Statistical Process Control: Pengertian, Manfaat, dan Penerapan

Di banyak perusahaan, memantau, mengendalikan, dan terus memperbaiki proses produksi masih menjadi tantangan besar. Untuk memudahkan proses tersebut, pennerapan Statistical Process Control (SPC) dapat membantu bisnis dalam mengurangi produk cacat, menekan biaya, serta meningkatkan daya saing di pasar.

SPC sendiri adalah pendekatan berbasis statistik yang digunakan untuk memantau, mengendalikan, dan memperbaiki proses produksi secara berkelanjutan. Konsep ini pertama kali diperkenalkan oleh Dr. Walter A. Shewhart dari Bell Laboratories pada tahun 1920-an, lalu berkembang pesat setelah Perang Dunia II ketika Jepang mengadopsinya untuk meningkatkan mutu produk mereka.

Kini, SPC menjadi standar global dalam manajemen kualitas modern. Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari secara lengkap tentang apa itu SPC, variasi proses yang menjadi konsep intinya, manfaat penerapannya bagi industri manufaktur di Indonesia, hingga langkah-langkah praktis implementasinya.

Key Takeaways

• Statistical process control adalah sebagai metode statistik untuk memisahkan variasi normal dari variasi khusus adalah langkah pertama untuk meningkatkan kualitas.
• Statistical process control bermanfaat karena mampu mengurangi biaya, meningkatkan efisiensi, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
• Alat pendukung SPC terdiri dari peta kendali dan diagram pareto, yang membantu memvisualisasikan dan menganalisis data proses secara efektif.
• Software manufaktur ScaleOcean mendukung penerapan SPC dengan monitoring real-time, grafik kendali, dan notifikasi otomatis untuk menjaga kualitas produksi.

Coba Demo Gratis!

Apa Itu Statistical Process Control (SPC)?

Statistical Process Control (SPC) adalah metode manajemen kualitas yang menggunakan alat statistik, seperti diagram kontrol, untuk memantau dan mengendalikan suatu proses. Tujuan utamanya adalah memastikan proses tetap stabil dan efisien dengan mengidentifikasi variasi sebelum cacat terjadi. Fokus SPC beralih dari deteksi masalah menuju pencegahan, mengurangi pemborosan.

Alat utama SPC, seperti histogram, diagram Pareto, diagram sebar, dan diagram kontrol, digunakan untuk menganalisis data. Dengan meminimalkan variabilitas proses, SPC menjaga konsistensi dan meningkatkan efisiensi. Penerapan SPC sangat vital di industri manufaktur dan sektor lainnya untuk menjaga kualitas dan optimalisasi kinerja proses.

Variasi Proses sebagai Konsep Inti SPC

Dasar SPC adalah setiap proses pasti menghasilkan variasi. Karena mustahil dihilangkan, SPC fokus membedakan variasi wajar dengan variasi yang menandakan masalah. Berikut penjelasan tentang variasi proses spc secara rinci:

1. Variasi Umum (Common Cause Variation / Random)

Variasi umum adalah fluktuasi alami yang selalu ada dalam setiap proses produksi. Faktor seperti perubahan suhu, getaran mesin, atau perbedaan kecil dalam bahan baku termasuk dalam kategori ini. Variasi ini bersifat acak dan mencerminkan kondisi normal suatu sistem, meskipun tidak dapat dihilangkan sepenuhnya.

Selama variasi umum yang terjadi, proses masih dianggap stabil secara statistik. Meski tidak berbahaya, variasi ini dapat memengaruhi performa jangka panjang jika tidak dikelola. Oleh karena itu, perusahaan perlu melakukan perbaikan menyeluruh pada desain proses untuk menurunkan variasi ini, bukan hanya reaksi terhadap anomali tunggal.

2. Variasi Khusus (Special Cause Variation / Assignable)

Berbeda dengan variasi umum, variasi khusus muncul karena penyebab yang dapat diidentifikasi, seperti mesin rusak atau prosedur yang tidak diikuti. Variasi ini bersifat tidak terduga dan jika dibiarkan, dapat membuat proses keluar dari kendali statistik. Hal ini menandakan adanya masalah serius yang membutuhkan perhatian segera.

SPC dirancang untuk mendeteksi variasi khusus sejak awal, memungkinkan tindakan korektif dilakukan tepat waktu. Dengan investigasi yang tepat, penyebab variasi dapat diidentifikasi dan dihilangkan, sehingga proses kembali stabil dan tidak ada gangguan yang merugikan perusahaan.

Mengapa SPC Krusial bagi Industri Manufaktur di Indonesia?

Manfaat yang ditawarkan jauh melampaui sekadar peningkatan kualitas produk. Berikut adalah beberapa alasan mengapa pengendalian proses statistik sangat krusial bagi sektor manufaktur di Indonesia:

1. Meningkatkan Kualitas dan Konsistensi Produk

SPC memungkinkan perusahaan memantau proses secara berkelanjutan sehingga setiap produk yang dihasilkan memenuhi standar kualitas yang ditetapkan. Dengan kontrol ini, variabilitas produksi dapat ditekan sehingga hasil akhir lebih seragam dan dapat diandalkan.

Studi Six Sigma Online mencatat bahwa Ford Motor Company berhasil menurunkan defect rate hingga 90% dan menghemat US$300 juta dalam dua tahun setelah menerapkan SPC. Konsistensi kualitas ini berdampak langsung pada kepercayaan pelanggan. Perusahaan yang mampu menghasilkan produk stabil dari waktu ke waktu akan lebih mudah membangun reputasi dan mempertahankan loyalitas pasar.

2. Mengurangi Biaya Produksi (Scrap, Rework, Warranty)

Deteksi dini melalui SPC membantu perusahaan mencegah produksi barang cacat dalam jumlah besar. Hal ini mengurangi scrap atau limbah produksi serta kebutuhan rework yang memakan waktu dan biaya tambahan.

Lebih jauh lagi, pengendalian kualitas yang baik menekan jumlah produk cacat yang sampai ke konsumen. Dampaknya, klaim garansi berkurang, sehingga perusahaan dapat menekan biaya sekaligus meningkatkan profitabilitas.

3. Meningkatkan Efisiensi dan Produktivitas

Proses yang terkendali umumnya lebih efisien karena minim gangguan. Dengan SPC, perusahaan dapat mengidentifikasi bottleneck, mengurangi downtime mesin, dan mengoptimalkan penggunaan bahan baku maupun tenaga kerja.

Hasilnya, produktivitas meningkat karena perusahaan bisa menghasilkan output lebih banyak dengan input yang sama. Kondisi ini memberi keunggulan kompetitif dalam memenuhi permintaan pasar secara konsisten.

4. Memungkinkan Pengambilan Keputusan Berbasis Data

SPC menyediakan data nyata tentang perilaku proses sehingga keputusan tidak lagi berdasarkan intuisi semata. Manajer dan engineer dapat menganalisis tren, pola, dan penyimpangan sebelum menetapkan langkah perbaikan.

Pendekatan berbasis data ini memastikan sumber daya diarahkan ke area yang paling berdampak. Dengan begitu, strategi peningkatan kualitas menjadi lebih tepat sasaran dan berorientasi hasil.

5. Memenuhi Standar Kualitas Internasional (ISO)

Banyak standar global seperti ISO 9001 mewajibkan perusahaan memiliki sistem pemantauan proses yang efektif. SPC menjadi alat yang terbukti membantu perusahaan memenuhi persyaratan tersebut.

Kepatuhan ini membuka peluang untuk masuk ke pasar ekspor yang lebih luas. Bagi manufaktur Indonesia, implementasi SPC bukan hanya tentang kualitas internal, tetapi juga akses menuju persaingan global.

6. Mendorong Budaya Perbaikan Berkelanjutan (Kaizen)

SPC tidak berhenti pada implementasi awal, melainkan menjadi dasar perbaikan berkelanjutan. Data yang dihasilkan menjadi bahan evaluasi rutin untuk mendukung inisiatif Kaizen.

Hal ini sejalan dengan program pemerintah Making Indonesia 4.0, yang menekankan peningkatan kualitas dan daya saing industri melalui teknologi dan inovasi. Tugas quality control pabrik dalam konteks ini bukan sekadar mendeteksi cacat, tetapi juga mendorong transformasi menuju standar industri berkelas dunia.

7 Alat Dasar SPC (7 QC Tools)

7 alat ini dirancang agar mudah digunakan dan dipahami oleh semua level karyawan, dari operator di lantai produksi hingga manajer puncak. Berikut penjelasan lebih rinci untuk memahaminya:

1. Check Sheet

Check Sheet atau Lembar Periksa adalah formulir terstruktur yang dirancang untuk mengumpulkan dan menganalisis data secara sistematis. Ini adalah alat paling dasar untuk pencatatan data secara real-time.

Dalam pabrik botol plastik, operator dapat menggunakan sebuah form quality control produksi berupa check sheet untuk mencatat jenis dan jumlah cacat yang ditemukan setiap jam, seperti goresan, deformasi, atau warna tidak rata untuk setiap shift kerja. Penggunaan check sheet menyederhanakan proses pengumpulan data mentah yang akan dianalisis lebih lanjut.

2. Histogram

Histogram adalah grafik batang yang menunjukkan distribusi frekuensi dari sekumpulan data. Alat ini membantu memvisualisasikan seberapa sering nilai-nilai tertentu muncul dalam data pengukuran.

Misalnya, setelah mengukur ketebalan dinding dari 100 botol plastik, data tersebut dapat diintegrasikan dalam histogram untuk melihat distribusinya, apakah berbentuk lonceng (normal), miring, atau memiliki dua puncak. Histogram memberikan gambaran cepat tentang variasi dan kapabilitas proses dalam memenuhi spesifikasi.

3. Pareto Chart

Diagram Pareto adalah kombinasi grafik batang dan grafik garis yang mengaplikasikan Prinsip Pareto (aturan 80/20), yang menyatakan bahwa sekitar 80% masalah biasanya berasal dari 20% penyebab. Grafik batang diurutkan dari yang tertinggi ke terendah untuk menunjukkan penyebab masalah yang paling signifikan.

Dalam kasus botol plastik, Diagram Pareto mungkin menunjukkan bahwa 80% dari total cacat disebabkan oleh dua hal, misalkan, “suhu mesin injeksi yang tidak stabil,” dan “bahan baku dari pemasok B”. Diagram Pareto membantu tim untuk memfokuskan upaya perbaikan pada masalah yang paling vital.

4. Fishbone Diagram (Diagram Sebab-Akibat)

Juga dikenal sebagai Diagram Ishikawa, alat ini digunakan untuk sesi brainstorming guna mengidentifikasi semua kemungkinan akar penyebab dari suatu masalah. Strukturnya menyerupai tulang ikan, dengan ‘kepala’ sebagai masalah utama (misalnya, ‘botol retak’) dan ‘tulang’ sebagai kategori penyebab potensial.

Kategori umum yang digunakan adalah 6M, yang terdiri dari, Man (Manusia), Machine (Mesin), Method (Metode), Material (Bahan), Measurement (Pengukuran), dan Mother Nature (Lingkungan). Diagram Fishbone mendorong pemikiran yang komprehensif dan terstruktur dalam mencari akar masalah.

5. Scatter Diagram

Diagram Pencar atau Scatter Diagram digunakan untuk memvisualisasikan hubungan antara dua variabel. Setiap titik pada grafik mewakili pasangan data untuk kedua variabel tersebut.

Misalnya, Anda bisa menuliskan, “suhu mesin,” pada sumbu X, dan “jumlah cacat botol per jam,” pada sumbu Y untuk melihat apakah ada korelasi, jika titik-titik membentuk pola yang menanjak, itu menunjukkan bahwa suhu yang lebih tinggi mungkin menyebabkan lebih banyak cacat. Scatter diagram sangat berguna untuk memverifikasi hipotesis tentang hubungan sebab-akibat.

6. Stratification

Stratifikasi adalah teknik analisis data yang memisahkan data yang dikumpulkan dari berbagai sumber sehingga pola dapat terlihat. Tanpa stratifikasi, data yang tercampur bisa menyembunyikan akar penyebab masalah.

Contohnya, data cacat botol plastik secara keseluruhan mungkin tidak menunjukkan pola yang jelas. Namun, setelah dipisahkan berdasarkan mesin produksi atau shift kerja, terlihat bahwa satu mesin atau satu shift menghasilkan lebih banyak cacat.

7. Control Chart (Peta Kendali)

Peta Kendali adalah alat utama SPC berupa grafik dengan garis tengah, batas atas (UCL), dan batas bawah (LCL). Selama data berada dalam batas dan tidak membentuk pola non-acak, proses dianggap stabil dengan variasi umum.

Jika sebuah titik jatuh di luar batas kendali, itu menandakan adanya variasi khusus yang perlu segera diinvestigasi. Selain itu, pola tertentu di dalam batas, seperti tujuh titik berturut-turut yang terus menaik atau menurun, juga bisa menjadi sinyal masalah. Peta kendali memungkinkan pemantauan proses secara real-time dan memberikan dasar statistik untuk mengambil tindakan.

Cara Kerja Statistical Process Control

Metode Statistical Process Control (SPC) berjalan melalui rangkaian langkah sistematis. Secara garis besar, tahapan SPC mencakup pengumpulan data, analisis data, pengukuran kapabilitas proses, serta pemantauan dan perbaikan berkelanjutan.

Berikut adalah penjelasannya secara lebih lanjut:

1. Pengumpulan dan Pengambilan Sampel Data

Tahap awal adalah mengumpulkan data dari proses produksi, baik berupa data variabel (seperti suhu, berat, atau dimensi) maupun data atribut (misalnya jumlah cacat). Data dapat diambil langsung dari mesin, peralatan produksi, atau hasil pengamatan operator dan inspektur. Pengambilan sampel dilakukan secara teratur agar informasi yang terkumpul benar-benar menggambarkan kinerja proses di lapangan.

2. Analisis Data dan Penggunaan Peta Kendali

Setelah data terkumpul, langkah berikutnya adalah menganalisisnya menggunakan alat statistik, terutama peta kendali (control chart). Nilai-nilai pengukuran diplot terhadap garis tengah dan batas kendali untuk melihat pola dan tren yang muncul.

Dari sini dapat diketahui apakah variasi yang terjadi masih wajar atau sudah menunjukkan gejala penyimpangan. Jika muncul titik di luar batas atau pola non-acak, hal tersebut menjadi sinyal adanya masalah yang perlu ditelusuri lebih lanjut.

3. Pengukuran Kapabilitas Proses (Cp dan Cpk)

Ketika proses telah menunjukkan stabilitas, perusahaan perlu menilai apakah proses tersebut mampu memenuhi spesifikasi kualitas yang ditetapkan. Di sinilah indeks kapabilitas proses seperti Cp dan Cpk digunakan.

Indeks ini membandingkan seberapa lebar variasi alami proses terhadap rentang toleransi spesifikasi. Tujuannya memastikan proses tidak hanya stabil, tetapi juga cukup “mumpuni” untuk menghasilkan produk yang konsisten sesuai standar pelanggan.

4. Pemantauan Berkelanjutan dan Perbaikan Proses

Langkah terakhir adalah menjaga proses tetap terkendali dan terus ditingkatkan. Peta kendali dan hasil analisis kapabilitas menjadi dasar untuk menjalankan siklus perbaikan berkelanjutan, seperti PDCA. Jika terdeteksi variasi khusus, tim segera menerapkan tindakan korektif agar proses kembali dalam kendali statistik sesuai dengan SOP produksi.

Namun bila proses sudah stabil tetapi belum kapabel, diperlukan perubahan yang lebih mendasar pada desain proses, SOP produksi, parameter mesin, atau metode kerja agar kinerja kualitas meningkat secara berkelanjutan.

Perbedaan Statistical Process Control (SPC) vs. Statistical Quality Control (SQC)

Memahami perbedaan antara SPC dan SQC penting bagi perusahaan dalam memilih strategi kualitas yang tepat. Melansir dari Indeed, perbedaannya dibagi dalam kategori kunci seperti fokus utama, pendekatan, ruang lingkup, serta sifat proaktif dan reaktif masing-masing metode. Berikut penjelasan lebih rincinya:

1. Fokus Utama

SPC berfokus pada pengendalian proses secara real-time. Tujuannya adalah untuk memantau proses produksi dan mengidentifikasi variasi yang tidak diinginkan sebelum produk selesai diproduksi. Dengan fokus pada stabilitas proses, SPC berusaha mencegah cacat dengan menjaga agar proses tetap berada dalam batas kendali yang telah ditentukan.

SQC memiliki ruang lingkup lebih luas, mencakup inspeksi produk akhir dan menggunakan alat statistik lain, seperti acceptance sampling. Teknik ini memeriksa sampel produk jadi untuk memutuskan apakah seluruh batch diterima atau ditolak berdasarkan hasil inspeksi.

2. Pendekatan

SPC bersifat preventif dan proaktif. Dengan memonitor dan mengendalikan proses selama berlangsung, SPC mengidentifikasi potensi masalah lebih awal. Tujuan utamanya adalah menghindari cacat dengan memastikan proses tetap berada dalam kendali, sehingga meminimalisir pemborosan dan meningkatkan efisiensi produksi.

SQC lebih bersifat reaktif dan detektif. Setelah proses produksi selesai, SQC digunakan untuk mendeteksi cacat pada produk yang telah jadi. Dengan pendekatan ini, SQC menilai kualitas produk melalui pengujian dan inspeksi, serta menentukan apakah produk tersebut memenuhi standar kualitas yang ditetapkan atau perlu dilakukan tindakan perbaikan.

3. Ruang Lingkup

SPC memiliki ruang lingkup terbatas pada proses produksi itu sendiri. Fokusnya adalah untuk menjaga agar setiap langkah dalam proses produksi berjalan stabil dan sesuai standar, dengan memperhatikan faktor-faktor seperti suhu, kecepatan mesin, dan kondisi bahan baku. Dengan menganalisis data real-time, SPC memastikan variasi dalam proses dapat dikendalikan.

SQC mencakup inspeksi produk akhir dan menggunakan alat statistik lain, untuk memeriksa sampel produk dan memutuskan apakah batch diterima atau ditolak. Tugas quality assurance di sini adalah memastikan produk memenuhi standar kualitas dan mengambil tindakan sesuai hasil inspeksi.

4. Pendekatan Proaktif dan Reaktif

SPC lebih proaktif karena bertujuan untuk mencegah masalah sebelum terjadi. Dengan pengawasan terus-menerus selama proses produksi, SPC memungkinkan perbaikan segera bila ada indikasi variasi yang mengarah pada produk cacat. Hal ini memberikan peluang untuk memperbaiki proses sebelum menghasilkan produk yang tidak memenuhi standar kualitas.

SQC, di sisi lain, lebih reaktif karena berfokus pada evaluasi produk akhir setelah proses produksi selesai. Pengujian produk dilakukan untuk memverifikasi apakah produk tersebut memenuhi standar yang ditetapkan. Jika produk cacat ditemukan, tindakan korektif perlu dilakukan untuk memperbaiki proses atau produk pada batch berikutnya.

Tantangan Umum dalam Implementasi SPC di Manufaktur

Tantangan ini bisa datang dari banyak aspek, mulai dari keterbatasan data hingga kesiapan sumber daya manusia. Mengidentifikasi dan memahami tantangan ini sejak awal sangat penting, agar perusahaan dapat merencanakan langkah-langkah strategis untuk mengatasinya. Berikut ini adalah tantangan umumnya:

1. Keterbatasan Data & Metode Sampling

Implementasi SPC sangat bergantung pada data yang akurat dan metode sampling yang tepat. Kesalahan dalam pengumpulan atau pengolahan data dapat menyebabkan analisis yang tidak efektif, menghasilkan keputusan yang salah. Oleh karena itu, penting untuk memastikan data yang digunakan valid dan representatif.

una mengatasi kerumitan ini, penggunaan aplikasi manufaktur terbaik dapat membantu mengotomatiskan kalkulasi tersebut secara akurat. Untuk itu, pemahaman statistik yang mendalam tetap diperlukan agar integrasi alat digital tersebut dilakukan dengan benar dan proses evaluasi berjalan efektif.

2. Kesiapan SDM dalam Membaca Analisis Statistik

Kesiapan sumber daya manusia (SDM) merupakan tantangan besar dalam penerapan SPC. Banyak operator di lantai produksi yang belum terlatih dalam analisis statistik, padahal pemahaman yang baik sangat dibutuhkan untuk melakukan intervensi yang tepat. Tanpa pelatihan yang memadai, data yang terkumpul bisa terabaikan.

Dalam upaya memperkuat sistem manajemen produksi manufaktur, perusahaan perlu menginvestasikan waktu dan sumber daya untuk pelatihan. Pelatihan ini memastikan bahwa karyawan dapat membaca dan memanfaatkan data dengan benar, sehingga memberikan wawasan untuk perbaikan proses yang berkelanjutan.

3. Biaya Awal Implementasi Software SPC

Biaya awal implementasi SPC, terutama perangkat lunak dan alat ukur canggih, sering kali menjadi penghalang bagi banyak perusahaan. Investasi ini mencakup pembelian software SPC, alat pengukuran presisi, serta biaya pelatihan. Meskipun biaya awal cukup signifikan, investasi ini dapat mengurangi biaya cacat dan meningkatkan efisiensi.

Manajemen perlu melihat implementasi SPC sebagai investasi jangka panjang yang akan meningkatkan kualitas dan produktivitas secara berkelanjutan. Penghematan dari pengurangan cacat jauh lebih besar dibandingkan dengan biaya awal, menjadikannya penting untuk menciptakan budaya kualitas yang kuat.

4. Resistensi Terhadap Perubahan Budaya Perusahaan

Salah satu tantangan terbesar dalam menerapkan SPC adalah resistensi terhadap perubahan budaya perusahaan. SPC mengharuskan perusahaan beralih dari budaya reaktif, yang menangani masalah setelah terjadi, ke budaya proaktif yang mengutamakan pencegahan cacat. Perubahan ini membutuhkan komitmen dari semua pihak dalam organisasi.

Mengubah pola pikir dan kebiasaan lama bukan tugas mudah, karena ini melibatkan seluruh karyawan, dari operator hingga manajer. Kepemimpinan yang konsisten dan dukungan manajerial sangat penting untuk memastikan perubahan budaya ini terjadi dengan lancar dan mendukung perbaikan berkelanjutan (Kaizen).

Baca juga: 15 Contoh Masalah Produksi dan Solusi Mengatasinya

Terapkan Statiscal Process Control dengann Software Manufaktur ScaleOcean

Software manufaktur ScaleOcean menawarkan solusi terintegrasi dengan modul Quality Control yang mendukung penerapan Statistical Process Control (SPC) secara otomatis dan real-time. Berkat dukungan Industrial Internet of Things (IIoT), data dari mesin produksi terkumpul otomatis sehingga analisis kontrol kualitas melalui control chart menjadi lebih akurat dan efisien.

ScaleOcean mempermudah implementasi SPC melalui integrasi data mesin, pemantauan kualitas real-time, serta notifikasi otomatis saat terjadi penyimpangan dari standar. ScaleOcean juga menyediakan konsultasi gratis dan demo software untuk menunjukkan bagaimana ERP ini dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik industri manufaktur.

Berikut ini adalah contoh-contoh fitur software manufaktur ScaleOcean yang mendukung strategi SPC:

• Real-Time Production Monitoring: ScaleOcean ERP menyediakan Real-Time Monitoring melalui Production Floor Control dan Machine Integration (MES) untuk memantau kondisi mesin dan proses produksi secara langsung.
• Control Charts (Grafik Kendali): Sistem mendukung visualisasi data dalam bentuk grafik dan dashboard yang dapat dikustomisasi untuk memantau tren kualitas dan performa produksi, berfungsi layaknya grafik kendali SPC untuk menjaga konsistensi proses.
• Process Capability Analysis: Melalui fitur QC dan QA, ScaleOcean membantu menganalisis performa proses terhadap spesifikasi kualitas yang ditetapkan, sehingga perusahaan dapat menilai apakah proses sudah mampu menghasilkan produk sesuai standar.
• Statistical Sampling & Inspection Plan: Modul QC mendukung pengaturan Sampling Inspection untuk Incoming, In-Process, dan Outgoing Quality Control, sehingga kualitas dapat diverifikasi dengan pendekatan statistik tanpa inspeksi total, sekaligus menjaga efisiensi operasional.
• Automated Alerts & Non-Conformance Handling: Sistem dapat otomatis mendeteksi dan mengirim notifikasi saat terjadi pelanggaran kualitas, memicu Corrective Action, serta mencatat insiden dan traceability untuk analisis lanjutan dan kebutuhan audit.

Kesimpulan

Statistical Process Control (SPC) adalah metode manajemen kualitas yang menggunakan alat statistik untuk memantau dan mengendalikan proses. Tujuan utamanya adalah menjaga proses tetap stabil dan efisien dengan mengidentifikasi variasi sebelum cacat terjadi.

Dengan fokus pada pencegahan, SPC membantu mengurangi pemborosan dan meningkatkan kualitas secara berkelanjutan. Pendekatan ini memastikan bahwa proses tetap berada dalam kendali, meminimalkan risiko kesalahan. Software manufaktur ScaleOcean mempermudah implementasi SPC dengan fitur seperti otomatisasi data dari mesin IoT, control chart real-time, dan peringatan otomatis.

Dengan fleksibilitas tinggi dan biaya per pengguna tanpa biaya tambahan, software ini membantu meningkatkan kualitas dan produktivitas. Vendor ini juga menawarkan demo gratis dan konsultasi gratis untuk Anda yang penasaran dengan kemampuannya.