measurement system analysis fajar1
DESCRIPTION
Ini merupakan tugas kuliah untuk presentasi sistem manufaktur industri tentang measurement system analysis.TRANSCRIPT
Sistem Manufaktur Industri
By M Fajar Rohman, 2107100174
Definisi Measurement adalah proses mengamati dan mencatat pada pengamatan yang telah dikumpulkan sebagai usaha dalam penelitian.
Merupakan komponen vital dalam peningkatan kualitas.
Beberapa cara yang dapat membantu dalam membantu pengukuran data : Six Sigma Stastical process Design of Experiment
Dua jenis data Attribute Data Variable Data Attribute Data adalah elemen data yang
tidak dapat dikuantitatifkan/diukur. Variable Data adalah elemen data yang
dapat dikuantitatifkan.
Gambar 9.1 menunjukkan hasil percobaan pengukuran.
Bias atau akurasi merupakan kemampuan suatu alat untuk menunjukkan nilai yang sebenarnya dari pengukuran.
Precision data merefleksikan persebaran data pada pengukuran.
Komponen yang dapat menyebabkan error pada pengukuran : Resolution/Discrimination
Accuracy/Bias
Linearity
Stability
Precision
Beberapa yang dapat menyebabkan variability pada pengukuran
Nilai variasi yang diukur dibagi dua yaitu aktual variasi dan additional variasi.
Measurement system analysis dibagi dua yaitu repeatability dan reproducibility.
Repeatability adalah evaluasi dari variasi pengukuran yang berulang-ulang pada pengukuran di bagian yang sama.
Reproducibility adalah evaluasi dari variasi dengan melibatkan banyak pengawas untuk melakukan pengukuran pada bagian yang sama.
Repeatability data yang tidak dapat dikuantitatifkan(attribute data)
Untuk part 1-3,inspektur mengulang pengukuran dan mengidentifikasi kualitas dengan benar.
Part 4,inspektur mempunyai repeatability yang baik tetapi kurang tepat dalam mengidentifikasi pengukuran.
Part 5-6,inspektur memiliki repeability yang buruk.
Reproducibility data
Part 1-3,inspektor mencocokkan dengan yang lain dan mengidentifikasinya dengan benar.
Part 4,inspektor mncocokkan dengan yang lain,menunjukkan good reproducibility tetapi tidak tepat dalam mengidentifikasi.
Part 5-6,inspektor gagal mencocokkan dengan yang lain dan menunjukkan poor reproducibility.
Jika reproducibility lebih besar dari repeatability pada gauge variability,perbaikan komponen pada kualitas inspektor mungkin perlu dilakukan agar hasil pengukuran keseluruhan meningkat secara signifikan.
Dari gambar diatas,operator 3 menunjukkan reproducibility yang paling rendah,sehingga perlu di training lagi agar kemampuannya meningkat.
Dari grafik di bawah,operator 3 menunjukkan repeatability yang paling baik diantara operator lain.
Aturan dalam mengiterpretasikan1. Jika repeatability signifikan yang disebabkan poor gauge capability dan
terjadi pada semua operator, alat ukur dinyatakan mengalami gangguan.2. Jika reproducibility signifikan disebabkan oleh poor gauge capability dengan
pemisahan yang konsisten satu atau lebih data operator maka training lebih lanjut perlu dilakukan untuk meningkatkan gauge performance.
Cara mengurangi variasi,dimana n adalah jumlah inspeksi yang dilakukan
Analisa dari attribute measurement system (gambar 9.13) Operator 3 tidak konsisten pada repeatability.Sehingga perlu
training untuk meningkatkan kemampuan. Kondisi reproducibility hanya 54,5%,sehingga perlu diberi
pelatihan untuk meningkatkan kemampuan. Jika banyak operator mengalami kesalahan, maka terindikasi
bahwa ada kesalahan dalam training.
Software-software yang dapat membantu menganalisa data diantaranya adalah