Pendahuluan

Industri manufaktur menghadapi tantangan besar dalam menjaga kualitas produk agar sesuai dengan standar yang telah ditetapkan. Salah satu sektor yang sangat bergantung pada kontrol kualitas yang ketat adalah industri pupuk, di mana cacat dalam proses produksi dapat menyebabkan kerugian besar. Dalam penelitian ini, metode Statistical Quality Control (SQC) dan Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) diterapkan untuk menganalisis dan meningkatkan kualitas produksi pupuk ZA Plus di PT. XYZ. Studi ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyebab utama cacat produksi, mengukur tingkat risiko, serta merekomendasikan perbaikan yang efektif.

Metodologi: Penerapan SQC dan FMEA

1. Statistical Quality Control (SQC)

SQC adalah metode statistik yang digunakan untuk mengendalikan kualitas suatu proses produksi melalui analisis data dan teknik pengendalian statistik. Beberapa alat yang digunakan dalam penelitian ini meliputi:

• Check Sheet: Digunakan untuk mencatat jumlah cacat yang terjadi selama produksi.
• Histogram: Menampilkan distribusi data cacat yang terjadi.
• Pareto Diagram: Mengidentifikasi jenis cacat yang paling dominan.
• Control Chart: Memantau stabilitas proses produksi.
• Fishbone Diagram: Mengidentifikasi akar penyebab dari masalah kualitas.

2. Failure Mode and Effects Analysis (FMEA)

FMEA adalah metode analisis risiko yang bertujuan untuk mengidentifikasi mode kegagalan, mengevaluasi dampaknya, serta menentukan prioritas perbaikan berdasarkan Risk Priority Number (RPN). RPN dihitung dengan rumus:

RPN = Severity (S) × Occurrence (O) × Detection (D)

Dalam penelitian ini, FMEA digunakan untuk mengevaluasi risiko dari berbagai mode kegagalan dalam proses produksi pupuk ZA Plus dan memberikan solusi yang paling efektif.

 

Hasil Analisis dan Temuan Utama

1. Identifikasi Jenis Cacat Produksi

Berdasarkan data yang dikumpulkan menggunakan metode SQC, terdapat tiga jenis cacat utama dalam produksi pupuk ZA Plus:

• Kantong sobek (58%)
• Jahitan tidak rapat (27%)
• Berat pupuk kurang dari standar (15%)

Data ini menunjukkan bahwa masalah utama dalam produksi berasal dari faktor mekanik dan prosedural. Jika tidak segera diatasi, masalah ini dapat menyebabkan penurunan reputasi perusahaan, peningkatan biaya operasional, dan meningkatnya jumlah produk yang dikembalikan oleh konsumen.

2. Analisis Risiko dengan FMEA

Setelah mengidentifikasi jenis cacat, penelitian ini menerapkan FMEA untuk menentukan mode kegagalan dengan RPN tertinggi. Hasil analisis menunjukkan bahwa:

• Kantong sobek memiliki RPN tertinggi (324), disebabkan oleh pekerja yang terburu-buru saat menata pupuk pada palet.
• Jahitan tidak rapat memiliki RPN 196, yang terjadi akibat ausnya benang jahitan dan pekerja yang tidak teliti.
• Kesalahan penimbangan memiliki RPN 75, yang disebabkan oleh tekanan angin yang tidak stabil pada mesin timbang otomatis.

Selain itu, penelitian juga menemukan bahwa faktor manusia (human error) memiliki kontribusi yang cukup besar dalam terjadinya cacat produksi. Oleh karena itu, peningkatan pelatihan dan pengawasan pekerja menjadi elemen kunci dalam strategi perbaikan kualitas.

3. Strategi Perbaikan yang Direkomendasikan

Untuk mengatasi permasalahan yang ditemukan, beberapa tindakan perbaikan yang direkomendasikan adalah:

• Pelatihan pekerja mengenai prosedur kerja yang benar, terutama dalam penanganan dan penyusunan pupuk pada palet.
• Pemeriksaan rutin pada peralatan produksi, termasuk mesin jahit dan sistem timbang otomatis.
• Peningkatan kualitas bahan kemasan, agar lebih tahan terhadap tekanan selama proses produksi dan distribusi.
• Penerapan sistem pemantauan berbasis IoT, yang memungkinkan deteksi dini terhadap potensi cacat produksi.
• Penerapan sistem rotasi kerja, untuk mengurangi kelelahan pekerja yang dapat menyebabkan penurunan kualitas pekerjaan.
• Peningkatan sistem inspeksi akhir, dengan memanfaatkan teknologi sensor otomatis untuk mendeteksi produk cacat sebelum dikirim ke konsumen.

Implikasi dan Dampak dalam Industri Manufaktur

Dengan menerapkan metode SQC dan FMEA, PT. XYZ dapat:

• Mengurangi jumlah produk cacat secara signifikan, yang berdampak pada peningkatan efisiensi produksi.
• Menghemat biaya operasional dengan mengurangi jumlah produk yang harus diperbaiki atau dibuang.
• Meningkatkan kepuasan pelanggan, karena produk yang diterima memiliki kualitas yang lebih baik.
• Menjaga daya saing perusahaan di industri pupuk dengan memastikan bahwa standar kualitas selalu terjaga.
• Mengurangi risiko lingkungan, karena produk pupuk yang cacat dapat menyebabkan pencemaran jika tidak ditangani dengan benar.

Selain itu, penerapan metode ini juga dapat menjadi benchmark bagi industri manufaktur lainnya, terutama yang memiliki proses produksi dengan volume besar dan persyaratan kualitas yang ketat.

Kesimpulan

Penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi Statistical Quality Control (SQC) dan Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) adalah pendekatan yang efektif dalam meningkatkan kualitas produksi pupuk ZA Plus. Dengan mengidentifikasi mode kegagalan utama dan menerapkan strategi perbaikan yang tepat, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi produksi, mengurangi jumlah cacat, serta memperkuat daya saingnya di pasar. Langkah selanjutnya adalah implementasi perbaikan yang telah direkomendasikan serta pemantauan berkelanjutan untuk memastikan bahwa kualitas produk tetap terjaga.

Dalam jangka panjang, kombinasi SQC dan FMEA dapat diadopsi dalam berbagai industri manufaktur lain untuk meningkatkan kualitas produk, mengoptimalkan sumber daya, dan menciptakan sistem produksi yang lebih andal serta ramah lingkungan.

Referensi:

• Ali, S.H., & Widyaningrum, D. (2024). Quality Control Analysis Using Statistical Quality Control (SQC) and Failure Mode Effect Analysis (FMEA) in the Production Process of ZA Plus Fertilizer. Journal of Physics: Conference Series, Vol. 6, No.1. DOI: 10.26877/asset.v6i1.17358
• Montgomery, D.C. (2019). Statistical Quality Control: A Modern Introduction. Wiley.
• Stamatis, D.H. (2003). Failure Mode and Effect Analysis: FMEA from Theory to Execution. ASQ Quality Press.

Penerapan pendekatan ini dapat menjadi standar bagi industri lain yang ingin meningkatkan kualitas produk melalui metode berbasis data dan analisis risiko yang terstruktur.