Cách tính KPI trong sản xuất không chỉ đơn thuần là những con số, mà là chìa khóa giúp doanh nghiệp đánh giá hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa quy trình và nâng cao lợi thế cạnh tranh. Trong bối cảnh thị trường ngày càng khắt khe, việc theo dõi và phân tích KPI trở thành nền tảng để lập kế hoạch sản xuất tinh gọn, tiết kiệm chi phí và đáp ứng kịp thời nhu cầu khách hàng.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng đi sâu vào:
Thế nào là chỉ số KPI trong sản xuất tốt, và tiêu chí để lựa chọn phù hợp với mô hình doanh nghiệp.
Cách tính KPI trong sản xuất một cách chính xác, dễ áp dụng cho từng cấp độ (dây chuyền, tổ sản xuất, bộ phận quản lý).
Cách xây dựng KPI sản xuất từ dữ liệu thực tế, gắn liền với mục tiêu về năng suất, chất lượng, chi phí và thời gian.
Để đo lường và phân tích hiệu quả các chỉ số KPI trong sản xuất, việc thu thập dữ liệu chính xác đóng vai trò nền tảng. Không có dữ liệu, mọi đánh giá hiệu suất chỉ dừng lại ở mức phỏng đoán. Thông thường, dữ liệu phục vụ cho các KPI sản xuất có thể được chia thành ba nhóm chính:
Đây là nguồn dữ liệu trực tiếp nhất, phản ánh mọi hoạt động diễn ra trong dây chuyền sản xuất. Các thông số như tốc độ, áp suất, nhiệt độ, lưu lượng hay công suất đều được ghi nhận liên tục, với tần suất dao động từ vài điểm mỗi phút đến chỉ trong vài phần của giây. Nhờ vậy, dữ liệu quy trình mang tính “thời gian thực” và đặc biệt hữu ích cho việc giám sát và phản ứng nhanh chóng với biến động sản xuất.
Ví dụ, thông qua các màn hình hiển thị đa xu hướng, người vận hành có thể theo dõi đồng thời nhiều thông số, phát hiện kịp thời bất thường, từ đó tối ưu hóa thông lượng, rút ngắn thời gian chuyển đổi, cải thiện Hiệu quả Thiết bị Tổng thể (OEE) và nâng cao mức sử dụng công suất. Không chỉ hỗ trợ kiểm soát tình huống tức thì, dữ liệu quy trình còn tạo điều kiện phân tích xu hướng dài hạn, cải tiến liên tục,…
Tuy nhiên, loại dữ liệu này cũng có những hạn chế đáng kể. Việc lắp đặt và duy trì hệ thống cảm biến không hề đơn giản: chi phí cao, yêu cầu kỹ thuật phức tạp và đôi khi cần điều chỉnh hoặc thay đổi cấu trúc thiết bị hiện có. Bên cạnh đó, độ chính xác của dữ liệu phụ thuộc nhiều vào vị trí và chất lượng cảm biến.
Ngoài những yếu tố nội tại của quy trình, môi trường sản xuất xung quanh cũng tác động trực tiếp đến chất lượng sản phẩm và tuổi thọ thiết bị. Nhiệt độ, độ ẩm, độ rung hoặc thậm chí yếu tố bụi bẩn trong không khí đều có thể ảnh hưởng đến quy trình sản xuất.
Việc ghi nhận và phân tích dữ liệu môi trường cho phép doanh nghiệp đánh giá khả năng vận hành của thiết bị trong những điều kiện khác nhau, đồng thời đóng vai trò quan trọng trong việc theo dõi các KPI liên quan đến tính bền vững và an toàn lao động.
Xem thêm:
Khác với dữ liệu thu thập tự động, dữ liệu phòng thí nghiệm thường được tạo ra thông qua các phép kiểm tra thủ công hoặc thử nghiệm chuyên sâu. Đây là nguồn thông tin có độ chính xác cao, phục vụ trực tiếp cho các KPI về chất lượng sản phẩm, độ ổn định và mức độ tuân thủ tiêu chuẩn.
Các phép thử này có thể mất nhiều thời gian và nhân lực, song lại đóng vai trò then chốt trong việc bảo đảm chất lượng đầu ra và củng cố niềm tin của khách hàng.
Việc tính toán KPI trong sản xuất không chỉ đơn thuần là áp dụng công thức, mà là cả một quy trình có hệ thống, từ xác định mục tiêu cho đến phân tích và cải tiến. Để triển khai hiệu quả, doanh nghiệp có thể thực hiện theo các bước sau:
Mọi quy trình đo lường đều phải bắt đầu từ mục tiêu rõ ràng. Doanh nghiệp cần trả lời câu hỏi: “Chúng ta muốn đạt được điều gì trong giai đoạn này?”. Mục tiêu có thể là tăng năng suất bằng cách nâng cao sản lượng hàng tháng, cải thiện chất lượng thông qua việc giảm tỷ lệ sản phẩm lỗi, hoặc tối ưu chi phí bằng cách cắt giảm giá thành trên mỗi đơn vị sản phẩm.
Khi đã xác định mục tiêu, bước tiếp theo là lựa chọn KPI phù hợp để đo lường, chẳng hạn như OEE (Hiệu suất thiết bị tổng thể), tỷ lệ sản phẩm lỗi, thời gian ngừng máy (Downtime) hay năng suất lao động. Những chỉ số này sẽ trở thành kim chỉ nam cho toàn bộ quá trình đánh giá hiệu quả sản xuất.
Doanh nghiệp cần thu thập dữ liệu liên quan đến các KPI đã chọn một cách đều đặn, bao gồm thời gian máy chạy, sản lượng sản xuất, số lượng sản phẩm lỗi và tổng thời gian dừng máy. Việc thu thập có thể được tiến hành theo ngày, tuần hoặc tháng, tùy thuộc vào yêu cầu quản lý. Dữ liệu càng chính xác và cập nhật thường xuyên, kết quả KPI càng phản ánh trung thực hiệu suất sản xuất.
Khi đã có dữ liệu, bước tiếp theo là tiến hành tính toán.
Các công thức cơ bản như OEE = Availability × Performance × Quality sẽ giúp doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện về mức độ sử dụng và hiệu quả thiết bị.
Tỷ lệ sản phẩm lỗi, thời gian ngừng máy hay năng suất lao động cũng được xác định thông qua các công thức đơn giản nhưng giàu ý nghĩa. Để thuận tiện, các phép tính này có thể thực hiện trên Excel hoặc tích hợp vào phần mềm quản lý sản xuất, giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót.
Việc tính toán KPI chỉ thực sự có giá trị khi kết quả được phân tích kỹ lưỡng. Doanh nghiệp cần so sánh kết quả thực tế với chỉ tiêu đã đề ra, từ đó đánh giá mức độ hoàn thành mục tiêu. Nếu có sự chênh lệch, cần đi sâu tìm nguyên nhân: do máy móc hoạt động kém ổn định, do nhân sự vận hành chưa thành thạo, hay do quy trình sản xuất chưa tối ưu? Đây chính là bước chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích cho việc ra quyết định.
Dựa trên kết quả phân tích, doanh nghiệp cần đưa ra những hành động cụ thể để cải thiện hiệu suất. Điều này có thể bao gồm việc lập kế hoạch bảo trì định kỳ nhằm giảm thiểu downtime, tổ chức đào tạo để nâng cao kỹ năng nhân viên, rà soát và tinh gọn quy trình sản xuất, hoặc trong trường hợp cần thiết, đầu tư vào máy móc thiết bị hiện đại.
Những biện pháp này không chỉ giúp cải thiện KPI trong ngắn hạn, mà còn tạo ra nền tảng vững chắc cho sự phát triển bền vững trong dài hạn.
Một hệ thống KPI hiệu quả cần có sự cân bằng giữa chỉ số dẫn dắt (leading indicators) – dự báo hiệu suất trong tương lai, và chỉ số trễ (lagging indicators) – phản ánh kết quả thực tế trong quá khứ. Dữ liệu thô thường chưa đủ để mang lại ý nghĩa, do đó, các công thức tính toán và tổng hợp sẽ biến những con số rời rạc thành thước đo cụ thể, dễ phân tích.
Dưới đây là 10 KPI sản xuất quan trọng nhất cùng với công thức tính và ý nghĩa thực tiễn:
Năng suất phản ánh tổng lượng sản phẩm được sản xuất trong một khoảng thời gian xác định. Đây là chỉ số nền tảng để đo lường hiệu quả sản xuất, cho phép doanh nghiệp so sánh sản lượng với mục tiêu đã đề ra.
Công thức: Năng suất = Đơn vị sản xuất / Thời gian.
Chỉ số này được tính theo dạng tích lũy, từ từng ca sản xuất, sau đó tổng hợp thành số liệu ngày, tuần, tháng hoặc năm. Nhờ đó, nhà quản lý có thể giám sát chặt chẽ và đưa ra dự báo năng suất thực tế dựa trên dữ liệu lịch sử kết hợp với nhu cầu thị trường.
Một hệ thống quản lý năng suất hiệu quả giúp tối ưu chuỗi cung ứng, giảm chi phí sản xuất và duy trì lịch bảo trì phòng ngừa, đồng thời đảm bảo khả năng đáp ứng đơn hàng đúng hạn – yếu tố trực tiếp nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
Đây là chỉ số gắn chặt với trải nghiệm của khách hàng, phản ánh khả năng đáp ứng cam kết giao hàng của doanh nghiệp.
Công thức: Giao hàng đúng hạn = (Số đơn vị giao đúng hạn / Tổng đơn vị giao) × 100.
Là một chỉ số trễ, nó cho biết liệu đơn hàng có được giao theo đúng lịch hay không. Tuy nhiên, khi kết hợp với các chỉ số dẫn dắt như tình trạng chuỗi cung ứng, hiệu quả sản xuất hoặc lịch bảo trì, KPI này sẽ trở thành công cụ dự báo quan trọng, giúp ngăn chặn rủi ro giao hàng trễ hạn ngay từ sớm.
Duy trì tỷ lệ giao hàng đúng hạn cao không chỉ đảm bảo sự hài lòng mà còn tăng lòng trung thành của khách hàng và củng cố uy tín doanh nghiệp.
KPI này cho biết số lượng sản phẩm đạt chuẩn so với tổng số sản phẩm sản xuất. Nó được chia thành hai dạng: năng suất lần đầu (FPY) và năng suất cuối cùng (FPY Final).
Nếu khoảng cách giữa hai chỉ số này quá lớn, đó là dấu hiệu cảnh báo quy trình đang thiếu hiệu quả, phát sinh nhiều lỗi và chi phí làm lại. Theo dõi đồng thời FPY và FPY Final giúp doanh nghiệp vừa kiểm soát chất lượng, vừa thúc đẩy cải tiến liên tục.
Chi phí bảo trì phản ánh mức độ tốn kém để duy trì máy móc vận hành ổn định.
Công thức cơ bản: Chi phí bảo trì = (Chi phí nhân công + Chi phí phụ tùng) / Số giờ vận hành.
Phân tích sâu hơn, KPI này có thể được chia nhỏ thành chi phí bảo trì trên mỗi đơn vị sản phẩm, hoặc chi phí theo từng dây chuyền, từ đó giúp doanh nghiệp nhận diện thiết bị nào đang “ngốn” nhiều chi phí nhất. Quản lý tốt chi phí bảo trì không chỉ tiết kiệm ngân sách mà còn kéo dài tuổi thọ máy móc, giảm thời gian dừng máy và tăng vòng quay tài sản.
Đây là chỉ số cân bằng lợi ích giữa nhân viên và doanh nghiệp, đo lường số giờ làm thêm so với tổng giờ làm việc.
Công thức: Tỷ lệ làm thêm giờ = (Giờ làm thêm / Giờ làm việc chính thức) × 100.
Tỷ lệ này cao có thể cho thấy thiếu hụt nhân sự hoặc kế hoạch sản xuất chưa hợp lý, gây áp lực tài chính do chi phí lương tăng thêm. Ngược lại, duy trì tỷ lệ ở mức tối ưu sẽ cải thiện sự hài lòng của nhân viên, đảm bảo hiệu suất và giảm chi phí nhân công.
An toàn lao động là một trong những ưu tiên hàng đầu trong sản xuất. KPI này đo lường số sự cố xảy ra trên tổng số giờ làm việc.
Công thức: Tỷ lệ sự cố = Số sự cố / Tổng giờ làm việc của nhân viên.
Một tỷ lệ sự cố thấp góp phần nâng cao tinh thần nhân viên, giảm chi phí do nghỉ ốm hoặc bồi thường, đồng thời cải thiện hình ảnh công ty trong mắt đối tác và khách hàng.
Đây là chỉ số cho biết thời gian cần để chuyển từ sản xuất sản phẩm này sang sản phẩm khác, bao gồm cả thời gian điều chỉnh đến khi đạt sản phẩm đạt chuẩn.
Công thức: Thời gian chuyển đổi = Thời gian khả dụng – Thời gian sản xuất.
Giảm thiểu thời gian chuyển đổi giúp tăng công suất, rút ngắn thời gian chờ và cải thiện khả năng đáp ứng thị trường. KPI này đặc biệt quan trọng với những nhà máy sản xuất đa dạng sản phẩm hoặc có nhu cầu thay đổi dây chuyền thường xuyên.
Lãng phí không chỉ là tổn thất nguyên vật liệu mà còn kéo theo chi phí năng lượng, thời gian và nhân công.
Công thức: Tỷ lệ phế liệu = (Chất thải / Tổng nguyên liệu sử dụng) × 100.
Theo dõi tỷ lệ phế liệu giúp doanh nghiệp kiểm soát sản xuất tinh gọn, giảm chi phí trên mỗi đơn vị sản phẩm, đồng thời nâng cao tính bền vững khi giảm khối lượng chất thải ra môi trường.
Đây là chỉ số trực tiếp phản ánh chất lượng sản phẩm và sự hài lòng của khách hàng.
Công thức: Tỷ lệ trả lại = (Chi phí khiếu nại hoặc trả lại / Tổng doanh số) × 100.
Một tỷ lệ trả lại thấp đồng nghĩa với sản phẩm ổn định, đáp ứng đúng mong đợi. Ngược lại, tỷ lệ cao cho thấy cần cải tiến ngay từ khâu sản xuất để tránh phát sinh chi phí và mất uy tín thương hiệu.
OEE được coi là “chỉ số vàng” trong sản xuất, tổng hợp ba yếu tố: Tính khả dụng, Chất lượng và Hiệu suất.
Theo dõi OEE giúp doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện về hiệu quả hoạt động, nhận diện điểm yếu trong quy trình và triển khai các sáng kiến sản xuất tinh gọn. Khi được duy trì ở mức cao, OEE đảm bảo tối ưu hóa sản lượng, tiết kiệm chi phí và nâng cao khả năng cạnh tranh.
Trong các cuộc thảo luận về đo lường hiệu suất, cụm từ “KPI” và “Chỉ số” thường được sử dụng song song, đôi khi thậm chí thay thế cho nhau. Tuy nhiên, dù có liên quan mật thiết, hai khái niệm này lại phục vụ những mục đích rất khác nhau trong quản lý sản xuất.
KPI (Key Performance Indicator) không chỉ là một con số, mà là thước đo phản ánh mức độ tiến bộ của doanh nghiệp trong việc đạt đến một mục tiêu cụ thể. Ví dụ, một KPI có thể là tăng doanh số 10% trong quý tới hoặc nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng thêm 20%.
Các KPI này thường không đứng một mình, mà được xây dựng dựa trên nhiều chỉ số dữ liệu thô như số lượng sản phẩm bán ra, phản hồi khách hàng, hay tỷ lệ quay lại của khách hàng.
Điểm đặc trưng của KPI là chúng gắn chặt với phương pháp SMART – cụ thể (Specific), có thể đo lường (Measurable), có thể đạt được (Achievable), liên quan (Relevant), và có thời hạn (Time-bound). Nhờ vậy, KPI không chỉ cho thấy doanh nghiệp đang làm được gì, mà quan trọng hơn, còn phản ánh mức độ thành công trong việc hiện thực hóa chiến lược và mục tiêu đã đề ra.
Khác với KPI, chỉ số (metrics) đơn giản hơn nhiều: chúng chỉ là những phép đo định lượng được tạo ra từ hoạt động hàng ngày của doanh nghiệp. Ví dụ, số lượng khách hàng ghé thăm cửa hàng, số lượt truy cập website, hay thời gian trung bình hoàn thành một quy trình sản xuất.
Các chỉ số này giống như “nguyên liệu đầu vào” cho việc xây dựng KPI. Chúng cung cấp cái nhìn cụ thể về hiệu suất ở từng khâu, giúp doanh nghiệp có phản hồi trực tiếp để điều chỉnh hoạt động. Tuy nhiên, chỉ số không nhất thiết gắn với một mục tiêu chiến lược lớn; chúng tập trung vào việc phản ánh tình trạng của quy trình hơn là đo lường mức độ thành công.
Mối quan hệ giữa KPI và Metrics
Nếu coi quy trình sản xuất như một hành trình, thì chỉ số chính là những dữ liệu chi tiết ghi lại từng bước đi, còn KPI là tấm bản đồ xác định doanh nghiệp đã tiến được bao xa so với đích đến. KPI sử dụng các chỉ số làm nền tảng, nhưng nâng chúng lên một mức cao hơn – biến dữ liệu rời rạc thành thước đo gắn liền với mục tiêu kinh doanh.
Một KPI thực sự hữu ích không chỉ đơn thuần là con số đo lường, mà còn phải đáp ứng một số nguyên tắc cốt lõi sau:
Mỗi tổ chức đều có những mục tiêu dài hạn và ngắn hạn cần đạt được, từ tăng trưởng doanh thu, cải thiện chất lượng sản phẩm cho đến tối ưu chi phí. KPI chỉ có giá trị khi gắn liền với các mục tiêu đó, đóng vai trò như thước đo phản ánh mức độ thành công của doanh nghiệp trên con đường đã hoạch định. Nếu KPI bị tách rời khỏi mục tiêu chung, nó sẽ chỉ là những con số vô nghĩa, không mang lại định hướng chiến lược.
Một KPI tốt phải xác định rõ ràng điều gì cần đo lường và có phương pháp theo dõi minh bạch. Chỉ khi đó doanh nghiệp mới biết mình đang đi đúng hướng hay đang chệch khỏi quỹ đạo. Sự cụ thể ở đây không chỉ nằm ở con số, mà còn ở cách thức diễn giải: KPI càng rõ ràng thì càng dễ sử dụng để theo dõi tiến độ, phân tích kết quả và điều chỉnh chiến lược. Ngược lại, những KPI mơ hồ sẽ khiến doanh nghiệp khó xác định hiệu suất thực tế.
Một KPI không chỉ là con số để báo cáo, mà phải mang tính khả thi và cung cấp dữ liệu có thể chuyển hóa thành hành động. Khi doanh nghiệp theo dõi một KPI, kết quả của nó cần giúp nhà quản lý đưa ra quyết định: cải tiến quy trình, phân bổ lại nguồn lực hay thay đổi cách vận hành. Nói cách khác, KPI tốt là KPI giúp bạn làm được điều gì đó để cải thiện tình hình, chứ không chỉ dừng lại ở việc phản ánh.
Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, một hệ thống KPI chuyên sâu và báo cáo quản trị chính xác và kịp thời chính là nền tảng để doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh chóng và đúng đắn. Phần mềm BCanvas xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh tích hợp AI ra đời như một giải pháp toàn diện, giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình báo cáo, theo dõi hiệu suất và tối ưu hóa chiến lược bán hàng.
Cốt lõi của hệ thống nằm ở DATA RUBIK – tính năng xử lý và chuẩn hóa dữ liệu tài chính – kế toán từ nhiều nguồn, loại bỏ trùng lặp, sai định dạng và tự động đối chiếu. Trên nền dữ liệu sạch này, BCanvas không chỉ hiển thị con số, mà tập trung vào việc PHÂN TÍCH KINH DOANH đa tầng:
Tất cả được hiển thị trong một dashboard trung tâm, nơi số liệu thống kê, báo cáo lợi nhuận gộp và các KPI kinh doanh được đồng bộ tự động. Thay vì tốn hàng giờ đồng hồ tổng hợp thủ công, nhà quản trị có thể nhìn thấy bức tranh toàn cảnh của doanh nghiệp chỉ trong vài phút – so sánh hiệu suất giữa các đơn vị kinh doanh, theo dõi hiệu quả theo thời gian, và đưa ra quyết định kịp thời để tối ưu biên lợi nhuận.
Khác với các công cụ quốc tế như Power BI hay Qlik, BCanvas được thiết kế đặc thù cho doanh nghiệp Việt, hỗ trợ tiếng Việt hoàn chỉnh và tương thích với môi trường dữ liệu trong nước. Ngoài ra, yếu tố chi phí cũng tạo nên sự khác biệt rõ rệt: so với các phần mềm quốc tế, BCanvas có chi phí giấy phép thấp hơn đáng kể, đặc biệt khi số lượng người dùng tăng lên, giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai rộng rãi.
BCanvas giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian lập báo cáo từ nhiều ngày xuống chỉ còn vài phút. Điều này không chỉ tiết kiệm nguồn lực mà còn tạo ra lợi thế rõ rệt: ban lãnh đạo có thể tiếp cận dữ liệu kịp thời, đưa ra quyết định nhanh hơn đối thủ. Nhờ tốc độ triển khai và hiệu quả tức thì, doanh nghiệp có thể nhìn thấy lợi tức đầu tư (ROI) rõ rệt chỉ sau hai tuần sử dụng – một con số hiếm có với các giải pháp quản trị dữ liệu
Không chỉ dừng lại ở việc tổng hợp số liệu, BCanvas ứng dụng AI và Machine Learning để “đọc” và “hiểu” dữ liệu ở nhiều khía cạnh: từ lịch sử bán hàng, hiệu quả chiến dịch marketing, chu kỳ ra mắt sản phẩm mới, đến hành vi và chiến lược của đối thủ cạnh tranh. Trên nền tảng đó, hệ thống đưa ra dự báo kinh doanh chính xác về doanh thu, đơn hàng, số lượng khách hàng – những chỉ số cốt lõi để định hướng tăng trưởng.
Điểm mạnh của BCanvas nằm ở chỗ: dự báo không chỉ dừng lại ở mức “con số”, mà còn chuyển hóa thành giải pháp vận hành cụ thể. Các mô hình AI được huấn luyện để đưa ra khuyến nghị chi tiết cho từng kịch bản:
Hoạch định nhân sự trực tiếp: dự đoán nhu cầu lao động theo mùa, theo địa điểm hoặc theo biến động thị trường, giúp tối ưu hóa chi phí nhân công.
Tối ưu dòng tiền: dự báo luồng tiền vào – ra, từ đó cảnh báo các nguy cơ thiếu hụt thanh khoản hoặc đề xuất chiến lược phân bổ nguồn vốn hợp lý.
Kiểm soát tồn kho: ước tính nhu cầu sản phẩm dựa trên lịch sử và xu hướng tiêu dùng, hạn chế tồn kho dư thừa hay thiếu hụt nguyên liệu.
Điều chỉnh chính sách giá: phân tích dữ liệu cạnh tranh, hành vi khách hàng và sức mua để gợi ý mức giá tối ưu, tăng biên lợi nhuận mà không làm giảm nhu cầu.
Phần mềm BCanvas xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh tích hợp AI
TacaSoft,
