CAPABILITY PROCESS

(Kemampuan Proses)

σσσσσσσσσσσσ

Spec

LSLLSL USLUSL

Basic Course Six SigmaBasic Course Six Sigma

μ

USLUSL

T

μ

USLUSL

T

Tepat namun tidak akuratShifting/bergeser ke Target

& Mereduksi Variasi

Geser menuju Target

TurunkanVariasi

USLUSL

T

μ

Akurat namun tidak tepat

Objectdari 6 adalah

Shift(geser) ke target

MenurunkanVariasi

Masalah dalam Six Sigma

Apa masalah dari proses kita ?

Dari perspektif Statistik, terdapat dua masalah, yaitu :

USLLSL

Target

Situasi sekarang

USLLSL

Target Situasi Sekarang

Masalah dengan spread (variasi) Masalah dengan centering (lokasi)

Variasi Proses

Kenapa kita perlu process capability ?

- Guna mengukur jumlah Defect yang dihasilkan oleh proses

- Guna mengetahui sifat permasalahan dari defect

• Process Location

• Process Variation

Dengan apa kita menghitung process capability ?

- Data (Sample)

Process Capability

Bagaimana kita mendapatkan sampel dari suatu populasi dengan benar ?

-

Shift ke-1Operator baru

Material Beda

Lower Limit Upper Limit

Shift ke-2

output dari keseluruhan proses

Output dari sebagian proses

Rational Subgrouping

PR

OC

ES

S R

ES

PO

NS

E

TIME

RATIONAL

SUBGROUPS

Black Noise

White noise

Rational Subgrouping

Black Noise

- Black noise adalah keadaan (variasi) yang disebabkan karena dipengaruhi oleh perbedaan faktor 4M1E

- Merupakan variasi yang dapat dikontrol

White Noise- White noise adalah suatu keadaan (variasi) yang didipengaruhi faktor- faktor diluar perbedaan faktor 4M1E

- Variasi yang tidak dapat dikontrol

Rational Subgrouping

Pengambilan Sampel dengan yang hanya terdiri dari White Noise.

Black noise terjadi diantara beberapa sample

Rational Subgrouping

Mengapa kita harus melakukan Rational Subgrouping?

• Rational Subgroup salah satu 6 Sigma Tools yang kuat dan efektif.

• Cara yang tepat dalam mengidentifikasi long term dan short term capability.

• Faktor-faktor yang berpengaruh harus dimasukkan dalam rational

subgrouping.

: Gunakan 5M Cause and Effect Analysis sebagai alat bantu untuk

mengidentifikasi faktor yang berpotensi menyebabkan variasi pada proses

· Man : Perubahan operator, Pergantian shift, operator baru, dll.

· Machine : Perubahan settingan mesin, Perawatan peralatan, dll .

· Material : Perbedaan lot yang masuk, material yang berbeda, dll.

· Method : Perbedaan metode kerja antar operator dll.

· Measurement : Variasi dari operator, Variasi dari alat kerja dll.

Contoh: Perbedaan antara White noise dan Black noise

Operator 1

Operator 2

Operator 3

Operator 4

Operator 5

Operator 6

Operator 7

Operator 8

Operator 9

Line 1 Line 2 Line 3

• White noise : Variasi proses didalam tiap Line (Line1, Line 2, Line 3)

• Black noise : Variasi proses diantara Line 1, 2, 3.

-

Operator Baru Shift ke-1

Material berbedaShort Term:

Lower Limit Upper Limit

Long Term:

Shift ke-2

Long Term vs Short Term Capability

Cp = (USL - LSL)

6*

(Nilai range max yang diperbolehkan dari karakteristik)

(Variasi normal dari proses)Cp (best) =

Zst=3*Cp

Estimasi Dari Capability Index (Short Term)

Zlt=3*Cpk

Cpk = (1-k)*Cp

k = (USL - LSL)

2

(X - Target)

Estimasi Dari Capability Index (Long Term)

Jika kapabilitas proses kita telah mencapai Six Sigma

maka nilai dari kapabilitas adalah sebagai berikut :

Short term Long term

Zst = 6

Cp = 2

Zlt = 4.5

Cpk = 1.5

ppm = 3.4

Zshift = Zst - Zlt = 6 - 4.5 = 1.5

Capability Index (Long Term vs Short Term)

!!!!!!

1 2 3 4 5 6

2.5

2.0

1.5

1.0

0.5

Poor

Good

Zshift

ZstPoor Good

A B

C D

Merupakan penggambaran dari suatu permasalahan di proses Tujuan kita adalah kotak D

Diagram 4 Block (Continuous Case)

Con

trol

Teknologi

LSL USLT

x

LSL USLT

x

LSL USLT

x

LSL USLT

x

1 2 3 4 5 6

2.5

2.0

1.5

1.0

0.5

Poor

Good

Zshift

ZstPoor Good

A B

C DC

ontr

ol

Teknologi

36 38 40 42 44

LSL USL

Process Capability Analysis for Sample

USL

Target

LSL

Mean

Sample N

StDev (ST)

StDev (LT)

Cp

CPU

CPL

Cpk

Cpm

Pp

PPU

PPL

Ppk

PPM < LSL

PPM > USL

PPM Total

PPM < LSL

PPM > USL

PPM Total

PPM < LSL

PPM > USL

PPM Total

42.0000

*

38.0000

40.0016

250

0.95975

1.18146

0.69

0.69

0.70

0.69

*

0.56

0.56

0.56

0.56

60000.00

40000.00

100000.00

18510.77

18661.53

37172.30

45116.53

45372.82

90489.34

Process Data

Potential (ST) Capability

Overall (LT) Capability Observed Performance Expected ST Performance Expected LT Performance

STLT

Cp, Zst=Cp*3Cpk, Zlt=Cpk*3

ppm

Analisa Capability - MINITAB (Continuous Case)

Kegagalan dalam menghasilkan suatu produk

Kualitas produkKualitas komponenProcess YieldTes DestructiveRejects - RepairVisual Check (Appraisal)EHS - OSHA/LTA (Accidents)KetidakhadiranPerbedaan Material ForecastingSchedule Achievement

KapasitasCTQ - Critical to Quality Scrap dan ReworkOrganizational DevelopmentTrainingInventoryOvertimeOn-Time-DeliveryOrder yang akuratTransportasiDown time

Apa yang dimaksud dengan Defect ?

Apa yang dimaksud dengan Opportunity (Kesempatan) ?

Defects & Opportunities (Kerusakan & Kesempatan)

DPU = Defects

UnitDPO =

DefectsOpportunity

Warna hitam adalah defect

Apa yang dimaksud dengan DPU ?

Apa yang dmaksud dengan DPMO ?

OpportunityUnit

Defects & Opportunities (Kerusakan & Kesempatan)

DPMO = Defects

OpportunitiesX 1,000,000

Pertanyaan : Apakah PPM sama dengan DPMO?Jawaban : Benar ! PPM sama dengan DPMO sebab kesempatan

(opportunities) sama dengan jumlah unit yang diproses atau diproduksi.

Suatu Opportunities (kesempatan) dipilih karena :

Critical To Quality (CTQ) dan Kemauan konsumen adanya Cost

Of Failure (COF)

DPMO adalah jumlah defect yang terjadi dalam satu juta

kesempatan, atau defect per sejuta kesempatan

DPMO

Adalah : Rasio kemungkinan Output yang dihasilkan dari seluruh proses

FinalGood

ProcessDefect Ratio

Loss byun-control

Input

Process 1 : 99% Accept ratio

Process2 : 92%

Process3 : 97%

Final Inspection: 97%

RTYControl

Processdefectratio

Control

*YRT/RTY = 0.99 X 0.92 X 0.97 X 0.97 = 85.7%

Object Meningkatkan Produktivitas melalui quality improvement

Apply Defect di seluruh proses, EquipmentModel Change Loss

Tool 6

Method 1orang 1 Project, Team activity

Added Improvement for hidden factory

Rolled Throughput Yield

First Time Yield (YFT)

Akhir dari proses yield

Tidak termasuk internal rework loops

Kemungkinan zero defect diukur dari akhir proses

Rolled Throughput Yield (YRT)

Total proses yield

Termasuk internal rework loops

Kemungkinan menghasilkan zero defects dari keseluruhan

proses

Normalized Yield (YNA)

Rata-rata yield dari proses yang berurutan atau process steps Final Yield (YF)

Berdasarkan proses akhir (merupakan konsep tradisional yield )

Model Yield

YFT (First Time Yield)

100Units 85

Units70 Units

30 Units

ProcessRework OUTPUT

Scrap15 Unit

Hidden Factory”

INPUT

YFT = 70%

YF = 85%

Yang bagaimana tepatnya bagi konsumen

The hidden factory berpengaruh terhadap the cost of failure (COF)

Model Yield

YRT (Rolled Throughput Yield)

Apa artinya YRT ? YRT = YFT1 x YFT2 x YFT3

YRT = 0.8 x 0.7 x 0.9 = 0.504 = 50.4%

Jika suatu produk dibuat melalui 3 proses yang saling berurutanTentukan YRT dan YNA jika YFT and YF diketahui.

Process 1 Output

YFT1 = 80%YF = 100%

YFT2 = 70%YF = 90%

YFT3 = 90%YF = 95%

Process 2 Process 3

Apa artinya YNA ? YNA =

YNA =

3321 FTFTFT YYY

3RTY

Model Yield

ZLT

YNA

YRT

(YRT)1 / # of process

e-DPU(YFT1)(YFT2)(YFT3)... ATAU

YRT = e -d/u

Zst = Zlt + 1.5Zst = Zlt + 1.5

Analisis Capability (Discrete Case)