Control Chart atau Shewhart Chart (atau process behavior chart), adalah sebuah tool yang sering digunakan dalam praktek Lean Manufacturing untuk menentukan apakah suatu proses manufaktur atau bisnis sedang dalam keadaan kontrol statistik. Control chart akan memberikan panduan dalam melakukan improvement pada proses.
Apa itu Control Chart?
Contol chart akan memberitahu anda, apa yang dapat diharapkan dari sebuah proses. Tool ini juga akan membantu anda mengetahui jika ada hal-hal yang menyimpang dalam proses, sehingga anda bisa langsung mengambil tindakan dan mengembalikan proses pada jalur yang benar. Misalnya, jika anda memiliki variasi dalam proses, apakah variasi tersebut terjadi secara alami dan terprediksi, atau apakah ada sesuatu yang salah, yang membutuhkan investigasi lanjutan?
Tool control chart akan membantu Process Owner keluar dari kebiasaan buruk, yaitu hanya mengambil tindakan berdasarkan data-data terbaru saja. Jika anda hanya melihat data-data terbaru, info yang anda dapatkan tidak akan cukup lengkap untuk menghasilkan keputusan yang baik. Tool ini juga akan memberitahu anda, kapan untuk melakukan investigasi lanjutan atas sebuah penyimpangan, dan kapan anda bisa membiarkannya saja. Singkatnya, control chart akan membantu anda untuk lebih produktif dan menghindari waktu dan energi terbuang untuk hal-hal yang tidak perlu.
Bentuk dan Tipe Control Chart
Pada control chat dalam bentuk umum, kita akan melakukan perencanaan kinerja proses dalam bentuk grafik. Chart akan memiliki tiga garis: UCL (Upper Control Limit), Mean (nilai rata-rata), dan LCL (Lower Control Limit). Jika data anda masih berada didalam batas 3 garis ini, maka dapat diasumsikan tidak ada masalah yang berarti dalam proses anda pada saat ini.
Dalam keluarga control chart, terdapat banyak tipe dan rupa yang dapat anda temukan. Beberapa diantaranya adalah:
- Individual Control Charts
- I & MR Control Charts
- X-Bar & S Charts
- X-Bar & R Charts
- P-Charts
- U-Charts
Untungnya, semua control charts tersebut memiliki format 3 garis yang sama: garis tengah, UCL dan LCL. Tujuan dari pembuatan semua control chart tersebut adalah membuat plotting data sehingga anda bisa langsung melihat kasus-Special Cause yang terjadi dalam proses, jika ada. Tujuannya adalah, tentu saja, untuk mengambil keputusan mengenai tindakan-tidakan yang perlu dilakukan.
Semua jenis chart tersebut sama-sama menyajikan data mengenai kinerja proses dari waktu ke waktu. Perbedaannya terletak pada perhitungan limit untuk tipe-tipe data yang berbeda.
Menginterpretasikan Control Chart
Beberapa dari anda mungkin telah familiar dengan control chart, berikut tipe dan penggunaannya. Sebagai Process Owner, anda harus mampu menginterpretasi control chart dengan tepat, karena chart akan menunjukkan tindakan apa yang perlu atau tidak perlu dilakukan.
Variasi akan selalu ada dalam proses. Tugas anda adalah memisahkan variasi-variasi tersebut kedalam dua kategori, yaitu Cause dan Special Cause. Lalu gunakan garis tengah (mean), batasan kontrol, dan plot data untuk membentuk interpretasi anda.
Kesalahan yang sering dilakukan oleh para Process Owner adalah memerintahkan timnya untuk membuat banyak control chart. Ketika tembok mereka telah dipenuhi oleh banyak chart yang bagus, tidak ada orang yang bertanggung jawab untuk menginterpretasi dan mengambil tindakan berdasarkan chart tersebut. Bertindak berdasarkan satu chart akan jauh lebih baik daripada tembok yang dipenuhi banyak chart yang tidak fungsional.
Bagaimana Menginterpretasi Sebuah Control Chart?
Mengapa interpretasi control chart menjadi hal yang penting? Salah satu alasan utamanya adalah karena tindakan-tindakan yang anda ambil di masa depan akan didasarkan kepada interpretasi ini. Bagan berikut ini akan membantu anda menginterpretasi dengan cara yang benar, khususnya dalam mengambil keputusan mengenai tindakan-tindakan yang berkaitan dengan proses:
Seperti yang terlihat pada bagan, Special Cause atau Special Cause membutuhkan tindakan yang khusus, sementara Common Cause atau Common Cause membutuhkan tindakan berdasarkan metodologi Lean Six Sigma, berupa improvement.
Apa Saja yang Termasuk Special Cause?
Setiap kejadian yang memiliki pola yang berulang, tidak hanya berupa variasi yang acak, dapat digolongkan menjadi Special Cause. Para ahli statistik telah menciptakan beberapa tanda untuk mendeteksi Special Cause ini. Yang paling sering digunakan adalah 4 tanda berikut:
Outlier – Outlier adalah poin data yang berada diatas UCL dan dibawah LCL. Karena batasan kontrol (control limit) dikalkulasi berdasarkan teori probabilitas, sebuah outlier sangat jarang ditemukan dalam proses yang hanya memiliki variasi Common Cause.
Shift – Kemungkinan proses yang stabil akan menghasilkan sembilan poin berturut-turut pada sisi yang sama itu sama saja dengan melempar koin dan mendapatkan ‘kepala’ sebanyak sembilan kali berturut-turut. Hal itu mungkin saja, tapi sangat jarang. Keberadaan sembilan poin berturut-turut pada sisi yang sama dari garis tengah mengindikasikan sebuah shift pada mean. Ini adalah indikator yang kuat yang menandakan proses telah berubah dan memerlukan investigasi.
Trend – Sebuah tren didefinisikan sebagai enam poin yang muncul berturut-turut, masing-masing lebih tinggi dari poin sebelumnya. Trend mengindikasikan Special Cause dengan efek gradual. Carilah perubahan proses yang mungkin dimulai pada permulaan trend.
Cycle – Pola-pola berulang yang disebut cycle ditandai dengan 14 poin berturut-turut yang bergantian naik turun. Pola ini menandakan perubahan siklikal yang repetitif dalam proses dan tentunya membutuhkan investigasi. Kasus yang mungkin terjadi meliputi over-adjustment, variasi shift-to-shift, dan variasi machine-to-machine.
Gambar dibawah ini akan menunjukkan bagaimana anda bisa mengidentifikasi kasus-Special Cause (Special Causes) dari control chart:
Sinyal-sinyal tersebut (outlier, shift, trend dan cycle) berlaku pada semua Common Cause pada control chart.
Jika tidak ada Special Cause yang ditemukan, kita bisa menyimpulkan proses masih berada dalam kendali. Berarti proses masih stabil dan tidak berubah, dan hanya variasi Common Cause yang mempengaruhi perilakunya. ***