PENGELOLAAN BIAYA KEGAGALAN KUALITAS UNTUK MENURUNKAN BIAYA PRODUKSI

PENGELOLAAN BIAYA KEGAGALAN KUALITAS UNTUK MENURUNKAN BIAYA PRODUKSI PADA PT. GANDUM MAS KENCANA Fasilitator : Edy S. Project Leader: Yuhlanny D. S Project Member : No Nama Departemen 1 Susilawati Quality 2 Maryanti R&D 3 Syahrial Warehouse 4 Fica Utari Sartika QSR 5 Arman PPIC 6 Adith Produksi 7 Agus Supriadi Teknik 8 Andi Biztech 9 Puji Santoso Produksi 10 Yanto Finance 11 Ricky HRD

DISCOVERY Identity The Problem: 1. Data Co. Q tiap tahun terus meningkat ( peningkatan 30%/ tahun ) dan belum ada pengelolaan untuk menurunkan data Co. Q Root Cause Analysis: 1. Perhitungan biaya kualitas yang dilakukan dalam laporan keuangan belum secara rinci menjelaskan biaya ( belum ada post khusus ) langsung menginduk ke harga pokok produksi sehingga menimbulkan kesulitan monitoring. 2. Data Co. Q dilakukan secara manual dan perhitungan hanya berdasarkan penggantian RMPM, biaya lain seperti transportasi dll belum termasuk dalam perhitungan Co. Q 3. Data Co. Q belum ada impact yang nyata ( selain punishment SP ) terhadap Process Owner 4. Data Co. Q belum menjadi dasar dalam mengambil keputusan yang melibatkan Cost and Benefit.

INPUTAN KETIDAKSUAIAN PENYUMBANG COST OF QUALITY INTERNAL : 1. Reject FG 2. Reject WIP 3. Bulk Re-proses 4. Penanganan Slow Moving ( RMPMFG ) 5. Revisi Produk meliputi penggantian kemasan dan RM customized EKSTERNAL : 1. Penggantian Komplain 2. Retur

IMAGINATION IDEAL VISION 1. Setiap ada inputan ketidaksesuaian maka system langsung menghitung biaya menyeluruh. 2. Biaya tersebut masuk dalam post biaya ( finance ) Process Owner yg melakukan ketidaksesuaian, 3. Biaya tersebut terintegrated dengan KPI masing 2 Process Owner tersebut. Sehingga KPI tersebut dapat dimonitoring secara regular. Dan Biaya kualitas terintegrated terhadap budget appraisal tahunan. 4. Perhitungan Biaya dapat memberikan rekomendasi ( artificial intelligence ) berdasarkan cost-benefit Rasio contoh : untuk RMPMFG Pasif apakah akan utilize atau destroy.

ACT Merancang sebuah system terintegrasi berbasis Artificial Inteligence untuk menghitung biaya kegagalan kualitas sehingga mudah untuk dilakukan monitoring serta system tersebut dapat berkorelasi dengan budget appraisal tahunan, sebagai impact dari penurunan atau peningkatan biaya kualitas. Dan dapat memberikan rekomendasi terhadap Cost-Benefit dari ketidaksesuaian tersebut Dan system tersebut terintegrasi dengan Finance dan Monitoring KPI. Budget : +/- 100 jt Time Line : +/- 1 tahun PROBLEM PREVENTIVE dan belum dapat memberikan rekomendasi berdasarkan cost-benefit ratio all Process Owner. Membuat koneksi Co. Q secara manual dgn KPI agar dapat dimonitor oleh masing 2 Process Owner ANTICIPATE PROBLEM AND PREVENTION 1. Co. Q belum dapat terkoneksi dengan finance Membuat akses Co. Q agar dapat diakses oleh