scholarly journals Penerapan Six Sigma pada Perbaikan Kualitas Produk Batako Menggunakan Design of Experiment Response Surface Methodology (RSM) dengan Control SOP

2021 ◽  
Vol 7 (1) ◽  
pp. 13-18
Author(s):  
David Nasrun ◽  
Fuad Achmadi ◽  
Julianus Hutabarat

CV. Souru Blok adalah perusahaan manufaktur (Bahan Konstruksi) yang bergerak dalam bidang pembuatan batako (berbahan dasar pasir). Perusahaan berkeinginan untuk terus melakukan inovasi dan perbaikan untuk menciptakan masa depan perusahaan yang lebih baik. Namun dalam kenyataan yang dialami perusahaan, terdapat berbagai kasus terjadinya cacat pada proses produksi. Untuk dapat mencapai target kualitas yang diinginkan oleh perusahaan, serta untuk menjaga kepercayaan pasar terhadap produk Perusahaan, maka dibutuhkan perbaikan terhadap proses produksi batako dengan menggunakan pendekatan six sigma agar dapat memenuhi kriteria standar yang diinginkan oleh konsumen. Pada penelitian ini akan menggunakan metode Define Measure Analyze Improve Control (DMAIC) yang diintegerasikan dengan Respone Surface Metodology (RSM) dan Kontrol Standard Operational Prosedure (SOP). Dari ketiga faktor, yaitu Komposisi Pasir Laut (PL), Komposisi Pasir Sungai (PS), dan komposisi Semen: Pasir yang berpengaruh terhadap terhadap jumlah produk, yaitu komposisi PS dan komposisi S:P saja yang mempunyai pengaruh paling besar atau berpengaruh nyata terhadap produksi batako tersebut. Titik optimum yang diprediksi dari komposisi PS dan komposisi S:P yang menghasilkan produk yang paling maksimum yaitu, untuk komposisi PS = 1 (100%) dan komposisi S:P = 0,10 (1:10) mampu menurunkan jumlah cacat produk dari 9,96 % menjadi 0,003% dan meningkatkan nilai sigma dari 2,97 menjadi 4,25. Dari hasil eksperimen  maka menghasilkan SOP dengan instruksi kerja 100 % bahan baku pasir menggunakan pasir sungai dan perbandingan material 1:10 (Semen:Pasir).

Processes ◽  
2019 ◽  
Vol 7 (10) ◽  
pp. 704 ◽  
Author(s):  
Yahaya Pudza ◽  
Zainal Abidin ◽  
Abdul Rashid ◽  
Md Yasin ◽  
Noor ◽  
...  

Nowadays, to ensure sustainability of smart materials, it is imperative to eliminate or reduce carbon footprint related to nano material production. The concept of design of experiment to provide an optimal synthesis process, with a desired yield, is indispensable. It is the researcher’s goal to get optimum value for experiments that requires multiple runs and multiple inputs. Herein, is a reliable approach of utilizing design of experiment (DOE) for response surface methodology (RSM). Thus, to optimize a facile and effective synthesis process for fluorescent carbon dots (CDs) derived from tapioca that is in line with green chemistry principles for sustainable synthesis. The predictions for fluorescent CDs synthesis from RSM were in excellent agreement with the artificial neural network (ANN) model prediction by the Levenberg–Marquardt back propagation (LMBP) algorithm. Considering R2, root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) have all revealed a positive hidden layer size. The best hidden layer of neurons were discovered at point 4-8, to confirm the validity of carbon dots, characterization of surface morphology and particles sizes of CDs were conducted with favorable confirmations of the unique characteristics and attributes of synthesized CDs by hydrothermal route.


2017 ◽  
Vol 41 (5) ◽  
pp. 285-296 ◽  
Author(s):  
Haris Moazam Sheikh ◽  
Zeeshan Shabbir ◽  
Hassan Ahmed ◽  
Muhammad Hamza Waseem ◽  
Muhammad Zubair Sheikh

This article aims to present a two-dimensional parametric analysis of a modified Savonius wind turbine using computational fluid dynamics. The effects of three independent parameters of the rotor, namely, shape factor, overlap ratio, and tip speed ratio on turbine performance were studied and then optimized for maximum coefficient of performance using response surface methodology. The rotor performance was analyzed over specific domains of the parameters under study, and three-variable Box-Behnken design was used for design of experiment. The specific parametric combinations as per design of experiment were simulated using ANSYS Fluent®, and the response variable, coefficient of performance (Cp), was calculated. The sliding mesh model was utilized, and the flow was simulated using Shear Stress Transport (SST) k − ω model. The model was validated using past experimental results and found to predict parametric effects accurately. Minitab® and ReliaSoft DOE++® were used to develop regression equation and find the optimum combination of parameters for coefficient of performance over the specified parametric domains using response surface methodology.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document