_ap_ufes{"success":true,"siteUrl":"www.ilmumanajemenindustri.com","urls":{"Home":"http://www.ilmumanajemenindustri.com","Category":"http://www.ilmumanajemenindustri.com/category/manajemen-kualitas/","Archive":"http://www.ilmumanajemenindustri.com/2016/11/","Post":"http://www.ilmumanajemenindustri.com/sistem-manajemen-yang-wajib-diterapkan-pada-industri-manufakturing/","Page":"http://www.ilmumanajemenindustri.com/daftar-isi-ilmu-manajemen-industri/","Attachment":"http://www.ilmumanajemenindustri.com/sistem-manajemen-yang-wajib-diterapkan-pada-industri-manufakturing/sistem-manajemen-yang-wajib-yang-diterapkan-pada-industri-manufakturing/","Nav_menu_item":"http://www.ilmumanajemenindustri.com/76/"}}_ap_ufee

Jenis-jenis Control Chart (Peta Kendali) dan Rumus-rumusnya

Pengertian Control Chart (Peta Kendali) dan Tahapan Membuatnya

Jenis-jenis Control Chart (Peta Kendali) dan Rumus-rumusnya – Control Chart atau dalam bahasa Indonesia sering disebut dengan “Peta Kendali” adalah salah satu alat yang digunakan oleh Produksi untuk mengendalikan Proses Produksi secara Statistik atau lebih dikenal dengan Istilah Statistical Process Control (SPC). Control Chart (Peta Kendali) juga merupakan salah satu alat dari 7 alat Pengendalian Kualitas (QC 7 Tools) yang sudah dikenal umum. Baca juga : Pengertian QC Seven Tools.

Control Chart pertama kalinya diperkenalkan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart yang bekerja untuk Bell Telephone Laboratories Amerika Serikat ini bertujuan untuk mengurangi variasi dalam Proses Produksi dan untuk mendeteksi penyebab khusus (special cause / unnatural Cause) yang mengakibatkan terjadinya Variasi. Metodologi Six Sigma menggunakan Control Chart (Peta Kendali) di tahap “Control” untuk mengendalikan Proses yang telah diperbaiki atau ditingkatkan (Improvement). Baca juga : Pengertian Control Chart dan prosedur pembuatannya.

Jenis-jenis Control Chart (Peta Kendali)

Control Chart atau Peta Kendali yang paling sering dipakai dalam Produksi pada umumnya terdiri dari 7 Jenis Control Chart dan digolongkan menjadi 2 Kategori berdasarkan jenis data yang diukurnya. Berikut ini adalah Jenis-jenis Control Chart (Peta Kendali)  :

a. Variable Control Chart (Peta Kendali Variabel)

Variable Control Chart atau Peta Kendali Variabel ini digunakan untuk mengendalikan proses dengan Data Variabel seperti Panjang Kaki Komponen, Suhu Solder, Tegangan Power Supply, Dimensi Komponen dan Data-data variabel lainnya. Control Chart jenis ini diantaranya adalah Xbar – R Chart, Xbar – s Chart dan I – MR Chart. Komponen penting yang terdapat dalam sebuah Control Chart adalah Batas-batas kendali (Control Limit) yang terdiri dari Upper Control Limit (UCL), Central Limit (CL), dan Lower Control Limit (LCL).

1. Xbar – R Chart

Xbar – R Chart adalah Peta kendali untuk mengendalikan proses berdasarkan Rata-rata (Xbar) dan Range (R). Xbar – R Chart digunakan apabila ukuran sampel yang dikumpulkan berjumlah lebih dari 2 dan kurang dari atau sama dengan 5 (2 < n ≤ 5) pada setiap set sampel data, Jumlah set sampel yang ideal adalah 20 – 25 set sampel.

2. Xbar – s Chart

Xbar – s Chart adalah Peta kendali untuk mengendalikan proses berdasarkan Rata-rata (X-bar) dan Standar Deviasi (s). Xbar-s Chart digunakan apabila ukuran sampel yang dikumpulkan berjumlah lebih dari 5 (n > 5) pada setiap set sampel data, Jumlah set sample yang ideal adalah 20 – 25 set sampel.

3. I – MR Chart (Individual Moving Range Chart)

I-MR Chart digunakan apabila data sampel yang dikumpulkan hanya berjumlah 1 unit. Chart jenis ini sering digunakan jika sampel yang diperiksa tersebut harus dimusnahkan (tidak dapat dipakai kedua kalinya) atau pada produk yang berharga tinggi.

 

b. Attribute Control Chart (Peta Kendali Atribut)

Attribute Control Chart atau Peta Kendali Atribut ini digunakan untuk mengendalikan proses dengan menggunakan Data Atribut seperti Jumlah unit yang Gagal Produksi (Reject), Jumlah ketidakhadiran karyawan, Jumlah Komponen yang defective dan lain sebagainya. Pada dasarnya, Data Atribut adalah Data yang hanya memiliki 2 nilai atau pilihan seperti OK atau NG, Hadir atau Absen, dan Komponen Baik atau Komponen Defective. Control Chart Jenis ini diantaranya adalah np-Chart, p-Chart, c-Chart dan u-Chart.

1. np-Chart

np-Chart adalah Control Chart (Peta kendali) yang berfungsi untuk mengukur jumlah defective (kegagalan/cacat) pada produksi. np-Chart digunakan apabila jumlah sampel (sample size) yang dikumpulkan adalah konstan atau tetap. Ukuran sampel (sample size) sebaiknya berjumlah lebih dari 30 (n>30) dan harus konstan (tetap) dari waktu ke waktu sedangkan Jumlah Set sampel yang ideal adalah sekitar 20 – 25 set sampel.

2. p-Chart

np-Chart adalah salah Jenis Control Chart (Peta Kendali) yang berfungsi untuk mengukur proporsi defective (kegagalan/cacat) pada produksi. Sebagai contoh, jika ada 10 unit yang cacat dari 100 unit yang di inspeksi, maka proporsi produk cacat adalah 10/100=0,10. p-Chart digunakan apabila jumlah sampel (sample size) yang dikumpulkan adalah tidak konstan atau tidak tetap. Ukuran sampel (sample size) sebaiknya lebih dari 30 (n>30) dan Jumlah Set sampel yang ideal adalah sekitar 20 – 25 set sampel.

3. c-Chart

c-Chart adalah jenis Control Chart (Peta Kendali) yang berfungsi untuk mengukur banyaknya jumlah defect atau ketidaksesuaian yang terdapat dalam unit yang diproduksi. c-Chart digunakan apabila jumlah kesempatan yang defect adalah konstan atau tetap.

4. u-Chart

Sama seperti c-Chart, u-Chart digunakan untuk mengukur banyaknya jumlah defect atau ketidaksesuaian dalam unit yang diproduksi. Penggunaan u-Chart apabila jumlah kesempatan yang defect adalah non-konstan atau tidak tetap.

Untuk lebih jelas mengenai perbedaan antara Defective dan Defect, anda dapat membaca di artikel : Cara Menghitung DPMO Six Sigma.

Rumus-rumus Control Chart (Peta Kendali)

Rumus untuk menghitung Control Limit (Batas Kendali) berbeda-beda tergantung jenis Control Chart (Peta Kendali) yang dipergunakannya, Berikut ini adalah Rumus-rumus Control Chart yang digunakan untuk menghitung batas kendalinya :

Jenis-jenis Control Chart dan Rumus Control Chart

 

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*