~"KEMUNGKINAN SEBAB KHUSUS TERJADI" (SQC)~

Diagram kendali adalah diagram yang secara khusus memberikan kita informasi dalam dua dimensi mengenai distribusi proses (rata-rata dan varian) dan kecenderungan proses. Adapun atribut-atribut diagram kendali, yaitu :

1. Garis tengah yang menwakili nilai rata-rata (pengukuran atau proporsi) dari karakteristik tertentu.
2. Batas kendali atas (Upper Control Limit = UCL) yaitu batas yang berada tiga unit standar deviasi di atas garis tengah (UCL = rata-rata + 3s).
3. Batas kendali atas (Upper Control Limit = UCL) yaitu batas yang berada tiga unit standar deviasi di bawah garis tengah (UCL = rata-rata - 3s) dengan beberapa pengecualian.

Data sampel (disebut subgroup) digambarkan dalam diagram kendali untuk memonitor kestabilan proses. Jika penyebaran hasil pengamatan sampel akan secara acak tersebar di sekitar garis tengah maka dikatakan proses dalam keadaan stabil, dan jika tidak acak maka kita patut curiga terjadi perubahan proses menjadi tidak stabil (special cause variation).

Berikut ada beberapa kejadian yang menandakan adanya kemungkinan sebab yang khusus (special cause signal) :

1. Sebuah tanda terletak lebih dari 3 unit standar deviasi dari garis tengah. (setiap titik yang muncul di luar batas kendali bawah atau atas).

2. Terdapat dua atau tiga tanda yang berurutan (semua berada di bagian yang sama dari garis tengah) tampak di lebih 2 unit standar deviasi dari garis tengah.

3. Terdapat empat dari lima tanda yang berurutan (semua berada di bagian yang sama dari garis tengah) tampak di lebih dari 1 unit standar deviasi dari garis tengah.

4. Terdapat delapan tanda yang berurutan tampak di salah satu sisi dari garis tengah.

5. Terdapat lima belas tanda yang berurutan tampak di antara 1 unit standar deviasi dari garis tengah.

6. Terdapat delapan tanda berurutan yang berada lebih dari 1 unit standar deviasi dari garis tengah.

7. Terdapat empat belas tanda berurutan naik dan turun secara bergantian.  

8. Terdapat enam tanda secara berurutan yang cenderung naik atau turun.

Jika salah satu dari delapan kejadian di atas terjadi maka proses haruslah dipelajari untuk menentukan penyebab munculnya tanda tersebut. Jika penyebab masalah telah diketahui, tindakan yang sesuai harus segera dilakukan untuk memperbaikinya.

By MEYF

Referensi :

Six Sigma Advance Tools, Pocket Guide. Rath & Strong’s. Penerbit Andi. 2005

Statistical Quality Control, Sixth Edition. Eugene L. Grant and Richard S. Leavenworth.

Read More

~"MANFAAT BAGAN KENDALI SHEWART DALAM SQC"`

Coba anda ambil pulpen dan kertas. Selanjutnya anda tuliskan “saya suka matematika” pada kertas tersebut. Pada baris kedua Anda ulang tulis kembali, dan seterusnya hingga baris kesepuluh. Apa yang dapat Anda simpulkan? Pasti Anda akan melihat bahwa terjadinya keragaman tulisan, baik dari segi bentuk huruf, panjangnya tulisan atau pun ukurannya. Walaupun yang membuat tulisan itu adalah Anda sendiri dengan pulpen dan kertas yang sama.

Dalam dunia industri pun tidak ada proses produksi yang cukup baik untuk menghasilkan produk yang persis serupa. Keragaman pasti tidak dapat dihindari. Dan besarnya keragaman tergantung pada berbagai karakteristik dari proses produksi seperti mesin, bahan dan operator. Keragaman suatu karakteristik mutu boleh jadi mengikuti suatu pola acak atau mungkin terjadi karena adanya penyimpangan akibat munculnya sebab-sebab terusut pada waktu-waktu tertentu yang dapat dicari dan dihapus.

Bagan kendali Shewart dapat digunakan untuk mengetahui apakah ada penyimpangan atau tidak dari proses produksi untuk menghasilkan suatu produk. Penyimpangan bukanlah kesalahan satu departemen melainkan semua bagian terkait dalam proses produksi, bahkan bagian manajemen non produksi. Penggunaan bagan kendali ini bertujuan untuk menghindari adanya tekanan atau pun kesalahpahaman antar departemen. Pada umumnya manajemen menjadi keras dengan menekan bagian tertentu yang terkait karena adanya penyimpangan, namun dengan menggunakan salah satu alat SQC maka tindakan akan berubah menjadi cerdik sebagai pengganti menjadi keras dalam menangani masalah-masalah mutu produk. Tidak ada gunanya menjadi keras dalam manajemen tanpa mencari sebab-sebab penyimpangan atau keragaman produk tersebut.

Bagan kendali inilah yang akan memberikan informasi penting apakah benar terjadi penyimpangan atau tidak. Dalam bagan kendali terdapat batas-batas spesifikasi dimana suatu produk masih dapat diterima atau tidak. Apakah suatu produk layak dipasarkan atau tidak. Batas-batas spesifikasi tersebut terdiri atas dua, yaitu batas spesifikasi atas (Upper Control Limit) dan batas spesifikasi bawah (Lower Control Limit).  Jika batas spesifikasi sudah ditetapkan, selanjutnya adalah mengecek apakah keragaman produk tersebut berada dalam batas spesifikasi (di bawah UCL dan di atas LCL) atau berada di luar batas spesifikasi (di atas UCL atau di bawah LCL).

Jika terdapat produk-produk yang berada di luar batas spesifikasi dan spesifikasi tak dapat diubah, maka alternatifnya adalah mengubah secara mendasar proses produksi yang dapat mengurangi keragaman produk tadi. Akan tetapi ada kondisi yang menunjukkan keragaman produk cukup besar dan memang terpaksa produk tersebut berada di luar batas spesifikasi, maka dalam kondisi seperti ini alternatifnya adalah mengganti batas spesifikasi agar lebih lebar dari sebelumnya (UCL lebih tinggi dan LCL lebih rendah). Hal ini menunjukkan bahwa batas spesifikasi yang ditetapkan sebelumnya terlalu sempit.

Saat kita mengambil sampel produk secara acak dalam beberapa waktu yang telah ditetapkan, selanjutnya memplot sampel produk tersebut ke dalam bagan kendali, jika terdapat beberapa produk berada di luar batas spesifikasi yang telah ditentukan, disini kita patut curiga bahwa telah terjadi keragaman atau penyimpangan. Disini bagan kendali memberitahukan bahwa departemen terkait harus mencari tahu penyebab terjadinya penyimpangan dan mengatasinya, apakah terjadinya penyimpangan karena human error, atau machine error atau faktor lainnya. Dan jika produk berada dalam batas kendali hal ini menunjukkan bahwa keragaman produk yang dihasilkan telah terkendali pada tingkatan yang memuaskan dan juga pada batas-batas keragaman yang memuaskan. Dan mereka boleh percaya bahwa produknya memenuhi spesifikasi yang telah ditetapkan. Banyak manfaat yang diperoleh dalam hal ini terutama dalam hal penghematan baik financial, human atau pun waktu yang diperlukan dalam proses produksi.

Contoh bagan kendali Shewart berikut ini adalah salah satu produk yang diambil secara acak ternyata terdapat hasil pengukuran yang berada di luar batas spesifikasi. Untuk itu bagian terkait produksi harus mencurigai bahwa terjadi penyimpangan yang menyebabkan adanya produk tidak sesuai spesifikasi.

Semoga bermanfaat :)

By MEYF      

Referensi :

Statistical Quality Control, Sixth Edition. Eugene L. Grant and Richard S. Leavenworth.

                             

Read More

BAGAN KENDALI SHEWART (SQC)

Dalam jangka panjang di dunia industri dan bisnis akan banyak ahli-ahli fisika, kimia, teknik dan sebagainya yang berpikir secara statistik yang dalam batas-batas tertentu akan terlibat dalam pengembangan dan pengarahan proses-proses produksi masa mendatang (W.A. Shewart dan W.E. Deming). Adanya pengendalian mutu secara statistik diharapkan mampu meningkatkan mutu dari proses produksi, membuat variabilitas dari proses ataupun produk sekecil mungkin menggunakan konsep-konsep statistik.

Salah satu alat terpenting dalam pengendalian mutu secara statistik adalah bagan kendali Shewart (Shewart Control Chart). Alat ini sangat sederhana namun memberikan pandangan baru bagi banyak ahli teknik, karyawan bagian produksi dan bagian terkait lainnya. Banyak teknik yang dikembangkan oleh para ahli statistika yang secara matematis matematis digunakan untuk analisis data dalam mengendalikan mutu produk. Bentuk peralatan kerja yang paling umum dalam bagan kendali Shewart   adalah:

1. Bagan X-bar dan R (rata-rata dan range), yaitu bagan-bagan kendali Shewart untuk karakteristik mutu (quality characteristics) yang terukur.
2. Bagan p yaitu bagan-bagan kendali Shewart untuk bagian yang ditolak (fraction rejected).
3. Bagan c yaitu bagan-bagan kendali Sheart untuk banyaknya ketaksesuaian per unit.
4. Bagian dari teori penarikan sampel yang berhubungan dengan proteksi mutu yang diperoleh dari prosedur penarikan sampel penerimaan (sampling acceptance ptocedure).

Ada beberapa hal penting dalam bahasa teknis statistika, yaitu variabel (peubah) dan atribut. Bila sebuah data dibuat berdasarkan karakteristik mutu yang diukur secara sebenarnya misalnya dimensi yang dinyatakan dalam per seribu inchi, mutu tadi dikatakan dapat dinyatakan oleh peubah-peubah. Sebaliknya bila suatu data hanya memperlihatkan banyaknya barang yang sesuai atau tidak sesuai dengan persyaratan yang ditentukan, maka ia dikatakan sebagai catatan yang berdasarkan atribut-atribut.

Semua produk yang dihasilkan harus memenuhi persyaratan tertentu, baik yang tersurat maupun yang tersirat. Kebanyakan persyaratan dinyatakan dalam peubah, seperti  suhu, waktu, panjang, berat, dsb. Kebanyakan spesifikasi dari peubah tersebut menyertakan batas atas dan batas bawah untuk nilai yang diukur.  Namun dilain hal hanya memiliki batas atas saja seperti persentase ketakmurnian senyawa kimia, atau pun memiliki batas bawah saja seperti kekuatan suatu produk.

Namun ada juga persyaratan yang perlu dinyatakan sebagai atribut yang dapat dilihat dari penglihatan mata seperti penutup kaca pada pengukur tekanan hanya dapat dinyatakan sebagai pecah atau tidak, permukaan perabot rumah tangga yang hanya dilihat dari penampilan memuaskan atau tidak.

Sebelum produksi dimulai maka diperlukan suatu keputusan yang menentukan produk apa yang akan dibuat. Pengendalian mutu secara statistik haruslah dipandang sebagai suatu perangkat peralatan yang dapat mempengaruhi keputusan-keputusan yang berkenaan dengan fungsi-fungsi spesifikasi, produksi dan pemeriksaan. Dan dalam penggunaannya harus mensyaratkan kerjasama antara orang-orang ahli yang bertanggungjawab kepada ketiganya dalam industri. Sehingga teknik pengendalian ini harus dipahami di tingkat manajemen yang mencakup ketiga fungsi tadi.

by MEYF

Referensi :

Statistical Quality Control, Sixth Edition. Eugene L. Grant and Richard S. Leavenworth.

Read More

MODUL CONTOH UKURAN PEMUSATAN

Module Contoh Ukuran Pemusatan

Read More

MODUL UKURAN PEMUSATAN

Module Ukuran Pemusatan

Read More

STATISTIKA PENGENDALIAN MUTU

Statistika, sebagian orang ada yang menyatakan alergi dengan statistika. Berhubungan dengan data-data dan formula-formula yang memerlukan pemahaman, logika dan ketelitian yang sangat tajam dalam mengolah dan menganalisanya. Mungkin sempat terlintas dalam pikiran timbul pertanyaan "Apa sih gunanya belajar statistika? Apa gunanya untuk kehidupan?" dan pertanyaan-pertanyaan lainnya yang mengarah kepada tidak ada gunanya mempelajari statistika. 

Eiitss....jangan salah....mulai dari kehidupan sehari-hari, ekonomi, bisnis, hukum dan bahkan politik pun menggunakan statistika. Perhitungan hasil Pilkada melalui Quick Count, melacak kebenaran mengenai tindakan kriminal dibutuhkan informasi-informasi dan data-data terkait pun juga perlu pemikiran statistika, ketahanan pasien terhadap penyakit juga diperlukan analisa dan pemikiran statistika, dan masih banyak hal lainnya yang nanti akan mengacu pada pengambilan keputusan.

Berbagi pengalaman saat saya bekerja di salah satu perusahaan manufaktur yang menerapkan prinsip Six-Sigma yaitu salah satu strategi perbaikan bisnis untuk menghilangkan pemborosan, mengurangi biaya karena menghasilkan kualitas yang buruk dan memperbaiki efektivitas dan efisiensi semua kegiatan operasi. Nantinya perusahaan akan mampu memenuhi kebutuhan dan harapan konsumen. Dalam Six-Sigma, manajemennya sangat memperhatikan dan menerapkan budaya statistik mulai dari karyawan hingga level manajemen dengan memberikan pelatihan-pelatihan statistika yang menekankan kepada data dan informasi yang akurat hingga mengolah dan menganalisa guna pengambilan keputusan manajemen.

  

Dalam dunia bisnis dan industri, mutu atau kualitas barang dan jasa yang dihasilkan adalah salah satu hal terpenting dalam memberikan pelayanan dan memuaskan pelanggannya. Data dan informasi yang akurat sangat dibutuhkan untuk menjaga, mengelola dan meningkatkan kualitasnya. Kualitas adalah unsur yang mutlak dimiliki setiap produk dan jasa yang dihasilkan oleh perusahaan. Kualitas merupakan ukuran tingkat kesesuaian barang/jasa dengan standar dan spesifikasi yang telah ditentukan/diterapkan. Dalam hal ini peran statistika banyak digunakan.

Konsep dasar penggunaan statistika dalam pengendalian mutu bermula dari berbagai kajian dan eksperimen beberapa ahli statistika, Dr. Waiter Shewart (ilmuan di Laboratorium Bell, 1924). Prinsipnya dikenal melalui diagram kendali (Control Chart) menggunakan hukum probabilitas dan statistik untuk menggambarkan bagaimana suatu variasi mempengaruhi ukuran-ukuran sampel bagi produk-produk manufaktur. Dasarnya adalah untuk mengetahui produk yang dapat diterima atau produk yang ditolak karena rusak, sehingga produk yang rusak tidak dijual kepada konsumen tetapi harus dimusnahkan.

Dalam hal ini tercermin bahwa produk yang sudah jadi (finished goods) yang diperiksa kemudian diseleksi apakah memenuhi standar atau tidak untuk dijual kepada konsumen. Jika secara statistik banyak data yang rusak maka proses produksi dihentikan untuk dianalisis faktor penyebab rusaknya. Namun, bila diketahui faktor penyebabnya maka faktor inilah yang diperbaiki dan proses produksi berikutnya dapat dilanjutkan dan diawasi secara statistik.

Ada beberapa hal yang terkait dalam manufaktur/industri, diantaranya :

1. Bila suatu barang dan jasa diproduksi maka outputnya akan serupa (similar) tapi tidak sama (identical).
2. Adanya variasi dari barang dan jasa yang diproduksi merupakan hal yang wajar dan normal.
3. Tidak ada dua produk dan jasa yang benar-benar sama.
4. Data tidak selalu memberikan kepastian mengenai pola yang normal. Dan akan ada variasi pada proses yang terkendali dan variasi pada proses yang tidak terkendali.

Dalam dunia industri pengendalian mutu merupakan suatu filosofi yang pasti berbicara mengenai produk yang bebas cacat atau kesalahan (zero defect) dalam arti bahwa perusahaan atau organisasi sebagai pihak produsen benar-benar menginginkan kepuasan pelanggan. Alat bantu statistik yaitu SPC dan SQC adalah teknik penyelesaian masalah yang digunakan untuk memonitor, mengendalikan, menganalisis, mengelola dan memperbaiki produk dan proses  dengan menggunakan metode statistik.

Istilah Statistical Quality Control (SQC) dan Statistical Process Control (SPC) sangat penting dalam pengendalian mutu. Perbedaannya adalah pada letak proses berlangsungnya. Apabila SQC meninjau kualitas atau mutu dari produk jadi, sedangkan SPC meninjau dari proses yang sedang berlangsung dalam pembuatan produknya. SQC merupakan sistem yang dikembangkan untuk menjaga standar yang seragam dari kualitas hasil produksi, pada tingkat biaya yang minimum dan menerapkan bantuan untuk mencapai efisiensi perusahaan. Sedangkan SPC digunakan untuk mengawasi standar, membuat pengukuran dan mengambil tindakan perbaikan selagi produk dan jasa sedang diproduksi.

Kenapa diperlukan peningkatan kualitas produk atau jasa? Banyak alasan yang dapat menjelaskan hal ini, diantaranya adalah dapat meningkatkan daya saing, menarik konsumen kembali dan memberikan konsumen informasi dan keyakinan terhadap produk dan jasa serta mengurangi biaya yang terjadi karena konsumen pindah ke merek lainnya.

Disini peran statistika sangat penting, statistika proses kontrol sebagai ilmu yang mempelajari tentang teknik/metode pengendalian kualitas berdasarkan prinsip-prinsip dan konsep statistik. Terdapat tujuh alat bantu (The seven Tools) yang digunakan dalam pengendalian mutu yaitu Check Sheet, Scatter diagram, Cause and Effect Diagram, Pareto Chart, Process flow chart, Histogram, dan Control Chart.

Untuk selanjutnya akan kita bahas satu persatu.

Sumber : 

• Montgomery, Douglas C. 2009. Introduction to Statistical Process Control, 6-th Edition. John Wiley & Sons, Inc. United States of America. 
• Gaspersz, Vincent. Total Quality Management, Andi Offset

Read More

MODUL SISTEM PERSAMAAN LINEAR (DUA VARIABEL)

Module Sistem Persamaan Linear (Dua Variabel)

Read More