BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

Transkripsi

1 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Tahap Analisis (Analyse) Untuk mengetahui penyebab terjadi, Maka digunakan analisa Fish Bone diagram berdasarkan faktor material, machine, man dan method seperti gambar di bawah. Dari fishbone diagram dipilih Vital Factor (factor yang berada dalam lingkaran) untuk selanjutnya dilakukan pemilihan Critical Vital Factor Gambar 5.1 Fish Bone Diagram 58

2 Pemilihan Critical Vital Factor Dari analisa Fish Bone diagram didapatkan 8 Vital Factor. Untuk mendapatkan Critical Vital Factor maka digunakan pemilihan Vital Factor dengan memberikan nilai terhadap tiap-tiap factor berdasarkan signifikansi efek, ketersediaan data, dan waktu analisa yang terdapat pada tabel di bawah ini. Tabel 5.1 Critical Vital Factor Selection Vital Factor Predicted Significance Level Data Availability Analysis Periode Total Central air Silicone Content Ultra thin High Pattern Cooling Pattern Temperaure COG Flow Pass HSB Dari table di atas maka di dapatkan Critical Vital Factor sebagai berikut: 1. Central Air 2. Ultra Thin 3. Temperature 4. COG Flow

3 Hypothesis Test Hypothesis test di gunakan untuk menguji apakah Critical Vital Factor berpengaruh terhadap atau tidak. Dalam Hypothesis test di gunakan software minitab untuk mencari pengaruh Critical Vital Factor terhadap. 1) Analisa Pengaruh COG Flow terhadap Pengaruh defect di analisa dari konsumsi COG tinggi dan rendah. COG (Faktor) berupa data continuous dan defect (Respon) berupa data discreate dan pengujian di lakukan terhadap dua proporsi yaitu tinggi dan rendah. Maka tool statistic yang di gunakan adalah Hypothesis tes menggunakan two proportion. Hypothesis statement: Ho: Aliran COG tidak memiliki efek yang signifikan terhadap Ha: Aliran COG memiliki efek yang signifikan terhadap Defect 31 Hasil perhitungan minitab untuk two proportion test untuk: Flow rate Jumlah Produk Defect Rendah < 3000 m/hr Tinggi > 3000 m/hr

4 61 Test and CI for Two Proportions Sample X N Sample p Difference = p (1) - p (2) Estimate for difference: % CI for difference: ( , ) Test for difference = 0 (vs not = 0): Z = P-Value = * NOTE * The normal approximation may be inaccurate for small samples. Fisher's exact test: P-Value = Gambar 5.2 Analisa Pengaruh COG Flow terhadap Hasil pengujian minitab di dapatkan P Value = 0 (<0,05), Maka dapat di simpulkan Ho di tolak atau Aliran COG memiliki efek yang signifikan terhadap munculnya dan Aliran COG menjadi Vital Factor. 2) Analisa Pengaruh Plat tipis terhadap Pengaruh defect di analisa dari produk plat tipis dan plat normal. Ketebalan plat (Faktor) berupa data continuous dan defect (Respon) berupa data discreate dan pengujian di lakukan terhadap dua proporsi yaitu tinggi dan rendah. Maka tool statistic yang di gunakan adalah Hypothesis tes menggunakan two proportion. Hypothesis statement: Ho: Ketebalan plat tidak memiliki efek yang signifikan terhadap Ha: Ketebalan plat memiliki efek yang signifikan terhadap Hasil perhitungan minitab untuk two proportion test untuk:

5 62 Ketebalan Plat Jumlah Produk Defect Plat tipis (< 6 mm) Plat normal (> 6 mm) Test and CI for Two Proportions Sample X N Sample p Difference = p (1) - p (2) Estimate for difference: % CI for difference: ( , ) Test for difference = 0 (vs not = 0): Z = P-Value = Fisher's exact test: P-Value = Gambar 5.3 Pengaruh Plat tipis terhadap Hasil pengujian minitab di dapatkan P Value = 0 (<0,05), Maka dapat di simpulkan Ho di tolak atau Ketebalan plat memiliki efek yang signifikan terhadap dan Ketebalan plat menjadi Vital Factor. 3) Analisa Pengaruh Central Air terhadap Pengaruh defect di analisa dari Penggunaan Central Air. Central Air (Faktor) berupa data continuous dan defect (Respon) berupa data discreate dan pengujian di lakukan terhadap dua proporsi yaitu tinggi dan rendah. Maka tool statistic yang di gunakan adalah Hypothesis tes menggunakan two proportion. Hypothesis statement: Ho: Central Air tidak memiliki efek yang signifikan terhadap Ha: Central Air memiliki efek yang signifikan terhadap Defect 31 Hasil perhitungan minitab untuk two proportion test untuk:

6 63 Central Air Jumlah Produk Defect Menggunakan Central Air Tidak menggunakan Central Air Test and CI for Two Proportions Sample X N Sample p Difference = p (1) - p (2) Estimate for difference: % CI for difference: ( , ) Test for difference = 0 (vs not = 0): Z = P-Value = Fisher's exact test: P-Value = Gambar 5.4 Pengaruh Central Air terhadap Hasil pengujian minitab di dapatkan P Value = (>0,05), Maka dapat di simpulkan Ho di terima atau Central Air tidak memiliki efek yang signifikan terhadap dan tidak menjadi Vital Faktor 4) Analisa Pengaruh Temperature terhadap Pengaruh defect di analisa dari temperature tinggi dan rendah. Temperatur (Faktor) berupa data continuous dan defect (Respon) berupa data discreate dan pengujian di lakukan terhadap dua proporsi yaitu tinggi dan rendah. Maka tool statistic yang di gunakan adalah Hypothesis tes menggunakan two proportion. Hypothesis statement: Ho: Temperatur tidak memiliki efek yang signifikan terhadap Ha: Temperatur memiliki efek yang signifikan terhadap Defect 31 Hasil perhitungan minitab untuk two proportion test untuk:

7 64 Temperature Jumlah Produk Defect Tinggi (> 1150 ᵒ C ) Rendah (<1150 ᵒ C ) Test and CI for Two Proportions Sample X N Sample p Difference = p (1) - p (2) Estimate for difference: % CI for difference: ( , ) Test for difference = 0 (vs not = 0): Z = P-Value = Fisher's exact test: P-Value = Gambar 5.5 Pengaruh Temperature terhadap Hasil pengujian minitab di dapatkan P Value = 0 (<0,05), Maka dapat di simpulkan Ho di tolak atau Temperatur memiliki efek yang signifikan terhadap dan Temperatur menjadi Vital Factor. 5.2 Tahap Perbaikan (Improve) Design of Experiments Dari hasil analisa di dapatkan 3 Vital Factor yaitu Temperatur, Aliran COG dan Ketebalan Plat. Namun pada praktek di lapangan ketebalan plat merupakan factor yang tidak bisa di control. Oleh karena itu Vital Faktor berupa ketebalan plat bisa di abaikan. Design of Experiments di lakukan dengan mengambil data pada Aliran COG tinggi dan rendah terhadap Temperatur tinggi dan rendah seperti pada table berikut

8 65 Tabel 5.2 Data percobaan Temperatur dan Aliran COG Discharging Ukuran Banyaknya COG Flow Temperature (To) Sample Cacat (%) 1150 < < 1150 < < Dari table terlihat ukuran sampel yang di gunakan terhadap setting parameter temperature dan aliran COG. Banyaknya cacat di banding ukuran sample maka di dapatkan besar persentase. Berikut dalah Uji Design Of Experiments kejadian sebagaimana di jelaskan pada table berikut Tabel 5.3 Design of Experiments Run Discharging Temperature (To) A COG Flow B A B AB Occurance < < 1150 < < average aveage delta Dari hasil perhitungan DOE pada table di atas di dapatkan bahwa factor A memiliki efek yang paling signifikan terhadap defect 31 dibandingkan dengan Faktor B maupun interaksi antara Faktor A dengan factor B (AB). Untuk membandingkan pengaruh dari masing-masing factor temperator maupun Aliran COG, dapat di lihat dari grafik di bawah.

9 66 Gambar 5.6 Grafik Main Effects temperature dan Aliran COG Dari grafik terlihat bahwa kedua factor memiliki pengaruh yang signifikan terhadap munculnya. Semakin tinggi temperature menyebabkan meningkatnya begitu juga dengan aliran COG dimana semakin tinggi aliran COG tuga meningkatkan munculnya D31. Namun dari grafik di atas dapat di simpulkan bahwa factor temperature memiliki pengaruh yang lebih signifikan terhadap dibandingkan dengan factor Aliran COG. Untuk melihat adanya interaksi antara Temperatur dan Aliran COG terhadap dapat di lihat dari grafik di bawah ini Gambar 5.7 Grafik Interaction antara Temperature dan Aliran COG

10 67 Dari grafik terlihat bahwa trend garis aliran COG tidak berpotongan dengan trend garis Temperatur. Hal ini menunjukkan bahwa interaksi antara temperature dengan Aliran COG tidak membeikan pengaruh yang signifikan terhadap. Untuk mengetahui setting parameter optimum dari temperature dan Aliran COG terhadap maka dapat di lihat dari grafik di bawah ini. Gambar 5.8 Grafik Cube Plot Setting parameter yang paling optimum di pilih berdasarkan Defect 31 yang paling kecil. Dari grafik di bawah dapat di simpulkan bahwa setting parameter yang paling optimum adalah dengan Temperatur di bawah 1150 ᵒ C dan Aliran COG di bawah 3000 Nm 3 /Hr Improvement summary Setelah menerapkan setting parameter berdasarkan hasil dari pilot solution (temperature kurang dari 1150 dan Aliran COG kurang dari 3000) maka didapatkan hasil seperti pada table di bawah ini

11 68 Tabel 5.3 Kondisi Sebelum dan sesudah improvement Defect Defect Sebeum Imrovement Setelah Improvement σ Level 3,27 σ Level 3,93 Dari table di atas dapat di lihat bahwa setting parameter yang di dapat dari hasil DOE memberikan pengaruh terhadap penurunan persentase. Dengan kata lain dapat di katakan bahwa setting parameter tersebut meningkatkan sigma level dari yang sebelumnya 3, 27 menjadi 3, Tahap Control (Control) Proses control digunakan untuk menjaga kestabilan dan memonitor defect 31 yang dihasilkan setelah menggunakan setting parameter yang didapatkan dari proses improve setelah DOE. Dalam melakukan proses control digunakan tool control chart berupa P-chart karena: 1. Data yang dicontrol berupa data discreate (attribute) 2. CTQ berupa defective 3. Jumlah sample adalah tidak konstan setiap harinya Dalam penerapan P-chart data yang ditampilkan dalam control chart adalah data persentase defect setiap hari dan data UCL sebagai batas limit abnormal data. Sedangkan data LCL menggunakan nilai nol (0) karena semakin kecil defect maka semakin bagus prosesnya. Berikut adalah hasil dari control yang ditampilkan dalam P-chart selama 30 hari kerja. Tabel 5.5 Total Inspection dan defect selama 30 Hari kerja no Total Persentase Defect UCL LCL Inspection p BAR

12 69 no Total Persentase Defect UCL LCL Inspection p BAR

13 70 Proportion P Chart Sample D 31 UCL LCL Gambar 5.9 Grafik P-Chart Dari control chart diatas didapatkan data menyimpang (keluar dari UCL) pada hari ke-14 dan hari ke-18, setelah melakukan analisa lebih lanjut didapatkan bahwa pada periode tersebut terdapat produksi plat sangat tipis (ultra thin). Sebagaimana yang telah dibahas pada tahap analisa bahwa vital factor untuk plat ulta thin dapat diabaikan karena parameter tersebut tidak dapat decontrol. Secara umum dengan melihat hasil dari control chart, dapat disimpulkan bahwa proses produksi plat dengan menggunakan seting parameter aliran COG < 3000 dan temperature <1150 dapat mengurangi jumlah defect 31 dan hasilnya adalah stabil selama periode 30 hari kerja.