Pengendalian Kualitas pada Produk Pot Cream Menggunakan Metode Statistical Quality Control (SQC) dan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) di PT. San Asia Padma

  • Rizal Rizki Yusmana Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Islam Bandung
  • Puti Renosori Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Islam Bandung
  • Selamat Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Islam Bandung
Keywords: Pengendalian Kualitas, Statistic Quality Control, Failure Mode And Effect Analysis

Abstract

Abstract. Industrial development has experienced quite a significant increase. Standards or product quality characteristics have been determined, but this does not rule out the potential for products that do not comply with the standards. Several types of defects result in the product not being able to be used as well as losses in terms of time and costs, where the defects are in the form of thread threads that do not match, no closing pull, thread threads that do not match, coloring list is not neat. Based on existing defect data, the author was asked to research this problem to reduce defective products which resulted in production schedules not being on time. The problems that occur in the company include many products with visual and functional defects. So a feasible method is needed to solve this problem. The method used to further identify the problems above is by using Statistical Quality Control (SQC) and to make recommendations for improvement using the Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) method. The causes of defects are seen from human factors, methods, materials, machines and tools. Based on the results of the RPN calculation, the highest one gets top priority for improvements. Of these priorities, the one with the highest RPN value is 360. Based on the highest RPN value, namely the product capacity is too small, a proposal for improvement is given to the cause of the defect by increasing the size of the product container at the molding work station by the company.

Abstrak. Perkembangan perindustrian cukup mengalami peningkatan yang signifikan. Standar ataupun karakteristik mutu produk sudah ditetapkan, tetapi hal tersebut tak menutup potensi terdapat produk yang tak sesuai terhadap standar. Beberapa jenis kecacatan yang mengakibatkan produk tidak bisa digunakan serta kerugian dari segi waktu dan biaya, di mana kecacatan tersebut berupa drat ulir tidak sesuai, tarikan penutup tidak ada, drat gerigi tidak sesuai, pewarnaan list tidak rapi. Berdasarkan data kecacatan yang ada, penulis diminta untuk meneliti permasalahan tersebut guna mengurangi produk cacat yang mengakibatkan jadwal produksi tidak tepat waktu. Permasalahan yang terjadi di perusahaan adalah terdapat banyak produk dengan kecacatan visual maupun fungsional. Maka, diperlukan suatu metode yang layak untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Metode yang digunakan untuk mengidentifikasi lebih lanjut mengenai permasalahan di atas yaitu dengan menggunakan Statistical Quality Control (SQC) dan untuk membuat usulan perbaikan menggunakan metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Penyebab kecacatan dilihat dari faktor manusia, metode, bahan, mesin, dan alat. Berdasarkan hasil perhitungan Risk Priority Number (RPN), nilai tertinggi mendapatkan prioritas utama untuk dilakukan perbaikan. Dari prioritas tersebut, yang memiliki nilai RPN tertinggi yaitu sebesar 360. Berdasarkan nilai RPN tertinggi, yaitu tampungan produk yang terlalu kecil, diberikan usulan perbaikan untuk penyebab terjadinya kecacatan dengan melakukan penambahan ukuran tampungan produk pada stasiun kerja moulding oleh pihak perusahaan.

References

[1] Ansori, N., & Mustajib, M. I. (2013). Integrated Maintenance System. Yogyakarta :
Graha Ilmu.
[2] Dita, M. (2020). Pengendalian Kualitas Produk Cacat Batang Alumunium Ec Grade
Menggunakan Pendekatan Failure Mode And Effect Analysis. Jurnal Ilmiah Teknik
Industri, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Al-Azhar Indonesia.
[3] Renosori P, Oemar H, Fauziah SR. Combination of FTA and FMEA methods to
improve efficiency in the manufacturing company. Acta Logist. 2023;10(3):487–95.
[4] Pyzdek, T., & Keller, P. A. (2013). The six sigma handbook (p. 25). McGraw-Hill
Education.
[5] Ratnadi, R., & Suprianto, E. (2016). Pengendalian Kualitas Produksi Menggunakan
Alat Bantu Statistik (Seven Tools) Dalam Upaya Menekan Tingkat Kerusakan Produk.
Jurnal Indept, 6(2), 11.
Published
2024-08-14