Apa yang dimaksud dengan UCL dan LCL?

Menentukan nilai Rata-rata X dan Range untuk setiap subgroupRata-rata X dicari dengan cara:Range dicari dengan cara:Hasil perhitungan rata-rata X dan Range untuk setiap subgroup adalahsbb:SampelHasil PengukuranPerhitunganX1X2X3X4X5Rata-rataRange12,382,452,402,352,422,400,1022,392,402,432,342,402,390,0932,402,372,362,362,352,370,0542,392,352,372,392,382,380,0452,382,422,392,352,412,390,0762,412,382,372,422,422,400,0572,362,382,352,382,372,370,0382,392,392,362,412,362,380,0592,352,382,372,372,392,370,04102,432,392,362,422,372,390,07112,392,362,422,392,362,380,06122,382,352,352,352,392,360,04132,422,372,402,432,412,410,06142,362,382,382,362,362,370,02152,452,432,412,452,452,440,04162,362,422,422,432,372,400,07172,382,432,372,392,382,390,06182,402,352,392,352,352,370,05192,392,452,442,382,372,410,08202,352,412,452,472,352,410,12Jumlah47,781,19Henry, S.E., M.M. – Peta Kendali KualitasPage 10

Table of Contents Show

Peta Kendali p Chart
Apa perbedaan UCL dan LCL?
Apa itu lower control limit?
Apa itu SPC dan SQC?
Langkah metode SPC?

array([[351, 354, 345],
       [344, 343, 344],
       [343, 348, 354],
       [353, 349, 346],
       [353, 346, 352],
       [350, 353, 353],
       [354, 352, 346],
       [354, 344, 341],
       [347, 351, 350],
       [353, 345, 345],
       [343, 345, 347],
       [346, 340, 346],
       [342, 349, 352],
       [342, 348, 345],
       [343, 343, 347],
       [346, 352, 353],
       [346, 342, 347],
       [343, 351, 347],
       [348, 342, 349],
       [347, 346, 347],
       [354, 348, 344],
       [340, 353, 352],
       [343, 342, 343],
       [351, 341, 344],
       [352, 340, 346],
       [340, 340, 351],
       [340, 347, 341],
       [343, 345, 351],
       [352, 352, 341],
       [349, 340, 341],
       [349, 353, 343],
       [353, 346, 354],
       [354, 351, 348],
       [354, 343, 348],
       [341, 350, 354],
       [345, 342, 340],
       [350, 353, 354],
       [351, 352, 350],
       [348, 341, 342],
       [349, 341, 348],
       [351, 341, 345],
       [354, 348, 343],
       [349, 354, 343],
       [352, 351, 352],
       [354, 346, 348],
       [340, 349, 340],
       [347, 345, 354],
       [340, 344, 342],
       [345, 349, 353],
       [345, 342, 344]])

IKUTI WEB DI MEDIA SOSIAL

PENDAHULUAN

SEVEN BASIC QUALITY TOOLS

SEVEN NEW QUALITY TOOLS

PLAN DO CHECK ACT (PDCA)

STATISTICAL PROCESS CONTROL

CONTROL CHART DATA VARIABEL

CONTROL CHART DATA ATRIBUT

Peta Kendali p Chart

SUPLEMEN

Pemilik situs

Pengarang halaman

Peta Kendali p Chart

Pengendali proporsi kesalahan (p-chart) dan banyaknya kesalahan (np-chart) digunakan untuk mengetahui apakah cacat produk yang dihasilkan masih dalam batas yang disyaratkan. Perbandingan antara banyaknya cacat dengan semua pengamatan, yaitu setiap produk yang diklasifikasikan sebagai “diterima” atau “ditolak” (yang diperhatikan banyaknya produk cacat).

Peta pengendali proporsi digunakan bila kita memakai ukuran cacat berupa proporsi produk cacat dalam setiap sempel yang diambil. Bila sampel yang diambil untuk setiap kali melakukan observasi jumlahnya sama maka kita dapat menggunakan peta pengendali proporsi kesalahan (p-chart) maupun banyaknya kesalahan (np-chart). Namun bila sampel yang diambil bervariasi untuk setiapkali melakukan observasi berubah-ubah jumlahnya atau memang perusahaan tersebut akan melakukan 100% inspeksi maka kita harus menggunakan peta pengendali proporsi kesalahan (p-chart).

Bila sampel yang diambil untuk setiap kali observasi jumlahnya selalu sama atau konstan, maka

langkah-langkah pembuatan peta kendali - p adalah sebagai berikut:

Tentukan ukuran contoh/subgrup yang cukup besar (n > 30),

Kumpulkan banyaknya subgrup (k) sedikitnya 20–25 sub-grup,

Hitung untuk setiap subgrup nilai proporsi unit yang cacat, yaitu :

Dimana
p = proporsi kesalahan dalam setiap sampel
x = banyaknya produk yang salah dalam setiap sampel
n = banyaknya sampel yang diambil dalam inspeksi

Hitung nilai rata-rata dari p, yaitu p dapat dihitung dengan :

Hitung batas kendali CL, UCL dan LCL dari peta kendali p :

Catatan:

UCL = Upper Control Limit / Batas Pengendalian Atas (BPA)
LCL = Lower Control Limit / Batas Pengendalian Bawah (BPB)

Plot data proporsi (persentase) unit cacat serta amati apakah data tersebut berada dalam pengendalian atau diluar pengendalian. (Hendra Poerwanto G)

Peta Kendali (Control Chart) p (p Chart) Untuk Jumlah Sampel Bervariasi
Seperti telah dikatakan pada pembahasan p Chart untuk jumlah sampel konstan, Peta pengendali proporsi (p chart) digunakan bila kita memakai ukuran cacat berupa proporsi produk cacat dalam setiap sampel yang diambil. Bila sampel yang diambil bervariasi untuk setiapkali melakukan observasi atau jumlah sampel berubah-ubah jumlahnya atau memang perusahaan tersebut akan melakukan 100% inspeksi maka kita harus menggunakan peta pengendali proporsi kesalahan (p-chart).

Pengguna sampel yang besarnya bervarisai tersebut selain perusahaan menggunakan 100% inspeksi atau inspeksi total, juga dapat disebabkan karena kurangnya karyawan dan biaya.Perubahan dalam banyaknya sampel yang diambil atau ukuran sub kelompok tersebut menyebabkan perubahan dalam batas-batas pengendali, meskipun garis pusatnya tetap. Apabila ukuran sampel atau sub kelompok yang digunakan pada setiap kali observasi naik atau lebih banyak, maka batas-batas pengendali menjadi lebih rendah.

Namun apabila banyaknya sampel atau sub kelompok yang digunakan pada setiap kali observasi turun atau berkurang, maka batas-batas pengendali menjadi lebih tinggi atau meningkat. Kondisi ini dapat mempengaruhi karakteristik kualitas proses produksi yang dimiliki perusahaan. Hal inilah yang merupakan kelemahan dalam pengendalian kualitas proses statistik untuk data atribut.

Untuk banyaknya sampel yang bervariasi peta pengendali yang digunakan pasti hanya peta pengendali proporsi kesalahan (p-chart), bukan banyaknya kesalahan (np-chart). Namun peta pengendali proporsi kesalahan tersebut mempunyai tiga pilihan model, yaitu menggunakan peta pengendali model harian atau individu, peta pengendali model rata-rata, dan peta pengendali dengan model yang di buat menurut aturan banyaknya sampel berdasarkan pertimbangan perusahaan (Mitra,1993).

Menggunakan peta pengendali model harian/individu:

Peta pengendali model harian atau individu ini dibuat untuk setiap observasi. Oleh karenanya, perusahaan akan mempunyai beberapa batas pengendali atas dan beberapa batas pengendali bawahnya dalam peta pengendali proporsi kesalahan untuk kualitas produksinya. Keunggulan peta pengendali proporsi kesalahan model harian atau individu (chart individu) ini adalah ketepatannya dalam memutuskan apakah sampel berada di dalam atau diluar batas pengendaliannya.

Rumus Penentuan garis pusat p chart dengan jumlah sampel bervariasi model harian/ individu adalah sbb

Dimana :
Pi = proporsi kesalahan setiap sampel pada setiap kali observasi
xi = banyaknya kesalahan setiap sampel pada setiap kali observasi
ni = banyaknya sampel yang diambil pada setiap kali observasi yang selalu bervariasi
g = banyaknya observasi

Sedangkan rumus batas pengendali atas (UCL) dan batas pengendali bawah (LCL) p chart sampel bervariasi model harian/ individu adalah :

Kemudian menghitung rata-rata nilai UCL dan LCL untuk p chart sampel bervariasi model harian/ individu dengan rumus

Menggunakan peta pengendali model rata-rata:

Peta pengendali proporsi kesalahan model rata-rata adalah bentuk yang lebih sederhana, lebih cepat, dan lebih mudah daripada model individu atau harian. Peta prngendali model ini juga lebih banyak digunakan daripada peta pengendali proporsi kesalahan model individu atau harian. Namun, peta pengendali proporsi kesalahan model individu atau harian ini lebih tepat dibandingkan dengan dengan model rata-rata. Penyusunan garis pusat (CL) untuk peta pengendali proporsi kesalahan (p chart) sampel bervariasi model rata-rata ini adalah:

Batas pengendali atas dan batas pengendali bawahnya adalah :

Menggunakan peta pengendali dengan pertimbangan perusahaan

Peta pengendali proporsi kesalahan dengan pertimbangan perusahaan yang dimaksud adalah dengan mengambil sampel yang jumlahnya ditetapkan oleh perusahaan, misalnya 100, 200, 300 dan sebagainya. Bila ternyata sampel mendekati jumlah yang ditetapkan perusahaan maka digunakan peta pengendali yang terdekat.

Misal diambil sampel 130 unit maka peta pengendali yang digunakan adalah peta pengendali berdasar nilai n = 100. Bila yang diambil 340 unit maka peta pengendali yang digunakan adalah peta pengendali berdasar nilai n = 300 dan seterusnya. Rumus yang digunakan untuk menentukan garis pusat, batas pengendali atas dan batas pengendali bawahnya sama dengan kedua model sebelumnya.

Selanjutnya, dari ketiga model peta pengendali proporsi dengan sampel bervariasi tersebut semuanya tentu menghasilkan hasil penilaian hasil kualitas proses yang sama. Biasanya, perusahaan menggunakan model kedua (rata-rata) sebagai awal pengujian. Bila ternyata dari hasil observasi yang dilakukan terdapat data yang berbeda diluar batas pengendalian yang disebabkan karena penyebab khusus (assignable cause) maka perlu dilakukan perbaikan dengan ketentuan 4 p. Menurut mitra (1993) dan Basterfield (1998), ketentuan 4 p tersebut adalah:

Bila LCL < pi < UCL dan ni < n menggunakan peta pengendali rata-rata
Bila LCL < pi < UCL dan ni > n manggunakan peta pengendali individu
Bila pi < LCL atau pi > UCL dan ni > n menggunakan peta pengendali rata_rata
Bila pi < LCL atau pi > UCL dan ni < n Menggunakan peta pengendali individu

Catatan: untuk lebih jelasnya dapat dilihat di bagian SUPLEMEN contoh p chart untuk sampel konstan dan contoh p chart untuk sampel bervariasi. (Hendra Poerwanto G)

Bagikan topik ini ke kolega/ relasi/ teman Anda

Sangat berterimakasih bila bersedia mencantumkan alamat link halaman ini sebagai sumber

Apa perbedaan UCL dan LCL?

Upper control limit (UCL), garis di atas garis pusat yang menunjukkan batas kendali atas. Lower control limit (LCL), garis di bawah garis pusat yang menunjukkan batas kendali bawah.

Apa itu lower control limit?

3. Batas kendali bawah / Lower Control Limit ( LCL) Batas kendali bawah merupakan garis batas bawah (lower limit) untuk suatu penyimpangan dari karakteristik sampel. Control Chart standar deviasi digunakan untuk mengukur tingkat keakurasian suatu proses.

Apa itu SPC dan SQC?

Metode Statistical Quality Control (SQC) dan Statistical Process Control (SPC) adalah salah satu metode analisis yang memiliki fungsi untuk menganalisis penyebab terjadinya kecacatan yang terjadi, baik dari segi kualitas produk maupu dari segi kualitas proses produksi.