MSA dalam QC / Measurement System Analysis

MSA


Measurement System Analysis :
Analisa system pengukuran sehingga didapatkan hasil pengukuran yang benar-benar akurat, presisi dan dapat dipertanggung-jawabkan.

Applikasi MSA
1. Kriteria penerimaan alat ukur baru.
2. Metode untuk perbandingan beberapa alat ukur / sistem pengukuran.
3. Dasar penilaian alat ukur yang diduga bermasalah.
4. Perbandingan alat ukur sebelum & setelah perbaikan.
5. Salah satu komponen dalam menghitung variasi proses, dan level yang dapat diterima untuk proses produksi

Konsep Dasar :
Variasi : Kuadrat dari standard deviasi
Standar Deviasi / Simpangan Baku "Sigma" : Ukuran penyebaran data terhadap rata – ratanya.

Total variasi yang diamati dalam pengukuran suatu produk adalah penjumlahan variasi produk itu sendiri dan variasi dari pengukuran.

Tujuan dari MSA adalah mengusahakan agar variasi pengukuran menjadi seminimal mungkin.
Dirumuskan :
Total Variasi = Variasi produk + Variasi pengukuran


MSA dapat diklasifikasikan dua, yaitu Precision & Accuracy :
1.Precision / Presisi adalah variasi part saat diukur beberapa kali dengan alat ukur yang sama.
2.Accuracy / Akurasi adalah perbedaan antara hasil pengukuran part dengan nilai sebenarnya dari part tersebut.

Note :
Selain itu, MSA juga dapat untuk memastikan bahwa sistem pengukuran dapat mendeteksi perubahan kecil yang ada di part (discrimination).

Accuracy mempunyai 3 komponen :
1. Stability : pengukuran harus mempunyai nilai yang sama baik di “masa lalu” maupun di ”masa datang”. (TIME BASE).
2. Linearity : pengukuran memberikan pembacaan yang tepat pada rentang ukuran tertentu. (SCALE BASE).
3. Bias : perbedaan nilai rata-rata pengukuran dengan nilai sebenarnya / true value.

Precision mempunyai 2 Komponen :
1. Repeatability : variasi alat ukur yang terjadi ketika operator sama mengukur part sama, dengan alat ukur yang sama juga berulang kali.
2. Reproducibility : variasi diakibatkan oleh operator yang berbeda, mengukur part ukur yang sama dengan alat ukur yang sama.

Discrimination : Sistem pengukuran harus mampu membagi nilai terkecil dari distribusi normal (± 3 sigma) menjadi minimal 5 kategori. Mis, sebuah Caliper resolusi 0.1 mm dapat mengukur part (mis dimensi 10.0 mm ) dengan hasil : 10.1, 9.8, 9.9, 10.0, 10.2. Ditunjukkan dengan Number of Distinct Category (Min 5).

Kriteria Penerimaan Sistem Pengukuran
dilakukan dengan melakukan analisa Gauge R & R(Repeatability & Reproducibility) sehingga dapat dilihat ke PRESISI an sistem pengukuran, yaitu :
1. Dengan melihat % Study Variasi dapat dilihat variasi Repeatability & variasi Reproducibility.
2. Dengan melihat Discrimination / Number of distinct Categories dapat dilihat apakah sistem pengukuran mampu membedakan berbagai part ukur yang berbeda ukurannya.
3. Dengan melihat P value, dapat dilihat apakah ada kecenderungan interaksi antara operator dengan part yang diukur (mis. Part dengan bentuk, jenis, ukuran tertentu).

Standar Gage R & R :
A. Standard % Study Variasi (SV) :
% SV < 10 % (Gage dapat diterima).
10 % < % SV < 30 % (Gage diterima dengan persyaratan tertentu).
% SV > 30 % (Gage tidak diterima).

B. Standard Number of Distintc Categories (NDC) min 5.

C. Standard P value :
P value > 0.25 berarti tidak ada interaksi operator dengan part.
P value < 0.25 berarti ada interaksi operator dengan part.

Gauge R & R
Ada 2 methode :
1. Crossed Methode (Silang): apabila part ukur yang sudah diukur operator pertama dapat diukur ulang oleh operator kedua dst (bersifat tidak merusak), mis pengukuran dimensional dengan caliper dsb.

2. Nested Methode (Bersarang) : apabila part ukur yang sudah diukur oleh operator pertama tidak dapat dilakukan pengukuran ulang oleh operator kedua dst (bersifat merusak), mis pengukuran / pengujian tarik, broken test dsb.

Dengan memakai ANOVA (Analisa of Variance) dibantu dengan software Minitab, Gauge R & R dapat membedakan :
1. Variasi antar part.
2. Variasi antar operator/pengukur.
3. Variasi alat ukur (repeatability)
4. Interaksi operator/pengukur dengan part ukur.

Analisa Gage R & R :
Bila Repeatability nilainya terlalu besar (over value) dibandingkan Reproducibility, maka perlu dilihat :
1. Gage mungkin perlu dimaintenance.
2. Gage mungkin perlu di redesain supaya lebih rigid.
3. Clamp atau lokasi gage perlu diimprove.
Analisa Gage R & R

Bila Reproducibility nilainya terlalu besar (over value) dibanding Repeatability, maka perlu dilihat :
1. Operator training.
2. Akurasi dari prosedur pengukuran.
3. Kalibrasi gage tidak jelas.
Previous
Next Post »