Perbaikan kualitas produk pillar rear headrest (HR) 2sj menggunakan metode six sigmauntuk meminimasi jumlah cacat produk di PT. Tosama Abadi Cikarang
P T. Tosama Abadi merupakan perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur otomotif sebagai produsen komponen interior mobil. Produk Pillar Rear Headrest2SJ merupakan komponen kursi pada mobil yang merupakan sandaran kepalauntuk penumpang pada mobil Honda Mobilio. Perusahaan memproduksi produkheadrest berdasarkan pesanan dari customer yang jumlahnya mencapai ribuan perbulannya. Berdasarkan data historis perusahaan pada bulan Januari – Agustus2019, produk Pillar Rear Headrest (HR) 2SJ memiliki persentase cacat atau NG(Not Good) perbulan yang tinggi, yaitu rata-rata 1,76%. Penelitian ini bertujuanuntuk mengurangi jumlah produk cacat (NG) dengan menganalisa penyebabnyadan memberi usulan perbaikan terhadap permasalahan yang ada. Metode SixSigma dengan tahapan DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve and Control)digunakan sebagai urutan dalam pengolahan data. Pembuatan diagram SIPOC(Supplier-Input-Process-Output-Customer) dan identifikasi Critical to Quality(CTQ) dilakukan pada tahap Define. Pada tahap Measure, dilakukan perhitunganpeta kendali dan dilanjutkan dengan perhitungan nilai DPMO dengan hasilsebesar 13.400 yang setara dengan 3,71 sigma. Lalu pada tahap Analyze,dilakukan identifikasi jenis cacat dominan menggunakan Diagram Pareto diikutiCause and Effect Diagram dan analisis penyebab kegagalan dengan metodeFailure Mode and Effect Analysis (FMEA) serta Fault Tree Analysis (FTA). Hasilnilai RPN tertinggi pada FMEA adalah sebesar 288 pada proses bending danterdapat enam penyebab dengan nilai RPN dominan lainnya. Perbaikan kemudiandiberikan pada tahap Improve berupa checksheet harian compressor, formchecklist mesin bending dan penggantian komponen silinder pada mesin swagingyang ditentukan berdasarkan basic event tertinggi yaitu C2 dengan probabilitaskejadian 0,145 diikuti empat basic event lainnya. Pada tahap Control dilakukanimplementasi checksheet harian compressor dan form checklist mesin bending dandiperoleh penurunan DPMO menjadi 12.200 serta kenaikan tingkat sigma menjadi3,75 sigma.
P T. Tosama Abadi is a company engaged in manufacturing automotive as a manufacturer of car interior components. Pillar Rear Headrest Products2SJ is the seat component of the car which is the headrestfor passengers on Honda Mobilio cars. The company produces productsheadrest based on orders from customers who number in the thousands perthe month. Based on historical data of the company in January - August2019, 2SJ Pillar Rear Headrest (HR) products have a defective percentage or NG(Not Good), a high monthly average of 1.76%. The purpose of this researchto reduce the number of defective products (NG) by analyzing the causesand suggest improvements to existing problems. Method SixSigma with DMAIC stages (Define, Measure, Analyze, Improve and Control)used as a sequence in data processing. Making SIPOC diagrams(Supplier-Input-Process-Output-Customer) and identification of Critical to Quality(CTQ) is performed at the Define stage. At the Measure stage, a calculation is performedcontrol chart and proceed with the calculation of the DPMO value with the resultsamounting to 13,400 which is equivalent to 3.71 sigma. Then in the Analyze stage,the dominant defect type is identified using the Pareto diagram followedCause and Effect Diagram and analysis of the causes of failure with the methodFailure Mode and Effect Analysis (FMEA) and Fault Tree Analysis (FTA). Resultsthe highest RPN value in FMEA is 288 in the bending process andthere are six causes with other dominant RPN values. Repair latergiven at the Improve stage in the form of a compressor daily checksheet, formbending machine checklist and cylinder component replacement on the swaging machinewhich is determined based on the highest basic event, C2 with probabilityevent 0.145 followed by four other basic events. At the Control stage doneimplementation of compressor daily checksheet and bending machine checklist form and DPMO decreased to 12,200 and increased sigma level became3.75 sigma.