5. Control Charts
Classification..
• Variables - concentrates on mean for
some measurable characteristic
(pengukuran)
– diameter
– length
• Attribute - data is based on counts or
the number of times we observe a
particular event (perhitungan)
– proportion defective/non-defective
– go/no go
6. TYPE CONTROL CHART
P,l,b,vData diukurPeta X-R
•Jumlah cacat lubang dr ukuran t3,
tetap
Data dihitungPeta c
•Jumlah cacat lubang dr ukuran
berbeda dan berubah
Data dihitungPeta u
•Jumlah kerusakan
•Jenis kerusakan
Data dihitungPeta p-np
ExampleSubyekTipe
7. Tahapan Analisis
Peta Kendali
• Memilih karakteristik yg akan direncanakan
(prioritas tinggi pd proses yg sgt
mempengaruhi kualitas produk akhir)
• Memilih tipe peta kendali
• Menentukan garis pusat (Center Line) dan
batas kendali atas dan bawah (UCL dan LCL)
• Penempatan data dan interpretasi hasil
8. p/np/cp/np/c Chart StructureChart Structure
UCLUCL
LCLLCL
Process MeanProcess Mean
When in ControlWhen in Control
Center LineCenter Line
TimeTime
p/np/c Upper Control LimitUpper Control Limit
Lower Control LimitLower Control Limit
9. Warning Conditions…..
Out of Control
Western Electric :
1. 1 titik diluar batas kendali ( 3σ)
2. 2 dr 3 titik berurutan diluar
batas kendali (2σ)
3. 4 dr 5 titik berurutan jauh dari
GT (1σ)
4. 8 titik berurutan (pola giliran) di
satu sisi GT
5. 1/beberapa titik dekat satu
batas kendali
6. Pola data TAK RANDOM
12. KonsepKonsep
• Atribut : karakteristik kualitas ygAtribut : karakteristik kualitas yg
sesuai spesifikasi atau tidaksesuai spesifikasi atau tidak
• Atribut dipakai jk ada pengukuran ygAtribut dipakai jk ada pengukuran yg
tidak mungkin dilakukan ( tidaktidak mungkin dilakukan ( tidak
dibuat) spt : goresan,apel yg busuk,dibuat) spt : goresan,apel yg busuk,
kesalahan warna, ada bagian ygkesalahan warna, ada bagian yg
hilanghilang
13. Tipe Peta KendaliTipe Peta Kendali
ATRIBUTATRIBUT
1.1. Berdasar Distribusi BINOMIALBerdasar Distribusi BINOMIAL
– Kelompok pengendali unit ketidaksesuaianKelompok pengendali unit ketidaksesuaian
– Dinyatakan dalam proporsi (%)Dinyatakan dalam proporsi (%)
– Menunjukkan proporsi ketidaksesuaianMenunjukkan proporsi ketidaksesuaian
dalam sampel / sub kelompokdalam sampel / sub kelompok
p dan npp dan np ChartChart
14. 2. Berdasar Distribusi POISSON2. Berdasar Distribusi POISSON
– bagian ketidaksesuaian dalam unit inspeksibagian ketidaksesuaian dalam unit inspeksi
– Berkaitan dg kombinasi ketidaksesuaianBerkaitan dg kombinasi ketidaksesuaian
berdasar BOBOT yg dipengaruhi banyakberdasar BOBOT yg dipengaruhi banyak
sedikitnya ketidaksesuaiansedikitnya ketidaksesuaian
c- Chart dan u-chartc- Chart dan u-chart
15. Process Control Charts
Plot of Sample Data Over Time
0
20
40
60
80
1 5 9 13 17 21
Time
SampleValue
Sample
Value
UCL
Average
LCL
16. Sampel SAMA…Sampel SAMA…pp chartchart
• Proporsi diketahui
• Garis Tengah = p¯
σ p
p p
n
=
−( )1
UCL p
LCL p
p p
p p
= +
= −
3
3
σ
σ
17. Sampel SAMA…Sampel SAMA…pp chartchart
• Proporsi TIDAK diketahui
m nomer sampel (vertikal)
n ukuran sampel (horisontal)
D bagian tidak sesuai
p¯ = ∑Di/(mn)
Garis Tengah = p¯
σ p
p p
n
=
−( )1UCL p
LCL p
p p
p p
= +
= −
3
3
σ
σ
18. Sampel BEDA …Sampel BEDA …
a.a. Metode INDIVIDUMetode INDIVIDU Batas Kendali tergantungBatas Kendali tergantung
ukuran sample tertentu shg BKA/BKB tidakukuran sample tertentu shg BKA/BKB tidak
berupa garis LURUSberupa garis LURUS
b.b. Metode RATA_RATAMetode RATA_RATA Ukuran sampel RATAUkuran sampel RATA
-RATA dg perbedaan tidak terlalu besar-RATA dg perbedaan tidak terlalu besar
( n¯ = ∑n/observasi)( n¯ = ∑n/observasi)
c.c. Peta Kendali TERSTANDAR dg GT=0 dan BKPeta Kendali TERSTANDAR dg GT=0 dan BK
± 3± 3
19. npnp ChartChart
UCL = np np p+ −3 1( )
LCL = np np p− −3 1( )
Note: If computed LCL is negative, set LCL = 0Note: If computed LCL is negative, set LCL = 0
20. c-chart dan u-chartc-chart dan u-chart
• Mengetahui banyaknya kesalahanMengetahui banyaknya kesalahan
unit produk sbg sampelunit produk sbg sampel
• Sampel konstanSampel konstan c-chartc-chart
• Sampel bervariasiSampel bervariasi u-chartu-chart
• Aplikasi : bercak pd tembok,Aplikasi : bercak pd tembok,
gelembung udara pd gelas,gelembung udara pd gelas,
kesalahan pemasangan sekrup pdkesalahan pemasangan sekrup pd
mobilmobil
21. Number of defects per unit:Number of defects per unit:
c¯ = ∑ ci / nc¯ = ∑ ci / n
UCL cc c= + 3σ
LCL cc c= − 3σ
σ c c=
C - chartC - chart
23. Data yg diplotkan pada …
• C-chart : nilai c
• U – chart : nilai c/ni
24. 4 1 5 3 2 7 4 5 2 3
2 8 5 3 6 4 2 5 3 6
TwTwenty samples, eachenty samples, each
consisting of 250 checks,consisting of 250 checks,
The number of defectiveThe number of defective
checks found in the 20checks found in the 20
samples are listed below.samples are listed below.
(proporsi tidak diketahui)(proporsi tidak diketahui)
Example………Example………p-np chartp-np chart
$$
115006529 25447581 1445
2655
2655
Simon Says
Simon SaysAugusta, ME 01227
Augusta, ME 01227
25. LCL = 3 .016 3(.007936) -.007808 0pp σ− = − = =
(1 ) .016(1 .016) .015744
.007936
250 250
p
p p
n
σ
− −
= = = =
UCL = 3 .016 3(.007936) .039808pp σ+ = + =
Note that theNote that the
computed LCLcomputed LCL
is negative.is negative.
EstimatedEstimated pp = 80/((20)(250)) = 80/5000 = .016= 80/((20)(250)) = 80/5000 = .016
Control Limits For aControl Limits For a pp ChartChart $$
115006529 25447581 1445
2655
2655
Simon Says
Simon SaysAugusta, ME 01227
Augusta, ME 01227
27. 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
0 5 10 15 20
Sample Number
SampleProportionp
UCL
LCL
Control Limits For aControl Limits For a pp ChartChart $$
115006529 25447581 1445
2655
2655
Simon Says
Simon SaysAugusta, ME 01227
Augusta, ME 01227
28. Ukuran sampel sama = 50 (Ukuran sampel sama = 50 ( pp-chart)-chart)
nono Banyak produk cacatBanyak produk cacat nono Banyak produk cacatBanyak produk cacat
11
22
33
44
55
66
77
88
99
1010
44
22
55
33
22
11
33
22
55
44
1111
1212
1313
1414
1515
1616
1717
1818
1919
2020
33
55
55
22
33
22
44
1010
44
33
29. • nn ==
• mm ==
• DD ==
• p¯p¯ ==
• BKABKA ==
• BKBBKB ==
• Tabel proporsi untuk plot ke grafikTabel proporsi untuk plot ke grafik
This slide provides a framework for differentiating between “Process Control” and “Acceptance Sampling,” and “Variables” and “Attributes.” One might also raise the distinction between producer (process control) and customer (acceptance sampling). The next several slides deal with these distinctions.
This slide simply introduces the various types of control charts.
Ask the students to imagine a product, and consider what problem might cause each of the graph configurations illustrated.