Continuous Improvement

Quality Control

Shewhart Chart

Statistical Process Control

Apa itu Kualitas?

W. Edwards Deming:

Memenuhi kebutuhan + keinginanpelanggan = kualitas

Kualitas meningkatkan produk/layanandan proses

Peningkatan produk/layanan dan proses = profitabilitas

2

Apa itu Kualitas?

Dewasa ini pandangan yang paling progresifmengenai kualitas adalah bahwa kualitas itudidefinisikan sepenuhnya oleh pelanggan ataupengguna akhir dan didasarkan pada evaluasiterhadap seluruh pelanggan atau pengalamanklien.

Pengalaman klien adalah agregat dari semuatitik interaksi yang klien miliki dengan produkdan layanan dari perusahaan, dan didefinisikansebagai kombinasi dari kedua hal tersebut.

3

Keuntungan Kualitas Terhadap

Karyawan

Kebanggaan dalam pelayanan yang diberikan

Kepuasan kerja

Peningkatan komunikasi

Proses kerja Efisien

Klien lebih bahagia

Hubungan klien yang kuat

4

Keuntungan Kualitas Terhadap

Perusahaan

Peningkatan kualitas pelayanan

Karyawan berorientasi klien

Peningkatan hubungan klien

Biaya yang lebih rendah

Peningkatan hubungan masyarakat= “Branding”

Kemampuan untuk memperluaslayanan

Peningkatan pendanaan5

Keuntungan Kualitas Terhadap

Pelanggan

Peningkatan kualitas pelayanan

Karyawan berorientasi klien

Suasana yang lebih ramah

Peningkatan pilihan

Harapan terpenuhi atau terlampaui

6

Quality Control

Secara tradisional: menghasilkan produkyang kualitasnya sesuai denganspesifikasi design.

100% Inspeksi

Deming’s: menghasilkan produk yang kualitasnya memenuhi kriteria terkontrolsecara statistik dimulai dariperancangan spesifikasi produk

Historical Perspective

Sebelum 1875: Pre-Industrial Revolution Kualitas dikontrol oleh individu (pengrajin / artisan)

yang terlibat pada segala aspek dari produk cycle.

1875: Tayorism Era produksi massal, F. W. Taylor memperkenalkan

scientific management, standar kerja dan insentif terhadap gaji.

1925: Shewhart’s Statistical Process Control Memperkenalkan pendekatan statistik untuk

mempelajari variasi pada proses produksi untuk memperbaiki proses tersebut.

Historical Perspective (Cont...)

1930: Dodge dan Romig Sampling Methods Mengembangkan sistem metode inspeksi sampling

lot demi lot pada produk hasil produksi untukmenentukan kelayakan pengiriman ke pelanggan

1950: Deming’s Continuous Improvement Mengembangkan pendekatan pada peningkatan

kualitas / produktivitas berasaskan statistik sepertihalnya Shewhart tapi diproyeksikan berasaskaninstitusi.

1980: Pendekatan Deming dan Metode Taguchi Penekanan dengan meletakkan masalah kualitas

naik ke design teknik dengan menggunakanexperiment berbasiskan statistik.

Quality Trilogy Juran

Quality Planning – membangunsistem yang kapabel

Quality Control – mengidentifikasi di mana tindakan diperlukan

Quality Improvement – cara yang lebih baik melakukan berbagai hal

Quality Trilogy Juran

Quality Control

Quality Planning

Quality Improvement

Holding The Gains

ParetoAnalysis

Project by Project

Breakthrough

Quality Trilogy Juran

Cost

of Poor

Quality

Quality Planning Quality Control Quality Improvement

Feedback

Deming Cycle – PDCA atau

PDSA

PDCA dipopulerkan oleh Dr Deming yang dianggap oleh banyak orang menjadi bapak dari quality control modern; namun hal tersebut selaludisebut oleh Deming sebagai"Shewhart cycle."

Deming Cycle – PDCA atau

PDSA

PDCA harus berulang kali diimplementasikan berbentuk spiral dengan meningkatkan pengetahuanakan sistem mengarah ke tujuanutama, setiap siklus lebih dekatdaripada sebelumnya.

Kekuatan siklus Deming terletakpada kesederhanaannya.

PDCA Cycle adalah checklist dari empattahap yang harus Anda lalui untukmendapatkan hal dari `masalah dihadapi‘ ke`masalah diselesaikan'. Keempattahapan itu adalah Plan-Do-Check-Act, dan mereka dilakukan dalam siklus.

P

DC

A

P

DC

A

P

DC

A

Knowledge & Experience

Pro

ject

Difficulty

Continuous Quality Improvement

Continuous Improvement

Act

DoCheck

PlanFase continuous improvement dari sebuahproses adalah bagaimanaAnda membuat perubahanarah.Perubahan tersebut biasanyakarena proses output yang memburuk atau kebutuhanklien telah berubah.

Continuous Improvement

Istilah continuous improvement dan continual

improvement yang sering digunakan secara bergantian.

Tetapi beberapa praktisi kualitas membuat perbedaan berikut :

Continual improvement: istilah yang lebih luas disukai oleh

W. Edwards Deming untuk merujuk pada proses umum

perbaikan dan meliputi “discontinuous” improvement—yaitu,

banyak pendekatan yang berbeda, yang meliputi area yang

berbeda.

Continuous improvement: bagian dari continual

improvement, dengan fokus yang lebih spesifik pada linear,

perbaikan inkremental dalam proses yang ada. Beberapa

praktisi juga mengasosiasikan perbaikan terus-menerus lebih

erat dengan teknik statistical process control (SPC).

Perbedaan Filosofi Deming dan Juran

• Filosofi Deming pada kualitas adalah suatu teoriyang komprehensif sedangkan filosofi Juranadalah pendekatan analitis dan praktis

• Deming berfokus pada deskripsi (penggunaanSPC) dan melihat sistematis bisnis sedangkanJuran berfokus pada pengelolaan mutu dankualitas fungsi

• Deming adalah seorang filsuf yang memberikanpandangan atau perspektif yang berbeda, sedangkan Juran adalah seorang praktisi yang ingin mengajar praktek bisnis

Persamaan Filosofi Deming dan Juran

Argumen Deming pada variasi dan argumenJuran terhadap perencanaan kualitas, keduanyafokus pada perbaikan dalam proses. Keduafilsafat terkait dengan "Quality Circle"

Deming dan Juran mengamati bahwa untuksebuah bisnis untuk berhasil, upayamanajemen mutu memerlukan komitmen danketerlibatan manajemen puncak jangkapanjang

Menolak ketergantungan pada slogan-slogan untuk memotivasi pekerja terutama karenakinerja tergantung pada sistem bisnis danbukan operator

Persamaan Filosofi Deming dan Juran

Keduanya memiliki kekhawatiran mengenaipraktik saat ini seperti pembayaran insentifyang didasarkan pada tempat yang salah atauketinggalan zaman

Menempatkan pentingnya perencanaan sebagaikeputusan yang dibuat "hulu" atau manajemenpuncak yang berpengaruh pada hasil akhir

Keduanya berfokus pada pelanggan-kebutuhandan sangat bergantung pada riset pasarmeskipun pendekatan Juran adalah didorongrekayasa bahwa visi kualitas pelangganditerjemahkan ke dalam apa yang dapatdiproduksi

Quality Circle

Sekelompok relawan dilatih untukmengidentifikasi, menganalisis danmemecahkan masalah yang berhubungan dengan pekerjaan danmempresentasikan solusi untukmanajemen guna meningkatkankinerja organisasi

E.g. Badan Penjaminan Mutu UAJM

STATISTICAL PROCESS

CONTROL

METODE UNTUK PENINGKATAN KUALITAS BERKELANJUTAN

BERDASARKAN OPTIMASI PROSES DAN KUALITAS PRODUK

Statistical Process Control (SPC)

Statistical Process Control memonitor proses

produksi/layananuntuk mendeteksi danmencegah kualitasburuk

Sample subset dari item yang

diproduksi / layanandiberikan untukdigunakan dalampemeriksaan

Control Chart proses berada dalam

batas kendali statistik

UCL

LCL

SPC pada Manajemen Kualitas

SPC penggunaan

Apakah proses terkontrol?

Mengidentifikasi masalah dalam rangkauntuk melakukan perbaikan

Berkontribusi pada tujuan perbaikanterus-menerus

Dimana Menggunakan Control

Chart

Proses Memiliki kecenderungan untuk lepas kendali

Sangat berbahaya dan mahal jika berjalan di luarkendali

Contoh Pada awal proses karena pemborosan untuk

memulai proses produksi dengan persediaanyang buruk

Sebelum titik mahal atau tidak dapat diperbaiki, setelah produk mana yang sulit untuk dikerjakanulang atau memperbaiki

Sebelum dan sesudah operasi perakitan atau di cat yang mungkin mencakup cacat

Sebelum produk akhir keluar atau jasadisampaikan

Control Chart

Sebuah grafik yang memantaukualitas proses

Control limit Batas atas dan bawah dari control chart

Attributes chart p-chart

c-chart

Variables chart mean (x bar – chart)

range (R-chart)

Control Chart Proses

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Sample number

Uppercontrol

limit

Processaverage

Lowercontrol

limit

Out of control

Distribusi Normal

Probabilities for Z= 2.00 and Z = 3.00

=0 1 2 3-1-2-3

95%

99.74%

Metode Statistik

Populasi: semua kemungkinan dari suatu proses didalam rangka tertentu.

Sampling: suatu subset kecil dari populasi pada waktu tertentu.

Statistik: perhitungan yang dilakukan terhadap sample dimana merupakan refleksi dari beberapa fitur spesial dari populasi.

Enumerasi dan Analitik

Enumerasi: analisa statistik padasample berada pada rangka tetap.

Analitik: Analisa statistik untukmengetahui formasi umum daripopulasi (Proses pada Statistical Control).

Sample

Sample

Sample

Tidak pada kontrol statistik

Pada kontrol statistik

Dalam Transisi

Representasi Data

Rata-rata :

Variance

Standar Deviasi

Range

n

X

X

n

i

i 1

n

i

Ix

N

XXS

1

2

1

)(

n

i

Ix

N

XXS

1 1

)(

minmax XXR

Representasi Data (Cont…)

Standar Deviasi (R)

R dan Sx / σx adalah ukuran besaran variasi atau level data yang acak

Variabilitas

Signal to Noise Rasio

2

)(

d

REx X

SCV x

xS

XNS /

Distribusi Normal

2]/))[(2/1(

2

1)( xx

x

exf

Rata-rataSTD

Kemungkinan nilai

x berada pada

range 0 x1

Fundamental SPC

1. Dasar dan sifat umum Variabilitas.

2. Evolusi proses terhadap waktu.

3. Konsep Shewhart dengan Kontrol Statistik.

4. Mengatur variablitas menggunakan control chart.

5. Proses dari SPC.

Sumber dari Variasi Fungsional

Taguchi’s Functional Variation:

1. Outer Noise• Sumber eksternal yang beroperasi pada

lingkungan dimana produk berfungsi.

Suhu, kelembaban, fluktuasi tegangan, manusia

2. Inner Noise• Perubahan internal terhadap karakteristik

produk.

Usia, Kekalahan mekanik

3. Variational Noise• Variasi pada parameter produk akibat proses

produksi.

Penanganan

Outer dan Inner noise dapatditangani pada proses desain teknisproduk tersebut.

Variational Noise dapat ditanganimelalui penanganan proses, design produk serta SPC.

Variasi Pada Proses Produksi

Variasi Pada Proses Produksi

Sifat Umum Fault Pada Proses

Evolusi Proses Terhadap Waktu

Proses yang dipengaruhi oleh penyebab umum yang konstan akan menghasilkan model statistik yang terkontrol.

Perubahan Sifat Proses

Variasi Proses Pada Waktu

Proses Kontrol vs. Kapabilitas

Konformasi produk terhadap spesifikasi berarti ekspektasi pelanggan tercapai.

Kontrol statistik pada proses berarti ekspektasi pelanggan tercapai secara ekonomis.

Tanpa mengontrol proses secara statistik berarti kita mengeluarkan biaya lebih untuk memproduksi produk dalam proses yang terkontrol.

Konformasi Produk vs. Kontrol Proses

Manajemen Variasi Proses

Membawa proses dari tidak terkontrol (ada “special causes”) menjadi terkontrol lalu mendeteksi “chronic common causes” untuk meningkatkan kontrol terhadap proses.

Proses dari SPC

Proses

ObservasiPengkoleksian Data

EvaluasiAnalisis Data

DiagnosisPencarian Fault

KeputusanFormulasi Tindakan

ImplementasiAmbil tindakan

Control Chart untuk Attribute

p-chart

menggunakan porsi yang cacat dalam

sampel

c-chart

menggunakan jumlah cacat

(ketidaksesuaian) dalam sampel

p-Chart

UCL = p + zp

LCL = p - zp

z = jumlah standar deviasi dari rata-rata proses

p = proporsi sampel cacat, estimasi proses rata-rata

p = standar deviasi dari proporsi sampel

p = p(1 - p)

n

Konstruksi p-Chart

20 sampel dar 100 pasang jeans

JUMLAH PROPORSISAMPEL# CACAT CACAT

1 6 .06

2 0 .00

3 4 .04

: : :

: : :

20 18 .18

200

Konstruksi p-Chart

UCL = p + z = 0.10 + 3p(1 - p)

n

0.10(1 - 0.10)

100

UCL = 0.190

LCL = 0.010

LCL = p - z = 0.10 - 3p(1 - p)

n

0.10(1 - 0.10)

100

= 200 / 20(100) = 0.10total cacat

total sampel obsevasip =

Konstruksi p-Chart

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0.12

0.14

0.16

0.18

0.20

Pro

po

rsiC

aca

t

Jumlah Sampel

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

UCL = 0.190

LCL = 0.010

p = 0.10

p-Chart di Excel

Klik “Insert” lalu “Charts” untuk membuat control chart

I4 + 3*SQRT(I4*(1-I4)/100)

I4 - 3*SQRT(I4*(1-I4)/100)

Kopi nilai kolumdari I5 dan I6

c-Chart

UCL = c + zc

LCL = c - zc

dimana

c = jumlah cacat per sampel

c = c

c-Chart

Jumlah cacat di 15 ruang sampel

1 12

2 8

3 16

: :

: :15 15

190

SAMPEL

c = = 12.67190

15

UCL = c + zc

= 12.67 + 3 12.67

= 23.35

LCL = c - zc

= 12.67 - 3 12.67

= 1.99

JUMLAH

CACAT

c-Chart

3

6

9

12

15

18

21

24

Ju

mla

hC

aca

t

Nomor Sampel

2 4 6 8 10 12 14 16

UCL = 23.35

LCL = 1.99

c = 12.67

Control Chart untuk Variabel

Range chart ( R-Chart )

Plot sampel range (variabilitas)

Mean chart ( x -Chart )

Plot sampel rata-rata

Shewhart Chart

Dasar Statisitk Shewhart Chart

Control Chart untuk Rata-rata,

Control Chart untuk Range, R

X

Membuat X dan R Control Chart

1. Untuk setiap sampel hitung rata-rata:

2. Untuk setiap sampel i hitung range:

n

X

X

n

i

ij

i

1

minmax XXRi

Membuat X dan R Control Chart

3. Hitung grand average:

4. Hitung rata-rata range:

k

X

X

k

i

i 1

k

R

R

k

i

i 1

Membuat X dan R Control Chart

5. Perhitungan true range danstandar deviasi ():

6. Perhitungan X chart: tidakdiketahui

2

)(

d

REx R

Rnd

X

2

3UCL R

ndX

2

3LCL

A2

nx

Membuat X dan R Control Chart

7. Perhitungan R chart

Estimasi deviasi range R

Rd

dR

2

33UCL Rd

dR

2

33LCL

D4 D3

Process Capability vs. Process Control

x-bar Chart: Diketahui

UCL = x + z x

LCL = x - z x

-

-

=

=

Dimana

= standar deviasi proses

x = standar deviasi rata-rata sampel =/

k = jumlah sampel (subgrup)

n = ukuran sampel (jumlah observasi)

x1 + x2 + ... + xk

kX = =

- - -

n

Observasi (Diameter Slip-Ring, cm) n

Sampel k 1 2 3 4 5-

Contoh x-bar Chart: Diketahui

x

Kita mengetahui σ = .08

Contoh x-bar Chart: Diketahui

Table

Konstanta

Control

Chart

n A2 D3 D4

2 1.880 0.000 3.267

3 1.023 0.000 2.575

4 0.729 0.000 2.282

5 0.577 0.000 2.114

6 0.483 0.000 2.004

7 0.419 0.076 1.924

8 0.373 0.136 1.864

9 0.337 0.184 1.816

10 0.308 0.223 1.777

11 0.285 0.256 1.744

12 0.266 0.283 1.717

13 0.249 0.307 1.693

14 0.235 0.328 1.672

15 0.223 0.347 1.653

16 0.212 0.363 1.637

17 0.203 0.378 1.622

18 0.194 0.391 1.609

19 0.187 0.404 1.596

20 0.180 0.415 1.585

21 0.173 0.425 1.575

22 0.167 0.435 1.565

23 0.162 0.443 1.557

24 0.157 0.452 1.548

25 0.153 0.459 1.541

Faktor u/ R-chart

Ukuran

Sampel Faktor u/ X-chart

Contoh x-bar dan R Chart: Tidak

Diketahui

OBSERVASI (DIAMETER SLIP- RING, CM)

SAMPEL k 1 2 3 4 5 x R

1 5.02 5.01 4.94 4.99 4.96 4.98 0.08

2 5.01 5.03 5.07 4.95 4.96 5.00 0.12

3 4.99 5.00 4.93 4.92 4.99 4.97 0.08

4 5.03 4.91 5.01 4.98 4.89 4.96 0.14

5 4.95 4.92 5.03 5.05 5.01 4.99 0.13

6 4.97 5.06 5.06 4.96 5.03 5.01 0.10

7 5.05 5.01 5.10 4.96 4.99 5.02 0.14

8 5.09 5.10 5.00 4.99 5.08 5.05 0.11

9 5.14 5.10 4.99 5.08 5.09 5.08 0.15

10 5.01 4.98 5.08 5.07 4.99 5.03 0.10

50.09 1.15Total

Contoh x-bar Chart: Tidak Diketahui

Contoh x-bar Chart: Tidak Diketahui

UCL = 5.08

LCL = 4.94

Rata

-rata

Nomor Sampel

|

1

|

2

|

3

|

4

|

5

|

6

|

7

|

8

|

9

|

10

5.10 –

5.08 –

5.06 –

5.04 –

5.02 –

5.00 –

4.98 –

4.96 –

4.94 –

4.92 –

x = 5.01=

Contoh R-Chart: Tidak Diketahui

Dapatkan faktor chart D3 dan D4

UCL = D4R = 2.11(0.115) = 0.243

LCL = D3R = 0(0.115) = 0_

_

Contoh R-Chart: Tidak Diketahui

UCL = 0.243

LCL = 0

Ra

ng

e

Nomor Sampel

R = 0.115

|

1

|

2

|

3

|

4

|

5

|

6|

7

|

8

|

9

|

10

0.28 –

0.24 –

0.20 –

0.16 –

0.12 –

0.08 –

0.04 –

0 –

X-bar dan R charts – Excel

Zona untuk Pattern Test

UCL

LCL

Zona A

Zona B

Zona C

Zona C

Zona B

Zona A

RerataProses

3 sigma = x + A2R=

3 sigma = x - A2R=

2 sigma = x + (A2R)= 2

3

2 sigma = x - (A2R)= 2

3

1 sigma = x + (A2R)= 1

3

1 sigma = x - (A2R)= 1

3

x=

Jumlah Sample

|

1

|

2

|

3

|

4

|

5

|

6

|

7

|

8

|

9

|

10

|

11

|

12

|

13

Interpretasi Chart X dan R

1. Titik ekstrim: titik-titik diluar batas limit kontrolmengindikasikan kondisi tidak terkontrol.

2. 2 dari 3 titik pada zona A keatas: hanya untukgrafik X, mengindikasikan kondisi tidak terkontrol.

3. 4 dari 5 titik pada zona B keatas: hanya untukgrafik X, mengindikasikan kondisi tidak terkontrol.

4. 8 atau lebih titik berurut diatas atau dibawah garistengah: mengindikasikan rata-rata atauvariabilitas proses bergeser.

5. Tren linear: perubahan sistimatik proses terjadi.6. 14 titik berosilasi: perubahan sistimatik proses

terjadi.7. 8 titik berurut tidak pada zona C: hanya grafik X,

mengindikasikan kondisi tidak terkontrol.8. 15 titik berurut pada zona C: hanya grafik X,

mengindikasikan kondisi tidak terkontrol.

Melakukan Test Pattern

1 4.98 B — B

2 5.00 B U C

3 4.95 B D A

4 4.96 B D A

5 4.99 B U C

6 5.01 — U C

7 5.02 A U C

8 5.05 A U B

9 5.08 A U A

10 5.03 A D B

SAMPEL x ATAS/BAWAH NAIK/TURUN ZONA

Penentuan Ukuran Sampel

Chart Atribut membutuhkan ukuran sampel

yang lebih besar

50 hingga 100 part dalam sebuah sampel

Chart variabel memerlukan sampel yang

lebih kecil

2 hingga 10 part dalam sebuah sampel

Bahan Lanjut

7 Deadly Diseases