{"id":364,"date":"2023-08-01T19:14:36","date_gmt":"2023-08-01T19:14:36","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/kartu-kendalic\/"},"modified":"2023-08-01T19:14:36","modified_gmt":"2023-08-01T19:14:36","slug":"kartu-kendalic","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/kartu-kendalic\/","title":{"rendered":"Kartu kendalic"},"content":{"rendered":"

Artikel ini menjelaskan apa itu kartu kendali C, apa saja ciri-cirinya dan kegunaannya. Selain itu, Anda akan dapat melihat bagaimana diagram kendali C dibuat dan latihan diselesaikan langkah demi langkah. <\/p>\n

<\/span> Apa itu peta kendali C?<\/span><\/h2>\n

Bagan kendali AC<\/strong> , atau sekadar bagan C<\/strong> , adalah bagan yang mewakili berapa kali suatu fenomena terjadi per unit pengukuran.<\/p>\n

Misalnya, bagan kendali C digunakan untuk memverifikasi bahwa jumlah cacat produk berada dalam batas kendali.<\/p>\n

Penting untuk dicatat bahwa diagram kendali C tidak mewakili jumlah produk cacat, namun jumlah cacat yang dimiliki setiap produk. Untuk mengontrol jumlah produk cacat, kita dapat menggunakan kartu kendali P atau NP. Di bawah ini kita akan melihat perbedaan antara semua jenis diagram kendali.<\/p>\n

Kartu kendali C memiliki banyak kegunaan, misalnya memungkinkan Anda mengontrol jumlah pengaduan yang diterima per hari, jumlah kecelakaan kerja per satuan waktu, jumlah pengguna per bulan pada suatu halaman web, dll. .<\/p>\n

Salah satu ciri peta kendali C adalah ukuran sampel harus konstan, artinya semua sampel yang dianalisis harus berukuran sama.<\/p>\n

Perlu diperhatikan bahwa model matematika acuan dari peta kendali C adalah distribusi Poisson. Anda dapat melihat apa saja distribusi probabilitas ini dengan mengklik di sini: <\/p>\n

\u27a4<\/span> Lihat:<\/strong> Apa yang dimaksud dengan distribusi Poisson?<\/a> <\/div>\n

<\/span> Cara membuat diagram kendali C<\/span><\/h2>\n

Langkah-langkah membuat diagram kendali C<\/strong> adalah sebagai berikut:<\/p>\n

    \n
  1. Pengambilan sampel<\/strong> : pertama, sampel yang berbeda harus diambil untuk melihat evolusi fenomena yang akan diukur. Sampel harus berukuran sama dan disarankan untuk mengambil minimal 20 sampel.<\/span><\/li>\n
  2. Tentukan berapa kali fenomena tersebut terjadi per unit pengukuran<\/strong> : untuk setiap sampel, berapa kali fenomena yang akan dipelajari diulang.<\/span><\/li>\n
  3. Hitung nilai rata-rata kejadian<\/strong> : dari data yang dikumpulkan perlu dihitung rata-rata frekuensi terjadinya fenomena per satuan pengukuran.<\/span><\/li>\n

    \"\\overline{c}=\\cfrac{\\text{N\\'umero<\/p>\n<\/p>\n

  4. Hitung Batas Kendali untuk Bagan C<\/strong> \u2013 Batas kendali untuk Bagan C kemudian harus dihitung menggunakan rumus berikut:<\/span><\/li>\n

    \"\\displaystyle<\/p>\n<\/p>\n

    \"\\displaystyle<\/p>\n<\/p>\n

    Emas<\/span><\/p>\n<\/p>\n

    \"LCS\"<\/p>\n

    Dan<\/p>\n

    \"LCI\"<\/p>\n

    adalah batas kendali atas dan bawah masing-masing dan<\/p>\n

    \"\\overline{c}\"<\/p>\n

    adalah nilai rata-rata kejadian.<\/p>\n

  5. Plot nilai pada grafik<\/strong> \u2013 Nilai yang dikumpulkan sekarang harus diplot dengan batas kendali yang dihitung pada grafik.<\/span><\/li>\n
  6. Analisis peta kendali C<\/strong> : pada akhirnya yang tersisa hanyalah memeriksa bahwa tidak ada nilai pada grafik yang berada di luar batas kendali dan oleh karena itu prosesnya terkendali. Jika tidak, tindakan harus diambil untuk memperbaiki proses tersebut.<\/span> <\/li>\n<\/ol>\n

    <\/span> Contoh peta kendaliC<\/span><\/h2>\n

    Agar Anda dapat melihat bagaimana diagram kendali C dibuat, berikut adalah contoh yang dikembangkan langkah demi langkah.<\/p>\n