Rev.03 Copyright Sentral Sistem Mei 08

Aplikasi Statistik Pada Industri Manufaktur

1 SPC,I/Rev.03 Copyright © Sentral Sistem Mei 08

Why Statistik • Kecepatan Produksi sangat cepat, pengecekan 100% sulit dilakukan karena tidak efisien – Cycle time produksi motor di AHM : 1,7 menit – Cycle time produksi mobil di Astra Daihatsu Motor : 2,3 menit

• Sampling berpotensi mengakibatkan produk defect terkirim ke customer


Kenapa defect masih terkirim ke customer ?? Produk yang defect berasal dari produk yang tidak dicek (produk yang ada diantara waktu inspeksi)

8.00 x x x x x x x 9.00 x x x x x x x x 10.00 x x x x x x x 11.00 Cek

OK

Cek

Lot diterima

OK

Lot diterima

Cek

OK

Cek

NG

Lot ditolak

Spesifikasi produk

Variasi proses produksi

Beberapa produk berada diluar spesifikasi 3 SPC,I/Rev.03 Copyright © Sentral Sistem Mei 08

Proses Produksi Pengukuran Variasi

Variasi Stabil • Output variasi relatif stabil sepanjang waktu (bisa diprediksi) • Hanya common cause yang ada di proses

Variasi yang tidak stabil • Output variasi tidak sama sepanjang waktu (tidak bisa diprediksi) • Ada faktor X (spesial cause) yang menyebabkan variasi menjadi tidak stabil

Proses Mampu

Proses Tidak Mampu

Variasi < Spec

Variasi > spec

Proses Sebenarnya Mampu, tapi posisi variasi bergeser • Variasi < spec • Posisi variasi bergeser


Konsep Variasi • Definisi variasi : Perbedaan data dari suatu object yang ingin dipelajari • Contoh variasi : – Variasi tinggi badan dari orang Indonesia 155 cm s/d 175 cm – Output dari proses pembuatan silinder adalah 20,2 mm; 20,1 mm; 20,05 mm; 20,2 mm – Rasa ayam goreng yang dibuat oleh suatu restoran beragam, terkadang dagingnya keras, terkadang dagingnya lembut – Cycle time suatu proses produksi bervariasi, 2 menit; 2,1 menit; 2,05 menit; 2,15 menit – Jumlah reject yang dihasilkan oleh operator A 1,5 % sedangkan jumlah reject yang dihasilkan oleh operator B 1,8 % – Reject yang dihasilkan oleh mesin A 0,2 % sedangkan reject dari mesin B adalah 0,25 % 5 SPC,I/Rev.03 Copyright © Sentral Sistem Mei 08

Grafik & Perhitungan Variasi Distribusi Normal • Sekumpulan data jika dikelompokkan akan membentuk suatu pola variasi


Pola Variasi – Variasi yang stabil • Pola output variasi relatif sama sepanjang waktu • Variasi produksi tanggal 1 may, relatif sama dengan variasi produksi tanggal 2 may, 3 may, 2 agustus, dst • Jika variasi stabil, maka ouput dari suatu data bisa diprediksi

– Variasi yang sifatnya tidak stabil • Pola output variasi relatif berubah-ubah • Variasi produksi tanggal 1 may, berbeda dengan variasi produksi tanggal 2 may, dst • Jika variasi tidak stabil, maka output dari suatu data tidak bisa diprediksi

Pola yang diharapkan adalah pola variasi yang stabil, Sehingga output dari suatu data bisa diprediksi 7 SPC,I/Rev.03 Copyright © Sentral Sistem Mei 08

Penyebab Ketidakstabilan Proses •

Suatu proses menjadi tidak stabil akibat munculnya “Faktor X” yang mengakibatkan pola suatu variasi menjadi berubah.

•

Contoh: – Terjadi keausan pada pahat (keausan pahat = faktor X yang muncul), pola variasi bergeser ke bawah – Operator baru yang belum memiliki keahlian yang cukup dipekerjakan (opetor baru = Faktor X yang muncul)

•

Keausan pahat mengakibatkan pola variasi berubah

Operator yang belum terlatih bekerja

Terjadi kerusakan mesin

Dalam istilah statistik Faktor X dikenal dengan istilah “Special Causes” 8

SPC,I/Rev.03 Copyright © Sentral Sistem Mei 08

Tahapan pertama dari Statistik adalah “Membuat proses menjadi stabil sehingga output bisa diprediksi” •

Langkah dalam men-stabil-kan proses – Amati proses – Pelajari “Faktor X” yang membuat proses menjadi tidak stabil – Kendalikan “Faktor X” tersebut, sehingga faktor x tersebut tidak akan muncul pada proses

•

Contoh : – Faktor X : keausan pahat Buat schedule penggantian pahat. Ganti pahat sebelum pahat aus Faktor X (keausan pahat) tidak akan muncul – Faktor X : karyawan yang keahliannya kurang dipekerjakan Buat standard kompetensi. Hanya karyawan yang kompetensinya memadai yang boleh dilepas untuk bekerja. Faktor X (karyawan yang keahliannya kurang) tidak akan muncul

Proses sebelumnya : tidak stabil

Setelah perbaikan : proses menjadi stabil


Dalam Prakteknya Kita Memantau Variasi melalui Grafik Jumlah defect per operator

Dimensi dari suatu produk Dimensi

Jum lah defect

10 8

Jono

6

Joni

4

Jimi

2 0 1

Waktu

2

3

4

5

Tanggal 7

Temperatur

Parameter proses (temperatur)

6 5 4 3 2 1

Waktu

0


Ketidakstabilan suatu proses juga bisa dilihat dari Grafik, “Terjadi perubahan pola pada grafik”

Prosentase reject

3

2,5

2

1,5

1

0,5

0

Shift


Ciri-ciri Pola Ketidakstabilan Pada Proses UCL

UCL

UCL

UCL

R

R

R

R

LCL

LCL

LCL

LCL

1 titik lebih dari 3 standard devisasi dari center (keluar control limit)

UCL

6 titik berurutan naik atau turun

UCL

R

R

*

* *

1 15.00

I Char t 92

1

*

*

- 2 dari 3 titik > dari 2 standard deviasi (satu sisi) - 4 dari 5 titik > dari 1 standard deviasi (satu sisi)

88 5.00

1111111 11 2 2

90

* *

11 5 555 6

* *

15 point berurutan berada dalam 1 standard deviasi dari center (2 sisi)

13.00

11.00

*

LCL

LCL

1 11.00 1

11.00

*

8 Point lebih berurutan > 1 standard deviasi (dua sisi)

Tujuh titik berurutan berada pada salah satu sisi

1 23.00

1

11

1

1 1 111 1 1 111

7

11

13

1 11 1 1 1

19

1 11111 1 11 1 22 2 2 2 2 2 22

L 1

25

31

37

43

Data individu membentuk pola - siang hari hasil pengukuran selalu diatas - terjadi perpindahan pola data (data switch)


U _ X

49

55

Video Ilustrasi Ketidakstabilan Proses Pembuatan teh Manis


Case 1 Ketidakstabilan Pada Proses Pembuatan Teh Manis No

Grafik

Penyebab ketidakstabilan proses

1

Kadar kemanisan teh Kadar kemanisan teh

11

Kadar kemanisan teh UCL

10,5 10 9,5

10 9,5 LCL

9 8,5 8 1

9

2

3

4

LCL

8,5 8 1

2

3

4

5

6

5

6

7

Gelas

Kadar kemanisan teh

Kadar kemanisan teh

11

UCL

10,5

7

Gelas

Kadar kemanisan teh 11 10,5 10 9,5 9 8,5 8

UCL

LCL

1

2

3

4 Gelas

5

6

7

terjadi perubahan pada pola variasi, Variasi cenderung ke bawah

Penyebab ketidakstabilan 1.

2.


Sebenarnya ketidakstabilan terjadi sejak gelas ke 5, hanya saja gejala ketidakstabilan baru terlihat digelas ke 6 (data keluar kontrol limit) Gelas ke 5 terjadi perubahan sendok, dari 2 sendok kecil ke sendok besar, ternyata takaran 2 sendok kecil (variasi 4 - 5 gr) > dari takaran 1 sendok besar (variasi 3,5 - 4,5 gr), sehingga variasi kadar kemanisan gula menjadi cenderung kebawah

14

Case 2 Ketidakstabilan Pada Pembuatan Teh Manis No

Grafik

Penyebab ketidakstabilan proses

1

Kadar kemanisan teh

UCL

11

Kadar kemanisan teh

Kadar kemanisan teh

Kadar kemanisan teh

10 9 LCL

8 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11

Gelas

UCL

11 10 9

LCL

8 1

2

3

4

5

6 Gelas

7

8

9

10 11

Ketidakstabilan proses Tujuh titik berada pada satu sisi dari rata-rata Penyebab ketidakstabilan

Penyebab ketidakstabilan: 1.

2.

Ide untuk mempercepat proses perubahan dari gula pasir ke gula cair sehingga proses pengadukan bisa lebih dipercepat, ternyata membawa dampak pada variasi yang mengecil dan mengumpul diarea bawah. Variasi input material gula menjadi kecil karena menggunakan gula cair Ketidakstabilan bersifat positif dan akan dijadikan permanen 15


Case 3 Ketidakstabilan Pada Berat Grid Casting


Proses Produksi Pengukuran Variasi

Variasi Stabil • Output variasi relatif stabil sepanjang waktu (bisa diprediksi) • Hanya common cause yang ada di proses

Variasi yang tidak stabil • Output variasi tidak sama sepanjang waktu (tidak bisa diprediksi) • Ada faktor X (spesial cause) yang menyebabkan variasi menjadi tidak stabil

Proses Mampu

Proses Tidak Mampu

Variasi < Spec

Variasi > spec

Proses Sebenarnya Mampu, tapi posisi variasi bergeser • Variasi < spec • Posisi variasi bergeser


Mempelajari kemampuan proses MEMBANDINGKAN VARIASI PRODUK TERHADAP SPESIFIKASI • Variasi produk berasal dari proses produksi, dihitung berdasarkan hasil aktual produksi • Spesifikasi dibuat sesuai tuntutan fungsi dari produk

Variasi Variasi berasal dari proses, dihitung berdasarkan hasil aktual produksi

Spesifikasi Spesifikasi dibuat sesuai tuntutan fungsi dari produk

• Kemampuan proses • Proses Mampu : Lebar variasi part < lebar spesifikasi • Proses tidak mampu : Lebar variasi part > lebar spesifikasi • Proses sebenarnya mampu: Lebar variasi part < lebar spesifikasi Tapi posisi variasi bergeser

• Proses sampling hanya bisa dilakukan apabila proses telah stabil dan mampu SPC,I/Rev.03 Copyright © Sentral Sistem Mei 08

Proses stabil dan mampu Proses Stabil tapi tidak mampu

18

Mempelajari Kemampuan Proses Untuk menyatakan kemampuan proses, maka dihitung besaran kemampuan proses. Terdapat 2 index yang bisa mengambarkan besaran kemampuan proses 1. Cp. Cp menyatakan perbandingan antara lebar spesifikasi dibanding dengan lebar variasi. Semakin besar angka index Cp, semakin baik proses tersebut.

• Cp < 1 berarti variasi proses terlalu besar, proses tidak mampu • Cp = 1 berarti variasi proses sama dengan spesifikasi • Cp > 1 berarti variasi proses relatif lebih kecil daripada spesifikasi

Index Capability

Besar spesifikas i USL - LSL = Besar Variasi 6x σ

USL = Upper Spesifikasi Limit (spesifikasi atas) LSL = Lower Spesifikasi Limit (spesifikasi bawah) Lebar variasi : 6 σ Jika proses stabil Perhitungan σ bisa Menggunakan konstanta

σR

d2

Jika proses tidak stabil hitung σ dengan perhitungan standard deviasi total

R = d2

n

σs =

∑

9

34

i =1

(X

)

2

i − X n −1

Ilustrasi perhitungan Cp

4

5

Cp = SPC,I/Rev.03 Copyright © Sentral Sistem Mei 08

=

8

9

8-5 = 0,6 9-4

4

Cp = ………..

9 10

Cp =……..

19

Mempelajari Kemampuan Proses 2.

Cpk. Selain menyatakan perbandingan antara lebar spesifikasi dengan lebar variasi, Cpk juga menggambarkan posisi variasi terhadap spesifikasi. • Untuk studi jangka pendek (validasi proses) Target index capability > 1,67 • Untuk studi jangka panjang, (produksi masal) Target index capability > 1,33 • Cp & Cpk rendah menyatakan proses tidak mampu • Cp tinggi, tapi Cpk rendah menyatakan bahwa proses sebenarnya mampu (variasi proses sudah relatif kecil dibanding dengan spesifikasi), tetapi posisi variasi bergeser

Index (posisi variasi terhadap spec atas atau bawah) Min = capability 1/2 lebar variasi ⎡⎛ ⎞ ⎛ ⎞⎤ Index ⎢⎣⎜⎝ USL − x ⎟⎠ atau ⎜⎝ x - LSL ⎟⎠⎥⎦ Min capability = 3σ

Jika proses stabil Perhitungan σ bisa Menggunakan konstanta

σR = d2

R d2

Jika proses tidak stabil hitung σ dengan perhitungan standard deviasi total

σs =

n

∑ i =1

(X

−X n −1 i

)

2

Ilustrasi Grafik & Perhitungan 2

3

3

5

7 8

8-3 5 = = 1,25 7 -3 4 [(8 - 5) atau (5 - 3)] MIN Cpk = (7 - 3) / 2 2 = =1 2

1

Cp =

3

4

4

5

7

9-4 5 = = 1,25 7-3 4 [(9 - 5) atau (5 - 4)] MIN Cpk = (7 - 3) / 2 1 = = 0,5 2 Cp =

9

20


Case Studi : Validasi Proses Produksi Karakteristik penting produk adalah jarak 175, Jika jarak 175 out spec, produk tidak bisa diassy

0 -0,5

Kendala : Ketika dilas terjadi tarikan, sehingga jarak 175 bisa melebihi standard

± 0,1

Las-lasan 21 SPC,I/Rev.03 Copyright © Sentral Sistem Mei 08

Case Studi : Validasi Proses Produksi Untuk mengatasi masalah jarak 175 keluar dari spec, maka dibuat pelat penahan Pokayoke untuk penahan tarikan las

d = 175

Material dikeluarkan dari jig masih dalam kondisi panas, apakah masih terjadi tarikan akibat proses pengelasan ?? 22 SPC,I/Rev.03 Copyright © Sentral Sistem Mei 08

Case Studi : Validasi Proses Produksi Validasi proses produksi (lanjutan)

Ternyata setelah keluar dari jig masih terjadi tarikan material !!

Jarak penahan 175

Setelah dikeluarkan dari jig masih terjadi penambahan dimensi akibat tarikan dari las-lasan LSL

USL

Masih ada sebagian part yang out spec Jarak lebih besar dari 175

d = 175

174,5


174,6

174,7

174,8

174,9

175,0

23

Validasi Proses Produksi Produksi perlu di perbaiki sehingga output variasi produksi bisa bergeser ke tengah Proses sebenarnya mampu (karena lebar variasi lebih kecil dari lebar spesifikasi Æ hanya saja posisi variasi berada terlalu dekat ke spesifikasi atas


Validasi proses produksi Tingkat kegagalan

Awal mass pro

Sudah dilakukan sesuai kondisi aktual produksi • Menggunakan tooling/ mesin produksi • Menggunakan orang produksi yang sebenarnya • Dilakukan pada kecepatan produksi normal Perbaikan

Index capability > 1.67

Proses belajar, digunakan untuk produk similar dimasa yang akan datang Persiapan produksi

Validasi proses

Studi kemampuan proses (jangka pendek & jangka panjang)

Dikontrol dengan lebih ketat Perencanaan Produk baru 25 SPC,I/Rev.03 Copyright © Sentral Sistem Mei 08

Produksi Masal • Setelah Hasil Validasi Proses menunjukkan proses telah stabil dan mampu, maka engineering bisa mengalihkan proses produksi ke bagian produksi • Tugas Produksi selanjutnya adalah menjaga kestabilan proses. • Acuan Produksi bukan spesifikasi produk, tetapi garis kestabilan proses yang didapat dari hasil studi sebelumnya


Produksi Masal • Hal yang harus diperhatikan dalam mengontrol proses : – Sampling dilakukan berdasarkan karakteristik proses bukan berdasarkan jumlah atau populasi (ambil 2 dari 100 produk) atau berdasarkan waktu (ambil setiap 2 jam) – Oleh karena itu kita harus memahami karakteristik proses 27 SPC,I/Rev.03 Copyright © Sentral Sistem Mei 08

Contoh kelemahan sistem sampling Proses Pressing Bubuk Sistem sampling pada proses produksi Pengecekan sampling setiap 2 jam sekali

Flow Proses Mixing

Cek density OK

Cek density OK

Jam 9

Jam 7

xxxxxxxxxxxxxxxxxxx Pressing bubuk Menjadi tablet Ganti bubuk (faktor x)

Ganti bubuk (faktor x)

Sampling seharusnya bukan berdasarkan aturan waktu, tetapi dilakukan setiap ganti material, (ganti material adalah faktor X), yang bisa mengakibatkan proses menjadi tidak stabil !!!

Ganti bubuk (faktor x)

Ketika bubuk NG, maka Defect produk tidak akan terdeteksi 28 SPC,I/Rev.03 Copyright © Sentral Sistem Mei 08

• Akan diberikan beberapa contoh sampling lainnya


Rev.03 Copyright Sentral Sistem Mei 08

Recommend Documents