Kursus Statistical Process Control

Pelajaran 1 • Memahami Variasi Proses

Memperkenalkan variasi penyebab umum dan penyebab khusus sebagai konsep inti yang mendorong keputusan SPC. Menghubungkan teori variasi dengan perilaku proses nyata.

Pelajaran 2 • Konsep Statistik Dasar untuk SPC

Mencakup statistik deskriptif yang penting untuk menginterpretasikan peta kendali. Memberikan landasan matematis yang diperlukan untuk semua alat SPC selanjutnya.

Pelajaran 3 • Pemikiran Proses dan Pandangan Sistem

Membingkai proses manufaktur dan jasa sebagai sistem dengan masukan, keluaran, dan loop umpan balik. Mempersiapkan peserta didik untuk mengidentifikasi di mana pemantauan SPC memberikan nilai tambah.

Pelajaran 1 • Analisis Sistem Pengukuran Atribut

Memperluas konsep MSA ke data lolos/gagal dan kategoris menggunakan analisis kesepakatan atribut. Mempersiapkan peserta didik untuk memvalidasi sistem inspeksi yang digunakan dengan peta kendali atribut.

Pelajaran 2 • Jenis Data dalam SPC

Membedakan data variabel dari data atribut dan menjelaskan bagaimana jenis data menentukan pemilihan peta kendali. Menghubungkan klasifikasi data dengan pilihan analisis hilir.

Pelajaran 3 • Dasar-Dasar Analisis Sistem Pengukuran

Memperkenalkan studi gauge R&R untuk mengukur kesalahan pengukuran relatif terhadap variasi proses. Menetapkan kriteria penerimaan untuk kecukupan sistem pengukuran.

Pelajaran 4 • Merancang Rencana Pengumpulan Data

Memandu peserta didik melalui penyusunan strategi pengambilan sampel, frekuensi, dan format pencatatan. Memastikan integritas data sebelum pembuatan peta kendali dimulai.

Pelajaran 1 • Logika dan Struktur Peta Kendali

Menjelaskan batas kendali, garis tengah, dan dasar statistik untuk batas tiga-sigma. Menetapkan kerangka kerja yang diterapkan pada setiap jenis peta kendali dalam bab ini.

Pelajaran 2 • Peta Xbar-S untuk Subgrup Lebih Besar

Memperkenalkan peta Xbar-S sebagai alternatif pilihan ketika ukuran subgrup melebihi delapan. Membandingkan sensitivitasnya dengan peta Xbar-R.

Pelajaran 3 • Menginterpretasikan Sinyal pada Peta Variabel

Menerapkan aturan run Western Electric dan Nelson untuk mendeteksi pola non-acak pada peta variabel. Menghubungkan pengenalan pola dengan tindakan investigasi proses.

Pelajaran 4 • Konstruksi dan Penggunaan Peta Xbar-R

Memandu langkah demi langkah perhitungan batas peta Xbar dan R menggunakan konstanta peta kendali. Menerapkan peta pada data subgrup dari skenario proses.

Pelajaran 1 • Sensitivitas dan Keterbatasan Peta Atribut

Mengkaji sensitivitas deteksi peta atribut yang lebih rendah dibandingkan peta variabel. Memandu keputusan kapan mengonversi data atribut menjadi pengukuran variabel.

Pelajaran 2 • p-Chart dan np-Chart

Mencakup peta proporsi cacat dan jumlah cacat, termasuk penanganan ukuran subgrup yang bervariasi. Mendemonstrasikan penghitungan ulang batas untuk ukuran subgrup yang tidak sama.

Pelajaran 3 • Fondasi Pembuatan Peta Atribut

Mengkaji distribusi binomial dan Poisson sebagai dasar statistik untuk peta atribut. Memperjelas kapan peta atribut sesuai versus peta variabel.

Pelajaran 1 • Kapabilitas untuk Data Atribut dan Non-Normal

Memperluas konsep kapabilitas ke proses atribut menggunakan DPU, DPMO, dan level sigma. Membahas estimasi kapabilitas ketika normalitas tidak dapat diasumsikan.

Pelajaran 2 • Indeks Kinerja Pp dan Ppk

Membedakan kapabilitas jangka pendek dari kinerja jangka panjang menggunakan Pp dan Ppk. Menjelaskan kapan setiap set indeks sesuai untuk dilaporkan.

Pelajaran 3 • Indeks Kapabilitas Cp dan Cpk

Mendefinisikan dan menghitung Cp untuk sebaran dan Cpk untuk pemusatan relatif terhadap batas spesifikasi. Menginterpretasikan nilai indeks terhadap tolok ukur industri.

Pelajaran 4 • Penilaian Normalitas dan Distribusi

Mencakup pengujian normalitas dan alat grafis untuk memverifikasi asumsi distribusi sebelum menghitung indeks. Memperkenalkan alternatif untuk data non-normal.

Pelajaran 1 • Rencana Reaksi dan Eskalasi

Mendefinisikan respons terstruktur terhadap sinyal out-of-control, termasuk penahanan dan investigasi akar masalah. Memastikan operator tahu persis apa yang harus dilakukan ketika sinyal terjadi.

Pelajaran 2 • Memilih Apa yang Akan Dipantau

Menerapkan pemikiran berbasis risiko dan pengetahuan proses untuk memprioritaskan parameter mana yang memerlukan peta kendali SPC. Menghubungkan keputusan pemantauan dengan persyaratan pelanggan dan bisnis.

Pelajaran 3 • Pelatihan Operator dan Kepemilikan Peta

Mencakup cara melatih operator untuk memplot, menginterpretasikan, dan bertindak berdasarkan peta kendali di titik penggunaan. Membangun budaya kepemilikan peta di tingkat proses.

Pelajaran 4 • Pengembangan Rencana Kendali

Memandu pembuatan rencana kendali yang mendokumentasikan metode, frekuensi, dan tanggung jawab pemantauan. Menghubungkan rencana kendali dengan dokumentasi proses.

Pelajaran 1 • Menghubungkan Sinyal SPC dengan Investigasi

Menetapkan protokol untuk transisi dari sinyal peta kendali ke investigasi formal. Mencegah kesimpulan prematur dan manipulasi proses yang stabil.

Pelajaran 2 • Tindakan Korektif dan Verifikasi

Memandu implementasi tindakan korektif permanen dan verifikasi bahwa proses telah membaik. Menutup loop antara sinyal SPC dan perbaikan berkelanjutan.

Pelajaran 3 • Alat Analisis Sebab-Akibat

Mencakup diagram tulang ikan dan teknik 5-Mengapa untuk mengidentifikasi secara sistematis potensi akar masalah. Menerapkan alat ini pada skenario sinyal SPC.

Pelajaran 1 • Autokorelasi dan Proses Deret Waktu

Mengidentifikasi autokorelasi sebagai pelanggaran asumsi independensi SPC dan dampaknya terhadap tingkat alarm palsu. Memperkenalkan pembuatan peta residu sebagai pendekatan korektif.

Pelajaran 2 • SPC Jangka Pendek dan Produksi Batch Kecil

Mengatasi tantangan data yang tidak mencukupi untuk batas kendali tradisional dalam manufaktur jangka pendek. Memperkenalkan peta kode dan peta target untuk proses volume rendah.

Pelajaran 3 • Peta CUSUM dan EWMA

Memperkenalkan peta jumlah kumulatif dan rata-rata bergerak tertimbang eksponensial untuk mendeteksi pergeseran proses kecil. Membandingkan sensitivitasnya dengan peta Shewhart.

Pelajaran 4 • Peta Kendali Multivariat

Mencakup peta T-kuadrat Hotelling untuk memantau beberapa karakteristik kualitas yang berkorelasi secara simultan. Menjelaskan metode dekomposisi untuk diagnosis sinyal.