Analisis Kualitas Pada Produksi Botol RC Cola 800 ml di PT. IGLAS (Persero) dengan menggunakan Peta Kendali Demerit

Transkripsi

1 Analisis Kualitas Pada Produksi Botol RC Cola 800 ml di PT. IGLAS (Persero) dengan menggunakan Peta Kendali Demerit Nur Lailiyah Wakhidah Dosen Pembimbing: Drs. Haryono Ms. Msc.

2 PENDAHULUAN Latar Belakang Era globalisasi Peningkatan persaingan pasar PT IGLAS (persero) meningkatkan mutu produknya Dilakukannya pengendalian kualitas

3 Permasalahan 1. Bagaimana analisis pengendalian kualitas pada produksi botol RC Cola 800 ml di PT.IGLAS (Persero)? 2. Bagaimana kapabilitas pada produksi botol di PT.IGLAS (Persero) dalam menghasilkan botol RC Cola 800 ml yang berkualitas?

4 Tujuan 1. Mengetahui apakah produksi botol RC Cola 800 ml di PT.IGLAS (Persero) terkendali secara statistik. 2.Mengetahui kapabilitas pada produksi botol RC Cola 850 ml di PT. IGLAS (Persero) dalam menghasilkan botol RC Cola 850 ml yang berkualitas.

5 Manfaat 1. Memberikan informasi kepada pihak PT. IGLAS (Persero) agar dapat menjaga dan meningkatkan kualitas produksi botol RC Cola 800 ml jika terjadi ketidaksesuaian. 2. Bahan masukan untuk pengambilan kebijakan dalam membuat target kualitas botol RC Cola 850 ml. 3. Dapat meminimalkan adanya cacat produksi, khususnya pada proses produksi botol RC Cola 800 ml.

6 Batasan Masalah Penelitian hanya dilakukan pada produksi botol RC Cola 850 ml. Untuk data yang digunakan adalah data pengamatan pada tanggal 12 juni 2010 sampai 24 Juli

7 LANDASAN TEORI Peta Kendali u demerit Kapabilitas Proses Diagram Pareto Diagram Ishikawa Proses Produksi 6

8 LANDASAN TEORI Peta Kendali u demerit Suatu peta kendali yang mendekati kenyataan kecacatan dalam suatu produk dengan cara memberikan bobot pada tipe-tipe yang terjadi Salah satu pola cacat atau kerusakan adalah sebagai berikut: Kelas A Kritis : Suatu kecacatan yang akan menghasilkan kondisi tidak aman ketika digunakan. Kelas B Mayor : Suatu kecacatan yang menyebabkan kegagalan dalam menggunakan dalam menggunakan produk. Kelas C Minor : Suatu kecacatan yang tidak mempengaruhi kegunaan dari produk.

9 Rumus : D = w c w2c2 w3c3 Dimana : w i = bobot cacat berdasarkan kelasnya c i = jumlah cacat dalam tiap kelas Misalkan gunakan satu sampel dengan n unit pemeriksaan. Maka banyak kerusakan per unit adalah Di U i= ni Dengan D : banyak keseluruhan dalam semua n unit pemeriksaan U : kombinasi linier variabel random poisson BKA = u + 3σˆ u u BKB = u 3σˆ Garis tengah peta u ˆ σ = i u = w u w2u2 w3u w1 u1 + w2u2 + w3 u3 n i u 1 u2,, u 3 menunjukkan banyak cacat kelas A, kelas B, dan kelas C rata-rata per unit

10 Kapabilitas Proses Menurut Montgomery (1995) kapabilitas proses menggambarkan suatu performence atau penampilan proses dalam menghasilkan produk, proses dikatakan kapabel jika: 1. Proses terkendali Terkendali jika semua titik berada dalam batas kendali atas maupun bawah dan menyebar secara random (acak) 2. Memenuhi spesifikasi Jika nilai pengamatan dekat dengan nilai target 3. Presisi dan akurasi tinggi Presisi adalah tingkat kedekatan antara satu pengamatan dengan pengamatan yang lain, sedangkan akurasi adalah tingkat kedekatan antara suatu pengamatan dengan nilai target..

11 Menurut Bothe. R Davis (1997) kemampuan proses untuk peta kendali u adalah sebagai berikut: ' ' x u P(X= jumlah cacat per unit) = ( u ) e x! Jika pada distribusi poisson cacat sama dengan nol atau tidak terdapat ' ' cacat maka: ' 0 u u ( ) ( u ) e 1e ' u P x = 0 = = = e 0! 1 dengan x = 0, 1, 2,.. dimana: ' u = parameter distribusi poisson Jika P(x=0) adalah persentase produk yang tidak cacat maka untuk presentase produk cacat: ' p = 1 p x = 0 = 1 e ( ) u Apabila ditransformasikan pada distribusi normal maka perhitungan kemampuan ' proses adalah sebagai berikut: % Z( P ) pˆ PK = 3 Jika nilai % pˆ PK > 1 maka proses dapat dikatakan kapabel.

12 Diagram Pareto Diagram pareto adalah suatu gambar yang mengurutkan klasifikasi data dari kiri ke kanan menurut urutan rangking tertinggi hingga terendah Manfaat dari diagram Pareto adalah 1. Menyusun permasalahan menurut bobotnya. 2. Memberikan informasi untuk menyelesaikan suatu masalah. 3. Membandingkan efektifitas suatu proses sebelum dan sesudah dilakukansuatu tindakanperbaikan. Prinsip diagram ini adalah 80/20 artinya sekitar 80% terjadinya suatu masalah disebabkan oleh sebagian kecil masalah saja, sedangkan yang 20% sisanya disebabkan banyak masalah.

13 Diagram Ishikawa Lingkungan material manusia cacat Metode mesin Grafik yang menggambarkan hubungan antara masalah dengan faktor-faktor yang menjadi penyebabnya Alat untuk menelusuri terjadinya masalah sehingga mengetahui faktor-faktor yang menjadi penyebabnya. Penyebab terjadinya masalah dirumuskan 4M + 1L yaitu Manusia, Material, Metode, Mesin dan Lingkungan.

14 Proses Produksi Pencampuran bahan baku Peleburan bahan Pembentukan botol (forming) Annealing Sortir dan Pengawasan Mutu Pengemasan Produk

15 METODOLOGI PENELITIAN A. Sumber Data Data yang digunakan adalah data sekunder. Data sekunder yaitu berupa data pengamatan kecacatan pada produksi botol RC Cola 850 ml tanggal 12 juni 2010 sampai 24 Juli 2010, data tersebut diperoleh dari bagian Quality Control di PT. IGLAS (Persero) Gresik.

16 B. Identifikasi Variabel Kelas Cacat Penjelasan Sticky Plunger(X1) Kelebihan gelas yang tajam pada lubang bore A B C Bird Swing(X2) Over Press(X3) Crack Under Ring(X4) Chocked neck(x5) Loading mark(x6) Cold mold(x7) Crizzle(X8) Sebentuk gelas yang melintang didalam botol Kelebihan gelas tajam yang menonjol keatas pada lubang finish Retak dibawah ring/kepala botol Lubang ring atau leher yang menyempit bagian dalam Noda kerut-kerut horisontal dan vertikal pada permukaan gelas Pembentukan distribution yang secara visual menggelembung karena mould dingin Noda kerut yang tidak teratur pada permukaan botol Jenis cacat untuk kelas A memiliki pembobot sebesar 92,99% Jenis cacat untuk kelas B memiliki pembobot sebesar 6,07% Jenis cacat untuk kelas C memiliki pembobot sebesar 0,94%

17 C. Struktur Data Sub Grup Unit Jenis Cacat A B C Jumlah Cacat (Di) Jumlah Cacat per unit (u ) X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X C 11 C 21 C 31 C 41 C 51 C 61 C 71 C 81 D 1 D 1 / C 12 C 22 C 32 C 42 C 52 C 62 C 72 C 82 D 2 D 2 / C 1,43 C 2,43 C 3,43 C 4,43 C 5,43 C 6,43 C 7,43 C 8,43 D 43 D 43 /768

18 D. Teknik Pengambilan Sampling Cara pengambilan sampling di PT. IGLAS (Persero) yaitu dengan mengambil sampel botol tiap jam pada 16 mesin dan setiap mesin menghasilkan dua cetakan botol. Jadi untuk tiap jam diambil 32 sampel botol dan tiap hari (24 jam) diambil 768 sampel botol.

19 Langkah Langkah Analisis Statistika deskriptif Rata2 banyak cacat setiap kelas Peta Kendali Demerit Kapabilitas Proses Diagram Pareto Diagram Ishikawa

20 Analisis dan Pembahasan Statistika Deskriptif

21 Peta Kendali Demerit BKA= 1,2699 BKB= 0,3655 Out of control pada titik pengamatan ke- 1, 4, 7, 8, 15, 23, dan ke-42

22 Peta Kendali Demerit Setelah pengamatan ke- 1, 7, 8, 15, 23 dan 42 dihilangkan BKA= 1,1482 BKB= 0,4118 Out of control pada titik pengamatan ke- 20 dan ke-40

23 Peta Kendali Demerit Setelah pengamatan ke- 20 dan 40 dihilangkan BKA= 1,0742 BKB= 0,4457 Out of control pada titik pengamatan ke- 25

24 u Peta Kendali Demerit Setelah pengamatan ke- 25 dihilangkan BKA= 1,0654 BKB= 0,4346 = 0,75 u Terkendali

25 < 1 Analisa Kemampuan Proses pˆ = 1 e u = 1 e 0,75 = 0,527 pˆ % PK = Z ( p ) Z( 0,527) 3 = 3 = 0,07 3 = 0,023 Masih tidak kapabel (tingkat kemampuan proses % padaproduksi botol RC Cola 800 ml rendah) < 1 ˆ PK p

26 Diagram Pareto Jumlah Percent Jenis cacat Cr Und Ring Loading mark Cold Mold Crizzle Other Jumlah Percent 43,9 39,0 6,3 6,0 4,8 Cum % 43,9 82,9 89,2 95,2 100,0 0

27 Diagram Ishikawa pada Jenis Cacat Crack Under Ring Material Personnel Gob-botol temperatur tidak homogen Kurang mengetahui prosedur Kurang bisa memposisikan cetakan botol Crack Under ring Tidak sesuai dengan gop shape Set up mesin tidak memenuhi clearence Methods Machines

28 Diagram Ishikawa Pada Jenis Cacat Loading Mark Material Personnel Gob-botol temperatur tidak homogen Kurang mengetahui prosedur Diameter gob terlalu besar atau kecil Kurang bisa memposisikan cetakan botol Loading Mark Tidak sesuai dengan gop shape Pendinginan angin tidak diposisikan Gob turunnya perlahan pada peralatan delivery Methods Machines

29 Kesimpulan 1. Peta kendali Demerit pada data kecacatan botol RC Cola 800 ml pada mulanya berada dalam keadaan tidak terkendali karena terdapat pengamatan yang berada di luar batas kendali. Setelah dilakukan penghilangan data pengamatan tersebut, didapati peta kendali Demerit yang telah terkendali. Batas kendali atas dari peta kendali Demerit tersebut adalah 1,0654 dan batas kendali bawahnya adalah 0, Selain itu, didapati pula bahwa nilai tengah data adalah 2, Setelah data kecacatan bot0l RC Cola 800 ml telah terkendali baik maka dapat dilakukan analisis kapabilitas proses. Berdasarkan perhitungan, didapati nilai nilai < 1. maka dapat disimpulkan bahwa proses produksi botol RC Cola 800 ml di PT IGLAS (Persero) masih tidak kapabel (tingkat kemampuan proses pada produksi botol RC Cola 800 ml rendah).

30 Saran Karyawan diharapkan lebih mengetahui prosedur dari perusahaan dengan mengadakaka pelatihan untuk para karyawan. Perlu dilakukan evaluasi sehingga dapat memperkecil jumlah produk cacat, proses selalu dalam keadaan terkendali. Perlu mempertimbangkan dalam melakukan pengontrolan dengan statistik khususnya peta kendali Demerit sebagai pembanding pengontrolan kualitas yang telah dilakukan oleh pihak perusahaan.

31 DAFTAR PUSTAKA Bothe, Davis R Measuring Proses Capability (Tecniques and Calculations for Quality and Manufacturing Enginears). Mc Graw-Hill : New York. Montgomery, Douglas C Pengantar Pengendalian Kualitas, Third Edition.Yogyakarta: Gajah Mada University Press. Montgomery, Douglas C Introduction to Statistical Quality Control Fifth Edition. New York : John Wiley & Sons, Inc Walpole, E R Pengantar Statistik edisi Ketiga. Jakarta : PT. Gramedia Pustaka Utama

32

33

34