ANALISIS SIX SIGMA UNTUK MENGURANGI JUMLAH DEFECT PADA PRODUKSI SABLON DIGITAL MUG SOOUVE STORE
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Bakrie
Author
Amny, Yusrina
Subject
Service Quality
Datestamp
2017-09-14 08:20:20
Abstract :
Tujuan penelitian ini adalah untuk (1) Mengetahui proses atau prosedur apa yang digunakan untuk mencetak sablon pada mug di Soouve Store, (2) Mengetahui faktor-faktor penyebab kualitas produk yang cacat (defect) dan (3) Mengetahui bagaimana pengendalian kualitas berdasrkan metode six sigma yang dapat diterapka pada bagian operasional Soouve Store. Pengolahan data dilakukan dengan perhitungan six sigma. Berdasarkan perhitungan six sigma didapat Defect per Unit (DPU) sebesar 0,05479. Sedangkan Defect per Million Opportunity (DPMO) sebesar 18.264. Dengan DPMO sebesar 18.264 apabila dikonversi ke dalam tabel sigma didapat nilai sigma sebesar 3,59398. Berdasarkan diagram pareto, kriteria yang paling dominan mempengaruhi tingkat reject adalah kerapatan mesin 57%, Proses pengangkatan produk dari mesin 28% dan suhu mesin 15%. Selain menggunakan diagram pareto, dominasi kriteria dan faktor-faktir yang mempengaruhi timbulnya produk cacat digunakan fishbone diagram. Setelah itu dilakukan improve dengan menggunakan FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) untuk diketahui penyebab cacat mana yang harus diprioritaskan. Kemudian dilakukan kontrol dengan menggunakan U-Chart.
Tujuan penelitian ini adalah untuk (1) Mengetahui proses atau prosedur apa yang digunakan untuk mencetak sablon pada mug di Soouve Store, (2) Mengetahui faktor-faktor penyebab kualitas produk yang cacat (defect) dan (3) Mengetahui bagaimana pengendalian kualitas berdasrkan metode six sigma yang dapat diterapka pada bagian operasional Soouve Store. Pengolahan data dilakukan dengan perhitungan six sigma. Berdasarkan perhitungan six sigma didapat Defect per Unit (DPU) sebesar 0,05479. Sedangkan Defect per Million Opportunity (DPMO) sebesar 18.264. Dengan DPMO sebesar 18.264 apabila dikonversi ke dalam tabel sigma didapat nilai sigma sebesar 3,59398. Berdasarkan diagram pareto, kriteria yang paling dominan mempengaruhi tingkat reject adalah kerapatan mesin 57%, Proses pengangkatan produk dari mesin 28% dan suhu mesin 15%. Selain menggunakan diagram pareto, dominasi kriteria dan faktor-faktir yang mempengaruhi timbulnya produk cacat digunakan fishbone diagram. Setelah itu dilakukan improve dengan menggunakan FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) untuk diketahui penyebab cacat mana yang harus diprioritaskan. Kemudian dilakukan kontrol dengan menggunakan U-Chart.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
