APLIKASI PENERAPAN STATISTICAL PROSES CONTROL ( SPC ) SEBAGAI ALAT PENGENDALI VARIASI PROSES TREATMENT
DI PT. XYZ
Disusun Oleh :
Nama : Syahrul
NIM : 41607110010
Program Studi : Teknik Industri
PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS MERCUBUANA JAKARTA
2009
UNIVERSITAS MERCU BUANA
LEMBAR PENGESAHAN
Mengetahui,
Ir. Muhammad Kholil, MT Ketua Jurusan Teknik Industri
Ir. Muhammad Kholil, MT Pembimbing Tugas Akhir
ii
Dengan ini saya menyatakan bahwa Tugas Akhir ini : Judul :
“APLIKASI PENERAPAN STATISTICAL PROSES CONTROL ( SPC ) SEBAGAI ALAT PENGENDALI VARIASI PROSES TREATMENT DI PT.
XYZ”. Benar-benar murni hasil karya saya sendiri. Bila ternyata terbukti bahwa saya meniru/menjiplak hasil karya orang lain, saya bersedia menerima segala konsekuensi yang berlaku baik hukum dunia maupun akhirat.
Yang Menyatakan,
Syahrul
iii
Banyak Perusahaan telah menemukan bahwa kualitas merupakan obat kuat untuk memperbaiki operasi. Mengelola kualitas membantu membangun strategi yang sukses akan differensiasi, biaya rendah, dan operasi cepat. Peningkatan kualitas membantu perusahaan meningkatkan penjualan dan mengurangi biaya, yang keduanya akan meningkatkan keuntungan. kualitas yang diperbaiki menyebabkan biaya turun karena perusahaan meningkatkan produktivitas dan menurunkan rework, bahan yang terbuang (scrap), dan biaya garansi. Karena kualitas mengakibatkan terjadinya banyak hal baik lainnya. Maka kualitas merupakan awal yang baik.
Statistical Process Control, melakukan pengawasan standar, membuat pengukuran, dan mengambil tindakan perbaikan selagi sebuah produk atau jasa sedang diproduksi. Sample output proses diuji jika mereka berada dalam batas yang diperbolehkan, maka proses boleh dilanjutkan, jika mereka jatuh diluar jangkauan tertentu, maka proses dihentikan, dan biasanya penyebab akan diteliti dan dihilangkan.
Pembahasan masalah akan dibatasi pada pemanfaatan Statistical Process Control sebagai salah satu alat control Variasi Proses Treatment di PT. XYZ.
Dari hasil Investigasi dan pengechekan didapatkan kesimpulan, Untuk Permasalahan yang ditimbulkan oleh Methode, Material, dan Man masih bisa diatasi oleh control mesin. Walaupun variasi masih terjadi namun dapat diabaikan, Untuk permasalahan yang ditimbulkan oleh mesin. Paling banyak menghasilkan permasalahan dikarenakan fungsinya yang langsung mempengaruhi kualitas produk dan variasi proses
Kata kunci : SPC, Statistik, Kualitas
iv
Many companies have found that the quality is a strong medicine to improve operations. Managing quality helps to build a successful strategy to differentiation, low cost, and fast operation. Improving the quality of helping companies increase sales and reduce costs, both of which will increase profits. an improved quality of the cost down because the company increase productivity and reduce rework, wasted material (scrap), and warranty costs. Because the quality result in a lot of other good stuff. So quality is a good start.
Statistical Process Control, to supervise standards, making measurements, and take corrective action as a product or service being produced. Sample output of the process are tested if they are in the permitted limits, then the process may proceed, if they fall outside a certain range, then the process is stopped, and usually causes will be examined and eliminated. The discussion will be limited to the use of Statistical Process Control as one of the Treatment Process control variation in PT. XYZ.
From the results obtained pengechekan investigation and conclusions, for problems caused by Methode, Material, and Man can be overcome by the engine control. Although variations still occur but can be ignored, for the problems caused by the engine. Produces most of its functions due to problems directly affecting the quality of product and process variation
Keywords: SPC, Statistics, Quality.
v
HALAMAN JUDUL...i
LEMBAR PENGESAHAN...ii
LEMBAR PERNYATAAN...iii
HALAMAN ABSTRAK...iv
HALAMAN PERSEMBAHAN...vi
KATA PENGANTAR...vii
DAFTAR ISI...ix
DAFTAR GAMBAR...xii
DAFTAR TABEL...xiv
DAFTAR LAMPIRAN...xv
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan...1
1.2 Perumusan Permasalahan...2
1.3 Batasan Permasalahan...4
1.4 Tujuan Penelitian...4
1.5 Metodologi Penelitian...5
1.6 Sistematika Penulisan...5
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori dasar Statistical Process Control...7
2.2 Jenis-jenis Variasi...9
2.3 Manfaat Umum Penerapan SPC...17
ix
2.6 Mengukur Process Capability Analyze...20
2.7 Pengumpulan Data...22
2.8 Control Chart...23
2.9 Manfaat Control Chart...25
2.10 Delapan ( 8 ) Kategori adanya pola yang Out of Control pada special Cause yang menunjukkan bahwa proses belum stabil secara statistic ( Uncontrolled ) ... 26 2.11 Contoh Langkah kerja pada penggunaan X-R bar Control Chart ... 29 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Tahap identifikasi awal penelitian...32
3.2. Pendefinisian...34
3.3. Tahap pengumpulan data...35
3.4. Alat yang digunakan...35
3.5. Cara analisa...36
3.6. Kesimpulan dan Saran...36
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1. Proses pembuatan data...38
4.2. Topping Calender...40
x
4.4. Measurement System Analysis ( MSA )...43
4.5. Pengukuran Stabilitas Proses...49
BAB V ANALISIS PEMECAHAN MASALAH 5.1 Flow Chart...60
5.2. Analisa Data SPC...62
5.3. Kesimpulan Data SPC...65
5.4. Pareto Diagram...65
5.5. Cause and-Effect Diagram...67
5.6. Kesimpulan data diagram fish Bone Tebal Treatment...69
5.7. Usulan Perbaikan...71
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan...72
6.2. Saran...73 DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
xi
Tabel 2.1. Daftar Nilai Koefisien...20
Tabel 3.1. Analisis system industri sepanjang siklus hidup proses industri...36
Tabel 4.1. Bagian, Produk, dan bahan pembuatan ban...39
Tabel 4.2. Tabel Check Sheet hasil pengukuran mr.x...43
Tabel 4.3. Tabel Check Sheet hasil pengukuran mr.y...44
Tabel 4.4. hasil perhitungan MSA...49
Tabel 4.5. X-Bar dan R ( tebal drive side )...50
Tabel 4.6. X-Bar dan R ( Center Side )...54
Tabel 4.7. X-Bar dan R ( Operator Side )...57
Tabel 5.1. Data statistic Drive Side...62
Tabel 5.2. Data statistic center side...63
Tabel 5.3. Data statistic Operator side...64
Tabel 5.4. Tabel pareto diagram...66
xiv
Gambar 2.1. Proses pemanfaatan SPC...18
Gambar 2.2. Urutan penyelesaian masalah...23
Gambar 2.3. Control Chart ( X-Bar )...24
Gambar 2.4. Control Chart ( Limit Aksi-Limit Peringatan...24
Gambar 2.5. Perbedaan Common Cause dan Special Cause...25
Gambar 2.6. Control Chart Dua titik berada lebih dari 3 sigma dari garis tengah....26
Gambar 2.7. Control Chart sembilan titik berada pada laju baris yang sama dari center line...26
Gambar 2.8. Contol chart enam titik pada gambar kecenderungannya semuanya naik atau turun...26
Gambar 2.9. Control Chart keempat belas titik yang terdapat pada gambar naik dan turun...27
Gambar 2.10. Control chart titik-titik yang dilingkari berada lebih dari 2 sigma pada CL...27
Gambar 2.11. Control chart titik-titik yang dilingkari melebihi 1 sigma dari CL...27
Gambar 2.12. Control chart kelima belas titik berada pada batas 1 sigma dari CL...28
Gambar 2.13. Control Chart kedelapan titik yang dilingkari melebihi 1 sigma dari CL...28
Gambar 3.1. Flow Proses penelitian...33
Gambar 4.1. Proses pembuatan ban ( R&D Document )...39
Gambar 4.2. Grafik hasil pengukuran mr.x...43
Gambar 4.3. Garfik hasil pengukuran mr.y...44
Gambar 4.4. Garfik X-Bar ( Drive Side )...52
xii
Grafik 4.7. Grafik R-Bar ( Center Side )...56
Grafik 4.8. Grafik X-Bar ( Operator Side )...58
Grafik 4.9. Grafik R-Bar ( Operator Side )...59
Gambar 5.1. Flow chart proses topping calendar...60
Gambar 5.2. Lay out topping calendar...61
Gambar 5.3. Grafik penyimpangan terhadap parameter...66
Gambar 5.4. Fish Bone Diagram permasalahan...68
xiii
Lampiran 1. Laporan hasil pengechekan distribusi dan tebal treatment Lampiran 2. Activity plan Mengurangi variasi tebal treatment
Lampiran 3. Statistical proses Control Center Side Lampiran 4. Statistical proses Control Operator Side Lampiran 5. Statistical proses Control Drive Side Lampiran 6. Data perubahan Tebal Treatment
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Permasalahan
Banyak Perusahaan telah menemukan bahwa kualitas merupakan obat kuat untuk memperbaiki operasi. Mengelola kualitas membantu membangun strategi yang sukses akan differensiasi, biaya rendah, dan operasi cepat. Peningkatan kualitas membantu perusahaan meningkatkan penjualan dan mengurangi biaya, yang keduanya akan meningkatkan keuntungan. Peningkatan penjualan sering terjadi saat perusahaan mempercepat respon, merendahkan harga jual sebagai hasil dari skala ekonomis, dan memperbaiki reputasi mereka akan produk yang berkualitas. Sama halnya, kualitas yang diperbaiki menyebabkan biaya turun karena perusahaan meningkatkan produktivitas dan menurunkan rework, bahan yang terbuang (scrap), dan biaya garansi.
Kualitas, atau kualitas rendah memberikan pengaruh pada organisasi secara keseluruhan, mulai dari pemasok hingga ke pelanggan, dan dari desain produk hingga ke pemeliharaan. Walaupun demikian, mungkin hal yang lebih penting adalah membangun sebuah organisasi yang dapat mencapai kualitas dan juga mempengaruhi organisasi secara keseluruhan yang mana merupakan tugas yang memang
1
dibutuhkan. Satu kelompok aktivitas yang berhasil dimulai dengan lingkungan organisasi yang membantu perkembangan kualitas, yang diikuti oleh pemahaman prinsip kualitas, dan juga usaha untuk melibatkan karyawan pada aktivitas yang dibutuhkan untuk menerapkan kualitas. Bila semua hal ini dikerjakan dengan baik, maka biasanya organisasi dapat memuaskan pelanggannya dan mendapatkan keunggulan bersaing. Tujuan akhirnya untuk memenangkan pelanggan. Karena kualitas mengakibatkan terjadinya banyak hal baik lainnya. Maka kualitas merupakan awal yang baik.
1.2. Perumusan Permasalahan
Untuk memastikan sebuah sistem menghasilkan tingkat kualitas yang diharapkan maka perlu dilakukan suatu pengendalian proses. Proses terbaik adalah yang memiliki variasi kecil dari standar yang diharapkan tugas manajer operasi adalah untuk membangun sebuah sistem dan memverifikasi, sering kali dengan menggunakan inspeksi, bahwa mereka memenuhi standar. Inspeksi ( Inspection ) meliputi pengukuran, perasaan, perabaan, penimbangan, atau pengecekan produk ( kadang-kadang bahkan dengan menghancurkan produk saat melakukan inspeksi ).
Tujuannya adalah untuk menemukan proses yang buruk sesegera mungkin. Inspeksi tidak memperbaiki kekurangan dalam sistem atau cacat pada produk, tidak juga mengubah suatu produk atau meningkatkan nilainya. Inspeksi hanya untuk menemukan kekurangan dan cacat.
Total Quality Management ( TQM ) merujuk pada penekanan kualitas yang meliputi organisasi keseluruhan, mulai dari pemasok hingga pelanggan. TQM
menekankan komitmen manajemen untuk mendapatkan arahan perusahaan yang terus menerus ingin mencapai keunggulan dalam semua aspek produk dan jasa yang kesemuanya penting bagi pelanggan.
Untuk memberdayakan karyawan dan menerapkan TQM sebagai suatu usaha yang berlanjut, setiap orang dalam organisasi harus dilatih teknik-teknik TQM. Ada beberapa alat yang berbeda yang digunakan dalam perjalanan panjang TQM :
1. Lembar pengecekan, sebuah metode terorganisir untuk mencatat data 2. Diagram sebar, sebuah grafik nilai sebuah variabel dihadapkan dengan
variabel lain.
3. Diagram sebab akibat, sebuah alat untuk mengenali elemen proses ( penyebab ) yang mungkin memberikan pengaruh pada hasil.
4. Diagram Pareto, sebuah grafik untuk mengenali dan memetakan masalah atau cacat dalam urutan frekuensi menurun
5. Diagram alir ( Diagram proses ), sebuah diagram yang menjelaskan langkah-langkah dalam sebuah proses.
6. Histogram, sebuah distribusi yang menunjukkan frekuensi kejadian sebuah variabel
7. Diagram pengendalian proses statistik ( Statistical proses control-SPC ), sebuah diagram dengan waktu pada sumbu horizontal untuk memetakan nilai sebuah statistik.
Adapun masalah-masalah yang hendak dibahas dalam penelitian ini antara lain adalah :
1. Bagaimana pelaksanaan pengendalian kualitas di PT. XYZ dalam upaya menekan tingkat kegagalan produk Treatment
2. Menganalisa Faktor-faktor apa saya yang menyebabkan kegagalan produk Treatment yang dihasilkan oleh PT. XYZ
3. Usulan perbaikan yang dilakukan untuk menekan tingkat kegagalan pada produk Treatment
1.3. Batasan Permasalahan
Statistical Process Control, melakukan pengawasan standar, membuat pengukuran, dan mengambil tindakan perbaikan selagi sebuah produk atau jasa sedang diproduksi. Sample output proses diuji jika mereka berada dalam batas yang diperbolehkan, maka proses boleh dilanjutkan, jika mereka jatuh diluar jangkauan tertentu, maka proses dihentikan, dan biasanya penyebab akan diteliti dan dihilangkan.
Pembahasan masalah akan dibatasi pada pemanfaatan Statistical Process Control sebagai salah satu alat control Variasi Proses Treatment di PT. XYZ.
1.4. Tujuan Penelitian
Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk menganalisa dan mengevaluasi keefektifan penggunaan Statistical Prosces Control sebagai alat pengendalian proses produksi dan produk yang berkaitan dengan:
1. Pengendalian proses agar selalu berada dalam kondisi satabil dan mampu menghasilkan produk yang sesuai spesifikasi
2. Menghilangkan sekaligus mencegah munculnya kembali sumber-sumber variasi khusus ( special cause variaton )
1.5. Metodologi Penelitian
Cara pelaksanaan penelitian akan menggunakan metodologi :
a. Studi Pustaka : Semua bahan diperoleh dari buku-buku, Manual Book dan/
atau jurnal, yang berkaitan dengan Statistical Process Control
b. Studi Lapangan : Data diambil langsung di lokasi penelitian. Di proses produksi PT. XYZ
1.6. Sistematika Penulisan
BAB I Pendahuluan
Pada bab ini dijelaskan tentang latar belakang masalah tema penulisan dirangkai dengan perumusan masalah, pembatasan masalah, tujuan penelitian dan sistematika penulisan
BAB II Landasan Teori
Pada bab ini menjelaskan dasar teori yang berhubungan dengan penulisan yang diambil dari berbagai sumber berupa buku kepustakaan, sehingga didapat korelasi yang erat antara teori yang didapat di perkuliahan dengan tema penulisan
BAB III Metodologi Penelitian.
Pada bab ini akan dijelaskan tentang metode penelitian yang dilakukan
BAB IV Pengumpulan dan Pengolahan Data
Pada bab ini akan dijelaskan tentang metode pengambilan data dan pengolahan data sebagai bahan dan hasil penelitian yang dilakukan BAB V Analisis Pemecahan Masalah
Inti dari permasalahan yang dibahas pada bab ini ialah tentang analisa dari data-data sebelumnya yang didapat dari hasil pengamatan, dan pemecahan masalah yang didapat dari pengolahan data
BAB VI Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan dan saran dari tulisan ini disajikan pada bab ini, sebagai ringkasan penelitian disertai dengan implikasi dan saran-saran. Daftar pustaka disertakan di belakang tulisan sebagai acuan analisis tugas akhir yang dipakai penulis
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1. Teori dasar Statistical Process Control
Bagi kalangan praktisi di dunia industri tentunya sudah tidak asing lagi dengan terminologi-terminologi Quality yang sekarang sedang banyak sekali dipelajari dan dikembangkan oleh berbagai pihak, baik dari kalangan akademis sebagai dasar referensi teori maupun dari praktisi didunia industri sebagai subjek sekaligus objek atas “Quality knowledge” yang sekarang sedang berkembang.
Salah satu metode Quality yang erat kaitannya dengan hal tersebut adalah Statistical Process Control (SPC). Secara Etimologi, Statistical Process Control Terdiri Dari :
1. Process : adalah suatu kegiatan yang melibatkan penggunaan mesin (alat), penerapan suatu metode, penggunaan suatu material dan atau pendayagunaan orang untuk mencapai suatu tujuan.
2. Control : adalah suatu rangkaian kegiatan umpan balik (reciprocal) untuk mengukur suatu hasil yang harus dicapai apabila dibandingkan dengan standard serta melakukan tindakan jika terjadi penyimpangan (abnormality).
7
Sedang secara epitimologi, Statistical Process Control (SPC): adalah penerapan teknik statistik untuk mengukur dan menganalisa variasi yang terjadi selama proses (produksi-red) berlangsung.
Menurut Stephen P. Robin ( 2003, 5 ) definisi pengendalian adalah :
” Control can be defined as the process of monitoring activities to ensure they are being accomplished as planned and correcting any significant deviations. “
Artinya :
Pengendalian dapat didefinisikan sebagai proses pemantauan aktivitas untuk memastikan bahwa proses tersebut dapat diselesaikan sesuai dengan yang telah direncanakan dan memperbaiki perbedaan yang signifikan.
Definisi Kualitas menurut Roger G. Schroeder ( 2000, 131 ) adalah :
” Quality is defined here as meeting, or exceeding, customer requirements now and in the future “
Artinya :
Kualitas disini didefinisikan sebagai kesesuaian atau melebihinya batas permintaan konsumen baik sekarang maupun di masa yang akan datang. Kualitas berarti mempertemukan dan melebihi apa yang dibutuhkan dan diharapkan pelanggan, sudah menjadi hal yang umum.
Pengertian pengendalian kualitas menurut Sofjan Assauri ( 2004, 210 ) adalah sebagai berikut :
” Pengawasan mutu merupakan usaha untuk mempertahankan mutu / kualitas dari barang yang dhasilkan, agar sesuai dengan spesifikasi produk yang telah ditetapkan berdasarkan kebijaksanaan pimpinan perusahaan. ”
Tujuan Pengendalian Kualitas
Secara terperinci, dapat dikatakan bahwa tujuan dari pengendalian kualitas menurut Sofjan Assauri ( 2004, 210 ) adalah :
1. Agar barang hasil produksi dapat mencapai standar kualitas yang telah ditetapkan
2. Mengusahakan agar biaya inspeksi dapat menjadi sekecil mungkin
3. Mengusahakan agar biaya desain dari produk dan proses dengan menggunakan mutu produksi tertentu dapat menjadi sekecil mungkin
4. Mengusahakan agar biaya produksi dapat menjadi sekecil mungkin
Jadi tujuan utama pengendalian kualitas adalah untuk mendapatkan jaminan bahwa kualitas produk atau jasa yang dihasilkan sesuai dengan standar kualitas yang telah ditetapkan dengan mengeluarkan biaya yang ekonomis atau serendah mungkin.
2.2 Jenis-jenis Variasi
Satu hal yang harus menjadi filosofi dasar dan harus dipahami oleh kita bahwa setiap produk ataupun jasa yang dihasilkan dari suatu proses (produksi-red) itu tidak akan 100% sama, hal ini terjadi karena adanya variasi selama proses (produksi-red) berlangsung. Variasi dapat didefinisikan sebagai ketidakseragaman produk atau jasa yang dihasilkan. Dapat pula didefinisikan sebagai produk atau jasa
yang dihasilkan tidak memenuhi spesifikasi standard yang telah ditetapkan. Variasi dikelompokan menjadi 2 jenis :
1. Variasi yang tidak bisa dihindari (uncontrollable
variation/chance/common/random variation) contoh: kelembaban udara, suhu ruangan yang berubah-ubah, getaran mesin penggilingan padi, perubahan voltage PLN, dll
2. Variasi yang bisa dihindari (controllable variation/assignable variation) Contoh: kurang homogennya bahan baku, kurang cermatnya operator dll.
Salah satu Tools yang dapat digunakan dalam sistem pengukuran sering digunakan adalah Gauge R&R, melalui alat bantu ini akan diketahui hasil perbandingan variasi pada produk yang disebabkan oleh pengukuran ( alat ukur serta personel produksi ).
Measurement System Analysis ( MSA )
Pengertian :
• Analisa terhadap sekumpulan operasi, prosedur, alat ukur, peralatan lain, perangkat lunak dan personil yang melakukan pengukuran sejumlah karakteristik yang diukur.
• Analisa terhadap seluruh proses yang digunakan untuk mendapatkan pengukuran.
Faktor yang mempengaruhi :
1. Part
2. Instrument 3. Standard 4. Methode 5. Operator 6. Environment 7. Assumptions
Tujuan :
Menjamin kualitas hasil pengukuran
1. Mengurangi variasi pengukuran 2. Peningkatan pengendalian produksi
Daftar Istilah:
1. Part ( Benda yang diukur )
2. Appraiser ( Operator yang mengukur ) 3. Bias ( nilai referensi – nilai pengukuran )
4. Linearity (Perubahan/perbedaan Bias pada rentang operasinya ) 5. Variabel (Nilai-nilai dari karakteristik yang diukur )
6. Variabel destruktif ( Nilai karakteristik yang berubah setelah dikenakan pengukuran )
7. Stability ( Variasi pengukuran dalam rentang waktu yang berbeda ) 8. Repeatability (EV) (Variasi pengukuran yang disebabkan oleh alat ukur ) 9. Reproducibility (AV) ( Variasi pengukuran yang disebabkan oleh appraiser )
10. Diskriminasi ( Resolusi atau nilai terkecil yang dapat dibaca oleh alat ukur ) 11. Equipment / Gage (Instrument) ( Alat ukur )
Langkah – langkah pelaksanaan :
1. Rencana MSA
Dituangkan dalam Rencana Process Initial Study & MSA
2. Pemberitahuan Pelaksanaan MSA
Dituangkan dalam Pemberitahuan Pelaksanaan MSA
3. Pelaksanaan/Pengambilan Data
3.1 MSA Variabel :
• Appraiser = 2 atau 3 orang bila karakteristik khusus
• Part = 10 parts
• Alat ukur harus terkalibrasi
• Lakukan pengukuran 3X tiap part
• Catat pada form MSA Variabel Report
4. Perhitungan Data dan Analisa
4.1 Perhitungan Data Variabel
• Equipment Variations (EV) / Repeatability
1 .K R EV =
R = Range rata-rata
K1=konstanta
• Appraiser Variations (AV) / Reproducibility
−
= nr
K EV Xdiff
AV .
)² ² 2 . (
Xdiff = Xmax-Xmin
K2 = konstanta
n = jumlah part
r = jumlah pengukuran
• Repeatability & Reproducibility (R&R)
²
²
& R EV AV
R = +
• Part Variations (PV)
3 .K Rp PV =
Rp = Range part
K3 = konstanta
• Total Variations (TV)
(
R&R) ( )
² PV ²TV = +
• Prosentase (EV,AV,R&R,PV) terhadap TV
% 100 .
% TV
EV = EV
% 100 .
% TV
AV = AV
% 100
& .
&
% TV
R R R
R =
% 100 .
% TV
PV = PV
• Prosentase (EV,AV,R&R,PV) terhadap Toleransi
% 100 ..
% Tol
EV = EV
% 100 ..
% Tol
AV = AV
% 100 . .
&
&
% Tol
R R R
R =
% 100 . .
% Tol
PV = PV
4.2. Analisa hasil perhitungan
Jika %R&R adalah sbb:
→
< 10 %
&
% R R
OK sistem pengukuran diterima→
<
≤ % & 30 %
%
10 R R
Bila AV>EV, appraiser yang tidak konsisten diberi pelatihanBila EV>AV, lakukan uji linearity pada alat ukur tersebut
% 30
&
% R R ≥
Bila AV>EV, lakukan pelatihan pada appraiser yang tidak konsistenBila EV>AV, alat ukur diganti atau lakukan perbaikan, atau NG
5. Pemberitahuan Hasil MSA
Lewat memo dilampiri MSA Variable Report dan yang diperlukan lainnya
6. NCJA
Bila hasil MSA NG maka dibuatkan NCJA
7. Verifikasi.
Verifikasi hasil NCJA
8. Tindak Lanjut (Meeting)
Bila hasil verifikasi NCJA OK, maka dilakukan MSA ulang, dan bila NG maka dilaksanakan meeting untuk menetukan langkah perbaikan yang efektif.
Analisa Variasi :
A. Part
Jika ada Variasi Repeatability
1. Perbaikan alat ukur, ganti alat ukur, design ulang alat ukur, dll.
2. Perbaikan pada posisi atau penempatan part yang diukur.
3. Analisa variasi dalam part (bentuk, kelenturan, rintangan, dll.).
B. Appraiser
Jika ada Variasi Reproducibility
1. Trainning Appraiser pada methode pengukuran dan pembacaan alat ukur.
2. Perjelas garis penunjuk skala alat ukur untuk mempermudah pembacaan.
3. Perlunya penambahan alat bantu atau alat deteksi agar pembacaan alat ukur sama / konstan.
C. Kaitan antara Part dan Appraiser
Jika pada run chart menunjukkan grafik yang paralel berarti tidak terdapat kaitan antara variasi appraiser dengan part. Sebaliknya bila grafik antar appraiser membentuk sudut semakin besar maka terdapat kaitan antara variasi appraiser dengan part.
D. Kesalahan pada instrument / alat ukur.
Perbaikan, Kalibrasi atau alat ukur diganti dengan yang lebih standar
2.3. Manfaat Umum Penerapan SPC
Secara Umum dengan menerapkan SPC akan diperoleh beberapa manfaat, antara lain :
1. Meningkatkan daya saing produksi dengan menekan terjadinya variasi.
Mengurangi biaya-biaya yang seharusnya tidak perlu dikeluarkan, misalnya : rework cost, sorting cost, Punishment cost akibat customer complaint, dll.
2. Meningkatakan mutu bahan dan material yang dibeli melalui penerapan Incoming Inspection.
3. Meningkatkan produktivitas dengan menekan persentase cacat, kesalahan ataupun rework.
2.4. Lima langkah praktis dalam menerapkan SPC
a) Mendefinisikan, menggambarkan dan memahami tentang proses (produksi- red) yang akan dilakukan perbaikan.
b) Mengidentifikasi parameter proses yang kritis (critical process parameter) c) Memindahkan data-data yang sudah diperoleh kedalam format grafik
statistik (menerapkan teknik kendali statistik) d) Memonitor proses pengendalian
e) Mereview dan tindak lanjut
Pada dasarnya “inti permasalahan” ini terletak pada terjadinya variasi pada proses (produksi-red) yang disebabkan oleh berbagai faktor secara kompleks. Faktor- faktor tersebut dapat diklasifikasikan melalui pendekatan 4M +1E (Man, Material, Measurement, Methode and Environment) dan suatu analisa yang tidak dapat dilepaskan dengan adanya variasi ini adalah Process Capability Analyze.
2.5. Process Capability Analyze
Process Capability Analyze dapat didefinisikan sebagai suatu analisa untuk mengetahui apakah proses kerja yang sedang berjalan memenuhi spesifikasi yang telah ditetapkan. Proses disebut capable jika mampu menghasilkan hampir 100 % output sesuai dengan spesifikasi yang telah ditetapkan. Capability adalah kemampuan suatu proses untuk menghasilkan output sesuai dengan spesifikasi yang
Gambar 2.1. Proses pemanfaatan SPC
telah ditetapkan. Process Capability ialah suatu kemampuan proses yang merefleksikan derajat keseragaman dalam memproduksi suatu produk.Capability index adalah suatu index yang mengggambarkan seberapa jauh proses tersebut dapat memenuhi spesifikasi yang diharapkan. Dengan mengetahui Capability index, hal ini akan membantu kita dalam memfokuskan pada target value, target value yaitu value yang paling diinginkan pelanggan. Meskipun output 100% berada di dalam spesifikasi limit, bisa jadi pelanggan tidak puas dan memungkinkan hilangnya bisnis.
Index untuk mengukur Process Capability Analyze :
1. Cp : Index yang menunjukkan kemampuan suatu sistem dalam memenuhi spesifikasi limit (limit atas-USL dan limit bawah-LSL).
2. Perhitungan Cp menggunakan estimasi sigma dan dapat digunakan untuk menunjukkan potensi suatu sistem dalam memenuhi spesifikasi.
3. Dalam Cp, tidak memperhitungkan rata-rata proses, hanya terfokus pada spread (persebaran data). Jika sistem tidak centered di dalam batas spesifikasi, maka nilai Cp kurang memberikan gambaran yang sebenarnya.
4. Cpk : Index yang menunjukkan seberapa baik suatu sistem dapat memenuhi spesifikasi limit.
5. Perhitungan Cpk menggunakan estimasi sigma dan dapat digunakan untuk menunjukkan potensi suatu sistem dalam memenuhi spesifikasi.
6. Dalam Cpk, rata-rata proses diperhitungkan sehingga proses tidak perlu centered terhadap target.
2.6. Mengukur Process Capability Analyze : Hal-hal yang perlu diketahui :
a. Control Limit merupakan garis batas yang menggambarkan kemampuan proses berdasarkan pengalaman dan kemampuan teknik. Control Limit ada 2 jenis, yakni : Upper Control Limit (UCL) dan Lower Control Limit (LCL).
XBAR Control Limit :
UCL = X+ (A2)*(R)
LCL = X - (A2)*(R)
R Control Limit :
UCL = (D4)*(R)
LCL = (D3)*(R)
b. Spesifikasi Limit merupakan batas-batas yang ditentukan oleh konsumen (internal maupun eksternal) ataupun target yang harus dicapai. Specifikasi Limit
N A2 D3 D4 D2
2 1.88 0 3.27 1.13
3 1.02 0 2.57 1.69
4 73 0 2.28 2.06
5 58 0 2.11 2.33
6 48 0 2.00 2.53
Tabel 2.1. Daftar Nilai Koefisien
ada 2 jenis, yaitu : Upper Specification Limit (USL) dan Lower Specification Limit (LSL).
c. Mean (Rata-rata) adalah nilai yang mewakili data secara keseluruhan.
d. Median adalah nilai tengah dari data yang telah diurutkan.
e. Modus adalah nila data yang mempunyai frekuensi tertinggi.
f. Standard Deviation (Sigma) bisa dianggap sebagai akar dari variance sedangkan variance ialah rata-rata kuadrat dari tiap-tiap titik ke rata-rata.
g. Bias ialah Perbedaan antara data yang dikumpulkan dalam sampel dengan kondisi yang sebenarnya dalam populasi.
h. Populasi ialah keseluruhan object yang ingin kita ukur dan analisa.Sample ialah sebagian (kecil) dari populasi dimana kita benar-benar melakukan pengukuran dan dengan ini kita dapat menarik kesimpulan.
2.7. Pengumpulan Data
Dalam melakukan suatu observasi dibutuhkan data-data yang accountable.
Data yang baik apabila diolah maka akan menghasilkan informasi yang berguna atau bermanfaat. Jadi yang dimaksud dengan data adalah sekumpulan fakta, angka atau segala sesuatu yang dapat dipercaya kebenarannya sehingga dapat digunakan sebagai referensi dalam mengambil keputusan. Data terbagi dalam data variable dan data attribute.
1. Data variable : disebut juga data continues atau measurement. Data ini berasal dari hasil pengukuran dan nilainya berada dalam suatu interval atau jangkaun tertentu, contoh : Hasil pengukuran berat badan dari 46 Inspector di PQA, hasill pengukuran panjang Frame Main DV28EC selama 1 bulan, dll.
2. Data attribute : disebut juga data diskrit atau data non continues. Umumnya data ini merupakan hasil perhitungan dan berupa bilangan bulat, contoh : Jenis suku bangsa Inspector PQA, jenis kelamin (pria/ wanita), jumlah karyawan yang tidak masuk per hari, dll. Dalam pengumpulan data-data dilapangan, ada beberapa faktor yang mempengarui hasil pengukuran, diantaranya : kesalahan
alat ukur (repeatability), kesalahan operator (reproducibility), kesalahan alat hitung, kesalahan metode pengukuran, dll.
2.8. Control Chart
Pada dasarnya kurang lebih ada 7 buah QC Tools yang dapat dalam pengendalian mutu (Quality Control), yakni :
1. Flow Chart 2. Check Sheet 3. Histogram 4. Scatter Diagram 5. Pareto Diagram
6. Cause-and-Effect Diagram 7. Control Chart
Dan dalam hal ini pembahasan akan dikonsentrasikan pada Control Chart (Peta kendali). Control Chart ialah suatu Quality Tool yang dapat digunakan untuk mendeteksi apakah sebuah proses tersebut dalam kondisi terkontrol secara statistik
Gambar. 2.2. Urutan Penyelesaian masalah
(statistically stable) ataukah tidak. Proses yang tidak dalam kondisi terkontrol secara statistik akan menunjukan suatu variasi yang berlebih sebanding dengan perubahan waktu.
Control Chart membedakan antara Common Cause dan Special Cause.
Common Cause ialah Penyebab yang agak susah untuk bisa dihilangkan (Natural variation) sedang Special Cause ialah Penyebab yang masih mungkin bisa dihilangkan, misalnya : Kesalahan Operator, materialnya retak dan kotor, Operator
Gambar. 2.3. Control Chart ( X-Bar )
Gambar 2.4. Control Chart ( Limit Aksi - Limit Peringatan )
masih baru, tidak ada Standard Operasional Procedure untuk menjalankan suatu mesin produksi, dll.
2.9. Manfaat Control Chart
1. Mengetahui perubahan-perubahan yang terjadi selama satu periode produksi.
2. Memberikan informasi proses secara kronologis, yakni menunjukkan bagaimana pengaruh berbagai faktor, misalnya : material, manusia, metode, dll. terhadap proses produksi.
3. Mengidentifikasi gejala penyimpangan suatu proses yakni dengan memperhatikan pola atas pergerakan titik-titik sehingga dapat dihindari Over Control yaitu pengontrolan terlalu ketat sehingga dapat menurunkan efisiensi
Gambar 2.5. Perbedaan Common Cause dan Special Cause
maupun Under Control yaitu pengontrolan terlalu longgar sehingga dapat menurunkan mutu.
2.10. Delapan ( 8 ) Kategori adanya pola yang Out of Control pada special Cause yang menunjukan bahwa proses belum stabil secara statistik (Uncontrolled)
Gambar 2.6. Control Chart Dua titik berada lebih dari 3 sigma dari garis tengah
Gambar 2.7. Control Chart Sembilan titik berada pada laju baris yang sama dari center Line
Gambar 2.8. Control Chart Enam titik pada Gambar kecenderungannyaa semuanya naik atau turun
Gambar 2.9. Control Chart Keempat belas titik yang terdapat pada gambar naik dan turun
Gambar 2.10. Control Chart Titik – titik yang dilingkari berada lebih dari 2 sigma pada CL
Gambar 2.11. Control Chart Titik-titik yang dilingkari melebihi 1 sigma dari CL
Gambar 2.12. Control Chart Kelima Belas titik berada pada batas 1 Sigma dari CL
Jenis Control Chart
Sebagaimana telah disinggung pada pembahasan diatas bahwa pada dasarnya data diklasifikasikan menjadi 2, yakni : Data attribute dan data variable, sehingga dengan demikian jenis-jenis Control Chart terbagi atas :
1. Variable Control Chart, yaitu suatu jenis Control Chart dimana data yang dikumpulkan dan akan dianalisa merupakan data-data variable, misalnya : X-R Bar Chart dan X-S Bar Chart.
Gambar 2.13. Control Chart Kedelapan titik yang dilingkari melebihi 1 sigma dari CL.
2. Attribute Control Chart, yaitu suatu jenis Control Chart dimana data yang dikumpulkan dan akan dianalisa merupakan data-data attribute, misalnya : p- chart
2.11. Contoh Langkah kerja pada penggunaan X-R Bar Control Chart
X-R Bar Control Chart merupakan salah satu variable Control Chart dimana data yang dikumpulkan dalam setiap pengamatan berbentuk sub-group yang besarnya sekitar 2 hingga 9 sampel.
Koreksi dalam menentukan frekwensi dan besarnya sample, jika ditemui kondisi sebagai berikut :
a. Sample size terlalu kecil jika Control Chart tidak bisa cepat mendeteksi perubahan ekonomis penting.
b. Sample Size terlalu besar jika Control Chart “Out of Control” untuk perubahan yang tidak bernilai ekonomis.
c. Frekwensi Penyampelan terlalu sering jika sampling and plotting cost melebihi keuntungan ekonomis yang diperoleh dari proses control tersebut.
d. Frekwensi penyampelan terlalu jarang jika Economic loss lebih tinggi biayanya dibandingkan dengan waktu tambahan.
Langkah-langkah Kerja :
1. Tentukan tujuan dari penelitian.
2. Buatlah Blue Print (Rancangan-rancangan) sistematis dari penelitian yang akan dilakukan.
3. Buatlah lembar data (Check Sheet) dengan menentukan : jenis data yang dibutuhkan, Critical parameter yang akan dikontrol, besar sample (sub group), frekuensi pengambilan sampel, dll.
4. Lakukan pengumpulan data.
5. Buatlah Control Chart. Hal ini dapat dilakukan dengan bantuan software (MINITAB) maupun secara konvensional dengan rumus sebagaimana telah dibahas dimuka.
6. Perlu diperhatikan bahwa Control Chart yang dibuat pertama kali merupakan Control Chart “percobaan”.
7. Periksa apakah ada titik-titik yang Out of Control ataukah tidak dengan menggunaikan kaidah pengujian 8 titik Out of Control sebagimana telah dikemukakan diatas. Jika terdapat titik yang Out of Control maka Control Chart harus diperbaiki (revisi)
8. Merperbaiki (revisi) Control Chart dengan membuang data-data yang Out of Control (tidak stabil), kemudian hitung kembali dan tampilkan dalam Control Chart. Perlu diingat bahwa pembuangan data-data yang Out of Control harus disertai dengan penjelasan logis 5W+1H dan dilengkapi dengan Corrective Action. Setelah dianggap jelas (close) maka data-data yang Out of Control dapat dibuang.
9. Ulangi proses 5 ~ 8 dan hingga seluruh titik berada dalam Chart serta dalam keadaan In Control. Perlu diperhatikan juga bahwa dalam pembentukkan Control Chart ini dalam satu periode proses pengambilan data harus
diperhatikan dalam keadaan normal serta tidak mengalami perubahan proses kerja yang signifikan (perubahan material, mesin, sistem kerja, dll.
10. Jika telah tercapai, maka garis kendali yang diperoleh dapat digunakan untuk mengontrol proses pada periode berikutnya.
11. Menerapkan pengontrolan proses. Sebagai informasi tambahan saja bahwa seiring dengan mobilitas produksi yang tinggi maka alangkah baiknya jika dalam aktual penerapan pengontrolan proses itu menggunakan bantuan software (misal : MINITAB). Hal ini bertujuan jika terjadi Out of Control (abnormality) akan segera ketahuan dan terdeteksi.
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
Dalam bab ini akan dibahas mengenai metode yang digunakan dalam penelitian ini yang mencakup identifikasi awal penelitian, Pendefinisian, cara pengumpulan data, alat yang digunakan dan cara analisa. Yang akhirnya ditutup dengan suatu kesimpulan dan saran
3.1. Tahap Identifikasi awal Penelitian
Tema yang diambil dalam penelitian ini adalah Aplikasi Statistical Process Control ( SPC ) sebagai alat pengendali variasi process Treatment. Melihat kondisi persaingan yang sangat ketat antar competitor berbagai macam strategi yang dikeluarkan oleh tiap – tiap perusahaan namun Kualitas tetap harus dikedepankan karena dengan Kualitas yang baik konsumen akan semakin percaya kepada perusahaan karena itu penulis mencoba menyajikan masalah ini sebagai bahan penelitian dalam rangka upaya proses pembelajaran dan peningkatan pengendalian kualitas dalam rangka memenuhi kepuasan pelanggan.
Tahapan pertama adalah identifikasi latar belakang permasalahan yang dilakukan pada dua hal utama, yaitu identifikasi penentuan tema penelitian dan
32
identifikasi penentuan tempat penelitian beserta permasalahan yang terjadi yang sesuai dengan tema penelitian yang telah diambil.
Latar belakang permasalahan
Alasan kenapa permasalahan ini diangkat menjadi tema karya ilmiah
Perumusan permasalahan
Berisi masalah apa yang terjadi dan sekaligus merumuskan masalah dalam karya ilmiah yang diambil
Penentuan tujuan
Menggambarkan hasil-hasil apa yang bisa dicapai dan diharapkan dari penelitian ini dengan memberikan jawaban terhadap masalah yang
diteliti.
Studi pustaka
Berisi gambaran teoritis mengenai penelitian yang akan dilakukan
Penentuan tempat penelitian
Mengambarkan areal atau tempat pengambilan data atau tempat penelitian dilakukan
Pengumpulan data
Mengambarkan Pengumpulan data sebagai bahan utama penelitian
3.2. Pendefinisian
Sebelum melakukan penelitian diperlukan Referensi atau studi pustaka yang dijadikan dasar atau panduan dalm penelitian ini. Secara umum studi pustaka diarahkan pada pendalaman konsep statistik hal ini penting dilakukan untuk dapat menggunakan tools secara tepat sesuai dengan kondisi yang terjadi. Pustaka yang
Gambar 3.1. Flow Proses penelitian Analisa stabilitas dan kapabilitas proses
Mengambarkan analisa stabilitas dan kapabilitas proses hasil dari pengumpulan data awal
Identifikasi sumber-sumber variasi penyebab masalah Mengidentifikasi variasi proses yang terjadi yang mengakibatkan
permasalahan
Usulan tindakan perbaikan dan pengendalian pada proses Mengambarkan usulan perbaikan dalam usaha pengendalian proses
terhadap temuan proses-proses yang menimbulkan permasalahan
Kesimpulan dan Saran
Mengambarkan kesimpulan dan saran dari keseluruhan hasil penelitian yang dilakukan
digunakan terdiri dari berbagai media antara lain Manual Book, Buku Pedoman Statistik, jurnal-jurnal yang terkait, informasi melalui Internet, Serta artikel-artikel yang berkaitan dengan penelitian.
3.3. Tahap Pengumpulan Data
Tema yang diambil dalam penelitian ini adalah Aplikasi penerapan Statistical proses control ( SPC ) sebagai alat pengendali variasi proses treatment. Diharapkan dari penelitian ini didapatkan pengendalian proses untuk meminimalisasi variasi proses. Jadi tujuan utama pengendalian kualitas adalah untuk mendapatkan jaminan bahwa kualitas produk atau jasa yang dihasilkan sesuai dengan standar kualitas yang telah ditetapkan dengan mengeluarkan biaya yang ekonomis atau serendah mungkin.
Dapat dengan adanya penerapan Statistical proses control.
Proses pengumpulan data dilaksankan secara primer, karena begitu data diambil atau diukur operator, data tersebut kemudian langsung dicatat, tanpa melalui suatu pengolahan. Subject penelitian hasil pengechekan distribusi dan tebal treatment, tujuan penelitian untuk mengetahui tebal dan distribusi nylon yang dihasilkan, mengetahui kerataan tebal gum sheet, dan mengetahui potensial penyebab dari bervariasinya tebal treatment dan distribusi nylon
3.4. Alat yang Digunakan
Beberapa alat yang berbeda yang digunakan dalam perjalanan panjang Pengendalian kualitas sebagai suatu usaha yang berlanjut. Pada dasarnya kurang
lebih ada 7 buah QC Tools yang dapat dalam pengendalian mutu (Quality Control) yang akan digunakan dalam penelitian ini yakni :
1. Flow Chart 2. Check Sheet 3. Histogram 4. Scatter Diagram 5. Pareto Diagram
6. Cause-and-Effect Diagram 7. Control Chart
3.5. Cara Analisa
Dari hasil Pengumpulan data sebelumnya maka dilakukan analisa berdasarkan teori Statistik dan Analisis Sistem Industri Sepanjang Siklus Hidup Proses Industri
3.6. Kesimpulan dan Saran
Merupakan tahapan terakhir dari penelitian yang berisi kesimpulan secara keseluruhan terhaddap hasil penelitian yang dilengkapi dengan saran-saran perbaikan untuk pengembangan penelitian yang mungkin akan dilakukan pada masa yang akan datang
BAB IV
PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
Bab ini akan membahas mengenai pengumpulan dan pengolahan data berisi penjabaran secara lengkap tahapan - tahapan pengukuran sesuai dengan metodologi penelitian pada bab sebelumnya. Langkah – langkah serta hasil pengumpulan dan pengolahan data dipaparkan pada sub bab pmbahasan dibawah ini
4.1. Proses pembuatan ban
Proses pembuatan ban memiliki beberapa proses Pada dasarnya proses pembuatan ban jenis bias seperti pada flow chart berikut ini:
38
NO BAGIAN PRODUK BAHAN
1 Banbury mixer Compound Rubber, chemical, carbon black, oil 2 Bead grommet Bead, chaffer, flipper Compound, bead wire, flipper, apex
3 Extruding Tread, apex, flap Compound
4 Toping calender Treatment Compound, nylon/ poliester
5 Bias cutting Ply, breaker Treatment
6 Building Green tire Tread, bead, ply, chaffer, breaker
7 Curing Tire Green tire
Gambar 4.1 Proses Pembuatan ban. ( R & D Document )
Tabel 4.1. Bagian, Produk, dan bahan pembuatan ban
4.2. Topping callendar
Sesuai dengan Judul yang diambil oleh penulis maka perlu dijelaskan sedikit mengenai lokasi penelitian Yaitu salah satu divisi dari proses pembuatan ban yaitu Topping Callendar yang hasil Output produksinya Treatment yang menjadi batasan permasalahan.
Pada divisi ini terjadi proses callendaring yaitu suatu proses pembuatan treatment dengan cara pelapisan nylon cord kedua belah sisi atas dan bawah dengan compound melalui 2 celah.
Bahan utama dari proses callendaring adalah nylon cord dan final batch compound yang merupakan produk dari banbury.
Beberapa bagian penting Mesin Topping calendar, yaitu :
Brake Down Mill ( Open Mill)
Pada prinsipnya mesin ini sama dengan Open Mill di banbury hanya saja perbedaannya terdapat auto feeder yang terletak pada tambahan pisau potong panas (Blade Heater) yang terletak di atas roll yang fungsinya memotong compound sebelum digiling.
Secara umum kontruksi mesin ini yaitu, sebagai penggeraknya adalah motor listrik, gear-box dan roll-mill yang memutar salah satu rol setelah putaran diubah oleh reduction gear. Oleh Gear Connection pada salah satu sisi yang lain akan merubah arah putaran roll sehingga kedua buah roll berputar berlawanan.
Topping Callendaring
Pada mesin ini terjadi proses pembuatan carcas yaitu lapisan dalam ban.
Setelah compound mengalami warming up pada open mill lalu dimasukkan secara teratur diantara celah-celah rol-rol yang berputar dengan kecepatan tertentu. Rol-rol ini akan mengkompresi (menekan) compound menjadi lembaran tipis dengan ketebalan yang merata dengan permukaan yang licin.
Tire Cord yang sebelumnya telah dipanaskan pada drying drum bersamaan dengan lapisan tipis compound akan masuk ke celah rol. Proses pelapisan kedua sisi terjadi ketika bahan itu melewati celah rol.
Pada mesin ini terdapat empat rol utama, keempat rol tersebut digerakkan oleh motor listrik DC (Direct Current) yang dikontrol oleh PLC (Programmable Logic Controller) melalui DC Drive sebagai driver motor – motor tersebut. Motor – motor tersebut menggunakan carbon brush yang dicek secara rutin sebagai bagian dari jadwal Preventive Maintenance
4.3. Pengumpulan data dan Pengukuran
Proses pengumpulan data dilaksanakan di divisi Tooping callendar yang dilaksanakan oleh personel Produksi. Data yang diambil merupakan data tebal Treatment yang berjenis data variable. Pengambilan data dilakukan secara primer, karena begitu data diukur oleh personel Produksi data tersebut kemudian langsung dicatat pada form control chart tanpa melalui proses pengolahan data, Pengukuran tebal treatment sendiri menggunakan alat ukur yang bernama Thicness Gauge.
Pengukuran data tebal treatment meliputi jenis treatment yang diproduksi pada saat penelitian Yaitu, Treatment jenis A58J-W121. hampir setiap hari diproduksi. Mesin Topping Callendar hanya ada Satu buah dan sudah bisa memenuhi kebutuhan produksi. Data diambil 1 sampel ( 4 Sub group ) pada Gulungan Roll pertama, kedua, pertengahan dan Roll Terakhir Untuk tiap shiftnya. ( Reff. Control Plan Toopping Callendar ).
4.4. Analisa Variasi proses
Sebelum kita melakukakn analisa terhadap hasil pengukuran capability proses kita perlu mengidentifikasi bahwa hasil pengukuran kita sumber variasi yang terjadi harus diminimalkan pengaruhnya adalah bukan dikarenakan adanya Bias ( variasi ) pengukuran. Pertama perlu diidentifikasi dan dilakukan pemeriksaan terhadap alat ukur yang digunakan dalam pengukuran apakah sudah dikalibrasi dan masih layak untuk digunakan dalam proses Pengukuran. Kedua perlu dilakukan pengukuran untuk mengetahui sejauh mana pengaruh system pengukuran ( yang terdiri dari alat ukur dan Personel yang melakukan pengukuran ) terhadap variasi hasil proses pengukuran tebal Treatment. Ketiga, perlu dilakukan analisa terhadap system pengukuran yang dipakai apakah masih layak digunakan.
Salah satu Tools yang dapat digunakan dalam sistem pengukuran sering digunakan adalah Gauge R&R, melalui alat bantu ini akan diketahui hasil perbandingan variasi pada produk yang disebabkan oleh pengukuran ( alat ukur serta personel produksi ).
4.4. Measurement System Analysis ( MSA )
4.4.1. Data Hasil pengukuran
Tabel 4.2. Tabel Check Sheet Hasil Pengukuran mr. x Appraiser : mr. x
Number of part
Trial 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ave
1 0.9 0.91 0.9 0.88 0.89 0.89 0.88 0.88 0.88 0.88 0.89 2 0.9 0.91 0.9 0.88 0.89 0.89 0.88 0.88 0.88 0.88 0.89 3 0.9 0.91 0.9 0.88 0.89 0.89 0.88 0.88 0.88 0.88 0.89 Average 0.9 0.91 0.9 0.88 0.89 0.89 0.88 0.88 0.88 0.88 0.89
Range 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Rbar 0
Gambar 4.2. Grafik Hasil Pengukuran mr.x
Tabel 4.3. Tabel Check Sheet Hasil Pengukuran mr. y Appraiser : mr. y
Number of part
Trial 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ave
1 0.9 0.91 0.9 0.88 0.89 0.89 0.88 0.88 0.88 0.88 0.89 2 0.9 0.9 0.9 0.88 0.89 0.89 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 3 0.9 0.9 0.9 0.88 0.89 0.89 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 Average 0.9 0.903 0.9 0.88 0.89 0.89 0.88 0.88 0.88 0.88 0.89
Range 0 0.01 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0
Rbar 0.0
Gambar 4.3. Grafik Hasil Pengukuran mr.y
4.1 Perhitungan Data Variabel
• Equipment Variations (EV) / Repeatability
1 .K R EV =
R = 0
K1 =5.15/d2 ( d2 = Tabel d2 )
= 5.15/1.693
= 3.041937389
EV = 0 x 3.041937389
= 0.0
• Appraiser Variations (AV) / Reproducibility
−
= nr
K EV Xdiff
AV .
)² ² 2 . (
Xdiff = 0.89 – 0.89
K2 = 5.15/d2 ( d2 = Tabel d2 )
= 5.15/1.41
= 3.652
n = 10
r = 3
n.r = 10 . 3
= 30
AV = 0.0
• Repeatability & Reproducibility (R&R)
²
²
& R EV AV
R = +
R & R = 0.0
• Part Variations (PV)
3 .K Rp PV =
Rp = 0.91 – 0.88
= 0.03
K3 = 5.15/d2
= 5.15/3.18
Jadi,
PV= 0.04
• Total Variations (TV)
(
R&R) ( )
² PV ²TV = +
TV = 0.04
• Prosentase (EV,AV,R&R,PV) terhadap TV
% 100 .
% TV
EV = EV
% EV = 3.51 %
% 100 .
% TV
AV = AV
% AV = 5.59 %
% 100
& .
&
% TV
R R R
R =
% R & R = 6.60 %
% 100 .
% TV
PV = PV
% PV = 99.78 %
• Prosentase (EV,AV,R&R,PV) terhadap Toleransi
% 100 ..
% Tol
EV = EV
% EV = 1.52 %
% 100 ..
% Tol
AV = AV
%AV = 2.42 %
% 100 . .
&
&
% Tol
R R R
R =
% R & R = 2.86 %
% 100 . .
% Tol
PV = PV
%PV = 5.47 %
Laporan Hasil Pelaksanaan MSA :
1. Alat Ukur : Thickness Gauge
2. Sample : 10
3. Frequensi pengukuran : 3x
4. Appraiser : 2 Orang
5. Spec : 0.84 + 0.05 mm
6. Standar R & R : > 30 %
No Item Result Per Total Variation Per Tolerance
1 EV 0.00 3.51 % 1.52 %
Tabel 4.4. Hasil Perhitungan MSA
2 AV 0.00 5.59 % 2.42 %
3 R&R 0.00 6.60% 2.86 %
4 PV 0.04 99.78 % 5.47 %
5 Kesimpulan Good Good
4.4. Pengukuran Stabilitas proses
Pengukuran stabilitas proses menggunakan alat bantu peta kendali X-bar, data yang digunakan mengukur stabilitas proses Treatment A58J-W121. yang diambil dari tabel dibawah :
Data tebal Treatment ( Machine Direction ) A58J-W121 dengan perubahan Speed dilakukan pengambilan data 3 kali pengukuran
Check Sheet
Sebuah lembar pengecekan ( Check Sheet ) adalah suatu formulir yang didesain untuk mencatat data. Dalam banyak kasus, pencatatan dilakukan sehingga pada saat data diambil pola dapat dilihat dengan mudah. Lembar pengecekan membantu analisis menentukan fakta atau pola yang mungkin dapat membantu analisis selanjutnya.
Control Chart
Bagan kendali ( control charts ) adalah gambaran grafis data sejalan dengan waktu yang menunjukkan batas atas dan bawah proses yang ingin kita kendalikan. Bagan kendali dibangun sedemikian rupa sehingga data baru dapat dibandingkan dengan data masa lalu secara cepat. Sampel output proses diambil dan rata-rata sampel ini dipetakan pada sebuah digram yang memiliki batas. Batas atas dan bawah dalam sebuah diagram kendali bisa dalam satuan temperatur, tekanan, berat, panjang, dan sebagainya.
Data Pertama X-Bar ( Tebal Drive Side )
NO X1 X2 X3 X4 R AVERAGE
1 1.00 1.01 1.02 1.01 0.02 1.01
2 0.96 0.98 1.01 0.99 0.05 0.99
3 0.98 0.98 1.01 1.00 0.03 0.99
4 0.99 0.99 0.98 1.01 0.03 0.99
5 1.01 1.02 1.01 0.98 0.04 1.01
6 1.00 1.03 1.00 1.01 0.03 1.01
7 1.00 1.01 1.02 0.99 0.03 1.01
8 0.99 1.01 1.00 0.99 0.02 1.00
9 1.01 0.99 1.01 0.98 0.03 1.00
10 1.01 1.01 1.01 1.00 0.01 1.01
11 1.00 1.00 1.01 1.00 0.01 1.00
12 1.02 1.01 1.01 1.02 0.01 1.02
13 1.01 0.98 1.01 1.00 0.03 1.00
14 0.98 1.00 0.99 1.00 0.02 0.99
15 1.00 0.99 1.01 1.00 0.02 1.00
16 0.99 1.01 0.97 1.00 0.04 0.99
Tabel 4.5. X- Bar dan R ( Tebal Drive Side )
17 1.02 0.98 1.00 1.02 0.04 1.01
18 1.01 1.01 1.01 0.99 0.02 1.01
19 0.98 1.00 1.02 1.00 0.04 1.00
20 1.01 1.02 1.00 1.01 0.02 1.01
21 1.00 1.01 1.00 0.98 0.03 1.00
22 1.00 1.02 1.01 1.01 0.02 1.01
23 1.00 1.01 1.02 0.98 0.04 1.00
24 1.02 1.00 0.98 1.01 0.04 1.00
25 1.02 1.02 1.01 0.98 0.04 1.01
26 1.01 1.03 1.01 1.01 0.02 1.02
27 1.00 1.01 1.01 0.98 0.03 1.00
28 1.03 1.02 0.99 1.02 0.04 1.02
29 1.01 1.00 1.00 1.00 0.01 1.00
30 0.99 1.02 1.01 1.01 0.03 1.01
AVE 1.00 1.01 1.00 1.00 0.01 1.00
Data X-Bar Chart ( Drive Side )
0.940 0.950 0.960 0.970 0.980 0.990 1.000 1.010 1.020 1.030 1.040 1.050 1.060
Gambar 4.4. Grafik X-Bar ( Drive Side )
Data R-Bar Chart ( Drive Side )
00000000000000000000000000000000 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09
Gambar 4.5. Grafik R-Bar ( Drive Side )
Data Kedua X-Bar ( Tebal Center Side )
No X1 X2 X3 X4 R Average
1 0.97 0.98 0.97 1.01 0.04 0.98
2 0.95 0.97 0.98 0.99 0.04 0.97
3 0.97 0.98 1.00 1.00 0.03 0.99
4 0.98 0.96 0.99 1.01 0.05 0.99
5 0.98 0.95 1.00 0.98 0.05 0.98
6 1.00 0.99 0.98 1.01 0.03 1.00
7 0.98 0.99 1.01 0.99 0.03 0.99
8 0.99 0.99 0.98 0.99 0.01 0.99
9 1.00 0.98 0.97 0.98 0.03 0.98
10 0.98 0.98 0.98 1.00 0.02 0.99
11 0.98 0.96 1.01 1.00 0.05 0.99
12 1.01 1.01 0.98 1.02 0.04 1.01
13 1.01 0.98 0.99 1.00 0.03 1.00
14 1.00 0.99 1.01 1.00 0.02 1.00
15 0.96 0.98 0.99 1.00 0.04 0.98
16 0.99 0.98 1.00 1.00 0.02 0.99
17 0.95 1.01 0.97 1.02 0.07 0.99
18 1.00 1.02 1.00 0.99 0.03 1.00
19 1.01 1.00 1.02 1.00 0.02 1.01
20 1.01 1.01 1.01 1.01 0.00 1.01
21 1.01 0.99 0.97 0.98 0.04 0.99
22 1.01 1.01 1.02 1.01 0.01 1.01
23 1.01 1.02 1.00 0.98 0.04 1.00
24 1.02 0.97 0.97 1.01 0.05 0.99
25 1.00 1.00 0.99 0.98 0.02 0.99
26 1.01 1.00 0.97 1.01 0.04 1.00
27 0.99 0.97 0.99 0.98 0.02 0.98
28 1.00 1.00 1.00 1.02 0.02 1.01
29 1.01 1.01 1.00 1.00 0.01 1.01
30 0.96 0.99 1.00 1.01 0.05 0.99
Ave 0.99 0.99 0.99 1.00 0.01 0.99
Tabel 4.6. X-Bar dan R ( Center Side )
Data X-Bar Chart ( Center Side )
0.940 0.950 0.960 0.970 0.980 0.990 1.000 1.010 1.020 1.030 1.040 1.050 1.060
Gambar 4.6. Grafik X-Bar ( Center Side )
Data R-Bar Chart ( Center Side )
00000000000000000000000000000000 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09
Gambar 4.7. Grafik R-Bar ( Center Side )
