1 / 12

Tugas Pebgendalian Dan Penjaminan Mutu

Tugas Pebgendalian Dan Penjaminan Mutu. Disusun Oleh : Fathi Ihsan (070863). JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SULTAN AGENG TIRTAYASA BANTEN 2010. Sebuah Fungsi Intelligent Kualitas Deployment (IQFD ) untuk Proses Manufaktur Lingkungan. Pendahuluan

donny
Télécharger la présentation

Tugas Pebgendalian Dan Penjaminan Mutu

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. TugasPebgendalian Dan PenjaminanMutu DisusunOleh : FathiIhsan (070863) JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SULTAN AGENG TIRTAYASA BANTEN 2010

  2. SebuahFungsi Intelligent Kualitas Deployment (IQFD) untukProsesManufakturLingkungan • Pendahuluan • QFD (QFD) adalahbertujuanuntukmemenuhiharapanpelangganterhadapprodukataujasa. QFD telahdigunakanolehbanyakperusahaankarenatigaalasandasarberikut : • Untukmenghematwaktudesain dan waktupengembangan • Untukfokuspadakepuasanpelanggan • Untukmeningkatkankomunikasidisemuatingkatorganisasi • QFD harusmenjadialatpendukungkeputusanuntukmembuatkeputusan yang tepat. diusulkanpengembangan QFD cerdasdenganbantuanjaringansaraf (NN) fasilitas dan diimplementasikankelingkungankomputer.

  3. 2. Model Pengembangan • Padadasarnya, model QFD dapatdiklasifikasikankedalamduakategori: • model empat-matriks • matriksdengan model matriks (30 matriks) • Dalampenelitianini, model empat-matriksadalahkarenakemudahanimplementasidipilih, dan cocokuntuklingkunganmanufaktur. Dalammanufakturproduk, dapatdianalisissebagai: • Produkmatriksterdiridariprodukatribut; • Produkkomponenmatriks• Prosesmanufakturmatriks• Produksi dan entitaspengendalianmatriks • penelitianNN jugaberkembangsangatcepat, dan efisienuntukpemetaanpengetahuanmanusiakekomputer. Dengandemikian, penelitianinidiusulkanuntukmengembangkan IQFD denganmengintegrasikan QFD tradisional dan efisienpemetaanpengetahuanmanusiakekomputer.

  4. 2.1. Matriks I: KarakteristikProduk (Desain Matrix) • Tahapini QFD terdiridariinformasiberikut: •KebutuhanPelangganProdukdesainbagiankarakteristik•Prioritaspersyaratanpelanggan• Hubunganantarapersyaratanpelanggan dan karakteristikproduk. • Dan langkahtersebutadalah: 1. Proyekinimelakukanrisetpasaruntukmendapatkankebutuhanpelanggan, dan semuapersyaratanpelangganterdaftardisarankankeluar. Merekaterkaitdengankarakteristikprodukudaradingindalammatriks HOQ, QFD fasepertama dan pentingterhadapkualitasproduk. Matriks HOQ ditunjukkanpadaTabel 2. 2. Tim tersebutmembahaskeahlian yang tersedia, dan mengevaluasiprioritaskebutuhanmasing-masing; nomorberkisar 9-1 ditugaskandengankebutuhanmasing-masing. Nomor 9 ditugaskanuntukkebutuhan yang paling disukai, dan sisanyaditetapkansesuaidenganpreferensipenurunan. PrioritasiniditunjukkanpadaTabel 1 sebagaikolompenting. 3. Karakteristikdesainproduk yang berhubungandenganpersyaratan-persyaratanpelanggandiidentifikasi dan ditempatkandisepanjangbagianatasmatriks. Merekaadalahfiturprodukdaripendinginudara. 4. Kemudiandampakdarisetiapkarakteristikdesainprodukpadapelanggan yang memenuhipersyaratanberdasarkanprioritaskebutuhan yang diukur, dan disebutnilai-nilaihubungan. Skala rating 9-point digunakan. 9 = tinggiberdampakpadapersyaratan3 = medium 1 = sedikitdampakJumlahdiantaramenunjukkan rasa menengah. 5. Pentingnyaataubobottiapkarakteristikdesainproduk yang berkaitandengankebutuhanpelanggandihitungdenganmenjumlahkanprodukantarapentingnyakebutuhanpelanggan dan nilaihubungandikolomprodukdesainKarakteristikmatriks. program Matlabmemfasilitasiperhitungandalammenyediakanrumusuntukmenghitungberatini. Nilai-nilaiiniditunjukkanpadaTabel 1 sebagaibaris total. 6. SetelahberatbadanKarakteristikdesainprodukdihitung. Merekadinormalisasidenganmembagimerekadenganjumlahdarisemuabobot. MerekaditampilkansebagaibarisNormalisasipadaTabel 1. 7. Mentransferkarakteristikprodukdesain dan bobotmerekakegenerasiberikutnyadenganmenempatkanmatrikskarakteristikdesainproduksepanjangkiriberikutnyamatriks dan beratmerekadisebelahnya.

  5. 2.2. Matriks II: KomponenProduk (Komponen Matrix) komponenpendinginudaraterdiridariduatingkat, komponenutamaditingkatpertama, dan sub komponendi level.1 kedua. Tim proyekmerincitempat-tempatutama dan sub komponen, dan merekaadadibagianatasMatriks II. Inibertujuanuntukmenentukantingkatdampakbahwakarakteristikdesainproduk yang adadiutama / sub komponen. Hal inidimanipulasisecaraotomatisoleh program Matlabdengan built-in fungsi. MengidentifikasipersyaratanPelangganMengidentifikasiprioritaskebutuhanpelangganOutput, bobotProduksi / kontrolatributModel NN Input prioritasdi NN Model ModelModel QFD NN

  6. 2.3. Matrix III: Proses Matrix Matriksiniberkaitandengankomponen-komponenuntukprosesmanufaktur, Seagaiberikut : 1. daripendinginudara, pendinginudaraprosesdisusundibagianatasmatriks. Tujuannyaadalahuntukmenentukanketerkaitanantaraprosesmanufakturkomponen dan komponenbagian. Inimembantuuntukmengidentifikasidimanapenekananharusditempatkan. 2. Mengukurnilai-nilaihubunganuntuksetiapproses. 3. BeratsemuaproseskomponensecaraotomatisdihitungolehMatlab dan normalisasidilakukan. 4. Proses transfer komponen dan bobotmerekakeberikutnyamatriks.

  7. 2.4. Matrix IV: Produksi dan Pengendalian terkaitpentingnyaproduksi dan pengendalianentitasdikenal, sehinggatimdapatmemutuskanmanaproduksi dan entitaskontroluntukmembayarlebihbanyakperhatian. Akibatnya, iaakanmemimpintimmanufakturberkonsentrasipadajalan yang benar yang secarasignifikanmengurangiwaktu yang terbuanguntukmenebak. Setelahmengembangkanmatriks QFD untukpendinginudara, perluuntukmenerimaide-idekeahlianmemberibobotdalamhubunganantaramatriks. Padatitikitu, NN dikembangkanberdasarkanstrukturmatriks QFD. Model QFD terintegrasiditunjukkanpadaGambardisamping.

  8. 3. Pengembangan Model JaringanSyaraf 3.1. MembangunJaringan Secarakonseptual, jaringandibangunberdasarkanmasukandaripersyaratanpelanggan. Memperhatikanprioritasantarasyarat, jaringanmenghitungdalamlapisandalamnya unit pengolahan; dan menghasilkan output yang diinginkanseperti yang ditunjukkanpadaGambarDibawah. Multi-layer Perceptron (MLP) dipilihuntukditerapkanluas dan strukturdasar. Kemudian, denganasumsisifatsederhanadarimasalah, hanyasatulapisantersembunyiditugaskanuntukarsitektur MLP. jumlahunit pengolahan (PE) diaturuntukmenyesuaikansaluran input persyaratanpelanggan.Fungsi transfer PE adalahkurva sigmoid. Lebihterinci, jenis momentum kaidahbelajardilakukanseluruhpelatihan.

  9. 3.2. Generating Set Data Pelatihan TeknikNN digunakanuntukmengatasikelemahandalam QFD penilaiansubjektifdarinilai-nilaihubungandenganbantuanahlimanusia. . set data pelatihan yang dihasilkanolehproses QFD padalangkah-langkahberikut. 1. Dalammatriks HOQ, prioritasuntuksetiapkebutuhanpelanggandiberikanpadaskala rating 9-point. 2. Hubungannilaiantarakebutuhanpelanggan dan karakteristikprodukdesaindihitungberdasarkanprioritaskebutuhanpelanggan. 3. Setelahmemasukkanprioritas dan nilai-nilaihubungankedalammatriks HOQ, Matlabsecaraotomatismemberikanproduksi dan kontrolberatbadandibarisbawahmatrikslalu. Hal inidilakukanolehantar-menghubungkandarimatriksdimatlab. 4. Beralihke yang berbeda-bedaprioritas, hubungannilaihasilsatu set bobotatributperakitan yang sesuai. Denganmengulangiprosedur, set data pelatihanuntuk NN dihasilkan. Hal inidiperlukanbahwasetiapprioritaskebutuhanpelangganhanyamenghasilkansatu set nilai-nilaihubungan.

  10. 3.3. PelatihanJaringan Sebelumjaringandapatdigunakan, ituharusdilatihcukupbaikuntukmelayanitujuanperamalan. Set data yang dibutuhkanuntukpelatihanpurpose.Attitikitu, kamimenggunakan plus minus duatingkatpendekatandesainnilai-nilaihubungandarimatrikspertamauntukmenghasilkan set data pelatihan. Kemudian, 60% dari set data pelatihandigunakanuntukpelatihan NN, dan ituberartikemungkinanmemeriksakesalahanpersegipadasetiapkereta. Pendekatanpelatihan yang digunakan 100 zaman. Setelah NN pelatihandengan 60% dari data yang dihasilkan set, data 40% sisanyadigunakanuntukmengaturvalidasidari NN. Kesimpulannya, NN dilatihuntukpendinginudarabekerjatanpaahlimanusia, dan dapatmenghasilkanhubungan yang wajardenganmemvariasikanbobotkebutuhanpelanggan. Karenastruktur NN hanyatergantungpadamatriks QFD. Dan bobotiniditunjukkandalamtabel 6, tabel 7 dan tabel 8.

  11. 4. Kesimpulan dan Pengembanganlebihlanjut Metodeyang diusulkan IQFD diimplementasikandalamlingkungankomputerdenganmenggunakanMatlab 2006 dan SyarafSolusi Software. Berdasarkanstudikasusmanufakturpendinginudara, Gambar 7, Gambar 8 dan Gambar 9 menunjukkanbagaimanaperubahandalamkebutuhanpelangganpadapengaruhmatrikspertamakecenderunganmanufakturditerakhirmatriksberfokuspadatigaentitasdasar, yang material, listrik dan mekanikspesifikasi. Hal inisangatsulituntukmenambahkebutuhanpelangganbaruatauuntukmengurangikebutuhanpelanggansetelahatauselamatahapmanufaktur (melaluioperasitataletak yang padadasarnyamerupakankondisidesain). Metode yang diusulkan IQFD memungkinkandesainuntukmengambilsistematisasi data selamaprosesmanufaktur dan / ataudesaintahappra, dan metode yang diusulkanbekerjadenganbaik, dan dengandemikian, proyektersebutadalahmemperluasuntukmenanganimenambahkan, menghapus, dan mengubahatributkarakteristikdesainataupelanggankebutuhanuntukjaringansaraf, yang berartispesifikasiproduk yang sangatluas. Selainitu, akanberlakuuntuk domain manufaktur multi dan memasukianalisissensitivitasuntukmembenarkanperubahan yang mungkinberhubungandenganbobotkebutuhan.

  12. SEKIAN DAN TERIMAKASIH FATHI IHSAN (070863)

More Related