Kenapa SPC merepotkan? Salah satunya karena analisa kestabilan dan kemampuannya nya dilakukan untuk satu karakter pada part, lalu bagaimana kalau perusahaan saya memproduksi 400 part dan dalam satu part ada 5 karakter penting? Ada 2000 control chart bukan? Lalu apabila waktu antar model yang singkat dan dilakukan oleh satu mesin, bukankan waktu setting sudah memakan waktu, kemudian direpotkan lagi dengan memplot graphiknya. Kalau kondisi didiamkan bukankah akan lebih tinggi nilai lost dibanding mamfaatnya? Ya karena perusahaan kita pada hakikatnya membuat produk bukan membuat kertas yang isinya control chart. (Mohon maaf), sewaktu kami memberikan konsultasi atau training, biasanya konsep SPC Short Run tidak kami berikan, karena SPC short run sebaiknya digunakan untuk kondisi di atas
Pada SPC di masa produksi yang panjang, kita sebut SPC Long Run, (volume besar) kita bisa menentukan lokasi proses (mean) dan spread (standar deviasi) saat Significant Production Run, nah pada SPC short run, mean diperoleh dari target atau nilai tengah dari spesifikasi. Dan untuk penentuan variasi dapat diperoleh dari:
- Data variasi proses yang diganti
- Dari nilai target performance, Pp= (USL-LSL)/(6xvariasi target)
- Dari nilai parameter control chart, Rbar cal = d2 x σproses
Kita buat simple penjelasan mengenai SPC short Run ya dengan membandingkan antara SPC Short Run dan SPC Long Run
| Pembanding | SPC Long Run | SPC Short Run |
| Parameter Awal | Dari trial (pre production activities) | Bisa dari proses yang digantikan atau target |
| Control Limit | Dibentuk dari 20 subgroup dulu | Bisa langsung dibuat, dihitung dengan kalkulasi dari target |
| Pengenalan ketastabilan atau ketidakstabilan | Standar rule | Mesti investasi lebih dalam terhadap special causes |
| Yang di plot di Control Chart | Nilai yang diukur | Nilai penyimpangan dari target |
| Cocok Contoh Proses | Proses Ganti model yang lama atau volume produksi besar
Satu parameter penting/satu produk |
Frekuensi Ganti model tinggi
Volume produksi kecil (100 pcs) Banyak parameter dalam satu produk (proses Stamping direkomendasikan menggunakan ini) |
| Jenis Control Chart yang biasa di pakai | Xbar-R | I-MR |
Jadi SPC short run secara praktek nya bisa dipakai untuk mengontrol beberapa karakteristik pada satu part dan beberapa karakteristik pada beberapa part. Membuat lebih cepat bukan? Ya memang cepat, tetapi kita harus kuat dalam analisa terhadap special cause, kegagalan yang sering didapat adalah para engineer hanya memplot tanpa analisa.
Mengenai ketentuan SPC Short Run ini bisa dilakukan pada
- Variasi yang sama, untuk variasi yang sama, sangat baik bila subgroup konstan dan rata-rata part yang dikontrol mempunyai Range yang mendekati. Biasanya variasi ini lebih baik digunakan untuk memplot dalam satu graphic untuk mengontrol beberapa karakter penting yang ada dalam satu part
- Variasi yang berbeda, jadi untuk part yang karakteristiknya berbeda atau sama , bisa diplot dalam satu chart walau beda variasi
Nah siapa bilang SPC merepotkan? Sejauh sering ganti model, volume sedikit untuk tiap part dan menginginkan analisa cepat karena data sebelumya belum ada, kita bisa pakai SPC Short Run.
Salam
