Latar Belakang Training Statistical Process Control (SPC)
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 :
- Process : adalah suatu kegiatan yang melibatkan penggunaan mesin (alat), penerapan suatu metode, penggunaan suatu material dan atau pendayagunaan orang untuk mencapai suatu tujuan.
- 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)
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 :
- 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
- Variasi yang bisa dihindari (controllable variation/assignable variation)
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 :
- 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.
- Meningkatakan mutu bahan dan material yang dibeli melalui penerapan Incoming Inspection.
- Meningkatkan produktivitas dengan menekan persentase cacat, kesalahan ataupun rework.
Lima langkah praktis dalam menerapkan SPC
- Mendefinisikan, menggambarkan dan memahami tentang proses (produksi-red) yang akan dilakukan perbaikan.
- Mengidentifikasi parameter proses yang kritis (critical process parameter)
- Memindahkan data-data yang sudah diperoleh kedalam format grafik statistik (menerapkan teknik kendali statistik) d. Memonitor proses pengendalian
- 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.
Metode Training Statistical Process Control (SPC)
Teory : 50 %
Discussion : 20 %
Practice : 30 %
Participant
- QA/QC Manager
- QA/QC Staff
- Management Representative
- Operation / Production Manager
- Engineering / Staff Engineering
Benefit Training Statistical Process Control (SPC)
- Analisa berdasarkan variasi proses dalam bentuk grafik
- Mengambil Kesimpulan berdasarkan data, bukan berdasarkan perkiraan
- Menentukan Improvement berdasarkan trend proses bukan asumsi
Contents Training Statistical Process Control (SPC)
- Memahami jenis variasi dan cara mengontrolnya
- Memahami jenis control chart dan cara analysanya
- Menentukan kapabiliti proses dan analisanya
- Aplikasi SPC pada proses
Durasi Training Statistical Process Control (SPC)
2 Hari
Investasi
Rp 3.500.000/Peserta
Informasi pendaftaran dapat menghubungi :
Rian
- Wa : 08788 777 6661
- Email : [email protected]
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.
- Variasi penyebab umum, yang intrinsik untuk proses dan akan selalu ada
- Variasi penyebab khusus, yang berasal dari sumber eksternal dan menunjukkan bahwa proses di luar kendali statistik
TUJUAN Penerapan Statistical Process Control (SPC)
Beberapa tujuan yang bisa didapat dari Statistical process control (SPC) bagi perusahaan;- Pengendalian proses statistik menggunakan metode pengambilan sampel dan statistik untuk memantau kualitas proses yang sedang berlangsung seperti operasi produksi. Tampilan grafis yang disebut sebagai diagram kontrol memberikan dasar untuk memutuskan apakah variasi dalam output dari suatu proses disebabkan oleh sebab-sebab umum (variasi yang terjadi secara acak) atau karena sebab-sebab yang dapat ditentukan yang tidak biasa. Kapan pun penyebab yang dapat ditentukan diidentifikasi, keputusan dapat dibuat untuk menyesuaikan proses untuk mengembalikan hasilnya ke tingkat kualitas yang dapat diterima.
- Statistical Process Control (SPC) membantu organisasi memantau proses secara terus menerus.
- Tujuan dari diagram kontrol adalah untuk menunjukkan kapan proses berfungsi sebagaimana dimaksud dan kapan tidak.
- Beberapa tindakan korektif yang tepat perlu diambil jika perlu.
- Dalam lingkungan manufaktur, Alat SPC digunakan untuk peningkatan volume produksi secara terus-menerus serta kualitas yang mengarah untuk mencapai keunggulan manufaktur.
- Menciptakan keteguhan tujuan menuju peningkatan produk dan layanan dengan tujuan untuk menjadi kompetitif, tetap dalam bisnis dan menyediakan pekerjaan.
- Adopsi filosofi baru. Kita berada dalam era ekonomi baru, diciptakan oleh Jepang. Transformasi gaya manajemen Barat diperlukan untuk menghentikan penurunan industri yang berkelanjutan.
- Hentikan ketergantungan pada inspeksi untuk mencapai kualitas. Hilangkan kebutuhan untuk inspeksi massal dengan membangun kualitas menjadi produk di tempat pertama.
- Akhiri praktik pemberian bisnis berdasarkan harga. Departemen pembelian, desain, manufaktur, dan penjualan harus bekerja dengan pemasok yang dipilih untuk meminimalkan biaya total, bukan biaya awal.
- Tingkatkan terus-menerus, dan selamanya, setiap aktivitas di perusahaan untuk meningkatkan kualitas dan produktivitas dan dengan demikian secara konstan mengurangi biaya.
- Melembagakan pendidikan dan pelatihan di tempat kerja, termasuk manajemen.
- Lembaga meningkatkan pengawasan. Tujuan pengawasan haruslah untuk membantu orang dan mesin melakukan pekerjaan yang lebih baik.
- Usir rasa takut sehingga semua orang dapat bekerja secara efektif untuk perusahaan.
- Hancurkan penghalang antar departemen. Orang-orang dalam penelitian, desain, penjualan dan produksi harus bekerja sebagai tim untuk mengatasi masalah produksi dan penggunaan yang mungkin dihadapi dengan produk atau layanan.
- Hilangkan slogan, desakan dan target untuk tenaga kerja yang meminta tingkat produktivitas baru dan nol cacat. Sebagian besar penyebab kualitas rendah dan produktivitas rendah milik sistem dan tidak akan berada dalam kendali langsung tenaga kerja.
- Hilangkan standar kerja yang menentukan kuota numerik. Alih-alih, gunakan sumber daya dan pengawasan suportif, gunakan metode yang akan dijelaskan untuk pekerjaan itu.
- Singkirkan penghalang yang memboroskan pekerja per jam dari hak untuk bangga atas pengerjaan. Tanggung jawab pengawasan harus diubah dari angka yang tipis menjadi kualitas. Sama halnya, singkirkan hambatan yang merampok orang dalam manajemen dan rekayasa hak mereka untuk bangga atas pengerjaan.
- Melembagakan program pendidikan dan pelatihan ulang yang kuat. Keterampilan baru diperlukan untuk perubahan teknik, bahan, dan layanan.
- Masukkan semua orang di organisasi untuk bekerja dalam tim untuk mencapai transformasi.
- Secara dramatis mengurangi variabilitas dan skrap
- Secara ilmiah meningkatkan produktivitas
- Kurangi biaya
- Mengungkap kepribadian proses tersembunyi
- Bereaksi instan untuk memproses perubahan
- Buat keputusan real-time di produksi.
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 Chart
Jenis 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 Chart
Individuals 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 Control
Dalam 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 Pengukuran
Pengendalian 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 Pengukuran
Langkah 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 SPC
Kembangkan 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 Reaksi
Setiap 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 Kontrol
Rencana kontrol harus dipertahankan yang berisi semua informasi terkait pada setiap grafik yang dikelola, termasuk:- Jenis Bagan (Chart)
- Chart Champion. Chart Champion adalah orang yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan dan memetakan data
- Lokasi Bagan (Chart)
- Metode Pengukuran
- Analisis Sistem Pengukuran (Kesalahan yang Dapat Diterima?)
- Rencana Reaksi
- Gauge Number - Terikat dengan program kalibrasi
- Rencana Pengambilan Sampel
- Status Stabilitas Proses
- Cp & Cpk
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:- Jika satu atau lebih poin jatuh di luar batas kontrol atas (upper control limit - UCL), atau batas kontrol bawah ( lower control limit - LCL). UCL dan LCL adalah tiga standar deviasi di kedua sisi mean.
- Jika dua dari tiga poin berturut-turut jatuh di area yang melampaui dua standar deviasi dari rata-rata, baik di atas atau di bawah.
- Jika empat dari lima poin berturut-turut jatuh di area yang melampaui satu standar deviasi dari rata-rata, baik di atas atau di bawah.
- Jika ada enam poin atau lebih yang semuanya berturut-turut lebih tinggi atau lebih rendah berturut-turut.
- Jika delapan atau lebih poin jatuh di kedua sisi rata-rata pada umumnya beberapa organisasi menggunakan 7 poin, beberapa 9.
- Jika 15 poin berturut-turut jatuh dalam area di kedua sisi mean, itu adalah satu standar deviasi dari mean.
7. Menganalisis Data untuk Mengidentifikasi Akar Penyebab (Root Cause) dan Memperbaikinya
Jika 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 Proses
Setelah 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 Ukur
Untuk menghitung Cp dan Cpk umumnya menggunakan Rumus:- Rata-rata proses, atau x̄
- Batas Spesifikasi Atas (USL) dan Batas Spesifikasi Bawah (LSL).
- Proses Standar Deviasi (σest). Ini dapat dihitung secara langsung dari data individual, atau dapat diperkirakan dengan: σest = R̄ / d2
10. Memantau dan Memfokuskan Upaya pada Prioritas Tertinggi Berikutnya
Langkah 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).