Statistical Quality Control (Bagian 5): Kapabilitas Proses

Research & Statistics, Statistical Process Control, Statistics

Kontributor: Anas Teguh S.
Editor: Kharisma Prima

Dalam pengendalian proses secara statistika masalah utama yang paling mendasar adalah menjaga kondisi proses yang terkendali dari waktu ke waktu dengan mengeliminasi penyebab timbulnya variasi. Suatu proses dikatakan memiliki kapabilitas yang baik jika setiap output dapat memenuhi spesifikasi yang diharapkan. Berdasarkan analisis kapabilitas proses, dapat dilihat kemampuan proses dalam menghasilkan output yang memenuhi spesifikasi dan memutuskan tindakan-tindakan penyesuaian yang akan dilakukan berkaitan dengan kapabilitas proses yang ada saat ini.

Beberapa tindakan yang mungkin dilakukan jika proses menghasilkan output yang tidak sesuai dengan spesifikasi yang ditentukan di antaranya adalah:

  1. Sesuaikan/geser garis sentral.
  2. Kurangi variabilitas.
  3. Ubah spesifikasi, dll.

Indikator yang menunjukkan tingkat kapabilitas proses disebut dengan Indeks Kapabilitas Proses (C_p) yang dinyatakan dengan rumus:

(1)   \begin{equation*}  C_p=\frac{USL-LSL}{6\sigma} \end{equation*}

di mana:
USL   : Upper Spesification Level
LSL   : Lower Spesification Level
\sigma         : Standar deviasi sampel

Kriteria umum yang digunakan adalah proses diterima jika C_p\geq1,33 dan proses dinyatakan buruk jika C_p<1.

C_p hanya dapat digunakan untuk proses yang diasumsikan center. Untuk proses yang tidak center dikembangkan indeks lain yaitu C_{pk} dengan rumus:

(2)   \begin{equation*}  C_{pk}=Min\left\{\frac{USL-\bar{X}}{3\sigma}-\frac{\bar{X}-LSL}{3\sigma}\right\} \end{equation*}

di mana:
\bar{X}        : Rata-rata sampel
USL   : Upper Spesification Level
LSL   : Lower Spesification Level
\sigma         : Standar deviasi sampel

Indeks C_p dan C_{pk} hanya dapat digunakan apabila kedua asumsi berikut terpenuhi:

  • Dimensi karakteristik kualitas berdistribusi normal.
  • Proses berada dalam kondisi in-statistical control.

Jika proses center maka C_p=C_{pk} dan jika proses tidak center maka C_p>C_{pk}. Terdapat dua kemungkinan apabila terjadi C_p>C_{pk}, yaitu:

  1. Peta kendali yang telah dibuat tidak dapat mendeteksi pergeseran yang terlalu kecil, sehingga proses yang out of control masih dinyatakan sebagai proses yang in control. Hal ini dapat disebabkan kurangnya data yang digunakan dalam proses konstruksi peta kendali atau peta kendali yang digunakan tidak tepat.
  2. Terjadi pergeseran rata-rata proses sebesar \delta.

C_p dan C_{pk} yang dihitung di atas merupakan C_p dan C_{pk} operasional. Sebelumnya, harus ditentukan terlebih dahulu C_p dan C_{pk} desain, yang ditentukan sebelum proses produksi berjalan. C_p dan C_{pk} ini terkait dengan desain dari proses (proses dikerjakan di mesin mana, berapa toleransinya, parameter-parameter pemesinannnya, dsb). Sehingga, C_p dan C_{pk} operasional harus dibandingkan dengan C_p dan C_{pk} desain, jika terdapat ketidaksesuaian antara C_p dan C_{pk} operasional dengan C_p dan C_{pk} desain, maka perlu dilakukan analisis lebih lanjut.

Pada dasarnya, C_p dan C_{pk} menggambarkan posisi kurva distribusi proses terhadap rentang spesifikasi yang diinginkan (lihat Gambar 22). Distribusi proses dapat diidentifikasi melalui nilai LCL, UCL, dan \sigma. Sedangkan rentang spesifikasi diidentifikasi melalui nilai LSL dan USL. Proses yang baik harus akurat dan presisi. Proses yang akurat seharusnya memiliki posisi kurva yang simetris terhadap rentang spesifikasi (centered). Sedangkan kepresisian proses ditunjukkan melalui sebaran distribusi hasil pengukuran proses (\sigma). Pembaca perlu memahami konsep dasar ini.

Gambar 22. Posisi Kurva Distribusi Proses Terhadap Rentang Spesifikasi

Gambar 22. Posisi Kurva Distribusi Proses Terhadap Rentang Spesifikasi

Referensi:

  • Montgomery, D. C. 2001. Introduction to Statistical Quality Control. 4th edition. New York: John Wiley & Sons, Inc.

Bagian 1   |   Bagian 2   |   Bagian 3   |   Bagian 4   |   Bagian 5

Comments

comments

» Research & Statistics, Statistical Process Control, Statistics » Statistical Quality Control (Bagian 5): Kapabilitas...

, , , March 31, 2015

Comments are closed.