Latar Belakang Training Statistical Process Control (SPC) Show
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 :
Sedang secara epistimologi, Statistical Process Control (SPC): adalah penerapan teknik statistik untuk mengukur dan menganalisa variasi yang terjadi selama proses (produksi-red) berlangsung. 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 :
Contoh: kurang homogennya bahan baku, kurang cermatnya operator, dll. Manfaat Training Statistical Process Control (SPC) Secara Umum dengan menerapkan SPC akan diperoleh beberapa manfaat, antara lain :
Mengurangi biaya-biaya yang seharusnya tidak perlu dikeluarkan, misalnya : rework cost, sorting cost, Punishment cost akibat customer complaint, dll.
Lima langkah praktis dalam menerapkan SPC
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. Metode Training Statistical Process Control (SPC) Teory : 50 % Discussion : 20 % Practice : 30 % Participant
Benefit Training Statistical Process Control (SPC)
Contents Training Statistical Process Control (SPC)
Durasi Training Statistical Process Control (SPC) 2 Hari Investasi Rp 3.500.000/Peserta Informasi pendaftaran dapat menghubungi : Rian
Head Office : Permata Kuningan Bld; 17th Floor Jl. Kuningan Mulia Kav. 9 Kawasan Bisnis Epicentrum HR. Rasuna Said, Jakarta Selatan – Indonesia 12980
SPC berguna untuk mengidentifikasi permasalahan atau kejadian yang tidak lazim, sehingga bisa diambil tindakan yang sesuai untuk mengendalikan kinerja proses sekarang ini, serta meramalkan kinerja yang akan datang dan menyarankan tindakan perbaikan yang diperlukan. Mengapa setiap perusahaan perlu melakukan statistical process control? Menggunakan SPC dapat membantu perusahaan lebih mudah memantau kualitas produk, memastikan bahwa produknya seragam, lebih memuaskan pelanggan dan membuat proses produksi Anda lebih efisien. Apa yang dimaksud SPC pengendalian proses statistikal statistical process control dalam proses bisnis dan apa tujuan menggunakan SPC?Statistical Process Control (SPC) adalah salah satu management tools standar berupa metode pengendalian proses dengan menggunakan data dan teknik statistik untuk menjaga kestabilan proses supaya memenuhi persyaratan pelanggan. Apa yang dimaksud statistical process control? Salah satu metode dalam mengendalikan atau mengolah kualitas adalah metode Statistical Proses Control (SPC) yang merupakan suatu teknik untuk memastikan setiap proses yang digunakan agar produk yang dikirimkan kepada konsumen memenuhi standar kualitas [2]. Apa yang dimaksud dengan gugus kendali mutu?GKM adalah sekelompok kecil karyawan yang terdiri dar 3 – 8 orang dari unit kerja yang sama, yang dengan sukarela secara berkala dan berkesinambungan mengadakan pertemuan untuk melakukan kegiatan pengendalian mutu di tempat kerjanya dengan menggunakan alat kendali mutu dan proses pemecahan masalah. Mengapa penting pengendalian mutu? Mengapa pengendalian mutu penting dilakukan? Karena dapat meningkatkan indeks kepuasan mutu (quality satisfaction index), produktivitas dan efisiensi, laba/keuntungan, pangsa pasar, moral dan semangat karyawan, serta kepuasan pelanggan. Oh no...This form doesn't exist. Head back to the manage forms page and select a different form. Oh no...This form doesn't exist. Head back to the manage forms page and select a different form. Oh no...This form doesn't exist. Head back to the manage forms page and select a different form.
Pengertian Statistical Process Control (SPC) dalam penerapan lean six sigma adalah metodologi standar industri untuk mengukur dan mengendalikan kualitas selama proses pembuatan. walaupun banyak pendapat para ahli mengemukakan pendapatnya dalam mendefinisikan SPC, namun secara umum sebenarnya data SPC adalah dalam bentuk pengukuran produk atau proses diperoleh secara waktu nyata (real time). Menurut sejarahnya, konsep Statistical Process Control (SPC) pada awalnya dikembangkan oleh seorang ahli Dr. Walter Shewhart dari Bell Laboratories pada tahun 1920-an, kemudian diperluas Dr. W. Edwards Deming, yang memperkenalkan SPC ke industri Jepang setelah Perang Dunia II. Setelah adopsi untuk implementasi awal yang sukses oleh perusahaan-perusahaan Jepang, Statistical Process Control kini telah dipraktekkan oleh organisasi di seluruh dunia bertujuan untuk meningkatkan kualitas produk dengan mengurangi variasi proses. Dr. Shewhart mengidentifikasi dua sumber variasi proses: Variasi peluang yang melekat dalam proses, dan stabil dari waktu ke waktu, dan variasi yang Ditugaskan, atau tidak terkontrol, yang tidak stabil dari waktu ke waktu ini artinya hasil dari peristiwa khusus di luar sistem. Dr. Deming melabel ulang variasi peluang sebagai variasi Penyebab Umum, dan variasi yang dapat ditetapkan sebagai variasi Sebab Khusus. Berdasarkan pengalaman para pakar tersebut dengan banyak jenis data proses, dan didukung oleh undang-undang statistik dan probabilitas, Dr. Shewhart menyusun diagram kontrol (control charts) yang digunakan untuk memplot data dari waktu ke waktu dan mengidentifikasi variasi Penyebab Umum dan Sebab Khusus. Singkatnya, control charts berusaha untuk membedakan antara dua jenis variasi proses:
TUJUAN Penerapan Statistical Process Control (SPC)Beberapa tujuan yang bisa didapat dari Statistical process control (SPC) bagi perusahaan;
CONTROL CHART (Peta Kendali) Dalam Implemntasi SPC (Statistical Process Control)Control Chart atau umum disebut dengan statistical process control (SPC) adalah grafik yang digunakan untuk mempelajari bagaimana suatu proses berubah seiring waktu. Data diplot dalam urutan waktu. Diagram kontrol selalu memiliki garis tengah untuk rata-rata, garis atas untuk batas kontrol atas dan garis bawah untuk batas kontrol bawah. Garis-garis ini ditentukan dari data historis. Dengan membandingkan data saat ini dengan garis-garis ini, Anda dapat menarik kesimpulan tentang apakah variasi proses konsisten (dalam kontrol) atau tidak dapat diprediksi (di luar kendali, dipengaruhi oleh penyebab khusus variasi). Alat pengumpulan dan analisis data serbaguna ini dapat digunakan oleh berbagai industri dan dianggap sebagai salah satu dari tujuh alat (Tools) kualitas dasar. Diagram kontrol untuk data variabel digunakan berpasangan. Bagan teratas memantau rata-rata, atau pemusatan distribusi data dari proses. Bagan bawah memantau rentang, atau lebar distribusi. Jika data Anda adalah bidikan dalam latihan target, rata-rata adalah di mana bidikan tersebut mengelompok, dan kisarannya adalah seberapa ketatnya mereka terkelompok. Diagram kontrol untuk data atribut digunakan secara tunggal.Jenis-jenis Control Chart (Peta Kendali)Grafik kontrol biasanya termasuk dalam 3 jenis. Mari kita lihat jenis-jenis dari macamnya.1. Xbar dan Range ChartJenis bagan yang paling umum untuk operator yang mencari kontrol proses statistik, "Xbar and Range Chart" digunakan untuk memantau data variabel ketika sampel dikumpulkan secara berkala. Bagan ini sangat menguntungkan ketika ukuran sampel Anda relatif kecil dan konstan.2. Grafik Individuals and Moving Range ChartIndividuals and Moving Range Charts adalah pilihan ideal. Bagan khusus ini digunakan untuk memantau data variabel ketika tidak praktis untuk menggunakan subkelompok rasional. Ketika data sangat mahal atau ada banyak waktu di antara sampel, maka konsep Xbar dan Range tidak masuk akal, jadi lebih baik gunakan Individuals and Moving Range Charts.3. Xbar dan Bagan Deviasi Standar (Standard Deviation Chart)Bagan ini terutama digunakan untuk menunjukkan seberapa banyak variasi atau "dispersi" ada dari nilai rata-rata atau yang diharapkan. Xbar dan Standard Deviation chart disebut-sebut untuk membantu produsen, ahli, insinyur dan operator memahami variasi dengan lebih baik.Cara Implementasi SPC - Statistical Process ControlDalam membuat SPC - Statistical Process Control adalah cara proses itu sendiri, yang membutuhkan komitmen organisasi melintasi batas fungsional. Diagram alur di bawah ini menguraikan komponen utama dari upaya SPC yang efektif. cara-cara atau Langkah-langkah proses pembuatannya sebagai berikut.1. Tentukan Metode PengukuranPengendalian Proses Statistik didasarkan pada analisis data, sehingga langkah pertama adalah memutuskan data apa yang akan dikumpulkan. Ada dua kategori diagram kontrol (Control Chart) yang dibedakan berdasarkan jenis data yang digunakan: Variabel atau Atribut. Data variabel berasal dari pengukuran pada skala kontinu, seperti: suhu, waktu, jarak, berat. Data atribut didasarkan pada perbedaan diskrit seperti baik / buruk, persentase cacat, atau angka cacat per seratus.2. Kualifikasi Sistem PengukuranLangkah penting tetapi sering diabaikan dalam proses ini adalah untuk memenuhi syarat sistem pengukuran. Tidak ada sistem pengukuran tanpa kesalahan pengukuran. Jika kesalahan itu melebihi tingkat yang dapat diterima, data tidak dapat ditindaklanjuti dengan andal. Sebagai contoh: produsen produk layanan jasa di rumah sakit menemukan bahwa banyak pengukuran penting dari proses yang paling kritis memiliki kesalahan lebih dari 200% dari toleransi proses. Dengan menggunakan data yang salah ini, prosesnya sering disesuaikan dengan arah yang salah tentu akan menambah ketidakstabilan daripada mengurangi variabilitas.3. Prakarsai Pengumpulan Data dan Pemetaan SPCKembangkan rencana pengambilan sampel untuk mengumpulkan data (subkelompok) secara acak pada frekuensi yang ditentukan. Pastikan untuk melatih pengumpul data dalam teknik pengukuran dan grafik yang tepat. Buatlah subkelompok baik itu membuat control chart di excel maupun dengan bantuan aplikasi yang mengikuti strategi subkelompok rasional sehingga variasi proses ditangkap antara subkelompok daripada dalam subkelompok. Jika variasi proses (contoh kasus: Dari dua shift yang berbeda) ditangkap dalam satu subkelompok, batas kontrol yang dihasilkan akan lebih luas, dan bagan akan menjadi tidak sensitif untuk memproses shift. Jenis grafik yang digunakan akan tergantung pada jenis data yang dikumpulkan serta ukuran subkelompok pada rumus dibawah ini. Perhatikan contoh dua subkelompok, masing-masing dengan 5 pengamatan dengan menggunakan rumus SPC. Nilai-nilai subkelompok pertama adalah: 3,4,5,4,4 ini menghasilkan rata-rata subkelompok 4 (x )1). Subkelompok kedua memiliki nilai-nilai berikut: 5,4,5,6,5 - menghasilkan rata-rata 5 (x̄2). Rata-rata dari dua rata-rata subkelompok adalah (4 + 5) / 2 = 4,5, yang disebut X double-bar (̿x), karena merupakan rata-rata dari rata-rata.4. Kembangkan dan Dokumentasikan Rencana ReaksiSetiap proses yang dipetakan harus memiliki rencana reaksi yang ditetapkan untuk memandu tindakan kepada mereka yang menggunakan grafik jika terjadi kondisi di luar kendali atau di luar spesifikasi. Salah satu cara sederhana untuk mengekspresikan rencana reaksi adalah dengan membuat pemetaan berupa flow chart pada diagram SPC. Banyak rencana reaksi akan serupa, atau bahkan identik untuk berbagai proses.5. Tambahkan Bagan ke Rencana KontrolRencana kontrol harus dipertahankan yang berisi semua informasi terkait pada setiap grafik yang dikelola, termasuk:
6. Nilai Kontrol.Setelah menetapkan batas kontrol, langkah selanjutnya adalah menilai apakah proses terkendali atau tidak (secara statistik stabil sepanjang waktu). Penentuan ini dilakukan dengan mengamati pola titik plot dan menerapkan aturan-aturan sederhana untuk mengidentifikasi kondisi di luar kendali. Kondisi di luar kontrol yang dimaksud seperti:
7. Menganalisis Data untuk Mengidentifikasi Akar Penyebab (Root Cause) dan MemperbaikinyaJika kondisi di luar kendali dicatat, langkah selanjutnya adalah mengumpulkan dan menganalisis data untuk mengidentifikasi penyebab utama. Beberapa alat tersedia melalui fungsi dari penyedia aplikasi analisis untuk mengelola proyek menggunakan proses Six Sigma DMAIC.Baca: Pengertian DMAIC: 5 Tahap Metodoligi Lean Six Sigma Menurut Lean sebaiknya untuk meninjau control chart lama untuk prosesnya jika ada mungkin ada catatan dari insiden sebelumnya yang akan menerangi kondisi saat ini.8. Desain dan Implementasikan Tindakan untuk Meningkatkan Kemampuan ProsesSetelah mengidentifikasi akar permasalahan, Anda ingin merancang dan mengimplementasikan tindakan untuk menghilangkan penyebab khusus dan meningkatkan stabilitas proses. Anda dapat menggunakan matriks tindakan korektif untuk membantu mengatur dan melacak tindakan dengan mengidentifikasi tanggung jawab dan tanggal target.9. Hitung Cp dan Cpk dan Bandingkan dengan Tolok UkurUntuk menghitung Cp dan Cpk umumnya menggunakan Rumus:
Pengukuran yang menilai pemusatan proses selain penyebaran, atau variabilitas, adalah Cpk. Pikirkan Cpk sebagai perhitungan Cp yang cacat dengan hanya mempertimbangkan setengah dari distribusi yang paling dekat dengan spesifikasi. Cpk dihitung dengan rumus sebagai berikut:
10. Memantau dan Memfokuskan Upaya pada Prioritas Tertinggi BerikutnyaLangkah terakhir dalam proses adalah untuk terus memantau proses dan beralih ke prioritas tertinggi berikutnya.Penting: Pengendalian Proses Statistik memerlukan dukungan dari atas, seperti program apa pun. Proses ini akan paling efektif jika manajer senior menjadikannya bagian dari rutinitas harian mereka untuk meninjau grafik dan membuat komentar. Beberapa praktisi juga para pakar membuat bagan atau chart awal ketika mereka memeriksanya untuk memberikan dukungan visual. Grafik yang diposting di area membuat alat kerja terbaik karena akan dapat dilihat oleh operator, dan dapat diakses oleh tim pemecahan masalah (Problem Solving). Kesimpulan Statistical Process Control (SPC) : Pengertian, Tujuan dan Cara ImplementasiSementara biaya sumber daya awal dari pengendalian proses statistik dapat menjadi substansial, laba atas investasi yang diperoleh dari informasi dan pengetahuan yang diciptakan alat terbukti sebagai kegiatan yang berhasil berkali-kali. Alat ini membutuhkan banyak koordinasi dan jika dilakukan dengan sukses dapat sangat meningkatkan kemampuan proses untuk dikendalikan dan dianalisis selama proyek peningkatan proses. |