Grafik kadali

Ti Wikipédia, énsiklopédia bébas basa Sunda
Luncat ka: pituduh, sungsi

Dina statistik proses kontrol, kontrol chart, disebut oge 'Shewhart chart' atawa 'chart proses-paripolah' nyaeta alat nu dipake di proses pabrik atawa bisnis keur nangtukeun aya dina statistical control atawa henteu. Lamun chart nembongkeun yen proses nu ditempo aya di luar control, mangka pola nu aya mantuan keur nangtukeun sumberna variasi keur ngurangan kasalahan nu aya tur malikeun deui kana kaayaan nu bisa dikontrol. Kontrol chart ngarupakeun hal nu husus tina run chart.

Kontrol chart salah sahiji tina tujuh alat dasar kontrol kualitas (nu make histogram, Pareto chart, check sheet, cause-and-effect diagram, flowchart, sarta scatter diagram). Tempo watesan manajemen kualitas.

Sajarah[édit | sunting sumber]

Kontrol chart geus dipake ku Walter A. Shewhart basa digawe di Laboratorium Bell dina taun 1920. Teknisi perusahaan geus ngagunakeun keur naekeun kapercayaan sistim transmisi telepon. Sabab amplifier jeung alat sejen dikubur di taneuh, parusahaan hayang ngurangan kajadian kasalahan jeung ngomean. Dina 1920 maranehna geus ngagunakeun hal nu penting keur ngurangan varian dina proses produksi. Sanajan kitu, maranehna ngagunakeun keur ngapaskeun proses nu lumangsung terus dina usaha lain keur naekuen variasi jeung nurunkeun kualitas. Pasualan rangka Shewhart dina watesan variasi Common- and special-causes jeung dina 16 May 1924, nulis catetan internal pikeun ngawanohkeun kontrol chart salaku alat keur ngabedakeun antara dua. Pingpinan Dr. Shewhart, George Edwards, nyebutkeun: "Dr. Shewhart nyiapkeun catetan leutik nu ngan salembar panjangna. Ngeunaan sapertilu kaca ngajelaskeun diagram nu sederhana nu kiwari bisa disebutkeun salaku skema kontrol. Ieu diagram dimimitian tur dituluykeun ku tulisan nu pondok, sakabehna ngarupakeun prinsip penting tur anggpan nu kiwari sibuet kontrol proses kualitas." [1] Shewhart negeskeun yen perluna proses produksi ditangtukeun dina statistical control,numana ngan sakadar variasi sabab-ilahar, diaping dina kontrol, ngarupakeun hal nu penting keur ngaramalkeun hasil produksi nu bakal datang jeung ngatur proses sacara ekonomi.

Dr. Shewhart nyieun dasar keur kontrol chart tur konsep nangtukeun statistik kontrol dumasar kana rancangan percobaan nu taliti. Sedengkeun Dr. Shewhart ngagambarkeun teori matematika murni, manehna ngarti data tina proses fisik teu pernah ngahasilkeun "kurva sebaran normal" (Gaussian distribution, nu ilahar disebut oge "bell curve"). Manehna manggih yen variasi nu ditempo dina data produksi teu salawasna mobanda sifat nu sarua dina gerak partikel alami (partikel Brownian motion). Dr. Shewhart nyimpulkeun yen unggal proses nembongkeun variasi, sababaraha proses nembongkeun dikontrol ku variasi ngarupakeun hal nu alami dina proses, sedengkeun nu sejenna teu ka kontrol ku variasi nu aya salila proses kusabab sistimna .[2]

Dina taun 1924 atawa 1925, inovasi Shewhart ditalungtik kalayan taliti ku W. Edwards Deming, saterusna digawe di fasilitas Hawthorne. Deming saterusna digawe di Departemen Pertanian Amerika sarta jadi pengarah matematika keur Badan Sensus Amerika. Dina satengah abad saterusna, Deming jadi kawentar tur ahli dina pagawean Shewhart. Sanggeus ngelehkeun Jepang di tungtung Perang Dunya Kadua, Deming jadi konsultan statistik keur Supreme Commander of the Allied Powers. Saterusna loba pakait jeung gaya hirup loba Jepang, sarta karirna lila salaku konsultan industri di ditu, nyebarkeun pangaweruh Shewhart, jeung ngagunakeun kontrol chart, dipake di industri manufaktur Jepang antara 1950 jeung 1960.

Leuwih bihari dipake tur diwangun kontrol chart dina tradisi Shewhart-Deming diteruskeun ku Donald J. Wheeler.

Leuwih jentre[édit | sunting sumber]

Grafik kadali kawangun ku:

  • Titik nu ngagambarkeun rata-rata ukuran karakter kualitas dina sampel nu dicokot tina proses dumasar kana waktu
  • Garis tengah, ngagambarkeun mean eta proses
  • Wates luhur jeung handap kadali ("wates proses alami") nu ngagambarkeun mimiti robahna dimana proses kaluaran dianggap sacara statistik teu sarua

Grafik oge mibanda tampilan sejen, kaasup:

  • Wates awas luhur jeung handap, digambarkeun ku garis nu beda, sacara tipikal dua kali simpangan baku di luhur jeung di handap garis tengah
  • Bagean kana daerah, nu ditambahkeun kana frekuensi aturan tina nu ditempo unggal daerah
  • Catetan dina kajadian nu ditaksir, ditangtukeun ku Teknisi Kualitas nu tanggung jawab dina proses kualitas


ControlChart.svg


Lamun proses dina kadali, loba titik bakal diplot dina wates kadali. Aya panempo diluar wates, atawa dina pola sistimatik, jadi tanda mimiti ayana parobahan (sarta kudu tarapti kana nu teu sarimbag) sumber variasi, disebutna pasualan-husus. Naekna variasi hartina naekna beaya, grafik kadali "mere tanda" ayana hal ieu nu saterusna merlukeun panalungtikan.

Cateta dina praktis, mean proses dina watesan-panjang (sarta sabab garis tengah) bisa teu pasti pas kana nilai ideal (atawa target) karakter kualtias sabab alat sederhana teu bisa ngadalikeun proses keur ngahasilkeun produk nu diharepkeun atawa sabab mahal kacida lamun dipake kana proses proses keur target nu dipihayang.

Grafik kadali ngawenangkeun watesan husus sabab nujul kana naon nu dipikahayang dina eta proses (upamana operator mesin) nu museurkeun kana tampilan husus waktu ngagawekeun nu dipesen keur ngajaga sasaeutik mungkin dina variasi proses. Sacara ilahar leuwih gampang keur nyimpen hiji proses kana target tinimbang ngajaga kateusaruaan tina proses tur ngawenangkeun watesan husus keur hiji produk. Kamampu proses nalungtik pakaitna antara watesan proses alamat (nu ngajaga wates kadali) sarta watesan husus tadi.

Perluna nambahkeun wates awas atawa ngabagi grafik kadali kana sababaraha bagean nyaeta keur nyiapkeun lamun aya hal nu salah samemehna. Gaganti nerangkeun hiji proses usaha nyaeta keur nangtukeun kasus husus nu aya, Teknisi Kualitas kadangkala naekeun tingkatna dina nyokot sampel nepi ka jelas kaluarna hiji produk bener-bener bisa dikadalikeun. Catetan yen tilu wates sigma, nu disangka bakal jadi tanda deukeutna ampir kaluar unggal 370 titik tina rata-rata, ngan gumantung kana pasualan-ilahar.

Milih wates[édit | sunting sumber]

Susunan wates Shewhart 3-sigma dumasar kana hal dihandap ieu.

Shewhart meunang kasimpulan ku nyebutkeun:

... the fact that the criterion which we happen to use has a fine ancestry in highbrow statistical theorems does not justify its use. Such justification must come from empirical evidence that it works. As the practical engineer might say, the proof of the pudding is in the eating.

Ngaliwatan percobaan mimiti numana watesan dumasar kana sebaran probabilitas, Shewhart nuliskeun sacara pasti:

Some of the earliest attempts to characterise a state of statistical control were inspired by the belief that there existed a special form of frequency function f and it was early argued that the normal law characterised such a state. When the normal law was found to be inadequate, then generalised functional forms were tried. Today, however, all hopes of finding a unique functional form f are blasted.

Grafik kadali dijieun keur kaperluan dirina sorangan. Deming nambahan yen taya tes hipothesa tur taya motivasi tina Neyman-Pearson lemma. Pendapatna yen gabungan alami dina populasi jeung rarancang nyokot sampel dina kalolobaan industri leuwih remen ngagunakeun teknik statistik konvensional. Deming museurkeun keur nempo leuwih teleb kana sistim akibar dina proses ...under a wide range of unknowable circumstances, future and past .... Manehna nyebutkeun yen dina sababaraha kaayaan ieu, watesan 3-sigma diperlukeun keur ... a rational and economic guide to minimum economic loss... tina dua kasalahan:

  1. Ascribe a variation or a mistake to a special cause when in fact the cause belongs to the system (common cause). (Also known as a Type I error)
  2. Ascribe a variation or a mistake to the system (common causes) when in fact the cause was special. (Also known as a Type II error)

Ngitung simpangan baku[édit | sunting sumber]

Saperti dina itungan watesan kadali, simpangan baku diperlukeun keur variasi pasualan-ilahar dina proses. Saprak panaksir ilahar dina watesan sampel varin teu dipake keur naksir leungitna jumlah kuadrat kasalahan tina variasi pasualan ilahar jeung husus.

Metoda alternatif sejen dipake keur nangtukeun pakaitna antara rentang sampel jeung simpangan bakuna dijentrekeun ku Leonard H. C. Tippett, panaksir nujul kana kurangna pangaruh ku panempo ekstrim nu ngagambarkeun pasualan husus .

Aturan dina nalungtik tanda[édit | sunting sumber]

Susunan nu ilahar nyaeta:

Aya sababaraha nu kontroversi salila ngajalankeun hiji panempo, sakabehna aya dina sisi nu sarua tina garis tengah, kudu diitung salaku tanda ku 7, 8 sarta 9 keur mantuan sababaraha penulis.

Prinsip nu leuwih penting nyaeta keur milih hiji aturan susunan nu dipilih bakal dijieun samemeh data dipariksa. Milih aturan saprak data geus katempo nujul kana naekna kaleungitan ekonomi naek tina kasalahan 1 ngawenangkeun keur ngetes efek nu dipangaruhan ku data.

Dasar alternatif[édit | sunting sumber]

Dina taun 1935, Institusi British Standards, dina pangaruh Egon Pearson jeung patojaiah kana sumanget Shewhart, ngasupkeun grafik kontrol, ngagantikeun watesan 3-sigma dumasar kana watesan percentile dina sebaran normal. Hal ieu diteruskeun saperti nu dijentrekeun ku John Oakland jeung nu lianna tapi dikutuk raramean ku anu nulis tradisi Shewhart-Deming.

Tampilan kontrol charts[édit | sunting sumber]

Waktu hiji titik ragrag di luareun wates nu geus aya tina grafik kontrol nu ditangtukeun, mangka ieu tanggung jawab keur proses nu keur lumangsung disangka keur nangtukeun hiji pasualan nu bakal kajadian. Lamun salah sahiji mibanda, saterusna ieu pasualan kudu dikurangan upama bisa. Ieu dipikanyaho yen lamun kajadian dina proses bisa dikadalikeun (taya kasus husus nu kapanggih dina ieu sistim), hal ieu ampir 0.27% kamungkinan numana diji titik bakal leuwih ti wates kontrol 3-sigma. Lamun grafik kadali nu ditalungtik unggal titik waktu ditambahkeun kana grafik, mangka bakal nembongkeun yen unggal grafik kontrol nembongkeun hal nu mungkin kajadian dina kasus husus, sanajan aya oge kamungkinan moal bakal kajadian. Keur grafik kadali Shewhart ngagunakeun wates 3-sigma, nyaeta dina ngingetkeun kasalahan tina unggal rata-rata nu ditempo 1/0.0027 atawa 370.4. Sanajan kitu, dina panjang rata-rata kadali nu keur lumangsung (atawa dina-kadali ARL) grafik Shewhart nyaeta 370.4.

Dina hal sejen, lamun hiji sabab kajadian, mangka moal matak cukup gede keur grafik dina ngahasilkeun kaayaan nu ngingetkeun sacara ngadadak. Lamun kasus husus kajadian, bisa dijelaskeun yen parobahan dina mean jeung/atawa varian tina proses dina patarosan. Mangsa ieu parobahan bisa diitung, ngajadikeun mungkin keur nangtukeun kadali di luar kontrol keur ieu grafik.

Hal sejen tina grafik Shewhart nyaeta kaitung kaalus keur nalungtik ayana parobahan gede dina mean atawa varian proses, saperti di luar kadalai ARL nu kaitung pondok dina kasus ieu. Sanajan kitu, keur parobahan nu saeutik (saperti robahna 1- atawa 2-sigma dina mean), grafik Shewhart teu bisa nalungtik ieu parobahan sacara efisien. Tipe grafik kadali sejen geus diwangun, saperti grafik EWMA jeung grafik CUSUM, nu naltungtik saeutik parobahan leuwih efisien ku cara make pangaweruh tina kumpulan panempo samemehna kana data nu aya ayeuna.

Kritik[édit | sunting sumber]

Sababaraha pangarang ngiritik kana grafik kadali dumasar kana kaayaan yen ieu ngaganggu kana prinsip likelihood. Sanajan kitu, prinsipna sorangan masih kontroversi tur ngadukung grafik kadali saterusna ngiritik, sacara ilhar, hal ieu teu mungkin keur ngahususkeun fungsi likelihood keur proses henteu dina statistik kadali, utamana lamun pangaweruh ngeunaan sistim sabab prosesna lemah.

Sababara pangarang ngiritik ku sabab make rata-rata panjang lumangsung (ARL) keur ngitung tampilan grafik kadali, sabab rata-rata ilahar nuturkeun sebaran geometri, nu mibanda variabilitas nu gede.

Tipe chart[édit | sunting sumber]

Chart Proses observasi Proses observasi pakait Proses observasi tipe Ukuran ganti keur nalungtik
XbarR chart Quality characteristic measurement within one subgroup Independent Variables Large (≥ 1.5σ)
XbarS chart Quality characteristic measurement within one subgroup Independent Variables Large (≥ 1.5σ)
Shewhart individuals control chart (ImR chart or XmR chart) Quality characteristic measurement for one observation Independent Variables Large (≥ 1.5σ)
Three-way chart Quality characteristic measurement within one subgroup Independent Variables Large (≥ 1.5σ)
p-chart Fraction nonconforming within one subgroup Independent Attributes Large (≥ 1.5σ)
np-chart Number nonconforming within one subgroup Independent Attributes Large (≥ 1.5σ)
c-chart Number of nonconformances within one subgroup Independent Attributes Large (≥ 1.5σ)
u-chart Nonconformances per unit within one subgroup Independent Attributes Large (≥ 1.5σ)
EWMA chart Exponentially weighted moving average of quality characteristic measurement within one subgroup Independent Attributes or variables Small (< 1.5σ)
CUSUM chart Cumulative sum of quality characteristic measurement within one subgroup Independent Attributes or variables Small (< 1.5σ)
Time series model Quality characteristic measurement within one subgroup Autocorrelated Attributes or variables N/A

Tempo oge[édit | sunting sumber]

Catetan[édit | sunting sumber]

  1. Western Electric - A Brief History
  2. "Why SPC?" British Deming Association SPC Press, Inc. 1992

Bibliografi[édit | sunting sumber]

  • Deming, W E (1975) "On probability as a basis for action." The American Statistician. 29(4), pp146-152
  • Deming, W E (1982) Out of the Crisis: Quality, Productivity and Competitive Position ISBN 0-521-30553-5.
  • Oakland, J (2002) Statistical Process Control ISBN 0-7506-5766-9.
  • Shewhart, W A (1931) Economic Control of Quality of Manufactured Product ISBN 0-87389-076-0.
  • Shewhart, W A (1939) Statistical Method from the Viewpoint of Quality Control ISBN 0-486-65232-7.
  • Wheeler, D J (2000) Normality and the Process-Behaviour Chart ISBN 0-945320-56-6.
  • Wheeler, D J & Chambers, D S (1992) Understanding Statistical Process Control ISBN 0-945320-13-2.
  • Wheeler, Donald J. (1999). Understanding Variation: The Key to Managing Chaos - 2nd Edition. SPC Press, Inc. ISBN 0-945320-53-1.

Tumbu kaluar[édit | sunting sumber]

Note: Before adding your company's link, please read WP:Spam#External link spamming and WP:External links#Links normally to be avoided.