Karakterisasi proses dari data

Secara garis besar, proses karakterisasi data dpt dilihat di gbr berikut.20141017_103246Dalam bahasa six sigma, ada bbrp cara utk mengkarakterisasi proses yg kita miliki berdasarkan data yg kita punya. Empat di antaranya adalah Cp, Cpk, DPMO, dan DPU.

Cp dan cpk_01(1)

Cp dan Cpk adalah process capability index. Sederhananya, ini adalah indeks kinerja dari proses yg kita miliki. USL (Upper spec limit) dan LSL (Lower spec limit) ditentukan oleh keperluan pelanggan (customer requirement). Sedangkan sigma (standar deviasi) ditentukan oleh data2 dari proses yg kita miliki. Semestinya nilai rata2 kita (mean) berada di antara USL dan LSL tsb.

Cp digunakan jika kita mengasumsikan bahwa jarak dari nilai rata2 ke lower dan upper specification limit adalah sama. Jika nilai 6 kali sigma yg kita miliki lebih besar drpd jarak antara USL dan LSL, maka Cp akan bernilai < 1. Artinya, sebagian besar dari produk (hasil atau output) dari proses kita akan berada di luar rentang spesifikasi pelanggan. Jika nilai Cp = 1, maka meskipun kualitas produk kita bervariasi sampai 3 kali sigma, kita ttp akan berada di dlm spesifikasi. Jika nilai Cp = 1.33, berarti produk kita berada pada 4 sigma. Jika nilai Cp = 2, berarti kita sudah berada dlm 6 sigma.

Sedangkan Cpk digunakan jika kita mengasumsikan / mengetahui bahwa jarak dari nilai rata2 ke lower dan upper spec. limit tidak sama. Pengertiannya jg sama dgn pengertian Cp di atas.

DPMO adalah defect per million opportunity atau jumlah yg cacat dlm sejuta kesempatan. Jumlah yg cacat (# defects) bukan berarti jumlah barang yg cacat (# defective units) karena satu barang yg cacat bisa memiliki lebih dari satu kecacatan. Misalnya klo kualitas sebuah produk ditentukan oleh warna dan bau nya, maka ini berarti # prop = 2. Maka klo warnanya gak sesuai berarti cacatnya satu. Klo warna dan baunya gak sesuai, berarti cacatnya dua, meskipun barangnya cuma satu itu. Jumlah barang yg diperiksa adalah # n.

Cp dan cpk_02(1)

Formula di atas berarti semakin banyak criteria kualitas barang, maka utk jumlah cacat yg sama, DPMO akan semakin kecil. Atau utk DPMO yg sama, semakin banyak criteria kualitas barang, maka jumlah yg cacat akan semakin besar. Dgn kata lain, krn criteria kualitas yg banyak, kita berpotensi melakukan kesalahan yg semakin banyak.

Contoh perhitungan sederhana: jumlah barang produksi = 100. Kriteria kualitas barang ada 4 jenis. Katakanlah bau, warna, bentuk, dan rasanya. Jika ditemukan jumlah cacat sebesar 50, maka DPMO = 50*106/(100*4) = 125000.

Ini berarti akan ada 125000 cacat dlm sejuta kesempatan. Ini setara dgn kurang lebih 2.7 sigma level.

Klo kriterianya dikurangi setengahnya menjadi dua, sementara jumlah yg cacat sama, maka DPMO = 50*106/(100*2) = 250000. Sigma levelnya turun menjadi 2.2.

Klo jumlah yg cacat berkurang setengahnya, dgn jumlah criteria yg sama, maka DPMO = 25*106/(100*4) = 62500. Ini setara dgn sigma level 3.1.

DPU adalah kemungkinan jumlah kecacatan yg terdapat di dlm setiap barang yg diproduksi.

Cp dan cpk_03

Dengan bantuan data2 ini kita sudah bisa membuat project charter di tulisan berikutnya.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: