Bagian 2: Mengukur Kinerja Proses Anda (Measure)
Setelah menentukan kendala dan sasaran di tahap "Define," langkah berikutnya dalam model DMAIC adalah "Measure" (Mengukur). Fase ini fokus pada pengumpulan data dan pengukuran kinerja proses. Berikut penjelasannya:
1. Pengumpulan Data yang Tepat. Kumpulkan data yang relevan sesuai dengan sasaran yang telah ditetapkan sebelumnya. Data bisa berupa data historis, pengukuran waktu, data pelanggan, atau parameter lain yang berhubungan dengan proses yang dianalisis.
2. Analisis Statistik Awal. Lakukan analisis data awal dengan menggunakan teknik statistik sederhana, seperti diagram histogram, scatter plot, atau pengukuran rata-rata dan deviasi standar. Tujuannya adalah untuk merangkum data dan melihat pola atau ketidaknormalan dalam proses.
3. Identifikasi Sumber Variabilitas. Temukan kemungkinan sumber variabilitas dalam proses, seperti perbedaan dalam bahan baku, metode produksi, atau operator. Ini membantu menentukan apakah variabilitas ini memengaruhi hasil yang tidak diinginkan.
4. Validasi Proses Pengukuran. Pastikan bahwa metode pengukuran yang digunakan konsisten dan dapat diandalkan. Ini melibatkan verifikasi alat pengukuran dan memastikan bahwa prosedur pengukuran diikuti dengan benar.
5. Mengukur Kinerja Saat Ini. Hasil pengukuran saat ini memberikan gambaran tentang bagaimana proses berjalan saat ini. Ini mencakup data seperti waktu siklus, tingkat kesalahan, atau faktor-faktor lain yang relevan.
Penelitian ilmiah dalam manajemen operasional menekankan pentingnya analisis data di tahap "Measure." Keakuratan data adalah kunci, dan validasi pengukuran adalah hal yang harus diperhatikan.
Keakuratan data adalah faktor kritis dalam tahap "Measure." Penelitian oleh Montgomery (2017) dalam "Introduction to Statistical Quality Control" menggarisbawahi betapa pentingnya pengumpulan data yang tepat dan teknik validasi pengukuran untuk menghindari kesalahan dalam analisis proses. Fase "Measure" memberikan dasar data yang kuat untuk analisis lanjutan di tahap-tahap selanjutnya.
Dengan data yang tepat, organisasi dapat lebih mendalam memahami kinerja proses dan mengidentifikasi masalah atau peluang perbaikan. Tahap "Measure" mempersiapkan perjalanan menuju tahap "Analyze" yang lebih lanjut.
Bagian 3: Analisis Mendalam untuk Mengidentifikasi Masalah Akar (Analyze)
Setelah pengumpulan data di tahap "Measure" yang memberikan pemahaman lebih baik tentang kinerja proses saat ini, langkah selanjutnya adalah "Analyze" (Analisis). Ini adalah tahap di mana data dianalisis untuk mengidentifikasi masalah akar yang mendasari kendala yang telah ditentukan sebelumnya. Berikut adalah penjelasan ringkasnya:
1. Analisis Data Lebih Mendalam. Data yang telah dikumpulkan dianalisis secara lebih mendalam dengan menggunakan teknik statistik seperti analisis regresi, analisis faktor, atau uji hipotesis untuk menemukan pola-pola tersembunyi dalam data.
2. Identifikasi Akar Masalah Akar. Melalui analisis data, organisasi mencari akar masalah yang menjadi penyebab utama kendala atau masalah yang telah ditentukan di tahap "Define." Ini adalah masalah yang, jika tidak diatasi, akan terus menghasilkan hasil yang tidak diinginkan.
4. Penyebab Variabilitas. Tahap "Analyze" juga melibatkan penyelidikan untuk memahami penyebab variabilitas dalam proses. Faktor-faktor yang mempengaruhi hasil yang tidak konsisten atau variabel dalam proses diidentifikasi.
5. Pengujian Hipotesis. Di tahap ini, organisasi dapat melakukan pengujian hipotesis untuk memverifikasi apakah asumsi tentang penyebab akar masalah benar. Pengujian hipotesis statistik memberikan bukti untuk menentukan apakah faktor tertentu adalah penyebab masalah.
Membentuk Hypothesis Improvement. Berdasarkan hasil analisis, organisasi dapat merumuskan hipotesis perbaikan yang akan mengatasi akar masalah yang telah diidentifikasi. Ini melibatkan pengembangan solusi untuk memperbaiki kinerja proses.
Penelitian oleh Juran dan Godfrey (2018) dalam buku "Juran's Quality Handbook" menyoroti pentingnya analisis mendalam dalam fase "Analyze." Mereka menekankan perlunya memahami perbedaan antara gejala dan penyebab dalam pemecahan masalah. Fase "Analyze" juga sering melibatkan kolaborasi tim lintas-fungsional, seperti yang ditunjukkan dalam penelitian di "International Journal of Quality & Reliability Management."
