Peta Kendali ATRIBUT.

Presentasi berjudul: "Peta Kendali ATRIBUT."— Transcript presentasi:

1 Peta Kendali ATRIBUT

2 Outline Overview Peta P Peta C

3 Control Chart Types Continuous Numerical Data
Categorical or Discrete Numerical Data Control Charts Variables Attributes Charts Charts This slide simply introduces the various types of control charts. R X P C Chart Chart Chart Chart 3

4 Konsep Atribut : karakteristik kualitas yg sesuai spesifikasi atau tidak Atribut dipakai jk ada pengukuran yg tidak mungkin dilakukan ( tidak dibuat) spt : goresan,apel yg busuk, kesalahan warna, ada bagian yg hilang

5 Kelebihan Dapat diterapkan di semua tgkt organisasi , departemen, pusat kerja dan mesin operasional (tgk tertinggi – terendah) Membantu identifikasi permasalahan ( umum dan detil)

6 Kelemahan Tdk dapat diketahui sbrp jauh ketidaktepatan dg spesifikasi tsb Ukuran sampel yg besar akan bermasalah jk pengukurannya mahal dan destruktif

7 Tipe Peta Kendali ATRIBUT
Berdasar Distribusi BINOMIAL Kelompok pengendali unit ketidaksesuaian Dinyatakan dalam proporsi (%) Menunjukkan proporsi ketidaksesuaian dalam sampel / sub kelompok p Chart

8 2. Berdasar Distribusi POISSON
bagian ketidaksesuaian dalam unit inspeksi Berkaitan dg kombinasi ketidaksesuaian berdasar BOBOT yg dipengaruhi banyak sedikitnya ketidaksesuaian c- Chart

9 Tahapan…. Menentukan sasaran menentukan karakteristik kualitasnya (ketidaksesuaian dalam proporsi atau unit) Memilih tipe peta kendali atribut Banyaknya sampel dan observasi Pengumpulan data Penentuan BATAS KENDALI ( CL,UCL dan LCL) Interpretasi hasil (pola in/out of control) Revisi jika perlu

10 p/c Chart Structure p/np/c Upper Control Limit UCL Center Line
Process Mean When in Control LCL Time Lower Control Limit

11 Outline Overview Peta P Peta C

12 Peta P Peta P 1. Jumlah sampel sama Proporsi diketahui
Proporsi tidak diketahui 2. Jumlah sampel berbeda Dihitung secara rata-rata Dihitung secara individu Peta P

13 1. Jumlah Sampel SAMA Proporsi diketahui Garis Tengah = p¯

14 Contoh : Ukuran sampel per grup = 50 ( p-chart)
No Banyak produk cacat 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

15 No Banyak produk cacat Proporsi Banyak produk cacat 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0,08 ... 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0,06 Total Proporsi

16 p¯ = total proporsi / grup sampel = .072
BKA = 0, (0,037) = 0,183 BKB = 0, (0,037) = -0,039 = 0

17 1. Jumlah Sampel SAMA Proporsi TIDAK diketahui Garis Tengah = p¯
m = banyak grup sampel n = ukuran sampel (banyak sampel dalam grup) D = bagian tidak sesuai p¯ = ∑Di/(mn) Garis Tengah = p¯

18 Example $ 2655 Simon Says Augusta, ME 01227 Twenty samples, each consisting of 250 checks, The number of defective checks found in the 20 samples are listed below. (proporsi tidak diketahui)

19 (semua defect dijumlah) p¯ = ∑Di/(mn)
n = 250 sampel m = 20 grup D = total defect (semua defect dijumlah) p¯ = ∑Di/(mn) Estimated p = 80/((20)(250)) = 80/5000 = .016

20 Control Limits For a p Chart
$ 2655 Augusta, ME 01227 Simon Says Note that the computed LCL is negative.

21 Tdk sesuai Proporsi 4 1 5 3 2 7 (4/250) = 0,016 (1/250) =0,004 8 6 (2/250) = 0,008 (8/250) = 0,032

22 Control Limits For a p Chart
$ 2655 Augusta, ME 01227 Simon Says p Chart for Norwest Bank 0.000 0.005 0.010 0.015 0.020 0.025 0.030 0.035 0.040 0.045 UCL Sample Proportion p LCL 5 10 15 20 Sample Number

23 2. Sampel BEDA … Metode RATA_RATA  Ukuran sampel RATA -RATA dg perbedaan tidak terlalu besar -> ( n¯ = ∑n/observasi) Metode INDIVIDU  Batas Kendali tergantung ukuran sample tertentu shg UCL/LCL tidak berupa garis LURUS

24 Ukuran sampel beda (p chart)
no sampel Produk cacat 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 200 180 120 300 250 400 210 380 14 17 20 18 25 30 15 11 12 13 16 19 190 390 26 24 Jml 4860 Cacat 341

25 Metode Rata-rata Sampel rata-rata n¯ = total sampel /observasi
= 4860/20 = 243 p¯ = D/(n¯m) = 341 / (243.20) = 0,07 (CL) p = √ (0,07(0,93))/ = 0,0164 BPAp = 0, (0,0164) = 0,119 BPBp = 0, (0,0164) = 0,021

26 Metode Individu Sampel rata-rata n¯ = total sampel /observasi
= 4860/20 = 243 p ¯ = D/(n¯m) = 341 / (243.20) = 0,07 (CL) semua titik sama Control Limit (obs-1) (tergantung jml sampel per grup) p = √ (0,07(0,93))/200 = 0,018 UCL = 0, (0,018) = 0,124 LCL = 0, (0,018) = 0,016……………….dst

27 Tabel Proporsi untuk Grafik
No observasi sampel cacat proporsi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 200 180 120 300 250 400 210 380 190 390 25 30 26 24 0,070 0,055 0,085 0,067 … 0,095 0,050

28 Outline Overview Peta P Peta C

29 C-chart Mengetahui banyaknya kesalahan unit produk sbg sampel
Jumlah kesalahan per sample Aplikasi : bercak pd tembok, gelembung udara pd gelas, kesalahan pemasangan sekrup pd mobil

30 C - chart Number of defects per unit: c¯ = ∑ Ci / n

31 Example…c-chart no Byknya kesalahan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 16 11 12 13
14 15 17 18 19 20

32 c¯ = ∑c/n = 152/20 = 7,6 BPA c = (7, 6) + 3 (√7,6) = 15,87 BPB c = (7, 6) - 3 (√7,6) = -0,67 = 0

33 TERIMA KASIH