phận ghi nhận dữ liệu theo logic và mục đích riêng của mình:

• Bộ phận sản xuất ghi chép dữ liệu theo ca làm việc, lưu trữ trực tiếp trên sổ tay hoặc file Excel cá nhân và thường theo dõi số lượng sản phẩm ra khỏi chuyền mỗi giờ. Con số này có thể bao gồm cả sản phẩm chưa qua kiểm tra.
• Bộ phận QA/QC ghi nhận theo lô kiểm tra và chỉ tính sản phẩm đạt tiêu chuẩn chất lượng. Các bộ phận này thường sử dụng hệ thống quản lý chất lượng riêng hoặc file báo cáo kiểm tra, thời điểm ghi có thể chậm hơn vài giờ so với thực tế sản xuất.
• Bộ phận kế hoạch tổng hợp từ báo cáo cuối ca, dựa trên số liệu mà tổ trưởng báo cáo, thậm chí đã qua một lớp “điều chỉnh” dựa trên kinh nghiệm và đánh giá chủ quan.

Sự không đồng bộ này càng được nhân lên bởi việc thiếu vắng một khung quản trị dữ liệu thống nhất để quy định chuẩn định nghĩa, phương pháp và trách nhiệm cho từng loại dữ liệu.

Theo khảo sát ngành của Verdantis, hơn 50% tổ chức sản xuất gặp vấn đề sai lệch dữ liệu giữa các phòng ban khiến downtime ngoài kế hoạch chiếm 25–50% tổng downtime và dẫn tới chi phí vận hành tăng vượt chuẩn chênh lên tới hàng triệu USD mỗi giờ.

2.2 Dữ liệu sản xuất không được cập nhật real-time

Trong các nhà máy truyền thống, dữ liệu sản xuất không được cập nhật ngay lập tức mà theo chu kỳ:

• Cuối mỗi ca làm việc, tổ trưởng tổng hợp số liệu từ sổ ghi chép tay
• Cuối ngày, bộ phận kế hoạch cập nhật vào file Excel tổng hợp
• Sang ngày hôm sau, quản lý mới nhìn thấy số liệu của ngày hôm qua

Vấn đề nằm ở chỗ: trong khoảng thời gian giữa các chu kỳ này, mỗi bộ phận có thể đã cập nhật một phần dữ liệu riêng biệt, dẫn đến tình trạng số liệu cuối ca khác số liệu hiện trường. Khi quản lý yêu cầu báo cáo đột xuất, mỗi phòng ban lại đưa ra số liệu từ thời điểm khác nhau.

2.3 Không có nguồn dữ liệu sản xuất dùng chung

Khi hỏi “Sản lượng hôm qua là bao nhiêu?”, mỗi bộ phận sẽ có một thao các khác nhau:

• Bộ phận sản xuất mở file SanLuong_ThangXX.xlsx trên máy tổ trưởng
• QA mở file BaoCaoKiemTra_ThangXX.xlsx trên máy trưởng ca
• Bộ phận kế hoạch mở file TongHopSanXuat_ThangXX.xlsx nhận qua email

Thiếu vắng một nguồn dữ liệu duy nhất mà tất cả mọi người tin tưởng, mỗi bộ phận sẽ đều sở hữu một nguồn riêng, lưu trữ trong những file rời rạc, nằm rải rác trên các máy tính cá nhân.

2.4 Phụ thuộc quá nhiều vào Excel và báo cáo thủ công

Excel là công cụ mạnh mẽ và hữu ích, nhưng khi được sử dụng như một “hệ thống quản lý sản xuất”, nó trở thành nguồn gốc của vô số sai lệch:

• Copy-paste dữ liệu: Từ sổ ghi tay vào Excel, từ file Excel này sang file Excel khác. Mỗi lần copy là một cơ hội để sai số len lỏi.
• Sai lệch công thức: Mỗi người có cách tính khác nhau. Công thức tính OEE của bộ phận sản xuất có thể khác với công thức của kế hoạch.
• Không truy vết được nguồn gốc: Khi phát hiện số liệu sai, không ai biết được con số này xuất phát từ đâu, ai đã nhập, và khi nào.

Đây chính là lý do tại sao việc xây dựng hệ thống dữ liệu sản xuất tập trung và triển khai hệ thống MES trong sản xuất ngày càng trở nên cấp thiết với các doanh nghiệp sản xuất muốn duy trì lợi thế cạnh tranh.

3. Hệ quả thực tế: Khi sai lệch dữ liệu trở thành thiệt hại tài chính

Khi số liệu sản xuất không đáng tin cậy, hậu quả không chỉ dừng lại ở việc mất thời gian đối soát. Nó ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng quản lý, ra quyết định và hiệu suất của toàn bộ nhà máy.

3.1 Quản lý không kiểm soát được tình hình sản xuất thực tế

Khi dữ liệu tồn tại dưới nhiều phiên bản, khả năng nhìn thấu toàn cảnh tình hình vận hành thực tế của nhà quản lý sẽ bị ảnh hưởng.

Giám đốc sản xuất cần biết:

• Sản lượng thực tế hiện tại là bao nhiêu?
• Các bottleneck đang nằm ở công đoạn nào?
• Tỷ lệ lỗi có xu hướng tăng hay giảm?
• Tiến độ đơn hàng có đúng kế hoạch không?
• …

Nhưng khi mỗi báo cáo đưa ra một số liệu khác nhau, họ không thể trả lời những câu hỏi này với độ tin cậy cao. Thay vào đó, quyết định phải dựa vào đánh giá chủ quan từ kinh nghiệm cá nhân. Đây chính là lý do tại sao nhiều doanh nghiệp sản xuất, dù đã đầu tư mạnh vào máy móc hiện đại, vẫn không thể tối ưu hóa hiệu suất.

3.2 Quyết định sản xuất dựa trên dữ liệu sai

Trong môi trường sản xuất, một quyết định sai có thể tạo ra chuỗi hậu quả nghiêm trọng:

Lập kế hoạch sản xuất sai: Dựa trên số liệu sai về công suất thực tế, kế hoạch sản xuất có thể quá tải hoặc quá lỏng, dẫn đến lãng phí tài nguyên hoặc chậm tiến độ.

Điều độ không hiệu quả: Khi số liệu về tiến độ từng chuyền không chính xác, việc điều phối nhân lực, nguyên vật liệu giữa các dây chuyền trở nên kém hiệu quả.

Dự báo sai nhu cầu nguyên vật liệu: Số liệu tiêu hao nguyên liệu không chính xác khiến bộ phận kế hoạch đặt hàng thiếu hoặc thừa, ảnh hưởng đến dòng tiền và hiệu suất sản xuất.

Một quyết định sai có thể kéo theo hàng loạt hệ quả: trễ đơn hàng, tăng chi phí, giảm năng suất. Và nguồn gốc của tất cả chính là dữ liệu sản xuất không đáng tin cậy.

3.3 Mất nhiều thời gian đối soát và giải trình số liệu

Có một loại chi phí không xuất hiện trên báo cáo tài chính nhưng lại vô cùng đắt giá: thời gian. Thời gian quý báu của các quản lý và chuyên viên bị lãng phí vào việc giải trình, đối chất số liệu thay vì tập trung cải tiến quy trình, nâng cao chất lượng và tối ưu hiệu suất. 

Hơn nữa, khi các team leader liên tục phải giải trình về số liệu của mình, văn hóa đổ lỗi dần hình thành, thay thế văn hóa hợp tác. Điều này tạo ra môi trường làm việc tiêu cực, làm giảm năng suất và khả năng đổi mới của tổ chức.

Ví dụ thực tế: Tại một nhà máy bao bì, tổ sản xuất báo cáo hoàn thành 50.000 túi, nhưng bộ phận kho chỉ nhận 48.500 túi. 1.500 túi “mất tích” thực chất là sản phẩm lỗi bị loại nhưng không được QC cập nhật vào hệ thống. Kế toán vẫn tính giá thành dựa trên 50.000 sản phẩm, dẫn đến giá bán thấp hơn thực tế, trực tiếp gây lỗ trên từng đơn hàng.

4. Dấu hiệu cho thấy nhà máy đang gặp vấn đề về số liệu sản xuất

Hãy kiểm tra 6 dấu hiệu dưới đây. Nếu có từ 3 dấu hiệu trở lên, rủi ro về số liệu sản xuất đã ở mức hệ thống.

1. KPI không thống nhất

• Sản lượng giữa Sản xuất –  QA – Kho lệch > 3–5%
• OEE các cấp báo cáo lệch > 5 %

2. Báo cáo chậm

• Báo cáo ngày trễ > 24 giờ
• Chốt số liệu tháng mất > 3 ngày

3. Báo cáo phải chỉnh sửa nhiều lần

• 20% báo cáo phải chỉnh sửa lại
• Tồn tại nhiều phiên bản Excel cho cùng một KPI

4. Không truy được nguồn dữ liệu (no data lineage)

• Không xác định được dữ liệu lấy từ hệ thống nào
• Không có timestamp (dấu thời gian) hoặc nhật ký chỉnh sửa

5. Họp sản xuất chủ yếu để đối soát số

• 50% thời gian họp dùng để tranh luận số liệu
• Không có dashboard thống nhất trước họp

6. Phụ thuộc nặng vào Excel

• 70% dữ liệu nhập tay
• Không có “single source of truth” (ERP/MES tích hợp)

Kết luận: Nếu nhà máy của bạn có từ 3 dấu hiệu trở lên, đây là lúc cần xem xét nghiêm túc việc cải tiến hệ thống quản lý dữ liệu sản xuất.

5. Giải pháp khắc phục tình trạng số liệu sản xuất không chính xác 

Để khắc phục triệt để tình trạng báo cáo sản xuất sai, doanh nghiệp cần có tư duy quản trị dữ liệu đúng đắn hướng tới xây dựng “Nguồn sự thật duy nhất” (Single Source of Truth), cụ thể:

5.1 Chuẩn hóa quản trị dữ liệu sản xuất

Thống nhất KPI: Văn bản hóa định nghĩa từng chỉ số. Ví dụ: “Sản lượng thực tế” phải là số lượng đã qua QC và có lệnh nhập kho.

Phân quyền minh bạch: Bộ phận nào nhập, bộ phận nào phê duyệt, bộ phận nào chịu trách nhiệm về độ chính xác của con số đó.

5.2 Thiết lập kiến trúc hệ thống quản trị dữ liệu tập trung

Để chấm dứt tình trạng số liệu không chính xác, rời rạc và thiếu minh bạch, doanh nghiệp cần xây dựng một hệ thống quản trị dữ liệu tập trung với 4 trụ cột chính:

• Số hóa tại nguồn: Kết nối trực tiếp máy móc, PLC, cảm biến để thu thập dữ liệu theo thời gian thực, loại bỏ nhập liệu thủ công và sai sót do con người.
• Tập trung hóa dữ liệu: Toàn bộ dữ liệu từ các phân xưởng được đưa về một hệ thống duy nhất – tạo Single Source of Truth, tránh xung đột số liệu giữa các bộ phận.
• Tự động hóa tính toán: Hệ thống tự động chuyển dữ liệu thô thành các chỉ số quản trị như sản lượng, tỷ lệ lỗi, thời gian dừng máy… đảm bảo chính xác và tức thời.
• Minh bạch & kiểm soát thay đổi: Mọi chỉnh sửa đều có log (ai sửa, khi nào, giá trị trước/sau). Dữ liệu gốc không thể bị xóa, đảm bảo tính trung thực.

Một trong các giải pháp quản trị dữ liệu tập trung hiệu quả để giải quyết bài toán số liệu sản xuất không chính xác chính là triển khai hệ thống MES (Manufacturing Execution System). MES không chỉ là một phần mềm mà là nền tảng quản lý toàn diện giúp tối ưu hoạt động quản trị dữ liệu tập trung hiệu quả.

5.3 Chuyển đổi từ báo cáo tĩnh sang dashboard theo thời gian thực

Thay vì đợi đến cuối ngày để xem file Excel, nhà quản lý cần nhìn thấy dữ liệu đang nhảy số theo từng phút, từng giây trên chuyền. Điều này tạo ra tính minh bạch vũ khí tốt nhất để loại bỏ gian lận và sai sót dữ liệu.

6. Kết luận

Số liệu sản xuất không chính xác không đơn thuần là lỗi nhập liệu, đó là “lỗ hổng” trong quản trị khiến doanh nghiệp mất đi lợi thế cạnh tranh và lợi nhuận thực tế. Việc đầu tư vào một hệ thống quản trị dữ liệu sản xuất tập trung như MES không chỉ giúp số liệu chuẩn xác, mà còn là nền tảng để nhà máy tiến tới xây dựng mô hình nhà máy thông minh.

5432100/5 - (0 bình chọn)