Proses Desain
[email protected]
Proses Desain Tujuan eksperimen di manufaktur
adalah minimasi deviasi (variabilitas) proses Tujuan dalam desain manufaktur : Gambar teknik Spesifikasi
Informasi
sesuai dengan kebutuhan konsumen
Life Cycle Produk On-line quality control
Off-line quality control
Digunakan konsumen
Desain produk
Proses manufaktur
Desain proses produksi
Tahapan Proses Desain Desain sistem Desain parameter Desain toleransi
Desain sistem Berkaitan dengan tekonologi yang
digunakan Membutuhkan pengetahuan teknis dan pengalaman yang luas Contoh : Ahli motor bakar diperlukan untuk mendesain sistem mesin mobil tipe baru
Desain parameter Mereduksi biaya dan meningkatkan
kualitas secara bersamaan menggunakan desain eksperimen Bagian sentral dalam desain kokoh (robust design) Menentukan parameter yang kurang sensitif terhadap noise Menentukan level parameter yang optimal
Desain toleransi Mengontrol faktor yang
berpengaruh terhadap target Mengontrol noise factor pada toleransi yang kecil Mengoptimasikan trade off antara kualitas dengan biaya
Klasifikasi parameter Noise Factors ( X )
Signal Factors (M)
Y= f(X,M,Z,R)
Control Factors ( Z )
Scaling Factors ( R )
Response ( Y )
Klasifikasi parameter
Klasifikasi parameter
Klasifikasi parameter
Noise Factor Tiga jenis tipe noise factor ( yang
menyebabkan variabilitas proses ) External noise Internal noise Unit-to-unit noise
Contoh Noise Factor Contoh : Rangkaian daya TV
External noise Suhu, kelembaban, debu dan voltase masuk Internal noise Karakteristik material Unit-to-unit noise Individual unit karena voltase keluar dari voltase masuk yang sama
Memilih Faktor-Faktor Sifat-sifat faktor yang harus diperhatikan
Level factor Jumlah level factor Efek Jumlah level factor Jangkauan level factor Kelayakan level Pergeseran level Keamanan pabrik atau operator
Efek factor yang mungkin terjadi Hanya berpengaruh pada mean Hanya berpengaruh pada variansi Berpengaruh pada mean dan variansi Tidak berpengaruh
Hanya berpengaruh pada mean
Hanya berpengaruh pada variansi
Berpengaruh mean dan variansi
Tidak berpengaruh
Prinsip Kekokohan Mereduksi loss dengan cara memperhatikan faktor
terkontrol , sehingga produk tidak sensitive terhadap noise factor QLF untuk sampel produk
2
2
L( y) k ( y m)
3 komponen QLF
Koeifisien biaya , k agak sulit Variansi , σ2 langkah yang sulit Kuadrat bias , ỹ - m mudah (melalui penyesuaian)
Loss ($)
Distribusi sampel dan QLF Bias = ỹ - m
500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0
m
LSL
85
95
105
115
ỹ
USL
125
Output voltage of TV Sony
135
145
Prinsip Kekokohan Mereduksi loss melalui reduksi variansi dapat
dilakukan dengan 4 cara :
Screening produk yang gagal Menghilangkan penyebab variansi Menyempitkan toleransi Mengaplikasikan desain kokoh ( robust design )
Contoh Desain Parameter Ina seito tile experiment 1950 problem with variability in dimension More than 50% outside specification Problem with kiln Redesign kiln expensive Use parameter design
Contoh Desain Parameter Seven factors were studied ( 2 level ) Factor
Level 1
Level 2
A
Lime content
5%
1%
B
Granularity
coarse
fine
C
Agalmatolite
43%
53%
D
Agalmatolite Type
current mixture
cheaper mixture
E
Charge equity
1300 kg
1200 kg
F
Waste return
0%
4%
G
Feldspar content
0%
55%
Use Orthogonal Array L8(27)
Result the experiment Exp
A
B
C
D
E
F
G
per 100
1
1
1
1
1
1
1
1
16
2
1
1
1
2
2
2
2
17
3
1
2
2
1
1
2
2
12
4
1
2
2
2
2
1
1
6
5
2
1
2
1
2
1
2
6
6
2
1
2
2
1
2
1
68
7
2
2
1
1
2
2
1
42
8
2
2
1
2
1
1
2
26
Result the experiment y 24.125% 16 17 12 6 A1 12.75% 4 6 68 42 26 A2 35.50% 4
Result the experiment Response table of factor effect A
B
C
D
E
F
G
Level 1
12.75
26.75
25.25
19
30.5
13.5
33
Level 2
35.5
21.5
23
29.25
17.75
34.75
15.25
Diference
22.75
5.25
2.25
10.25
12.75
21.25
17.75
Rank
1
6
7
5
4
2
3
Result the experiment Response graph of factor effect A1
B1
C1 24.125 %
A2
Factor level
Prediction of the process average Optimum condition
A1 , F1, G2 , E2, D1 , B2 , C2
predicted y ( A1 y ) ( F 1 y ) (G 1 y ) A1 F 1 G 1 2 y 6.75% Conclusion C small effect most expensive Robust design minimizing the effect of the cause of variation without eliminating the cause
Discussion 1. What is robust design process ? 2. Distinguish between external, internal and
unit-to-unit noise factors ? 3. Describe 4 ways of reducing the variation in a production sample ? 4. An engineer wishes to increase the fuel efficiency and the power output of an automobile engine. It feasible ? What constrains is the engineer likely to face
