chain sampling statistika pengendalian mutu

24
Acceptance Sampling –Variabel- Disusun Oleh : Aris Nurlaili (0810950027) Rahma Kusuma R. (0810953015) Handyga Putra M. (0810953041) Heri Sembodo (0810953043) M. Hakim Ardha (0810953049) Virgiana Nanda S. (0810953063) Chain Sampling

Upload: dimas-anggoro-kinasih

Post on 28-Jul-2015

1.189 views

Category:

Documents


58 download

TRANSCRIPT

Page 1: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

Acceptance Sampling –Variabel-

Disusun Oleh :

Aris Nurlaili (0810950027)Rahma Kusuma R. (0810953015)Handyga Putra M. (0810953041)Heri Sembodo (0810953043)M. Hakim Ardha (0810953049)Virgiana Nanda S. (0810953063)

Chain Sampling

Page 2: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

Ruang Lingkup

Penerimaan Sampel

Sampling Rantai

Sampling Terus

Menerus

CSP -1

CSP-Banyak Tingkat

MIL STD 1235B

Sampling Penerimaan dengan Metode Chain Sampling memeiliki ruang lingkup sebagai berikut :

Page 3: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

Sampling Rantai

Latar BelakangPada single sampling jika digunakan ukuran sample yang kecil akan menyebabkan bilangan penerimaan 0. Hal ini dapat merugikan produsen, sehingga dapat digunakan prosedure pengganti yakni sampling rantai.

Prosedure Sampling Rantai1.Pilih ukuran sampel n pada tiap kotak, amati banyak cacat2.Cacat = 0 Terima Kotak3.Cacat > 2 Tolak kotak4.Cacat = 1 Terima kotak, jika i kotak sebelumnya tidak cacat

Syarat – Syarat Sampling Rantai1. Kotak berasal dari aliran terus menerus, produksi berulang2. Diharapkan kualitas kotak sama3. Diasumsikan kualitas kotak sekarang tidak lebih rendah dari

sebelumnya4. Ada trackrecord kualitas5. Agen sampling percaya pada leveransir (pembuat trackrecord)

Page 4: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

Berikut ini kurva OC dengan berbagai nilai i, n=0

Bentuk kurva OC bentuknya tidak begitu cembung, sehingga lebih disenangi. Nilai i dalam praktek berubah ubah antara 3 dan 5 karena mendekati kurva OC single sampling. Nilai i=1 tidak disenangi karena merugikan produsen.

Sampling Rantai

Kurva OCTitik pada kurva OC diperoleh dari dengan

Keterangan : n = banyak sampeli = bilangan izind = banyak cacat (0 dan 1)p = probabilitas cacat

0.001

0.05 0.1 0.2 0.3 0.40

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

Kurva OC

i=1

i=2

i=3

i=4

i=5

Pa

Page 5: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

Sampling Terus Menerus

Pada beberapa operasi produksi, tidak dihasilkan produk dalam bentuk kotak. Misalnya perakitan elektronik dimana dibentuk jalur perakitan berjalan (terus menerus). Dalam sampling, digunakan 2 pendekatan, yakni

1. Pengumpulan produk pada titik tertentu.Kelemahan : Membutuhkan ruang tambahan Membuat bahaya keselamatan Tidak efisien

Page 6: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

Sampling Terus Menerus

2. Menandai pada bagian tertentu (misalnya pada perakitan komponen B).

Kelemahan : Jika kotak ditolak, dilakukan pemeriksaan 100% yakni

mengumpulkan kembali produk dari operasi produksi yang telah berjalan jauh.

“Pada sampling terus menerus, pemeriksaan sampling dilakukan sampai menemukan cacat kemudian dilakukan pemeriksaan 100%. Pemeriksaan terus menerus ini merupakan pembetulan pemeriksaan, dalam arti kualitas produk ditingkatkan dengan penyaringan bagian”

Page 7: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

CSP-1

prosedure CSP-1

CSP-1 digunakan dalam proses perakitan yang rumit. Sehingga yang diperiksa kerusakannya.

CSP-1 mempunyai BKRK keseluruhan yang nilainya bergantung pada i (bilangan izin) dan f (bagian sampling).

Nilai BKRK yang sama dapat diperoleh dari i dan f yang berbeda yakni. Pemilihan nilai i dan f didasarkan atas pertimbangan praktis dalam proses produksi.

Page 8: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

Tabel Nilai i CSP-1

BKRK (%)

f0,018 0,033

0,046 0,074 0,113 0,143 0,198 0,330 0,530 0,790

1,220

1,900 2,900

4,940 7,120

11,460

0,50 1540 840 600 375 245 194 140 84 53 36 23 15 10 6 5 3

0,33 2550 1390 1000 620 405 321 232 140 87 59 38 25 16 10 7 5

0,25 3340 1820 1310 810 530 420 303 182 113 76 49 32 21 13 9 6

0,20 3960 2160 1550 965 630 498 360 217 135 91 58 38 25 15 11 7

0,14 4950 2700 1940 1205 790 623 450 270 168 113 73 47 31 18 13 8

0,10 6050 3300 2370 1470 965 762 550 335 207 138 89 57 38 22 16 10

0,07 7390 4030 2890 1800 1180 930 672 410 255 170 108 70 46 27 19 12

0,04 9110 4970 3570 2215 1450 1147 828 500 315 210 134 86 57 33 23 14

0,02 11730 6400 4590 2855 1870 1477 1067 640 400 270 175 110 72 42 29 18

0,01 14320 7810 5600 3485 2305 1820 1302 790 500 330 215 135 89 52 36 22

0,01 17420 9500 6810 4235 2760 2178 1583 950 590 400 255 165 106 62 43 26

Page 9: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

KURVA OC CSP-1

Banyakunit yang diperiksa(penyaringan 100%) setelahterjadinyacacatyakni

Keterangan : p = bagiancacat yang diproduksiapabila proses terkendaliq = 1-p Banyak unit rata – rata yang lolosdibawahprosedurpemeriksaan sampling

sebelum unit yang cacatadalah

Bagian rata-rata dariseluruh unit yang diproduksi yang diperiksadalamjangkawaktu lama adalah

Bagian rata-rata dari unit yang diproduksi yang lolosdibawah procedure sampling adalah

Kurva OC CSP-1 ini merupakan hubungan antara Pa dengan fungsi p.

Page 10: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

KURVA OC CSP-1

Berikut hasil perhitungan Pa dengan berbagai nilai p, i dan f

p Pa (i=36, f=0,5) Pa (i=36, f=0,2) Pa (i=91, f=0,5) Pa (i=91, f=0,2)

0,001 0,998199912 0,999279186 0,995449804 0,998174939

0,01 0,821041962 0,919805964 0,572126855 0,769736637

0,02 0,651576121 0,823793774 0,274470284 0,486061537

0,03 0,500780713 0,714922605 0,117735765 0,250160207

0,04 0,374009332 0,59898459 0,04756193 0,110986713

0,05 0,272554927 0,483653927 0,018613043 0,045268724

0,06 0,194613483 0,37659733 0,007146773 0,017677428

0,07 0,1366708 0,283547919 0,002706389 0,006738617

Page 11: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

KURVA OC CSP-1

Berdasarkan kurva diatas, dapat disimpulkan bahwa perubahan nilai i memiliki pengaruh yang besar jika dibandingkan dengan perubahan nilai f.

0.001 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.070

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

Kurva OC CSP-1 BKRK 0,79

Pa (i=36, f=0,5)Pa (i=36, f=0,2)Pa (i=91, f=0,5)Pa (i=91, f=0,2)P

a

Page 12: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

PERENCANAAN CSP-2, CSP-3, DAN BANYAK TINGKAT

Page 13: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

1. CSP-2

Di dalam perencanaan CSP-2, pemeriksaan 100% tidak akan dikembalikan lagi apabila dalam sampel pemeriksaan yang digunakan, tidak terdapat 2 produk yang cacat atau lebih, dalam ruang K unit sampel satu dengan yang lain.

Page 14: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

Tabel Nilai i CSP-2

Page 15: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

Prosedur CSP-2

Page 16: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

2. CSP-3

CSP-3 dirancang untuk memberikan perlindungan tambahan terhadap produksi yang turun naik. Jika ditemukan satu unit cacat dalam pemeriksaan sampling disyaratkan bahwa empat unit berikutnya harus diperiksa. Jika di antara empat unit tersebut ada yang cacat, maka dilakukann pemeriksaan 100% kembali. Namun, jika dalam empat unit tersebut tidak ditemukan yang cacat, maka perencanaan terus di bawah CSP-2.

Page 17: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

3. Banyak Tingkat Perencanaan sampling terus menerus banyak tingkat dimulai dengan pemeriksaan 100% dan beralih ke pemeriksaan f bagian dari produksi sesudah banyak unit tertentu ditemukan bebas cacat atau cacat sama dengan nol. Tetapi, apabila di bawah pemeriksaan sampling pada tingkat f , perjalanan i unit sampel berturutan ditemukan bebas cacat, maka sampling berlanjut pada tingkat f2. Apabila lebih lanjut perjalanan i unit berturutan bebas cacat, maka sampling dapat berlanjut pada tingkat f3.

Page 18: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

MIL STD 1235BPerencanaan sampling MIL STD 1235B terdiridari 5 jenis perencanaan sampling terus

menerusyang berbeda, yaitu:1. CSP-12. CSP-23. CSP-F4. CSP-V5. CSP-T

Page 19: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

MIL STD 1235BPerencanaan sampling MIL STD 1235B terdiridari 5 jenis perencanaan sampling terus

menerusyang berbeda, yaitu:1. CSP-12. CSP-23. CSP-F4. CSP-V5. CSP-T

Page 20: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

MIL STD 1235B

• MIL STD 1235B merupakan kumpulan dari sampling terus menerus, ada 5 jenis perencanaan sampling sebagai standarnya. CSP-1 dan CSP-2(bagian dari MIL STD 1235B), CSP-F dan CSP-V(satu-tingkat), merupakan 4 bagian dari sampling terus menerus itu dan yang kelima adalah CSP-T(banyak-tingkat).

• Prosedur CSP-T dilukiskan dalam flowchart berikut

Page 21: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

Prosedur CSP-T

Page 22: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

Prosedur CSP-T dimulai dengan pemeriksaanproduksi 100%, jika sesudah banyak unit tertentuditemukan bebas cacat atau cacat sama dengannol, dilakukan pemeriksaan samplingmenggunakan f bagian dari unit yang diproduksi.Jika i unit berturutan dalam pemeriksaan samplingditemukan cacatnya sama dengan nol, maka tingkatsampling dikurangi menjadi f/2 bagian. Sekali lagi,apabila i unit berturutan ditemukan cacatnya samadengan nol dalam tingkat sampling ini, maka digunakansampling yang dikunrangi dengan f/4 bagian dari unityang diproduksi dipilih secara acak. Dalam CSP-T, setelahditemukan unit cacat, dilakukan kembali pemeriksaan 100%.

Prosedur CSP-T

Page 23: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

Tabel huruf kode frekuensi

Page 24: Chain sampling Statistika Pengendalian Mutu

Tabel Nilai CSP-T