PROCESS CAPABILITY ANALYSIS Ir. Budi Nurtama, M.Agr. PS. SUPERVISOR JAMINAN MUTU PANGAN DEP. ILMU DAN TEKNOLOGI PANGAN FATETA - IPB

A process in "A STATE OF STATISTICAL CONTROL" ANALISIS KAPABILITAS PROSES A process in "A STATE OF STATISTICAL CONTROL" special causes sudah teridentifikasi dan tereliminasi PROCESS CAPABILITY membandingkan kinerja proses (process performance) dengan tuntutan proses (pemenuhan specification limits)

Estimating Process Variation dengan process spread : Data variabel : atau dengan process spread :

INDEKS KAPABILITAS PROCESS POTENTIAL Process Capability Index = Cp < 1.0  not capable process Cp = 1.0  marginally capable process Cp > 1.0  capable process biasanya digunakan Cp > 1.33 yang berarti sangat bagus

Gambar 1. LSL USL Cp < 1.0 X Cp = 1.0 X Cp > 1.0 X LSL USL

Untuk sebaran non-normal : INDEKS KAPABILITAS ..... PROCESS PERFORMANCE Untuk sebaran non-normal : Nilai 0  k  1  Cpk  Cp Jika Cpk = Cp berarti proses berada tepat di tengah specification limit.

Kedua sebaran mempunyai Cp yang sama tetapi Cpk yang berbeda Process mean LSL USL Gambar 2. Kedua sebaran mempunyai Cp yang sama tetapi Cpk yang berbeda

INDEKS KAPABILITAS ..... ONE-SIDED TOLERANCES Untuk proses dengan LSL : Untuk proses dengan USL : Cpk selalu sama dengan nilai terkecil Cpl dan Cpu  Cpk = Minimum (Cpl ,Cpu )

INDEKS KAPABILITAS ..... PERCENT OF SPECIFICATION USED Capability Ratio = Mengukur besarnya wilayah spesifikasi (USL-LSL) yg "hilang" ke proses. Semakin lebar process spread maka proses cenderung semakin banyak memakai wilayah spesifikasi; sebaliknya jika proses terpusat dgn rasio Cp yang tinggi maka cenderung semakin kecil menggunakan toleransi. Disebut juga "persentase dari spesifikasi yang terpakai oleh proses" jika diekspresikan dalam %.

Contoh : Sebuah mesin ekstruder diukur suhunya tiga kali setiap harinya selama 20 hari (data pada slide selanjutnya). Spesifikasi suhu proses adalah 200  10 oC. Proses diketahui sudah terkendali secara statistik. Lakukan analisis kapabilitas untuk proses tsb.

Subgrup x1 x2 x3 x-bar R 1 200 210 202 204.00 10 2 190 206 205 200.33 16 3 201 195 200.67 11 4 204 204.67 5 193 199 194 195.33 6 203 185 199.33 25 7 207 198 209 8 202.67 9 188 196 197.00 19 196.00 18 12 13 217 208 208.33 17 14 204.33 15 198.00 199.00 215 201.33 205.00 20 197 Total 4030.67 218

X bar – R Chart

Perhitungan Indeks Kapabilitas

Kesimpulan : Cp < 1.0  proses tidak kapabel Cpk < Cp  proses tidak tepat di tengah spec. limit 1/Cp = 192 % dari spesifikasi yang terpakai proses

Analisis Kapabilitas Proses

PETUNJUK PENGGUNAAN INDEKS KAPABILITAS STATISTICAL CONTROL. Sebelum dilakukan analisis kapabilitas, proses harus "in a state of statistical control". Kendali ditetapkan dgn suatu variables control chart. MEASUREMENT ERROR. Besarnya galat yg dihasilkan sistem pengukuran harus dipastikan, karena variasi galat mengganggu batas-batas nilai yang dapat dicapai dari indeks-indeks kapabilitas. DISTRIBUTION TYPE. Bentuk sebaran pengukuran proses tidak akan pernah dapat diketahui dgn pasti. Jadi perlu utk mengasumsikan bahwa beberapa sebaran (misalnya normal) menentukan keragaman proses. Sebaran normal tidak tepat untuk : (i) batas spesifikasi satu sisi (skewed distributions) (ii) proses sortasi otomat (truncated distributions)

PETUNJUK PENGGUNAAN INDEKS KAPABILITAS SAMPLING VARIATION. Bahkan untuk proses terkendali, indeks Cp adalah suatu statistik; jadi diharapkan menampilkan keragaman alami dari sampel ke sampel. SOFTWARE. Jika analisis kapabilitas dilakukan dgn perangkat lunak Statistical Process Control (SPC) maka perlu diketahui metode mana yang dipakai untuk mengestimasi variasi proses (). Metode-metode berdasarkan grafik kendali garis pusat mungkin memberikan hasil yg sangat berbeda jika dibandingkan dgn yg berdasarkan simpangan baku dari sekumpulan data yang disatukan.