Penelusuran akar penyebab permasalahan didukung dengan uji-uji statistik. Berangkat dari salah satu faktor yang ditemukan dalam penelusurusan diagram identifikasi penyebab, ditemukan salah satu kenyataan tidak dapat dihindari dalam produksi. Hal ini berkaitan dengan peningkatan volume produksi sehubungan dengan meningkatnya permintaan.
Berdasarkan diskusi lebih lanjut, faktor peningkatan volume produksi ini kemungkinan akan mempengaruhi faktor lainnya sehubungan dengan proses produksi yang dilakukan. Faktor-faktor ini misalnya adalah breakdown waktu breakdown mesin. Setiap bulan, bagian machining telah merencanakan waktu perbaikan mesin melalui plan
dibuat. Waktu tak terduga yang harus dikeluarkan karena terjadi masalah pada mesin yang menyebabkan harus dilakukan perbaikan pada mesin sementara produksi belum dapat dilanjutkan disebut sebagai waktu breakdown mesin. Waktu ini kemudian di dokumentasikan.
Faktor lain yang diperkirakan akan berubah sesuai dengan peningkatan permintaan adalah penentuan waktu cycle time untuk setiap line dalam proses produksi.
Cycle time merupakan waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan satu buah produk
jadi. Dengan meningkatnya volume produksi, maka bagian Produksi bekerja sama dengan bagian Production & Process Engineering melakukan penyesuaian penetapan waktu cycle time untuk dapat mengantisipasi jumlah produk yang harus dihasilkan. Setiap bulan, bagian produksi juga mendokumentasikan data cycle time setiap line produksi.
Besarnya reject ratio berhubungan langsung dengan jumlah reject yang dihasilkan. Untuk mencari apakah ada faktor-faktor yang berhubungan kuat dengan jumlah reject yang dihasilkan setiap bulan, dilakukan uji korelasi. Produk Diff Carrier SL diperhitungkan dalam uji korelasi ini, karena waktu breakdown dan besarnya cycle
time yang ditetapkan berlaku bagi line WDC, yang bergantian memproduksi Diff Carrier CJ dan Diff Carrier SL sesuai dengan jadwal produksi yang dibuat oleh bagian produksi.
Data ditentukan akan diambil sepanjang kurun waktu satu tahun terakhir dari waktu pengambilan data, yaitu dari bulan Agustus 2010 sampai dengan bulan Juli 2011. Periode penentuan pertimbangan data selama satu tahun diperoleh dari pertimbangan bahwa selama satu tahun terakhir terjadi peningkatan permintaan yang mungkin akan mempengaruhi tingkat reject ratio yang dihasilkan. Berikut data jumlah produksi dan
Diff Carrier CJ dan Diff Carrier SL yang telah disesuaikan dengan jumlah permintaan
produk.
Tabel 4.20 Qty Total Produksi Diff Carrier
Tahun Bulan Qty Total Qty Produksi CJ Qty Produksi SL
2010 August 9 4561 1967 2010 September 6 3776 1193 2010 October 16 5180 1771 2010 November 23 4893 2013 2010 December 27 4464 1658 2011 January 35 4513 1812 2011 February 53 4469 2193 2011 March 33 2876 2664 2011 April 43 4676 1624 2011 May 57 5941 2457 2011 June 85 5643 2942 2011 July 76 7325 3072
Berikut data jumlah Reject Diff Carrier CJ, Reject Ratio Diff Carrier SL, waktu
breakdown mesin, dan cycle time yang dialokasikan per bulan untuk line WDC.
Tabel 4.21 Qty Produksi, Breakdown, dan CT Line
Tahun Bulan Qty Reject CJ (unit) Qty Reject SL (unit) Breakdown (detik) CT Line (detik) 2010 August 8 1 810 251 2010 September 5 1 386 251 2010 October 16 0 2465 251 2010 November 16 7 458 251 2010 December 15 12 1425 251 2011 January 21 14 735 251
Tabel 4.21 Qty Produksi, Breakdown, dan CT Line (lanjutan)
Tahun Bulan Qty Reject CJ (unit) Qty Reject SL (unit) Breakdown (detik) CT Line (detik) 2011 February 38 15 543 233 2011 March 17 16 1258 248 2011 April 29 14 3819 238.5 2011 May 31 26 5160 238.5 2011 June 74 11 3689 216 2011 July 54 22 2441 231
Uji korelasi dilakukan dengan menggunakan software MiniTab14. Pertama-tama, diuji apakah terdapat korelasi antara jumlah produksi dengan jumlah waktu breakdown mesin.
Correlations: Qty Total, Breakdown
Pearson correlation of Qty Total and Breakdown = 0.549 P-Value = 0.065
Dari buku pengantar statistika, nilai r (korelasi) dianggap memiliki hubungan yang semakin kuat jika mendekati angka 1. Dari hasil tersebut terlihat bahwa antra jumlah produksi dan total waktu breakdown memiliki hubungan yang kurang kuat. Sebanyak 30.14% data breakdown dapat dijelaskan dengan data jumlah produksi. P-value sebesar 0.065>0.05 menunjukkan bahwa dengan selang kepercayaan 95%, tidak ada korelasi antara jumlah produksi dengan waktu breakdown mesin. Jadi, diputuskan bahwa besarnya waktu breakdown mesin tidak tergantung pada besarnya jumlah produksi.
Correlations: Qty Total, Qty Reject Total
Pearson correlation of Qty Total and Qty Reject Total = 0.781 P-Value = 0.003
Korelasi antara jumlah produksi total dengan cycle time memiliki hubungan 0.781. Sebanyak 60.97% nilai cycle time dapat dijelaskan dengan jumlah produksi.
P-value sebesar 0.003<0.05 menunjukkan bahwa dengan selang kepercayaan 95%,
terdapat korelasi antara jumlah produksi total dengan jumlah reject total.
Correlations: Qty Total, CT Line
Pearson correlation of Qty Total and CT Line = -0.669 P-Value = 0.017
Korelasi antara jumlah produksi total dengan cycle time memiliki hubungan -0.669. Sebanyak 44.76% nilai cycle time dapat dijelaskan dengan jumlah produksi.
P-value sebesar 0.017<0.05 menunjukkan bahwa dengan selang kepercayaan 95%,
terdapat korelasi antara jumlah produksi dengan cycle time.
Karena terdapat korelasi antara jumlah produksi total dengan jumlah reject total, dan jumlah produksi total dengan waktu cycle time yang ditetapkan, kemudian dilakukan pengujian apakah perubahan cycle time akan berpengaruh terhadap jumlah reject total.
Correlations: CT Line, Qty Reject Total
Pearson correlation of CT Line and Qty Reject Total = -0.921 P-Value = 0.000
Korelasi antara cycle time dengan jumlah reject total sebesar -0.921. Sebanyak 84.82% jumlah reject total dapat dijelaskan dengan cycle time yang ditetapkan. P-value sebesar 0.000<0.05 menunjukkan bahwa dengan selang kepercayaan 95%, terdapat korelasi antara cycle time dengan jumlah reject total.
Berikutnya akan diuji apakah cycle time ini akan mempengaruh baik jumlah
reject Diff Carrier CJ maupun Diff Carrier SL.
Correlations: CT Line, Qty Reject CJ
Pearson correlation of CT Line and Qty Reject CJ = -0.966 P-Value = 0.000
Correlations: CT Line, Qty Reject SL
Pearson correlation of CT Line and Qty Reject SL = -0.462 P-Value = 0.131
Korelasi antara cycle time dengan jumlah reject CJ sebesar -0.966. Sebanyak 93.32% jumlah reject CJ dapat dijelaskan dengan cycle time yang ditetapkan. P-value sebesar 0.000<0.05 menunjukkan bahwa dengan selang kepercayaan 95%, terdapat korelasi antara cycle time dengan jumlah reject CJ. Sedangkan korelasi antara cycle time dengan jumlah reject SL sebesar -0.462. Sebanyak 21.34% jumlah reject SL dapat dijelaskan dengan cycle time yang ditetapkan. P-value sebesar 0.131>0.05 menunjukkan bahwa dengan selang kepercayaan 95%, tidak terdapat korelasi antara cycle time dengan jumlah reject SL.
Perubahan cycle time tentunya mempengaruhi proses produksi per line, baik untuk memproduksi Diff Carrier CJ maupun Diff Carrier SL. Jika dilihat lebih lanjut, kuantitas produksi Diff Carrier CJ lebih banyak dari kuantitas produksi Diff Carrier SL. Berikut grafik yang menunjukkan perbandingan jumlah produksi di antara keduanya.
Gambar 4.56 Perbandingan Jumlah Produksi CJ dan SL
Jumlah produksi Diff Carrier CJ yang lebih mendominasi line WDC menjadi alasan mengapa cycle time memiliki hubungan yang kuat terhadap jumlah reject CJ jika dibandingkan dengan jumlah reject SL.
Dari uji-uji korelasi yang telah dilakukan, diperoleh hasil bahwa ternyata terdapat korelasi kuat antara cycle time dengan jumlah reject Diff Carrier CJ. Korelasi yang sangat kuat tersebut menunjukkan bahwa perubahan cycle time akan sangat berpengaruh pada jumlah reject Diff Carrier CJ yang dihasilkan. Karena adanya hubungan yang sangat kuat tersebut, dilakukan pengujian apakah terdapat hubungan regresi linear antara variabel cycle time dengan jumlah reject Diff Carrier CJ. Berikut grafik yang menunjukkan hubungan antara variabel cycle time dengan reject ratio Diff
Carrier CJ. 0 2000 4000 6000 8000 August September October November December January February March April May June July Qty CJ Qty SL
Residual Pe rc e n t 8 6 4 2 0 -2 -4 -6 -8 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1
Normal Probability Plot of the Residuals
(response is CT Line)
Gambar 4.57 Scatter Plot Antara Cycle time dan Jumlah Reject
Untuk dapat meyakinkan bahwa terdapat korelasi yang kuat antara cycle time dan kuantitas reject yang dihasilkan, dilakukan tes signifikan untuk korelasi. Digunakan simbol Yunani ρ (rho) untuk mewakili koefisien korelasi populasi. Hipotesis yang digunakan adalah, H0 yaitu ρ = 0.0 yang menyatakan bahwa tidak ada korelasi yang cukup kuat, dan H1 yaitu ρ > 0.0, yang menunjukkan ada hubungan korelasi yang cukup kuat dari nilai korelasi yang didapatkan.Nilai korelasi antara cycle time dan kuantits
reject yang didapatkan sebesar 0.921, sesuai hasil perhitungan menggunakan software
Minitab14.
Uji signifikan korelasi ini dilakukan dengan menggunakan statistik t, dengan nilai t : t= r 1-r2 n-2 t= 0.921 1-(0.921)2 12-2
t= 0.921 1-0.848241 10 t= 0.921 0.151759 10 t= 0.921 √0.0151759 t= 0.921 0.3896 t=2.3640
Nilai dari derajat bebas (v) yang digunakan untuk tes ini adalah n-2 karena satu derajat kebebasan telah digunakan untuk memperkirakan nilai tengah populasi dari dua variabel di persamaan r sebelumnya. Nilai kritis t yang didapat dari tabel distribusi t sebesar: t(α,v) = t(0.05,10) = 1.812. Nilai t dari hasil perhitungan lebih besar dari nilai t kritis, 2.3640 > 1.812, jadi diambil keputusan bahwa memang terdapat hubungan korelasi antara cycle time dengan kuantitas reject.
Setelah terbukti bahwa terdapat korelasi yang cukup kuat antara cycle time dengan kuantitas reject, dibentu suatu model regresi untuk dapat memprediksi kuantitas
reject yang akan dihasilkan dari cycle time yang akan ditetapkan. Dengan menggunakan software MiniTab14, perumusan dari hubungan regresi linearnya didapatkan sebagai
berikut :
Regression Analysis: Qty Reject CJ versus CT Line
The regression equation is
Qty Reject CJ = 442 - 1.71 CT Line
Untuk menguji kecocokan data dengan perkiraan, dilakukan uji ANOVA. Variabel yang digunakan adalah data histori jumlah reject CJ sebagai X, dan data perkiraan jumlah reject CJ dengan regresi sebagai Y. Tujuannya adalah untuk menguji
apakah ada perbedaan signifikan data nyata dari histori dibandingkan dengan data perkiraan dari hasil regresi. Data yang digunakan sebagai berikut :
Tabel 4.22 Data Histori Reject Dibandingkan Perkiraan Dengan Model Regresi
Histori Perkiraan 12.79 8 12.79 5 12.79 16 12.79 16 12.79 15 12.79 21 43.57 38 17.92 17 34.165 29 34.165 31 72.64 74 46.99 54
Uji ANOVA dilakukan dengan software MiniTab14, hasilnya sebagai berikut:
One-way ANOVA: expected, observed
Source DF SS MS F P Factor 1 0 0 0.00 0.982 Error 22 8599 391
Total 23 8600
Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev
Level N Mean StDev ---+---+---+---+---- expected 12 27.18 19.43 (---*---) observed 12 27.00 20.10 (---*---) ---+---+---+---+---- 18.0 24.0 30.0 36.0
H0 dari uji ANOVA tersebut ditetapkan, tidak ada perbedaan signifikan dari data histori jumlah reject CJ dengan data perkiraan jumlah reject CJ dari hasil perhitungan dengan regresi. Selang kepercayaan ditetapkan sebesar 95%, dengan nilai kritis F(1,11) = 4.84. Dari hasil perhitungan, didapatkan nilai F sebesar 0.00. Karena nilai F<4.84, maka keputusannya adalah terima H0. Dengan pendekatan p-value, nilai p-value didapatkan 0.982. Karena p-value lebih besar dari taraf nyata 0.05, maka keputusannya adalah terima H0. Dengan demikian, diambil keputusan bahwa tidak ada perbedaan signifikan dari data histori jumlah reject CJ dengan data perkiraan jumlah reject CJ dari hasil perhitungan dengan regresi. Jadi, model regresi CT Line = 257 - 0.546 Qty Reject CJ dapat diterima.
Untuk menguji apakah jumlah reject CJ menggunakan model tersebut sesuai dengan jumlah reject CJ pada kondisi nyata, dilakukan uji Chi Square Goodness-of-Fit. Jumlah reject CJ berdasarkan model ditetapkan sebagai data expected, sedangkan data histori jumlah reject CJ selama 12 bulan ditetapkan sebagai data observed.
Tabel 4.23 Data Expected Dibandingkan Observed dan X2
Expected Observed X2 12.79 8 1.793909304 12.79 5 4.744652072 12.79 16 0.805637217 12.79 16 0.805637217 12.79 15 0.381868647 12.79 21 5.270062549 43.57 38 0.712070232 17.92 17 0.047232143 34.165 29 0.780834919 34.165 31 0.293201376
Tabel 4.23 Data Expected Dibandingkan Observed dan X2 (lanjutan)
Expected Observed X2
72.64 74 0.025462555 46.99 54 1.045756544 Total X2 16.70632477
Taraf nyata yang digunakan ditetapkan sebesar 0.05 dengan selang kepercayaan 95%. Dalam kasus ini, satu-satunya besaran yang diberikan oleh data obeserved dan yang diperlukan dalam perhitungan data expected adalah cycle time. Nilai X2 pada kasus ini memiliki 12-1=11 derajat bebas. Dengan menggunakan tabel nilai kritik sebaran khi-kuadrat (X2) dan nilai v=11, didapatkan nilai kritik sebesar 19.675. Karena nilai Total X2 lebih kecil dari nilai kritiknya, dapat disimpulkan bahwa model dapat diterima.
Kemudian dilakukan perkiraan nilai cycle time optimum demi mencapai reject ratio yang diharapkan, yaitu sebesar 0.02%. Pencarian nilai cycle time optimum dilakukan dengan menggunakan fungsi solver pada Microsoft Excel. Target jumlah
reject Diff Carrier CJ yang ditetapkan sebagai batasan nilai jumah reject sebesar 8,
diambil dari rata-rata target reject per bulan, dengan harapan reject ratio sebesar 0.2% dari jumlah total produksi Diff Carrier CJ. Berikut perhitungan batasan nilai reject yang ditetapkan :
Tabel 4.24 Target Jumlah Reject
Tahun Bulan Qty CJ Target Jumlah Reject
2010 August 4561 0.9122
2010 September 3776 0.7552
2010 October 5180 10.36
2010 November 4893 9.786
Tabel 4.24 Target Jumlah Reject (lanjutan)
Tahun Bulan Qty CJ Target Jumlah Reject
2011 January 4513 9.026 2011 February 4469 8.938 2011 March 2876 5.752 2011 April 4676 9.352 2011 May 5941 11.882 2011 June 5643 11.286 2011 July 7325 14.65
Rata-rata target jumlah reject 8.46895 ≈ 8
Hasil dari fungsi solver pada excel untuk mengoptimumkan cycle time demi mencapai target reject sebesar 8, sebagai berikut :
Tabel 4.25 CT Line Hasil Solver
a b CT Line Jumlah Reject CJ
SOLVER 442 1.71 253.80117 7.999999
Didapatkan bahwa nilai CT Line yang optimum sebesar 254 detik.
Dengan demikian, dapat diambil kesimpulan bahwa jumlah reject Diff Carrier
CJ sangat dipengaruhi oleh cycle time yang ditentukan. Jumlah reject tersebut dapat
diperkirakan dengan model regresi Qty Reject CJ = 442 - 1.71 CT Line. Cycle time
optimum yang diusulkan untuk mencapai target jumlah reject CJ sebesar 0.2% yaitu 254
4.1.4 Improve
Rekomendasi yang dapat diberikan dalam rangka meningkatkan kualitas terkait dengan proses produksi DIFF CARRIER CJ sebagai berikut:
1. Perhitungan Prediksi Reject Berdasarkan Waktu Cycle time yang Ditetapkan
Berdasarkan analisa yang telah disampaikan pada tahap Analyze, diketahui bahwa terdapat korelasi yang kuat antara banyaknya reject dengan cycle time yang ditentukan sebagai referensi untuk bagian produksi. Dengan ditemukannya korelasi tersebut maka dapat menjadi pertimbangan ke depannya bagi pihak engineering maupun produksi untuk bekerja sama dengan pihak kualitas dalam kaitannya dengan banyaknya reject yang kemungkinan akan dihasilkan. Kondisi ini juga dapat menjadi pertimbangan bagi pihak manajemen dalam menghadapi situasi kualitas yang dihadapi perusahaan dan perencanaan lebih lanjut di masa yang akan datang.
2. Pembuatan FMEA
Untuk dapat memperjelas faktor-faktor yang mempengaruhi hasil produksi pada Op50 line WDC, disusun FMEA (Failure Mode and Effect Analysis). Tujuan dari pembuatan FMEA ini adalah agar faktor-faktor yang memperngaruhi kualitas produk dapat lebih jelas untuk dikomunikasikan bersama dalam membentuk rencana perbaikan, mengetahui standar cara penanganan, dan juga sebagai tool pendukung dalam menganalisa tingkat kepentingan penyelesaian masalah di line WDC. FMEA pada kasus ini dibuat berdasarkan diskusi dan pertimbangan oleh pihak maintenance dan produksi line WDC. Mode kegagalan yang ditentukan memiliki batasan, yaitu untuk mode kegagalan ID minus/over pada part Diff Carrier CJ. FMEA yang telah dibuat disajikan pada lampiran.
3. Pemasangan Supporting jig
Salah satu penyebab reject pada Diff Carrier CJ masalah diameter disebabkan oleh material yang goyang pada saat proses pemesinan. Salah satu penyebabnya adalah tidak adanya supporting jig yang harusnya terpasang pada mesin. Supporting jig ini berguna untuk menyangga produk selama diproses. Posisi
supporting jig terutama berpengaruh untuk meyangga cap gear yang bebannya
terpengaruh oleh berat komponen Diff Carrier lainnya. Supporting jig berfungsi sebagai anti vibrate cap gear selama produk melalui proses pemesinan. Berdasarkan diskusi dengan pihak perusahaan, supporting jig ini telah lama tidak ada pada mesin. Karena tingkat kepentingannya, supporting jig ini akan segera diusahakan pengadaannya. Pengadaan supporting jig ini melalui pemesanan khusus ke Jepang. 4. Pemasangan Work support
Salah satu faktor yang ikut mempengaruhi kekokohan material saat diproses adalah work support. Bila supporting jig menyangga produk Diff Carrier CJ dari sisi
cap gear, work support membantu menyangga dan menjaga kestabilan dari sisi yang
lain. Diperkirakan pengaruh work support untuk menyangga produk cukup penting, tapi tidak sepenting supporting jig, karena sisi di mana work support menyangga produk telah dibantu oleh adanya clamp.
Berikut sketsa posisi work support dan supporting jig yang menyangga produk pada posisi produk akan di proses pemesinan.
Gambar 4.58 Sketsa Posisi Work support dan Supporting jig Pada Mesin Op50 5. Pembuatan Work Instruction Setting Tool pada saat ganti tipe, dan dapat juga
berlaku saat penggantian tool saat tool counter
Salah satu faktor penyebab terjadinya reject ID adalah kesalahan setting awal setelh ganti tool, salah satunya karena posisi insert yang kurang tepat. Seperti yang telah dikemukakan pada tahap analisa sebelumnya, hal ini disebabkan karena adjust setting awal yang kurang tepat, yang disebabkan karena operator kurang mengenal karakter mesin dan belum ada metode verifikasi yang benar. Faktor yang pertama dapat bertambah baik seiring berjalannya waktu didukung training dari pihak produksi, misalnya group leader, yang bertugas mengawasi dan membantu operator jika mengalami kesulitan pada proses berjalan.
Faktor yang kedua, yaitu belum ada metode verifikasi yang benar saat penggantian tool. Proses setting tool memerlukan sebuah standar baku untuk menjadi acuan operator saat setting pada penggantian tool. Dengan alasan tersebut, dibutuhkan suatu prosedur standar operasi untuk proses penyettingan tool yang wajib diikuti oleh operator. Work Instruction ini berguna sebagai tahapan standar operasi yang harus diikuti. Jika dengan mudah operator melihat
WI ini ketika melakukan proses ganti tool, diharapkan tidak ada proses yang
terlewat sehingga tahapan penggantian tool dapat berjalan sesuai dengan standar yang telah dibuat demi meminimalisasi kesalahan metode oleh operator.
Work Instruction Setting Tool akan memuat tahapan penggantian tool,
baik tool rough ataupun tool finish. Dengan adanya prosedur standar ini, diharapkan operator dapat lebih memahami langkah yang harus dilakukan untuk proses setting tool yang diharapkan. Work instruction ini juga akan berguna sebagai acuan tahapan proses apabila dilakukan penggantian operator, yang biasanya dilakukan setiap dua tahun. Work instruction yang telah dibuat sesuai usulan disajikan pada lampiran.
6. Melengkapi Work Instruction di Op50 mengenai pemberian anti rust
Sesuai dengan hasil pengamatandi lapangan, diperhatikan bahwa terdapat suatu langkah pemberian anti rust pada Diff Carrier CJ setelah selesai proses pemesinan di Op50. Pemberian anti rust ini bertujuan untuk melapisi produk sehingga tidak mudah berkarat. Walaupun tidak berpengaruh terhadap kualitas produk secara langsung, proses ini merupakan proses standar yang harus dilakukan. Berdasarkan data Work Instruction terakhir yang diterbitkan, proses pemberian anti rust belum terdapat dalam sekumpulan langkah di Work
Instruction. Oleh sebab itu, diberikan usulan untuk menambahkan langkah
pemberian anti rust dalam Work Instruction di Op 50 DIFF CARRIER CJ.
Dengan langkah update Work Instruction ini, diharapkan bahwa operator akan lebih memahami pentingnya proses ini. Work instruction ini juga akan berguna apabila dilakukan penggantian operator. Work instruction sebelumnya dan work instruction usulan dengan perbaikan penambahan langkah pemberian antri rust di Op50 disajikan pada lampiran.
4.1.5 Control
Control merupakan tahap operasional terakhir dalam proses peningkatan
kualitas. Improvement yang pernah dilakukan dan standar-standar yang telah dibuat hendaknya selalu dilakukan dan dievaluasi ulang demi peningkatan kualitas. Dalam pelaksanaannya, penulis tidak pada sampai ke tahap control. Beberapa usulan control yang disampaikan sebagai berikut :
1. Melakukan evaluasi rutin mengenai perencanaan produksi dan penetapan cycle time dan perencanaan strategi dalam keterkaitannya dengan prediksi kondisi produksi kualitas di masa yang akan datang.
2. Melakukan update work instruction setiap ada perubahan atau perbaikan proses. 3. Melakukan training operator secara rutin.
4. Melakukan evaluasi dan rencana improvement rutin bersama-sama dengan pihak-pihak terkait.
6. Mengukur tingkat sigma capability untuk setiap produksi dan suspect yang telah dihasilkan, kemudian melakukan setiap upaya improvement dengan action yang berkaitan dengan tingkat sigma yang telah dicapai.
7. Mendokumentasikan dan mengintegrasikan analisa dan tindakan yang dilakukan dengan dukungan sistem informasi.
4.2 Analisa dan Perancangan Sistem Informasi