ALAT PENDUKUNG TQM

A. Quality Function Deployment (QFD)

Metode yang menghubungkan antara keinginan konsumen (consumer requirements) dengan persyaratan yang ditetapkan oleh produsen untuk menemukan koefisien korelasinya.

→ K. Iskikawa/ Fish-Bone Diagram

Koefisien korelasi bertujuan memberikan informasi mengenai faktor yang sangat berpengaruh terhadap keberhasilan produk memenuhi keingnan pelanggan.

1. Pelajari kemauan konsumen.
2. Pelajari spesifikasi teknis produk
3. Susun hubungan kemauan dan spesifikasi teknis

Korelasi hubungan :

X = Rendah (1)

□ = Sedang (5)

O = Kuat (10)

4. Perbandingan kinerja pelayanan

5. Evaluasi konsumen

6. Analisa trade-off

Kekuatan hubungan menggunakan skala hedonik

​

Skala Hedonik :

​

5 Sangat Penting

4 Penting

3 Biasa

2 Kurang Penting

1 Tidak Penting

Contoh : Industri Sari Buah “ECO”

EVALUASI

PERSAINGAN

EVALUASI

TEKNIK

Skala Evaluasi persaingan dan Evaluasi Teknik :

​

5 Adalah terbaik

B. DIAGRAM PARETO

Contoh : Industri Kerajinan Rotan

A = Ketrampilan SDM (80%)

B = Bahan Baku (10%)

C = Mesin (6%)

D = Metode Proses(2%)

E = Transportasi (2%)

100% Penyebab kerusakan semuanya

98% Penyebab kerusakan ABCD

96% Penyebab kerusakan ABC

90% Penyebab kerusakan AB

80% Penyebab kerusakan A

(%)

Interpretasi :

​

Yang perlu diperbaiki adalah yang paling besar kerusakannya dan yang rusak terus menerus.

​

80% kerusakan disebabkan oleh 20% faktor.

​

SDM Merupakan faktor kritis.

​

C. DIAGRAM SEBAB AKIBAT

→ K. Iskikawa/ Fish-Bone Diagram

1. Masalah → Kepala

​

2. Potensi Penyebab → Tulang

​

3. Kasus khusus → Duri

Peralatan grafis untuk membantu mengidentifikasi, menyortir dan menunjukkan penyebab suatu masalah atau karakteritik mutu dalam organisasi.

Contoh : Produk Ikan Kaleng Banyak yang Cacat

D. KONTROL PROSES STATISTIK� ( Statistical Quality Control/SQC)

Penggunaan metode statistik untuk mengukur kinerja proses produksi sekaligus meningkatkan mutu keluaran.

​

Manfaat SQC :

1. Membantu mengurangi variabilitas.
2. Memonitor kinerja
3. Memungkinkan proses koreksi untuk mencegah penolakan produk
4. Trend dan kondisi out of control terdeteksi secara cepat.

SQC dibedakan menjadi :

1. Atribut

​

Apabila produk yang akan dievaluasi mutunya dinyatakan dengan kualifikasi khusus, seperti cacat – tidak cacat, baik – buruk, dll

​

Pengawasan untuk data ukuran atribut dibedakan menjadi 2 kategori :

​

1. p, np dimana kecacatan dinyatakan dalam suatu ukuran bisa digunakan/dipasarkan atau tidak bisa digunakan,tidak bisa dipasarkan.

2. c, u menunjukkan banyaknya kesalahan pada satu unit produk, Jika jumlah sampel tetap pada setiap pengamatan maka c dan u chart dapat digunakan namun jika jumlah sampel bervariasi maka digunakan u-chart.

Kesalahan disini mengacu pada kerusakan (defect) artinya tidak merujuk pada cacata atau tidak (bisa digunakan/tidak) tetapi bagian/item ketidaksempurnaan produk.

​

p, np

• P-chart atau badan pengawas proporsi kecacatan/kesalahan dan np-chart atau bagan pengawas banyak kecacatan/kesalalahan digunakan untuk memantau apakah cacat produk yang dihasilkan masih dalam batas pengawasan.

​

• Jumlah sampel yang diambil pada setiap pengamatan akan berpengaruh terhadap uji yang dipakai, jika jumlah sampel setiap pengamatan sama maka p dan np chart dapat dipakai. Namun, jika jumlah sampel setiap pengamatan bervariasi maka digunakan p-chart.

Contoh : �Perusahaan ingin membuat bagan pengawas kecacatan. Pengamatan dilakukans ebanyak 20 kali dengan jumlah sampel bervariasi. Berikut datanya.

Langkah-langkah pembuatan p-chart :

• Buka file data
• Klik Graps-->Control pada menu sehingga kotak dialog Control Charts akan muncul.
• Pilih p, np dan pada Data Organization, pilih Cases are subgroups.
• Klik Define sehingga kotak dialog n, np: Cases Are subgroups muncul.
• Masukkan variabel cacat pada kotak Number Nonconforming, variabel observ pada kotak Subgroups Labelled by, pilih Variable dan masukkan variable sampel pada kotak Variable dan pilih p (Proportion nonconforming) pada kotak Charts.
• Klik tombol Options untuk menetapkan level sigma (3 sigma).
• Klik OK

Tabel Bagan Pengawas Kecacatan

Pembahasan p-chart :

• P-chart yang dihasilkan SPSS merupakan pengawas individual dimana masing-masing pengamatan memiliki UCL dan LCL tersendiri :

np-chart :

Langkah-langkah np-chart :

• Hampir sama, hanya pada waktu kotak dialog p, np terbuka, pada kotak Sample Size, pilih Constant dan ketik 20 dalam kotak lalu tekan OK.

​

Pembahasan np-chart :

​

2. Variabel

​

Pengukuran variabel dilakukan jika ukuran nyata.\/riil seperti berat - kg, tinggi – cm, panas – C^o, dll

​

Pengendalian mutu terhadap proses produksi (waktu untuk memproses pengerjaan produk dan ukuran produk).

​

Pengawasan untuk data ukuran variabel dibedakan menjadi 2 kategori :

1. x-Bar, R, s dimana sampel dilakukan secara berulang dalam rentang waktu (pengamatan).

​

2. Individual, Moving range dimana sampel hanya dilakukan sekali dalam suatu pengamatan.

SQC memiliki 3 macam garis batas, yaitu :

​

1. Batas pengawas atas (upper control limit/UCL)
2. Rata-rata kualitas sampel
3. Batas pengawas bawah (lower control limit/LCL)

Sampel yang berada dalam rentang UCL dan LCL adalah berada dalam pengawasan dan sebaliknya.

​

​

Penyimpangan dalam pengawasan umumnya disebakan oleh sebab yang bersifat umum (80% - 85%) dan penyimpangan diluar pengawasan oleh sebab yang bversifat khusus (15% - 20%).

Misal : diketahui

251,6

250,1

248,6

254,6

250,1

245,6

Fokus pada segregasi (pemisahan) kualitas.

• Pelanggan eksternal output dan hasil proses usaha

pabrikasi (produk berwujud)

• Kepentingan mikro dan spesifik

• Produk barang dan jasa untuk pelangan dainternal

dan eksternal

• Kepentingan makro, komprehensif, general.

Perbandingan Konsep Mutu menurut M-Kecil dan M-Besar

1. Quality Planning

​

2. Quality Control

​

3. Continuous Improvement

Latihan soal :

Sebuah perusahaan pembuatan batako telah mengidentifikasi lima macam cacat yang lazim terjadi dalam proses produksinya, yaitu kurang matang, permukaan tidak rata, retak, sumbing dan tideak simetris. Pengalaman selama lima hari kerja memperlihatkan distribusi cacat pada tabel. Dalam lima hari kerja berikutnya dilakukan usaha pemulihan mutu dan kemudian ditabulasi distribusi setiap cacat yang terjadi dan hasilnya juga tersaji pada tabel. Buatlah Diagram Pareto nya menggunakan perangkat lunak Excel for Operation Management.

Tabel Distribusi Cacat Sebelum dan Sesudah Usaha Perbaikan Mutu

Selanjutnya, pabrik batako dianggap memiliki kapasits produksi 100.000 unit per hari. Untuk keperluan uji mutu, inpektur mutu meminta agar menarik sampel selama 10 hari kerja dimana waktu penarikannya disebar secara bersesuaian sehingga sampel yang ditarik representatif.

Sampel yang ditarik per hari 500 unit dan kategori cacat sama seperti di atas, yaitu pemasakan produk yang tidak matang, permukaan produk tidak rata, retak pada keluaran dan sumbing. Jumlah cacat dalam sampel ialah akumulasi dari semua tipe cacat tersebut seperti tersaji pada tabel.

Buatlah diagram kendali mutu proporsi (p-Chart) menggunakan perangkat lunak Excel for Operation Management.

a. Sebelum Perbaikan Mutu

b. Pengaruh Perbaikan Mutu

3

Proporsi cacat dalam Sampel Batako yang Ditarik

Batas kontrol longgar :

Bagan Pengawas - Ukuran Data Variabel

X-Bar, R, s : Bagan Pengawas Standar Deviasi

→ Untuk menentukan simpangan UCL dan LCL terhadap garis pusat bagan

pengawas.

Contoh :

​

Suatu perusahaan melakukan pengendalian kualitas dengan melakukan lima pengamatan produk (mengukur tinggi produk – mm) dimana masing-masng pengamtan terdiri dari 5 sampel.

Bagan Pengawas Individuals; Moving Range

→ Digunakan untuk produk yang dihasilkan terbatas/sedikit, pengujian propduk akan menyebabkan kerusakan produk padahal biaya produk tersebut tinggi.

Bagan Pengawas - Ukuran Data Atribut

P, np

→ Badan pengawas proporsi kecacatan/kesalahan (p-chart) dan bagan pengawasan banyak kecacatan/kesalahan (np-chart) untuk memnatau apakah cacat produk yang dihasilkan masih dalam batas pengawasan.

​

→ Jumlah sampel yang diambil pada setiap pengamatan akan berpengaruh terhadap uji yang akan diterapkan. Jika jumlah sampel untuk setiap pengamatan sama maka dapat dipakai bagan pengawasan proporsi kecacatan maupun jumlah kecacatan. Namun jika jumlah sampel tiap pengamatan bervariasi maka gunakan uji bagan pengawas proporsi kecacatan

Contoh :

​

Suatu perusahaan ingin membuat bagan pengawasan kecacatan. Pengamatan dilakukan sebanyak 20 kali dengan jumlah sampel bervariasi, berikut datanya

Bagan Pengawas - Ukuran Data Atribut

c, u

→ Badan pengawas yang menunjukkan banyaknya kesalahan pada satu unit

produk.

​

→ Beda c-chart dan u-chart terletak pada jumlah sampel pada setiap

pengamatan. Jika jumlah sampel tetap untuk setiap pengamatan maka kedua

uji dapat dipakai, namun jika jumlah sampel bervariasi maka digunkan u-

chart.

​

→ Pengertian rusak disini tidak merujuk pada cacat atu tidak namun

menunjukkan bagian/item ketidaksempurnaan produk

Contoh :

​

Perusahaan garmen yang memiliki produk unggulan yang mengutamakan kualitas jahitan akan membuat bagan pengawas kesalahan/kerusakan. Bagan pengawas dapat dibuat dengan mengamati kualitas jahitan satu produk dan menandai bagian-bagian jahitan yang tidaks empurna sebagai suatu kesalahan. Berikut data kesalahannya.