bab 1 pendahuluan - · pdf file1 bab 1 pendahuluan buku ... manajemen operasi, dan direktur...

Penjaminan Mutu Pendidikan@2012

1

Bab 1

Pendahuluan

Buku edisi baru ini memberikan cakupan yang tak tertandingi

dan wawasan perbandingan yang membimbing kita melalui

seluk-beluk manajemen mutu saat ini. Buku ini menyajikan

prinsip-prinsip dasar dan fondasi sejarah dari total kualitas

dengan penekanan pada kinerja tinggi praktek manajemen,

seperti yang tercermin dalam Kriteria Baldrige. Tidak ada buku

lain menawarkan jangkauan ISO 9000 standar sertifikasi, Six

Sigma, dan Malcolm Baldrige National AS standar Quality Award

selain di sini.

Cakupan utama dari buku ini meliputi Body of Knowledge yang

diperlukan untuk sertifikasi ASQ yang mampu membantu Anda

secara efektif mempersiapkan anda untuk menjadi Manajer

Kualitas Bersertifikat.

Fitur-fitur yang ada di dalam buku ini:

• Kontras dan perbandingan Baldrige, ISO 9000, dan Six Sigma


2

• Tata letak yang mudah dipahami yang menyoroti konsep

penting.

• "Bahan Bonus" yang tersedia di situs web premium mahasiswa

dan termasuk kasus tambahan, ringkasan poin kunci dan

terminologi, topik tambahan, dan kasus tambahan dan Kualitas

fitur Praktek.

• Teks cakupan sebagian besar tubuh pengetahuan (BOK) yang

diperlukan untuk sertifikasi ASQ

Sumber: http://edu.cengage.co.uk/ catalogue/ product.aspx?isbn=0538452609

Biografi Penulis

James R. Evans adalah Profesor Analisis Kuantitatif dan

Manajemen Operasi, dan Direktur Pusat Total Quality

Management di College of Business Administration di University

of Cincinnati. Dia menerima gelar BSIE dan MSIE dari Purdue,

dan Ph.D. di Industri dan Sistem Teknik di Institut Teknologi

Georgia. Profesor Evans telah menerbitkan lebih dari 70 artikel

jurnal dan konferensi, dan adalah penulis atau co-penulis lebih

http://edu.cengage.co.uk/


3

dari selusin buku di bidang manajemen mutu dan kontrol, ilmu

manajemen, manajemen operasi, berpikir kreatif, dan

matematika.

Dia bekerja di dewan redaksi beberapa jurnal penelitian dan

merupakan Fellow di 1997-1998 dan Presiden Keputusan

Sciences Institute. Ia juga aktif di Institut Riset Operasi dan Ilmu

Manajemen dan Institut Insinyur Industri, setelah menjabat

sebagai Cincinnati Bab Presiden dan Direktur Nasional dari Divisi

Riset Operasi.

Profesor Evans telah melakukan penelitian terapan operasi untuk

beberapa perusahaan, seorang finalis dalam Kompetisi Informasi

Edelman Franz, dan wasit jadwal untuk Liga Baseball Amerika.

Dia telah menjabat sebagai Pemeriksa dan Penguji Senior untuk

Quality Award Malcolm Baldrige National dari tahun 1994 sampai

1999, hakim untuk Kasus Produsen Ohio Asosiasi Studi di

Kompetisi Tim Excellence sejak tahun 1996, dan Ketua

Innovation Awards Seasongood untuk Kota Cincinnati pada

tahun 1997 -1998.

Sumber: http://books.google.co.id/books/about/Managing_for_Quality_and_ Performance_Exc.html?id=

cB4ouKvE-7IC&redir_esc=y

http://books.google.co.id/books/about/Managing_for_Quality_and_


4

Bab 2

Ringkasan Bab

A. Ringkasan Bab

Bab 10 Prinsip-prinsip SIX SIGMA

Bab 12 Design untuk SIX SIGMA Bab 11 Berpikir Statistik dan Aplikasi-aplikasi

Bab-bab di bagian 3 berfokus pada hal-hal teknis yang

berhubungan dengan Six Sigma, menampilkan beragam alat dan

teknik dalam meningkatkan produk dan proses ke arah

perbaikan kualitas. Pendekatan Six Sigma bertujuan untuk

mengurangi tingkat defect (kerusakan, kecacatan) hanya pada

angka kecil dari jutaan kunci proses dan produk sebuah

organisasi. Untuk melakukan pendekatan ini dibutuhkan

penerapan yang efektif dari prinsip-prinsip statistik dan alat-alat

yang beragam untuk mengenali masalah dan memfasilitasi

peningkatan ke arah lebih baik.

Kepner dan Tregoe mendefinisikan masalah sebagai sebuah

deviasi antara apa yang seharusnya terjadi dengan apa yang


5

sebenarnya terjadi. (hal. 484). Berdasarkan penelitian dari 1000

kasus mengenai kegiatan problem solving, ditemukan 5 kategori

dari problem solving, meliputi:

Conformance problems. Pengguna tidak senang dengan

sistem output, contohnya adalah tingkat pelayanan customer

service.

Unstructured performance problems. Kinerja yang tidak

memusakan dikarenakan oleh ketiadaan standar, tuntutan

dan prosedur yang memadai.

Efficiency problems. Ketidakpuasan terhadap kinerja dari

sudut pandang stakeholders selain dari pelanggan.

Product design problems. Merancang produk-produk baru

yang lebih baik dalam memuaskan kebutuhan pelanggan.

Process design problems. Merancang proses-proses baru

yang secara substansial memperbaiki proses yang sedang

berjalan.

Sebuah proyek Six Sigma mungkin menjangkau seluruh divisi

atau menjadi sempit seperti pro tunggal operasi produksi.

Faktor-faktor yang harus dipertimbangkan ketika memilih Six

Sigma meliputi:


6

Balikan keuntungan (financial return), yang diukur dengan

biaya yang berkaitan dengan kualitas dan proses kinerja, dan

dampak pada pendapatan dan pangsa pasar

Dampak terhadap pelanggan dan efektivitas organisasi

Probabilitas keberhasilan

Dampak pada karyawan

Sesuai dengan strategi dan keuntungan bagi tingkat

persaingan

Para pelopor dalam revolusi kualitas- Deming, Juran dan Crosby

mengajukan metode-metode spesifik dalam revolusi kualitas:

Redefining and analyzing the problem: mengumpulkan

dan mengatur informasi, menganalisa data, membuat

asumsi-asumsi, menilai kembali definisi masalah dari

perspektif-perspektif baru.

Generating ideas: “Brainstorm” untuk mengembangkan

potensi-potensi solusi

Evaluating and selecting ideas.

Implementing ideas.


7

Hal di atas senada dengan metode problem solving dari Six

Sigma yaitu DMAIC- define measure, analyze, improve and

control.

Metodologi DMAIC

Salah satu hal pertama yang menjadi Green Belt dalam pelatihan

belajar adalah lima langkah dalam metodologi DMAIC.

1. Tentukan Setelah Six Sigma proyek dipilih, langkah pertama

adalah untuk secara jelas mendefinisikan masalah. Kegiatan ini

secara signifikan berbeda dari pemilihan proyek. Proyek selec

tion, umumnya menanggapi gejala dari suatu masalah dan

biasanya menghasilkan pernyataan masalah agak kabur. Salah

satu harus menjelaskan masalah dalam hal operasional yang

memfasilitasi analisa lebih lanjut. Sebagai contoh, perusahaan

mungkin memiliki riwayat kehandalan miskin motor listrik itu

memproduksi, sehingga proyek Six Sigma untuk meningkatkan

kehandalan motor. Sebuah penyelidikan awal data garansi

perbaikan dan layanan lapangan mungkin menyarankan bahwa

sumber masalah yang paling adalah sikat pakaian, dan lebih

spesifik Cally, menunjukkan masalah dengan variabilitas sikat

kekerasan. Jadi, masalahnya mungkin didefinisikan sebagai


8

"mengurangi variabilitas kekerasan sikat." Proses pengeboran ke

pernyataan masalah yang lebih spesifik kadang-kadang disebut

proyek scoping.

Sebuah pernyataan masalah yang baik juga harus

mengidentifikasi pelanggan dan CTQs yang memiliki pengaruh

paling besar terhadap kinerja produk atau layanan,

menggambarkan tingkat saat ini kinerja atau sifat kesalahan

atau keluhan pelanggan, mengidentifikasi per ¬ kinerja metrik

yang relevan, patokan standar kinerja terbaik, menghitung

implikasi biaya / pendapatan proyek, dan mengukur tingkat

kinerja yang diharapkan dari upaya Six Sigma sukses. Tahap

Define juga harus menangani masalah-masalah manajemen

proyek seperti apa yang perlu dilakukan, oleh siapa, dan kapan.

2. Ukur Ini tahap proses DMAIC berfokus pada bagaimana

mengukur proses internal CTQs yang berdampak. Hal ini

membutuhkan pemahaman tentang hubungan kausal antara

kinerja proses dan nilai pelanggan. Konsep-konsep yang dibahas

dalam Bab 8. Namun, setelah mereka dipahami, prosedur untuk

mengumpulkan fakta-mengumpulkan data yang baik, observasi,

dan mendengarkan hati harus. Didefinisikan dan


9

diimplementasikan. Data dari proses produksi yang ada dan

praktek sering menyediakan informasi, seperti halnya umpan

balik dari supervisor, pekerja, pelanggan, dan lapangan layanan

karyawan. Banyak masalah teknis pengukuran yang harus

considered dalam proyek Six Sigma yang dibahas dalam Bab 11.

Pengumpulan data tidak boleh dilakukan secara membabi buta.

Salah satu harus terlebih dahulu mengajukan beberapa dasar

pertanyaan:

Pertanyaan apa yang kita mencoba untuk menjawab?

Apa jenis data yang akan kita butuhkan untuk menjawab

pertanyaan?

Di mana kita bisa menemukan data?

Siapa yang dapat memberikan data?

Bagaimana kita dapat mengumpulkan data dengan mudah

dan dengan kesempatan minimal kesalahan?

Langkah pertama dalam setiap upaya pengumpulan data adalah

untuk mengembangkan definisi operasional untuk semua ukuran

kinerja yang akan digunakan. Sebagai contoh, apa artinya

memiliki "pengiriman tepat waktu"? Apakah ini berarti dalam

satu hari dari waktu yang dijanjikan? Satu minggu? Satu jam?


10

Apa kesalahan? Apakah informasi yang salah pada faktur,

kesalahan ketik, atau salah? Jelas, data tidak ada artinya kecuali

mereka didefinisikan dengan baik dan dipahami tanpa

ambiguitas.

Lembaga Juran menunjukkan 10 pertimbangan penting untuk

pengumpulan data:

1. Merumuskan pertanyaan yang baik yang berhubungan dengan

kebutuhan informasi spesifik dari proyek.

2. Gunakan alat yang tepat analisis data dan memastikan data

yang diperlukan sedang dikumpulkan.

3. Tentukan titik yang komprehensif pengumpulan data sehingga

arus pekerjaan menderita gangguan minimal.

4. Pilih kolektor objektif yang memiliki akses paling mudah dan

cepat untuk fakta yang relevan.

5. Memahami lingkungan dan memastikan bahwa pengumpul

data memiliki - pengalaman yang tepat.

6. Desain bentuk pengumpulan data yang sederhana. :;

7. Siapkan instruksi untuk mengumpulkan data.

8. Uji bentuk data.collection dan petunjuk dan pastikan mereka

mengisi dengan tepat


11

9. Melatih pengumpul data sebagai: untuk tujuan penelitian, apa

data akan digunakan untuk, bagaimana mengisi formulir outithe,

dan pentingnya tetap objektif.

10. Audit proses pengumpulan data dan memvalidasi hasil.

Pedoman ini dapat sangat meningkatkan proses mengungkap

fakta-fakta yang relevan untuk mengidentifikasi pemecahan

masalah.

Menganalisis Sebuah cacat utama dalam banyak pendekatan

pemecahan masalah adalah kurangnya penekanan pada analisis

yang teliti. Terlalu sering, kita ingin melompat ke solusi tanpa

sepenuhnya di bawah berdiri sifat, dia masalah dan

mengidentifikasi sumber masalah. Tahap Analisa FJOSaMC

berfokus pada mengapa cacat, kesalahan, atau variasi yang

berlebihan terjadi, yang sering timbul dari satu atau lebih hal

berikut:

Kurangnya pengetahuan afoEgithow proses-karya, yang sangat

penting Seperti kurangnya hasil pengetahuan konsistensi dan


12

pengetahuan proses harus bekerja, termasuk, di bawah

Kurangnya kontrol. bahan: peralatan digunakan dalam proses.

• Limbah dan kompleksitas, yang menampakkan diri dalam

banyak-cara, seperti langkah-langkah yang tidak perlu dalam

proses dan persediaan berlebih.

• Hasty desain dan produksi suku cadang dan rakitan, miskin

desain spesifikasi, pengujian tidak memadai bahan yang masuk

dan prototipe.

• Untuk memahami kemampuan suatu proses untuk memenuhi

spesifikasi.

• Kurangnya pelatihan.

• kalibrasi instrumen Buruk dan pengujian.

• karakteristik lingkungan yang tidak memadai seperti cahaya,

temperatur, dan kebisingan-Menemukan jawaban membutuhkan

mengidentifikasi variabel kunci yang paling mungkin untuk

membuat kesalahan dan variasi-yang berlebihan akar penyebab.

NCR Corporation mendefinisikan akar penyebab sebagai "kondisi

(atau set saling kondisi) telah diizinkan atau menyebabkan cacat

n terjadi, yang pernah dikoreksi dengan benar, secara permanen

mencegah terulangnya cacat dalam yang sama, atau


13

selanjutnya, produk atau jasa yang dihasilkan oleh proses.

Seperti analogi medis, menghilangkan gejala masalah biasanya

hanya menyediakan bantuan sementara, menghilangkan akar

penyebab menyediakan pendekatan jangka panjang bantuan-

One berguna untuk mengidentifikasi akar penyebab adalah "5

Mengapa" teknik ". Pendekatan ini memaksa seseorang untuk

mendefinisikan pernyataan masalah sebagai rantai sebab dan

akibat untuk mengidentifikasi sumber dari gejala dengan

bertanya mengapa idealnya lima kali. Dalam contoh klasik di

Toyota, mesin gagal karena sekering meledak. Mengganti

sekering akan menjadi solusi yang jelas, namun tindakan ini

akan hanya membahas gejala dari masalah yang sebenarnya.

Mengapa pukulan sekering? Karena bearing tidak memiliki

pelumas yang memadai. Kenapa? Karena pompa pelumasan

tidak bekerja dengan benar. Kenapa? Karena poros pompa yang

dikenakan. Kenapa? Karena lumpur merembes ke poros pompa,

yang merupakan akar penyebab. Toyota terpasang saringan ke

pompa pelumas untuk menghilangkan lumpur, sehingga

memperbaiki masalah cf kegagalan mesin.


14

Setelah variabel potensial diidentifikasi, percobaan dilakukan

untuk memverifikasi mereka. Eksperimen ini umumnya terdiri

dari beberapa merumuskan hipotesis untuk menyelidiki,

mengumpulkan data, menganalisis data, dan mencapai wajar

dan statistik sup kesimpulan portabel. Pemikiran dan analisis

statistik (Bab 11) memainkan peran penting dalam fase ini. Ini

adalah salah satu alasan mengapa statistik merupakan bagian

penting dari Six Sigma pelatihan (dan salah satu yang teknik dan

kurikulum bisnis yang sering mengabaikan). Percobaan lain

mungkin menggunakan teknik simulasi komputer.

Meningkatkan Setelah akar penyebab masalah dipahami, analis

atau tim perlu untuk menghasilkan ide-ide untuk menghapus

atau menyelesaikan masalah dan meningkatkan kinerjanya ¬

Mance tindakan dan CTQs. Ini tahap ide-pertemuan adalah

kegiatan yang sangat kreatif, karena banyak solusi yang tidak

jelas. Salah satu kesulitan dalam tugas ini adalah nat ¬ naluri

Ural untuk berprasangka ide sebelum benar-benar mengevaluasi

mereka. Kebanyakan orang memiliki ketakutan alami

mengusulkan "konyol" ide atau terlihat bodoh. Namun, ide

tersebut bisa membentuk dasar untuk solusi yang kreatif dan


15

berguna. Pemecah masalah yang efektif harus belajar untuk

menunda penghakiman dan mengembangkan kemampuan untuk

menghasilkan sejumlah besar ide-ide pada tahap proses, apakah

praktis atau tidak.

Sejumlah proses dan alat untuk memfasilitasi generasi ide dapat

digunakan. Salah satu yang paling populer adalah brainstorming.

Brainstorrning, sebuah kelompok yang berguna pemecahan

masalah prosedur untuk menghasilkan ide-ide, diusulkan oleh

Alex Osborn "untuk tujuan tunggal memproduksi checklist ide"

yang dapat digunakan dalam mengembangkan solusi untuk

masalah. '5 Dengan brainstorming, kritik tidak diperbolehkan ,

dan orang-orang didorong untuk menghasilkan sejumlah besar

ide-ide melalui kombinasi dan peningkatan ada ide. Ide WiJd

didorong dan sering memicu ide-ide bagus lainnya dari

somewheie lain.

Daftar-pembanding Aie sering digunakan sebagai panduan untuk

menghasilkan ide-ide. Osbom diusulkan sekitar 75 pertanyaan

mendasar berdasarkan prinsip-prinsip berikut:

• Masukan ke penggunaan lain?


16

• Beradaptasi?

• Modifikasi?

• Magnify?

• Mengecilkan?

• Pengganti?

• Mengatur ulang?

Dengan sadar mencari ide-ide berdasarkan daftar ini, seseorang

dapat menghasilkan banyak ide yang tidak biasa dan sering

berguna.

Setelah satu set ide telah diusulkan, maka perlu untuk

mengevaluasi mereka dan memilih yang paling menjanjikan.

Proses ini meliputi mengkonfirmasikan bahwa solusi yang

diusulkan akan berdampak positif variabel proses kunci dan

CTQs, dan mengidentifikasi max ¬ Imum rentang diterima dari

variabel-variabel.

Solusi masalah sering memerlukan perubahan teknis atau

organisasi. Seringkali semacam keputusan atau model scoring

yang digunakan untuk menilai kemungkinan solusi terhadap


17

impor ¬ kriteria tant seperti biaya, waktu, potensi peningkatan

kualitas, sumber daya yang diperlukan, efek pada supervisor dan

pekerja, dan hambatan untuk implementasi seperti resistensi

terhadap perubahan atau budaya organisasi . Untuk

mengimplementasikan solusi efektif, tanggung jawab ¬ harus

diberikan kepada seseorang atau kelompok yang akan

menindaklanjuti apa yang harus dilakukan, di mana hal itu akan

dilakukan, kapan akan dilakukan, dan bagaimana hal itu akan

dilakukan. Proyek teknik manajemen yang membantu dalam

perencanaan pelaksanaan.

Kontrol Tahap Kontrol berfokus pada bagaimana

mempertahankan perbaikan, yang meliputi menempatkan alat di

pla.ce untuk memastikan bahwa variabel kunci tetap dalam

rentang maksimum yang dapat diterima dalam proses

modifikasi. Perbaikan ini mungkin termasuk mendirikan standar

baru dan prosedur, pelatihan tenaga kerja, dan melembagakan

kontrol untuk memastikan bahwa perbaikan tidak mati dari

waktu ke waktu. Kontrol mungkin sederhana seperti

menggunakan daftar atau ulasan status secara berkala untuk

memastikan bahwa prosedur yang tepat diikuti, atau


18

menggunakan diagram kontrol proses statistik (lihat Bab 14)

untuk memantau kinerja langkah-langkah kunci.

Contoh berikut ini menunjukkan bagaimana DMAIC digunakan di

American Express untuk meningkatkan jumlah pelanggan yang

menerima kartu perpanjangan "(Dalam contoh ini, data yang

telah tertutup untuk melindungi kerahasiaan. Mendefinisikan dan

Ukur: Rata-rata pada tahun 1999, American Express menerima

1.000 kartu perpanjangan kembali setiap bulan. Dari

perpanjangan, 65 persen adalah karena fakta bahwa kartu

anggota mengubah alamat mereka dan tidak memberitahu

perusahaan. Kantor Pos AS menyebut alamat iforwardable.

Amex saat ini tidak memberitahukan, anggota kartu ketika

mereka recejyie.a kembali kartu plastik.

Analisis: Analisis data mencatat perbedaan yang signifikan dalam

penyebab plastik kembali antara jenis produk. Optima, produk

kartu bergulir, memiliki insiden tertinggi cacat, namun tidak

berbeda nyata ^ foom jenis kartu lainnya dalam persentase.

Cjefects. Renewal & telah jauh tingkat kecacatan tertinggi di

antara tiga bidang penggantian, pembaharuan, dan rekening


19

baru. Setelah pengujian Iqciitiohai, kembali alamat

withforwardabie yang sangat persentase terbesar dan kuantitas

hasil.

'IJC-' Imfrrove: Sebuah studi percontohan eksperimental

dijalankan pada semua file pembaharuan dikeluarkan, com ¬

pengupas catatan terhadap Perubahan Nasional database

Alamat. Sebagai hasilnya, mereka mampu mengurangi tingkat

dprno oleh 44,5 persen, dari 13.500 sampai 6.036 cacat per

sejuta kesempatan. Tindakan ini memungkinkan lebih dari 1.200

anggota kartu yang tidak akan secara otomatis menerima kartu

kredit mereka untuk menerima mereka, meningkatkan

pendapatan dan kepuasan pelanggan.

Pengendalian: Amex mulai melacak proporsi pengembalian dari

waktu ke waktu sebagai sarana memantau proses baru untuk

memastikan bahwa hal itu tetap dalam kontrol.

Alat dan Teknik

Dua (berbohong fitur unik dari DMAIC adalah penekanannya

pada kebutuhan pelanggan dan penggunaan alat-alat statistik

dan metodologi. Pendekatan ini membutuhkan pemahaman dan


20

komitmen untuk pemikiran statistik dan penggunaan pendekatan

pemecahan masalah pada tingkat yang mungkin asing bagi

manajer dan karyawan lainnya di banyak organisasi.

Alat-alat yang digunakan dalam DMAIC telah sekitar untuk

waktu yang lama. Misalnya, Deming lama menganjurkan

menggunakan statistik untuk memahami dan mengurangi

variasi, dan Juran pro ¬ moted penggunaan alat-alat sederhana

banyak masalah kualitas pemecahan dan perbaikan. Thomas

Pyzdek, seorang konsultan kualitas mencatat, menyatakan

bahwa lebih dari 400 alat yang sekarang tersedia di 17 "Toolbox

TQM." Namun, sebagian besar organisasi jarang melampaui alat

perbaikan dasar dan gagal untuk mengakui keunggulan dari

lebih alat statistik canggih seperti desain eksperimen. Six Sigma

mengakui kekuatan metode statistik canggih dan membawa

mereka di luar bidang rekayasa. Dalam tion ¬ addi, sebuah fitur

unik tentang Six Sigma adalah integrasi dari alat-alat dan

metodologi DMAIC ke dalam sistem manajemen di seluruh

organization.18


21

Alat ini diintegrasikan ke dalam kurikulum standar Six Sigma,

yang biasanya melibatkan campuran topik teknis dan

manajemen dan kepemimpinan proyek topik. Gambar 10.3

menunjukkan Six Sigma Black Belt khas kurikulum pelatihan di

General ElectricTopik yang dibahas dapat dikategorikan ke dalam

tujuh kelompok umum: "

• Dasar statistik alat (statistik dasar, pemikiran statistik,

pengujian hipotesis, korelasi, regresi sederhana)

• Tingkat lanjut alat statistik (desain eksperimen, analisis

varians, regresi berganda)

• Desain produk dan kehandalan (kualitas fungsi penyebaran,

modus kegagalan, dan analisis efek)

• Pengukuran (kemampuan proses, sistem pengukuran analisis)

• Proses kontrol (rencana kontrol, pengendalian proses statistik)

• Proses perbaikan (perbaikan proses perencanaan, pemetaan

proses, pemeriksaan kesalahan)

• Pelaksanaan dan kerja sama tim (efektivitas organisasi, tim

penilai, alat fasilitasi, pengembangan tim)

Sebagian besar topik yang dibahas dalam bab-bab lain dari buku

ini. Hal ini dapat dilihat bahwa Six Sigma telah sangat


22

memperluas pengetahuan yang diperlukan untuk kinerja yang

benar break-tfeeughs

SIX SIGMA DALAM LAYANAN DAN ORGANISASI KECIL

Karena Six Sigma dikembangkan di sektor manufaktur, dan

publisitas yang paling telah berkisar perusahaan seperti Motorola

dan GE, banyak orang di sektor wakil berpikir bahwa Six Sigma

tidak berlaku id organisasi mereka. Tidak ada yang bisa lebih

jauh dari truth.21 Karakteristik ini hadir dalam proses-

all'business, sehingga. Six Sigma dengan mudah dapat

diterapkan untuk berbagai macam transaksi, wilayah

administratif, dan pelayanan. Bahkan, secara umum sepakat

bahwa SO persen atau lebih dari kesempatan ucapan total

organisasi terletak di luar manufaktur. Dalam sektor theJseisfice,

Six Sigma mulai disebut transaksional Six Sigma.

Namun, sementara Six Sigma berlaku sama baik di bidang

layanan, memang benar bahwa jasa memiliki beberapa

karakteristik unik relatif terhadap manu facturing proses. Kami

membahas secara singkat dalam Bab 1. Pertama, budaya

biasanya kurang Scientific dan karyawan layanan biasanya tidak


23

berpikir dalam hal proses, pengukuran, dan data. Proses sering

terlihat, kompleks, dan tidak didefinisikan dengan baik atau

didokumentasikan dengan baik. Juga, pekerjaan biasanya

memerlukan mempertimbangkan intervensi manusia mampu,

seperti interaksi pelanggan, underwriting atau persetujuan deci

aksesi, atau pembuatan laporan manual. Perbedaan ini membuat

peluang sulit untuk mengidentifikasi, dan proyek-proyek sulit

untuk menentukan. Akhirnya, kegiatan pelayanan serupa sering

dilakukan dengan cara yang berbeda. Jika Anda memiliki tiga

orang yang melakukan pekerjaan yang sama, mungkin dalam

tiga lokasi ferent, tidak mungkin bahwa mereka akan melakukan

pekerjaan dengan cara yang sama.

Karena proses pelayanan sebagian besar orang-didorong,

pengukuran sering tidak ada atau tidak jelas, karena banyak

percaya bahwa cacat tidak dapat diukur. Oleh karena itu, kita

harus menciptakan sistem pengukuran sebelum mengumpulkan

data. Menerapkan Six Sigma untuk layanan memerlukan

pemeriksaan empat ukuran kunci terhadap kinerja:


24

• Akurasi, yang diukur dengan angka-angka keuangan yang

benar, kelengkapan informasi, atau kebebasan dari kesalahan

data

• Siklus waktu, yang merupakan ukuran seberapa lama waktu

yang dibutuhkan untuk melakukan sesuatu, seperti

membayar faktur

• Biaya, yaitu biaya internal kegiatan proses (dalam banyak

kasus, biaya sangat ditentukan oleh akurasi dan / atau waktu

siklus proses; semakin lama waktu yang dibutuhkan, dan

lebih banyak kesalahan yang harus diperbaiki, semakin tinggi

biaya)

• Kepuasan pelanggan, yang biasanya merupakan ukuran

utama keberhasilan

Perusahaan baik besar maupun kecil memiliki kebutuhan untuk

memahami aspek statistic untuk menghasilkan keputusan-

keputusan. Statsitik adalah hal yang penting dalam implementasi

filosofi sebuah perbaikan berkelanjutan (continuous

improvement). Definisi statistik adalah ilmu yang berhubungan

dengan pengumpulan, organisasi, analisa, interpretasi dan

presentasi data.


25

Cukup mengetahui alat statistik dan metode tidak cukup, kita

harus berdiri di bawah ¬ peran bahwa ilmu statistik bermain

dalam keputusan manajerial. Manajer perlu berpikir statistik.

Pemikiran statistik adalah filosofi pembelajaran dan tindakan

berdasarkan prinsip-prinsip:

1. Semua pekerjaan terjadi dalam suatu sistem proses yang

saling berhubungan.

2. Variasi ada di semua proses.

3. Memahami dan mengurangi variasi adalah kunci untuk

success

Memahami proses menyediakan konteks untuk menentukan efek

variabel ¬ asi dan jenis yang tepat dari tindakan manajerial yang

harus diambil. Dengan melihat pekerjaan sebagai suatu proses,

kita dapat menerapkan alat statistik untuk membangun

konsisten, proses diprediksi, studi mereka, dan memperbaiki

mereka. Sementara variasi ada di mana-mana, keputusan bisnis

mamy tidak sering account untuk itu, dan manajer sering

membingungkan penyebab umum dan khusus dari variasi. Kita


26

harus memahami sifat variasi sebelum kita bisa fokus pada

pengurangan itu.

Setiap proses produksi mengandung banyak sumber variasi,

seperti digambarkan pada Gambar 11.1. Banyak yang berbeda

dari material bervariasi dalam kekuatan, ketebalan isi, atau

kelembaban, misalnya. Alat pemotong memiliki variasi yang

melekat dalam kekuatan dan komposisi. Selama manufaktur,

alat memakai pengalaman, getaran menyebabkan perubahan

pada setting mesin, dan fluktuasi listrik menyebabkan variasi

dalam kekuasaan. Operator tidak posisi bagian tion ¬ pada

perlengkapan konsisten, dan stres fisik dan emosional

mempengaruhi konsistensi operator '. Selain itu, pengukuran

alat pengukur dan kemampuan inspeksi manusia tidak seragam.

Bahkan ketika pengukuran beberapa item dengan instrumen

yang sama adalah sama, itu adalah karena kurangnya presisi

dalam instrumen pengukuran, instrumen yang sangat tepat

selalu mengungkapkan sedikit perbedaan.

Interaksi kompleks variasi bahan, alat, mesin, ¬ opera tor, dan

lingkungan yang tidak mudah dipahami. Variasi karena salah


27

satu sumber individu muncul secara acak, sumber individu tidak

dapat diidentifikasi atau dijelaskan. Namun efek gabungan

mereka stabil dan biasanya dapat diprediksi sta ¬ secara

statistik. Faktor-faktor ini hadir sebagai bagian alami dari proses

dan ^ kembali disebut sebagai penyebab umum dari variasi.

Penyebab umumnya adalah hasil dari desain sistem produk dan

produksi dan umumnya account untuk sekitar 80 sampai 95

persen dari diamati variasi dalam output dari suatu proses

produksi. Oleh karena itu, variasi penyebab umum hanya dapat

dikurangi jika produk didesain ulang, atau jika teknologi yang

lebih baik atau pelatihan disediakan untuk proses produksi.

Misalnya, Wilson Sporting barang mengakui bahwa

penyimpangan kecil dalam bola golf dapat menyebabkan inti

berat dari bails golf (o harus dari pusat, sehingga bola yang tidak

menggulung lurus, sampai dengan 1 dalam 12 high-end bola

memiliki masalah ini Untuk memecahkan masalah,. Wilson

memperkenalkan desain HPW bola, bola sejati, dengan inti

Lighter dan cover5 berat Sebagai contoh variasi penyebab umum

dalam proses, anggaplah papan harus dipotong io panjang tepat

55 inci. Jika pekerja disediakan dengan onjy sebuah gergaji

tangan, meja, dan penguasa 12-inch, maka akan mustahil


28

baginya untuk memotong panjang ini konsisten presisi ¬ asing

dengan tetap, dan sejumlah besar variasi terukur akan ada.

Namun , anggaplah bahwa 60-inch logam meteran,

perlengkapan untuk memegang papan, dan gergaji listrik yang

tersedia, dan pekerja akan dilatih bagaimana menggunakannya

dengan benar. Jelas, output dari ini wiJJ sistem memiliki

variabilitas yang lebih kecil dan lebih konsisten memenuhi

syarat.

Variasi yang tersisa dalam proses produksi adalah hasil dari

penyebab khusus, sering disebut ciuses dialihkan variasi.

Penyebab khusus berasal dari sumber eksternal yang tidak

melekat dalam proses. Mereka muncul secara sporadis dan

mengganggu pola acak penyebab umum. Oleh karena itu,

mereka cenderung mudah terdeteksi menggunakan metode

statistik, dan biasanya ekonomis untuk memperbaiki. Misalnya,

papan pekerja pemotongan Lite dapat terganggu oleh supervisor

dan menandai papan salah sebelum pemotongan, sehingga

beberapa bagian yang mungkin satu inci terlalu pendek. Umum

faktor yang menyebabkan penyebab khusus adalah batch buruk

bahan dari pemasok, operator pengganti mesin kurang terlatih,


29

alat rusak atau aus, atau miscalibra-tion alat ukur. Unusual varia

¬ tion bahwa hasil dari insiden tersebut dapat dijelaskan atau

diperbaiki.

Beberapa masalah operasional yang diciptakan oleh variasi

meliputi:

• Variasi meningkatkan ketidakpastian. Jika kita tidak

memahami variasi dalam suatu sistem, kita tidak bisa

memprediksi kinerja masa depan.

• Variasi mengurangi utilisasi kapasitas. Jika proses memiliki

sedikit variasi, maka manusia ¬ belasan dapat meningkatkan

beban pada proses karena mereka tidak perlu incorpo ¬

tingkat slack ke dalam rencana produksi mereka.

• Variasi memberikan kontribusi kepada "bullivhip" efek-ini

fenomena yang terkenal terjadi dalam rantai pasokan, ketika

perubahan kecil dalam permintaan terjadi, variasi dalam

produksi ¬ pro dan tingkat persediaan menjadi semakin

diperkuat hulu di dis ¬ tribution pusat, pabrik, dan pemasok,

mengakibatkan biaya yang tidak perlu dan kesulitan dalam

mengelola aliran material.


30

• Variasi membuatnya sulit untuk menemukan akar penyebab.

Variasi proses membuat sulit untuk menentukan apakah

masalah disebabkan oleh faktor eksternal seperti bahan baku

atau berada dalam proses itu sendiri.

• Variasi membuatnya sulit untuk mendeteksi potensi masalah

awal. Variasi yang tidak biasa adalah ^ sinyal bahwa masalah

yang ada, jika suatu proses memiliki variasi yang melekat

sedikit, maka lebih mudah untuk mendeteksi ketika masalah

sebenarnya tidak terjadi.

Pondasi Statistik

Untuk menerapkan statistik dengan benar, Anda harus memiliki

pemahaman dasar tentang probabilitas-distribusi dan sampling.

Konsep-konsep yang menjadi fokus dari bagian ini.

Variabel Acak dan Distribusi Probabilitas

Variabel acak dan distribusi probabilitas merupakan dasar untuk

memahami metode statistik. Set kolektif lengkap hasil dari

percobaan membuat sebuah ruang sampel. Sebuah fungsi

matematika yang memberikan nilai numerik untuk setiap hasil


31

yang mungkin dalam ruang sampel disebut sebagai variabel

acak. Sebuah random variabel ¬ mampu dapat berupa diskrit

atau kontinu, tergantung pada nilai-nilai numerik yang spesifik

mungkin berasumsi. Sebuah variabel acak diskrit dapat

mengambil nilai-nilai hanya terbatas. Sebuah contoh akan

menjadi jumlah cacat yang diamati dalam sampel. Sebuah

variabel acak kontinu dapat mengambil pada setiap nilai riil

selama suatu interval tertentu dari bilangan real. Sebuah contoh

akan menjadi diameter bantalan yang diproduksi di pabrik. Tentu

saja, yang sebenarnya nilai yang diamati untuk variabel dibatasi

oleh ketepatan dari alat pengukur. Oleh karena itu, hanya

sejumlah terbatas pengamatan aktual akan terjadi. Secara teori,

hasil ini masih akan menjadi variabel acak kontinu. Variabel acak

adalah komponen kunci ¬ nent digunakan dalam pengembangan

distribusi probabilitas.

Sebuah distribusi probabilitas merupakan model teoritis dari

frekuensi relatif dari suatu variabel acak. Berkaitan distribusi

probabilitas untuk variabel-variabel acak yang mewakili mereka

memungkinkan klasifikasi distribusi baik sebagai diskrit atau

dilanjutkan ¬ uous. Bonus Bahan folder untuk bab ini pada CD-


32

ROM berisi review dari distribusi probabilitas lebih berguna

dalam aplikasi berkualitas. Anda undoubt ¬ edly cukup akrab

dengan distribusi normal dan penggunaannya sebagai asumsi

umum dalam model statistik. Sayangnya, proses bisnis yang

paling tidak menghasilkan distribusi normal "Kurangnya

distribusi normal seringkali hasil dari kecenderungan untuk con

¬ trol proses erat, yang menghilangkan banyak sumber variasi

alami, serta dari perilaku manusia, hukum-hukum fisika, dan

inspeksi praktek. . Misalnya, data tentang nvimber pelanggan

hari dibutuhkan untuk membayar tagihan biasanya menunjukkan

bahwa banyak pelanggan ingin prabayar, yang lain mengirim

pembayaran yang tiba tepat setelah tanggal jatuh tempo

Perilaku ini menyebabkan lonjakan distribusi yang tidak sesuai

dengan normalitas Dalam.. gal hot-dip ¬ vanizing proses, lapisan

seng terbentuk ketika bahan dasar mencapai suhu seng cair

Namun,. jika bagian akan dihapus sebelum suhu kritis tercapai,

seng tidak akan mematuhi sama sekali. Dengan demikian,

semua bagian akan memiliki beberapa ketebalan seng minimum

dan sisi kiri dari distribusi tidak akan ekor off secara bertahap

seperti halnya distribusi normal. Mengukur tegak lurus sebagai

deviasi absolut dari 90 derajat, bukan dari sudut yang


33

sebenarnya dengan mudah dapat menyebabkan nonnormality.

Oleh karena itu, penting untuk sepenuhnya memahami sifat dari

data Anda sebelum menerapkan teori statistik yang bergantung

pada asumsi normalitas.

Sampling

Sampling merupakan dasar untuk aplikasi statistik. Misalkan

Anda bekerja di sebuah rumah sakit 1.000 tempat tidur dan

ingin menentukan sikap dari kelompok tertentu pasien tentang

kualitas pelayanan yang mereka terima saat berada di rumah

sakit. Beberapa faktor harus dipertimbangkan sebelum membuat

penelitian ini:

1. Apa: tujuan penelitian?

2. Apa jenis sampel harus digunakan?

3. Apa kesalahan yang mungkin mungkin timbul dari

pengambilan sampel?

4. Apa yang akan biaya studi?

Salah satu pendekatan untuk mengatasi masalah ini akan

mengambil sensus lengkap survei dari setiap orang di seluruh

populasi. Namun, tujuan dari studi ini akan menentukan metode


34

mana yang harus digunakan untuk melakukan penelitian dengan

cara yang paling efektif dan efisien. Keputusan ini membutuhkan

kepekaan terhadap kebutuhan pengguna dan pemahaman

tentang kekuatan dan kelemahan dari teknik-teknik khusus yang

digunakan. Apakah sampel bekerja sama dengan baik? Jika

pengguna membutuhkan hasil minggu depan untuk membuat

keputusan yang melibatkan pengeluaran sebesar $ 1.000, studi

ini akan memerlukan desain yang berbeda dari satu di mana

hasil mempengaruhi keputusan yang akan dibuat dalam enam

bulan dan memiliki pengeluaran $ 1 juta. Sampling memberikan

keuntungan yang berbeda atas com ¬ sensus plete dalam waktu

jauh lebih sedikit dan biaya yang diperlukan untuk

mengumpulkan data. Dalam banyak kasus, seperti inspeksi,

pengambilan sampel rnatjf hie rnore akurat dari pemeriksaan

100 persen karena pengurangan kesalahan pemeriksaan.

Namun, pengambilan sampel sering tunduk pada tingkat yang

lebih tinggi dari kesalahan. ;:;.

Isu kedua berhubungan dengan metode yang berbeda dari

sampling. Berikut ini adalah beberapa yang paling umum:.


35

1. Simple random sampling: Setiap item dalam populasi

memiliki probabilitas yang sama untuk terpilih.

2. Stratified sampling: Populasi ini dibagi menjadi kelompok-

kelompok, atau strata, dan sampel dipilih dari masing-

masing lapisan.

3. Sampling sistematik: Setiap jith (4, 5, dll) item yang dipilih.

4. Penggulingan sampel: Sebuah kelompok khas (divisi dari

perusahaan tersebut, misalnya) dipilih, dan sampel acak

tdkeii dari dalam kelompok.

5. judgement sampling: Pendapat ahli digunakan untuk

menentukan lokasi dan karakteristik ¬ teristics dari

kelompok sampel ditentukan.

METODOLOGI STATISTIK

Gambar 11.9 merangkum metodologi statistik dasar yang

digunakan dalam kualitas Aplikasi. Komponen utama pertama

dari metodologi statistik adalah koleksi yang efisien, organisasi,

dan deskripsi data, sering disebut sebagai statistik deskriptif.

Frekuensi distribusi dan histogram digunakan untuk mengatur

dan menyajikan data. Mea ¬ lakukannya tendensi sentral

(berarti, median, proporsi) dan ukuran dispersi (jangkauan,


36

deviasi varians, standar) memberikan informasi kuantitatif

penting tentang sifat data. Sebagai contoh, perusahaan

penerbangan mungkin menyelidiki masalah kehilangan bagasi

dan menentukan bahwa penyebab utama dari masalah hilang

atau rusak tag identifikasi, tag yang salah pada tas, dan

misrouting ke daerah klaim bagasi. Pemeriksaan frekuensi untuk

masing-masing kategori mungkin menunjukkan bahwa tas hilang

atau rusak menyumbang 50 persen dari masalah, tag salah

untuk 30 persen, dan misrouting hanya 20 persen. Maskapai ini

juga dapat menghitung rata-rata jumlah kesalahan bagasi per

1.000 penumpang setiap bulan. Informasi tersebut berguna

dalam mengidentifikasi masalah kualitas dan sebagai sarana

untuk mengukur peningkatan.

Komponen kedua dari pemecahan masalah statistik inferensi

statistik. Sta ¬ tistical inferensi-i adalah proses menarik

kesimpulan tentang Karakteristik diketahui ¬ tics dari populasi

dari data yang diambil. Teknik yang digunakan dalam fase ini

termasuk interval keyakinan, pengujian hipotesis, dan desain

eksperimental. Sebagai contoh, produsen bahan kimia mungkin

tertarik dalam menentukan temperatur effecjafflf pada hasil dari


37

sebuah proses manufaktur baru. Karena variasi dalam hasil, rasa

percaya diri Jullen / al 'mungkin dibangun untuk mengukur

ketidakpastian: Data f '6 sampel. Dalam "sebuah percobaan

cohfrolleli, produsen mungkin menguji the.njpcjffiesis bahwa

menyewa tempera memiliki ori eiEfect hasil melawan ^ hypotK

alternatif Sisi bahwa suhu tidak berpengaruh. Jika suhu, pada

kenyataannya, sebuah variabel penting, langkah-langkah yang

akan diperlukan untuk menjaga suhu pada tingkat yang tepat

dan menarik kesimpulan mengenai apakah proses itu tetap

terkendali, berdasarkan sampel yang diambil dari itu. Exper ¬

desain imental penting untuk membantu memahami dampak

dari faktor proses pada kualitas output dan untuk sistem

mengoptimalkan.

Komponen ketiga dalam metodologi statistik adalah statistik

prediktif, pur ¬ pose yang mengembangkan prediksi nilai masa

depan berdasarkan data historis. Cor ¬ hubungan analisis dan

analisis regresi adalah dua teknik yang berguna. Sering, teknik

ini dapat memperjelas karakteristik proses serta memprediksi

hasil di masa depan. Misalnya, dalam jaminan kualitas, korelasi

sering digunakan dalam studi kalibrasi instrumen tes. Dalam


38

studi tersebut, instrumen yang digunakan untuk mengukur

sampel uji standar yang telah diketahui karakteristik. Hasil

aktual dibandingkan dengan hasil standar, dan penyesuaian

dibuat untuk mengimbangi kesalahan.


39

Bab 3

Kesimpulan

Kajian utama dari bab 10-12 adalah pendekatan Six Sigma

dalam peningkatan mutu. Dalam Wikipedia diungkapkan bahwa

Six Sigma adalah suatu alat manajemen baru yang digunakan

untuk mengganti Total Quality Management ( TQM ), sangat

terfokus terhadap pengendalian kualitas dengan mendalami

sistem produksi perusahaan secara keseluruhan. Memiliki tujuan

untuk, menghilangkan cacat produksi, memangkas waktu

pembuatan produk, dan mehilangkan biaya.

Six sigma juga disebut sistem komprehensive - maksudnya

adalah strategi, disiplin ilmu, dan alat - untuk mencapai dan

mendukung kesuksesan bisnis. Six Sigma disebut strategi

karena terfokus pada peningkatan kepuasan pelanggan, disebut

disiplin ilmu karena mengikuti model

formal,yaitu DMAIC ( Define, Measure, Analyze, Improve,

Control )dan alat karena digunakan bersamaan dengan yang

lainnya, seperti Diagram Pareto(Pareto Chart) dan Histogram.

http://id.wikipedia.org/wiki/Total_Quality_Management

http://id.wikipedia.org/wiki/DMAIC

http://id.wikipedia.org/wiki/Diagram_Pareto

http://id.wikipedia.org/wiki/Histogram


40

Kesuksesan peningkatan kualitas dan kinerja bisnis, tergantung

dari kemampuan untuk mengidentifikasi dan memecahkan

masalah. Kemampuan ini adalah hal fundamental dalam filosofi

six sigma.

Sumber: http://id.wikipedia.org/wiki/Six_Sigma

.


41

Lampiran

bab 1 pendahuluan - · pdf file1 bab 1 pendahuluan buku ... manajemen operasi, dan direktur...

Documents