80/20 rule atau Pareto Principle adalah peraturan yang menyatakan kalau 20% penyebab menghasilkan 80% hasil. Prinsip ini sering digunakan dalam metode-metode analisis, seperti Six Sigma dan Statistical Process Control (SPC).

Bisakah Anda melakukan SPC di Spreadsheet?

Ya. Pertama, Anda perlu membuat control chart di Spreadsheet. Setelah itu, Anda tinggal hitung control limits menggunakan formula dan buat grafik menggunakan fitur-fitur, seperti insert chart.

Mengapa SPC penting dalam quality control?

SPC penting karena metode ini memastikan produk akhir berkualitas dan proses produksi Anda berjalan dengan baik. Selain itu, Anda juga dapat menggunakan SPC untuk mengidentifikasi mesin yang bermasalah.

Statistical Process Control (SPC): Cara Meningkatkan Kualitas

Dalam proses produksi, sebagian besar perusahaan cenderung melakukan koreksi berlebihan. Ketika menghadapi fluktuasi kecil (dan seringkali alami), mereka akan mengubah sistem atau alur kerja. Padahal, The W. Edwards Deming Institute menemukan kalau hal ini dapat meningkatkan fluktuasi dalam proses produksi. Untuk menghindari masalah ini, Anda harus menggunakan Statistical Process Control (SPC).

Dengan menggunakan analisis statistik, SPC memungkinkan Anda untuk mengidentifikasi dan memperbaiki masalah. Selain itu, Anda juga bisa menekan biaya yang keluar akibat perbaikan produk dan mesin. Oleh sebab itu, Anda harus memahami cara menerapkan SPC dan alat-alat yang dapat digunakan.

Key Takeaways

Statistical Process Control adalah metode untuk mengendalikan dan meningkatkan kualitas proses produksi melalui analisis statistik
Untuk menerapkan SPC dalam bisnis Anda, siapkan data dan alat analisis. Selanjutnya, tetapkan batas-batas limit dan analisis data. Setelah itu, Anda dapat memperbaiki masalah yang Anda temukan.
Gunakan 7 QC tools untuk mempermudah proses analisis, terutama control chart.

Daftar Isi:

Apa itu Statistical Process Control (SPC)?

Statistical Process Control adalah metode untuk mengendalikan dan meningkatkan kualitas proses produksi melalui analisis statistik. SPC menggunakan alat statistik untuk mengumpulkan dan menganalisis data. Dengan cara ini, Anda dapat meningkatkan efisiensi produksi dan mengurangi kecacatan di seluruh proses produksi.

Secara singkat, SPC memastikan proses Anda berjalan lancar dan menghasilkan barang dengan kualitas yang konsisten, sebelum terjadi kerusakan. Hal ini memungkinkan Anda untuk memenuhi ekspektasi pelanggan dan mencegah kerugian.

Perbedaan SPC dan SQC

Dalam pengendalian kualitas, banyak orang yang menganggap kalau Statistical Process Control (SPC) dan Statistical Quality Control (SQC) adalah hal yang sama. Padahal, SQC dilakukan setelah SPC. Sebagai tambahan, berikut perbedaan SPC dan SQC:

Aspek	Statistical Process Control	Statistical Quality Control
Fokus	Proses	Produk
Tujuan	Memastikan proses produksi berjalan lancar	Mendeteksi barang cacat
Waktu	Selama proses produksi	Setelah proses produksi
Metode	Menggunakan 7 QC Tools, seperti control chart	Menggunakan acceptance sampling
Cocok untuk	Bisnis yang ingin menekan pengeluaran karena perbaikan produk yang cacat	Bisnis yang ingin menjaga kualitas produk mereka, dan memastikan kalau pelanggan mereka memiliki pengalaman yang baik

Cara Melakukan Statistical Process Control

Sebelum Anda menerapkan Statistical Process Control (SPC), Anda harus memahami prosesnya. SPC membutuhkan perencanaan yang baik, mulai dari variabel yang ingin Anda uji hingga jenis control chart yang akan Anda gunakan. Untuk memastikan proses berjalan dengan lancar, berikut langkah-langkah untuk melakukan Statistical Process Control:

1. Siapkan bisnis

Pertama, siapkan kriteria dan alat analisis Anda terlebih dahulu. Pilih variabel yang ingin Anda ukur, seperti berat dan diameter produk. Lalu, pilih alat yang akan Anda gunakan dan ujilah untuk memastikan keakuratannya.

Note: latih karyawan Anda untuk memahami SPC dan alat-alatnya.

2. Kumpulkan data

Setelah Anda menentukan kriteria, Anda dapat mulai mengumpulkan data. Kelompokkan data ke dalam rational subgroups, berdasarkan kondisi di mana data tersebut dihasilkan. Dengan ini, Anda dapat mengidentifikasi common cause variation (perubahan alami) dan special cause variation (perubahan tidak alami).

Note: sebagai gambaran, contoh dari rational subgroup adalah kelompok yang terdiri atas barang-barang hasil mesin A.

3. Buat Control chart dan Control limit

Menggunakan kriteria data Anda, tentukan jenis control chart yang akan Anda gunakan. Selain itu, tentukan Upper Control Limit (UCL) dan Lower Control Limit (LCL) untuk data Anda. Anda harus memiliki batas-batas ini dan center line untuk mempermudah penempatan data.

Note: ada dua jenis control chart, yaitu variable dan attribute control chart. Variable mengukur values, seperti berat barang. Sebaliknya, attribute menghitung values, misalnya jumlah produk yang bermasalah.

4. Analisis data

Tempatkan data Anda pada grafik, dan identifikasi poin-poin yang berada di luar UCL dan LCL. Jika sejumlah besar poin meningkat atau menurun secara perlahan, ini berarti ada yang bermasalah dengan atau di dalam proses produksi Anda.

Note: dalam konteks ini, “in control” berarti poin-poin di grafik acak. Namun, “out of control” berarti data berada di luar limit atau dalam suatu pola dengan sejumlah besar poin.

5. Perbaiki masalah

Dengan hasil analisis, identifikasi dan perbaiki masalah yang muncul. Misalnya, Anda memperbaiki mesin yang menyebabkan kecacatan.

Note: Anda dapat mengintegrasikan metode ini ke dalam bisnis Anda. Ingat saja untuk audit dan latih karyawan Anda secara berkala.

Contoh Penerapan Statistical Process Control (SPC)

Saat mengimplementasikan Statistical Process Control, Anda harus menyesuaikannya dengan perusahaan Anda. Setiap industri memiliki metode penerapannya sendiri. Untuk menggambarkan itu, berikut contoh SPC dalam berbagai industri:

1. Industri F&B

Industri makanan dan minuman menggunakan SPC untuk memastikan keamanan produk dan konsistensi rasa. Dengan metode ini, bisnis F&B dapat mengukur pH dan suhu sterilisasi secara real-time. Selain itu, mereka juga bisa mengontrol fill volume agar sesuai dengan label produk.

2. Industri Farmasi

Industri obat-obatan diatur oleh berbagai peraturan, seperti standar CPOB. Untuk memastikan kepatuhan, mereka harus mengecek kualitas di seluruh proses produksi. Dengan cara ini, perusahaan farmasi dapat memastikan produk berkualitas tinggi. Selain itu, mereka juga dapat mengidentifikasi sumber kontaminasi jika mereka menemukan masalah pada produk.

3. Industri Manufaktur

Selain industri farmasi, industri manufaktur juga diatur oleh peraturan-peraturan, seperti Standar Nasional Indonesia (SNI). Saat memproduksi barang, mereka harus memantau mesin mereka dan output-nya. Hal ini memungkinkan mereka untuk menjadwalkan predictive maintenance dan mengurangi rework.

Alat yang dapat Anda Gunakan dalam SPC

Selain control chart, ada alat lain yang dapat Anda gunakan dalam Statistical Process Control, yaitu 7 QC tools. Anda dapat menggunakan alat-alat tersebut untuk menganalisis data. Oleh karena itu, berikut 7 QC tools dan fungsi mereka:

Check sheet: untuk mencatat data selama proses observasi Anda.
Control chart: untuk mengidentifikasi “out of control” subgroup.
Cause and effect diagram: untuk mengidentifikasi semua potensi penyebab dan masalah dalam proses produksi.
Pareto diagram: untuk mengidentifikasi faktor masalah yang paling signifikan, berdasarkan 80/20 rule.
Histogram: untuk memvisualisasikan data dan distribusinya.
Scatter diagram: untuk menemukan hubungan antar data.
Stratification: untuk mengelompokkan data ke beberapa strata.

Masalah Umum dalam SPC dan Cara Mengatasinya

Saat melakukan SPC, Anda akan menghadapi berbagai kendala. Untuk mempersiapkan diri dan bisnis Anda, berikut masalah umum dalam Statistical Process Control dan cara mengatasinya:

1. Alat ukur error

SPC Anda tidak berguna jika alat Anda mengukur data dengan tidak akurat. Hal ini karena data tersebut digunakan untuk menentukan Control Limit. Jika Anda sudah salah pada tahap itu, Anda tidak dapat menempatkan dan menganalisis data dengan benar. Oleh karena itu, lakukan Gage R&R sebelum mengumpulkan data.

2. Control Limit tidak akurat

SPC Anda juga tidak berguna jika Control Limit Anda tidak akurat. Tanpa UCL dan LCL yang tepat, Anda tidak bisa mengidentifikasi masalah dalam proses proses produksi Anda. Hal ini sama dengan Control Limit yang tidak real-time. Solusinya adalah untuk melakukan Gage R&R dan menghitung ulang Control Limit setiap kali ada perubahan besar dalam proses produksi.

3. Proses masih manual

Proses manual meningkatkan risiko kesalahan, mulai dari salah input data hingga salah hitung Control Limit. Untuk meningkatkan akurasi, Anda dapat menggunakan software SPC. Selain itu, Anda bisa menggunakan add-in Excel jika Anda baru memulai. Namun, jika Anda ingin opsi yang lebih fleksibel, Anda bisa menggunakan manufacturing software.

4. Staf tidak bisa membedakan Control Limit dan Specification Limit

Salah satu kesalahan terbesar dalam pengendalian kualitas adalah menyamakan Control Limit dan Specification Limit. Control Limit mengukur stabilitas proses, sementara Specification Limit menentukan kebutuhan produk. Jika staf Anda tidak bisa membedakan kedua batas tersebut, mereka tidak akan dapat mendeteksi kesalahan di seluruh proses produksi. Untuk mencegah ini, latih karyawan Anda.

Kesimpulan

Statistical Process Control membantu Anda mengoptimalkan kualitas proses produksi. Dengan menggunakan 7 QC tools, Anda dapat mengidentifikasi masalah sebelum itu terjadi. Selain itu, Anda dapat memastikan produk Anda berkualitas tinggi.

Jika Anda ingin SPC Anda berjalan lancar, Anda harus mempersiapkan alat dan bahan yang diperlukan terlebih dahulu. Terdapat berbagai masalah yang dapat menghambat proses Anda. Jadi, Anda harus merencanakan SPC Anda dengan matang.

Pertanyaan Seputar Statistical Process Control

Apa itu 80/20 rule?

80/20 rule atau Pareto Principle adalah peraturan yang menyatakan kalau 20% penyebab menghasilkan 80% hasil. Prinsip ini sering digunakan dalam metode-metode analisis, seperti Six Sigma dan Statistical Process Control (SPC).
Bisakah Anda melakukan SPC di Spreadsheet?

Ya. Pertama, Anda perlu membuat control chart di Spreadsheet. Setelah itu, Anda tinggal hitung control limits menggunakan formula dan buat grafik menggunakan fitur-fitur, seperti insert chart.
Mengapa SPC penting dalam quality control?

SPC penting karena metode ini memastikan produk akhir berkualitas dan proses produksi Anda berjalan dengan baik. Selain itu, Anda juga dapat menggunakan SPC untuk mengidentifikasi mesin yang bermasalah.