MASTERING 7 QC TOOLS FOR IMPROVEMENT

1. MASTERING 7 QC TOOLS FOR IMPROVEMENT TRAINING – TOTAL QUALITY MANAGEMENT SCOPE

2. SASARAN Sasaran Pelatihan Setelah mengikuti pelatihan ini, diharapkan peserta: • Memahami konsep Quality Control • Memahami teknik statistik dasar 7 QC tools • Mampu mengidentifikasi teknik statistik 7 QC tools yang sesuai untuk menganalisa data di perusahaan dan melakukan improvement

3. Quality Definition • Fitness for use .... (J. M. Juran) • Conformance to Customer Requirements …. (P. Crosby) • Meeting Customer Expectations …. (A. V. Feigenbaum) • Customer Satisfaction …. (K. Ishikawa) Quality …. menurut Customer!!

4. Quality Control

5. Quality Control Definition: Quality Control adalahprosesinspeksikeseluruhanprosesuntukmenjaminstabilitasdanmencegahpenyimpangandengancaramengevaluasikinerjadanmembandingkandengansasarannyasertamengambiltindakanjikaterjadipenyimpangan Quality Control is universal managerial process for conducting so as to provide stability to prevent adverse change and to change and to ‘maintain the status quo’, by evaluating actual performance, compare actual performance to goals, and take action on the difference (Juran)

6. 7 QC TOOLS • Stratifikasi • Lembar Data • Grafik • Diagram Pareto • Histogram • Diagram Ishikawa • Diagram Tebar

7. 1. STRATIFICATION

8. STRATIFIKASI Definisi: Adalah mengelompokkan/ menggolongkan/ menstratifikasikan data berdasarkan faktor tertentu untuk analisa yang lebih rinci Contoh: Faktor Stratifikasi Umum Mengelompokkan data berdasarkan …. • Siapa: Departemen, individu, jenis pelanggan • Apa: Jenis komplain, kategori cacat, alasan menelepon • Kapan: bulanan, triwulan, hari, waktu • Dimana: bagian, kota, lokasi spesifik dari produk (sudut kanan atas, tombol on/off, dsb)

9. STRATIFIKASI (ANALISIS DATA) Contoh Kesimpulan: Mesindari line C yang menghasilkan unit ditolakterbesar (75 unit)

10. EXAMPLE : STRATIFICATION WITHOUT STRATIFICATION WITH STRATIFICATION Reviewing the two figures above, what is your Conclusion?

11. Agriculture Dept. Announcement) How to identify a mad cow disease Normal with mad cow disease Double click on sound button

12. STRATIFIKASI Manfaat: Untuk mengumpulkan informasi mengenai pola dan penyebab masalah

13. Kasus Perusahaan Televisi Sub Woofer Sub Woofer TV-A TV-B TV-C Sebuah perusahan TV merek SONYA mempunyai 4 buah pabrik. Setiap pabrik memiliki 4 line produksi dengan kapasitas produksi 1000 unit per hari, memproduksi tiada henti 3 jenis design TV dan berbagai ukuran TV dari kecil s/d besar, dengan jumlah pekerja 3000 karyawan. Beberapa Mitra kerja (Supplier) ikut berperan dalam supplai material. Suatu ketika, di bulan November 1994, ada 2400 customer complain tentang gambarnya yang berbintik-bintik. Dan terpaksa semua TV berbagai Inch ditarik dari pasaran. Kira-kira bagaimana anda mengamati? Apa potensi data yang bisa di Stratifikasi? Diskusikan dengan tim anda.

14. Kasus Perkebunan Teh Pada tahun 1998, Salah satu grup Mustika Ratu bagian Perkebunan Teh, yg daerah kebunnya seluas 20 ribu Ha pada berbagai tempat, menghadapi masalah serius. Produksi teh, turun drastis pada posisi 20% dari target 80%. Dipastikan jika masalah ini berlanjut, 4200 karyawan akan ter PHK. Laporan dari pihak R&D, ini di akibatkan oleh serangan hama penyakit. Sehingga banyak tanaman teh daunya mengering. Mustika Ratu, dikenal memiliki berbagai Varietas tanaman the, dan menggunakan banyak Mitra kerja. Pemeliharaan, pengendalian hama. Dsb. Telah dilakukan. Mengapa masalah ini terjadi? Pihak Mustika Ratu akan mencari data-data detail masalah: Berikan saran anda, apa yg harus dilakukan oleh mustika ratu? Potensi data apa saja yg harus diambil?

15. 2. LEMBAR DATA/ CHECK SHEET

16. LEMBAR DATA Definisi: Lembar (formulir) yang dirancang untuk mengumpulkan data • Manfaat: • Membantu dan mempermudah proses pengumpulan data • Menstandarisir cara pengumpulan data • Mencatat suatu kejadian • Mengetahui adanya permasalahan

17. LEMBAR DATA CARA PEMBUATAN: Gunakan Pedoman pengumpulan Data (5W+1H): a. What: Item-item yang akan dikumpulkan datanya. Gunakan teknik stratifikasi Contoh: Jenis defect : black spots,, goresan, bolong, gelombang, jalur putih b. Where: Tetapkan lokasi (scope) pengumpulan data. Contoh: semua Departemen c. Who: Nama seseorang yang mengumpulkan data d. When: Tetapkan periode pengumpulan Data, Contoh: Jan & Feb 06 e. Why : Tetapkan Tujuan Pengumpulan Data, dan tulis dalam kalimat pernyataan sebagai Judul Lembar Data. Contoh: Data Kecelakaan kerja. f. How much & How collect data: Tetapkan berapa banyak & bagaimana cara mengumpulkan data. Banyak data dan frekwensi pengambilan data harus disesuaikan dengan kondisi proses Misal: - setiap box diambil 5 dan diukur, atau - setiap roll turun dicatat ukurannya, atau - cairan diambil 1 cc setiap jam dan diukur

18. LEMBAR DATACONTOH 1Tingkat kompetensikaryawanbagian Maintenance per Tgl 1 Juni 2003

19. PERENCANAAN UNTUK PENGAMBILAN DATA(PERANAN LEMBAR DATA DALAM DATA ANALISIS) • Select what to Measure • Develop Operational Definitions • Identify Data Sources • Prepare a data Collection and Sampling Plan • Implement and Refine the data collection process

20. PLANNING FOR DATA COLLECTION1. Select what to measure Criteria for selecting measures/ parameter data: • Value / usefulness • Link to high priority customer requirements • Accuracy of the data • Areas of concern or potential opportunity • Can be benchmarked to other organizations • Can be helpful ongoing measure • Feasibility • Availability of data • Lead time required • Cost of getting the data • Complexity • Likely resistance to “fear factor” associated with a particular type of measure

21. PLANNING FOR DATA COLLECTION 1. Select what to measureTOOL : MEASUREMENT ASSESSMENT TREE STEPS • Identify a customer related defect in a key output, and write it above the designated line on the chart (Use SIPOC diagram as a starting point) – Lampiran 1 • Brainstorm a list of questions that relate to that defect, and write them on the left side of the tree • What patterns do you suspect you might find? • What factors do you think might influence the type or amount of that defect? • Identify stratification factors that will help you answer the questions about the output. Write this on the branches to the right of output • Identify specific types of data you could collect that would answer the question of how the stratification factor did or did not affect the output

22. PLANNING FOR DATA COLLECTION 1. Select what to measure TOOL : MEASUREMENT ASSESSMENT TREE STEPS • When the diagram is complete, review each of the metrics and rate them as follows: • Y : metric potentially help to predict the output • Y : data exist to support this metric • Use this analysis to decide which of the metrics will be most useful for your project

23. PLANNING FOR DATA COLLECTION 1. Select what to measure TOOL : MEASUREMENT ASSESSMENT TREE What are selected measures ?

24. EXERCISE : SELECT WHAT TO MEASURE Select your project measurements using Measurement Assessment Tree

25. PLANNING FOR DATA COLLECTION2. Develop Operational Definition Operational definitions : a clear, understandable description of what’s to be observed and measured, such that different people taking or interpreting the data will do so consistently Elements of an operational DEFINITION • What you are trying to measure • Number of surface defects on the rear panel • What the measure isn’t • Does “surface defects” include smears or only scratches and dents? • Basic Definition of the measure • Surface defect = any dent or scratch visible from a distance of 3 feet under normal light • How to take the measurement (procedures) • …………………..

26. PLANNING FOR DATA COLLECTION 3. Identify Data Sources • Historical data • New data • Prepare a data Collection and sampling Plan • Identify or confirm the stratification factors • Develop a sampling scheme • Random sampling • Stratified sampling : ex. dividing 1000 customer into four groups: large, medium small, and infrequent buyers • Systematic sampling ; ex. every half hour or every 20th item) • Create data collection form • Keep it simple • Label it well • Include space for date , time, and collector’s name • Organize the data collection form and compiling sheet • Include key factors to stratify the data

27. PLANNING FOR DATA COLLECTION 5. Implement and Refine the data Collection Process • Review and finalize your data collection plans • Prepare the workplace • Test your data collection procedures • Collect the data • Monitor accuracy and refine procedures as appropriate

28. 3. GRAPH/ GRAFIK

29. GRAFIK BALOK DEFINISI: Grafik Balok adalah grafik dalam bentuk balok yang menunjukkan perbandingan kuantitas/jumlah dari dua atau lebih faktor/item dalam periode tertentu MANFAAT: Membandingkan dua atau lebih faktor pada periode tertentu

30. GRAFIK BALOKContoh Problem Tile di FT 1 Januari 2001 Kesimpulan: Problem Tile terbesar pada Januari 2001 adalah Pinhole (39 pcs)

31. GRAFIK GARIS DEFINISI: Grafik Garis adalah grafik dalam bentuk garis yang menunjukkan pergerakan hasil pengukuran suatu parameter dalam periode tertentu Contoh Parameter: Suhu, kelembaban, jumlah cacat MANFAAT: Memonitor kecenderungan perubahan hasil pengukuran pengamatan dalam periode tertentu

32. GRAFIK GARISCONTOH Kerusakan mesin Jan – Jul ‘02 Cacat chipping 2001 Kesimpulan: Cacat chipping tahun 2001 cenderung mengalami penurunan Kesimpulan: Mesin A mengalami kerusakan lebih sering dari mesin B

33. GRAFIK LINGKARAN/PIE CHART DEFINISI: Suatu grafik lingkaran yang menggambarkan proporsi dua atau lebih data kategori dengan pengukuran yang sama pada periode waktu tertentu Contoh: kg, Newton, Rp, Unit MANFAAT: Berguna untuk menunjukkan proporsi dari setiap kategori data relatif terhadap keseluruhan data

34. GRAFIK LINGKARAN/PIE CHARTCONTOH Problem Tile di FT 1 – Januari 2001 Kesimpulan: Problem Tile terbesar pada Januari 2001 adalah Pinhole (24% = 39/156)

35. CONTROL CHART DEFINISI: Control Chart adalah suatu grafik garis yang yang mencantumkan garis-garis kontrol (control limit) sebagai dasar pengendalian proses (untuk menunjukkan proses dalam keadaan terkontrol atau tidak)

36. CONTOH CONTROL CHARTX – Chart dan R – Chart UCL & LCL ditentukan oleh variasi proses itu sendiri dan tidak ada hubungannya dengan batas spec yang ditentukan customer

37. CONTROL CHART MANFAAT: • Control Chart ini digunakan untuk memonitor variasi hasil pengukuran parameter proses • Apakah prosesnya normal atau menunjukkan trend? • Mengidentifikasi penyimpangan dini dan mengambil tindakan sebelum proses out of control Dengan grafik garis saja, kita tidak bisa menyelidiki apakah sebuah titik abnorma atau tidak. Jika standar pengontrolan tidak jelas dapat timbul Over Control atau Under Control Over Control: pengontrolan terlalu ketat, bisa menurunkan efisiensi Under Control: pengontrolan terlalu longgar, sehingga bisa menurunkan mutu

38. JENIS-JENIS CONTROL CHART

40. PROCESS IN CONTROL Process in Control: Titik-titik terdistribusi secara random di sekitar center line dan semua titik berada di dalam control limit

41. Formula Untukvariabel control chart(m = no. of subgroups) • – R chart 2. - s chart : centre line = centre line = UCL + UCL + LCL - LCL - R: S: centre line = centre line = UCL LCL LCL LCL

42. Formula untukvariabel control chartparameters (cont’d) 3. X-MR chart X centre line = / m UCL + 3 / = + 2.66 LCL -3 / = -2.66 MR: centre line = UCL = 3.267 LCL

43. TABEL KONSTANTA

44. ContohAplikasiGrafik • Target Setting Februari Januari Before Vs Target

45. Control chart perbandingan before Vs After Lebargaris control before = 44.14-28.00 = 16.14 Lebargaris control after = 40.46-31.47 = 8.99 % Improvement = (16.14-8.99)/16.14 = 44.3%

46. Contoh Run Chart perbandingan

47. 4. Diagram Pareto

48. DIAGRAM PARETO DEFINISI: Diagram Pareto adalah sebuah grafik balok berbentuk vertikal yang mengurutkan hasil pengukuran dari yang tertinggi ke yang terendah • Diagram Pareto merupakan salah satu bentuk Bar Chart, dimana setiap balok dapat mencerminkan suatu hasil perhitungan kategori, suatu fungsi (rumus) dari kategori (seperti rata-rata, jumlah, atau standar deviasi) atau jumlahan nilai dari suatu tabel • Pada umumnya digunakan untuk menunjukkan masalah yang disusun dari prioritas tertinggi ke yang terendah untuk menentukan masalah yang harus ditangani terlebih dahulu • Pertama kali ditemukan oleh Vilfredo Pareto, ahli ekonomi Italia

49. DIAGRAM PARETO MANFAAT: • Merupakan pedoman memilih peluang perbaikan berdasarkan prinsip “Vital Few” dari “Trivial Many”. • Memfokuskan sumber daya pada area/ defect/ penyebab yang menghasilkan keuntungan yang terbesar • Membandingkan frekuensi dan/atau dampak dari berbagai penyebab masalah

50. DIAGRAM PARETODefect Produksi FT 1 – Periode: 1-7 Juli 2001 Kesimpulan: Defect paling besar di FT 1 pada 1-7 Juli 2001 adalah Chipping (40 pcs = 37.38%)