“Kenapa hasil pengecekan produk oleh satu inspektor bisa berbeda dengan inspektor lainnya, padahal produk dan alat ukurnya sama?”
Pertanyaan ini, yang dilontarkan oleh seorang peserta dalam training Lean Six Sigma Green Belt kami, adalah masalah fundamental yang sering terjadi di banyak perusahaan manufaktur. Perbedaan hasil ini bisa menyebabkan keputusan yang salah: produk bagus ditolak (rugi biaya), atau produk cacat diloloskan (rugi reputasi).
Jawabannya terletak bukan pada produknya, melainkan pada sistem pengukurannya. Untuk menguji validitas sistem ini, kita membutuhkan sebuah metode statistik yang disebut Measurement System Analysis (MSA).
Apa Itu Measurement System Analysis (MSA)?
Measurement System Analysis (MSA) adalah sebuah metode analisa untuk menilai sistem pengukuran yang digunakan. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa variasi (perbedaan) yang terdeteksi berasal dari produk itu sendiri, bukan karena kesalahan pada proses pengukuran, alat, atau orang yang mengukur.
Secara sederhana, sebelum Anda mempercayai data hasil inspeksi, Anda harus percaya pada sistem yang menghasilkan data tersebut.
Komponen Utama Variasi: Repeatability & Reproducibility (Gage R&R)
Dalam MSA, kita fokus pada dua sumber variasi utama dalam sistem pengukuran, yang biasa disebut sebagai Gage R&R.
1. Repeatability (Konsistensi Internal Operator)
Ini adalah variasi yang muncul ketika satu orang yang sama mengukur satu part yang sama berulang kali menggunakan alat ukur yang sama. Repeatability yang buruk menunjukkan masalah pada konsistensi metode operator atau kestabilan alat itu sendiri.
2. Reproducibility (Konsistensi Antar Operator)
Ini adalah variasi yang muncul ketika beberapa orang yang berbeda mengukur satu part yang sama menggunakan alat ukur yang sama. Reproducibility yang buruk menunjukkan bahwa ada perbedaan metode, pemahaman, atau skill antar operator.
Menginterpretasi Hasil MSA: Kapan Pengukuran Diterima?
Setelah data uji MSA (studi Gage R&R) dianalisa, kita akan mendapatkan persentase total variasi atau error. Pedoman umum industri untuk menerima sistem pengukuran adalah sebagai berikut:
- Error < 10%: Sistem pengukuran dapat diterima. Variasi dari sistem pengukuran sangat kecil dan tidak signifikan.
- Error 10% – 30%: Sistem pengukuran berada di area abu-abu. Mungkin dapat diterima tergantung tingkat kekritisan karakteristik yang diukur, biaya perbaikan, dll. Namun, perbaikan sangat direkomendasikan.
- Error > 30%: Sistem pengukuran TIDAK dapat diterima. Data yang dihasilkan tidak bisa dipercaya. Perbaikan wajib dilakukan.
Hasil MSA Buruk? Ini Langkah Perbaikannya
Jika hasil uji MSA Anda di atas 10%, langkah selanjutnya adalah menganalisa sumber masalahnya:
- Jika masalah utama ada di Repeatability: Fokus pada alat. Apakah alat perlu dikalibrasi? Apakah cara pemasangan part pada alat sudah standar? Apakah ada faktor lingkungan yang mempengaruhi?
- Jika masalah utama ada di Reproducibility: Fokus pada manusia dan metode. Apakah SOP pengukuran sudah jelas? Apakah semua inspektor menerima pelatihan yang sama? Apakah ada ambiguitas dalam standar visual?
Dengan memastikan para inspektor kita telah teruji melalui sistem MSA, barulah hasil pemeriksaan mereka dapat dipercaya sebagai dasar untuk pengambilan keputusan kualitas.
Pastikan Sistem Pengukuran Anda Valid dengan MSA
Data yang akurat adalah fondasi dari setiap program peningkatan kualitas, baik itu Six Sigma, Lean, maupun inisiatif lainnya. Jika Anda ingin memastikan validitas data di perusahaan Anda, PQM Consultants siap membantu.
Jangan biarkan keputusan penting bisnis Anda didasarkan pada data yang tidak valid.
