pengendalian kualitas

Journal Review

Erni Junita (105060701111028)Epiphanie A S (105060700111071)Novita Ratna P (105060700111014)

Bayu Wicaksono (105060700111013)Angga Sistya D (105060707111005)

Jurnal 1“Elimination of the Quality Problems Encountered in Mass Production by Using Statistical Quality Control”

Data diambil dari jurnal 1Data mengenai masalah kualitas dari bagian dan ukuran yang tidak diinginkan yang menyebabkan biaya tinggi.

Jurnal 2“Implementation Of Statistical Process Control (Spc) For Manufacturing Performance Improvement”

Jurnal 3“Diagram Kontrol Variabel: Pengendalian Kualitas Pembuatan Benang 30 Rayon Pada Periode Januari 2008 di PT.Lotus Indah Textile Industries Surabaya .”

MAP

I-MR X-S

X-R

PETA KENDALI VARIABEL

Peta Kendali Variabel

• Peta kendali variabel adalah peta kendali data variabel (dapat diukur panjang, lebar diameter dan berat) dari suatu proses produksi yang digunakan untuk mengendalikan proses produksi.

• Peta kendali X-R digunakan untuk mengendalikan nilai kontinyu dari suatu produk, X menggambarkan nilai rata-rata sub grup dan R menggambarkan kisaran sub group

• Peta kontrol rata – rata (X)

menjelaskan kepada kita tentang

apakah perubahan-perubahan telah

terjadi dalam ukuran titik pusat (central

tendency) atau rata-rata dari proses.

Hal ini mungkin disebabkan oleh faktor-

faktor seperti, peralatan yang dipakai,

peningkatan temperatur secara

gradual, perbedaan metode yang

digunakan dalam shift yang kedua,

material baru, tenaga kerja baru yang

belum dilatih, dan lain-lain.

PENGERTIANPETA KONTROL X-R

PETA KONTROL X

• Peta kontrol R (range)

menjelaskan tentang apakah

perubahan-perubahan telah terjadi

dalam ukuran variasi, dengan

demikian berkaitan dengan

perubahan homogenitas produk

yang dihasilkan melalui suatu

proses. Hal ini mungkin disebabkan

oleh fakor-faktor seperti, bagian

peralatan yang hilang, minyak

pelumas yang tidak mengalir dengan

baik, kelelahan pekerja, dan lain-lain.

PETA KONTROL R

JURNAL 1“Elimination of the Quality Problems

Encountered in Mass Production by Using Statistical Quality Control”

• Permasalahan kualitas dalam mass production, khususnya pada jurnal ini yang membahas masalah kualitas rendah yang timbul selama produksi. Setelah itu, akan dieliminasi oleh kualitas statistik kontrol produk tertentu.

• XR diagram kontrol digunakan dengan dukungan dari perhitungan statistik untuk masalah kualitas mengenai bagian dan ukuran yang tidak diinginkan yang menyebabkan biaya tinggi.

Elimination of the Quality Problems Encountered in Mass Production by Using

Statistical Quality Control

• MATERIALDidalam jurnal ini, sebuah perusahaan manufaktur yang bergerak dalam bisnis percetakan ingin mengeliminasi masalah kualitas selama produksi melalui statistik kontrol





Kesesuaian ukuran berdasarkan teknik penggambaran



Nilai pengukuran dari dimensi bagian-bagian di lini produksi 1 yang rusak

fCaliper comparator Micrometer Caliper Caliper

Rumus

• Xave = (Xave1 + Xave2 + Xave3 + Xave4 + Xave5)/ng• Rave = (Rave1 + Rave2 + Rave3 + Rave4 + Rave5)/ng• UCL1 = Xave + A2*Rave• LCL1 = Xave − A2*Rave• UCL2 = D4*Rave • LCL2 = D3*Rave• N=15

A2 = 0.223, D4 = 1.652, DIDAPAT DARI..D3 = 0.348



A2 : the factor for calculating thethird sigma control limits accordingto the part number ofthe sample

D : diameters of machined parts(mm)

D3 : the factor for calculating thethird sigma control limits accordingto the part number ofthe sample

Tabel

Tabel



HASIL



HASIL

PETA KONTROL X

PETA KONTROL R

Pembahasan:• Dari analisis diatas dapat dilihat bahwa nilai LCL yaitu

62.2477. Nilai ini lebih kecil daripada batas toleran (62.250-62.50) pada tipe pengukuran caliper (Xave = 62.247<62.500). Karena itu bisa dikatakan bahwa produk tersebut diproduksi dengan dimensi yang salah.



PETA KONTROL X

PETA KONTROL R



Pembahasan:• Dilihat dari grafik, untuk dimensi 56,410-56,490 , dapat dilihat bahwa rata-rata

sampel kelompok 2 mendekati batas kontrol atas, dan rata-rata kelompok sampel 1 dan 2 melebihi batas kendali. Dengan demikian, setelah menghentikan produksi, jalur produksi harus diambil di bawah kontrol dengan cara mereset mesin dan parameter pemesinan.

• Karena rata-rata dari jalur produksi, 4 dan 5 berada di dekat garis Xave, dapat dikatakan bahwa produksi adalah normal. Selain itu, karena rata-rata dari rata-rata (Xave) dari dimensi 56,410-56,490 tetap berada diantara nilai atas dan bawah dari dimensi (56:410 <Xave = 56:436 <56:490), walaupun tidak ada produk yang rusak diproduksi, jalur 1, 2 dan 3 tetap harus dikendalikan.



Perbaikan

Dengan mereset mesin dan parameter pemesinan.



PETA KONTROL X

PETA KONTROL R

Perbaikan

Pembahasan:• Dari grafik di atas diperiksa dimensi dari 63,512-63,550, dapat dilihat bahwa dalam

grafik kontrol rata-rata pendekatan kelompok sampel 2 bahwa batas kendali bawah dan rata-rata dari sampel kelompok 4 dan 5 melebihi batas kontrol. Dengan demikian, setelah menghentikan produksi, jalur produksi harus berada di bawah kendali dengan mengatur ulang alat mesin dan mesin parameter.

• Karena rata-rata dari lini produksi 1 dan 3 berada dekat garis Xave, sehingga dapat dikatakan bahwa produksi dari garis-garis ini normal. Selain itu, karena rata-rata rata-rata (Xave) dari dimensi 63,513-63,550 tetap antara nilai atas dan bawah dari dimensi ini (63.512 <Xave = 63:539 <63.550), walaupun tidak ada produk rusak yang diproduksi, parameter proses dari jalur produksi harus tetap teratur dan berada di bawah kendali.


Statistical Quality Control Perbaikan

Jurnal 2“IMPLEMENTATION OF

STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) FOR MANUFACTURING

PERFORMANCE IMPROVEMENT”

• Pada jurnal ini membahas pemakaian kombinasi Hourly Data System (HDS) dan Statistical Process Control (SPC) untuk memperbaiki performansi manufaktur di perusahaan. Fokus pada jurnal ini adalah untuk mencari frekuensi dan durasi waktu pada setiap mesin yang berimbas pada produktifitas.

“IMPLEMENTATION OF STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) FOR MANUFACTURING PERFORMANCE IMPROVEMENT”

• Jurnal ini digunakan untuk memeriksa pelaksanaan TQM dan manajemen setiap mesin pada perusahaan rokok dan juga meneliti peran pelaksanaan untuk mencari alasan utama berdasarkan jumlah dan waktu pemisahan tiap mesin.

• Peta Kendali MR digunakan untuk

pengendalian proses yang ukuran

contohnya hanya satu (n=1). Hal ini

sering terjadi apabila pemeriksaan

dilakukan secara otomatis dan pada

tingkat produksi yang sangat lambat,

sehingga sukar untuk mengambil

ukuran contoh yang lebih besar dari

satu(n>1). Kasus ini banyak dijumpai

pada industri kimia, pengujian daya

tahan mobil mewah, dimana biaya

pengukurannya sangat mahal.

PENGERTIANPETA KONTROL I-MR

PETA KONTROL I-MR

Rumus


Keterangan :• MR = Rata-rata rentang bergerak dua obeservasi• D4 = Nilai konstan D3 untuk diagram kontrol MR

• D3 = Nilai konstan D3 untuk diagram kontrol MR

Tabel

HASIL

Caliper MR LCL UCL LCL UCL62.27 - 62.213537 62.443129 0.0465 0.219214286

62.8 0.53 62.213537 62.443129 0.0465 0.219214286

62.255 0.545 62.213537 62.443129 0.0465 0.219214286

62.255 0 62.213537 62.443129 0.0465 0.219214286

62.275 0.02 62.213537 62.443129 0.0465 0.219214286

62.265 0.01 62.213537 62.443129 0.0465 0.219214286

62.28 0.015 62.213537 62.443129 0.0465 0.219214286

62.28 0 62.213537 62.443129 0.0465 0.219214286

62.265 0.015 62.213537 62.443129 0.0465 0.219214286

62.265 0 62.213537 62.443129 0.0465 0.219214286

62.275 0.01 62.213537 62.443129 0.0465 0.219214286

62.625 0.35 62.213537 62.443129 0.0465 0.219214286

62.28 0.345 62.213537 62.443129 0.0465 0.219214286

62.265 0.015 62.213537 62.443129 0.0465 0.219214286

62.27 0.005 62.213537 62.443129 0.0465 0.219214286


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1561.9

62

62.1

62.2

62.3

62.4

62.5

62.6

62.7

62.8

62.9

Peta Kendali I

CapilerUCLLCL

Jumlah sample

Nila

i Ind

ivid

u

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 150

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

Peta kendali MR

LCLUCLCapiler

Jumlah sample

Mov

ing

Rang

e

HASIL“IMPLEMENTATION OF STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) FOR MANUFACTURING PERFORMANCE IMPROVEMENT”

• Dari grafik peta kontrol MR terlihat bahwa SEMUA data berada diluar batas kendali atas dan

batas kendali bawah. Dan dari grafik peta kontrol I terlihat ada 2 data yang berada diluar batas

kendali atas dan batas kendali bawah yaitu pada data ke-2 dan ke-12.

• Hal ini dikarenakan memang karena sebenarnya peta kontrol X-MR ini lebih cocok digunakan

untuk data untuk 1 subgroup dengan banyak data. Sedangkan dalam kasus ini, data terdiri dari

beberapa sub group dengan sedikit jumlah data.

ANALISIS“IMPLEMENTATION OF STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) FOR MANUFACTURING PERFORMANCE IMPROVEMENT”

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1561.9

62

62.1

62.2

62.3

62.4

62.5

62.6

62.7

62.8

62.9

Peta Kendali I

CapilerUCLLCL

Jumlah sample

Nila

i Ind

ivid

u

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 150

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

Peta kendali MR

LCLUCLCapiler

Jumlah sample

Mov

ing

Rang

e

• Tidak semua jenis data dapat menggunakan peta kendali I-MR karena pada pengaplikasiaannya data yang cocok adalah yang memiliki sedikit data.

ANALISIS“IMPLEMENTATION OF STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) FOR MANUFACTURING PERFORMANCE IMPROVEMENT”

JURNAL ke-3“Diagram Kontrol Variabel: Pengendalian

Kualitas Pembuatan Benang 30 Rayon Pada Periode Januari 2008 di PT.Lotus

Indah Textile Industries Surabaya .”

Latar belakang

• PT. Lotus Indah Textile industries adalah perusahaan yang bergerak dibidang industri textile

yang berorientasi ekspor. Produk yang dihasilkan PT. Lotus Indah Textile industries antara lain

benang dan kain. Sebagai perusahaan yang berorientasi ekspor, PT. Lotus Indah Textile

industries telah mendapatkan sertifikat ISO 9001 dan ISO 14001. ( khoirunnisak,2008).

• Dikarenakan PT. Lotus Indah Textile industries berorientasi pada ekspor maka produk yang

dihasilkan pastilah yang berkualitas sangat baik. Untuk mendapatkan produk berkualitas

terbaik maka perencanaan dan pengendalian proses produksi mutlak diperlukan agar dapat

mengoreksi dan memperbaiki sesuatu yang kurang dalam produksi sehingga meningkatkan

mutu produk.

“Diagram Kontrol Variabel: Pengendalian Kualitas Pembuatan Benang 30 Rayon Pada Periode Januari 2008 di PT.Lotus Indah Textile Industries Surabaya”

Latar belakang

Kualitas hasil produksi benang di PT. Lotus Indah textile Industries

menggunakan metode statistik yaitu peta kendali X 8 -R dan X 8 -S untuk

variabel Caunt (berat benang) karena data bersifat variabel. Peta kendali X 8-S

tetap digunakan pada makalah ini meskipun hanya terdapat 5 mesin, karena

makalah ini ditunjukkan untuk proses pembelajaran, yang nantinya akan

dapat dibandingkan hasil dari peta kendali X 8-R dan 8X-S.


• Umumnya peta kendali yang digunakan

oleh perusahaan industri adalah peta

kendali x -S. Selain perusahaan harus

mendesain 2 peta, kedua peta tersebut

mungkin masih belum efektif dalam

mendeteksi proses.

PENGERTIANPETA KONTROL X-S

PETA KONTROL X-S

Rumus


Hasil

DrawingX S UCL=x+ (A3 * S) LCL= x – (A3 * S) UCL=B4 * S LCL=B3*S

value

6250062.247 0.159639 50.27093108 50.16638892 0.076520178 0

62250

56.4956.43 0.007188 50.27093108 50.16638892 0.076520178 0

56.41

63.5563.539 0.003684 50.27093108 50.16638892 0.076520178 0

63.512

46.8 46.7889 0.008062 50.27093108 50.16638892 0.076520178 0

22.1 22.0884 0.004577 50.27093108 50.16638892 0.076520178 0


1 2 3 4 50

10203040506070

Peta kendali X

XUCLLCL

Jumlah Sub group

Nila

i X


1 2 3 4 50

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

0.16

0.18

Peta Kendali S

SDUCLLCL

SD

Dari hasil grafik peta kendali X terlihat bahwa semua data keluar dari batas

kendali. Dan UCL dan LCL nya mempunyai selisih sangat kecil. Hal itu

dikarenakan karena data per subgroup itu memiliki nilai yang sangat jauh

berbeda. Seperti data yang ada di compiler dan comparator. Data dalam

compiler memiliki range data 6x.xxx-6x.xxx sedangkan data pada comparator

20.xx-20.xx.


conclusion

KELEMAHANDAN

KELEBIHANDARI

KETIGA METODE

• Kelemahan:• Kelebihan:PETA KONTROL

X-R

PETA KONTROLX-S

PETA KONTROL I-MR

• Kelemahan:• Kelebihan:

• Kelemahan:• Kelebihan:

Daftar Pustaka

• [email protected] diakses Senin 21 Oktober 2012

• Samip Shah, Pandya Shridhar, Dipti GohilDepartment of Pharmaceutical Technology, Pioneer Pharmacy Degree College, Vadodara, Gujarat, India

• Scribd.com diakses pada Senin, 5 November 2012 pukul 12:23

mailto:[email protected]

Ada Pertanyaan ?

THANK YOU

pengendalian kualitas

Documents