Pengendalian Mutu Statistik
Konsep Pengendalian Kualitas Kualitas suatu produk : derajat/tingkatan dimana suatu produk mampu memuaskan keinginan konsumen Pengendalian Kualitas : sistem verifikasi & penjagaan dari suatu derajat/tingkatan kualitas produk/proses yang dikehendaki dengan perencanaan seksama, pemakaian peralatan yang sesuai, inspeksi terus menerus & tindakan korektif bila diperlukan
Pengendalian Kualitas Statistik Pengendalian Kualitas Statistik (PKS) : Ilmu yang mempelajari tentang teknik /metode pengendalian kualitas berda-sarkan prinsip/ konsep statistik
Cara menggambarkan ukuran kualitas Variabel : karakteristik kualitas suatu produk dinyatakan dengan besaran yang dapat diukur (besaran kontinue) Seperti : panjang, berat, temperatur Attribut : karakteristik kualitas suatu produk dinyatakan dengan apakah produk tersebut memenuhi kondisi/persyaratan tertentu, bersifat dikotomi, jadi hanya ada dua kemungkinan baik dan buruk Seperti produk cacat atau produk baik
Aktivitas QC Perencanaan kualitas saat merancang produk & proses pembuatannya Pengendalian dalam penggunaan material dalam proses produksi Pengamatan terhadap performansi produk lalu membandingkan dengan standar2 yang ditetapkan sebelumnya Pengambilan tindakan koreksi jika terdapat penyimpangan yang cukup signifikan/terjadi cacat
Parameter Kualitas Kualitas Desain Derajat dimana kelas/kategori suatu produk mampu memberikan kepuasan pd konsumen secara umum Dua/lebih produk meskipun memiliki fungsi yang sama, dapat memberi derajat kepuasan berbeda karena perbedaan kualitas dalam rancangannya Kualitas Kesesuaian Suatu produk harus dibuat sedemikian rupa sehingga sesuai & memenuhi spesifikasi, standar & kriteria2 yang telah disepakati yang nantinya sesuai dengan fungsi yang telah dirancang sebelumnya
Pencegahan Cacat Mencari kerusakan, kesalahan atau cacat Analisa & tindakan koreksi 3 bentuk QC
Pencegahan Cacat Mencegah kerusakan/cacat sebelum benar2 terjadi Contoh: pembuatan standar2 kualitas
Mencari Kerusakan, Kesalahan/Cacat Proses mencari penyimpangan2 terhadap standar yang telah ditetapkan Aplikasi & pemakaian metode2 yang spesifik untuk proses inspeksi, pengujian, analisis statistik
Analisa & Tindakan Koreksi Menganalisis kesalahan2 yang terjadi & melakukan koreksi terhadap penyimpanyan tersebut Merupakan tanggung jawab bagian pengendalian kualitas
Kinerja Kualitas Pengukuran kinerja meliputi : Produktivitas Efisiensi Penggunaan
Produktivitas Perbandingan output dg input dikalikan faktor kualitas Prod = (output/input) x faktor kualitas Output : hasil yg dicapai Input : SD yg digunakan Faktor kualitas : skor/nilai jaminan kualitas
Faktor Kualitas Indeks kualitas Tingkat kualitas berdsr % tanggapan positif responden thdp kualitas produk yg dihasilkan
Efisiensi (realita/standar) x 100% Minimasi input, maximasi output Melebihi standar kerja --> efisiensi mencapai lebih dari 100%
Penggunaan (jumlah penggunaan/tersedia SD) x 100% Produktivitas = efisiensi x penggunaan x tingkat kualitas
Teknik perbaikan kualitas --> teknik dan metodologi dalam problem solving untuk perbaikan kualitas Banyak teknik sifatnya general
Seven Tools
Hubungan QC dan Tools
Diagram Pareto Suatu gambar yang mengurutkan klasifikasi data dari kiri ke kanan menurut urutan ranking tertinggi hingga terendah Membantu menemukan permasalahan terpenting untuk segera diselesaikan (ranking tertinggi) sampai dengan yang tidak harus segera diselesaikan (ranking terendah) Digunakan untuk membandingkan kondisi proses, misalnya ketidaksesuaian proses, sebelum dan setelah diambil tindakan perbaikan terhadap proses
Prinsip Pareto Juran mengistilahkan vital few, trivial many : 20% dari masalah kualitas menyebabkan kerugian sebesar 80%
Penyusunan Pareto 1 Menentukan metode atau arti dari pengklasifikasian data, misalnya berdasarkan masalah, penyebab jenis ketidaksesuaian, dan sebagainya 2 Menentukan satuan yang digunakan untuk membuat urutan karakteristik-karaktertistik tersebut, misalnya rupiah, frekuensi, unit, dan sebagainya 3 Mengumpulkan data sesuai dengan interval waktu yang telah ditentukan 4 Merangkum data dan membuat rangking kategori data tersebut dari yang terbesar hingga yang terkecil 5 Menghitung frekuensi kumulatif atau persentase kumulatif yang digunakan 6 Menggambar diagram batang, menunjukkan tingkat kepentingan relatif masing-masing masalah Mengidentifikasi beberapa hal yang penting untuk mendapat perhatian
Contoh
Histogram Menjelaskan variasi proses, namun belum mengurutkan rangking dari variasi terbesar sampai dengan yang terkecil Menunjukkan kemampuan proses, histogram juga menunjukkan hubungan spesifikasi proses dan angka-angka nominal, misalnya rata-rata Garis vertikal menunjukkan banyaknya observasi tiap-tiap kelas
Cara membaca Histogram Bentuk Histogram Keterangan Bentuk Hal Pemeriksaan catatan Frekuensi terbanyak di sekitar titik tengah,makin jauh dari tengah semakin sedikit (simetris kiri-kanan) Bentuk simetris kiri-kanan Frekuensi berkurangsecara tidak beraturan (bentuk bergerigi ) Bentuk bergerigi Bentuk tidak simetrisi Distribusi rata-rata miring ke kiri atau kekanan Frekuensinya tinggi di satu sisi, rendah di sisi lain (tidak simetris kiri-kanan) bentuk umum pada saat proses stabil Hal yang perlu diperiksa adalah bilangan bulat yang dikalikan satuan pengukuran ketika menentukan lebar kelas, atau apakah petugas/ pemeriksa yang bermasalah dalam cara membaca skala alat ukur Secara teoritis ataupun dengan nilai spesifikasi, tidak mungkin melewati batas bawah spesifikasi Contoh; -kemurnian suatu barang mendekati 0% -Jumlah kerusakan/cacat produk mendekati 0 Penyimpangan dapat dibagi dalam beberapa bagian sesuai klasifikasinya
Bentuk Histogram Keterangan Bentuk Hal Pemeriksaan catatan Bentuk ujung terpotong Distribusi rata-rata sangat miring ke kiri atau ke kanan (tidak simetris kiri-kanan) Periksalah bila semua produk berada di luar spesifikasinya atau kesalahan pengukuran /pemeriksaan Dalam kasus seleksi seluruhnya,sangat perlu meningkatkan kemampuan prosesnya (Cp) atau standarnya diperiksa kembali Bentuk Berpuncak Rata Bentuk Berpuncak Dua Frekuensi yangtermasuk dalam tiap kelas tidak banyak berubah/ berbeda Frekuensi rendahberada di tengah, ada ketinggian di kiri dan kanan Ada frekuensi yang terpisah Muncul bila beberapa distribusi dengan spesifikasi yang erbeda tercampur Muncul bila dua jenis distribusi dengan spesifikasi yang berbeda tercampur; antara dua mesin, dua jenis material, dan lain-lain Membuat lagi Histogram sesuai Klasifikasinya; sesuai mesin, material Membuat lagi Histogram sesuai klasifikasinya; perbedaan diantara dua distribusi menjadi jelas Bentuk Puncak Terpisah di ujung akhir Histogram yang mana simetris kiri dan kanan Muncul bila sedikit data tercampur ke dalam distribusi yang berbeda Telitilah tercampur atau tidak datanya oleh proses yang berbeda; telitilah penyebabnya
4) Membandingkan Histogram dengan spesifikasi Bila Histogram sesuai dengan spesifikasi Bentuk Histogram Keterangan Bentuk Hal Pemeriksaan catatan spesifikasi Batas produk Batas produk cukup di dalam Tipe ideal spesifikasi, dan nilai rata-rata berada di tengah distribusi Tipe ideal spesifikasi Batas produk Tidak ada Ruang di salah satu sisi Walaupun batas produk sudah berada dalam spesifikasi, tetapi nilai rataratanya terlalu dekat dengan spesifikasi batas atas Dengan perubahan sedikit pada proses, ada kemungkinan hasil produksi dapat berada di luar spesifikasi Perlu menurunkan nilai rata-rata produk spesifikasi Batas produk Tidak ada Ruang di kedua sisi Batas produk sama dengan spesifikasi Kerusakan produk mungkin saja terjadi walaupun hanya ada sedikit perubahan pada proses Lebar penyimpangan distribusi harus dikurangi spesifikasi Batas produk Terlalu banyak ruang di kedua sisi Jangkauan spesifikasi terlalu lebar daripada batas produknya Karena terlalu besar Jarak batas, maka perlu mengganti spesifikasi atau menghilangkan beberapa bagian proses untuk memperlebar batas produk
Bila Histogram tidak sesuai dengan spesifikasi Bentuk Histogram Keterangan Bentuk Hal Pemeriksaan catatan Batas produk spesifikasi Nilai rata-rata produk terlalu banyak keluar dari spesifikasinya Nilai rata-rata harus dibawa/ digeser ke nilai tengah spesifikasi Pergeseran nilai rata-rata spesifikasi Batas produk Penyimpangan proses terlalu besar Memperbaiki proses Periksalah seluruhnya untuk tindakan sementara Penyimpangan besar Batas produk spesifikasi Keluar ke arah batas bawah spesifikasi Perlu menaikkan nilai ratarata atau penyimpangan distribusi diperkecil Bergeser terhadap spesifikasi batas bawah
Bentuk Histogram Keterangan Bentuk Hal Pemeriksaan catatan spesifikasi Batas produk Bergeser terhadap spesifikasi batas atas Keluar ke arah batas atas spesifikasi ; jumlah ketidakmurnian dibawah 10% Perlu menurunkan nilai rata-rata spesifikasi Batas produk Pengeseran nilai rata-rata dan penyimpangannya besar Kemampuan proses sangat rendah bila dibandingkan spesifikasinya Bila spesifikasi atau prosesnya tidak berubah, lakukan pemilihan seluruhnya atau klasifikasikan
Lembar Pengecekan (Check Sheet) Tujuan : menjamin data dikumpulkan secara teliti dan akurat oleh karyawan operasional untuk diadakan pengendalian proses dan penyelesaian masalah Data dalam check sheets akan dapat digunakan dan dianalisis secara cepat dan mudah Memiliki beberapa bentuk
Jenis Kesalahan Minggu ke- I II III IV Cara mencuci v v Proses perebusan v v Administrasi v Proses Pengemasan v Penjualan v v Pengaturan produk v v
Analisis Matriks Suatu alat yang sederhana, tapi efektif untuk membandingkan beberapa kelompok kategori seperti operator, karyawan penjualan, mesinmesin, pemasok, dan seterusnya Semua elemen dalam kategori tersebut melakukan kegiatan yang sama Analisis matriks sering disebut dengan Diagram Pareto dua dimensi
Contoh Analisis Matriks
Diagram Sebab Akibat Diagram Ishikawa Menunjukkan hubungan sebab dan akibat kejadian/masalah Selanjutnya diambil perbaikan Sumber utama masalah disederhanakan mjd sumber minor (pendukung) yg lebih kecil dan detil
Manfaatnya Mengurangi dan menghilangkan kondisi penyebab ketidaksesuaian produk dan keluhan pelanggan Memanfaatkan kondisi sesungguhnya untuk perbaikan kualitas dan mengurangi biaya Dapat membuat standarisasi operasi yg ada dan direncanakan yad
Tahapan Tentukan kondisi kualitas yang ingin diperbaiki & dikendalikan Tulis faktor2 penyebab utama yang diperkirakan merupakan sumber terjadinya penyimpangan/ permasalahn kualitas Biasanya berupa 4m+1E (man, method, machine, material, environment) untuk industri barang Sedangkan untuk industri jasa berupa equipment, policies, procedures, people Cari lebih lanjut faktor2 yang lebih terperinci yang berpengaruh pd faktor2 penyebab utama CHECK! Apakah semua item yang terkait dengan karakteristik kualitas output sudah dicantumkan? Cari faktor2 penyebab yang paling dominan secara berurutan dengan menggunakan diagram pareto kemudian selesaikan faktor penyebab masalah tersebut
Scatter Diagram Diagram Penyebaran Hubungan sebab akibat 2 variabel Menunjukkan hubungan positif dan negatif
Cara memahami Scatter Diagram Hubungan positif ( + ) kuat Hubungan positif ( + ) lemah Hubungan negatif ( - ) kuat Hubungan negatif ( - ) lemah Tidak berhubungan lurus Tidak ada hubungan
Diagram Alur Menunjukkan aliran/urutan proses Mempermudah menggambar sistem, identifikasi masalah dan tindakan pengendalian Menunjukkan siapa konsumen tiap tahapan proses Tindakan perbaikan : mengurangi/ menyederhanakan / kombinasi tahapan proses
Process Chart
Diagram Proses
Run Chart Penggambaran karakteristik kualitas sbg fungsi waktu Memberikan ide ttg kecenderungan global dan tgk variabilitas proses
Control Chart Peta Kendali Menggambarkan perbaikan kualitas Kondisi : in out of control Tepat bagi pengambil keputusan krn model akan terlihat baik atau buruk Mengukur KEMAMPUAN PROSES
Control Chart
Indeks Kemampuan Proses Variabel melengkapi peta kendali Cp minimal 1,33 Cpk minimum 1,00 (standar/target) Jika Cp 1,33 dan Cpk 1,00 maka proses dikatakan stabil
Process Capability Ratio, C p Upper Specificat ion Lower Speci ion pc 6σ standard deviation of the process
Process Capability C pk Upper Specificat ion Limit x Cpk minimum of, or 3 x Lower Specificat ion Limit 3 where x process mean standard deviation ofthe process population Assumes that the process is: under control normally distributed
Kurva karakteristik operasi Mengendalikan bahan dan produk pada acceptance sampling Model sampel tunggal, ganda, sequensial Resiko produsen AQL dan konsumen LTPD
An Operating Characteristic (OC) Curve Showing Risks 100 95 = 005 producer s risk for AQL 75 Probability of Acceptance 50 25 10 = 010 Consumer s risk for LTPD 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Good lots AQL Indifference zone LTPD Bad lots Percent Defective