Konsep :
Variasi bersifat alami & biasanya terdistribusi normal, sehingga data tersebar menyerupai bentuk lonceng.
Dalam distribusi normal, terdapat nilai rata-rata "MYU" dan simpangan baku "SIGMA".
Capability Proses :
Analisa Capability Proses
Dalam kegiatan produksi, ada anggapan bahwa variasi produk merupakan kewajaran. Tidak mungkin untuk memproduksi 1000 motor yang benar-benar identik, pelayanan yang tanpa keluhan sama sekali.
Pada Total Quality Management, variasi tetap dianggap bisa terjadi, namun harus diperhatikan variasi yang tidak normal (special cause).
Metode untuk mengukur variasi proses terhadap spesifikasi limit yang ditentukan adalah dengan melakukan analisa capability proses.
Analisa CP : Analisa untuk menilai kemampuan suatu proses untuk memenuhi spesifikasi yang sudah ditentukan
Spesifikasi merupakan batas nilai yang dapat diterima (Mis. ditentukan didrawing).
Capability Proses (CP) : Indek perbandingan nilai spesifikasi(USL-LSL) terhadap penyebaran nilai proses(6 SIGMA), atau dirumuskan :(USL-LSL)/6 SIGMA.
CPK : CP yang memperhatikan faktor bias "K", yaitu nilai yang lebih minim antara nilai CPKA (kanan) atau CPKI (kiri), atau dirumuskan : Min {(USL-MYU)/(3 SIGMA);(MYU-LSL) / (3 SIGMA)}
control chart
Control Chart pertama kali diperkenalkan oleh Dr. A.W. Shewhart di Bell Telephone Laboratories pada tahun 1924.
Dr. A.W.Shewhart dan rekan-rekannya terus mengembangkan diagram-diagram pengendalian mutu selama th 1920-1930.
Dengan teknik-teknik ini, proses penyediaan barang-barang produksi dan jasa dapat lebih mudah diperkirakan dan lebih konsisten.
Apabila suatu barang atau jasa diproduksi, hasilnya akan tidak persis 100 % sama, hanya similar tetapi tidak identik, hal ini dikarenakan adanya variasi.
Variasi merupakan hal yang normal dan wajar, namun Shewhart menganggap variabilitas terdiri atas sesuatu yang dapat dikontrol (variasi terkontrol) dan sesuatu yang tak terkontrol (variasi tak terkontrol).
Variasi terkontrol :
Yaitu variasi karena sebab-sebab umum (common cause), yang terjadi secara alamiah merupakan hal yang bisa diprediksi dan bersifat stabil. Shewhart awalnya menyebut hal ini sebagai chance cause.
Variasi tak terkontrol :
Variasi karena sebab-sebab khusus (special causes), adalah variasi yang terjadi bila suatu kejadian abnormal masuk kedalam suatu proses dan menghasilkan perubahan yang tidak diharapkan dan tidak dapat diprediksi sebelumnya. Shewhart awalnya menyebut hal ini sebagai assignable cause.
Control Chart / Bagan Kendali : Merupakan bagan yang terdiri atas garis UCL (Upper Control Limit) dan LCL (Lower Control Limit) sebagai batas pengendalian proses produksi dan memberikan sinyal apabila ada ketidaknormalan proses.
Pemilihan Control Limit : ± 3SIGMA
“99.7% of the Data”
Sekitar 99.7% data dalam rentang ± 3SIGMA dari centre line. ( 99.7% dari data berada dalam rentang control limit),
Sehingga 1 - 0.997 = 0.003 or 0.3% 3SIGMA (or 0.3% dari data pada area luar the control limit).
Kegunaan Control Charts :
1.Untuk identifikasi variasi penyebab khusus / special cause / assignable cause.
2.Untuk memberikan sistem peringatan dini (sinyal) pada suatu proses produksi sehingga tidak sampai terjadi cacat produk. Untuk analisa lebih lanjut mengenai penyebab khusus, methode SPC lain (pareto, fishbone dsb) dapat digunakan.
3.Alat untuk memahami variasi proses, dan membantu proses menjadi stabil, setelah proses stabil dapat dilakukan improvement sehingga mencapai centering.
Memberikan komunikasi teknik antara shift 1, 2,3… , m/c 1,2,3… , line 1,2,3 …, operator 1,2,3… , s/c 1,2,3 ….dan sebagainya.
Besar Subgroup :
Memperhatikan faktor : Biaya, tingkat produksi, sensitifitas pendeteksian
Jumlah Subgroup :
Minimal 25 sub group yang berisi sekitar 100 data adalah cukup untuk mengukur kestabilan proses dan supaya special causes mempunyai kesempatan untuk muncul.
Batas Pengendali :
Batas pengendali 3 sigma --> 0.0027 peluang salah signal.
Kondisi Ideal:
‘ukuran subgroup besar sesering mungkin
Jenis Control Chart :
1.Ind.X and mR Chart : Adalah diagram yang memonitor setiap nilai individu yang diamati dalam proses digunakan :
a.Untuk data variabel.
b.Jumlah sampel per subgrup 1.
c.Untuk produk homogen.
d.Untuk dangerous or destructive test
2.XBar-R Chart :
Digunakan :
a.Untuk data variabel
b.Jumlah sampel (n) per subgrup 2 – 9
c.Jika rata – rata mudah dihitung
3.P & NP Chart
3.1.p-chart (defective/cacat):
Apabila jumlah sample (n) tidak konstan,& jumlah maksimal cacat = jumlah sample (n).
3.2.np-chart (defective/cacat)
Apabila jumlah sample (n) konstan, dan jumlah maksimal cacat = jumlah sample (n).
Digunakan :
a.Untuk data attribut
b.Menggunakan prinsip Binomial
c.Untuk sample n = c (konstan) pakai np-chart.
d.Untuk sample n tidak konstan memakai p-chart
4.C & U Chart
4.1.c-chart (defect/kecacatan)
Apabila jumlah sample (n) konstan, dan jumlah maksimal kecacatan bisa <,> atau = jumlah sample (n).
4.2.u-chart (defect/kecacatan)
Apabila jumlah sample (n) tidak konstan, dan jumlah maksimal kecacatan bisa <,> atau = jumlah sample (n).
Defect / kecacatan menunjukkan jenis cacat yang terjadi misal buram, kotor, meler, tipis, gores untuk painting, sehingga untuk sample 1 part bisa terdiri atas lebih dari 1 defect/kecacatan.
Digunakan :
a.Untuk data attribut
b.Menggunakan prinsip Poisson
c.C chart untuk sample (n) = c (konstan).
d.U chart utk sample (n) tidak kontan.
