pengendalian kualitas statistika pada proses produksi kaca...
Post on 14-Aug-2019
250 Views
Preview:
TRANSCRIPT
Pengendalian Kualitas Statistika Pada Proses
Produksi Kaca Dengan Peta p Multivariat
Di PT. Asahimas Flat Glass, Tbk.
Fanny Ayu Octaviana
1312105005
Dosen Pembimbing :
Dra. Lucia Aridinanti, MT.
Jurusan Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Agenda
1 Pendahuluan
2 Tinjauan Pustaka
3 Metodologi Penelitian
4 Analisis dan pembahasan
5 Kesimpulan dan saran
Kecacatan
Jakarta Sidoarjo
Pendahuluan
Peta Kendali
p Multivariat
Pengendalian
Kualitas
Produksi
Departemen
Quality
Control
Penelitian
Sebelumnya
Karina
Mayananda
(2012)
Pengontrolan kualitas produksi
PT. IGLAS (Persero) Gresik
menggunakan peta kendali p
multivariat
Latar
Belakang Permasalahan Tujuan Manfaat
Batasan
Masalah
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Apa saja faktor penyebab cacat yang menjadi prioritas perbaikan dalam produksi kaca jenis LNFL pada bulan Januari sampai dengan Desember 2013 di PT. Asahimas Flat Glass, Tbk. Sidoarjo saat proses pemotongan?
2
Bagaimana pengendalian kualitas proses produksi kaca jenis LNFL pada bulan Januari sampai dengan Desember 2013 di PT. Asahimas Flat Glass, Tbk. Sidoarjo dengan menggunakan peta p multivariat?
1
Pendahuluan
Latar
Belakang Permasalahan Tujuan Manfaat
Batasan
Masalah
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Menentukan faktor penyebab cacat yang menjadi prioritas perbaikan dalam produksi kaca jenis LNFL pada bulan Januari sampai dengan Desember 2013 di PT. Asahimas Flat Glass, Tbk. Sidoarjo saat proses pemotongan.
2
Mengevaluasi proses produksi kaca jenis LNFL pada bulan Januari sampai dengan Desember 2013 di PT. Asahimas Flat Glass, Tbk. Sidoarjo dengan menggunakan peta p multivariat.
1
Pendahuluan
Latar
Belakang Permasalahan Tujuan Manfaat
Batasan
Masalah
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
• Penerapan teori-teori yang telah diperoleh dibangku kuliah ke dalam praktek yang sebenarnya.
Bagi Peneliti
• Bahan studi kasus dan acuan bagi mahasiswa pada umumnya serta sebagai bahan referensi bagi pihak perpustakaan untuk menambah ilmu pengetahuan bagi pembaca.
Bagi Institut
• Bahan masukan bagi perusahaan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.
Bagi Perusahaan
Pendahuluan
Latar
Belakang Permasalahan Tujuan Manfaat
Batasan
Masalah
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
• Penelitian hanya dilakukan pada proses pemotongan kaca lembaran pada line A1 di PT. Asahimas Flat Glass, Tbk. Sidoarjo.
1
• Penelitian hanya dilakukan pada produk kaca jenis LNFL.
2
Pendahuluan
Latar
Belakang Permasalahan Tujuan Manfaat
Batasan
Masalah
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
TINJAUAN PUSTAKA Pengendalian Kualitas Statistika | Peta Atribut Multivariat | Peta p Multivariat | Diagram Pareto | Diagram Sebab-Akibat | Proses Pembuatan Kaca | Tinjauan Penelitian Sebelumnya
Tinjauan pustaka
Pengendalian kualitas statistik merupakan teknik
penyelesaian masalah yang digunakan untuk memonitor, mengendalikan, menganalisis, mengelola dan memperbaiki
produk dan proses menggunakan metode-metode
statistik (Ariani, 2004).
a. Lembar Pengamatan b. Diagram Pareto
c. Diagram Sebab Akibat (Diagram Ishikawa)
d. Diagram konsentrasi cacat (defect concentration
diagram) e. Diagram Pencar (Scatterplot)
f. Peta kendali g. Histogram
Menurut Montgomery (2009), ada tujuh alat statistik yang sering digunakan dalam pengendalian kualitas secara
statistik
Pengendalian
Kualitas
Statistika
Diagram
sebab-akibat
Peta p
multivariat
Peta
atribut
Multivariat
Diagram
pareto
Menurut Johnson & Wichern (2002) mengatakan bahwa jika variabel karakteristik kualitas yang diperiksa lebih dari satu dan antar variabel yang
satu dengan yang lain ada hubungan maka disebut multivariate.
Peta
atribut
Multivariat
Pengendalian
Kualitas
Statistika
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Tinjauan pustaka
Menurut Cozzucoli (2009) peta p multivariat adalah peta kendali yang mempunyai distribusi acak multinomial dengan parameter (n,p) dengan n adalah ukuran
sampel dan p vektor probabilitas.
m
t
iti pm
p1
ˆ1ˆ
Tinjauan pustaka
Konsep Peta p Multivariat
k
i
ii pd0
dimana di = vektor pembobot ( 0≤di≤1) pi = proporsi dari ketidaksesuaian item kelas cacat ke-i (0≤pi≤1) δ = tingkat cacat keseluruhan (0<δ<1)
Klasifikasi cacat berdasarkan tingkat cacat keseluruhan
Batas Kendali
Penaksir parameter tak
bias dari pi
Dimana dengan i = 0, 1,…, k dan t = 1, 2 ,…, m
n
Xp it
it ˆ
Batas kendali Peta p Multivariat
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Diagram
sebab-akibat
Peta p
multivariat
Peta
atribut
Multivariat
Diagram
pareto
Pengendalian
Kualitas
Statistika
2
0ˆ
0ˆ21
)1(0ˆ )1/(1
k
iipid
k
iipid
nz
k
iipidBKA k
k
iipidhGarisTenga
1ˆ
2
0ˆ
0ˆ21
)1(0ˆ )1/(1
k
iipid
k
iipid
nz
k
iipidBKB k
Tinjauan pustaka
Struktur Data Peta p Multivariat
Pengamatan
(t)
Sampel
(n)
Jenis Cacat (i) Jumlah Cacat
(Xit) 0 1 ... i ... k
1 n1 x01 x11 ... xi1 ... xk1 Xi1
2 n2 x02 x12 ... xi2 ... xk2 Xi2
...
...
...
... ...
... ...
...
...
t nt x0t x1t ... xit ... xkt Xit
...
...
...
... ...
... ...
...
...
m nm x0m x1m ... xim ... xkm Xim
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Diagram
sebab-akibat
Peta p
multivariat
Peta
atribut
Multivariat
Diagram
pareto
Pengendalian
Kualitas
Statistika
Tinjauan pustaka
Pengamatan
(t)
Kelas Cacat (i)
Tidak
Cacat
Cacat
Kritis
Cacat
Mayor
Cacat
Minor
0 1 2 3
1
2
3
...
...
...
...
...
i
...
...
...
...
...
m
01p̂
Struktur Data Proporsi Cacat
11p̂ 21p̂ 31p̂
02p̂ 12p̂ 22p̂ 32p̂
03p̂ 13p̂ 23p̂ 33p̂
ip0ˆip1ˆ
ip2ˆip3ˆ
mp0ˆ mp1ˆmp2ˆ
mp3ˆ
ip̂0p̂ 1p̂ 2p̂ 3p̂
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Diagram
sebab-akibat
Peta p
multivariat
Peta
atribut
Multivariat
Diagram
pareto
Pengendalian
Kualitas
Statistika
Perbaikan proses dilakukan pada variabel >
Tinjauan pustaka
Identifikasi Variabel Penyebab Terjadinya Tidak Terkendali
Jika nilai statistik sampling ( ) berada batas kendali atas atau batas kendali bawah, maka proses akan dikatakan diluar dan operator harus
menyelidiki penyebabnya.
k
i iXitX
ipitp
tnntZ0 0
20ˆˆ
0
Dimana : Zt = indikator kontribusi relatif dari variabel ke-t n0 dan nt = ukuran sample periode ke-0 dan ke-t
tZ2
),1( k
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Diagram
sebab-akibat
Peta p
multivariat
Peta
atribut
Multivariat
Diagram
pareto
Pengendalian
Kualitas
Statistika
Tinjauan pustaka
Diagram pareto merupakan suatu gambar yang mengurutkan klasifikasi data dari kiri ke kanan menurut urutan skor tertinggi hingga terendah. Hal ini dimaksudkan agar
dapat membantu menemukan permasalahan yang paling penting untuk segera diselesaikan (skor tertinggi) sampai dengan masalah yang tidak harus segera
diselesaikan (skor terendah) (Ariani, 2004).
karakteristik cacat lainnyaedcba
2500
2000
1500
1000
500
0
100
80
60
40
20
0
fre
ku
en
si
Pe
rse
n
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Diagram
sebab-akibat
Peta p
multivariat
Peta
atribut
Multivariat
Diagram
pareto
Pengendalian
Kualitas
Statistika
Tinjauan pustaka
Diagram sebab-akibat sering dikenal dengan diagram tulang ikan (fishbone). Diagram sebab-akibat adalah suatu diagram yang menunjukkan hubungan antara sebab-akibat. Selain itu, diagram sebab-akibat dapat digunakan untuk membantu dalam menganalisa mutu dengan tujuan mengetahui secara menyeluruh hubungan antara kecacatan dengan penyebabnya. Oleh sebab itu, diagram sebab-akibat dapat dengan mudah dipahami oleh
siapapun (Ishikawa, 1989).
Cacat
Lingkungan
Metode
Material
Mesin
Manusia
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Diagram
sebab-akibat
Peta p
multivariat
Peta
atribut
Multivariat
Diagram
pareto
Pengendalian
Kualitas
Statistika
Tinjauan pustaka
Bahan baku yang sudah diterima pabrik bisa berbentuk curah atau kemasan.
Semua komposisi kimia di dalam kaca adalah berbentuk oksida atau senyawa yang
mengandung unsur oksigen.
Operasi melting adalah proses peleburan batch dan cullet menjadi bentuk yang homogen yang disebut molten glass.
Proses pembentukan kaca disebut proses drawing yaitu proses untuk membentuk molten
glass dari melting menjadi kaca lembaran. Pembentukan kaca ini bisa diatur tebal tipisnya
kaca dan lebar kaca yang dibutuhkan.
Saat lembaran kaca berjalan, sudut pisau pemotong dan kecepatan gerak pisau sudah
diatur sedemikian rupa sehingga mendapatkan potongan secara horizontal dan lurus.
Proses pengepakan bertujuan untuk mengemas produk kaca di dalam box atau pallet dan menjaga kualitas
produk sampai ke tujuan pengiriman.
Proses pembuatan
kaca
Tinjauan Penelitian
sebelumnya
Raw Material Preparation (Persiapan Bahan Kaca)
Weighting & Mixing of Raw Material (Penimbangan dan Pencampuran Bahan Kaca)
Melting (Peleburan) di Furnace 1600 – 1700o
Glass Annealing (Pendinginan Kaca) di Lehr
Glass Cutting (Pemotongan Kaca)
Glass Packaging (Pengepakan Kaca)
Glass Forming (Pembentukan Kaca) di Metal Bath
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Tinjauan pustaka
Proses pembuatan
kaca
Tinjauan Penelitian
sebelumnya
No. Nama
Peneliti Tahun Judul
1. Karina
Mayananda 2012
Pengontrolan kualitas produk PT. IGLAS (Persero) Gresik menggunakan peta p multivariat memperoleh kesimpulan bahwa proses produksi botol IBTC 175ml tahap sortir menunjukkan hasil yang belum stabil dan belum terkendali. Hal ini dikarenakan terdapat 14 subgrup dari 48 subgrup atau sebanyak 29,17% pengamatan yang terdeteksi tidak terkendali atau berada diluar batas kendali.
2. Imam Rido
Riarso 2012
Pengendalian kualitas proses produksi tube plastik di PT. Multiplast Jaya Tatamandiri Sidoarjo menggunakan peta p multivariat memperoleh kesimpulan bahwa proses produksi tube plastik pada fase I, yaitu proses pada bulan Desember 2010 berdasarkan peta p multivariat sudah terkendali, namun tidak cocok digunakan untuk bulan Januari 2011 karena telah terjadi pergeseran proses.
3. I Made
Parsawan 2012
Perbandingan peta D2 dan peta p multivariat (studi kasus) pengontrolan kualitas produksi PT. IGLAS (Persero) Gresik memperoleh kesimpulan bahwa pengontrolan kualitas proses produksi botol IBTC 175ml tahap sortir di PT. IGLAS (Persero) Gresik, menunjukkan hasil yang belum terkendali secara statistik. Peta D2 menghasilkan batas kendali yang lebih sensitif dibandingkan dengan peta p multivariat, sehingga lebih baik untuk menggunakan peta D2 untuk pengontrolan kualitas proses produksi botol IBTC 175ml.
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
• Cacat yang berada diantara kaca berupa percikan hasil pemotongan kaca.
Cullet
• Goresan pada permukaan kaca yang diakibatkan oleh gesekan benda keras atau tajam.
Scratch
Metodologi penelitian
Variabel
Penelitian
Teknik
Pengukuran
Metode
analisis data
Cacat Kritis / Critical Defect
• Cacat yang disebabkan oleh kaca yang terjepit pada saat pemotongan kaca.
Pushmark
• Cacat gumpil pada sudut pemotongan kaca. Chipping
Cacat Major / Major Defect
• Suatu cacat yang ditimbulkan akibat sisa air pencucian washing machine yang mengering secara tidak merata pada permukaan kaca atau suatu percikan/tetesan cairan yang menempel.
Water Stain
• Cacat others diantaranya adalah flare, crack, insert mark, cutter down.
Others Cacat Minor / Minor Defect
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Metodologi penelitian
Skor Bobot Masing-Masing Kelas Cacat
1. Cacat Kritis / Critical Defect sebesar 63%. 2. Cacat Major (Fungsional) / Major Defect sebesar 27%. 3. Cacat Minor (Rupa) / Minor Defect sebesar 10%.
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Variabel
Penelitian
Teknik
Pengukuran
Metode
analisis data
Metodologi penelitian
Data Sekunder
Jenis Kecacatan
Proses pemotongan Periode Januari
sampai dengan Desember 2013 untuk produk
LNFL
Pengambilan sampel
Setiap 1 jam diambil sampel yang
berbeda-beda
Subgrup 47 subgrup dimana
masing-masing subgrup terdiri dari 3 shift, yaitu : shift pagi, shift siang dan
shift malam
Departement Quality Control
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Variabel
Penelitian
Teknik
Pengukuran
Metode
analisis data
Struktur Data Pada Proses Produksi Kaca Jenis LNFL
Metodologi penelitian
Subgrup (t) Sampel Shift
Jenis Cacat (i) Jumlah Cacat (Xit)
Proporsi Jumlah Cacat (Pit)
1 ... 6
1 n1 Pagi
x11 ... x16 xi1 Pi1 Siang Malam
2 n2 Pagi
x21 ... x26 xi2 Pi2 Siang Malam
3 n3 Pagi
x31 ... x36 xi3 Pi3 Siang Malam
.
. . .
.
. . .
.
. . .
.
. . .
47 n47 Pagi
x47,1 ... x47,6 xi47 Pi47 Siang Malam
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Variabel
Penelitian
Teknik
Pengukuran
Metode
analisis data
Metodologi penelitian
1. Mengumpulkan
data
2. Melakukan uji
asumsi
3. Melakukan analisis data
Membuat deskripsi data
Diagram p multivariat
Membuat diagram pareto
Menggambarkan diagram sebab-akibat
4. Membuat kesimpulan
dan saran
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Variabel
Penelitian
Teknik
Pengukuran
Metode
analisis data
Flow Chart
Langkah
Analisis
Metodologi penelitian
Membuat peta kendali p multivariat tahap 1
Mulai
Perumusan Masalah dan Tujuan Penelitian
Identifikasi Variabel dan Pengumpulan Data
Tidak
Ya
Mencari tahu penyebab out of control dengan menggunakan diagram pareto
dan diagram ishikawa
Titik pengamatan dihilangkan kemudian kembali membuat peta
kendali
Uji Asumsi :
Uji Korelasi Pearson Uji Multivariat Normal
Studi Literatur
Kesimpulan dan saran
Selesai
Tidak
Ya
Dalam batas kendali
Dalam batas kendali
Tidak
Membuat peta kendali p
multivariat tahap 2, dst
Ya
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Variabel
Penelitian
Teknik
Pengukuran
Metode
analisis data
ANALISIS DAN PEMBAHASAN Karakteristik Jenis Cacat | Evaluasi Proses | Jenis Cacat Dominan | Faktor Penyebab Cacat
No. Jenis Cacat n Jumlah cacat
1. Cullet 187121 221 2. Scratch 187121 383 3. Pushmark 187121 74 4. Chipping 187121 83 5. Water Stain 187121 0 6. Other Second 187121 52
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Karakteristik
Jenis cacat
Evaluasi
proses
Jenis cacat
dominan
Faktor
penyebab
cacat
Statistika Deskriptif Pada Proses Produksi Kaca Tahun 2013
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
No. Jenis Cacat n Jumlah cacat 1. Cullet 40124 79 2. Scratch 40124 115 3. Pushmark 40124 29 4. Chipping 40124 21 5. Water Stain 40124 0 6. Other Second 40124 25
Karakteristik
Jenis cacat
Evaluasi
proses
Jenis cacat
dominan
Faktor
penyebab
cacat
No. Jenis Cacat n Jumlah cacat 1. Cullet 47112 41 2. Scratch 47112 61 3. Pushmark 47112 13 4. Chipping 47112 9 5. Water Stain 47112 0 6. Other Second 47112 5
No. Jenis Cacat n Jumlah cacat 1. Cullet 66328 58 2. Scratch 66328 96 3. Pushmark 66328 17 4. Chipping 66328 23 5. Water Stain 66328 0 6. Other Second 66328 14
No. Jenis Cacat n Jumlah cacat 1. Cullet 33557 43 2. Scratch 33557 111 3. Pushmark 33557 15 4. Chipping 33557 30 5. Water Stain 33557 0 6. Other Second 33557 8
Statistika Deskriptif Pada Proses Produksi Kaca Tahap 1
Statistika Deskriptif Pada Proses Produksi Kaca Tahap 2
Statistika Deskriptif Pada Proses Produksi Kaca Tahap 3
Statistika Deskriptif Pada Proses Produksi Kaca Tahap 4
ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
454035302520151051
0,008
0,007
0,006
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
Pengamatan ke-
de
lta
(d
)
BKA = 0,003234
GT = 0,002541
BKB = 0,001848
Karakteristik
Jenis cacat
Evaluasi
proses
Jenis cacat
dominan
Faktor
penyebab
cacat
Evaluasi Proses Tahun 2013
ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
1110987654321
0,006
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
Pengamatan ke-
de
lta
(d
)
BKA = 0,00467
GT = 0,00377
BKB = 0,00287
54321
0,0050
0,0045
0,0040
0,0035
0,0030
Pengamatan ke-
de
lta
(d
)
BKA = 0,00505
GT = 0,004003
BKB = 0,00296
Karakteristik
Jenis cacat
Evaluasi
proses
Jenis cacat
dominan
Faktor
penyebab
cacat
• Evaluasi Proses Tahap 1
Peta p multivariat pada tahap 1
Perbaikan peta p multivariat pada tahap 1
ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
10987654321
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
Pengamatan ke-
de
lta
(d
)
BKA = 0,00505
GT = 0,004003
BKB = 0,00296
Karakteristik
Jenis cacat
Evaluasi
proses
Jenis cacat
dominan
Faktor
penyebab
cacat
Evaluasi Proses Tahap 2
ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
10987654321
0,00225
0,00200
0,00175
0,00150
0,00125
0,00100
0,00075
0,00050
Pengamatan ke-
de
lta
(d
)
BKA = 0,00191
GT = 0,00144
BKB = 0,00096
654321
0,0019
0,0018
0,0017
0,0016
0,0015
0,0014
0,0013
0,0012
0,0011
0,0010
Pengamatan ke-
de
lta
(d
)
BKA = 0,001920
GT = 0,00144
BKB = 0,000965
Karakteristik
Jenis cacat
Evaluasi
proses
Jenis cacat
dominan
Faktor
penyebab
cacat
• Evaluasi Proses Tahap 2
Peta p multivariat pada tahap 2
Perbaikan peta p multivariat pada tahap 2
ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
13121110987654321
0,0025
0,0020
0,0015
0,0010
0,0005
Pengamatan ke-
de
lta
(d
)
BKA = 0,00192
GT = 0,00144
BKB = 0,000965
Karakteristik
Jenis cacat
Evaluasi
proses
Jenis cacat
dominan
Faktor
penyebab
cacat
Evaluasi Proses Tahap 3
ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
13121110987654321
0,0025
0,0020
0,0015
0,0010
0,0005
Pengamatan ke-
de
lta
(d
)
BKA = 0,00214
GT = 0,00164
BKB = 0,00115
7654321
0,0022
0,0020
0,0018
0,0016
0,0014
0,0012
0,0010
Pengamatan ke-
de
lta
(d
)
BKA = 0,00212
GT = 0,00163
BKB = 0,00114
Karakteristik
Jenis cacat
Evaluasi
proses
Jenis cacat
dominan
Faktor
penyebab
cacat
• Evaluasi Proses Tahap 3
Peta p multivariat pada tahap 3
Perbaikan peta p multivariat pada tahap 3
ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
13121110987654321
0,008
0,007
0,006
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
Pengamatan ke-
de
lta
(d
)
BKA = 0,00212
GT = 0,001629
BKB = 0,00114
Karakteristik
Jenis cacat
Evaluasi
proses
Jenis cacat
dominan
Faktor
penyebab
cacat
Evaluasi Proses Tahap 4
ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
13121110987654321
0,008
0,007
0,006
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
Pengamatan ke-
de
lta
(d
)
BKA = 0,00422
GT = 0,003247
BKB = 0,00228
54321
0,0045
0,0040
0,0035
0,0030
0,0025
Pengamatan ke-
de
lta
(d
)
BKA = 0,00425
GT = 0,00327
BKB = 0,0023
Karakteristik
Jenis cacat
Evaluasi
proses
Jenis cacat
dominan
Faktor
penyebab
cacat
• Evaluasi Proses Tahap 4
Peta p multivariat pada tahap 4
Perbaikan peta p multivariat pada tahap 4
ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Jumlah 115 79 29 25 21 0
Percent 42,8 29,4 10,8 9,3 7,8 0,0
Cum % 42,8 72,1 82,9 92,2 100,0 100,0
Jenis Cacat
Water
Chipping
Others Se
cond
ary
Push
mar
k
Culle
t
Scra
tch
300
250
200
150
100
50
0
100
80
60
40
20
0
Ju
mla
h
Pe
rce
nt
Jumlah 61 41 13 9 5
Percent 47,3 31,8 10,1 7,0 3,9
Cum % 47,3 79,1 89,1 96,1 100,0
Jenis Cacat OtherChippingPushmarkCulletScratch
140
120
100
80
60
40
20
0
100
80
60
40
20
0
Ju
mla
h
Pe
rce
nt
Karakteristik
Jenis cacat
Evaluasi
proses
Jenis cacat
dominan
Faktor
penyebab
cacat
Diagram pareto tahap 1
Diagram pareto tahap 2
ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Jumlah 96 58 23 17 14 0
Percent 46,2 27,9 11,1 8,2 6,7 0,0
Cum % 46,2 74,0 85,1 93,3 100,0 100,0
Jenis Cacat
Water
Othe
rs Sec
onda
ry
Push
mark
Chipping
Cullet
Scra
tch
200
150
100
50
0
100
80
60
40
20
0
Ju
mla
h
Pe
rce
nt
Jumlah 111 43 30 15 8
Percent 53,6 20,8 14,5 7,2 3,9
Cum % 53,6 74,4 88,9 96,1 100,0
Jenis Cacat OtherPushmarkChippingCulletScratch
200
150
100
50
0
100
80
60
40
20
0
Ju
mla
h
Pe
rce
nt
Karakteristik
Jenis cacat
Evaluasi
proses
Jenis cacat
dominan
Faktor
penyebab
cacat
Diagram pareto tahap 3
Diagram pareto tahap 4
ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Pushmark
Cullet dan
Scratch,
cacat
Terjadinya
Methods
Material
Machines
Man
Kelelahan
Ketelitian
Kurangny a maintenance
belum sesuaiPengaturan mesin y ang
sempurnaPencampuran bahan baku belum
C ara pemotongan belum optimal
cacat
Terjadinya
Methods
Material
Machines
Man
Keahlian
Kelelahan
Ketelitian
Kurangny a maintenance
tuaUsia mesin y ang sudah
belum sesuaiPengaturan mesin y ang
baikKualitas bahan baku y ang belum
C ara pemotongan belum optimal
Karakteristik
Jenis cacat
Evaluasi
proses
Jenis cacat
dominan
Faktor
penyebab
cacat
Diagram sebab-akibat pada jenis cacat dominan
Diagram sebab-akibat pada proses produksi kaca
ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Dari hasil diagram pareto, jenis cacat yang paling mendominasi dalam produksi kaca pada saat proses pemotongan kaca bulan Januari sampai dengan Desember 2013 adalah adalah scratch dengan rata-rata sebesar 47,48%, cullet dengan rata-rata sebesar 27,48%, pushmark dengan rata-rata sebesar 9,08% dan chipping dengan rata-rata sebesar 10,1%. Dari hasil diagram sebab akibat, faktor-faktor penyebab cacat diantaranya yaitu kualitas bahan baku yang belum baik, operator kelelahan dan kurang teliti, cara pemotongan belum optimal, kurangnya maintenance, usia mesin yang sudah tua dan pengaturan mesin yang belum sesuai.
2
Dari hasil evaluasi proses, produksi kaca jenis LNFL pada proses pemotongan bulan Januari sampai dengan Desember 2013 mengalami pergeseran proses yang semakin buruk. Sehingga, perlu dilakukan pembagian tahap sebanyak 4 tahap dan diperoleh hasil bahwa dengan melakukan perbaikan peta p multivariat untuk masing-masing tahap, proses produksi kaca jenis LNFL sudah terkendali secara statistik.
1
KESIMPULAN DAN SARAN
KESIMPULAN SARAN
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
KESIMPULAN SARAN
Saran bagi pihak perusahaan agar melakukan perbaikan untuk jenis cacat yang mendominasi yaitu scratch, cullet, pushmark dan chipping pada proses pemotongan kaca yang diakibatkan oleh faktor mesin dan faktor manusia dengan cara melakukan maintenance pada mesin secara teratur dan perlunya peningkatan kinerja untuk setiap operator. Selain itu, pihak perusahaan juga perlu melakukan pengendalian kualitas secara statistik pada proses produksi kaca untuk mengurangi jumlah produk cacat dan proses dalam keadaan terkendali.
KESIMPULAN DAN SARAN Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Ariani, Dorothea Wahyu. 2004. Pengendalian Kualitas Statistik. Yogyakarta: AndiOffset. Cozzucoli, P. C. (2009, June). Process Monitoring with Multivariate p Control Chart. Journal of Quality Statistic and
Reliability, Volume 2009. Octaviana, Fanny A. 2012. Pengendalian Kualitas Produksi Kaca Pada Proses Pembentukan di PT. Asahimas Flat Glass,
Tbk. Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
Ishikawa, Kaoru. 1989. Introduction to Quality Control. Jepang : JUSE Press Ltd. Johnson , A. R., & Winchern, D. W. (2002). Applied Multivariate Statistical Analysis 5th. New Jersey: Prentice Hall,
Upper Saddle River. Mayananda, K. 2012. Pengontrolan Kualitas Produksi PT. IGLAS (Persero) Gresik Menggunakan Diagram p
Multivariat. Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
Montgomery, D.C. 2009. Introduction to Statistical Quality Control 5th Edition. New York: John Wiley & Sons, inc. Mukhopadhyay, A. R. 2008. Multivariate Attribute Control Chart Using Mahalanobis D2 Statistic. Journal of Applied
Statistics, Vol.35, No.4, 421-429. Parsawan, I Made. 2012. Perbandingan Diagram D2 dan Diagram p Multivariat (Studi Kasus) Pengontrolan Kualitas
Produksi PT. IGLAS (Persero) Gresik. Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
Riarso, Iman Ridho. 2012. Pengendalian Kualitas Proses Produksi Tube Plastik di PT. Multiplast Jaya Tatamandiri Sidoarjo Menggunakan Peta Kendali p Multivariat. Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
Suyanto. 2009. Penerapan PID Controller Pada Sistem Pengendalian Temperatur Pada Proses Pembuatan Kaca
Lembaran di PT. Asahimas Flat Glass, Tbk. Sidoarjo. http://kaisnet.files.wordpress.com/2010/11/suyanto.pdf diakses pada tanggal 27 Februari 2012 pukul 17.00 WIB.
Daftar Pustaka
Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
Pengendalian Kualitas Statistika Pada Proses
Produksi Kaca Dengan Peta p Multivariat
Di PT. Asahimas Flat Glass, Tbk.
Fanny Ayu Octaviana
1312105005
Dosen Pembimbing :
Dra. Lucia Aridinanti, MT.
Jurusan Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya Seminar Hasil Tugas Akhir – Kamis, 10 Juli 2014
top related