Aplikasi Statistik Pada Industri Manufaktur. SPC,I/Rev.03 Copyright Sentral Sistem Mei 08

dokumen-dokumen yang mirip
SPC Copyright Sentral Sistem March09 - For Trisakti University. Aplikasi Statistik pada Industri Manufaktur

Metode Training SPC TIDAK FOKUS PADA CARA MELAKUKAN PERHITUNGAN STATISTIK TAPI

Kelemahan Sistem Sampling

BAB V ANALISA HASIL. 5.1 Analisa peta kendali dan kapabilitas proses. Dari gambar 4.7 peta kendali X-bar dan R-bar bulan Januari 2013, dapat

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. selama proses analisa perbaikan, antara lain adalah : penyelesaian masalah terhadap semua kasus klaim yang masuk.

III Control chart for variables. Pengendalian Kualitas TIN-212

SOAL DETECT UTS GENAP 2014/2015. Quality Control

PETA KENDALI VARIABEL

BAB I PENDAHULUAN. B. Rumusan masalah Bagaimana cara pengendalian kualitas proses statistik pada data variabel.

Peta Kendali (Control Chart)

BAB III METODE CONTROL CHART. sebagai metode grafik yang di gunakan untuk mengevaluasi apakah suatu proses

Metode Training ISO/TS Sentral Sistem TAPI MENJELASKAN

IV. METODOLOGI PE ELITIA

ANALISA PERFORMANCE MESIN PENGUPAS KAYU (ROTARY) PT. HENRISON IRIANA SORONG MENGGUNAKAN METODE INDEKS KAPABILITAS

BAB V PEMBAHASAN. 5.1 Temuan Utama Temuan utama dari Penelitian ini adalah sebagai berikut:

Peta Kendali (Control Chart)

KULIAH 4-6 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK DATA VARIABEL

STATISTICAL PROCESS CONTROL

BAB V ANALISIS HASIL

STRATEGI PERBAIKAN KUALITAS GULA BERDASARKAN KEMAMPUAN PROSES KONTROL

Materi ke-8 Rabu, 1 Desember 2010

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

Pengendalian Kualitas Statistik. Lely Riawati

Statistical Process Control

PETA KENDALI VARIABEL

Pengendalian Kualitas Kadar Air Produk Kerupuk Udang Berbasis SNI Menggunakan Statistical Quality Control Method

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB V ANALISIS PEMECAHAN MASALAH

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB III PENGENDALIAN KUALITAS MULTIVARIAT. menghasilkan produk dengan kualitas yang baik, haruslah dilakukan pengendalian

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

B A B I I LANDASAN TEORI

BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV PEMBUATAN SIMULASI MESIN PRES SIL OLI

Analisa Kegagalan Pada Proses. dan

ANALISIS KEMAMPUAN PROSES

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. oleh para konsumen dalam memenuhi kebutuhannya. Kualitas yang baik

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. Secara garis besar flow proses pembuatan produk Cylinder Comp. tipe GN5

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB II LANDASAN TEORI

Pengendalian dan Evaluasi Kualitas Beton Dengan Metode Statistical Process Control (SPC) Ir. Helmy Darjanto, MT ABSTRAK

DAFTAR PUSTAKA KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI...

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III BAHAN DAN METODE

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. kualitatif. Proses pengumpulan data dilakukan dengan cara mengumpulkan data. 1. Produk : Cairan Rem DOT 3

BAB V PEMBAHASAN 5.1 Data Atribut Menganalisis CTQ ( Critical to Quality) Mengidentifikasi Sumber-sumber dan Akar Penyebab Kecacatan

ANALISIS EFISIENSI MESIN POMPA PADA RUMAH POMPA PDAM SURABAYA UNIT X DENGAN METODE STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) Oleh: Resty Dwi S.

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 1 PENDAHULUAN. pengendalian kualitas dalam pembuatan produk. standar (Montgomery, 1990). Statistical Quality Control (SQC) merupakan salah

BAB V ANALISA HASIL. PT. XYZ selama ini belum pernah menerapkan metode Statistical Process

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH

Perbandingan Peta Kendali X-R Dan EWMA Dengan Pendekatan P-Value Untuk Mendeteksi Pergeseran Rata-Rata Proses Di PT.XYZ

PROCESS CAPABILITY ANALYSIS PADA NUT (STUDI KASUS: PT SANKEI DHARMA INDONESIA)

BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA HASIL. 5.1 Analisa Pembuatan Diagram Sebab Akibat. Diagram sebab akibat memperlihatkan hubungan antara permasalahan

Review QUIZ ( 10 menit )

Seminar Nasional IENACO 2014 ISSN

QCC, BEDAKAN TAHAPAN ANALISA VS ALAT ANALISA

BAB V ANALISA HASIL. R = 2 mm R = 0.5 mm. Gambar 5.1 Radius pada bagian tepi produk botol Merk X Volume 0.8 Liter

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. merupakan UKM yang bergerak dibidang produksi furniture.

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

BAB V PEMBAHASAN. lima kategori produk cacat, yaitu Filling Height, No Crown, Breakage Full, Out of Spec,

LAMPIRAN 1 SURAT KETERANGAN PABRIK

BAB 4 PENGOLAHAN DATA PENELITIAN

BAB V ANALISA HASIL. fokus di dalam program peningkatan kualitas Lean Six Sigma sehingga cacat

GRAFIKPENGENDALI VARIABEL

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

Corrective Action, Preventive Action and Continuous Improvement

Pengendalian Kualitas TIN-212

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

MODUL 5 PETA KENDALI CUSUM & EWMA

BAB I PENDAHULUAN. yang pesat, baik industri dalam skala besar dan menengah, maupun dalam skala

BAB III. Metodologi Penelitian. Penelitian akan dilakukan di PT Berkat Camarindo Lestari yang belokasi

Analisis Tingkat ph Air Produksi Menggunakan Grafik Kendali pada PDAM Tirta Keumuning Kota Langsa

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

BAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA

Sumber : PQM Consultant QC Tools Workshop module.

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI 3.1 Divisi Managed Service PT. XYZ

B A B 5. Ir.Bb.INDRAYADI,M.T. JUR TEK INDUSTRI FT UB MALANG 1

BAB V ANALISA DAN PEMBAHASAN. atribut dilakukan dengan menggunakan diagram pareto untuk mengetahui CTW. Circumference RTD

BAB 2 LANDASAN TEORI

Apakah ISO 9001 bermanfaat??

BAB II LANDASAN TEORI. Persyaratan utama untuk mencapai kepuasan pelanggan (customer

Gambar 4.2 Crank case L dan R terpasang pada Jig & Fixture

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

V. HASIL DA PEMBAHASA

BAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA

Rancang Bangun Sistem Monitoring Dengan Metode SPC (Statistical Process Control) Secara On-Line Pada Plant Bioreaktor Anaerob Kontinyu

BAB IV ANALISA DAN PENGOLAHAN DATA

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

PETA PENGENDALI UNTUK UNIT INDIVIDU PRESENTASI PENGENDALIAN KUALITAS

Transkripsi:

Aplikasi Statistik Pada Industri Manufaktur 1

Why Statistik Kecepatan Produksi sangat cepat, pengecekan 100% sulit dilakukan karena tidak efisien Cycle time produksi motor di AHM : 1,7 menit Cycle time produksi mobil di Astra Daihatsu Motor :,3 menit Sampling berpotensi mengakibatkan produk defect terkirim ke customer

Kenapa defect masih terkirim ke customer?? Produk yang defect berasal dari produk yang tidak dicek (produk yang ada diantara waktu inspeksi) 8.00 x x x x x x x 9.00 x x x x x x x x 10.00 x x x x x x x 11.00 Cek OK Cek OK Cek OK Cek NG Lot diterima Lot diterima Lot ditolak Spesifikasi produk Variasi proses produksi Beberapa produk berada diluar spesifikasi 3

Proses Produksi Pengukuran Variasi Variasi Stabil Output variasi relatif stabil sepanjang waktu (bisa diprediksi) Hanya common cause yang ada di proses Variasi yang tidak stabil Output variasi tidak sama sepanjang waktu (tidak bisa diprediksi) Ada faktor X (spesial cause) yang menyebabkan variasi menjadi tidak stabil Proses Mampu Variasi < Spec Proses Tidak Mampu Variasi > spec Proses Sebenarnya Mampu, tapi posisi variasi bergeser Variasi < spec Posisi variasi bergeser 4

Definisi variasi : Konsep Variasi Perbedaan data dari suatu object yang ingin dipelajari Contoh variasi : Variasi tinggi badan dari orang Indonesia 155 cm s/d 175 cm Output dari proses pembuatan silinder adalah 0, mm; 0,1 mm; 0,05 mm; 0, mm Rasa ayam goreng yang dibuat oleh suatu restoran beragam, terkadang dagingnya keras, terkadang dagingnya lembut Cycle time suatu proses produksi bervariasi, menit;,1 menit;,05 menit;,15 menit Jumlah reject yang dihasilkan oleh operator A 1,5 % sedangkan jumlah reject yang dihasilkan oleh operator B 1,8 % Reject yang dihasilkan oleh mesin A 0, % sedangkan reject dari mesin B adalah 0,5 % 5

Grafik & Perhitungan Variasi Distribusi Normal Sekumpulan data jika dikelompokkan akan membentuk suatu pola variasi 6

Variasi yang stabil Pola Variasi Pola output variasi relatif sama sepanjang waktu Variasi produksi tanggal 1 may, relatif sama dengan variasi produksi tanggal may, 3 may, agustus, dst Jika variasi stabil, maka ouput dari suatu data bisa diprediksi Variasi yang sifatnya tidak stabil Pola output variasi relatif berubah-ubah Variasi produksi tanggal 1 may, berbeda dengan variasi produksi tanggal may, dst Jika variasi tidak stabil, maka output dari suatu data tidak bisa diprediksi Pola yang diharapkan adalah pola variasi yang stabil, Sehingga output dari suatu data bisa diprediksi 7

Penyebab Ketidakstabilan Proses Suatu proses menjadi tidak stabil akibat munculnya Faktor X yang mengakibatkan pola suatu variasi menjadi berubah. Contoh: Terjadi keausan pada pahat (keausan pahat = faktor X yang muncul), pola variasi bergeser ke bawah Operator baru yang belum memiliki keahlian yang cukup dipekerjakan (opetor baru = Faktor X yang muncul) Keausan pahat mengakibatkan pola variasi berubah Operator yang belum terlatih bekerja Terjadi kerusakan mesin Dalam istilah statistik Faktor X dikenal dengan istilah Special Causes 8

Tahapan pertama dari Statistik adalah Membuat proses menjadi stabil sehingga output bisa diprediksi Langkah dalam men-stabil-kan proses Amati proses Pelajari Faktor X yang membuat proses menjadi tidak stabil Kendalikan Faktor X tersebut, sehingga faktor x tersebut tidak akan muncul pada proses Contoh : Faktor X : keausan pahat Buat schedule penggantian pahat. Ganti pahat sebelum pahat aus Faktor X (keausan pahat) tidak akan muncul Faktor X : karyawan yang keahliannya kurang dipekerjakan Buat standard kompetensi. Hanya karyawan yang kompetensinya memadai yang boleh dilepas untuk bekerja. Faktor X (karyawan yang keahliannya kurang) tidak akan muncul Proses sebelumnya : tidak stabil Setelah perbaikan : proses menjadi stabil 9

Dalam Prakteknya Kita Memantau Variasi melalui Grafik Dimensi dari suatu produk Jumlah defect per operator Dimensi 10 Waktu Jum lah defect 8 6 4 0 1 3 4 5 Tanggal Jono Joni Jimi 7 Temperatur Parameter proses (temperatur) 6 5 4 3 1 Waktu 0 10

Ketidakstabilan suatu proses juga bisa dilihat dari Grafik, Terjadi perubahan pola pada grafik 3 Prosentase reject,5 1,5 1 0,5 0 Shift 11

Ciri-ciri Pola Ketidakstabilan Pada Proses UCL UCL UCL UCL R R R R LCL LCL LCL LCL 1 titik lebih dari 3 standard devisasi dari center (keluar control limit) 6 titik berurutan naik atau turun Tujuh titik berurutan berada pada salah satu sisi 8 Point lebih berurutan > 1 standard deviasi (dua sisi) UCL R LCL UCL R LCL * * * * * * * * * * * 11.00 5.00 11.00 11.00 1 1 13.00 1 3.00 1 15.00 9 90 88 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 7 13 19 5 I Chart 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 5 5 5 6 5 1 31 37 43 49 55 U _ X L 15 point berurutan berada dalam 1 standard deviasi dari center ( sisi) - dari 3 titik > dari standard deviasi (satu sisi) - 4 dari 5 titik > dari 1 standard deviasi (satu sisi) Data individu membentuk pola - siang hari hasil pengukuran selalu diatas - terjadi perpindahan pola data (data switch) 1

Video Ilustrasi Ketidakstabilan Proses Pembuatan teh Manis 13

Case 1 Ketidakstabilan Pada Proses Pembuatan Teh Manis No Grafik Penyebab ketidakstabilan proses 1 Kadar kemanisan teh 11 10,5 10 9,5 9 8,5 8 Kadar kemanisan teh UCL LCL 1 3 4 5 6 7 Gelas Kadar kemanisan teh 11 10,5 10 9,5 9 8,5 8 Kadar kemanisan teh 1 3 4 5 6 7 Gelas Kadar kemanisan teh Kadar kemanisan teh 11 10,5 10 9,5 9 8,5 8 UCL LCL 1 3 4 5 6 7 Gelas UCL LCL terjadi perubahan pada pola variasi, Variasi cenderung ke bawah Penyebab ketidakstabilan 1. Sebenarnya ketidakstabilan terjadi sejak gelas ke 5, hanya saja gejala ketidakstabilan baru terlihat digelas ke 6 (data keluar kontrol limit). Gelas ke 5 terjadi perubahan sendok, dari sendok kecil ke sendok besar, ternyata takaran sendok kecil (variasi 4-5 gr) > dari takaran 1 sendok besar (variasi 3,5-4,5 gr), sehingga variasi kadar kemanisan gula menjadi cenderung kebawah 14

Case Ketidakstabilan Pada Pembuatan Teh Manis No Grafik Penyebab ketidakstabilan proses 1 Kadar kemanisan teh 11 10 9 8 Kadar kemanisan teh UCL LCL 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Gelas Kadar kemanisan teh 11 10 9 8 Kadar kemanisan teh 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Gelas UCL LCL Ketidakstabilan proses Tujuh titik berada pada satu sisi dari rata-rata Penyebab ketidakstabilan Penyebab ketidakstabilan: 1. Ide untuk mempercepat proses perubahan dari gula pasir ke gula cair sehingga proses pengadukan bisa lebih dipercepat, ternyata membawa dampak pada variasi yang mengecil dan mengumpul diarea bawah. Variasi input material gula menjadi kecil karena menggunakan gula cair. Ketidakstabilan bersifat positif dan akan dijadikan permanen 15

Case 3 Ketidakstabilan Pada Berat Grid Casting 16

Proses Produksi Pengukuran Variasi Variasi Stabil Output variasi relatif stabil sepanjang waktu (bisa diprediksi) Hanya common cause yang ada di proses Variasi yang tidak stabil Output variasi tidak sama sepanjang waktu (tidak bisa diprediksi) Ada faktor X (spesial cause) yang menyebabkan variasi menjadi tidak stabil Proses Mampu Variasi < Spec Proses Tidak Mampu Variasi > spec Proses Sebenarnya Mampu, tapi posisi variasi bergeser Variasi < spec Posisi variasi bergeser 17

Mempelajari kemampuan proses MEMBANDINGKAN VARIASI PRODUK TERHADAP SPESIFIKASI Variasi produk berasal dari proses produksi, dihitung berdasarkan hasil aktual produksi Spesifikasi dibuat sesuai tuntutan fungsi dari produk Variasi Variasi berasal dari proses, dihitung berdasarkan hasil aktual produksi Spesifikasi Spesifikasi dibuat sesuai tuntutan fungsi dari produk Kemampuan proses Proses Mampu: Lebar variasi part < lebar spesifikasi Proses tidak mampu : Lebar variasi part > lebar spesifikasi Proses sebenarnya mampu: Lebar variasi part < lebar spesifikasi Tapi posisi variasi bergeser Proses sampling hanya bisa dilakukan apabila proses telah stabil dan mampu Proses Stabil tapi tidak mampu Proses stabil dan mampu 18

Mempelajari Kemampuan Proses Untuk menyatakan kemampuan proses, maka dihitung besaran kemampuan proses. Besar spesifikas i Index Capability = = Besar Variasi USL 6 - LSL x σ Terdapat index yang bisa mengambarkan besaran kemampuan proses 1. Cp. Cp menyatakan perbandingan antara lebar spesifikasi dibanding dengan lebar variasi. Semakin besar angka index Cp, semakin baik proses tersebut. Cp < 1 berarti variasi proses terlalu besar, proses tidak mampu Cp = 1 berarti variasi proses sama dengan spesifikasi Cp > 1 berarti variasi proses relatif lebih kecil daripada spesifikasi USL = Upper Spesifikasi Limit (spesifikasi atas) LSL = Lower Spesifikasi Limit (spesifikasi bawah) Lebar variasi : 6 σ Jika proses stabil Perhitungan σ bisa Menggunakan konstanta σ R d = R d Ilustrasi perhitungan Cp 4 5 8 9 4 9 8-5 Cp = = 0,6 9-4 Jika proses tidak stabil hitung σ dengan perhitungan standard deviasi total σ Cp =.. s = n ( X i X ) i = 1 n 1 3 4 9 10 Cp =.. 19

Mempelajari Kemampuan Proses. Cpk. Selain menyatakan perbandingan antara lebar spesifikasi dengan lebar variasi, Cpk juga menggambarkan posisi variasi terhadap spesifikasi. Untuk studi jangka pendek (validasi proses) Target index capability > 1,67 Untuk studi jangka panjang, (produksi masal) Target index capability > 1,33 Cp & Cpk rendah menyatakan proses tidak mampu Cp tinggi, tapi Cpk rendah menyatakan bahwa proses sebenarnya mampu (variasi proses sudah relatif kecil dibanding dengan spesifikasi), tetapi posisi variasi bergeser Index capability = Index capability σ R d (posisi variasi terhadap spec atas atau bawah) Min 1/ lebar variasi USL x atau x - LSL Min = 3σ Jika proses stabil Perhitungan σ bisa Menggunakan konstanta R = d Jika proses tidak stabil hitung σ dengan perhitungan standard deviasi total n ( X i X ) σ s = i = 1 n 1 Ilustrasi Grafik & Perhitungan 3 3 5 7 8 Cp = Cpk = 8-3 7-3 = 5 4 = 1,5 [( 8-5) atau ( 5-3) ] ( 7-3)/ = = 1 MIN 1 4 3 4 5 7 9 Cp = Cpk = 9-4 7-3 = 5 4 = 1,5 [( 9-5) atau ( 5-4) ] ( 7-3)/ 1 = = 0,5 MIN 0

Case Studi : Validasi Proses Produksi Karakteristik penting produk adalah jarak 175, Jika jarak 175 out spec, produk tidak bisa diassy 0-0,5 Kendala : Ketika dilas terjadi tarikan, sehingga jarak 175 bisa melebihi standard ±0,1 Las-lasan 1

Case Studi : Validasi Proses Produksi Untuk mengatasi masalah jarak 175 keluar dari spec, maka dibuat pelat penahan Pokayoke untuk penahan tarikan las d = 175 Material dikeluarkan dari jig masih dalam kondisi panas, apakah masih terjadi tarikan akibat proses pengelasan??

Case Studi : Validasi Proses Produksi Validasi proses produksi (lanjutan) Ternyata setelah keluar dari jig masih terjadi tarikan material!! Jarak penahan 175 Setelah dikeluarkan dari jig masih terjadi penambahan dimensi akibat tarikan dari las-lasan LSL USL d = 175 Masih ada sebagian part yang out spec Jarak lebih besar dari 175 174,5 174,6 174,7 174,8 174,9 175,0 3

Validasi Proses Produksi Produksi perlu di perbaiki sehingga output variasi produksi bisa bergeser ke tengah Proses sebenarnya mampu (karena lebar variasi lebih kecil dari lebar spesifikasi hanya saja posisi variasi berada terlalu dekat ke spesifikasi atas 4

Awal mass pro Tingkat kegagalan Validasi proses produksi Sudah dilakukan sesuai kondisi aktual produksi Menggunakan tooling/ mesin produksi Menggunakan orang produksi yang sebenarnya Dilakukan pada kecepatan produksi normal Perbaikan Index capability > 1.67 Proses belajar, digunakan untuk produk similar dimasa yang akan datang Persiapan produksi Validasi proses Studi kemampuan proses (jangka pendek & jangka panjang) Dikontrol dengan lebih ketat Perencanaan Produk baru 5

Produksi Masal Setelah Hasil Validasi Proses menunjukkan proses telah stabil dan mampu, maka engineering bisa mengalihkan proses produksi ke bagian produksi Tugas Produksi selanjutnya adalah menjaga kestabilan proses. Acuan Produksi bukan spesifikasi produk, tetapi garis kestabilan proses yang didapat dari hasil studi sebelumnya 6

Produksi Masal Hal yang harus diperhatikan dalam mengontrol proses : Sampling dilakukan berdasarkan karakteristik proses bukan berdasarkan jumlah atau populasi (ambil dari 100 produk) atau berdasarkan waktu (ambil setiap jam) Oleh karena itu kita harus memahami karakteristik proses 7

Contoh kelemahan sistem sampling Proses Pressing Bubuk Flow Proses Sistem sampling pada proses produksi Pengecekan sampling setiap jam sekali Mixing Cek density OK Jam 7 Cek density OK Jam 9 Pressing bubuk Menjadi tablet x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Sampling seharusnya bukan berdasarkan aturan waktu, tetapi dilakukan setiap ganti material, (ganti material adalah faktor X), yang bisa mengakibatkan proses menjadi tidak stabil!!! Ganti bubuk (faktor x) Ganti bubuk (faktor x) Ganti bubuk (faktor x) Ketika bubuk NG, maka Defect produk tidak akan terdeteksi 8

Akan diberikan beberapa contoh sampling lainnya 9