BAB V ANALISA HASIL. Pada tahapan ini akan dilakukan langkah-langkah verifikasi terhadap

Transkripsi

1 BAB V ANALISA HASIL 5.1 Tahapan Analysis Pada tahapan ini akan dilakukan langkah-langkah verifikasi terhadap beberapa faktor yang telah diidentifikasi sebagai penyebab dari permasalahan terjadinya defect digital jitter sebagaimana yang telah dijelaskan pada pendefinisian faktor-faktor penyebab masalah pada bab terdahulu. Langkah verifikasinya dilakukan dengan cara membuat hipotesa-hipotesa bahwa faktor tersebut sebagai penyebab masalah, pengujian hipotesa tersebut dilakukan dengan menggunakan beberapa tools six sigma atau statistic tools untuk memastikan bahwa hipotesa tersebut benar atau tidak, untuk selanjutnya faktor-faktor yang hipotesa telah teruji benar maka akan dianalisa dengan menggunakan tool whys analysis untuk mengungkapkan akar permasalahan dari penyebab Penyusunan Hipotesa Awal dan Pembuktian Hipotesa Dengan mengacu pada tabel 4.5 pada bab sebelumnya tentang faktorfaktor penyebab terjadinya defect digital jitter terhadap tinjauan aspek man, machine,material antara lain: 1. Kinerja operator di proses AORI adjustment tidak bagus 2. Kinerja mesin AORI adjustment tidak bagus 3. Kondisi media disk (media pembacaan data) tidak bagus 4. Kinerja mesin ACT tidak bagus (pengaruh axis x dan y) 73

2 74 5. Parameter IOP IC LDU tidak terkontrol 6. Parameter FEp_p lensa obyektif tidak terkontrol 7. Metode adhesive apply ACT tidak bagus 8. Pemasangan laser mirror miring Dengan mengacu pada faktor-faktor diatas maka dilakukan penyusunan hipotesa dan pembuktian hipotesa. Adapun untuk ke semua faktor diatas akan diajukan masing-masing hipotesa dan pengujiannya Kinerja Operator di Proses AORI Adjustment Tidak Bagus Salah satu faktor yang dianggap dapat mengakibatkan timbulnya defect digital jitter ialah pada proses penyetelan titik fokus lensa obyektif di proses AORI adjustment tidak akurat, faktor kinerja operator pada mesin tersebut dianggap sebagai faktor penyebabnya, oleh karena itu hipotesa awal disusun dengan cara membandingkan hasil nilai digital jitter untuk semua OPU RAF 3350A-Z (N2) yang dikerjakan dua orang yang berbeda dan dianggap mewakili operator terbaik dengan operator terburuk. Sehingga tersusun hipotesa adalah sebagai berikut: H0 H1 : jika µd = µ0 ; maka kinerja operator adalah tidak berbeda, : jika µd µ0 ; maka kinerja operator berbeda dan dianggap sebagai penyebab. Dengan melakukan pengujian hipotesis sample kecil dengan jumlah sampel 20 data yang merupakan data nilai digital jitter dari dua grup operator A dan operator B pada 1 mesin AORI (penyetelan fokus lensa) yang sama. Operator

3 75 A adalah mewakili operator dengan performa terburuk dan operator B mewakili performa terbaik. Dengan menggunakan hipotesis mean test distribusi t (paired t- test) pada minitab akhirnya diperoleh hasil seperti tabel dibawah: Tabel 5.1. Data nilai digital jitter Oprt A dan Oprt B No Oprt A Oprt B No Oprt A Oprt B 1 6,7 6,5 11 6,8 6,5 2 6,7 6,5 12 6,8 6,6 3 6,8 6,5 13 6,8 6,4 4 6,7 7, ,4 5 6,8 6,9 15 6,7 6,5 6 6,8 6,9 16 6,7 6,5 7 6,9 6,6 17 6,8 6,3 8 6,5 7,1 18 7,4 6,6 9 6,4 6,3 19 6,4 6,5 10 6, ,6 6,5 Paired T for AORI Y Oprt A - AORI Y Oprt B N Mean StDev SE Mean AORI Y Oprt A 20 6, , ,04838 AORI Y Oprt B 20 6, , ,06402 Difference 20 0, , , % CI for mean difference: (-0,054851; 0,294851) T-Test of mean difference = 0 (vs not = 0): T-Value = 1,44 P- Value = 0,167 Gambar 5.1. Uji hipotesa paired T_test Oprt A vs Oprt B Dari hasil uji hipotesis paired T_test antara Oprt A vs Oprt B, p_value 0,167 menyarankan bahwa data adalah konsisten mendukung hipotesa nol yang

4 76 menyatakan bahwa performa dari dua operator tersebut tidak mempunyai perbedaan yang signifikan. Sehingga dugaan bahwa kinerja operator pada proses AORI adjustment sebagai penyebab terjadinya kegagalan pada parameter digital jitter adalah salah Kinerja Mesin AORI Adjustment Tidak Bagus Faktor yang dianggap sebagai penyebab terjadinya kegagalan parameter digital jitter adalah adalah posisi tangential (Tan Value) pada proses penyetelan titik fokus dari lensa obyektif di proses AORI adalah mengalami pergeseran value yang dipengaruhi kondisi mekanisme mesin yang mana kondisi tersebut akan mengakibatkan nilai parameter digital jitter akan keluar dari spesifikasi. Keterkaitan antara nilai parameter tangential AORI dengan nilai parameter digital jitter akan diuji dengan menggunakan analisa regresi yang dibuat dengan menggunakan minitab dengan hasil seperti pada tabel dibawah: Tabel 5.2. Data nilai tangential AORI dan digital jitter No Tan AORI Digital No Tan AORI Digital No Tan AORI Digital 1-0,038 6,8 12-0,038 6,8 23 0,009 6,9 2-0,049 6,6 13-0,052 6,6 24 0,041 7,4 3-0,052 6,5 14 0, ,036 7,3 4-0,048 6,6 15 0,024 7,1 26 0,028 7,1 5-0,047 6,6 16 0,027 7,1 27 0,027 7,1 6-0,051 6,5 17 0,030 7,2 28 0, ,043 6,6 18 0,028 7,1 29 0,032 7,1 8-0,044 6,6 19 0,032 7,3 30 0,041 7,4 9-0,041 6,5 20 0,028 7,2 31 0,027 7,1 10-0,048 6,7 21 0,032 7,3 32 0,019 7,1 11-0,046 6,6 22 0,024 7

5 77 Fitted Line Plot Value = 6, ,476 Tan (AORI) 7,4 7,3 S 0, R-Sq 91,2% R-Sq(adj) 90,9% 7,2 Value 7,1 7,0 6,9 6,8 6,7 6,6 6,5-0,050-0,025 0,000 Tan (AORI) 0,025 0,050 Grafik 5.1. Analisa regresi nilai tangential AORI dan digital jitter Regression Analysis: Value versus Tan (AORI) The regression equation is Value = 6, ,476 Tan (AORI) S = 0, R-Sq = 91,2% R-Sq(adj) = 90,9% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 1 2, , ,22 0,000 Gambar 5.2. ANOVA regresi linear nilai tangential AORI dan digital jitter Dari hasil ANOVA diatas ditunjukkan bahwa nilai P_value adalah 0,000 yang menunjukan bahwa hubungan antara parameter tangential AORI adalah mempunyai hubungan yang kuat terhadap nilai parameter digital jitter pada

6 78 tingkat kepercayaan 95%, begitu juga dengan R 2 = 90,9% kecocokan korelasi data yang baik. Dari hasil tersebut disimpulkan bahwa faktor kinerja mesin AORI adjustment tidak bagus yang mana mengakibatkan nilai tangential bergeser adalah sebagai penyebab terjadinya kegagalan pada parameter digital jitter Kondisi Media Disk (Media Pembacaan Data) Tidak Bagus Faktor kondisi media disk yang mana sebagai media untuk pembacaan data pada sinyal DVD diduga berpengaruh pada tingkat kegagalan parameter digital jitter, dimana media disk yang tidak bagus ( kotor dan tergores pada permukaan disk) akan mengakibatkan nilai parameter digital jiter akan out of spesification. Sehingga hal ini dibuktikan dengan uji mean mneggunakan paired t_test yang membandingkan antara nilai parameter digital jitter yang dibaca dengan menggunakan media disk yang bagus dan tidak bagus dengan data seperti pada tabel dibawah: Tabel 5.3. Data nilai digital jitter pada media baik dan tidak baik No Bad Good No Bad Good No Bad Good media media media media media media disk disk disk disk disk disk 1 6,4 5,9 8 6,9 7,2 15 7,2 5,9 2 6,6 8,2 9 7,6 7, ,8 3 6,5 6,2 10 6, ,6 6,7 4 6,5 6,2 11 6,7 5,7 18 6,8 6,6 5 6,4 6,4 12 6,9 5,9 19 6,2 6,5 6 6,6 6,2 13 7,2 6,2 20 6,3 7,2 7 6,6 6,2 14 4,3 7,1 21 7,3 6,3

7 79 Paired T for Bad media disk - Good media disk N Mean StDev SE Mean Bad media disk 21 6, , ,13992 Good media disk 21 6, , ,14773 Difference 21 0, , , % CI for mean difference: (-0,425698; 0,454270) T-Test of mean difference = 0 (vs not = 0): T-Value = 0,07 P-Value = 0,947 Gambar 5.3. Uji hipotesa paired T_test Bad media disk - Good media disk Dari hasil uji hipotesa distribusi t diatas diketahui bahwa p_value 0,947 yang menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan pada nilai mean pengukuran parameter digital jitter dengan menggunakan bad media dan good media disk yang dapat disimpulkan bahwa kondisi media disk bukanlah penyebab kegagalan parameter digital jitter Kinerja Mesin ACT Tidak Bagus (Pengaruh Nilai Axis X dan Y ) Posisi axis X dan Y pada proses penyetelan axis ACT assembly dipandang sebagai sebuah proses critical yang bila terjadi kesalahan pada posisi axis tersebut akan berdampak pada parameter digital jitter. Sehingga dalam ahapan ini akan dilakukan uji analisa regresi untuk dua buah parameter posisi axis X dan Y terhadap nilai dari parameter digital jitter. Maka digunakan multiple regression analysis terhadap data pada tabel dibawah:

8 80 Tabel 5.4. Data nilai digital jitter,axis X dan Y No Digital ACT X Axis ACT Y Axis No Digital ACT X Axis ACT Y Axis 1 7,9 0,030 0, ,1 0,021 0, ,1 0,021 0, ,2 0,022 0, ,5 0,017 0, ,7 0,049 0, ,9 0,022 0, ,9 0,034 0, ,3 0,026 0, ,023 0, ,5 0,028 0, ,6 0,030 0, ,3 0,026 0, ,021 0, ,5 0,027 0, ,6 0,045 0, ,017 0, ,1 0,039 0, ,5 0,013 0, ,0 0,018 0,012 Regression Analysis: Digital versus ACT X Axis; ACT Y Axis The regression equation is Digital = 5, ,6 ACT X Axis - 34,5 ACT Y Axis Predictor Coef SE Coef T P Constant 5,6165 0, ,13 0,000 ACT X Axis 96,59 21,22 4,55 0,000 ACT Y Axis -34,48 21,37-1,61 0,125 S = 0, R-Sq = 95,5% R-Sq(adj) = 95,0% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 2 6,6155 3, ,37 0,000 Residual Error 17 0,3100 0,0182 Total 19 6,9255 Source DF Seq SS ACT X Axis 1 6,5680 ACT Y Axis 1 0,0475 Unusual Observations ACT X Digital Obs Axis Fit SE Fit Residual St Resid 9 0,0170 7,0000 6,7412 0,0536 0,2588 2,09R R denotes an observation with a large standardized residual. Gambar 5.4. ANOVA multiple regression digital jitter vs ACT X axis, Y axis

9 81 Dari hasil analisa diatas ditunjukan bahwa p_value untuk ACT X axis 0,00 terhadap predictor menunjukkan bahwa parameter tersebut mempunyai hubungan yang sangat kuat, sementara untuk parameter ACT Y Axis tidak mempunyai hubungan yang kuat terhadap parameter digital jiter yang ditandai dengan p_value 0,125 pada α=0,05. Namun demikian dapat disimpulkan bahwa kinerja mesin ACT sangat berpengaruh terhadap parameter jitter untuk setting posisi ACT X axis yang mana kesalahan dalam seting tersebut akan mengakibatkan parameter digital jitter akan mengalami kegagalan Parameter IOP IC LDU Tidak Terkontrol LDU IC adalah sebuah komponen IC yang terintegrasi atas laser diode unit dan rangkaian sistem penerima sinyal DVD untuk mengkondisikan input dari hasil tracking pada area pembacaan data pada media. Dapat diartikan bahwa LDU terdiri atas sistem yang mentrasmisikan sinyal DVD menuju media melalui lensa obyektif, bagian kedua adalah receiver unit yang berfungsi untuk menerima dan mengolah sinyal hasil pembacaan pada media disk. Parameter IOP adalah arus output dari LDU yang merefleksikan besarnya power yang diperlukan untuk dapat memancarkan sinyal DVD hingga mampu melakukan pembacaan pada media disk dan kembali lagi menuju sistem receiver dari komponen LDU. Dari kondisi tersebut dilakukan pengujian keterkaitan antara parameter IOP terhadap digital jitter untuk memastikan bahwa parameter IOP memberikan pengaruh yang signifikan terhadap kegagalan parameter digital jitter. Dalam pengujian ini

10 82 dilakukan analisa regresi sederhana untuk mencari hubungan diantara kedua parameter tersebut. Tabel 5.5. Data nilai digital jitter dan IOP No Digital IOP No Digital IOP No Digital IOP 1 6,4 16,4 10 6,2 14,5 19 6,2 14,6 2 9,1 26,7 11 6,3 15,6 20 6,5 17,3 3 6,4 16,8 12 6,3 15,2 21 6,3 15,4 4 6,6 17,1 13 7,0 19,7 22 7,1 20,0 5 6,6 16,9 14 6,5 17,8 23 6,4 16,5 6 7,0 19,9 15 6,8 18,2 24 6,3 15,4 7 6,4 17,4 16 7,1 20,2 25 6,7 17,3 8 7,1 20,1 17 6,9 19,3 26 6,6 16,5 9 6,3 15,2 18 6,2 14,7 27 6,4 16,3 9,5 9,0 Fitted Line Plot JITTER = 2, ,2134 Iop S 0, R-Sq 92,6% R-Sq(adj) 92,3% 8,5 JITTER 8,0 7,5 7,0 6,5 6,0 15,0 17,5 20,0 Iop 22,5 25,0 27,5 Grafik 5.2. Analisa regresi nilai digital jitter vs IOP

11 83 The regression equation is JITTER = 2, ,2134 Iop S = 0, R-Sq = 92,6% R-Sq(adj) = 92,3% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 1 7, , ,45 0,000 Error 25 0, ,02534 Total 26 8,52667 Gambar 5.5. ANOVA simple regression digital jitter vs IOP Dari hasil analisa regresi diatas diketahui bahwa p_value 0,000 dengan α=0,05 hubungan antara parameter IOP LDU terhadap digital jitter adalah sangat kuat, hal ini juga didukung dengan nilai R 2 = 92,6 % yang menunjukkan pola hubungan yang saling terkait. Oleh karena itu disimpulkan bahwa paramter LDU IOP yang tidak terkontrol adalah penyebab terjadinya kegagalan digital jitter Parameter FEp_p Lensa Obyektif Tidak Terkontrol Parameter Fep_p merupakan parameter yang merefleksikan kesalahan fokus pada lensa obyektif yang mana diduga dapat mengakibatkan kegagalan parameter digital jitter. Dalam pengujian ini dilakukan analisa regresi sederhana untuk mencari hubungan diantara kedua parameter tersebut.

12 84 Tabel 5.6. Data nilai digital jitter dan Fep_p No Digital Fep_p No Digital Fep_p No Digital Fep_p 1 6, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,5 9,0 Fitted Line Plot JITTER_1 = 1, , FEp-p S 0, R-Sq 98,0% R-Sq(adj) 97,9% 8,5 JITTER_1 8,0 7,5 7,0 6,5 6, FEp-p Grafik 5.3. Analisa regresi nilai digital jitter vs Fep_p The regression equation is JITTER_1 = 1, , FEp-p S = 0, R-Sq = 98,0% R-Sq(adj) = 97,9% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 1 8, , ,43 0,000 Error 25 0, ,00681 Total 26 8,52667

13 85 Gambar 5.6. ANOVA simple regression digital jitter vs Fep_p Dari hasil analisa diatas disimpulkan bahwa parameter Fep_p adalah sebagai penyebab terjdinya kegagalan paramter digital jitter dengan ditandainya p_value = 0, Metode Adhesive Apply ACT Tidak Bagus Dengan menggunakan hipotesis mean test distribusi t (paired t-test) pada minitab antara dua group data digital jitter yang berasal dari OPU dengan kondisi adhesive ACT yang tidak bagus dan yang bagus. Tabel 5.7. Data nilai digital jitter adhesive OK vs Adhesive NG No Adhesive NG Adhesive OK No Adhesive NG Adhesive OK 1 9 8,8 11 9,1 8,6 2 8,4 8,3 12 8,9 9, ,2 13 8,8 8, , ,8 9,5 5 8,7 8, ,8 8,6 6 8,2 9,3 16 9,2 10,5 7 9,4 8,8 17 9,5 10,4 8 8,8 8,8 18 8,9 9,6 9 9,4 8,6 19 9,4 9, ,8 20 8,3 10,1

14 86 Paired T for Adhesive NG - Adhesive OK N Mean StDev SE Mean Adhesive 20 9, , ,22532 Adhesive 20 9, , ,17160 Difference 20 0, , , % CI for mean difference: (-0,415578; 0,475578) T-Test of mean difference = 0 (vs not = 0): T-Value = 0,14 P-Value = 0,889 Gambar 5.7. Uji hipotesa paired T_test adhesive OK vs adhesive NG Dari hasil analisa diatas disimpulkan bahwa kondisi adhesive ACT OK dengan yang tidak bagus adalah tidak berpengaruh terhadap parameter digital jitter sehingga faktor tersebut bukanlah penyebab Pemasangan Laser Mirror Miring Pengujian untuk kondisi ini dilakukan dengan cara mencari hubungan antara data axis X dan Y untuk posisi laser mirror terhadap nilai dari parameter digital jitter yang mana data diambil dari OPU yang mempunyai kondisi laser mirror yang miring yang mempunyai data hasil pembacaan posisi axisnya.

15 87 Tabel 5.8. Data nilai digital jitter dan laser mirror axis data No Rad +/- Tan +/- Digital No Rad +/- Tan +/- Digital No Rad +/- Tan +/- Digital 1 0,2 0,3 6,8 12 0,3 0,2 6,8 23 0,6 0,2 6,9 2 0,3 0,3 6,6 13 0,5 0,2 6,6 24 0,5 0,3 7,4 3 0,4 0,3 6,5 14 0,5 0, ,4 0,4 7,3 4 0,5 0,3 6,6 15 0,3 0,5 7,1 26 0,5 0,4 7,1 5 0,5 0,4 6,6 16 0,8 0,4 7,1 27 0,4 0,4 7,1 6 0,3 0,3 6,5 17 0,5 0,4 7,2 28 0,3 0, ,3 0,4 6,6 18 0,4 0,3 7,1 29 0,4 0,3 7,1 8 0,3 0,3 6,6 19 0,4 0,3 7,3 30 0,3 0,7 7,4 9 0,3 0,6 6,5 20 0,5 0,4 7,2 31 0,4 0,4 7,1 10 0,4 0,2 6,7 21 0,4 0,4 7,3 32 0,5 0,3 7,1 11 0,4 0,4 6,6 22 0,3 0,5 7 The regression equation is _2 = 6,30 + 0,754 Rad +/- LM + 0,886 Tan +/- LM Predictor Coef SE Coef T P Constant 6,2960 0, ,75 0,000 Rad +/- LM 0,7538 0,4288 1,76 0,089 Tan +/- LM 0,8857 0,4384 2,02 0,053 S = 0, R-Sq = 17,2% R-Sq(adj) = 11,5% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 2 0, , ,01 0,065 Residual Error 29 2, ,07562 Total 31 2,64875 Source DF Seq SS Rad +/- LM 1 0,14704 Tan +/- LM 1 0,30871 Unusual Observations Rad +/- Obs LM _2 Fit SE Fit Residual St Resid 9 0,300 6,5000 7,0536 0,1140-0,5536-2,21R 16 0,800 7,1000 7,2534 0,1775-0,1534-0,73 X 30 0,300 7,4000 7,1422 0,1517 0,2578 1,12 X R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large influence.

16 88 Gambar 5.8. ANOVA multiple regression digital jitter vs LM rad axis, tan axis Dari hasil ANOVA diatas disimpulkan bahwa kondis laser mirror yang miring bukanlah penyebab kegagalan pada parameter digital jitter sehubungan dengan p value keduanya diatas 0, Analisa Akar Permasalahan (5 whys Analysis) Dari hasil uji hipotesa untuk memverifikasi beberapa faktor yang menyebabkan kegagalan parameter digital jitter akhirnya diperoleh faktor-faktor tersebut antara lain: 1. Kinerja mesin AORI adjustment tidak bagus 2. Kinerja mesin ACT tidak bagus (pengaruh axis x dan y) 3. Parameter IOP IC LDU tidak terkontrol 4. Parameter FEp_p lensa obyektif tidak terkontrol Tahapan selanjutnya adalah melakukan analisa akar permasalahan dengan menggunakan 5 whys analisis yang akhirnya diperoleh seperti dibawah:

17 89 Tabel 5.9. Analisa akar permasalahan (5-whys analysis) Faktor Penyebab Mesin AORI NG Mesin ACT axis NG Pengaruh IOP IC LDU NG Pengaruh FEp_p lensa obyektif NG Why-1 Why-2 Why-3 Why-4 Why-5 Salah Salah Posisi axis Kondisi Tidak ada setting posisi titik tangensial mekanik sistem fokus 0 dari axis bergeser dari mesin memastikan AORI tangensial sendiri tidak stabil mesin dalam performa OK Salah Letak titik Posisi axis X Pengaruh Tidak ada setting 0 posisi X berubah pergeseran sistem posisi salah dengan mekanik memastikan ACT sendirinya mesin mesin dalam performa OK Permuka Terjadi Kondisi meja Banyak Tidak ada an cross kerja dan tray partikel sisa sistem receiver contamina material yang silicon pencegahan unit tion dari kotor grease cross LDU meja kerja bertebaran contamination terkonta maupun di meja minasi tray kerja dan material tray material Lensa Lensa Terjadi cross Adhesive Tidak poka obyektif obyektif contamination terpercik ke yoke sistem terkonta terkena pada saat permukaan minasi partikel proses lensa adhesive pemberian adhesive

18 Tahapan Improve Penentuan Alternatif Solusi (Tree Diagram) Tree diagram merupakan alat bantu yang memetakan atau menggambarkan dari kondisi permasalahan secara umum, faktor-faktor penyebab permasalahan dan akar penyebab dari masing-masing faktor hingga tindakan perbaikan dari masing-masing akar penyebab tersebut. Sehingga dari gambaran tersebut akan membantu dalam manajemen perbaikan dari sebuah proyek perbaikan. Adapun perencanaan tindakan perbaikan (improve) adalah seperti dibawah: Tabel Item perbaikan (tree diagram) Mengurangi Digital failure Memastikan mesin AORI dalam performa baik Memastikan mesin fokus ACT dalam performa baik Untuk melakukan tindakan pencegahan (preventive) terhadap terjadinya cross contamination terhadap material LDU Untuk mencegah terjadinya cross contamination adhesive pada permukaan lensa obyektif A).Melakukan preventive& corrective maintenance secara periodik pada mesin AORI Adjustment B).Melakukan pengecekan posisi titik 0 dan seting axis rad & tan dengan master setiap 1x shift produksi A).Melakukan preventive& corrective maintenance secara periodik pada mesin ACT adjustment B).Melakukan pengecekan posisi titik 0 dan seting axis rad & tan dengan master setiap 1x shift produksi A).Melakukan kegiatan 5S sebelum memulai pekerjaan dan setelah (2x/shift) pada meja kerja dan tray material B).Memodifikasi meja kerja dan menambahkan partisi untuk pencegahan cross contamination A).Melakukan kegiatan 5S sebelum memulai pekerjaan dan setelah (2x/shift) pada peralatan (jig) pada proses pemberian adhesive B).Membuat desain poka yoke pada jig untuk proses pemberian adhesive

19 Implementasi Tindakan Perbaikan Dan Monitoring Hasil Tindakan perbaikan seperti yang telah disusun pada tabel (5.10) pada akhirnya dilakukan mengikuti digram perencanaan proyek six sigma seperti pada gambar (4.1) dimana membutuhkan waktu aktual implementasi hampir 4 bulan lamanya, dan pada akhirnya diperoleh hasil perbaikan setelah dilakukan monitoring seperti berikut: Tabel 5.11 Data Yield OPU RAF 3350A-Z (N2) Month August-12 Input Total Defects 2333 Reject Ratio 0,25 Yield 99,75 Defect Name Defect Qty % Defect Rate % Defect Share DVD hight value 703 0,08% 30,13% PD balance X 312 0,03% 13,37% De focus jitter 220 0,02% 9,43% Fep-p 140 0,02% 6,00% PD balance Y 214 0,02% 9,17% FE_Offset 152 0,02% 6,52% No Laser 120 0,01% 5,14% 32 VR NG 89 0,01% 3,81% Suspension wire bending 75 0,01% 3,21% OL Scratches 67 0,01% 2,87% 03 F NG 64 0,01% 2,74% Movement check NG 58 0,01% 2,49% Wire Suspension slant 47 0,01% 2,01% F coil check 36 0,00% 1,54% Fe balance 23 0,00% 0,99% VR can't adjust 13 0,00% 0,56% TOTAL ,25% 100,00% Dari tabel 5.11 diatas diketahui bahwa yield produksi di line assembly OPU RAF 3350A-Z (N2) adalah sebesar 99,75% dengan defect rate secara

20 92 keseluruhan menjadi 0,25%. Dengan mengacu kondisi tersebut dapat dicari ukuran sigma level pada proses di line produksi tersebut. Untuk dapat mengetahui ukuran sigma level maka harus dicari hubungan tersebut dengan menggunakan tabel hubungan DPMO, Yield & Sigma Level (Tabel 4.3) maka diperoleh sigma level yang baru yaitu sekitar 4.3 level sigma. Dalam pada itu juga diperoleh data scrap pada periode yang sama seperti pada tabel dibawah: Tabel 5.12 Data Scrap OPU RAF 3350A-Z (N2) Part Number Unit price USD ($) Qty Amount USD ($) HULT271S13AU $2, $4.899 RD-DDR070-KW $0, $1.613 RJB3253A $0, $1.087 RD-DDR023-KW $0, $555 REE1454 $0, $496 REK0094 $0, $314 RD-DAM043-Z $0, $228 RJB3260A $0, $189 VDL1076 $0, $152 RMA $0, $128 VSQ1179 $0, $87 RMC0759 $0, $73 RD-DAM042-Z $0, $66 RMC0758 $0, $62 EVM2NSX80BC3 $0, $58 RAF 3350A-Z (N2) $4,2900 Total Amount Scrap $10.008,57 Dari tabel diatas biaya scrap keseluruhan adalah sebesar USD $10.008,57 dengan jumlah produk yang discrap sejumlah 2333 unit.

21 Tahapan Control Penentuan Standarisasi Pada Proses Produksi Terkait Pada tahap ini standarisasi yang dimaksud adalah mendokumentasikan semua point-point penting dalam proses produksi kedalam sebuah dokumen SOP, prosedur kerja, petunjuk kerja dan lembar pemeriksaan. Adapun dalam kaitannya dengan perbaikan ini standarisasi yang dilakukan meliputi: 1. Membuat dokumen prosedur untuk melakukan preventive dan corrective mainenance pada mesin AORI adjustment dan mesin ACT adjustment. 2. Membuat petunjuk kerja (SOP) untuk melakukan pengecekan titik nol /offset pada mesin AORI adjustment dan mesin ACT adjustment. 3. Membuat lembar pemeriksaan (checksheet) pada mesin AORI adjustment dan mesin ACT adjustment. 4. Membuat lembar pemeriksaan (checksheet) untuk membersihkan meja kerja dan peralatan kerja (jig) sebelum dan sesudah bekerja. Tujuan dari standarisasi ini adalah untuk memastikan bahwa kondisi yang telah baik akan senantiasa terpelihara secara berkesinambungan dengan metode yang standar Aplikasi SPC Dalam Pengontrolan Variable Penting Sebagaimana yang telah dijabarkan pada tahapan analisa dimana telah ditemukan dan diketahui variabel-variabel (x) yang berpengaruh terhadap parameter digital jitter (y),maka sudah semestinya perlu diupayakan untuk selalu

22 94 mengontrol dan memonitoring variabel-variabel tersebut dalam setiap proses produksi dilakukan untuk mengendalikannya terhadap kondisi ketidak normalannya. Metode yang digunakan ialah dengan menggunakan statistical process control (SPC). Adapun bentuk lebih jelasnya akan ditampilkan seperti dibawah: SPC Parameter Rad dan Tan Mesin AORI Adjustement Teknik pengembilan data dilakukan dengan menggunakan master parts untuk mesin AORI pada posisi tangensial dan radiannya yang dilakukan setiap harii dengan mengggunakan master part yang diambil datanya selama 5 kali (5 subgroup size) dan diperoleh sebagai berikut: Xbar-R Chart of SPC AORI Rad 0,08 UC L=0,0755 Sample Mean 0,04 0,00-0,04 _ X=0,0041-0, Sample LC L=-0,0674 0,3 UC L=0,2619 Sample Range 0,2 0,1 _ R=0,1239 0,0 LC L= Sample Grafik 5.4. SPC AORI Radian

23 95 Dari grafik SPC diatas diperoleh bahwa X-Bar maupun R-chart tidak terdapat data atau kondisi yang abnormal. Xbar-R Chart of SPC AORI Tan UC L=0,0278 Sample Mean 0,00-0,04 _ X=-0,0139 LC L=-0,0556-0, Sample ,16 UC L=0,1528 Sample Range 0,12 0,08 0,04 _ R=0,0723 0,00 LC L= Sample Grafik 5.5. SPC AORI Tan Dari grafik SPC diatas untuk parameter AORI Tangensial diperoleh bahwa X-Bar terdapat 1 buah data yaitu pada periode ke 19 yang outlier keluar dari lower control limit (LCL). Setelah hal ini dilaporkan pada divisi perawatan dan perbaikan ternyata diperoleh kondisi mechanical offset yang bergeser, dan setelah diperbaiki dan dilanjutkan pada monitoring periode berikutnya diperoleh kondisi yang normal kembali SPC Parameter Axis X dan Axis Y Mesin ACT Adjustement Teknik pengembilan data dilakukan dengan menggunakan master parts untuk mesin ACT pada posisi axis X dan axis Y nya yang dilakukan setiap harii

24 96 dengan mengggunakan master part yang diambil datanya selama 5 kali (5 subgroup size) dan diperoleh sebagai berikut: Xbar-R Chart of SPC ACT X 0,060 UC L=0,06617 Sample Mean 0,045 0,030 0,015 _ X=0, , Sample LC L=0,00403 UC L=0,1139 0,100 Sample Range 0,075 0,050 0,025 _ R=0,0539 0,000 LC L= Sample Grafik 5.6. SPC ACT axis X Dari grafik SPC diatas diperoleh bahwa X-Bar maupun R-chart untuk ACT axis X tidak terdapat data atau kondisi yang abnormal.

25 97 Xbar-R Chart of SPC ACT Y Sample Mean 0,060 0,045 0,030 0,015 1 UC L=0,05161 _ X=0, , Sample LC L=0,00195 UC L=0,0910 0,08 Sample Range 0,06 0,04 0,02 _ R=0,0430 0,00 LC L= Sample Grafik 5.7. SPC ACT axis Y Dari X bar_r chart diatas pada periode 19 terdapat data yang outlier,yang mana setelah dilakukan perbaikan dan dimonitoring data kembali normal setelahnya Audit / Inspeksi Pada Proses Produksi Audit atau inspeksi ini adalah berfokus terhadap proses-proses yang telah diidentifikasi dalam proyek ini dengan fokus pada memastikan bahwa proses produksi telah melakukan ketentuan yang telah tertulis dalam dokumen tertulis mereka. Dalam hal ini point audit adalah meliputi metode kerja dari para operator apakah sesuai dengan petunjuk dan insruksi kerja yang telah diberikan, penggunaan alat bantu kerja apakah telah mengikuti daftar peralatan kerja yang telah ditetapkan. Setiap ada penyimpangan terhadap ketentuan yang ada akan

26 98 diangkat menjadi sebuah item temuan (finding item) yang harus segera ditangani oleh bagian produksi Melengkapi dan Memperbarui Dokumen FMEA Pada dasarnya dokumen FMEA ini telah ada sebelum proyek perbaikan ini dilakukan namun demikian untuk failure mode digital jitter failure belum di definisikan dengan lengkap, sehingga seiring dengan rangkaian proses perbaikan dengan metodologi DMAIC terutama pada tahapan analisa dimana keterkaitan antara beberapa parameter terhadap kegagalan digital jitter ditemukan dan diperbaiki dalam tahapan improve sehingga kondisi tersebut harus di update secara bertahap ke dalam dokumen FMEA.

27 99 Tabel 5.13 FMEA ( Digital Failure ) Customer Nintendo FMEA Approval KBF-N2-3-F003-A Model RAF3350A-Z Number Failure Mode and Effect Analysis Part Name N2-OPU Date 12 - October-2012 (FMEA) Part Number RAF3350A-Z Page No 1 of 1 FMEA Type Process FMEA Revision 1 Location PSEB Originator Yoyok Sunyoto Engineering QA Production Action Results Process Name (Function) Current Design Controls Recommended Action(s) Actions Taken Material (s) Potential Potenti Failure Mode(s) al Effect(s ) of Failure S e v Potential Cause(s)/ Mechanis m(s) of Failure P r o b D e t R P N Responsibilit y & Target Completion Date New Sev New Occ New Det New RPN LDU IC Install and grease apply LDU Contaminated Digital 6 Cross contaminat ion grease particle 7 - VMI 100% Check Contamination factor prevention & elimination - VMI Operator training Production Maintenance Trainer - Tidy up, work station, jig clening activity 2x / shift -Relay out working table, cover installation - VMI Operator training Objective Lens Install and bonding Objective lens contaminated Digital 6 Adhesive splash while process 8 - VMI 100% Check '- Handling method adhesive apply Poka yoke system upon adhesive apply - VMI Operator training Maintenance & Process Eng - Jig OL adhesive apply modification (with OL surface cover) - VMI Operator training ACT Assy focus adjustment ACT assy Axis X/Y out of spec Digital 6 Mechanical offset Axis X/Y change 5 - No detection system Improve detection system for mechanical offset position Maintenance - Mastering check for offset position 1 time/ shift - Impelement preventive and corrective maintenance AORI focus adjustment AORI rad/tan out Digital of spec 6 Mechanical offset rad/tan change 5 - No detection system Improve detection system for mechanical offset position Maintenance - Mastering check for offset position 1 time/ shift - Impelement preventive and corrective maintenance FMEA diatas menggambarkan bahwa hasil FMEA yang telah komplet di perbaharui yang mana dari beberapa potential failure mode beserta potential cause hingga penentuan keberadaan current design control hingga menemukan tingkat level dari RPN dilakukan pada saat tahapan fase analisis, namun demikian penulis tidak menuliskan di fase tersebut dikarenakan FMEA ini adalah belum

28 100 lengkap, kemudian pada tahap fase improvement setelah tindakan perbaikan dilakukan dan monitoring didapatkan hasil yang signifikan lalu kemudian kondisi tersebut direkam ke dalam FMEA yang telah lengkap seperti diatas. Cara untuk membaca FMEA diatas adalah sebagai berikut: pada proses objective lens install and bonding,diketahui jenis potential failure, effect yang diakibatkan yang kemudian diberikan nilai 6 (berdasarkan tingkat keparahan dampak terhadap produk), kemudian didapatkan potensi penyebabnya yang dinilai berdasarkan kemungkinan kemunculannya atau terjadinya dengan nilai 8 yang artinya sangat sering muncul atau dengan mengikuti matrix penilaian dikategorikan berdasarkan tingkat kejadian yang mencapai 1000 dppm tiap 6 jam. Dikarenakan metode pengecekan yang dilakukan masih dengan manual meskipun dilakukan 100% pengecekan dianggap belum efektif maka diberikan rating 6 sehingga pada akhirnya dari perkalian ketiga komponen tersebut diperoleh tingkat resiko keseluruhan (RPN) adalah 288. Dari kondisi tersebut maka dilakukan perbaikan kembali dan setelah perbaikan dilakukan kemudian dilakukan penilaian pada tingkat kemunculan/keseringan dan tingkat pengendalian dan pendeteksi dari komponenkonponen tersebut maka diperoleh nilai RPN yang baru yaitu sebesar 36.