Tool analisa : 7 Tools for QC

8/18/2019 Tool analisa : 7 Tools for QC

1/28


2/28


3/28

1. Lembar Data

2. Stratifikasi

3. Diagram Pareto

4. Diagram Ishikawa

5. Histogram

6. Grafik dan Peta Kendali

7. Diagram Tebar

7 ALAT PEMECAHAN MASALAH MUTU


4/28

8 Langkah PDCA DO CHECK

Langkah 1 Langkah 2 Langkah 3 Langkah 4 Langkah 5 Langkah 6 Langkah 7 Langkah 8

7-QC Tools

MENENTUKAN

TEMA & ANALISA

SITUASI

MENETAPKAN

TARGET

ANALISA FAKTOR

PENYEBAB &

MENEMUKAN

SUMBER

PENYEBAB

MENCARI IDE-IDE

& RENCANA

PERBAIKAN

IMPLEMENTASI

RENCANA

PERBAIKAN

EVALUASI HASIL

STANDARISASI &

RENCANA

PENCEGAHANNYA

PENETAPAN

PERBAIKAN

BERIKUTNYA

A BRAINSTROMING O 0 0 0 0

B FLOW Chart 0 0 0

1 Lembar DATA 0 0 0 0 0

2 STRATIFIKASI 0 0 0

3 Diagram PARETO 0 0 0

4 Diagram ISHIKAWA 0

5 HISTOGRAM 0 0 0

6 Grafik & Peta

Kendali 0 0 0

7 Diagram TEBAR 0 0 0 0

PLAN ACTION


5/28

• Proses Pengumpulan Data, 7 QC Tools yang umumdigunakan:

1. Stratifikasi

2. Lembar Data

• Proses Analisa Data, 7 QC Tools yang umum

digunakan :

1. Grafik (Balok, Garis & Pie)

2. Diagram Pareto

3. Histogram


6/28

1. PENGUMPULAN DATA DENGAN STRATIFIKASI

MANFAAT STRATIFIKASI:

• Membantu mempermudah pengumpulan data

• Mempermudah dan mempercepat analisa situasi dan masalah

• Membantu menentukan sumber masalah

• Lebih fokus pada item yang akan diamati

CARA STRATIFIKASI :

1. Tentukan item yang akan diamati

2. Tetapkan jenis pengelompokkan data yang diduga ada

perbedaan karakteristik

3. Tetapkan periode pengumpulan data

4. Lakukan pengumpulan data


7/28

CARA ANALISA STRATIFIKASI :

1. Bandingkan data dari strata/kelompok satu dengan strata lainnya

2. Identifikasi data dari strata mana yang terlihat secara signifikan

berbeda dibanding strata lainnya

3. Buat kesimpulan

Contoh : Faktor Stratifikasi Umum

Mengelompokkan data berdasarkan …..

Siapa : Departemen, individu, jenis pelanggan

Apa : Jenis komplain, kategori cacat/kesalahan, alasan

menelepon

Kapan : Bulanan, triwulan, hari, waktu

Dimana : Bagian, kota, lokasi spesifik dari produk (sudut kanan atas,

tombol on/off, dsb)


8/28

Nama QCC Ketua QCC

Tema QCC Tanggal

NamaProses

Nama DataJenisData

Stratifikasi Frekuensi Record PIC

AFT

Checking

Tegangan

AFT

Variable Setiap

model /shift

10 Pcs

setiap awalshift

Check

Sheet

Agung

Visual

Checking

Soldering Attribute Setiap

model /

line

10 Pcs per

lot

Check

Sheet

Dwi

Contoh Form Rencana Pengumpulan Data dengan Stratifikasi


9/28

2. PENGUMPULAN DATA DENGAN LEMBAR DATA

Pada saat melakukan pengumpulan data pergunakanlah lembar data

Gunakan Pedoman pengumpulan Data (5W + 1H) :• What : Item-item yang akan dikumpulkan datanya.

Gunakan teknik stratifikasi

• Where : Tetapkan lokasi (scope) pengumpulan data• Who : Nama seseorang yang mengumpulkan data• When : Tetapkan periode pengumpulan data• Why : Tetapkan tujuan pengumpulan data. Tujuan

pengumpulan data ini dinyatakan dalam JudulLembar Data, Contoh : data Kecelakaan Kerja

• How : Tetapkan bagaimana caa mengumpulkan dataMisal : - Setiap box diambil 5 dan diukur, atau

- Setiap roll turun dicatat ukurannya atau

Cairan diambil 1 cc setiap jam dan diukur


10/28

01/0231/0130/0129/0128/0127/0126/01

1281713239211828TOTAL CACAT

3561511502491535520497505TOTAL PRODUKSI

0,035%0,033%0,025%0,046%0,016%0,040%0,036%0,056%% CACAT

38385286703 TIPIS

477310586802 GORESAN

437282561401 KOTOR

h. TOTALg. TANGGAL

JENIS CACAT

d. PERIODE : 26 Jan – 01 Feb 2001 b. LOKASI : PRODUKSI FT-01

e. SHIFT : 1, 2, 3c. NAMA : Kemal Arnaza. PROYEK : FUEL TANK

Hasil pengumpulan data dapat dianalisa dengan menggunakangrafik


11/28

Tujuan Penggunaan Grafik :

• Sebagai dasar keputusan sesuai kenyataan yang sebenarnya

• Pengaruh visual : Lebih mudah dengan diagram daripadadengan angka

• Mudah membandingkan diantara data-data

• Mudah mengetahui / memahami data seluruhnya• Siapa yang melihat Graph lebih tertarik

• Merupakan persamaan bahasa internasional


12/28

Diagram Batang Penyebab Dominan

10

65

0

2

4

6

8

10

Tidak ada media kontrol

secara visual

Standart kualitas yang

tidak seragam

Sharing tools dengan

cabang lain

DEFINISI

Grafik untuk membandingkan beberapa ukuran dari kategoridata

MANFAAT

Membandingkan dua atau lebih faktor/item pada periode

tertentu

3. ANALISA DATA dengan GRAFIK BATANG/BALOK


13/28


14/28

4. ANALISA DATA dengan GRAFIK GARIS

DEFINISI

Grafik Garis adalah grafik dalam bentuk garis yangmenunjukkan PERGERAKKAN hasil pengukuran suatu

parameter dalam periode tertentu

Contoh Parameter : suhu, kelembaban, jumlah produk cacat

MANFAAT

Untuk memonitor kecenderungan/perubahan hasil pengukuran

suatu pengamatan dalam periode tertentu


15/28

LANGKAH

1. Kumpulkan data dalam kurun waktu tertentu- Data yang diplot bisa berupa data continuous (hasil

pengukuran) atau data atribut (hasil perhitungan)

- Contoh : suhu, berat jenis, # defect , Rp sales

2. Gambar sumbu horizontal dan vertikal dan buat skalanya

- Sumbu Horizontal : interval waktu

- Sumbu Vertical : hasil pengukuran atau perhitungan

3. Plot data secara kronologis ke dalam grafik dan hubungkan

dengan garis

4. Analisa Grafik28

21

32

22

19

1614

10 10

0

5

10

15

20

25

30

35

Target 28 21 32 22 19 16 14 10 10

Mei Juni Juli Okt Nov Des Jan Feb Mar

LANGKAH-LANGKAH PENGGUNAAN GRAFIK GARIS


16/28

5. ANALISA DATA dengan GRAFIK PIE

DEFINISI

Suatu grafik lingkaran yang menggambarkan proporsi dua ataulebih dari kategori dengan pengukuran yang sama pada

periode waktu tertentu

Contoh : kg, Rp, newton, unit

MANFAAT

Berguna untuk menunjukkan proporsi dari setiap kategori data

relatif terhadap keseluruhan data


17/28

LANGKAH

1. Data disusun dalam tiga kolom : kolom pertama berisikategori data dan 2 (dua) kolom berikutnya adalah

rekapitulasi data (hitungan & %)

2. Hasil dari grafik lingkaran/pie chart berupa potongan-

potongan untuk setiap kategori yang diurutkan dari yang

paling besar proporsinya hingga yang paling kecil.Kategori pertama dimulai dari puncak pie chary dan

semua kategori diatur searah putaran jarum jam

PROSENTASE PENYEBAB MOGOK

50%

7%

14%

9%

3%

7%

8%

2%

1%

LANGKAH-LANGKAH PENGGUNAAN DIAGRAM PIE


18/28

DEFINISI

Diagram Pareto adalah suatu Grafik Balok yang berbentukvertikal yang mengurutkan hasil pengukuran dari yang

tertinggi ke yang terendah

Diagram Pareto merupakan salah satu bentuk Bar Chart,

dimana setiap balok dapat merupakan mencerminkan

perhitungan suatu kategori, suatu fungsi (rumus) dari

kategori (seperti rata-rata, jumlah, atau standard

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

6. ANALISA DATA dengan DIAGRAM PARETO


19/28

MANFAAT

Merupakan pedoman memilih peluang perbaikanberdasarkan prinsip “vital few” dari “trivial many”

Menfokuskan sumber daya pada area/defect/penyebab

yang menghasilkan keuntungan yang terbesar

Membandingkan frekuensi dan/atau dampak dari

berbagai penyebab masalah


20/28

LANGKAH-LANGKAH PENGGUNAAN DIAGRAM PARETO

1. Tetapkan kategori yang relevan dengan topik yang akan

dianalisis untuk menjabarkan masalah menjadi komponen yang

lebih kecil

- Pareto umumnya terdiri dari 5 kategori atau kurang

- Kategori yang dibuat harus saling ekslusif sesuai jenis

kelompok masalah

- Urutkan balok berdasarkan jumlahan atau biaya

2. Tetapkan periode waktu

3. Kumpulkan data, berdasarkan jenis datanya

- Berdasarkan jumlahan atau biaya

- Membutuhkan data tambahan atau tidak (total/jumlahan)

- Data tidak dapat berupa : hal-hal yang tidak bisa

ditambahkan/dijumlahkan (mis: Yields, Rates, tingkatkecelakaan, tingkat komplain, dsb)

4. Buat tabel frekuensi (item, jumlah, jumlah kumulatif, %, %

kumulatif)


21/28


22/28

CONTOH DIAGRAM PARETO

FAKTOR PENYEBAB AKIBAT JML

KASUS % KUMULATIF

BAHAN Data user tidak

lengkap

Sulit untuk

menghubunggi

user

311 73% 73%

LINGKUNGAN Loading Ops

customer

STNK asli sulit

ditarik

84 20% 93%

MANUSIA Update data

STNK belumkonsisten

Data STNK tidak

update

30 7% 100%

TOTAL 425 100%

45

0

311

84

300

50

100

150

200 250

300

350 400

Data user tdk

lengkap

Update data STNK

belum konsisten

J M L K A S U

S73%

93%

100%

Kumulatif

Data User Tidak lengkap

Loading Ops CustomerUpdate data STNK belum konsisten

Loading Ops

Customer


23/28

7. ANALISA DATA dengan HISTOGRAM

DEFINISI

Grafik balok yang menggambarkan penyebaran data sebagai hasil

dari satu macam pengukuran, atas suatu kejadian atau proses.

MANFAAT

Berguna untuk menguji bentuk dan penyebaran sample data :

1. Untuk melihat range dan distribusi dari data continuous(misalnya : berat barang yang dikirim, dolar yang dibelanjakan

dalam setiap PO, dsb)

2. Untuk melihat variasi dan tingkat pemenuhan

spesifikasi/persyaratan pelanggan (size, cycle time, suhu,

dsb). Hanya berlaku untuk data continuous saja

LANGKAH PENGGUNAAN HISTOGRAM


24/28

LANGKAH

1. Kumpulkan dan tabulasikan data continuous (data hasil

pengukuran) : n data

2. Urutkan data dari data yang terendah nilainya (min) sampai

nilai yang tertinggi (max)

3. Kurangi nilai tertinggi dengan nilai terendah untuk menghitung

range dari data yang diobservasi, Range = max – min

4. Hitungan jumlah balok (sel) sebagai berikut : akar pangkat duadari jumlah nilai data,

k = sqrt (n)

5. Hitung lebar tiap balok dengan membagi range dari data (max-

min) dengan jumlah balok,

h = Range / k

LANGKAH PENGGUNAAN HISTOGRAM

lanjutan : LANGKAH PENGGUNAAN HISTOGRAM


25/28

LANGKAH

6. Beri label di sumbu X dengan nilai dari tiap balok (dari balok

pertama s/d balok ke k)

- Balok pertama : min + h

- Balok kedua : min +2h

- …..

- Balok ke –k : min + (kxh)

7. Hitung jumlah data dari tiap balok

8. Sumbu vertikal (Y) menunjukkan jumlah data pada tiap balok

9. Sumbu horizontal (X) menunjukkan nilai data dari setiap balok

10. Pelajari bentuk/pola histogram, dan interpretasikan

lanjutan : LANGKAH PENGGUNAAN HISTOGRAM

POLA HISTOGRAM


26/28

POLA HISTOGRAM

Anda bisa memberi tanda spesifikasi pelangganpada histogram sehingga secara visual dapat

diketahui seberapa baik kemampuan proses

memenuhi (tidak memenuhi) persyaratan

pelanggan

Anda juga dapat memunculkan nilai rata-rata

dan Standard Deviasi pada histogram ini

sebagai angka yang mewakili proses

2

52

01

51

05

0

Distribusi Normal (Simetris)

3

0

3

0

3

5

2

5

2

0

1

5

1

0

5

0

Skewed Distribution

(kelompok data mendekati salah satu ekor

histogram)

Contoh : waktu proses, cycle time, biaya

Analisa kondisi apa yang terjadi di area ekor yangmembedakan dengan area lainnya, jika kondisi

tersebut tidak diinginkan lakukan perbaikan,

eliminir kejadiannya, tetapi jika merupkan kondisi

yang diinginkan maka pertahankan dan dapat

diterapkan di area lain


27/28

Lanjutan POLA HISTOGRAM

25

20

15

10

5

0

Nilai data tersebar rata

30

(jarang sekali terjadi)

Model ini muncul di pabrik bila sebuah

gauge atau TOOLS pengukuran sudah

tidak lagi sensitif dalam mendeteksi

perbedaan antara unit (seperti sebuah

penggaris yang seluruhnya hanya

memiliki tanda inci)

25

20

15

10

5

0

Distribusi Bimodal

30

(data memiliki dua puncak)

Pola ini muncul bila sesuatu yang

Anda perkirakan sebagai sebuahproses ternyata adalah dua proses

Jika Anda melakukan stratifikasi,

Anda bisa mengidentifikasi

sumber data dari setiap puncak


28/28

Documents

Tool analisa : 7 Tools for QC