pengukuran nilai efektivitas mesin menggunakan …

PENGUKURAN NILAI EFEKTIVITAS MESIN MENGGUNAKAN OVERALL

EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE) PADA MESIN HOT PRESS FALL

BOARD

(STUDI KASUS PT. YAMAHA INDONESIA)

TUGAS AKHIR

Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Serjana Strata-1

Pada Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknologi Industri

Nama : Liani Mega Pratiwi

No. Mahasiswa : 14522214

PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI

FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA

YOGYAKARTA

2018

ii

PERNYATAAN KEASLIAN

Dengan ini saya menyatakan bahwa dalam tugas akhir ini merupakan hasil karya saya

sendiri kecuali yang secara tertulis dijelaskan dan diacu pada tugas akhir ini. Jika

dikemudian hari terbukti pengakuan saya tidak benar maka saya sanggup menerima

hukuman apapun sesuai dengan peraturan yang berlaku.

Yogyakarta, 10 September 2018

Liani Mega Pratiwi

iii

SURAT KETERANGAN

iv

LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING

PERHITUNGAN NILAI EFEKTIFITAS MESIN MENGGUNAKAN OVERALL


BOARD


TUGAS AKHIR

Oleh:


No. Mahasiswa : 14 522 214


Menyetujui,

Pembimbing

(Muhammad Ridwan Andi Purnomo, S.T., M.Sc., Ph.D.)

v

LEMBAR PENGESAHAN DOSEN PENGUJI

PERHITUNGAN NILAI EFEKTIFITAS MESIN MENGGUNAKAN OVERALL


BOARD


Disusun Oleh :


No. Mahasiswa : 14522214

Telah Dipertahankan di Depan Sidang Penguji Sebagai Salah Satu Syarat Untuk

Memperoleh Gelar Sarjana Strata-1

Teknik Industri


Tim Penguji

Muhammad Ridwan Andi Purnomo, S.T., M.Sc., Ph.D.

Ketua

Sri Indrawati, S.T., M.Eng.

Anggota I

Zanurip, S.T.

Anggota II

Mengetahui,

Ketua Program Studi Teknik Industri

Universitas Islam Indonesia

Dr. Taufiq Immawan, S.T., M.M.

vi

HALAMAN PERSEMBAHAN

Tugas akhir ini saya persembahkan untuk kedua orang tua saya Bapak Andi Kardiman

dan Ibu Lina Rosalina, serta nenek saya Ibu Sarti yang selalu mengajari dan

pembimbing dengan sabar, mendukung, memotivasi, menjadi sumber semangat selama

mengarungi kehidupan serta senantiasa memberikan kasih sayang yang tidak terbatas.

Kepada adik-adikku tercinta, Meidina Muslimah, Giandika Hadid Nursyamsi, Zahir

Akbar Syahdiman, dan Dzikri Muhammad Albarra yang menjadi motivasi saya untuk

selalu menjadi pribadi yang lebih baik dan bersemangat dalam mencari ilmu agar bisa

sedikit memberikan pengalaman bagi bekal kehidupan adik-adik disuatu hari nanti.

vii

HALAMAN MOTTO

“Dan janganlah kamu (merasa) lemah, dan jangan (pula) bersedih hati, sebab kamu

yang paling tinggi (derajatnya), jika kamu orang yang beriman”

(QS. Ali Imran : 139)

“Demi masa. Sesungguh manusia dalam kerugian, kecuali orang-orang yang beriman

dan mengerjakan kebajikan serta saling menasihati untuk kebenaran dan saling

menasihati untuk kesabaran”.

(QS. Al Ashr : 1-3)

viii

KATA PENGANTAR

Assalamualaikum Wr.Wb

Syukur alhamdulillah penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, karena dengan segala

rahmat, hidayah dan inayah-Nya penulis dapat menyelesaikan Laporan Tugas Akhir

dengan judul “Perrhitungan Nilai Efektifitas Mesin Menggunakan Overall

Equipment Effectiveness (OEE) Pada Mesin Hot Press Fall board (Studi Kasus : PT.

Yamaha Indonesia)”. Salawat dan salam tidak lupa penulis haturkan kepada Nabi

Muhammad SAW, keluarganya, sahabat dan kepada seluruh umatnya yang senantiasa

mengikuti ajarannya hingga akhir zaman.

Penulis mengucapkan terimakasih kepada semua pihak yang telah terlibat dalam

kegiatan penelitian Tugas Akhir ini yang telah memberikan masukan dan motivasi

sehingga laporan Tugas Akhir ini dapat terselesaikan sesuai dengan waktu yang

ditentukan. Untuk ini penulis mengucapkan terimakasih kepada :

1. Bapak Prof. Dr. Ir. Hari Purnomo, M.T., selaku Dekan Fakultas Teknologi Industri

Universitas Islam Indonesia.

2. Bapak Dr. Taufiq Immawan, S.T., M.M. selaku Ketua Prodi Teknik Industri

Universitas Islam Indonesia.

3. Bapak Muhammad Ridwan Andi Purnomo, S.T., M.Sc., Ph.D. selaku pembimbing

laporan Tugas Akhir yang telah memberi bimbingan kepada Penulis dan

memberikan masukan-masukan yang membangun pada laporan Tugas Akhir ini.

4. Bapak Syamsudin, Bapak Faizin, Bapak Zanurip, dan Bapak Andi yang telah

memberikan bimbingan dan arahan selama proses magang dan penulisan Tugas

Akhir di PT Yamaha Indonesia.

5. Bapak Dedi Kurniawan dan dan bapak Jayadi sebagai foreman dan ketua kelompok

tim kerja fall board press yang telah memberikan saran, bimbingan dan arahan

dalam melakukan penelitian terkait Tugas Akhir ini.

6. Kedua orang tua dan keluarga besar yang senantiasa memberikan doa, semangat,

dukungan, dan kasih sayang kepada penulis.

7. Rekan tim batch 6 internship di PT Yamaha Indonesia yang saling memberikan

dukungan dan juga sekemudian bekerjasama sebagai sebuah tim.

8. Teruntuk sahabat-sahabat saya Reply 1996 yang telah memberikan warna dalam

kehidupan perkuliahan, mengajarkan ilmu hidup tentang kebersamaan, saling

mengerti dan saling memotivasi dalam hal positif.

Akhir kata saya ucapkan terima kasih, semoga amal baik dari seluruh pihak yang

berperan dalam penulisan laporan ini mendapatkan rahmat dari Allah SWT. Penulis

menyadari bahwa laporan ini masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu penulis

mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun, sehingga laporan penulis dapat

menjadi lebih baik. Penulis berharap semoga laporan ini berguna bagi pembaca umumya

dan pada penulis pada khususnya.

Wassalamualaikum Wr. Wb.


(Liani Mega Pratiwi)

ix

ABSTRAK

Dunia Industri manufaktur sekarang berkembang sangat pesat dan persaingan semakin

ketat, sehingga untuk bersaing perusahaan harus mengeliminasi berbagai jenis

pemborosan dan losses pada proses produksi untuk mendapatkan hasil produksi dengan

tepat jumlah tepat waktu dan tepat kualitas. Oleh karena itu, usaha untuk meningkatkan

produktivitas dari komponen aset yang menunjang sistem produksi harus dilakukan. PT.

Yamaha Indonesia merupakan perusahaan manufaktur yang memproduksi piano yang

menjadikan efisiensi sebagai tolak ukur kinerja produksi. Efisiensi yang menurun

mengindikasikan telah terjadi permasalahan pada tim kerja tersebut. Tim kerja fall board

press mengalami penurunan efisiensi selama periode 3 bulan berturut-turut dengan

persentase penurunan kumulatif sebesar 15%. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui

seberapa besar tingkat efektifitas mesin press fall board dengan menggunakan OEE

(availability rate, rate of performance, dan quality rate) dan Six Big losses guna

meningkatkan kinerja mesin press. Hasil perhitungan OEE pada ketiga mesin press yaitu

mesin kobayashi 1, kobayashi 2, dan Liencheh berturut-turut yaitu 88,3%, 75,1% dan

67,6%. Jenis losses dominan yang terjadi pada setiap mesin berturut-turut adalah rate of

quality sebesar 93%, performance rate 87%, dan performance rate sebesar 78%.

Kata kunci: TPM, OEE, Six Big losses.

x

DAFTAR ISI

PERNYATAAN KEASLIAN .......................................................................................... ii

SURAT KETERANGAN ................................................................................................ iii

LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING ................................................................... iv

LEMBAR PENGESAHAN DOSEN PENGUJI ............................................................... v

HALAMAN PERSEMBAHAN ...................................................................................... vi

HALAMAN MOTTO ..................................................................................................... vii

KATA PENGANTAR ................................................................................................... viii

ABSTRAK ....................................................................................................................... ix

DAFTAR ISI ..................................................................................................................... x

DAFTAR GAMBAR ..................................................................................................... xiii

DAFTAR TABEL .......................................................................................................... xiv

BAB I PENDAHULUAN ................................................................................................. 1

1.1 Latar Belakang ................................................................................................... 1

1.2 Rumusan Masalah .............................................................................................. 3

1.3 Tujuan Penelitian ............................................................................................... 3

1.4 Batasan Masalah ................................................................................................. 4

1.5 Manfaat Penelitian ............................................................................................. 4

1.6 Sistematika Penelitian ........................................................................................ 4

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ...................................................................................... 6

2.1 Kajian Induktif ................................................................................................... 6

2.2 Kajian Deduktif ................................................................................................ 10

2.2.1 TPM .......................................................................................................... 10

2.2.2 Overall Equipment Effectiveness (OEE) ................................................... 12

2.2.3 Six Big Losses ........................................................................................... 15

BAB III METODE PENELITIAN ................................................................................. 18

3.1 Objek Penelitian ............................................................................................... 18

3.2 Jenis Data ......................................................................................................... 18

3.3 Instrumen Penelitian ......................................................................................... 19

3.4 Diagram Alir Penelitian ................................................................................... 19

3.4.1 Identifikasi Masalah pada Dept. wood working ........................................ 20

3.4.2 Kajian Literatur ......................................................................................... 21

3.4.3 Perumusan dan Batasan Masalah .............................................................. 21

xi

3.4.4 Pengumpulan Data .................................................................................... 22

3.4.5 Pengolahan Data ....................................................................................... 22

3.4.6 Analisis Hasil dan Pembahasan ................................................................ 22

3.4.7 Kesimpulan dan Saran .............................................................................. 23

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA .......................................... 24

4.1 Pengumpulan Data ........................................................................................... 24

4.1.1 Profil Perusahaan ...................................................................................... 24

4.1.2 Waktu Kerja Tim Kerja Fall Board Press ................................................ 25

4.1.3 Produk yang dihasilkan Tim Fall Board Press ........................................ 26

4.1.4 Maintenance Mesin ................................................................................... 26

4.1.5 Proses Produksi Fall board press ............................................................. 28

4.1.6 Layout Produksi Fall board press ............................................................ 31

4.1.7 Data Penurunan Efisiensi Dept. wood working ........................................ 32

4.1.8 Kabinet Not Good & Repair Dept. wood working.................................... 33

4.1.9 Data Pencapaian Target Press .................................................................. 35

4.1.10 Data Hasil Press ........................................................................................ 37

4.1.11 Cycle time ................................................................................................. 41

4.1.12 Loading time ............................................................................................. 44

4.1.13 Downtime .................................................................................................. 44

4.1.14 Data Produk NG (Not Good) dan Repair .................................................. 48

4.1.15 Data Kendala Mesin Hot Press Fall Board .............................................. 51

4.1.16 Line balance Operator Fall Board Press .................................................. 53

4.2 Pengolahan Data ............................................................................................... 54

4.2.1 Pengukuran OEE 3 Mesin Press ............................................................... 54

4.2.2 Perhitungan Six Big Losses ....................................................................... 59

BAB V PEMBAHASAN ................................................................................................ 66

5.1 Analisis Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE) ....................... 66

5.1.1 Nilai OEE Mesin Kobayashi 1 .................................................................. 66

5.1.2 Nilai OEE Mesin Kobayashi 2 .................................................................. 67

5.1.3 Nilai OEE Mesin Liencheh ....................................................................... 68

5.2 Analisis Perhitungan Losses ............................................................................. 68

5.2.1 Mesin Kobayashi 1 ................................................................................... 68

5.2.2 Mesin Kobayashi 2 ................................................................................... 69

5.2.3 Mesin Liencheh ......................................................................................... 71

BAB VI PENUTUP ........................................................................................................ 76

6.1 Kesimpulan ...................................................................................................... 76

xii

6.2 Saran ................................................................................................................. 76

6.2.1 Bagi Pihak PT. Yamaha Indonesia ........................................................... 76

6.2.2 Bagi Peneliti Selanjutnya .......................................................................... 77

DAFTAR PUSTAKA ..................................................................................................... 78

LAMPIRAN .................................................................................................................... 81

xiii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Model Waktu untuk perhitungan OEE ....................................................... 13

Gambar 3.1 Diagram Alir Penelitian .............................................................................. 20

Gambar 4.1 Upright Piano .............................................................................................. 26

Gambar 4.2 Layout Tim Kerja Fall board Press ............................................................ 32

Gambar 4.3 Temuan Dept. wood working kabinet UP Part Bulan April 2018 .............. 34

Gambar 4.4 Temuan Dept. wood working pada Bulan Mei 2018 .................................. 34

Gambar 4.5 Temuan Dept. wood working pada Bulan Juni 2018 .................................. 35

Gambar 4.6 Pencapaian Target Kobayashi 1 Bulan April 2018 ..................................... 36

Gambar 4.7 Pencapaian Target Kobayashi 2 Bulan April 2018 ..................................... 36

Gambar 4.8 Pencapaian Target Liencheh bulan April 2018 ........................................... 37

Gambar 4.9 Data Line balance Shift 1 ............................................................................ 54

xiv

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Nilai Ideal World class ................................................................................... 15

Tabel 4.1 Waktu kerja pada hari kerja senin hingga kamis ............................................ 25

Tabel 4.2 Waktu kerja karyawan pada hari kerja Jumat ................................................. 26

Tabel 4.3 Penurunan Efisiensi Wood Working ............................................................... 33

Tabel 4.4 Data Hasil Press Mesin Kobayashi 1 Bulan April 2018 ................................ 37

Tabel 4.5 Data Hasil Press Bulan Mei 2018 pada mesin Kobayashi 1 .......................... 38

Tabel 4.6 Data Hasil Press Mesin Kobayashi 2 Bulan April 2018 ................................ 39

Tabel 4.7 Data Hasil Press Kobayashi 2 Bulan Mei 2018 ............................................. 39

Tabel 4.8 Data Hasil Press Mesin Liencheh Bulan April 2018 ...................................... 40

Tabel 4.9 Hasil Press Mesin Liencheh bulan Mei 2018 ................................................. 40

Tabel 4.10 Time Study UP Single ................................................................................... 41

Tabel 4.11 Time Study UP Double .................................................................................. 42

Tabel 4.12 Time Study GP .............................................................................................. 42

Tabel 4.13 Time Study Fall back YU5 dan U1J ............................................................. 43

Tabel 4.14 Plan Downtime 2 Shift untuk Hari Senin Hingga Kamis ............................. 44

Tabel 4.15 Plan Downtime 2 Shift untuk Hari Jumat ..................................................... 44

Tabel 4.16 Daftar Waktu Downtime Mesin Kobayashi 1 ............................................... 45

Tabel 4.17 Daftar Waktu Downtime Mesin Kobayashi 2 ............................................... 46

Tabel 4.18 Daftar Waktu Downtime Mesin Liencheh .................................................... 47

Tabel 4.19 Data Temuan NG dan Repair Fall board Press Bulan April 2018 .............. 48

Tabel 4.20 Hasil Temuan NG dan Repair Fall board Press Bulan Mei 2018 ............... 50

Tabel 4.21 Daftar Kendala yang Menghambat Aktifitas Mesin Kobayashi 2 ................ 51

Tabel 4.22 Kendala yang Menghambat Aktifitas Mesin Liencheh ................................ 52

Tabel 4.23 Hasil Perhitungan Nilai OEE pada Mesin Kobayashi 1 ............................... 56

Tabel 4.24 Hasil Perhitungan Nilai OEE pada Mesin Kobayashi 2 ............................... 57

Tabel 4.25 Hasil Perhitungan Nilai OEE pada Mesin Liencheh ..................................... 58

Tabel 4.26 Hasil Six Big Losses Mesin Kobayashi 1 ...................................................... 61

Tabel 4.27 Hasil Six Big Losses Mesin Kobayashi 2 ...................................................... 62

Tabel 4.28 Hasil Six Big Losses Mesin Liencheh ........................................................... 64

Tabel 5.1 Kendala pada Setiap Mesin ............................................................................ 73

Tabel 5.2 Rekomendasi Pilar TPM ................................................................................. 73

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Dunia Industri manufaktur sekarang berkembang sangat pesat dan persaingan semakin

ketat, sehingga untuk bersaing perusahaan harus mengeliminasi berbagai jenis

pemborosan dan losses pada proses produksi untuk mendapatkan hasil produksi dengan

tepat jumlah tepat waktu dan tepat kualitas. Selain itu, perusahaan harus melakukan

peningkatan secara berkelanjutan (Continous Improvement) di setiap bagian agar mampu

bersaing dalam era globalisasi, khususnya pada lini produksi. Lini produksi merupakan

lini yang sangat vital dalam perusahaan karena memegang peranan penting dalam

menghasilkan produk yang dipasarkan perusahaan. Oleh karena itu, usaha untuk

meningkatkan produktivitas dari komponen aset yang menunjang sistem produksi harus

dilakukan.

PT. Yamaha Indonesia merupakan perusahaan manufaktur yang memproduksi

piano jenis Upright Piano dan Grand Piano. Sistem produksi yang digunakan adalah

make to order sehingga membutuhkan ketepatan dan kelancaran proses produksi guna

dapat memenuhi permintaan pada waktu yang telah ditentukan. Perusahaan ini

melakukan pengukuran produktivitas dan efisiensi dari setiap work station pada seluruh

Departemen yang ada di PT. Yamaha Indonesia sebagai parameter yang menentukan

pencapaian kinerja dari setiap tim kerja yang ada di lantai produksi. Efisiensi ini berkaitan

erat dengan output produksi yang dihasilkan setiap tim kerja dan banyaknya operator

yang dimiliki.

2

Departemen wood working merupakan Departemen pertama yang berkewajiban

mengelola bahan mentah menjadi kabinet-kabinet penyusun piano yang memiliki ukuran

beragam yang menuntut ke presisian yang tinggi pada setiap kabinet yang diproduksi.

Tidak tercapainya target produksi pada Departemen ini, akan memiliki pengaruh besar

terhadap waktu keterlambatan sebuah piano dapat dikirimkan pada pelanggan, yang akan

berpengaruh pada kepuasan pelanggan. Usaha mempercepat proses produksi dan

memperoleh ukuran presisi dengan tepat ditunjang dengan penggunaan mesin-mesin

sebagai aset penting perusahaan.

Hasil pengamatan nilai pencapaian efisiensi pada Departemen wood working

terdapat tim kerja yang mengalami penurunan dengan persentase kumulatif terbesar

selama 3 bulan terakhir adalah tim kerja fall board press. Tim kerja Fall board press

merupakan tim kerja yang memproduksi 2 jenis kabinet piano yaitu fall board dan fall

back. Tim kerja ini mengolah produk mentah berupa veneer sehingga menjadi tim kerja

yang berada pada urutan pertama dalam memproduksi kabinet fall board dan fall back.

Besar penurunan selama 3 bulan berturut-turut yaitu sebesar 15%. Penurunan efisiensi ini

dapat dipengaruhi oleh output produksi yang semakin hari semakin menurun atau output

produksi yang tidak sesuai dengan banyaknya operator yang tersedia pada tim kerja

tersebut.

Hasil wawancara bersama foreman fall board press Permasalahan yang terjadi

pada ketiga mesin hot press tersebut adalah mesin sering mengalami kegagalan dalam

mencapai target produksi yang telah ditentukan. Ketidaktercapaian ini dapat terlihat dari

hasil press mesin pada bulan April 2018 sebanyak lebih dari 5 kali dibawah target. Hal

ini dapat berakibat pada tingginya kemungkinan operator melakukan overtime pada

waktu libur guna mencapai target produksi. Terlihat pada data total overtime yang

dilakukan tim kerja fall board press pada bulan April 2018 yaitu sebesar 28.690 menit

untuk keseluruhan tim kerja fall board press. Padahal, tim kerja ini menganut sistem kerja

2 shift yang harusnya bisa meminimalkan waktu overtime yang dilakukan.

Dari pemaparan permasalahan yang terjadi objek yang memiliki keterkaitan besar

adalah mesin hot press karena mesin ini berperan penting dalam menjadikan bahan baku

menjadi 2 kabinet yang diproduksi. Oleh karena itu, mesin ini menjadi asset yang penting

3

bagi tim kerja fall board press. Dari mesin press ini juga sebuah kabinet baru bisa

terdeteksi sesuai standar atau tidak. Daya saing manufaktur juga tergantung pada

availability dan produktivitas dari fasilitas produksinya (Fleischer et al, 2006). Dari poin

tersebut salah satu hal yang bisa dilakukan adalah dengan melakukan usaha perbaikan

terhadap mesin press yang merupakan fasilitas produksi fall board press dengan cara

meningkatkan utilisasi peralatan seoptimal mungkin dengan memaksimalkan efektifitas

peralatan yang merupakan sarana terbaik untuk mengembalikan capital asset dari sebuah

bisnis (Krisnaningsih, 2015).

Maka, berdasarkan uraian latar belakang diatas, perlu adanya sebuah pengukuran

nilai efektifitas mesin untuk memberikan gambaran dasar pada perusahaan untuk

melakukan perbaikan nilai efektifitas mesin berdasarkan pada faktor-faktor kritis yang

menyebabkan rendahnya nilai efektifitas (Rita et al , 2017). Hal ini perlu dilakukan karena

pada PT. Yamaha Indonesia belum diterapkan sistem pengukuran kinerja mesin sebagai

sarana untuk mengetahui kinerja dari mesin yang dimiliki. Sehingga, penanganan

terhadap jenis faktor penyebab paling kritis yang berpengaruh pada rendahnya kinerja

mesin belum diketahui.

1.2 Rumusan Masalah

Dari latar berlakang yang telah dijabarkan, maka rumusan masalah dalam penelitian ini

adalah diantaranya sebagai berikut :

1. Berapa besar tingkat efektivitas ke-3 mesin hot press fall board dengan melakukan

perhitungan menggunakan OEE (Overall Equipment Effectiveness)?

2. Usulan Perbaikan Apa saja yang dapat meningkatkan kinerja mesin berdasarkan

pada komponen penilaian OEE terendah?

1.3 Tujuan Penelitian

Berdasarkan latar belakang tersebut. Maka, tujuan dari penelitian ini adalah:

1. Mengetahui nilai Overall Equipment Effectiveness (OEE) terhadap mesin hot press

pada tim kerja Fall board press

2. Memberikan usulan perbaikan berdasarkan pada komponen penilaian OEE terendah.

4

1.4 Batasan Masalah

Berikut merupakan batasan masalah dalam penelitian ini yaitu:

1. Penelitian ini hanya dilakukan pada tim kerja Fall board press yaitu pada ketiga

mesin hot press

2. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data aktual yang dilakukan

pada Shift 1 dan Shift 2 selama periode bulan April 2018 hingga bulan Juni 2018

3. Tidak diperhitungkannya variansi diluar dari operating time dan allowance.

1.5 Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat kepada penulis, perusahaan dan

kepada para pembacanya. Berikut merupakan manfaat dari penelitian ini adalah sebagai

berikut :

1. Bagi perusahaan

Perusahaan dapat mengetahui tingkat efektifitas mesin berdasarkan teori keilmuan OEE.

Selain itu, dari hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam melakukan

perbaikan untuk meningkatkan nilai efisiensi mesin hot press yang ada di tim kerja Fall

board press.

2. Bagi mahasiswa

Manfaat yang didapatkan penulis adalah penulis mampu menambah wawasan secara

langsung mengenai sistem produksi sebuah perusahaan. Selain itu, penulis dapat

menerapkan ilmu yang telah dipelajari semasa perkuliahan dalam sistem nyata

perusahaan.

1.6 Sistematika Penelitian

Sistematika penulisan laporan ini dibuat untuk mempermudah proses penyusunan tugas

akhir. Sistematika penelitian ini mengacu pada buku pedoman tugas akhir yang

diterbitkan oleh prodi teknik industri. Berikut merupakan sistematika penelitian :

5

BAB I PENDAHULUAN

Bab pendahuluan memuat mengenai latar belakang dari penelitian, rumusan masalah,

batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian dan sistematika penulisan laporan

Tugas Akhir.

BAB II KAJIAN LITERATUR

Bab kajian literatur ini membahas mengenai pengkajian keilmuan dari penelitian yang

terdiri dari kajian literatur deduktif yang membahas mengenai teori-teori terkait dengan

metode yang akan digunakan serta kajian literatur induktif yang merupakan kajian

berdasarkan penelitian terdahulu yang membahas jenis penelitian yang memiliki

kesamaan dengan topik tugas akhir dari penulis.

BAB III METODE PENELITIAN

Metode penelitian menguraikan mengenai objek penelitian, data yang digunakan dalam

penelitian serta tahapan-tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian Tugas Akhir.

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

Bagian ini berisi tentang uraian pengumpulan dan pengolahan data dengan prosedur yang

telah ditentukan. Hasil pengolahan data ditampilkan dalam bentuk tabel dan grafik. Bab

ini akan menjadi dasar untuk melakukan pembahasan pada bab selanjutnya.

BAB V PEMBAHASAN

Bab pembahasan berisi tentang uraian pembahasan dari hasil pengolahan data pada bab

sebelumnya. Pembahasan dilakukan untuk menjawab rumusan masalah yang telah dibuat

dan memberikan rekomendasi terkait hasil yang telah didapatkan.

BAB VI PENUTUP

Bagian ini berisi tentang kesimpulan yang menjabarkan hasil penelitian yang dilakukan

dan menjawab rumusan masalah dari tugas akhir yang dibuat serta berisi saran yang

diberikan untuk pengembangan penelitian selanjutnya.

6

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Kajian Induktif

Kajian induktif merupakan kajian mengenai penelitian yang telah dilakukan terdahulu.

Kajian ini dilakukan untuk mengetahui arah penelitian dan kajian-kajian yang telah

dilakukan oleh peneliti-peneliti terdahulu sebelum penelitian ini dilakukan. Telah banyak

penelitian mengenai pengukuran kinerja mesin dengan menggunakan metode overall

equipment effectiveness untuk mengetahui keadaan awal dari kinerja peralatan yang

dijadikan sebagai objek penelitian. Metode ini juga digunakan sebagai alat ukur dari

kesuksesan implementasi TPM yang bisa dilihat dari nilai pengukuran sebelum

melakukan improvement dan setelah melakukan penerapan TPM sebagai alat untuk

melakukan improvement.

Dalam sebuah penelitian yang dilakukan oleh Chand dan Shirvani (2000),

penelitian dilakukan dengan tujuan untuk mengejar status world class manufacturing

dengan mengimplementasikan nilai TPM dan melakukan perhitungan terhadap nilai OEE

serta melakukan identifikasi terhadap six big losses yang terjadi. Selain itu dilakukan

perhitungan performansi dari produktivitas peralatan dengan totap effective equipment

productivity (TEEP), dan mengkombinasikannya dengan pengukuran utilitas mesin serta

OEE.

Dalam penelitian yang dilakukan oleh Almeanazel (2010), peneliti melakukan

perhitungan terhadap nilai OEE untuk mengetahui posisi tingkatan dari mesin pembuat

baja untuk mengetahui prioritas losses yang harus diselesaikan dan untuk memudahkan

7

dalam membuat sebuah strategi implementasi. Hasilnya nilai availability dan performansi

berada di bawah standar world class. Terdapat beberapa saran untuk melakukan

improvement yaitu dengan cara melakukan penerapan SMED, CMMS, dan lainnya.

Dalam penelitian yang dilakukan oleh Singh et al. (2013), peneliti menggunakan

metode OEE sebagai sarana untuk mengetahui suksesnya implementasi dari kegiatan

TPM yang telah dilakukan. Implementasi TPM dilakukan dengan menerapkan

pendekatan pilar TPM berupa 5-S yang bisa disebut sebagai dasar dari implementasi

TPM, dengan 5S ini dapat membantu dalam melihay kembali masalah-masalah yang

terjadi. Selain itu, dilakukan juga penerapan jishu hozen, planned maintenance, kaizen,

quality maintenance, training, office TPM, dan safety, healt, and environment. Dilakukan

perhitungan OEE sebelum dan sesudah penerapan TPM dan hasil yang didapatkan adalah

terdapat kenaikan pada nilai OEE setelah melakukan perbaikan dengan menerapkan 8

pilar TPM.

Pada penelitian yang dilakukan oleh Afefy (2013), penelitian ini dilakukan dalam

upaya melakukan perbaikan pada performansi mesin pada perusahaan garam yang ada di

mesir sebagai cara penting untuk melakukan improve terhadp proses produksi. OEE

digunakan sebagai metode yang sering digunakan dalam industri produksi sebagai alat

evaluasi performance. Selain melakukan perhitungan terhadap nilai OEE, dilakukan pula

analisa six big losses yang terjadi. Hasil yang diperoleh nilai OEE tidak termasuk pada

kategori world class. Sehingga berdasarkan hasil tersebut maka dilakukan improve oleh

bagian maintenance dan production planning untuk meningkatkan prosedur maintenance

dan improve produktivitas. Serta perusahaan harus melakukan ispeksi ketat terhadap

bahan baku hingga finish product.

Selanjutnya merupakan penelitian yang dilakukan oleh Nayak et al. (2013)

bertujuan untuk melakukan evaluasi terhadap nilai efektifitas mesin pada sebuah

perusahaan kabel. Penelitian ini melakukan perhitungan nilai OEE yang hasilnya

dibandingkan dengan nilai OEE standar world class, kemudian dilakukan identifikasi

terhadap six big losses yang terjadi dan memberikan rekomendasi terhadap hasil evaluasi

OEE.

8

Dalam penelitian yang dilakukan oleh Mwanza dan Mbohwa (2015), peneliti

melakukan penelitian yang bertujuan untuk menilai sistem maintenance, untuk

menentukan overall equipment effectivenerss dan untuk mengidentifikasi performance

indikator dan faktor kesuksesan dari TPM. Pembuatan model yang efektif dalam

mengimplementasikan TPM dilakukan berdasarkan hasil penyebaran data kuesioner yang

komponennya mengalami gap. Perhitungan OEE dilakukan untuk mengetahui losses

yang terjadi sehingga bisa menyambungkan dengan model yang akan dibuat. Kesimpulan

yang didapatkan adalah dengan mengadopsi TPM bisa mengurangi losses dan

mengurangi rework. TPM juga dapat meningkatkan keuntungan dan image dari sebuah

perusahaan sehingga bisa bersaing dengan perekonomian yang semakin ketat.

Dalam penelitian yang dilakukan oleh Hedman et al. (2016), peneliti melakukan

penelitian pada sebuah data manufaktur yang disediakan oleh sebuah sarana yang

menyediakan data manufaktur secara otomatis yang biasanya digunakan untuk

melakukan perhitungan OEE sebelum melakukan investasi. Penelitian ini dilakukan

untuk mengetahui faktor kritis dan perangkap ketika melakukan perhitungan secara

otomatis terhadap nilai OEE. Penelitian ini dilakukan dengan menganalisis data mentah

untuk menghitung OEE. Hasil dari penelitian ini untuk digunakan sebagai perhitungan

OEE yang akurat.

Pada penelitian yang dilakukan oleh Nurdin et al. (2018), penelitian ini melakukan

perhitungan efektifitas sebuah mesin dengan menggunakan metode OEE pada objek

mesin press yang sering mengalami downtime dan breakdown. Perhitungan OEE juga

dilakukan untuk melakukan evaluasi terhadap implementasi dari metode TPM sebagai

indikator yang dapat memberikan gambaran faktor yang menyebabkan rendahnya

efektifitas mesin dan melakukan analisa six big losses untuk mengetahui pengaruh faktor

six big losses.

Di Indonesia penggunaan metode OEE dan Six Big Losses telah banyak dilakukan

sebagai metode evaluasi dari kinerja mesin. Pada penelitin yang dilakukan Nursanti &

Susanto (2014), peneliti melakukan perhitungan OEE untuk meningkatkan nilai

availabilitas mesin akibat target produksi yang sering tidak tercapai. Oleh karena itu

dilakukan perhitungan OEE untuk mengetahui kinerja mesin packing dan menganalisa

9

faktor penyebab dengan menggunakan fishbone diagram. Nilai OEE yang didapatkan

adalah sebesar 76.08% untuk mesin weighing dan 77,46% untuk mesin SVB 77,46%. Hal

ini mesin tersebut belum memenuhi target nilai OEE perusahaan sebesar 80%. Faktor

OEE yang mempengaruhi rendahnya nilai hasil OEE adalah faktor availability yang

diakibatkan oleh setting mesin awal dan akhir shift merupakan penyebab yang harus

segera diatasi.

Pada penelitian Maulidina et al. (2016), penelitian bertujuan untuk menyelesaikan

permasalahan rendahnya efisiensi dan efektifitas dari kapal yang seringkali menyebabkan

penurunan kepuasan pelanggan. Rendahnya efektifitas dan efisiensi kapal ini berkaitan

dengan kurang kompetennya managemen perawatan yang dilakukan. Dilakukan

pengukuran produktivitas dari kapal tersebut dengan menggunakan metode Overall

Equiment Effectiveness (OEE) ini diharapkan dapat meningkatkan efektifitas dan

efisiensi dari kapal tersebut. Hasil penelitian ini didapatkan nilai OEE untuk bulan januari

hingga desember 2014 yaitu sekitar 73,63% hingga 88,05% dengan nilai rata-rata sebesar

80,58%. Nilai ini menunjukkan bahwa operasi kapal selama tahun 2014 belum mencapai

nilai ideal karena nilai yang dicapai masih dibawah 85%. Penyebab rendahnya nilai OEE

yaitu dikarenakan idle dan minor stoppages sebesar 2,69% hingga 1,91% dan losses

breakdown yang diakibatkan oleh manusia, metode, mesin, dan faktor lingkungan.

Pada penelitian Hazmi et al. (2018) dilakukan perhitungan OEE dan Six Big Losses

pada mesin Tuber Bottomer line 4 pada PT. IKSG Tuban. Penelitian ini bertujuan untuk

Mengetahui besarnya nilai OEE Mesin Tuber dan Bottomer dan mengetahui master plan

8 pilar TPM pada mesin Tuber dan bottomer. Hasil yang didapatkan Nilai OEE yang

dihasilkan pada periode tahun 2014, 2015, 2016 yaitu 80,94%, 84,1%, dan 80,70%

dengan rata-rata sebesar 81,94%. Hasil identifikasi resiko menggunakan FTA diketahui

bahwa terdapat 8 minimal cut set pada mesin tuber dan 6 minimal cut set pada mesin

bottomer. Hasil identifikasi six big losses terbesar adalah process defect sebesar 36,07%

dan setup and adjustment sebesar 20,14%.

Setelah melakukan review, metode pengukuran kinerja mesin yang banyak

digunakan oleh peneliti nasional maupun internasional pada seluruh manufaktur adalah

dengan menggunakan indikator TPM berupa nilai overall equipment effectiveness yang

10

mempertimbangkan faktor-faktor penting terkait kinerja mesin baik dari segi availability,

performansi, dan Quality. Sehingga penilaian kinerja lebih menyeluruh karena TPM

sendiri merupakan sebuah metode yang mengacu pada zero oriented pada sebuah asset

peralatan. Begitu juga menurut nakajima dalam jurnal (Gupta et al, 2012) perhitungan

OEE adalah sebuah cara yang efektif dalam menganalisis efektifitas pada sebuah mesin

atau sistem manufaktur yang terintegrasi. Selain itu, metode ini juga digunakan sebagai

indicator kinerja dalam industry manufaktur diseluruh dunia (Hedman et al, 2016).

Namun pengukuran ini belum diterapkan pada PT. Yamaha Indonesia sebagai dasar

dalam upaya memaksimalkan efektifitas sebuah mesin yang dimiliki dan menjadikan

dasar ini sebagai pertimbangan perbaikan terhadap faktor kritis yang harus segera

ditangani.

2.2 Kajian Deduktif

2.2.1 TPM

Total Productive Maintenance (TPM) mula-mula berasal dari pemikiran PM (Preventive

Maintenance dan Production Maintenance), dari Amerika masuk ke Jepang dan

berkembang menjadi suatu sistem baru khas Jepang yang kemudian dikenal sebagai Total

Productive Maintenance (TPM). Konsep Preventive Maintenance ini sendiri merupakan

konsep yang diadopsi dari Amerika Serikat. Nippondenso yang merupakan pemasok

Toyota adalah perusahaan pertama yang memperkenalkan konsep TPM pada tahun 1960

dengan slogan “Productivity Maintenance with total Employee Participation”. Seiichi

Nakajima yang saat itu menjabat sebagai Vice Chairman JIOPM (Japan Institute of Plant

Maintenance) kemudian dikenal sebagai bapak TPM. Total productive maintenance

diterbitkan oleh nakajima yang menyediakan metrics yang disebut dengan overall

equipment effectiveness untuk menghitung produktivitas dari sebuah peralatan dalam

sebuah pabrik (Muchiri dan Pintelon , 2008).

A. Definisi Total Productive Maintenance (TPM)

TPM merupakan sebuah konsep revolusioner yang memiliki konsep zero eriented seperti

zero toleransi pemborosan, cacat produk, breakdown dan zero accident. TPM telah

diadopsi dibanyak industry diseluruh dunia untuk menuju orientasi diatas (Singh et al,

11

2013). Total Productive Maintenance atau disingkat dengan TPM adalah suatu sistem

yang digunakan untuk memelihara dan meningkatkan kualitas produksi mekemudiani

perawatan perlengkapan dan peralatan kerja seperti Mesin, Equipment dan alat-alat kerja.

Fokus utama Total Productive Maintanance atau TPM ini adalah untuk memastikan

semua perlengkapan dan peralatan Produksi beroperasi dalam kondisi terbaik sehingga

menghindari terjadinya kerusakan ataupun keterlambatan dalam proses produksi.

B. Tujuan Total Productive Maintenance (TPM)

Dalam pelaksanaannya tentu ada tujuan yang ingin dicapai dalam Total Productive

Maintenance (TPM), kegiatan yang dilakukan dalam TPM tersebut merupakan kegiatan

yang mendukung bagi kegiatan lain yang bersifat komersil. Seperti halnya kegiatan

operasional perusahaan lainnya maka maintenance harus dilakukan dengan efektif,

efisien dan dengan mengeluarkan biaya yang minim. Mesin atau peralatan akan sesuai

dengan target yang diharapkan karena tidak mengalami kerusakan. Berdasarkan pada

buku karangan D.R. Kiran (2016) terdapat 5 tujuan dari TMP yaitu :

1. Tujuan utama TPM adalah untuk melakukan peningkatan efektifitas sistem.

2. TPM mencapai Autonomous Maintenence dengan memotivasi operator untuk

bertanggungjawab terhadap kegiatan rutin meintenance seperti yang telah

dijelaskan diatas.

3. TPM mengadopsi pendekatan sistem aktifitas maintenance.

4. TPM menentukan tanggungjawab dari staff operator dan maintenance, dan hal ini

mempunyai skill masing-masing tergantung perannya masing-masing.

5. TPM berusaha untuk mencapai desain awal dari aspek maintenance peralatan. Hal

ini bertujuan untuk maju kelangkah selanjutnya yaitu zero maintenance

mekemudiani program pencegarahan.

C. Pilar Total Productive Maintenance (TPM)

Berdasarkan buku karangan D.R Kiran (2016) terdapat 8 pilar TPM yang ditekankan oleh

jepang diantaranya adalah :

1) Focused improvement ( Kobetsu Kaizen)

Melakukan continuous improvement pada bagian yang memiliki nilai efektifitas rendah

baik dengan langkah sekecil apapun guna memberikan peningkatan pada nilai efektifitas.

12

2) Planned Maintenance

Perawatan yang terencana dilakukan untuk memfokuskan dalam peningkatan availability

pada peralatan dan mengurangi resiko breakdown pada mesin.

3) Initial Control

Initial control dilakukan untuk membangun sebuah sistem yang dapat menunjang produk

baru dan peralatan baru di proses dengan waktu pengerjaan yang minimum.

4) Education and Training

Pemberian ilmu dan training dilakukan untuk membentuk kelompok pekerja yang

memiliki keterampilan dan Teknik untuk melakukan maintenance secara mandiri.

5) Autonomous Maintenance (Jishu Hozen)

Point ini memiliki arti bahwa operator atau pekerja yang mengoperasikan mesin tersebut

harus bisa melakukan sebuah penanganan mesin secara mandiri sehingga diharapkan bisa

meminimalkan waktu tunggu ketika terjadi mesin rusak dengan melakukan perbaikan

oleh pekerja itu sendiri.

6) Quality Maintenance (Hinshitsu Hozen)

Pemeliharaan kualitas adalah pembentukan kondisi mesin yang tidak akan

memungkinkan terjadinya cacat, dan mengendalikan kondisi tersebut untuk

mempertahankan zero defect.

7) Office TPM

Pilar ini dilakukan untuk membuat sebuah kontor kerja yang efisien yang dapat

menghilangkan kerugian-kerugian.

8) Safety, Hygiene, and Environment (SHE)

Peran utama SHE adalah menciptakan tempat kerja yang aman dan sehat, dimana

kecelakaan tidak bisa terjadi, membongkar dan memperbaiki area yang berpotensi

hazard, dan melakukan aktivitas-aktivitas yang dapat melindungi lingkungan.

2.2.2 Overall Equipment Effectiveness (OEE)

Overall Equipment Effectiveness (OEE) merupakan suatu metode yang digunakan untuk

mengukur tingkat efektivitas penggunaan suatu peralatan atau mesin sehingga dapat

memberikan gambaran apakah suatu peralatan sudah dapat bekerja secara optimal atau

tidak. OEE didefinisikan sebagai ukurn kinerja peralatan secara keseluruhan hingga

sejauh mana peralatan tersebut harus melakukan perannya (Muchiri & Pintelon , 2008).

13

OEE dikenal sebagai salah satu aplikasi dari Program Total Productive Maintenance

(TPM) karena mampu mengetahui permasalahan suatu peralatan tidak bekerja secara

optimal. Dalam perhitungan OEE perlu dipahami terkait time model yang berkaitan erat

dengan pernerapan rumus perhitungan OEE. Menurut jurnal penelitian Kigsirisin et al.

(2016) model waktu dalam perhitungan OEE yang tervisualisasi pada gambar 2.1 sebagai

berikut :

Gambar 2.1 Model Waktu untuk perhitungan OEE

Sumber: Kigsirisin et al, (2016)

Dalam pengukuran menggunakan OEE terdapat tiga faktor yang dijadikan sebagai

dimensi perhitungan yaitu diantaranya adalah sebagai berikut:

1) Availability ratio

Availability Ratio merupakan rasio antara waktu operasi aktual (aktual operating time)

dengan waktu pembebanan (loading time). Loading time didapatkan dari hasil

pengurangan antara waktu yang tersedia dalam satu hari kerja dikurangi dengan planned

downtime yang telah ditentukan pada setiap harinya. Nilai ini dapat menggambarkan

tingkat kesiapan alat yang ada dan yang digunakan untuk beroperasi. Ketersediaan yang

rendah merupakan cerminan dari pemeliharaan yang buruk. Secara sederhana dan dasar

perhitungan Availability ratio atau ketersediaan berdasarkan penelitian Kigsirisin et al.

(2016) adalah sebagai berikut:

𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜(%) =𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒

𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒× 100% ………………………………... (2.1)

14

Keterangan:

Operation Time: (loading time – downtime)

Loading Time: Waktu produksi yang diharapkan oleh manajemen terhadap waktu kerja

mesin.

Downtime: Waktu yang hilang karena terjadi kerusakan pada mesin

2) Performance efficiency

Performance Efficiency merupakan suatu rasio yang menggambarkan kemampuan dari

peralatan dalam menghasilkan barang. Tiga faktor penting yang dibutuhkan untuk

menghitung performance efficiency (Kigsirisin et al, 2016) yaitu sebagai berikut:

a. Ideal cycle time (waktu siklus ideal)

b. Total output (Output standar + Output non standar)

c. Operating Time (Loading time – downtime – idle)

Berikut merupakan rumus untuk menentukan tingkat performance efficiency:

𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒 =𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒×𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡

𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒× 100%................................... (2.2)

3) Rate of Quality

Pengukuran ini digunakan untuk mengetahui mutu dari hasil produksi, apakah suatu

mesin dapat memproduksi produk dengan hasil atau kualitas yang telah ditetapkan oleh

perusahaan atau tidak. Jadi kemampuan mesin untuk menghasilkan produk yang

memenuhi syarat mutu ini tergantung dari kondisi mesin tersebut, apakah siap dipakai

atau tidak. Selain itu, faktor kemampuan operator juga memegang peranan penting dalam

setiap hasil produksi yang dihasilkan oleh mesin tersebut. Besarnya Rate of Quality

dihitung dengan rumus (Kigsirisin et al, 2016) adalah sebagai berikut:

𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑜𝑓 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 =𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡−𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑛𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡× 100%.................................. (2.3)

Keterangan:

Total Output: Output standard + output nonstandard

Output Standard: Produk yang sesuai dengan mutu yang ditetapkan

Nonstandard: Produk yang tidak sesuai dengan mutu yang ditetapkan

15

Sedangkan Overall Equipment Effectiveness (OEE) adalah besarnya efektivitas

yang dimiliki oleh peralatan atau mesin dapat dihitung dengan rumus (Kigsirisin et al,

2016) sebagai berikut:

𝑂𝐸𝐸(%) = 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 × 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝐸𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑦 × 𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑜𝑓 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦……. (2.4)

Tabel 2.1 dapat berdasarkan kepada jurnal penelitian Nayak et al. (2013) yang

menampilkan nilai parameter world class terhadap ketiga dimensi penilaian OEE adalah

sebagai berikut :

Tabel 2.1 Nilai Ideal World class

Faktor OEE World class

Availability Ratio 90%

Performance Efficiency 95%

Rate of Quality 99,9%

Overall Equipment

Effectiveness

85%

Sumber: Nayak et al, (2013)

2.2.3 Six Big Losses

Proses produksi mempunyai losses yang berpengaruh pada keberhasilan produksi. Losses

pada TPM dikenal dengan sebutan Six Big Losses. Six Big Losses digunakan untuk

melihat hubungan nilai OEE dengan kerugian yang terjadi pada mesin. Untuk lebih

memahami Six Big Losses maka terlebih dahulu harus dipahami jenis-jenis kerugian

peralatan yang ada. Menurut (Nakajima, 1998) berdasarkan buku sistem perawatan

terpadu (Ansori & Mustajib, 2013), terdapat 6 kerugian peralatan yang menyebabkan

rendahnya kinerja dari peralatan. Keenam kerugian tersebut disebut dengan six big losses

yang terdiri dari:

1) Equipment Failure (Breakdown Losses)

Kegagalan mesin melakukan proses (equipment failure) atau kerusakan (breakdown)

yang tiba-tiba dan tidak diharapkan terjadi adalah penyebab kerugian yang terlihat jelas,

karena kerusakan tersebut akan mengakibatkan mesin tidak menghasilkan output.

16

Besarnya presentase efektifitas mesin yang hilang akibat faktor breakdown loss dapat

dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

𝐵𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑜𝑤𝑛 𝐿𝑜𝑠𝑠 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑜𝑤𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒

𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%................................................. (2.5)

2) Setup and Adjusment Losses

Kerusakan pada mesin maupun pemeliharaan mesin secara keseluruhan akan

mengakibatkan mesin tersebut harus dihentikan terlebih dahulu. Sebelum mesin

difungsikan kembali akan dilakukan penyesuain terhadap fungsi mesin tersebut yang

dinamakan dengan waktu setup and adjusment mesin. Dalam perhitungan setup and

adjusment loss dipergunakan data waktu setup mesin yang mengalami kerusakan dan

pemeliharaan mesin secara keseluruhan pada objek mesin yang diteliti. Untuk

mengetahui besarnya presentase downtime loss yang diakibatkan oleh waktu setup and

adjusment tersebut digunakan rumus sebagai berikut:

𝑆𝑒𝑡𝑢𝑝 𝑜𝑟 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑚𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑜𝑠𝑠 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑒𝑡𝑢𝑝 𝑜𝑟 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑇𝑖𝑚𝑒

𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%........................(2.6)

3) Idling and Minor Stoppages Losses

Idling and Minor stoppages terjadi jika mesin berhenti secara berulang-ulang atau mesin

beroperasi tanpa menghasilkan produk. Jika idling and minor stoppages sering terjadi

maka dapat mengurangi efektivitas mesin. Untuk mengetahui besarnya faktor efektivitas

yang hilang karena faktor idling and minor stoppages digunakan rumus sebagai berikut:

𝐼𝑑𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑛𝑑 𝑀𝑖𝑛𝑜𝑟 𝑆𝑡𝑜𝑝𝑝𝑒𝑔𝑠 = 𝑁𝑜𝑛𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒

𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑥100%.................................... (2.7)

4) Reduced Speed Losses

Reduced speed Losses adalah selisih antara waktu kecepatan produksi aktual dengan

kecepatan produksi mesin yang ideal. Untuk mengetahui besarnya persentase faktor

reduced speed yang hilang, maka digunakan rumus sebagai berikut:

𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒 𝑆𝑝𝑒𝑒𝑑 𝐿𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 =𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒−𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒

𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑥100%..................... (2.8)

17

𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑆𝑝𝑒𝑒𝑑 𝐿𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠

=𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 − (𝑇ℎ𝑒𝑜𝑟𝑒𝑡𝑦𝑐𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠

𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% … (2.9)

5) Quality defect and Rework

Quality defect and Rework adalah produk yang tidak memenuhi spesifikasi kualitas yang

telah ditentukan walaupun masih dapat diperbaiki ataupun dikerjakan ulang. Dalam

perhitungan persentase faktor rework yang mempengaruhi efektivitas penggunaan mesin,

digunakan rumus sebagai berikut:

𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝑎𝑛𝑑 𝑅𝑒𝑝𝑎𝑖𝑟 𝐿𝑜𝑠𝑠 = 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑅𝑒𝑤𝑜𝑟𝑘

𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% … … … … (2.10)

6) Yield or Scrap Loss (Startup Losses)

Yield or scrap loss yaitu kerugian yang timbul selama proses produksi belum mencapai

keadaan produksi yang stabil pada saat proses produksi mulai dilakukan sampai

tercapainya keadaan proses yang stabil, sehingga produk yang dihasilkan pada awal

proses sampai keadaan proses stabil dicapai tidak memenuhi spesifikasi kualitas yang

diharapkan. Untuk mengetahui persentase faktor yield or scrap loss yang mempengaruhi

efektivitas penggunaan mesin, digunakan rumus sebagai berikut:

𝑌𝑖𝑒𝑙𝑑𝑆𝑐𝑟𝑎𝑝⁄ =

𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑆𝑐𝑟𝑎𝑝

𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑥 100%...................................................... (2.11)

18

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Objek Penelitian

Penelitian dilakukan di perusahaan Yamaha Indonesia yang memproduksi Piano jenis

Grand Piano dan Upright Piano. Penelitian ini difokuskan untuk melakukan perhitungan

nilai efektifitas mesin pada ke-3 mesin hot press yang ada pada tim kerja Fall board

press.

3.2 Jenis Data

Terdapat berbagai jenis data dalam sebuah penelitian. Data dapat dikelompokkan

berdasarkan sumbernya, sifatnya, dan cara memperolehnya. Pada penelitian ini jenis data

akan terbagi berdasarkan sumbernya :

A. Data Primer

Data primer merupakan data yang dikumpulkan oleh peneliti sendiri. Ini adalah data yang

belum pernah dikumpulkan sebelumnya. Untuk menghitung nilai efektifitas dengan

menggunakan metode OEE dan Six Big Losses dibutuhkan data primer sebagai berikut :

1. Standar time kabinet yang diproses

2. Data planned downtime

B. Data Sekunder

Data sekunder merupakan data yang dikumpulkan oleh orang lain dan bukan

dikumpulkan oleh peneliti itu sendiri. Data ini biasanya merupakan data historis yang

19

direkap oleh pihak perusahaan untuk mendukung data bahan analisis dan penelitian. Data

Sekunder yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya adalah :

1. Data output hasil mesin perhari

2. Data temuan NG dari hasil kabinet yang diproduksi

3. Data temuan repair dari hasil kabinet yang diproduksi

4. Data temuan Downtime mesin

5. Waktu breakdown

3.3 Instrumen Penelitian

Instrumen penelitian adalah semua alat yang digunakan untuk mengumpulkan,

memeriksa, menyelidiki suatu masalah, atau mengumpulkan, mengolah, menganalisa dan

menyajikan data-data secara sistematis serta objektif dengan tujuan memecahkan suatu

persoalan atau menguji suatu hipotesis. Pada penelitian ini instrument yang digunakan

adalah Kamera yang digunakan untuk mengambil data waktu standart time press kabinet

serta Ms. Excel yang digunakan untuk mengolah data availability rate, performance rate,

quality rate, OEE, dan Six Big Losses.

3.4 Diagram Alir Penelitian

Diagram alir merupakan sebuah diagram yang menunjukkan langkah-langkah sistematis

yang akan dijadikan sebagai acuan. Pada penelitian diagram alir sangat dibutuhkan guna

mengetahui tahapan apa saja yang akan dilakukan peneliti dalam melaksanakan

penelitiannya. Gambar 3.1 merupakan diagram alir pada penelitian ini:

20

Mulai

Identififikasi Masalah

pada Dept. Wood

Working

Kajian Literatur

Rumusan Masalah

Pengumpulan Data

Analisis:

1. Hasil Perhitungan Nilai OEE

2. Hasil pengolahan Six Big Losses

3. Analisa Sebab Akibat

4. Rekomendasi Usulan Perbaikan

Kesimpulan dan Saran

Selesai

Data Primer :

1. Standart time kabinet Fall Board dan Fall

Back yang di proses

2. Data Plan Downtime

Data Sekunder :

1. Data Output hasil mesin perhari untuk ke 3 mesin

press

2. Data temuan NG dan Repair dari hasil produksi

Ke-3 Mesin Press

3. Waktu Breakdown, Idle, Change over yang terjadi

pada ke 3 Mesin press

Pengolahan Data

1. Menghitung nilai Availibility, Performance,

dan Quality serta Nilai OEE Ke-3 Mesin Press

2. Menghitung nilai Six Big Losses

Gambar 3.1 Diagram Alir Penelitian

3.4.1 Identifikasi Masalah pada Dept. wood working

Pada tahap ini dilakukan identifikasi masalah yang terjadi pada Dept. wood working

terhadap nilai efisiensi tim kerja yang mengalami penurunan. Setelah didapatkan tim

kerja yang mengalami penurunan efisiensi secara berturut-turut adalah tim kerja Fall

board Press. kemudian dilakukan wawancara kepada pihak foreman untuk mengetahui

permasalahan detail terkait efisiensi tim kerja fall board yang menurun. Alasan efisiensi

tim kerja ini menurun adalah dikarenakan output yang dihasilkan mengalami penurunan

21

yang berkorelasi dengan hasil press dari mesin utama pada tim kerja fall board press

dan beberapa temuan NG serta repair yang baru bisa diketahui setelah proses press

berlangsung sehingga kabinet hasil akan tertahan dan tidak bisa lolos ke Departemen

selanjutnya, hal ini akan berpengaruh pada hasil pengiriman yang terekam pada

monitoring efisiensi tim kerja yang berlaku di PT. Yamaha Indonesia.

3.4.2 Kajian Literatur

Berdasarkan identifikasi masalah, maka tahapan selanjutnya adalah melakukan kajian

literatur untuk mempermudah peneliti mencapai tujuan dengan berdasarkan pada

penelitian sebelumnya dan berdasarkan teori yang telah ditetapkan pada penelitian ini.

a. Kajian Induktif

Kajian induktif yang dilakukan untuk mengetahui metode yang dapat digunakan untuk

melakukan pengukuran efektifitas mesin yang merupakan evaluasi terhadap kinerja

mesin hot press fall board . Dengan melakukan kajian induktif penulis dapat mengetahui

tahapan yang dilakukan untuk melakukan perhitungan nilai efektifitas mesin dengan

menggunakan metode yang mencakup keseluruhan aspek terkait kinerja mesin baik dari

performansi, kehandalan dan kualitas yang dihasilkan. Dari tahapan ini, penelitian

mendapatkan sebuah metode yang bisa digunakan sesuai permasalahan yaitu dengan

menggunakan indikator pengukuran pada TPM yaitu overall equipment effectivenees

(OEE) dan Six Big Losses untuk mengidentifikasi losses yang dominan terjadi.

b. Kajian Deduktif

Jenis kajian selanjutnya yang dilakukan penulis adalah dengan melakukan kajian deduktif

untuk mengetahui prinsip dasar teoritis terkait TPM, OEE, dan Six Big Losses.

3.4.3 Perumusan dan Batasan Masalah

Perumusan dan batasan masalah dibuat berdasarkan hasil membantu penulis untuk

melakukan penelitian dengan lebih fokus pada batasan yang telah dibuat sehingga

penelitian yang dilakukan tidak melebar pada bagian lain.

22

3.4.4 Pengumpulan Data

Data penelitian yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah berupa data primer dan data

sekunder. Data-data tersebut menunjang topik penelitian yang akan dilakukan.

Pengumpulan data dilakukan dengan beberapa metode pengumpulan data, metode

tersebut diantaranya yaitu :

a. Observasi

Metode pengumpulan data dengan observasi yaitu mengambil data langsung pada sistem

yang diteliti. Pada penelitian ini observasi dilakukan untuk mengetahui proses kerja dari

ketiga mesin press pada tim kerja fall board press. Selain itu observasi dilakukan untuk

mendapatkan data primer yang dibutuhkan dalam melakukan pengolahan data pada bab

selanjutnya.

b. Wawancara

Wawancara dilakukan terhadap foreman dan ketua kelompok fall board press, untuk

mengetahui penyebab terjadinya downtime dan hal teknis yang ada dilapangan. Selain itu

juga. Teknik wawancara dilakukan untuk melakukan pengambilan data sekunder yang

dibutuhkan seperti data hasil press harian mesin, data rekapan NG dan Repair produk

yang dihasilkan mesin, dan historis data downtime yang direkap oleh tim kerja fall board

press.

3.4.5 Pengolahan Data

Proses pengolahan data akan dilakukan dengan tahapan menghitung nilai OEE yang

terdiri dari 3 komponen utama yaitu availability rate, performance rate, quality rate,

OEE, dan six big losses. Tiap langkah tersebut dilakukan untuk ke-3 mesin press yang

ada pada tim kerja fall board press.

3.4.6 Analisis Hasil dan Pembahasan

Analisis hasil akan dilakukan pada hasil perhitungan nilai OEE untuk mengetahui tingkat

efektifitas mesin press pada tim kerja Fall board press. Selanjutnya dilakukan analisis

23

terhadap nilai six big losses mesin press pada nilai OEE terendah dari ketiga mesin press.

Selanjutnya akan dibuat rekomendasi terhadap hasil analisis six big losses berdasarkan

pada hasil analisa penyebab permasalahan yang pernah terjadi.

3.4.7 Kesimpulan dan Saran

Kesimpulan merupakan ringkasan dari hasil penelitian yang dilakukan dan harus

menjawab seluruh rumusan masalah pada penelitian yang dilakukan. Setelah membuat

kesimpulan maka dilakukan pembuatan saran atau rekomendasi bagi perusahaan terkait

dengan permasalahan yang ada pada bab pembahasan.

24

BAB IV

PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.1 Pengumpulan Data

4.1.1 Profil Perusahaan

Pada tahun 1887 telah berdiri sebuah perusahaan di negara Jepang yang berada di daerah

Hanamatsu. Perusahaan tersebut didirikan oleh Torakusu Yamaha dan diberi nama

Yamaha Organ Works. Perusahaan ini bergerak dibidang manufaktur penghasil alat-alat

music. Dibawah pimpinan Mr. Gen’ Ichi, Yamaha mulai bergerak dibidang Pendidikan

music dengan mendirikan beberapa sarana belajar music seperti kursus-kursus music dan

sekolah-sekolah music. Selain itu, mengadakan konser-konser dan festival-festival serta

mendirikan Yamaha Music Foundation guna mewadahi kegiatan-kegiatan yang berpusat

di kota Tokyo, Jepang.

Yamaha Organ Works kemudian berganti nama menjadi Yamaha Corporation

Japan dan terus berkembang hingga kini memiliki beberapa cabang diberbagai negara dan

salah satunya adalah Indonesia. Bertepat pada tanggal 27 Juni 1974 Yamaha melakukan

kerjasama dengan perusahaan Indonesia untuk mendirikan Yamaha Indonesia yang

secara resmi Yamaha Indonesia berdiri di lokasi seluas 15.711 m2 yang berada di kawasan

industry Pulogadung Jakarta Timur.

Produk yang diproduksi Yamaha Indonesia yaitu Piano, elektone, pianica, dan

beberapa alat music lainnya. Pada tahun 1988 Yamaha Indonesia memutuskan fokus

memproduksi piano klasik, piano Disklavier, dan Instrument yang dibisukan dengan

bentuk upright dan grand piano. Fungsi yang beraneka ragam tersebut hadir dengan

beberapa bentuk dan desain. Piano-piano tersebut tidak hanya diproduksi di Jepang tetapi

25

ada sebagian yang telah di produksi di Indonesia dengan menyesuaikan kondisi iklim dan

material dasar yang terdapat di Indonesia.

Salah satu aspek penting dalam menghasilkan produk piano yang berkualitas dan

visual yang baik adalah dengan mempersiapkan tenaga kerja yang memiliki keterampilan

tinggi terhadap material-material dasar dan teknologi yang digunakan. Oleh sebab itu,

dilakukan evaluasi dan pelatihan terhadap tenaga kerja lama maupun baru. Hal ini

berkonstribusi pada salah satu prestasi PT. Yamaha Indonesia yang mendapatkan

penghargaan ISO 9001 dan ISO 14001 yang menunjukkan bahwa PT. YI memiliki

perhatian yang besar terhadap kualitas sistem produksi terbaik yang sejalan dengan

keamanan dan kelestarian lingkungan.

4.1.2 Waktu Kerja Tim Kerja Fall Board Press

Waktu kerja pada PT Yamaha Indonesia terdiri dari 5 hari kerja dalam satu minggu.

Pembagian waktu dibedakan berdasarkan pada hari kerja senin hingga kamis dan hari

kerja jumat. Tabel 4.1 dan Tabel 4.2 merupakan perincian waktu kegiatan karyawan

dalam melakukan kerja sehari-hari berdasarkan waktu istirahat jam ke 2 perusahaan:

Tabel 4.1 Waktu kerja pada hari kerja senin hingga kamis

Hari Keja senin - kamis

Waktu Aktivitas

07.00-09.20 Bekerja

09.20-09.30 Tea Break

09.30-12.00 Bekerja

12.00-12.50 Istirahat makan siang

12.50-16.00 Bekerja

Sumber: PT. Yamaha Indonesia

26

Tabel 4.2 Waktu kerja karyawan pada hari kerja Jumat

Hari Keja Jumat

Waktu Aktivitas

07.00-09.20 Bekerja

09.20-09.30 Tea Break

09.30-12.00 Bekerja

11.30-12.50

Istirahat makan

siang

12.50-16.30 Bekerja

Sumber: PT. Yamaha Indonesia

4.1.3 Produk yang dihasilkan Tim Fall Board Press

Tim Kerja Fall Board Press memproduksi fall board dan fall back untuk berbagai model

piano baik UP, GP, PPR, dan Part. Gambar 4.1 dengan tanda berwarna biru menunjukkan

posisi dari fall board yang diproduksi dalam piano Upright.

Gambar 4.1 Upright Piano

Sumber: Data Umum Process Control, PT. Yamaha Indonesia

4.1.4 Maintenance Mesin

Dalam upaya menjaga kelancaran proses produksi tetap pada kondisi yang diharapkan,

perusahaan melakukan proses perawatan mesin agar tidak mengalami kegagalan saat

produksi sedang berlangsung diakibatkan oleh breakdown mesin yang akan berdampak

pada production loss atau bahkan dapat berpengaruh pada kondisi lingkungan serta

27

kesehatan dan keselamatan pekerja, sehingga dibutuhkan strategi perawatan mesin yang

sesuai guna memperpanjang umur efisiensi operasional dan efektifitas dari peralatan

produksi.

A. Strategi Perawatan Mesin

PT. Yamaha Indonesia memiliki 667 mesin yang tersebar di berbagai lini produksi yang

memilik perannya masing-masing dalam mendukung kesuksesan dari proses produksi

sehingga PT Yamaha Indonesia menerapkan beberapa strategi perawatan mesin untuk

menjaga keadaan terbaik mesin. Berikut ini merupakan strategi perawatan yang dilakukan

PT. Yamaha Indonesia:

1. Corrective Maintenance

Strategi ini dilakukan ketika terjadi kegagalan mesin secara tidak terduga.

Aktivitas ini diperlukan karena intensitas beban mesin yang cukup tinggi dengan

usia mesin yang bervariasi serta treatmen penggunaan mesin yang memerlukan

perlakuan khusus menjadikan strategi ini masih perlu dilakukan.

2. Preventive Maintenance

Aktivitas preventive dilakukan dengan melakukan pemeriksaan kondisi mesin

yang terjadwal untuk mengatasi indikasi kejanggalan yang dapat memicu

kerusakan mesin yang lebih parah. Preventive ini juga dilakukan dengan

melakukan pengisian form ceklis mesin yang diisi oleh operator yang

bertanggung jawab terhadap mesin tersebut sehingga pihak maintenance

mengetahui gejala-gejala yang terjadi pada mesin ketika akan melakukan

aktivitas maintenance.

3. Predictive Maintenance

Aktivitas predictive adalah aktivitas maintenance yang sedang dikembangkan

untuk dapat dilakukan pada sistem aktual. Cara perawatan ini belum banyak

dilakukan pada mesin yang ada. Hal ini dikarenakan ketersediaan data yang

belum cukup dan belum semua mesin memerlukan aktivitas maintenance

dengan cara ini.

B. Breakdown Mesin

Dalam mendukung keberlangsungan sistem perbaikan, PT. Yamaha Indonesia

melakukan pendataan dari setiap kejadian mesin yang mengalami breakdown. Data ini

dapat digunakan sebagai data pendukung perencanaan maintenance. Selain itu, data ini

28

dapat dijadikan sebagai pendukung pelaporan dampak aktivitas maintenance pada setiap

periode.

Struktur dari pendataan breakdown mesin dibagi menjadi dua jenis yaitu

breakdown cokote dan breakdown dokate. Breakdown cokote adalah breakdown mesin

yang terjadi dengan durasi kurang dari 30 menit. Sedangkan breakdown dokate adalah

breakdown mesin yang terjadi dengan durasi lebih dari 30 menit.

4.1.5 Proses Produksi Fall board press

Fall board press merupakan tim kerja yang memproduksi 2 jenis kabinet yaitu fall board

dan fall back. Tim kerja ini mengolah raw material awal yaitu berupa veneer dan backer.

Veneer yang masuk terdiri dari veneer vertikal dan horizontal yang terdiri dari beberapa

grade. Pada veneer horizontal terdiri dari grade A, B dan C. sedangkan veneer vertikal

hanya terdiri dari grade B dan C. Sebagai tim kerja yang membuat produk dari bahan

dasar yang dipasok oleh warehouse, tim kerja fall board menjadi supplier untuk beberapa

tim kerja selanjutnya yang melakukan pengolahan lebih lanjut pada kabinet fall board

dan fall back. Berikut ini merupakan proses produksi secara umum yang dilakukan untuk

menghasilkan kedua kabinet tersebut:

1. Tenderize

Proses tender ini dilakukan guna melenturkan veneer dengan memberikan pola cacagan

secara otomatis menggunakan mesin tenderize. Veneer yang masuk pada proses ini hanya

veneer dengan serat horizontal sedangkan veneer vertikal menjadi bahan yang akan di

olah pertama kali pada proses tapping veneer. Sebelum memasuki mesin tenderize,

veneer horizontal akan di sortir terlebih dahulu oleh operator tenderize atau sering dikenal

sebagai proses grading veneer. Proses grading veneer ini dilakukan untuk melakukan cek

tingkatan grade yang dimiliki veneer dan melakukan pengecekan pada tingkat

kelembaban veneer dan ketebalan veneer. Hal ini dilakukan untuk menjamin kesuksesan

pembentukan fall board atau fall back pada hasil press karena ketebalan dan kelembaban

yang tidak sesuai dengan ketentuan akan sangat berpengaruh pada tingkat kerusakan yang

akan terjadi. Setelah proses grading selesai maka veneer horizontal dengan grade B dan

C akan dimasukan pada mesin tenderize. Sedangkan veneer horizontal grade A akan

29

disimpan pada bantalan veneer horizontal sebagai stok yang akan digunakan oleh proses

glue spreader.

2. Tapping Veneer

Tapping veneer merupakan proses pemberian tape pada veneer vertikal grade B dan C

agar serat yang rusak atau tidak rapat dapat merekat kembali dengan memberikan tape

khusus. Proses ini akan mempermudah veneer dalam proses glue spreader agar veneer

tidak terpisah-pisah dan hasil press dalam kualitas baik terhindar dari temuan masalah.

3. Glue spreader

Glue spreader merupakan proses pelaburan lem pada veneer vertikal dan horizontal yang

disusun sesuai dengan ketentuan. Pada proses ini hasil akhirnya adalah berupa susunan

bahan untuk press. Susunan standar yang dilakukan setelah veneer keluar dari mesin

tenderize yaitu terdiri dari 12 lapisan dimana lapisan terluar berupa backer kemudian

disusul dengan susunan veneer horizontal grade A-veneer vertikal B-veneer horizontal

B- veneer vertikal B-veneer horizontal B atau C-veneer vertika B-Veneer horizontal B-

veneer vertikal B-veneer horizontal A dan di lapisan teratas paling luar yaitu backer.

Setelah susunan tersebut selesai, maka operator gluespreader akan menyimpan hasil

susunan tersebut pada meja tunggu untuk selanjutnya diprose pada mesin hot press yang

terdiri dari 3 mesin press yaitu mesin lienche, mesin kobayashi 1 dan kobayashi 2.

4. Hot Press (Proses Press)

Mesin hot press ini merupakan alat yang berfungsi menjadikan hasil susunan veneer dan

backer menjadi kabinet fall board atau fall back. Pada proses ini model kabinet ditentukan

berdasarkan jenis jig yang berbeda. Untuk pembentukan fall board bisa terbentuk dari jig

double dan jig single. Pada jig double dalam 1 kali press akan menghasilkan 4 buah fall

board, sedangkan pada pembentukan fall board dengan jig single akan didapatkan 2 buah

fall board untuk 1 kali pengepresan. Pada proses pembentukan fall back semua model

dilakukan pada jig single yang menghasilkan 2 buah fall back untuk 1 kali press. Lamanya

proses press untuk 1 buah fall board untuk fall board jenis UP (Upright) pada jig double

dan single adalah sekitar 10 menit, jenis GP (Grand Piano) sekitar 8 jam, dan fall back

UP sekitar 8 menit. Hasil press ini akan menjadi bahan pada proses selanjutnya yaitu

proses molder. Tetapi sebelum memasuki proses molder hasil press akan memasuki

30

proses seasoning selama 5 hari kerja untuk bisa dilakukan pemotongan pada mesin

molder. Proses ini berguna untuk mendinginkan hasil press agar tidak mudah mengalami

kerusakan ketika akan diproses di proses selanjutnya.

5. Moulder

Fungsi dari proses molder ini adalah untuk melakukan belah Panjang pada hasil press

yang telah dilakukan pendinginan terlebih dahulu. kabinet yang masuk pada proses ini

yaitu adalah kabinet fall board jenis UP Part, GP dan beberapa kabinet fall board model

PPR. Sedangkan untuk fall back sendiri, model yang memasuki proses ini adalah fall back

YU5 yang merupakan Fall back yang dikirim dalam bentuk part.

6. Benchsaw

Pada teknis pelaksanaan mesin bench saw ini posisinya berada menyatu dengan mesin

molder. Jika dari sisi operator mesin molder berada pada posisi sebelah kanan operator

sedangkan mesin benchsaw berada pada sisi kiri operator. Proses ini dilakukan untuk

memotong tepian kanan dan kiri kabinet agar sesuai dengan standar pengukuran kabinet.

7. Jump cut saw

Jump cut saw merupakan proses yang dilakukan untuk memotong bagian tepi atas dan

bawah kabinet. Hal ini dilakukan untuk merapikan bagian terpi terdebut karena dair hasil

press sebelumnya pinggiran atas dan bawah masih tidak beraturan dan perlu dilakukan

pemotongan agar rapi dan sesuai dengan kriteria bagian quality control fall board press.

Hasil dari jump cut saw akan masuk pada bagian quality control untuk dilakukan cek

penjaminan mutu.

8. Quality control

Quality control bertugas untuk melakukan pengecekan beberapa parameter yang

dibutuhkan dalam melakukan upaya penjaminan mutu dan memutuskan kualitas hasil

press apakan termasuk pada good product atau not good product (NG) atau bahkan harus

dilakukan repair. Jenis cek yang dilakukan untuk kabinet model UP baik fall board dan

fall back salah satu diantaranya adalah cek ketebalan, uki, melintir, core, dan lain

sebagainya. Pada kabinet fall board model GP pengecekan tebal dilakukan oleh operator

Fall board bagian packing.

31

9. Packing

Bagian packing dilakukan untuk melakukan pengemasan terhadap kabinet hasil press

yang akan dikirim dalam bentuk part seperti kabinet fall back YU5, Fall board UP (P/V),

Flat Shawn, dan Quarter Shawn. Pada proses packing terdapat beberapa kegiatan

didalamnya berupa sanding yang dilakukan terlebih dahulu, untuk menghilangkan sisa

lem dan keringat yang menempel pada kabinet yang membuat permukaan kabinet

menjadi kotor. Setelah itu, dilakukan penyusunan kabinet pada karton yang telah

disediakan, kemudian dilakukan pembungkusan sesuai dengan SOP yang telah

dipertimbangkan keamanannya. Hasil dari packing akan masuk pada bagian SCM untuk

dilakukan shipping menuju negara tujuan.

4.1.6 Layout Produksi Fall board press

Layout produksi fall board press didasarkan pada aliran barang pada stasiun kerja

tersebut. Jenis aliran barang berupa flow shop sehingga hanya terdapat satu aliran barang

dan tidak ada proses pembalikan. Layout yang mendukung jenis aliran ini diharapkan bisa

mengurangi pemborosan langkah. Gambar 4.2 merupakan layout produksi fall board

press:

32

Gambar 4.2 Layout Tim Kerja Fall board Press

4.1.7 Data Penurunan Efisiensi Dept. wood working

Pemilihan Tim Kerja Fall Board Press didasari dengan latar belakang efisiensi terbesar

selama 3 bulan berturut-turut pada Departemen wood working. Tabel 4.3 akan

memberikan informasi terkait tim kerja yang mengalami penurunan efisiensi.

33

Tabel 4.3 Penurunan Efisiensi Wood Working

No Kelompok

Bulan Eff %

Penurunan

Kumulatif

penurunan

selama 3 bulan

terkahir Departemen

Wood Working

1 NC

Machining April'18 99.59%

12%

Mei'18 98.57% 1.02%

Juni'18 87.13% 11.44%

2 Press Fall

Board April'18 113.90%

15%

Mei'18 107.23% 6.67%

Juni'18 98.74% 8.49%

3 Hot Press

Panel April'18 102.89%

11%

Mei'18 96.97% 5.92%

Juni'18 92.10% 4.87%

4 Mesin

Bridge April'18 108.75%

8%

Mei'18 101.61% 7.14%

Juni'18 100.75% 0.86%

5 Cleat April'18 84.87% 14%

Mei'18 84.32% 0.55%

Juni'18 70.77% 13.54%

Sumber: Data Summary Efisiensi, PT. Yamaha Indonesia

4.1.8 Kabinet Not Good & Repair Dept. wood working

Data kabinet yang sering terdapat temuan masalah pada periode bulan April 2018 pada

Departemen wood working dapat dilihat dari Gambar 4.3 hingga Gambar 4.5.

34

Gambar 4.3 Temuan Dept. wood working kabinet UP Part Bulan April 2018

Sumber: Data QC Wood Working, PT. Yamaha Indonesia

Gambar 4.4 Temuan Dept. wood working pada Bulan Mei 2018


387363

103

162 1

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

FALL BOARDUP/HY

FALL BOARDGP

FALL BACKYU5

FALL BACKYU5

PEDALBOTTOM

PEDAL RODGUIDE

804

304

59 4115 6 1

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

FALL BOARDUP/HY

FALL BOARDGP

FALL BACKYU5

FALL BACKYU5

PEDALBLOCK

PEDALBOTTOM

PEDAL RODGUIDE

35

Gambar 4.5 Temuan Dept. wood working pada Bulan Juni 2018


Dari data pada gambar 4.3 hingga 4.5 didapatkan kabinet dengan temuan terbanyak

adalah kabinet fall board UP/HY. Temuan ketidak sesuaian kabinet baru bisa terlihat

setelah melakukan proses press. Ketidak sesuaian yang tinggi dapat menyebabkan angka

pengiriman yang dilakukan oleh tim kerja fall board press mengalami penurunan akibat

banyak kabinet yang tidak masuk kualifikasi.

4.1.9 Data Pencapaian Target Press

Time Kerja Fall Board Press membuat sebuah kebijakan kapasitas mesin press sebanyak

35 kali press dalam shift 1 dan 30 kali press pada shift 2. Kapasitas ini dibuat sama rata

bagi setiap fall board dan fall back yang diproses. Gambar 4.6 hingga Gambar 4.8 akan

memberikan gambaran mengenai tingkat pencapaian dari hasil produksi ketiga mesin

press fall board.

198

73

38

21

3

0

50

100

150

200

250

FALL BOARDUP/HY

FALL BOARD GP FALL BACK YU5 PEDAL BLOCK PEDAL BOTTOM

36

Gambar 4.6 Pencapaian Target Kobayashi 1 Bulan April 2018

Sumber: Data Tim Kerja Fall Board Press, PT. Yamaha Indonesia

Gambar 4.7 Pencapaian Target Kobayashi 2 Bulan April 2018


0

50

100

150

200

250

300

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Total Hasil Press UP Double Target

0

20

40

60

80

100

120

140

160

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

Total Press Target

37

Gambar 4.8 Pencapaian Target Liencheh bulan April 2018


Data pada gambar 4.6 hingga 4.8 menunjukkan ketercapaian yang masih dibawah

harapan. Hal ini dapat berpengaruh pada tingkat lemburan pekerja.

4.1.10 Data Hasil Press

Tabel 4.4 hingga Tabel 4.9 merupakan data hasil press periode April dan Mei 2018 terkait

hasil press yang dihasilkan tiap mesin pada tim kerja fall board press:

Tabel 4.4 Data Hasil Press Mesin Kobayashi 1 Bulan April 2018

Hasil Press Kobayashi 1 April 2018

No Tanggal Total Hasil Press UP Double

1 2/4/2018 152

2 3/4/2018 92

3 4/4/2018 236

4 5/4/2018 216

5 6/4/2018 236

6 9/4/2018 260

7 10/4/2018 264

8 11/4/2018 272

9 12/4/2018 280

10 13/04/2018 212

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Hasil Press Target

38


No Tanggal Total Hasil Press UP Double

11 16/04/2018 268

12 17/04/2018 270

13 18/04/2018 284

14 19/04/2018 284

15 20/04/2018 264

16 23/04/2018 280

17 24/04/2018 284

18 25/04/2018 280

19 26/04/2018 280

20 27/04/2018 240


Tabel 4.5 Data Hasil Press Bulan Mei 2018 pada mesin Kobayashi 1

Hasil Press Mesin Kobayashi 1

No Tanggal Model Total Press

1 2/5/2018 UP Single 134

2 3/5/2018 UP Single 139

3 4/5/2018 UP Single 126

4 7/5/2018 UP Double 172

5 8/5/2018 UP Double 140

6 9/5/2018 UP Double 250

7 11/5/2018 UP Double 278

8 14/5/2018 UP Double 254

9 17/5/2018 UP Double 50

10 18/5/2018 UP Single 100

11 21/5/2018 UP Single 73

12 22/5/2018 UP Single 116

13 23/5/2018 UP Single 136

14 24/5/2018 UP Single 142

15 25/5/2018 UP Double 164

16 28/5/2018 UP Double 268

17 30/5/2018 UP Double 284


39

Tabel 4.6 Data Hasil Press Mesin Kobayashi 2 Bulan April 2018


No Tanggal Total UP Single Total GB

1 2/4/2018 72 0

2 3/4/2018 18 0

3 4/4/2018 56 0

4 5/4/2018 107 0

5 6/4/2018 84 0

7 9/4/2018 0 109

8 10/4/2018 0 122

9 11/4/2018 0 130

10 12/4/2018 0 144

11 13/04/2018 0 106

12 16/04/2018 0 128

13 17/04/2018 0 57

14 18/04/2018 0 133

15 19/04/2018 0 0

16 20/04/2018 127 0

17 23/04/2018 140 0

18 24/04/2018 144 0

19 25/04/2018 130 0

20 26/04/2018 113 0

21 27/04/2018 112 0


Tabel 4.7 Data Hasil Press Kobayashi 2 Bulan Mei 2018


No Tanggal Model Hasil Press

1 2/05/2018 UP Double 276

2 3/05/2018 UP Double 288

3 4/05/2018 UP Double 268

4 7/05/2018 UP Double 280

5 8/05/2018 UP Double 260

6 9/05/2018 UP Double 250

7 11/05/2018 UP Double 278

8 14/05/2018 UP Double 254

9 17/05/2018 GP 150

10 18/05/2018 GP 120

11 21/05/2018 GP 120

12 22/05/2018 GP 82

13 23/05/2018 GP 142

40



14 24/05/2018 GP 144

15 25/05/2018 GP 54

16 28/05/2018 GP 156

17 30/05/2018 GP 122


Tabel 4.8 Data Hasil Press Mesin Liencheh Bulan April 2018

Hasil Press Mesin Liencheh

No Tanggal Total Press

F. Back YU5

Total Press

F. Back U1J

1 2/04/2018 80 0

2 3/04/2018 100 0

3 4/04/2018 80 0

4 5/04/2018 84 0

5 6/04/2018 34 0

6 9/04/2018 140 0

7 10/04/2018 130 0

8 11/04/2018 130 0

9 12/04/2018 144 0

10 13/04/2018 106 0

11 16/04/2018 0 98

12 17/04/2018 0 113

13 18/04/2018 0 100

14 19/04/2018 0 139

15 20/04/2018 0 30

16 23/04/2018 150 0

17 24/04/2018 150 0

18 25/04/2018 154 0

19 26/04/2018 138 0

20 27/04/2018 110 0


Tabel 4.9 Hasil Press Mesin Liencheh bulan Mei 2018



1 2/05/2018 YU 5 124

2 3/05/2018 YU 5 150

41



3 4/05/2018 GB 86

4 7/05/2018 GB 110

5 8/05/2018 GB 122

6 9/05/2018 GB 126

7 11/05/2018 GB 96

8 14/05/2018 GB 104

9 17/05/2018 YU 5 130

10 18/05/2018 YU 5 122

11 21/05/2018 YU 5 148

12 22/05/2018 YU 5 146

13 23/05/2018 YU 5 84

14 24/05/2018 YU 5 86

15 25/05/2018 YU 5 126

16 28/05/2018 YU 5 36

17 30/05/2018 YU 5 112


4.1.11 Cycle time

Cycle time atau waktu siklus merupakan waktu yang dibutuhkan untuk menghasilkan

sebuah produk (Nasution, 2003). Pengambilan data Cycle time seluruh kabinet fall board

press dilakukan dengan melakukan pengambilan video sampel sebanyak 3 kali kemudian

dilakukan perhitungan rata-rata dari waktu setiap kegiatan terkait dalam menghasilkan

fall board dan fall back. Tabel 4.10 hingga Tabel 4.13 merupakan hasil perhitungan cycle

time untuk setiap kabinet.

Tabel 4.10 Time Study UP Single

Satuan Pengukuran Satuan

Waktu

Rata-

rata

Ambil Veneer Detik 2.9

Menit 0.0

simpan pada jig Detik 14.2

Menit 0.2

Proses press Detik 300

42


Waktu

Rata-

rata

Menit 5.0

Proses buka press Detik 3.6

Menit 0.1

Pembersihan Jig Detik 18.4

Menit 0.3

Simpan di tumpukan Detik 6.9

Menit 0.1

Total Detik 346.0

Menit 5.8

Tabel 4.11 Time Study UP Double


Waktu

Rata-

rata


Menit 0.03

Simpan pada Jig Detik 11.11

Menit 0.19

Proses press Detik 150.00

Menit 2.50


Menit 0.08


Menit 0.15

simpan di tumpukan Detik 3.39

Menit 0.06

Total Detik 181

Menit 3.01

Tabel 4.12 Time Study GP


Waktu

Rata-

rata


43


Waktu

Rata-

rata

Menit 0.0

simpan pada jig Detik 14.2

Menit 0.2


Menit 4.0


Menit 0.1


Menit 0.3

Simpan di tumpukan Detik 6.9

Menit 0.1

Total Detik 286.0

Menit 4.8

Tabel 4.13 Time Study Fall back YU5 dan U1J


Waktu

Rata-

rata


Menit 0.1

Simpan Pada Jig Detik 17.0

Menit 0.3


Menit 4.0


Menit 0.0


Menit 0.5

Simpan ke tumpukan Detik 3.7

Menit 0.1

Total Detik 299.5

Menit 4.99

44

4.1.12 Loading time

Loading time merupakan waktu yang disediakan pada lantai produksi yang telah

dikurangi dengan plan downtime selama waktu produksi. Dalam pengambilan plan

downtime yang dibutuhkan dalam perhitungan loading time peneliti melakukan

wawancara terhadap foreman fall board press terkait lamanya waktu plan downtime yang

dilakukan pada waktu satu hari kerja. Tabel 4.14 dan Tabel 4.15 merupakan data hasil

dari wawancara yang telah dilakukan.

Tabel 4.14 Plan Downtime 2 Shift untuk Hari Senin Hingga Kamis

Kegiatan Waktu Satuan

Meeting 10 menit

Setting (bahan & alat) 30 menit

Cuci lem 30 menit

Waktu kerja shift 1 460 menit


Total waktu kerja 860 menit

Available time 790 menit


Tabel 4.15 Plan Downtime 2 Shift untuk Hari Jumat

Kegiatan waktu Satuan

Meeting 10 menit

Setting (bahan & alat) 30 menit

Cuci lem 30 menit



Total waktu kerja 860 menit

Available time 790 menit


4.1.13 Downtime

Downtime merupakan keadaan dimana sebuah mesin tidak melakukan proses produksi.

Hal ini bisa disebabkan oleh mesin yang mengalami breakdown atau karena ada waktu

yang tercuri karena melakukan setting, changeover maupun mesin tidak memiliki beban

45

kerja (idle). Data ini diambil dari data historis rekapan fall board press yang tertulis dalam

buku besar yang didalamnya terdapat laporan kendala yang terjadi selama proses

produksi berlangsung. Data downtime dikategorikan berdasarkan data breakdown, idle,

dan waktu set up dan adjustment. Waktu set up and adjustment diambil dari beberapa

kegiatan seperti waktu pergantian jig. Sedangkan waktu breakdown dikelompokkan

dengan dasar waktu tersebut diakibatkan oleh rusaknya mesin press atau mesin penunjang

dan waktu idle adalah waktu ketika mesin tidak beroperasi tanpa sebab apapun. Tabel

4.16 hingga Tabel 4.18 merupakan data hasil pengelompokkan dari data sekunder kendala

pada setiap mesin.

Tabel 4.16 Daftar Waktu Downtime Mesin Kobayashi 1

Mesin Kobayashi 1 Set up

adjustment Breakdown Idle

No Tanggal Model

1 2/04/2018 UP Single 0 0 130

2 3/04/2018 UP Single 0 0 430

3 4/04/2018 UP Single 0 0 0

4 5/04/2018 UP Single 0 80 0

5 6/04/2018 UP Single 0 0 0

6 9/04/2018 GB 0 0 0

7 10/04/2018 GB 0 0 0

8 11/04/2018 GB 0 0 0

9 12/04/2018 GB 0 0 0

10 13/04/2018 GB 20 180 0

11 16/04/2018 GB 0 60 0

12 17/04/2018 GB 0 0 0

13 18/04/2018 GB 0 0 0

14 19/04/2018 GB 0 270 0

15 20/04/2018 UP Single 0 0 0

16 23/04/2018 UP Single 0 0 0

17 24/04/2018 UP Single 0 0 0

18 25/04/2018 UP Single 0 0 0

19 26/04/2018 UP Single 0 0 0

20 27/04/2018 UP Single 0 0 0

21 2/05/2018 UP Single 50 0 0

22 3/05/2018 UP Single 0 0 0

23 4/05/2018 UP Single 0 0 0

24 7/05/2018 UP Double 0 0 0

25 8/05/2018 UP Double 0 0 0

26 9/05/2018 UP Double 0 0 0

46



No Tanggal Model

27 11/05/2018 UP Double 0 0 0

28 14/05/2018 UP Double 0 0 0

29 17/05/2018 UP Double 0 440 0

30 18/05/2018 UP Single 0 0 0

31 21/05/2018 UP Single 0 0 0

32 22/05/2018 UP Single 0 0 0

33 23/05/2018 UP Single 0 0 0

34 24/05/2018 UP Single 0 0 0

35 25/05/2018 UP Double 0 0 0

36 28/05/2018 UP Double 0 0 110

37 30/05/2018 UP Double 0 0 0


Tabel 4.17 Daftar Waktu Downtime Mesin Kobayashi 2



No Tanggal Model

1 2/04/2018 UP Double 0 0 130

2 3/04/2018 UP Double 0 0 245

3 4/04/2018 UP Double 0 0 0

4 5/04/2018 UP Double 0 0 0

5 6/04/2018 UP Double 0 0 0

6 9/04/2018 UP Double 0 0 190

7 10/04/2018 UP Double 0 0 0

8 11/04/2018 UP Double 0 0 0

9 12/04/2018 UP Double 0 0 0

10 13/04/2018 UP Double 20 180 0

11 16/04/2018 UP Double 0 60 0

12 17/04/2018 UP Double 0 0 580

13 18/04/2018 UP Double 0 0 0

14 19/04/2018 UP Double 770 0 0

15 20/04/2018 UP Double 190 0 0

16 23/04/2018 UP Double 0 0 0

17 24/04/2018 UP Double 0 0 0

18 25/04/2018 UP Double 0 0 0

19 26/04/2018 UP Double 0 0 0

20 27/04/2018 UP Double 0 0 0

21 2/05/2018 UP Double 50 0 0

22 3/05/2018 UP Double 0 0 0

23 4/05/2018 UP Double 0 0 0

47



No Tanggal Model

24 7/05/2018 UP Double 0 0 0

25 8/05/2018 UP Double 0 0 0

26 9/05/2018 UP Double 0 0 0

27 11/05/2018 UP Double 0 0 0

28 14/05/2018 UP Double 0 0 0

29 17/05/2018 GP 0 0 0

30 18/05/2018 GP 0 0 0

31 21/05/2018 GP 0 0 0

32 22/05/2018 GP 0 0 0

33 23/05/2018 GP 0 0 0

34 24/05/2018 GP 0 0 0

35 25/05/2018 GP 0 0 90

36 28/05/2018 GP 0 0 0

37 30/05/2018 GP 0 0 0


Tabel 4.18 Daftar Waktu Downtime Mesin Liencheh

Mesin Liencheh Set up


No Tanggal Model

1 2/04/2018 Fall back YU5 0 0 130

2 3/04/2018 Fall back YU5 0 0 360

3 4/04/2018 Fall back YU5 0 0 0

4 5/04/2018 Fall back YU5 0 0 60

5 6/04/2018 Fall back YU5 150 0 360

6 9/04/2018 Fall back YU5 0 20 0

7 10/04/2018 Fall back YU5 0 0 0

8 11/04/2018 Fall back YU5 0 0 0

9 12/04/2018 Fall back YU5 0 0 0

10 13/04/2018 Fall back YU5 20 180 0

11 16/04/2018 Fall back U1J 140 0 0

12 17/04/2018 Fall back U1J 320 0 0

13 18/04/2018 Fall back U1J 0 0 0

14 19/04/2018 Fall back U1J 0 0 0

15 20/04/2018 Fall back U1J 200 0 0

16 23/04/2018 Fall back YU5 0 0 0

17 24/04/2018 Fall back YU5 0 0 0

18 25/04/2018 Fall back YU5 0 0 0

19 26/04/2018 Fall back YU5 0 0 0

20 27/04/2018 Fall back YU5 0 0 0

48

Mesin Liencheh Set up


No Tanggal Model

21 2/05/2018 Fall back YU5 0 50 0

22 3/05/2018 Fall back YU5 0 0 0

23 4/05/2018 Fall board GB 0 0 0

24 7/05/2018 Fall board GB 0 0 0

25 8/05/2018 Fall board GB 0 0 0

26 9/05/2018 Fall board GB 0 0 0

27 11/05/2018 Fall board GB 0 0 0

28 14/05/2018 Fall board GB 0 0 0

29 17/05/2018 Fall back YU5 0 0 0

30 18/05/2018 Fall back YU5 0 0 0

31 21/05/2018 Fall back YU5 0 0 0

32 22/05/2018 Fall back YU5 0 0 0

33 23/05/2018 Fall back YU5 0 0 0

34 24/05/2018 Fall back YU5 0 0 0

35 25/05/2018 Fall back YU5 0 0 0

36 28/05/2018 Fall back YU5 0 0 0

37 30/05/2018 Fall back YU5 0 0 0


4.1.14 Data Produk NG (Not Good) dan Repair

Data produk NG dan Repair didapat dari hasil kalkukasi temuan repair dan NG dari pihak

fall board press yang di rekap oleh bagian fall board press. Pengambilan data ini

dikarenakan data pada tim kerja fall board press lebih lengkap karena didalamnya

temasuk dengan NG dan repair yang sebelum masuk cek QC sudah terlihat sehingga

tidak akan masuk ke bagian QC untuk menghemat waktu kerja QC. Tabel 4.19 hingga

Tabel 4.20 merupakan data hasil temuan.

Tabel 4.19 Data Temuan NG dan Repair Fall board Press Bulan April 2018

Tanggal

Press Temuan

Model Total

UP

Single

UP

Double Gb

Fall

back

YU5

Fall

back

U1J

Jumlah

2/04/2018 Reject 0 4 0 0 0 4

8 Repair 0 3 1 0 0 4

4/04/2018 Reject 0 17 0 0 0 17

43 Repair 0 26 0 0 0 26

49

Tanggal

Press Temuan

Model Total

UP

Single

UP

Double Gb

Fall

back

YU5

Fall

back

U1J

Jumlah

6/04/2018 Reject 0 15 0 14 0 29

78 Repair 0 34 0 15 0 49

7/04/2018 Reject 0 10 0 0 0 10

18 Repair 0 4 4 0 0 8

10/04/2018 Reject 0 11 0 0 0 11

38 Repair 0 27 0 0 0 27

11/04/2018 Reject 3 8 0 0 0 11

118 Repair 0 0 106 1 0 107

12/04/2018 Reject 0 0 5 5 0 10

82 Repair 0 0 72 0 0 72

13/04/2018 Reject 1 0 5 0 0 6

177 Repair 1 0 168 2 0 171

16/04/2018 Reject 1 17 0 0 0 18

19 Repair 1 0 0 0 0 1

17/04/2018 Reject 0 1 3 0 0 4

21 Repair 0 15 2 0 0 17

18/04/2018 Reject 0 23 0 0 0 23

45 Repair 0 15 7 0 0 22

20/04/2018 Reject 1 5 0 0 0 6

33 Repair 4 5 0 18 0 27

22/04/2018 Reject 0 0 4 0 0 4

8 Repair 0 0 4 0 0 4

23/04/2018 Reject 6 0 0 2 0 8

31 Repair 19 0 0 4 0 23

24/04/2018 Reject 0 15 0 0 0 15

35 Repair 6 14 0 0 0 20

25/04/2018 Reject 0 15 0 0 0 15

32 Repair 0 17 0 0 0 17

26/04/2018 Reject 0 1 0 0 0 1

13 Repair 1 11 0 0 0 12

27/04/2018 Reject 0 7 0 11 0 18

21 Repair 0 2 0 1 0 3

30/04/2018 Reject 0 0 8 0 0 8

17 Repair 0 0 9 0 0 9

837


50

Tabel 4.20 Hasil Temuan NG dan Repair Fall board Press Bulan Mei 2018

Tanggal

Press Temuan

UP

Single

UP

Double GB

Fall

back

YU5

Fall

back

U1J

Jumlah Total

2/05/2018 Reject 0 11 0 0 0 11

27 Repair 0 16 0 0 0 16

3/05/2018 Reject 4 4 0 18 0 26

41 Repair 0 5 0 10 0 15

4/05/2018 Reject 2 3 0 0 0 5

5 Repair 0 0 0 0 0 0

7/05/2018 Reject 0 28 1 13 0 42

57 Repair 0 0 11 4 0 15

8/05/2018 Reject 0 82 1 0 0 83

149 Repair 0 60 6 0 0 66

9/05/2018 Reject 0 43 0 0 0 43

66 Repair 0 23 0 0 0 23

11/05/2018 Reject 0 45 10 0 0 55

65 Repair 0 10 0 0 0 10

14/05/2018 Reject 0 36 0 0 0 36

36 Repair 0 0 0 0 0 0

18/05/2018 Reject 6 23 0 0 3 32

42 Repair 0 9 1 0 0 10

21/05/2018 Reject 0 0 3 18 0 21

29 Repair 0 0 4 4 0 8

22/05/2018 Reject 1 0 0 0 0 1

1 Repair 0 0 0 0 0 0

24/05/2018 Reject 2 0 0 0 0 2

3 Repair 1 0 0 0 0 1

25/05/2018 Reject 0 0 2 0 0 2

3 Repair 0 0 1 0 0 1

28/05/2018 Reject 0 17 0 0 0 17

18 Repair 0 1 0 0 0 1

30/05/2018 Reject 2 37 1 7 0 47

53 Repair 0 1 1 4 0 6

595


51

4.1.15 Data Kendala Mesin Hot Press Fall Board

Dalam melakukan improve dalam meningkatkan nilai kinerja mesin dibutuhkan data

historis kendala yang dialami mesin. Tabel 4.21 hingga Tabel 4.22 merupakan daftar

kendala yang dialami mesin Hot Press Fall Board.

Tabel 4.21 Daftar Kendala yang Menghambat Aktifitas Mesin Kobayashi 2

Mesin Kobayashi 2

No Tanggal Model Keterangan

1 2/04/2018 UP Double veneer habis karena MC tinggi

2 3/04/2018 UP Double veneer habis

3 4/04/2018 UP Double Pengeleman lama

4 5/04/2018 UP Double Operator baru kinerja melambat

5 6/04/2018 UP Double oke

6 9/04/2018 UP Double start jam 11.00

7 10/04/2018 UP Double

Pembersihan Lem ditembaga

lama


9 12/04/2018 UP Double Boiler sering mati > 10 kali

10 13/04/2018 UP Double Boiler mati

11 16/04/2018 UP Double Servis Boiler

12 17/04/2018 UP Double Veneer habis karena MC tinggi


14 19/04/2018 UP Double ganti jig

15 20/04/2018 UP Double Menunggu panas naik



18 25/04/2018 UP Double stop jam 18:45



21 2/05/2018 UP Double Menunggu suhu jig naik








29 17/05/2018 GP oke

52

Mesin Kobayashi 2


30 18/05/2018 GP oke

31 21/05/2018 GP oke

32 22/05/2018 GP oke

33 23/05/2018 GP oke

34 24/05/2018 GP oke

35 25/05/2018 GP Veneer habis

36 28/05/2018 GP oke

37 30/05/2018 GP oke


Tabel 4.22 Kendala yang Menghambat Aktifitas Mesin Liencheh

Mesin Liencheh


1 2/04/2018 Fall back YU5 Veneer Habis

2 3/04/2018 Fall back YU5 Mesin off pada shift 2

3 4/04/2018 Fall back YU5

Proses pengeleman lebih lama

sehingga hasil press berkurang

4 5/04/2018 Fall back YU5 B/K habis

5 6/04/2018 Fall back YU5 Ganti Jig 13.30-15.30, Veneer Habis,

Shift 2 mesin off'

6 9/04/2018 Fall back YU5 cek rol yang baru diganti

7 10/04/2018 Fall back YU5 Oke



10 13/04/2018 Fall back YU5 boiler mati 17.30-20.30

11 16/04/2018 Fall back U1J ganti jig start press jam 09.00; servis

boiler 12.30-13.30

12 17/04/2018 Fall back U1J B/K habis

13 18/04/2018 Fall back U1J Oke

14 19/04/2018 Fall back U1J Oke

15 20/04/2018 Fall back U1J Panas Tidak Naik






53

Mesin Liencheh


21 2/05/2018 Fall back YU 5 Panas Tidak Naik

22 3/05/2018 Fall back YU 5 Oke

23 4/05/2018 Fall board GB Oke













36 28/05/2018 Fall back YU 5 Veneer Habis

37 30/05/2018 Fall back YU 5 Veneer Habis


4.1.16 Line balance Operator Fall Board Press

Data ini dibutuhkan untuk memberikan rekomendasi yang berkaitan dengan pembebanan

pekerjaan pada operator. Gambar 4.9 Menunjukkan tingkat pembebanan pada setiap

operator berdasarkan pada jenis pekerjaan yang dilakukan.

54

Gambar 4.9 Data Line balance Shift 1

4.2 Pengolahan Data

4.2.1 Pengukuran OEE 3 Mesin Press

A. Availability

Dalam menghitung availability rate dilakukan aktivitas pengurangan loading time

dengan downtime yang dialami setiap mesin. Pada perhitungan planned downtime yang

terkait pada jadwal perawatan mesin, Yamaha Indonesia melakukan proses maintenance

pada waktu non produksi sehingga tidak mengganggu jalannya proses produksi.

Sedangkan waktu-waktu yang terkait dengan kegiatan manajemen seperti waktu istirahat

dan lain-lain telah ditetapkan pada margin kerja sehingga waktu kerja yang disediakan

oleh perusahaan adalah sebanyak 8 jam untuk shift pertama dan 7 jam untuk shift ke 2.

Plan downtime sendiri terdiri dari waktu meeting pagi, set up setiap pagi setelah

menyalakan mesin press dan waktu mencuci lem yang telah diuraikan lamanya pada tabel

4.14 dan tabel 4.15. Berikut ini merupakan contoh perhitungan availability rate dengan

menggunakan data tanggal 2 April 2018 sebagai perwakilan untuk hari kerja senin sampai

kamis dan perhitungan data tanggal 6 april 2018 sebagai perwakilan hari kerja jumat.

Perhitungan untuk mendapatkan nilai availability ratio menggunakan rumus nomor (2.1)

pada data sampel tanggal 2 April 2018 yang jatuh pada hari senin:

0.050.0

100.0150.0200.0250.0300.0350.0400.0450.0500.0

LINE BALANCE FALL BOARD PRESS SHIFT 1

WYD

Pitch Time

WTY

55

𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 = 860 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 − 70 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 = 790 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 … … … … … … … … … … (4.1)

𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 = 790 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 − 0 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 = 790 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 … … … … … … … … … (4.2)

𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 790 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡

790 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡X 100% = 100% … . … … … … … … … … … … (4.3)

Dari perhitungan diatas didapatkan nilai availability rate untuk data tanggal 2 april

2018 adalah sebesar 100%. Berikut ini akan dilakukan perhitungan yang sama

menggunakan rumus nomor (2.1) pada data tanggal 6 April 2018 yang jatuh pada hari

jumat sehingga loading time berbeda:

𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 = 860 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 − 70 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 = 790 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 … … … … … … … … … … … (4.4)

𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 = 790 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 − 0 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 = 790 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 … … … … … … … … … … (4.5)

𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 790 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡

790 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡X 100% = 100% … . … … … … … … … … … … … . (4.6)

B. Performance Efficinecy

Performance efficiency merupakan salah satu parameter yang diukur dalam metode OEE.

Berikut ini merupakan perhitungan data mesin kobayashi 1 pada tanggal 2 april 2018

untuk mendapatkan rasio performance efficiency dengan rumus nomor (2.2) sebagai

berikut:

𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 = 790 − (0 + 130) = 660 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡. … … … … … … … … … … … . (4.7)

𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒 =3.01 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 × 152

70 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡× 100% = 69% … … … … … … … . . . (4.8)

C. Rate of Quality Product

Komponen ketiga dalam OEE adalah Rate of Quality Product yang menunjukkan

gambaran kemampuan dari sebuah mesin atau peralatan dalam menghasilkan produk

sesuai standar serta menggambarkan kerugian dari kualitas yang dihasilkan (Erni &

Maulana, 2012). Berikut ini akan dilakukan perhitungan nilai rate of quality terhadap

keseluruhan mesin press. Sebagai bahan percontohan dalam menghitung seluruh data

yang telah diambil maka dibawah ini akan dilakukan pengolahan data dari mesin

kobayashi 1 pada tanggal 2 april 2018 dengan menggunakan rumus nomor (2.3).

56

𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑜𝑓 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 =72 − 0

72× 100% = 100% … … … … … … … … … … … … … … … (4.9)

D. Overall Equipment Effectiveness

Setelah mendapatkan ketiga komponen yang membangun nilai OEE maka dilakukan

perhitungan nilai OEE pada data hasil perhitungan kobayashi 1 pada tanggal 2 april 2018

dengan menggunakan rumus nomor (2.4) dan penerapannya sebagai berikut:

𝑂𝐸𝐸(%) = 100% × 69% × 95% = 66.2% … … … … … … … … … … … … … … … . (4.10)

Tabel 4.23 hingga Tabel 4.25 merupakan hasil perhitungan nilai overall equipment

effectiveness dari seluruh sampel dari setiap mesin press.

Tabel 4.23 Hasil Perhitungan Nilai OEE pada Mesin Kobayashi 1

Mesin Kobayashi 1

No Tanggal Availability

Rate

Performance

Rate

Quality

Rate OEE

1 2/04/2018 100% 72% 95% 68.3%

2 3/04/2018 100% 82% 100% 81.5%

3 4/04/2018 100% 92% 82% 75.5%

4 5/04/2018 90% 94% 100% 84.5%

5 6/04/2018 90% 103% 79% 73.2%

6 9/04/2018 100% 102% 100% 101.8%

7 10/04/2018 100% 103% 86% 88.5%

8 11/04/2018 100% 106% 97% 103.3%

9 12/04/2018 100% 110% 100% 109.6%

10 13/04/2018 64% 130% 100% 83.0%

11 16/04/2018 92% 114% 94% 98.2%

12 17/04/2018 100% 106% 94% 99.4%

13 18/04/2018 100% 111% 87% 96.3%

14 19/04/2018 65% 171% 100% 111.2%

15 20/04/2018 90% 115% 96% 99.4%

16 23/04/2018 100% 110% 100% 109.6%

17 24/04/2018 100% 111% 90% 99.8%

18 25/04/2018 100% 110% 89% 97.1%

19 26/04/2018 100% 110% 96% 104.9%

20 27/04/2018 90% 105% 96% 90.4%

21 2/05/2018 94% 107% 80% 80.1%

22 3/05/2018 100% 104% 94% 97.4%

23 4/05/2018 90% 105% 98% 92.1%

57

Mesin Kobayashi 1


Rate

Performance

Rate

Quality

Rate OEE

24 7/05/2018 100% 67% 84% 56.4%

25 8/05/2018 100% 55% 49% 27.0%

26 9/05/2018 100% 98% 87% 85.3%

27 11/05/2018 90% 121% 100% 108.8%

28 14/05/2018 100% 99% 89% 88.8%

29 17/05/2018 100% 46% 100% 45.7%

30 18/05/2018 90% 84% 99% 74.2%

31 21/05/2018 100% 55% 90% 49.4%

32 22/05/2018 100% 87% 100% 86.9%

33 23/05/2018 100% 102% 100% 101.9%

34 24/05/2018 100% 106% 100% 106.4%

35 25/05/2018 90% 72% 98% 63.0%

36 28/05/2018 100% 122% 100% 122.4%

37 30/05/2018 100% 111% 97% 107.6%

Rata-rata 95% 100% 93% 88.3%

Tabel 4.24 Hasil Perhitungan Nilai OEE pada Mesin Kobayashi 2

Mesin Kobayashi 2


Rate

Performance

Rate

Quality

Rate OEE

1 2/04/2018 100% 65% 100% 64.9%

2 3/04/2018 100% 20% 100% 19.8%

3 4/04/2018 100% 42% 100% 41.9%

4 5/04/2018 100% 80% 100% 80.1%

5 6/04/2018 90% 70% 100% 62.9%

6 9/04/2018 100% 90% 100% 89.6%

7 10/04/2018 100% 76% 100% 75.5%

8 11/04/2018 100% 80% 18% 14.9%

9 12/04/2018 100% 89% 47% 41.5%

10 13/04/2018 64% 103% 56% 36.5%

11 16/04/2018 92% 86% 100% 79.2%

12 17/04/2018 100% 143% 91% 130.5%

13 18/04/2018 100% 82% 95% 78.0%

14 19/04/2018 0% 0% 0% 0.0%

15 20/04/2018 65% 146% 100% 95.1%

16 23/04/2018 100% 105% 100% 104.9%

17 24/04/2018 100% 108% 100% 107.9%

18 25/04/2018 100% 97% 100% 97.4%

19 26/04/2018 100% 85% 100% 84.6%

58

Mesin Kobayashi 2


Rate

Performance

Rate

Quality

Rate OEE

20 27/04/2018 90% 94% 100% 83.9%

21 2/05/2018 94% 116% 100% 108.0%

22 3/05/2018 100% 113% 99% 111.2%

23 4/05/2018 90% 117% 99% 104.1%

24 7/05/2018 100% 110% 100% 109.6%

25 8/05/2018 100% 102% 73% 74.0%

26 9/05/2018 100% 98% 86% 84.5%

27 11/05/2018 90% 121% 100% 108.8%

28 14/05/2018 100% 99% 89% 88.5%

29 17/05/2018 43% 93% 100% 39.8%

30 18/05/2018 90% 83% 95% 70.6%

31 21/05/2018 100% 74% 100% 74.3%

32 22/05/2018 100% 51% 99% 50.1%

33 23/05/2018 100% 88% 100% 87.9%

34 24/05/2018 100% 89% 98% 87.3%

35 25/05/2018 90% 43% 100% 38.4%

36 28/05/2018 100% 97% 88% 85.4%

37 30/05/2018 100% 76% 89% 67.5%

Rata-rata 92% 87% 90% 75.1%

Tabel 4.25 Hasil Perhitungan Nilai OEE pada Mesin Liencheh

Mesin Liencheh


Rate

Performance

Rate

Quality

Rate OEE

1 2/04/2018 100% 62% 100% 62%

2 3/04/2018 100% 122% 100% 122%

3 4/04/2018 100% 52% 100% 52%

4 5/04/2018 100% 59% 100% 59%

5 6/04/2018 70% 94% 15% 10%

6 9/04/2018 97% 93% 100% 91%

7 10/04/2018 100% 84% 100% 84%

8 11/04/2018 100% 84% 99% 84%

9 12/04/2018 100% 93% 97% 90%

10 13/04/2018 64% 108% 98% 67%

11 16/04/2018 82% 78% 100% 64%

12 17/04/2018 58% 125% 100% 73%

13 18/04/2018 100% 65% 100% 65%

14 19/04/2018 100% 0% 100% 0%

15 20/04/2018 64% 31% 40% 8%

59

Mesin Liencheh


Rate

Performance

Rate

Quality

Rate OEE

16 23/04/2018 100% 97% 96% 93%

17 24/04/2018 100% 97% 100% 97%

18 25/04/2018 100% 100% 100% 100%

19 26/04/2018 100% 89% 100% 89%

20 27/04/2018 90% 80% 89% 64%

21 2/05/2018 94% 86% 100% 80%

22 3/05/2018 100% 97% 81% 79%

23 4/05/2018 90% 59% 100% 53%

24 7/05/2018 100% 68% 85% 58%

25 8/05/2018 100% 76% 94% 71%

26 9/05/2018 100% 78% 100% 78%

27 11/05/2018 90% 66% 100% 59%

28 14/05/2018 100% 64% 90% 58%

29 17/05/2018 100% 84% 100% 84%

30 18/05/2018 90% 88% 98% 77%

31 21/05/2018 100% 96% 85% 82%

32 22/05/2018 100% 95% 100% 95%

33 23/05/2018 100% 54% 100% 54%

34 24/05/2018 100% 56% 100% 56%

35 25/05/2018 90% 91% 100% 82%

36 28/05/2018 22% 23% 100% 5%

37 30/05/2018 75% 73% 100% 55%

Rata-Rata 91% 78% 94% 67.6%

4.2.2 Perhitungan Six Big Losses

A. Equipment Failure (Breakdown Losses)

Dalam melkukan perhitungan breakdown losses data yang akan dihitung adalah data pada

mesin kobayashi 1 untuk tanggal 2 April 2018, dengan menggunakan rumus nomor (2.5)

sehingga perhitungannya sebagai berikut:

𝐵𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑜𝑤𝑛 𝐿𝑜𝑠𝑠 = 0

790 𝑥 100% = 0% … … … … … … … … … … … … (4.11)

60

B. Set up and Adjustment Losses

Data yang akan digunakan sebagai sampel yaitu data pada mesin kobayashi 1 untuk

tanggal 2 April 2018 digunakan sebagai data perhitungan set up and adjustment losses

dengan menggunakan rumus nomor (2.6) sehingga perhitungannya adalah sebagai berikut

jika dimasukan pada formula sebagai berikut:

𝑆𝑒𝑡𝑢𝑝 𝑜𝑟 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑚𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑜𝑠𝑠 = 0

790 𝑥 100% = 0% … … … … … … … … … … … … . (4.12)

C. Reduce Speed Losses

Data perhitungan reduce speed losses yang digunakan adalah data pada mesin kobayashi

1 yang dihasilkan pada tanggal 2 April 2018 dengan menggunakan rumus nomor (2.9).

Berikut ini proses perhitungan yang dilakukan untuk mendapatkan persentase reduce

speed loss pada mesin tersebut:

𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑆𝑝𝑒𝑒𝑑 𝐿𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 =660 − (3.01 𝑥 152)

790 𝑥 100% = 26% … … … … … … . (4.13)

D. Idling Minor Stoppages Losses

Data yang digunakan untuk perhitungan ini adalah data pada mesin kobayashi 1 yang

tercatat pada tanggal 2 April 2018. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan rumus

nomor (2.7). berikut ini adalah proses perhitungan yang dilakukan dalam upaya

mendapatkan persentase idling minor stoppages:

𝐼𝐼𝑑𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑛𝑑 𝑀𝑖𝑛𝑜𝑟 𝑆𝑡𝑜𝑝𝑝𝑒𝑔𝑠 = 130

790𝑥100% = 16% … … … … … … … (4.14)

E. Quality Defect and Rework

Dalam mendapatkan persentase Quality Defect and Rework maka dibawah ini akan

dilakukan contoh proses perhitungan dengan menggunakan data dari mesin kobayashi 1

pada tanggal 2 April 2018 dengan menggunakan rumus nomor (2.10):

𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝐿𝑜𝑠𝑡 = 3.01 𝑥 4

790 𝑥 100% = 2% … … … … … … … … … … … … … … … … (4.15)

61

F. Scrap/yield Loss

Jenis losses ini tidak terjadi pada mesin press dikarenakan setelah proses perbaikan pihak

operator akan melakukan pengecekan dengan menggunakan fall board dummy sehingga

produk yang tidak standar setelah melakukan proses perbaikan alat tidak terjadi pada

kabinet baru. Oleh karena itu, perhitungan tidak dilakukan pada jenis losses ini.

Dari keseluruhan hasil perhitungan nilai six big losses didapatkan hasil keseluruhan

terhadap 37 sampel pada Tabel 4.26 hingga Tabel 4.28 yang merupakan perhitungan pada

setiap mesin.

Tabel 4.26 Hasil Six Big Losses Mesin Kobayashi 1

Data Six Big Losses Mesin Kobayashi 1

No Tanggal

Breakdown

Losses

(%)

Setup and

adjustment

Losses

(%)

Idling

and

Stoppages

Losses

(%)

Speed

Losses

(%)

Quality

Defect

and

Required

Losses

(%)

1 2/04/2018 0% 0% 17% 41% 3%

2 3/04/2018 0% 0% 56% 64% 0%

3 4/04/2018 0% 0% 0% 8% 17%

4 5/04/2018 10% 0% 0% 5% 0%

5 6/04/2018 0% 0% 0% -3% 21%

6 9/04/2018 0% 0% 0% -2% 0%

7 10/04/2018 0% 0% 0% -3% 15%

8 11/04/2018 0% 0% 0% -6% 3%

9 12/04/2018 0% 0% 0% -10% 0%

10 13/04/2018 26% 3% 0% -22% 0%

11 16/04/2018 8% 0% 0% -13% 7%

12 17/04/2018 0% 0% 0% -6% 6%

13 18/04/2018 0% 0% 0% -11% 15%

14 19/04/2018 35% 0% 0% -46% 0%

15 20/04/2018 0% 0% 0% -15% 4%

16 23/04/2018 0% 0% 0% -10% 0%

17 24/04/2018 0% 0% 0% -11% 11%

18 25/04/2018 0% 0% 0% -10% 13%

19 26/04/2018 0% 0% 0% -10% 5%

20 27/04/2018 0% 0% 0% -5% 4%

21 2/05/2018 0% 6% 0% -7% 11%

62


No Tanggal

Breakdown

Losses

(%)

Setup and

adjustment

Losses

(%)

Idling

and

Stoppages

Losses

(%)

Speed

Losses

(%)

Quality

Defect

and

Required

Losses

(%)

22 3/05/2018 0% 0% 0% -4% 4%

23 4/05/2018 0% 0% 0% -5% 1%

24 7/05/2018 0% 0% 0% 33% 11%

25 8/05/2018 0% 0% 0% 45% 28%

26 9/05/2018 0% 0% 0% 2% 13%

27 11/05/2018 0% 0% 0% -21% 0%

28 14/05/2018 0% 0% 0% 1% 11%

29 17/05/2018 57% 0% 0% 80% 0%

30 18/05/2018 0% 0% 0% 16% 1%

31 21/05/2018 0% 0% 0% 45% 4%

32 22/05/2018 0% 0% 0% 13% 0%

33 23/05/2018 0% 0% 0% -2% 0%

34 24/05/2018 0% 0% 0% -6% 0%

35 25/05/2018 0% 0% 0% 28% 2%

36 28/05/2018 0% 0% 14% -5% 0%

37 30/05/2018 0% 0% 0% -11% 6%

Rata-rata 4% 0% 2% 4% 6%

Tabel 4.27 Hasil Six Big Losses Mesin Kobayashi 2


No Tanggal

Breakdown

Losses

(%)

Setup and

adjustment

Losses

(%)

Idling

and

Stoppages

Losses

(%)

Speed

Losses

(%)

Quality

Defect and

Required

Losses

(%)

1 2/04/2018 0% 0% 17% 29% 0%

2 3/04/2018 0% 0% 32% 55% 0%

3 4/04/2018 0% 0% 0% 58% 0%

4 5/04/2018 0% 0% 0% 20% 0%

5 6/04/2018 0% 0% 0% 30% 0%

6 9/04/2018 0% 0% 25% 8% 0%

7 10/04/2018 0% 0% 0% 24% 0%

8 11/04/2018 0% 0% 0% 20% 66%

9 12/04/2018 0% 0% 0% 11% 48%

63


No Tanggal

Breakdown

Losses

(%)

Setup and

adjustment

Losses

(%)

Idling

and

Stoppages

Losses

(%)

Speed

Losses

(%)

Quality

Defect and

Required

Losses

(%)

10 13/04/2018 26% 3% 0% -2% 32%

11 16/04/2018 8% 0% 0% 13% 0%

12 17/04/2018 0% 0% 75% -11% 3%

13 18/04/2018 0% 0% 0% 18% 4%

14 19/04/2018 0% 100% 0% 0% 0%

15 20/04/2018 0% 28% 0% -34% 0%

16 23/04/2018 0% 0% 0% -5% 0%

17 24/04/2018 0% 0% 0% -8% 0%

18 25/04/2018 0% 0% 0% 3% 0%

19 26/04/2018 0% 0% 0% 15% 0%

20 27/04/2018 0% 0% 0% 6% 0%

21 2/05/2018 0% 6% 0% -15% 0%

22 3/05/2018 0% 0% 0% -13% 3%

23 4/05/2018 0% 0% 0% -17% 2%

24 7/05/2018 0% 0% 0% -10% 0%

25 8/05/2018 0% 0% 0% -2% 28%

26 9/05/2018 0% 0% 0% 2% 13%

27 11/05/2018 0% 0% 0% -21% 0%

28 14/05/2018 0% 0% 0% 1% 11%

29 17/05/2018 0% 0% 0% 41% 0%

30 18/05/2018 0% 0% 0% 0% 5%

31 21/05/2018 0% 0% 0% 10% 0%

32 22/05/2018 0% 0% 0% 39% 1%

33 23/05/2018 0% 0% 0% -6% 0%

34 24/05/2018 0% 0% 0% -8% 2%

35 25/05/2018 0% 0% 13% 42% 0%

36 28/05/2018 0% 0% 0% -17% 13%

37 30/05/2018 0% 0% 0% 9% 10%

Rata-rata 1% 4% 4% 8% 7%

64

Tabel 4.28 Hasil Six Big Losses Mesin Liencheh

Data Six Big Losses Mesin Liencheh

No Tanggal

Breakdown

Losses

(%)

Setup and

adjustment

Losses

(%)

Idling

and

Stoppages

Losses

(%)

Speed

Losses

(%)

Quality

defect and

required

losses

(%)

1 2/04/2018 0% 0% 17% 48% 0%

2 3/04/2018 0% 0% 47% 35% 0%

3 4/04/2018 0% 0% 0% 48% 0%

4 5/04/2018 0% 0% 8% 46% 0%

5 6/04/2018 0% 22% 52% 54% 21%

6 9/04/2018 3% 0% 0% 7% 0%

7 10/04/2018 0% 0% 0% 16% 0%

8 11/04/2018 0% 0% 0% 16% 1%

9 12/04/2018 0% 0% 0% 7% 3%

10 13/04/2018 26% 3% 0% -6% 1%

11 16/04/2018 0% 18% 0% 18% 0%

12 17/04/2018 0% 42% 0% -15% 0%

13 18/04/2018 0% 0% 0% 35% 0%

14 19/04/2018 0% 0% 0% 10% 0%

15 20/04/2018 0% 29% 0% 49% 13%

16 23/04/2018 0% 0% 0% 3% 4%

17 24/04/2018 0% 0% 0% 3% 0%

18 25/04/2018 0% 0% 0% 0% 0%

19 26/04/2018 0% 0% 0% 11% 0%

20 27/04/2018 0% 0% 0% 20% 9%

21 2/05/2018 6% 0% 0% 13% 0%

22 3/05/2018 0% 0% 0% 3% 18%

23 4/05/2018 0% 0% 0% 41% 0%

24 7/05/2018 0% 0% 0% 32% 11%

25 8/05/2018 0% 0% 0% 24% 4%

26 9/05/2018 0% 0% 0% 22% 0%

27 11/05/2018 0% 0% 0% 34% 0%

28 14/05/2018 0% 0% 0% 36% 6%

29 17/05/2018 0% 0% 0% 16% 0%

30 18/05/2018 0% 0% 0% 12% 2%

31 21/05/2018 0% 0% 0% 4% 14%

32 22/05/2018 0% 0% 0% 5% 0%

33 23/05/2018 0% 0% 0% 46% 0%

34 24/05/2018 0% 0% 0% 44% 0%

65

Data Six Big Losses Mesin Liencheh

No Tanggal

Breakdown

Losses

(%)

Setup and

adjustment

Losses

(%)

Idling

and

Stoppages

Losses

(%)

Speed

Losses

(%)

Quality

defect and

required

losses

(%)

35 25/05/2018 0% 0% 0% 9% 0%

36 28/05/2018 0% 78% 0% -1% 0%

37 30/05/2018 0% 25% 0% 3% 0%

Rata-rata 1% 6% 3% 20% 3%

66

BAB V

PEMBAHASAN

5.1 Analisis Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE)

5.1.1 Nilai OEE Mesin Kobayashi 1

Hasil perhitungan nilai OEE pada mesin kobayashi 1 didapatkan nilai rata-rata sebesar

88.3% dari jumlah sampel sebanyak 37 sampel. Nilai ini termasuk pada tingkatan nilai

efektifitas mesin world class. Tingkatan world class sendiri adalah sebesar 85% dengan

rata-rata rasio availability sebesar 90%, performance efficiency sebesar 95% dan quality

rate sebesar 99,9%. Dari hasil perhitungan keseluruhan nilai OEE sebesar 88,3%, rata-

rata dari ketiga faktor utama perhitungan OEE (availability, performance, dan quality)

masing-masing adalah sebesar 95%, 100% dan sebesar 93%.

Hasil rata-rata nilai availability yang mencapai nilai diatas nilai rata-rata

availability standar world class membuktikan bahwa mesin kobayashi 1 memiliki tingkat

kehandalan mesin yang sangat baik karena aktifitas mesin terganggu bukan dikarenakan

oleh kerusakan mesin dan waktu change over yang lama.

Pada hasil perhitungan faktor performance rate dari mesin kobayashi 1 berada pada

tingkatan world class yaitu diatas 95%. Hal ini karena dalam perhitungannya terdapat

nilai performansi sampel yang melebihi nilai 100%. Hal ini dapat dipengaruhi oleh waktu

set up mesin ketika pagi lebih cepat dari yang telah ditentukan menurut wawancara yang

didapatkan dari foreman fall board press. Terkait pada Batasan penelitian yang tidak

mempertimbangkan variansi dari waktu setiap memulai waktu produksi dapat

berpengaruh pada pencapaian hasil produksi sehingga melebihi target yang telah

ditentukan. Batasan ini dibuat karena tidak ada tada spesifik terkait waktu mulai press

sehingga hal ini menjadi Batasan dalam penelitian ini. Selain itu, kecepatan dari handling

67

operator dapat sangat berpengaruh kepada hasil press yang dapat meningkat karena waktu

yang dibutuhkan dalam proses sebelum press lebih kecil. Hasil pencapaian target

produksi yang melebihi target yaitu 70 kabinet untuk fall board single bisa dilakukan

karena waktu press beberapa fall board ada yang berbeda seperti waktu press untuk fall

board up single dengan waktu press 10 menit untuk keluaran hasil 2 kabinet sedangkan

kabinet model GP sebesar 8 menit pada untuk keluaran hasil 2 buah fall board. Hal ini

akan berpengaruh pada analisis pencapaian target yang pada aktualnya semua jenis fall

board memiliki target untuk shift 1 sebanyak 35 kali press dan shift 2 sebanyak 30 kali

press. Pemaparan ini sama halnya dialami oleh setiap mesin press untuk faktor

performance rating.

Nilai rata-rata faktor quality didapatkan hasil sebesar 93% yang menunjukkan hasil

tersebut berada masih dibawah world class. Hal ini akan menjadi focus improvement pada

mesin kobayashi 1 karena mesin ini masih bisa berpotensi meningkatkan kinerja mesin

menjadi 100% agar capaian produksi maksimal.

5.1.2 Nilai OEE Mesin Kobayashi 2

Hasil perhitungan nilai OEE pada mesin kobayashi 2 diatas didapatkan nilai rata-rata

sebesar 75.1% dari jumlah sampel sebanyak 37 sampel. Nilai OEE ini lebih kecil dari

nilai OEE mesin Kobayashi 1. Dengan hasil rata-rata nilai sebesar 75,1% mesin

kobayashi 2 menempati tingkatan diatas 60%, dimana tingkatan ini merupakan golongan

tingkatan mesin dianggap wajar dan memiliki peluang besar untuk dilakukan

improvement untuk meningkatkan nilai efektifitas mesin menuju tingkatan world class

(Nayak, et al., 2013).

Ditinjaun dari hasil tersebut terdapat beberapa nilai faktor penting OEE yang rata-

ratanya masih dibawah standar dunia yaitu seperti rating availability sebesar 92%,

performance rate sebesar 87% dan quality rate sebesar 90%. Dari data diatas nilai yang

masih kurang dari standar world class tiap faktor penting adalah performance rate dan

quality rate yang akan menjadi focus improvement agar standar efektifitas mesin

memasuki kategori world class.

68

5.1.3 Nilai OEE Mesin Liencheh

Hasil perhitungan nilai OEE pada mesin Liencheh diatas didapatkan nilai rata-rata sebesar

67,6% dari jumlah sampel sebanyak 37 sampel yang menunjukkan hasil lebih kecil dari

perhitungan kedua mesin press sebelumnya. Nilai ini termasuk pada tingkatan nilai

efektifitas mesin diatas wajar dan masih memiliki jarak yang lumayan jauh untuk

mencapai kategori standar world class.

Ditinjaun dari hasil tersebut yang didapatkan, terdapat beberapa nilai komponen

OEE yang rata-ratanya masih dibawah standar dunia yaitu seperti performance rate

sebesar 78% dan quality rate sebesar 94%. Kedua komponen tersebut masih mengalami

kekurangan nilai untuk menjangkau world class kategori. Hal ini diakibatkan oleh mesin

tersebut memiliki performansi yang belum cukup baik dikarenakan tidak semua mesin

berjalan ketika shift kerja ke-2 berlangsung akibat kendala terbatasnya tenaga kerja

sehingga lantai produksi memutuskan untuk tidak mengoperasikan mesin tersebut.

5.2 Analisis Perhitungan Losses

Untuk lebih mengetahui jenis losses apa yang sangat berpengaruh pada perhitungan nilai

OEE maka dilakukan pembahasan mengenai six big losses pada setiap mesin press

sebagai berikut:

5.2.1 Mesin Kobayashi 1

Rata-rata hasil losses yang dihasilkan terbanyak adalah pada jenis quality defect and

rework losses sebanyak 6%. Terdapat hubungan berbanding lurus dengan defect loss yang

menjadi nilai yang masih dibawah world class. focus improvement yang akan dilakukan

pada mesin kobayashi 1 ini adalah pada segi kualitas dari hasil yang diproses. Untuk

melihat lebih dalam penyebab terjadinya tingkat defect yang tinggi dapat dilihat dari salah

satu data sampel yaitu data pada tanggal 8 Mei 2018 sebesar 28% dengan total defect dan

rework sebanyak 71 fall board dari jig double dengan jenis defect terbanyak berupa defect

pecah dengan jumlah 26 pcs dan repair terbanyak adalah jenis tebal dengan jumlah 18

pcs.

69

Defect pecah merupakan kondisi dimana sebuah fall board atau fall back

mengalami retak ketika dilakukan press pada hasil susunan glue spreader. Berdasarkan

hasil wawancara terhadap operator yang bertugas melakukan pengecekan dan pengiriman

barang, defect ini terjadi karena Backer atau lapisan terluar dari Fall board atau Fall back

memiliki tekstur yang lebih keras sehingga ketika dilakukan proses press terjadi retakan

pada permukaan kabinet yang diproses. Selain itu, faktor penyebab lain yang disebabkan

oleh komponen penting mesin press yaitu jig mengalami bocor pada bagian lekukan R

sehingga kabinet yang diproses dapat terjadi NG jenis pecah karena ada angin yang masuk

pada celah tersebut.

Repair jenis tebal ini merupakan repair yang diakibatkan oleh hasil press dimana

tebal yang dimiliki oleh kabinet hasil diatas standar yang ditentukan. Jenis tebal ini bisa

dikategorikan sebagai repair apabila masih bisa dialokasikan pada jenis regular atau jenis

kembel yang sesuai dengan ukuran standar ketebalan yang dihasilkan. Tetapi, jika tidak

bisa dialihkan pada model lain maka digolongkan pada jenis NG yang tidak bisa

melanjutkan pada proses selanjutnya. Pada kasus ini tebal yang dihasilkan termasuk pada

data repair karena bisa dialokasikan pada model lain.

Penyebab utama yang menyebabkan jenis tebal ini muncul adalah pressure kurang

karena tebal veneer tidak sama semua. Dengan pressure standar yaitu untuk model UP

Part sebesar 120±5 kg/cm3 dan GP Part sebesar 80±5 kg/cm3 ketebalan yang harusnya

didapatkan sesuai dengan standar karena veneer yang dipress memiliki ketebalan yang

berbeda-beda dan tidak sesuai dengan ketentuan maka ketebalan hasil press akan

melebihi ambang standar. Hal ini perlu ditangani dengan melakukan pengecekan yang

lebih ketat terhadap bahan baku sehingga kualitas hasil press tetap terjaga.

5.2.2 Mesin Kobayashi 2

Pada perhitungan loss untuk mesin kobayashi 2 ini dapat dilihat rata-rata rasio loss

terbesar adalah pada komponen loss jenis speed losses dengan persentase sebesar 8%

selama periode pengambilan sample tersebut. Dari hasil perhitungan data speed losses

terdapat nilai sampel yang bernilai minus hal ini diakibatkan oleh variansi awalan press

dan kecepatan dari operator yang menjadi Batasan penelitian ini sehingga hasil produksi

70

jika dihitung dengan waktu kerja normal akan melebihi waktu yang telah ditentukan. Hal

ini yang menjadi kekurangan dalam penelitian ini. Walaupun terdapat data minus yang

mengindikasikan terjadi percepatan produksi tetapi masih ada banyak sampel yang

menunjukkan perlambatan sehingga rata-rata dari jenis losses ini menjadi paling tinggi

diantara losses yang lain. Seperti yang teridentifikasi pada nilai rata-rata ketiga faktor

pada nilai OEE mesin kobayashi 2 menunjukkan nilai yang masih di bawah world class

adalah faktor performance. Oleh karena itu, terdapat singkronisasi dari hasil tersebut yang

memiliki arti bahwa performance rate masih rendah diakibatkan oleh speed losses mesin

yang tinggi yang dipengaruhi juga oleh tingkat idling mesin tinggi sehingga waktu

produksi berkurang dan kecepatan dalam menghasilkan produk melambat.

Untuk melihat lebih jelas mengenai penyebab terjadinya nilai Persentase terbesar

pada speed losses adalah pada data tanggal 3 dan 4 april 2018 yaitu sebesar 55% dan 58%.

Pada tanggal ini terjadi kendala veneer habis dan terdapat karyawan baru sehingga hasil

tappingan lambat dan berpengaruh pada aktifitas lem dan mengakibatkan hasil press

menurun. Begitu juga dengan nilai persentase tertinggi pada loss idling and stoppages

yang terdapat pada data tanggal 17 April 2018 sebesar 75% karena veneer habis yang

diakibatkan oleh MC veneer tinggi sehingga tidak dapat digunakan.

Permasalahan mengenai bahan baku yang sering habis atau tidak sesuai dengan

ketentuan seperti tingkat MC diatas angka 10 sehingga dikhawatirkan dengan MC

tersebut akan dihasilkan jenis cacat, salah satunya berupa UKI. Selama ini proses

pemesanan bahan baku yang oleh ketua kelompok dilakukan maksimal satu hari sebelum

melakukan proses produksi dengan jumlah sesuai pada plan yang akan dikerjakan dihari

berikutnya sebagai upaya meminimalisir kemungkinan veneer habis sehingga tidak

terdapat waktu kosong akibat menunggu bahan baku yang menyebabkan proses produksi

berhenti. Tetapi, kejadian veneer habis tetap terjadi dikarenakan dalam satu paket veneer

terdapat veneer yang mengalami pemurunan dan kenaikan grade. Selain itu, terdapat pula

veneer yang tidak sesuai dengan standar seperti ketebalan yang tidak sesuai yang

mengakibatkan estimasi dari jumlah pemesanan tersebut kurang akurat dan

mengakibatkan veneer habis.

71

Alternatif yang bisa dilakukan adalah melakukan cross function terhadap

Departemen QC untuk melakukan pengecekan terhadap bahan baku yang masuk ke tim

kerja fall board press sehingga aliran bahan baku tidak terhambat akibat veneer habis

karena sebagian veneer tidak memenuhi standar.

Hasil perhitungan reduce speed losses terdapat nilai persentas yang negatif

diakibatkan oleh mesin mengalami percapatan dalam melakukan proses press sedangkan

waktu dalam melakukan press sudah ditentukan berdasarkan jenis kabint. Hal ini dapat

diakibatkan karena dalam penelitian ini, peneliti tidak mempertimbangkan variansi dari

waktu memulai proses press sehingga jika waktu persiapan dipagi hari seperti

mempersiapkan mesin dan bahan baku dianggap sama sehingga ketika hari yang

mengalami nilai reduce speed loss negatif maka hal ini dapat dipengaruhi karena waktu

persiapan dipagi hari yang cepat sehingga hasil press akan lebih banyak. Selain itu,

kecepatan penanganan pekerjaan dari operator terkait sangat berpengaruh pada

percepatan yang akan menghasilkan hasil press lebih banyak. Hal ini didapatkan dari hasil

wawancara tim kerja fall board press, kegiatan press yang harus selalu berjalan

mengakibatkan terjadi sistem shift pada istirahat operator sehingga pada waktu shift

tersebut operator yang melakukan press akan berkurang dan kinerja handlingnya pun

akan melambat. Kecepatan ini menjadi Batasan dalam penelitian sehingga terjadi variansi

kecepatan pada perhitungan reduce speed loss.

5.2.3 Mesin Liencheh

Hasil perhitungan loss untuk mesin Liencheh ini adalah pada loss jenis speed losses

sebesar 20%. Hal ini berbanding lurus dengan hasil OEE terendah yaitu pada faktor

performansi rate, walaupun semua faktor memiliki nilai rata-rata dibawah standar world

class. besarnya nilai losses jenis speed losses berbanding lurus dengan nilai loss jenis

minor stoppages and idle. Terlihat dari data pada tanggal 6 April 2018. Speed losses yang

terjadi adalah sebesar 54% dikarenakan terjadinya idle dengan persentase sebesar 52%.

Hal ini menunjukkan bahwa tingkat idle yang tinggi dapat berpengaruh pada reduce speed

loss akibat waktu dalam memproses produk berkurang sehinga outputnya tidak maksimal.

72

Pada tanggal 6 april 2018 terjadi kendala pergantian jig, veneer habis dan shift 2

mesin off. Oleh karena itu, hasil press mengalami penurunan dibandingkan waktu kerja

yang disediakan sehingga perlambatan proses produksi semakin meningkat akibat output

yang dihasilkan tidak mencapai pada yang diharapkan.

Dari berbagai kendala diatas Alternatif yang bisa dilakukan untuk menanggulangi

veneer habis bisa dilakukan dengan cara yang sama pada permasalahan yang terjadi pada

mesin kobayashi 2. Dalam permasalahan mesin off pada shift 2 berdasarkan hasil

wawancara yang dilakukan dengan ketua kelompok tim kerja fall board press adalah

kurangnya tenaga kerja yang dapat mengcover pekerjaan jika ke 3 mesin bekerja pada

shift 2 diakibatkan operator yang bekerja pada shift 2 adalah sebanyak 6 orang dengan

komposisi pekerjaan yang dilakukan adalah tapping, press dan gluespreder. Proses

manual yang dilakukan operator yang cukup memakan waktu adalah proses tapping. Hal

ini bisa dilakukan dengan membebankan kuantitas tapping pada operator shift 1 karena

operator shift 1 terdiri dari 10 operator yang berdasarkan data line balance yang didapat

masih terdapat operator yang waktu kerjanya kurang dari 460 menit.

Dari Gambar 4.11 tersebut terdapat operator 8 dan operator 10 yang masih memiliki

waktu luang dalam pekerjaannya. Untuk dapat memaksimalkan kapasitas mesin pada

shift 2 bisa dilakukan penambahan pekerjaan pada operator tersebut dengan melakukan

pekerjaan tapping sehingga pada shift 2 bahan yang telah dilakukan tapping tersedia

terlebih dahulu sehingga proses selanjutnya yaitu glue spreader dan mesin press bisa

berjalan dengan lebih cepat.

5.3 Usulan Perbaikan TPM

Tabel 5.1 merupakan rekapan permasalahan yang terjadi pada setiap mesin press

sehingga memudahkan untuk memberikan usulan perbaikan dari beberapa permasalahan

yang ditemukan pada setiap mesin guna meningkatkan nilai OEE mesin sehingga dapat

mencapai nilai efektifitas mesin kategori world class.

73

Tabel 5.1 Kendala pada Setiap Mesin

Mesin Kendala

Kobayashi 1 a) Defect pecah tinggi

b) Repair tebal tinggi

Kobayashi 2 a) Veneer habis

b) Veneer MC tinggi

c) Kecepatan Tapping

berkurang karena operator

baru

Liencheh a) Mesin sering off pada shift 2

b) Veneer habis

c) Pergantian jig memakan

waktu lama

Rekomendasi pada tiap mesin diatas dapat dirangkum sesuai dengan rekomendasi

beberapa pilar TPM yang merupakan tools yang dapat digunakan untuk menghilangkan

losses yang terjadi. Penerapan TPM tidak hanya memberikan improve terhadap

availability dan kemandirian dari sebuah peralatan, tetapi juga dapat meningkatkan

produksi dalam mengembangkan kualitas produksi dan mengembangkan sebuah budaya

semangat serta dapat meningkatkan kapasitas pekerjaan dari para operator (Siong &

Ahmed, 2007). Berikut merupakan uraian beberapa pilar TPM yang dapat dilakukan

perusahaan untuk meningkatkan nilai efektifitas dari peralatan yang diteliti. Langkah

perbaikan TPM yang dapat dilakukan tertera pada tabell 5.2.

Tabel 5.2 Rekomendasi Pilar TPM

Pilar TPM Rekomendasi pelaksanaan pilar TPM

Quality Improvement a. Cek bahan baku baik veneer dan

backer oleh setiap operator tidak hanya

sebelum proses grading tetapi juga

tapping untuk mencegah lolosnya

bahan baku diluar standar

b. Melakukan cek terhadap jig mesin

press sebelum melakukan proses press

c. Melakukan cek terhadap tekanan

mesin press sebelum melakukan

proses press

74


Focuse Improvement (kobetsu

kaizen)

a. Dilakukan penutupan pada veneer

yang berada diluar ruang seasoning

untuk menjaga tingkat MC pada

veneer.

b. Segera memasukkan veneer yang nilai

MC nya tinggi pada ruang seasoning

agar proses pengeringan lebih cepat.

c. Melakukan kaizen 5S (Harea et al,

2018) untuk meminimalkan waktu

pergantian jig:

1. Seiri: melakukan pembersihan mal

yang tidak digunakan sehingga

ruang kerja pergantian jig dan

operasi mesin press lebih luas

2. Seiton: melakukan pengorganisasi

alat-alat yang digunakan untuk

melakukan pergantian jig pada

lemari yang telah disediakan dan

membuat tiap bagian terkelompok

sehingga menghilangkan proses

mencari alat dan kelengkapan

pergantian jig.

3. Seiso: membuat jadwal cek rutin

satu bulan sekali untuk mengetahui

kesiapan jig dan mesin press yang

biasa digunakan.

4. Seikutsu: melakukan pekerjaan

sesuai dengan SOP yang telah

dibuat.

5. Shitsuke: menerapkan cara kerja

sesuai dengan langkah-langkah

sebelumnya yang telah dibuat, serta

melakukan secara continuous

sistem 5S yang telah dibuat demi

kelancaran dan penghematan waktu

pergantian Jig.

Initial control a. Perusahaan melakukan pengalihan

pekerjaan cek bahan baku pada tim

kerja fall board press pada bagian QC

sehingga bahan baku yang masuk

sudah sesuai dengan standar dan aliran

proses bahan baku lancar pada mesin

press sehingga meminimalkan waktu

idle

b. Penambahan beban kerja pada

operator shift 1 untuk melakukan kerja

75


tapping dalam upaya membuat stok

tapping untuk shift kerja ke 2, agar

pekerjaan pada proses press 3 mesin

dapat terbantu.

c. Perbaikan alat penyangga jig karena

rol banyak yang sudah lepas sehingga

proses pendorongan jig ketika

melakukan pergantian terhambat

akibat jig yang tersangkut pada bagian

rol yang lepas.

Training & education a. Memberikan edukasi kepada semua

operator agar bisa melakukan proses

grading dan pengecekan bahan baku

sesuai standar sehingga apabila

terdapat bahan baku yang lolos dan

tidak sesuai standar dapat

teridentifikasi pada proses selanjutnya

sebelum proses glue spreader dan

proses press.

b. Memberikan training cara perawatan

jig dan tembaga agar operator dapat

lebih memahami dan tanggap terhadap

gejala-gejala sebelum jig mengalami

kerusakan dan menghasilkan produk

diluar standar.

Healty & safety a. Operator yang melakukan pergantian

jig wajib menggunakan APD

pelindung lengan agar terhindar dari

panas jig press ketika akan didorong

pada penyangga jig.

76

BAB VI

PENUTUP

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil dari penelitian, didapatkan beberapa kesimpulan yang menjawab

rumusan masalah penelitian ini yaitu sebagai berikut:

1. Berdasarkan hasil perhitungan pada bab 4. Nilai efektifitas mesin dengan

menggunakan OEE pada ketiga mesin hot press fall board yaitu Kobayashi 1,

Kobayashi 2, dan Liencheh berturut-turut adalah sebesar 88,3%, 75,1% dan 67,6%.

Dengan komponen rasio availability, performansi dan quality pada mesin

kobayashi 1 sebesar 95%, 100% serta 93%. pada mesin kobayashi 2 sebesar 92%,

87%, 90% dan mesin Liencheh sebesar 91%, 78%, dan 94%.

2. Perbaikan yang dilakukan untuk meningkatkan nilai OEE adalah dengan

menggunakan pendekatan beberapa pilar TPM yang disesuaikan dengan hasil

losses yang terjadi pada setiap mesin. Perbaikan kobayashi 1 dengan menggunakan

pilar TPM berupa Quality Improvement dan Training and education. Perbaikan

mesin kobayashi 2 dengan penerapan pilar TPM berupa focus improvement dan

initial control. Serta perbaikan mesin liencheh dengan menggunakan pilar TPM

berupa Focuse Improvement (kobetsu kaizen), initial control dan healty and safety.

6.2 Saran

6.2.1 Bagi Pihak PT. Yamaha Indonesia

Saran yang dapat diberikan pada pihak perusahaan setelah melakukan penelitian ini

adalah:

77

1. Kapasitas mesin dapat ditingkatkan dengan menyesuaikan dengan jenis fall board

atau fall back yang diproses sehingga pihak manajemen dapat memonitor hasil

press dengan lebih akurat

2. Membuat sebuah ceklis mendetail terkait waktu operasi dan waktu loss yang terjadi

pada mesin press fall board agar dapat menunjang penelitian OEE selanjutnya.

6.2.2 Bagi Peneliti Selanjutnya

Saran penelitian selanjutnya adalah dengam melakukan perhitungan OEE berdasarkan

pada variansi waktu operating time dan kecepatan kinerja operator yang berpengaruh

pada perhitungan performansi dari mesin press.

78

DAFTAR PUSTAKA

Al Qur’an

Afefy, I. H., 2013. Implementation of Total Productive Maintenance and Overall

Equipment Effectiveness Evaluation. International Journal of Mechanical &

Mechatronics Engineering IJMME-IJENS , pp. 69-75.

Almeanazel, O. T. R., 2010. Total Productive Maintenance Review and Overall

Equipment Effectiveness Measurement. Jordan Journal of Mechanical and

Industrial Engineering , pp. 517-522.

Ansori, N. & Mustajib, M. I., 2013. Sistem Perawatan Terpadu. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Becker, J. M., Borst, J. & Veen, A. V. D., 2015. Improving the Overall Equipment

Effectiveness in High-Mix-Low-Volume Manufactuting Environments. CIRP

Annals-Manufacturing Technology, pp. 1-4.

Chand, G. & Shirvani, B., 2000. Implementation of TPM in cellular manufacture. Journal

of Materials Processing Technology , pp. 149-154.

Daniela, P., 2013. Total Productive Maintenance, A Central Preoccupation of The

Managers. pp. 1 - 7.

Erni, N. & Maulana, F. A., 2012. Pengukuran Kinerja Mesin Produksi dengan Metode

Overall Equipment Effectiveness pada PT. Cahaya Biru Sakti Abadi. Jurnal

Inovasi, pp. 80-91.

Fleischer, J., Weismann, U. & Niggeschmidt , S., 2006. Calculation and optimisation

model for costs and effects of availability relevant service elements.

PROCEEDINGS OF LCE2006, pp. 675-680.

Gupta, A. K. & Garg, D. R., 2012. OEE Improvement by TPM Implementation : A Case

Study. International Journal of IT, Engineering and Applied Sciences Research

(IJIEASR), pp. 115-124.

Harea, C. V., Marian , L., Moica, S. & Al-Akel, K., 2018. Case study concerning 5S

method impact in an automotive company. Procedia Manufacturing 22, pp. 900-

905.

Hazmi, M. F., Juniani, A. I. & Budiyanto, E. N., 2018. Analisis Perhitungan OEE dan Six

Big Losses terhadap Produktivitas Mesin Tuber Bottomer Line 4 PT.IKSG Tuban.

Proceeding 1st Conference on Safety Engineering and Its Application, pp. 161-166.

Hedman, R., Subramaniyan, M. & Almström, . P., 2016. Analysis of critical factors for

automatic measurement of OEE. Procedia CIRP 57, pp. 128-133.

Kigsirisin, S., Pussawiro, S. & Noohawm, O., 2016. Approach for Total Productive

Maintenance Evaluation in Water Productivity: A Case Study at Mahasawat Water

Treatment Plant. Procedia Engineering 154, pp. 260-267.

Kiran, D. R., 2016. Total Quality Management : Key Concepts and Case Study 1st

Edition. United Kingdom: BSP.

79

Krisnaningsih, E., 2015. Usulan Penerapan TPM dalam Rangka Peningkatan Efektifitas

Mesin dengan OEE sebagai Alat Ukur di PT XYZ. Prosisko.

Maulidina, A. D., Rimawan, E. & Kholil, M., 2016. Analisa Total Productive

Maintenance terhadap Produktivitas Kapal/Armada Menggunakan Metode Overall

Equipment Effectiveness pada PT. Global Trans Energi Internasional. Journal of

Industrial Engineerin and Management Systems, pp. 1-18.

Muchiri, P. & Pintelon , L., 2008. Performance measurement using overall equipment

effectiveness (OEE): literature review and practical application discussion.

International Journal of Production Research, p. 3517–3535.

Mwanza, B. G. & Mbohwa, C., 2015. Design of a total productive maintenance model

for effective implementation: Case study of a chemical manufacturing company.

Procedia Manufacturing , pp. 461-470.

Nakajima, S., 1998. Introduction to TPM: Total Productive Maintenance. Tokyo: JIPM.

Nasution, H. A., 2003. Perancangan dan Pengendalian Produksi.

Nayak, D. M., N, V. K. M., Naidu, G. S. & Shankar, V., 2013. Evaluation of OEE in a

Continuous Process Industry on an Insulation Line in a Cable Manufacturing Unit.

International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and

Technology , pp. 1629-1634.

Nurdin, M., Firdaus, M., Febrinayanti & Rimawan, E., 2018. Analysis and

Implementation of Total Productive Maintenance (TPM) using Overall Equipment

Effectiveness (OEE) and Six Big Losses on Press Machine in PT.Asian Bearindo.

International Journal of Innovative Science and Research Technology , pp. 172-

176.

Nursanti, I. & Susanto, Y., 2014. Analisis Perhitungan Overall Equipment Effectivenerss

(OEE) pada Mesin Packing untuk Meningkatkan Nilai Availability Mesin. Jurnal

Ilmiah Teknik Industri, pp. 96-102.

Purwanto, A., 2013. Analisis Failure Rate Mesin Reverse Osmosis dengan Perhitungan

Evaluasi Sistem Perawatan di PT. XYZ. INDEPT Volume 3, pp. 8-19.

Rita, G., Luca, G., Francesco, L. & Bianca , R., 2017. On the Analysis of Effectiveness

in a Manufacturing Cell: A Critical Implementation of Existing Approaches.

Procedia Manufacturing 11 , p. 1882 – 1891 .

Singh, R., Gohil, A. M., Shah, D. B. & Desai, S., 2013. Total Productive Maintenance

(TPM) Implementation in a Machine Shop : A Case Study. Procedia Engineering

51, pp. 592-599.

Siong, S. S. & Ahmed, S., 2007. TPM Implementation Can Promote Development of

TQM Culture : Experiece from a Case Study in a Malaysian Manufacturing Plant.

Proceedings of the International Conference on Mechanical Engineering 2007 , pp.

29- 31 .

80

Soraphon, K., Sirawit, P. & Noohawmb, O., 2016. Approach for Total Productive

Maintenance Evaluation in Water Productivity: A Case Study at Mahasawat Water

Treatment Plant. Procedia Engineering, pp. 1-8.

81

LAMPIRAN

A- Data Perhitungan Availability rate

Mesin Kobayashi 1

No Tanggal Model Total

Downtime

Operation

Time

(menit)

Availability

1 2/04/2018 UP Single 0 770 100%

2 3/04/2018 UP Single 0 770 100%

3 4/04/2018 UP Single 0 770 100%

4 5/04/2018 UP Single 80 690 90%

5 6/04/2018 UP Single 0 690 90%

6 9/04/2018 GB 0 770 100%

7 10/04/2018 GB 0 770 100%

8 11/04/2018 GB 0 770 100%

9 12/04/2018 GB 0 770 100%

10 13/04/2018 GB 200 490 64%

11 16/04/2018 GB 60 710 92%

12 17/04/2018 GB 0 770 100%

13 18/04/2018 GB 0 770 100%

14 19/04/2018 GB 270 500 65%

15 20/04/2018 UP Single 0 690 90%

16 23/04/2018 UP Single 0 770 100%

17 24/04/2018 UP Single 0 770 100%

18 25/04/2018 UP Single 0 770 100%

19 26/04/2018 UP Single 0 770 100%

20 27/04/2018 UP Single 0 690 90%

21 2/05/2018 UP Single 50 720 94%

22 3/05/2018 UP Single 0 770 100%

23 4/05/2018 UP Single 0 690 90%

24 7/05/2018 UP Double 0 770 100%

25 8/05/2018 UP Double 0 770 100%

26 9/05/2018 UP Double 0 770 100%

27 11/05/2018 UP Double 0 690 90%

28 14/05/2018 UP Double 0 770 100%

29 17/05/2018 UP Double 0 770 100%

30 18/05/2018 UP Single 0 690 90%

31 21/05/2018 UP Single 0 770 100%

32 22/05/2018 UP Single 0 770 100%

33 23/05/2018 UP Single 0 770 100%

82

Mesin Kobayashi 1


Downtime

Operation

Time

(menit)

Availability

34 24/05/2018 UP Single 0 770 100%

35 25/05/2018 UP Double 0 690 90%

36 28/05/2018 UP Double 0 770 100%

37 30/05/2018 UP Double 0 770 100%

Rata-rata 95%

Mesin Kobayashi 2

No Tanggal Model

Total

Downtime

(menit)

Operation

Time

(menit)

Availability

1 2/04/2018 UP Double 0 770 100%

2 3/04/2018 UP Double 0 770 100%

3 4/04/2018 UP Double 0 770 100%

4 5/04/2018 UP Double 0 770 100%

5 6/04/2018 UP Double 0 690 90%

6 9/04/2018 UP Double 0 770 100%

7 10/04/2018 UP Double 0 770 100%

8 11/04/2018 UP Double 0 770 100%

9 12/04/2018 UP Double 0 770 100%

10 13/04/2018 UP Double 200 490 64%

11 16/04/2018 UP Double 60 710 92%

12 17/04/2018 UP Double 0 770 100%

13 18/04/2018 UP Double 0 770 100%

14 19/04/2018 UP Double 770 0 0%

15 20/04/2018 UP Double 190 500 65%

16 23/04/2018 UP Double 0 770 100%

17 24/04/2018 UP Double 0 770 100%

18 25/04/2018 UP Double 0 770 100%

19 26/04/2018 UP Double 0 770 100%

20 27/04/2018 UP Double 0 690 90%

21 2/05/2018 UP Single 50 720 94%

22 3/05/2018 UP Single 0 770 100%

23 4/05/2018 UP Single 0 690 90%

24 7/05/2018 UP Double 0 770 100%

25 8/05/2018 UP Double 0 770 100%

26 9/05/2018 UP Double 0 770 100%

27 11/05/2018 UP Double 0 690 90%

28 14/05/2018 UP Double 0 770 100%

83

Mesin Kobayashi 2

No Tanggal Model

Total

Downtime

(menit)

Operation

Time

(menit)

Availability

29 17/05/2018 UP Double 440 330 43%

30 18/05/2018 UP Single 0 690 90%

31 21/05/2018 UP Single 0 770 100%

32 22/05/2018 UP Single 0 770 100%

33 23/05/2018 UP Single 0 770 100%

34 24/05/2018 UP Single 0 770 100%

35 25/05/2018 UP Double 0 690 90%

36 28/05/2018 UP Double 0 770 100%

37 30/05/2018 UP Double 0 770 100%

Rata-rata 92%

Mesin Liencheh


Downtime

Operation

Time

(menit)

Availability

1 2/4/2018 Fall back YU5 0 770 100%

2 3/4/2018 Fall back YU5 0 770 100%

3 4/4/2018 Fall back YU5 0 770 100%

4 5/4/2018 Fall back YU5 0 770 100%

5 6/4/2018 Fall back YU5 150 540 70%

6 9/4/2018 Fall back YU5 20 750 97%

7 10/4/2018 Fall back YU5 0 770 100%

8 11/4/2018 Fall back YU5 0 770 100%

9 12/4/2018 Fall back YU5 0 770 100%

10 13/04/2018 Fall back YU5 200 490 64%

11 16/04/2018 Fall back U1J 140 630 82%

12 17/04/2018 Fall back U1J 320 450 58%

13 18/04/2018 Fall back U1J 0 770 100%

14 19/04/2018 Fall back U1J 0 770 100%

15 20/04/2018 Fall back U1J 200 490 64%

16 23/04/2018 Fall back YU5 0 770 100%

17 24/04/2018 Fall back YU5 0 770 100%

18 25/04/2018 Fall back YU5 0 770 100%

19 26/04/2018 Fall back YU5 0 770 100%

20 27/04/2018 Fall back YU5 0 690 90%

21 2/5/2018 Fall back YU5 50 720 94%

22 3/5/2018 Fall back YU5 0 770 100%

84

Mesin Liencheh


Downtime

Operation

Time

(menit)

Availability

23 4/5/2018 Fall board GB 0 690 90%

24 7/5/2018 Fall board GB 0 770 100%

25 8/5/2018 Fall board GB 0 770 100%

26 9/5/2018 Fall board GB 0 770 100%

27 11/5/2018 Fall board GB 0 690 90%

28 14/5/2018 Fall board GB 0 770 100%

29 17/5/2018 Fall back YU5 0 770 100%

30 18/5/2018 Fall back YU5 0 690 90%

31 21/5/2018 Fall back YU5 0 770 100%

32 22/5/2018 Fall back YU5 0 770 100%

33 23/5/2018 Fall back YU5 0 770 100%

34 24/5/2018 Fall back YU5 0 770 100%

35 25/5/2018 Fall back YU5 0 690 90%

36 28/5/2018 Fall back YU5 600 170 22%

37 30/5/2018 Fall back YU5 190 580 75%

Rata-rata 91%

85

B- Data Perhitungan Performance rate

Mesin Kobayashi 1 bulan April mei 2018

No Tanggal Model

Processed

Amount

(Pcs)

Cycle Time

(Menit/Pcs)

Operation

Time

Performance

Rate

(%)

1 2/4/2018 UP Double 152 3.01 640 72%

2 3/4/2018 UP Double 92 3.01 340 82%

3 4/4/2018 UP Double 236 3.01 770 92%

4 5/4/2018 UP Double 216 3.01 690 94%

5 6/4/2018 UP Double 236 3.01 690 103%

6 9/4/2018 UP Double 260 3.01 770 102%

7 10/4/2018 UP Double 264 3.01 770 103%

8 11/4/2018 UP Double 272 3.01 770 106%

9 12/4/2018 UP Double 280 3.01 770 110%

10 13/04/2018 UP Double 212 3.01 490 130%

11 16/04/2018 UP Double 268 3.01 710 114%

12 17/04/2018 UP Double 270 3.01 770 106%

13 18/04/2018 UP Double 284 3.01 770 111%

14 19/04/2018 UP Double 284 3.01 500 171%

15 20/04/2018 UP Double 264 3.01 690 115%

16 23/04/2018 UP Double 280 3.01 770 110%

17 24/04/2018 UP Double 284 3.01 770 111%

18 25/04/2018 UP Double 280 3.01 770 110%

19 26/04/2018 UP Double 280 3.01 770 110%

20 27/04/2018 UP Double 240 3.01 690 105%

21 2/5/2018 UP Single 134 5.77 720 107%

22 3/5/2018 UP Single 139 5.77 770 104%

23 4/5/2018 UP Single 126 5.77 690 105%

24 7/5/2018 UP Double 172 3.01 770 67%

25 8/5/2018 UP Double 140 3.01 770 55%

26 9/5/2018 UP Double 250 3.01 770 98%

27 11/5/2018 UP Double 278 3.01 690 121%

28 14/5/2018 UP Double 254 3.01 770 99%

29 17/5/2018 UP Double 50 3.01 330 46%

30 18/5/2018 UP Single 100 5.77 690 84%

31 21/5/2018 UP Single 73 5.77 770 55%

32 22/5/2018 UP Single 116 5.77 770 87%

33 23/5/2018 UP Single 136 5.77 770 102%

34 24/5/2018 UP Single 142 5.77 770 106%

35 25/5/2018 UP Double 164 3.01 690 72%

36 28/5/2018 UP Double 268 3.01 660 122%

37 30/5/2018 UP Double 284 3.01 770 111%

86

Mesin Kobayashi 1 bulan April mei 2018

No Tanggal Model

Processed

Amount

(Pcs)

Cycle Time

(Menit/Pcs)

Operation

Time

Performance

Rate

(%)

Rata-rata 100%

Mesin Kobayashi 2 bulan April dan mei 2018

No Tanggal Model

Processed

Amount

(Pcs)

Cycle Time

(Menit/Pcs)

Operation

Time

Performance

Rate (%)

1 2/4/2018 UP Single 72 5.77 640 65%

2 3/4/2018 UP Single 18 5.77 525 20%

3 4/4/2018 UP Single 56 5.77 770 42%

4 5/4/2018 UP Single 107 5.77 770 80%

5 6/4/2018 UP Single 84 5.77 690 70%

6 9/4/2018 GB 109 4.77 580 90%

7 10/4/2018 GB 122 4.77 770 76%

8 11/4/2018 GB 130 4.77 770 80%

9 12/4/2018 GB 144 4.77 770 89%

10 13/04/2018 GB 106 4.77 490 103%

11 16/04/2018 GB 128 4.77 710 86%

12 17/04/2018 GB 57 4.77 190 143%

13 18/04/2018 GB 133 4.77 770 82%

14 19/04/2018 GB 0 4.77 0 0%

15 20/04/2018 UP Single 127 5.77 500 146%

16 23/04/2018 UP Single 140 5.77 770 105%

17 24/04/2018 UP Single 144 5.77 770 108%

18 25/04/2018 UP Single 130 5.77 770 97%

19 26/04/2018 UP Single 113 5.77 770 85%

20 27/04/2018 UP Single 112 5.77 690 94%

21 2/5/2018 UP Double 276 3.01 720 116%

22 3/5/2018 UP Double 288 3.01 770 113%

23 4/5/2018 UP Double 268 3.01 690 117%

24 7/5/2018 UP Double 280 3.01 770 110%

25 8/5/2018 UP Double 260 3.01 770 102%

26 9/5/2018 UP Double 250 3.01 770 98%

27 11/5/2018 UP Double 278 3.01 690 121%

28 14/5/2018 UP Double 254 3.01 770 99%

29 17/5/2018 GP 150 4.77 770 93%

30 18/5/2018 GP 120 4.77 690 83%

31 21/5/2018 GP 120 4.77 770 74%

32 22/5/2018 GP 82 4.77 770 51%

87

Mesin Kobayashi 2 bulan April dan mei 2018

No Tanggal Model

Processed

Amount

(Pcs)

Cycle Time

(Menit/Pcs)

Operation

Time

Performance

Rate (%)

33 23/5/2018 GP 142 4.77 770 88%

34 24/5/2018 GP 144 4.77 770 89%

35 25/5/2018 GP 54 4.77 600 43%

36 28/5/2018 GP 156 4.77 770 97%

37 30/5/2018 GP 122 4.77 770 76%

Rata-rata 87%

Mesin Liencheh bulan April 2018

No Tanggal Model

Processed

Amount

(Pcs)

Cycle Time

(Menit/Pcs)

Operation

Time

Performance

Rate

(%)

1 2/4/2018 F. Back YU5 80 4.99 640 62%

2 3/4/2018 F. Back YU5 100 4.99 410 122%

3 4/4/2018 F. Back YU5 80 4.99 770 52%

4 5/4/2018 F. Back YU5 84 4.99 710 59%

5 6/4/2018 F. Back YU5 34 4.99 180 94%

6 9/4/2018 F. Back YU5 140 4.99 750 93%

7 10/4/2018 F. Back YU5 130 4.99 770 84%

8 11/4/2018 F. Back YU5 130 4.99 770 84%

9 12/4/2018 F. Back YU5 144 4.99 770 93%

10 13/04/2018 F. Back YU5 106 4.99 490 108%

11 16/04/2018 F. Back U1J 98 4.99 630 78%

12 17/04/2018 F. Back U1J 113 4.99 450 125%

13 18/04/2018 F. Back U1J 100 4.99 770 65%

14 19/04/2018 F. Back U1J 139 4.99 770 0%

15 20/04/2018 F. Back U1J 30 4.99 490 31%

16 23/04/2018 F. Back YU5 150 4.99 770 97%

17 24/04/2018 F. Back YU5 150 4.99 770 97%

18 25/04/2018 F. Back YU5 154 4.99 770 100%

19 26/04/2018 F. Back YU5 138 4.99 770 89%

20 27/04/2018 F. Back YU5 110 4.99 690 80%

21 2/5/2018

Fall back

YU5 124 4.99

720 86%

22 3/5/2018

Fall back

YU5 150 4.99

770 97%

23 4/5/2018

Fall board

GB 86 4.77

690 59%

88

Mesin Liencheh bulan April 2018

No Tanggal Model

Processed

Amount

(Pcs)

Cycle Time

(Menit/Pcs)

Operation

Time

Performance

Rate

(%)

24 7/5/2018

Fall board

GB 110 4.77

770 68%

25 8/5/2018

Fall board

GB 122 4.77

770 76%

26 9/5/2018

Fall board

GB 126 4.77

770 78%

27 11/5/2018

Fall board

GB 96 4.77

690 66%

28 14/5/2018

Fall board

GB 104 4.77

770 64%

29 17/5/2018

Fall back

YU5 130 4.99

770 84%

30 18/5/2018

Fall back

YU5 122 4.99

690 88%

31 21/5/2018

Fall back

YU5 148 4.99

770 96%

32 22/5/2018

Fall back

YU5 146 4.99

770 95%

33 23/5/2018

Fall back

YU5 84 4.99

770 54%

34 24/5/2018

Fall back

YU5 86 4.99

770 56%

35 25/5/2018

Fall back

YU5 126 4.99

690 91%

36 28/5/2018

Fall back

YU5 36 4.99

770 23%

37 30/5/2018

Fall back

YU5 112 4.99

770 73%

Rata-rata 78%

89

C- Data Perhitungan Qualtiy Rate

Quality rate Kobayashi 1

No Tanggal Model

Processes

amount

(hasil

press)

Repair Not

Good

Quality

rate

1 2/04/2018 UP Double 152 3 4 95%

2 3/04/2018 UP Double 92 0 0 100%

3 4/04/2018 UP Double 236 26 17 82%

4 5/04/2018 UP Double 216 0 0 100%

5 6/04/2018 UP Double 236 34 15 79%

6 9/04/2018 UP Double 260 0 0 100%

7 10/04/2018 UP Double 264 27 11 86%

8 11/04/2018 UP Double 272 0 8 97%

9 12/04/2018 UP Double 280 0 0 100%

10 13/04/2018 UP Double 212 0 0 100%

11 16/04/2018 UP Double 268 0 17 94%

12 17/04/2018 UP Double 270 15 1 94%

13 18/04/2018 UP Double 284 15 23 87%

14 19/04/2018 UP Double 284 0 0 100%

15 20/04/2018 UP Double 264 5 5 96%

16 23/04/2018 UP Double 280 0 0 100%

17 24/04/2018 UP Double 284 14 15 90%

18 25/04/2018 UP Double 280 17 15 89%

19 26/04/2018 UP Double 280 11 1 96%

20 27/04/2018 UP Double 240 2 7 96%

21 2/05/2018 UP Double 134 16 11 80%

22 3/05/2018 UP Double 139 5 4 94%

23 4/05/2018 UP Double 126 3 98%

24 7/05/2018 UP Double 172 28 84%

25 8/05/2018 UP Double 140 30 41 49%

26 9/05/2018 UP Double 250 11 21 87%

27 11/05/2018 UP Double 278 100%

28 14/05/2018 UP Double 254 5 22 89%

29 17/05/2018 GB 50 100%

30 18/05/2018 GB 100 1 99%

31 21/05/2018 GB 73 4 3 90%

32 22/05/2018 GB 116 100%

33 23/05/2018 GB 136 100%

34 24/05/2018 GB 142 100%

35 25/05/2018 GB 164 1 2 98%

36 28/05/2018 GB 268 100%

37 30/05/2018 GB 284 2 7 97%

90

Quality rate Kobayashi 1

No Tanggal Model

Processes

amount

(hasil

press)

Repair Not

Good

Quality

rate

Rata-Rata 93%

Quality Rate Kobayashi 2

No Tanggal Model

Processes

amount

(hasil

press)

Repair Not

Good

Quality

Rate

1 2/04/2018 UP Single 72 0 0 100%

2 3/04/2018 UP Single 18 0 0 100%

3 4/04/2018 UP Single 56 0 0 100%

4 5/04/2018 UP Single 107 0 0 100%

5 6/04/2018 UP Single 84 0 0 100%

6 9/04/2018 GB 109 0 0 100%

7 10/04/2018 GB 122 0 0 100%

8 11/04/2018 GB 130 106 0 18%

9 12/04/2018 GB 144 72 5 47%

10 13/04/2018 GB 106 42 5 56%

11 16/04/2018 GB 128 0 0 100%

12 17/04/2018 GB 57 2 3 91%

13 18/04/2018 GB 133 7 0 95%

14 19/04/2018 GB 0 0 0 0%

15 20/04/2018 UP Single 127 0 0 100%

16 23/04/2018 UP Single 140 0 0 100%

17 24/04/2018 UP Single 144 0 0 100%

18 25/04/2018 UP Single 130 0 0 100%

19 26/04/2018 UP Single 113 0 0 100%

20 27/04/2018 UP Single 112 0 0 100%

21 2/05/2018 UP Single 276 100%

22 3/05/2018 UP Single 288 4 99%

23 4/05/2018 UP Single 268 2 99%

24 7/05/2018

UP

Double 280 0 100%

25 8/05/2018

UP

Double 260 30 41 73%

26 9/05/2018

UP

Double 250 12 22 86%

91

Quality Rate Kobayashi 2

No Tanggal Model

Processes

amount

(hasil

press)

Repair Not

Good

Quality

Rate

27 11/05/2018

UP

Double 278 100%

28 14/05/2018

UP

Double 254 5 23 89%

29 17/05/2018

UP

Double 150 100%

30 18/05/2018 UP Single 120 6 95%

31 21/05/2018 UP Single 120 100%

32 22/05/2018 UP Single 82 1 99%

33 23/05/2018 UP Single 142 100%

34 24/05/2018 UP Single 144 1 2 98%

35 25/05/2018

UP

Double 54 100%

36 28/05/2018

UP

Double 156 1 17 88%

37 30/05/2018

UP

Double 122 13 89%

Rata-Rata 90%

Quality Rate Liencheh

No Tanggal Model

Processes

amount

(hasil

press)

Repair

(Pcs)

Not

Good

(Pcs)

Quality

Rate

(%)

1 2/4/2018 F. Back YU5 80 0 0 100%

2 3/4/2018 F. Back YU5 100 0 0 100%

3 4/4/2018 F. Back YU5 80 0 0 100%

4 5/4/2018 F. Back YU5 84 0 0 100%

5 6/4/2018 F. Back YU5 34 15 14 15%

6 9/4/2018 F. Back YU5 140 0 0 100%

7 10/4/2018 F. Back YU5 130 0 0 100%

8 11/4/2018 F. Back YU5 130 1 0 99%

9 12/4/2018 F. Back YU5 144 0 5 97%

10 13/04/2018 F. Back YU5 106 2 0 98%

11 16/04/2018 F. Back U1J 98 0 0 100%

12 17/04/2018 F. Back U1J 113 0 0 100%

13 18/04/2018 F. Back U1J 100 0 0 100%

14 19/04/2018 F. Back U1J 139 0 0 100%

92

Quality Rate Liencheh

No Tanggal Model

Processes

amount

(hasil

press)

Repair

(Pcs)

Not

Good

(Pcs)

Quality

Rate

(%)

15 20/04/2018 F. Back U1J 30 18 0 40%

16 23/04/2018 F. Back YU5 150 4 2 96%

17 24/04/2018 F. Back YU5 150 0 0 100%

18 25/04/2018 F. Back YU5 154 0 0 100%

19 26/04/2018 F. Back YU5 138 0 0 100%

20 27/04/2018 F. Back YU5 110 1 11 89%

21 2/05/2018 Fall back YU5 124 100%

22 3/05/2018 Fall back YU5 150 10 18 81%

23 4/05/2018 Fall board GB 86 100%

24 7/05/2018 Fall board GB 110 4 13 85%

25 8/05/2018 Fall board GB 122 6 1 94%

26 9/05/2018 Fall board GB 126 100%

27 11/05/2018 Fall board GB 96 100%

28 14/05/2018 Fall board GB 104 10 90%

29 17/05/2018 Fall back YU5 130 100%

30 18/05/2018 Fall back YU5 122 3 98%

31 21/05/2018 Fall back YU5 148 4 18 85%

32 22/05/2018 Fall back YU5 146 100%

33 23/05/2018 Fall back YU5 84 100%

34 24/05/2018 Fall back YU5 86 100%

35 25/05/2018 Fall back YU5 126 100%

36 28/05/2018 Fall back YU5 36 100%

37 30/05/2018 Fall back YU5 112 100%

Rata-Rata 94%

93

D- Data perhitungan Downtime Loss

Kobayashi 1

No Tanggal Downtime

(Menit)

Loading

Time

(Menit)

Downtime

Loss

1 2/04/2018 0 790 0%

2 3/04/2018 0 790 0%

3 4/04/2018 0 790 0%

4 5/04/2018 80 790 10%

5 6/04/2018 0 790 0%

6 9/04/2018 0 790 0%

7 10/04/2018 0 790 0%

8 11/04/2018 0 790 0%

9 12/04/2018 0 790 0%

10 13/04/2018 180 790 23%

11 16/04/2018 60 790 8%

12 17/04/2018 0 790 0%

13 18/04/2018 0 790 0%

14 19/04/2018 270 790 34%

15 20/04/2018 0 790 0%

16 23/04/2018 0 790 0%

17 24/04/2018 0 790 0%

18 25/04/2018 0 790 0%

19 26/04/2018 0 790 0%

20 27/04/2018 0 790 0%

21 2/05/2018 0 790 0%

22 3/05/2018 0 790 0%

23 4/05/2018 0 790 0%

24 7/05/2018 0 790 0%

25 8/05/2018 0 790 0%

26 9/05/2018 0 790 0%

27 11/05/2018 0 790 0%

28 14/05/2018 0 790 0%

29 17/05/2018 440 790 56%

30 18/05/2018 0 790 0%

31 21/05/2018 0 790 0%

32 22/05/2018 0 790 0%

33 23/05/2018 0 790 0%

34 24/05/2018 0 790 0%

35 25/05/2018 0 790 0%

36 28/05/2018 0 790 0%

37 30/05/2018 0 790 0%

94

Rata-rata 4%

Kobayashi 2

No Tanggal Downtime

(Menit)

Loading

Time

(Menit)

Downtime

Loss

1 2/04/2018 0 790 0%

2 3/04/2018 0 790 0%

3 4/04/2018 0 790 0%

4 5/04/2018 0 790 0%

5 6/04/2018 0 790 0%

6 9/04/2018 0 790 0%

7 10/04/2018 0 790 0%

8 11/04/2018 0 790 0%

9 12/04/2018 0 790 0%

10 13/04/2018 180 790 23%

11 16/04/2018 60 790 8%

12 17/04/2018 0 790 0%

13 18/04/2018 0 790 0%

14 19/04/2018 0 790 0%

15 20/04/2018 0 790 0%

16 23/04/2018 0 790 0%

17 24/04/2018 0 790 0%

18 25/04/2018 0 790 0%

19 26/04/2018 0 790 0%

20 27/04/2018 0 790 0%

21 2/05/2018 0 790 0%

22 3/05/2018 0 790 0%

23 4/05/2018 0 790 0%

24 7/05/2018 0 790 0%

25 8/05/2018 0 790 0%

26 9/05/2018 0 790 0%

27 11/05/2018 0 790 0%

28 14/05/2018 0 790 0%

29 17/05/2018 0 790 0%

30 18/05/2018 0 790 0%

31 21/05/2018 0 790 0%

32 22/05/2018 0 790 0%

33 23/05/2018 0 790 0%

34 24/05/2018 0 790 0%

35 25/05/2018 0 790 0%

95

36 28/05/2018 0 790 0%

37 30/05/2018 0 790 0%

Rata-rata 1%

96

Liencheh

No Tanggal Downtime

(Menit)

Loading

Time

(Menit)

Downtime

Loss

1 2/04/2018 0 790 0%

2 3/04/2018 0 790 0%

3 4/04/2018 0 790 0%

4 5/04/2018 0 790 0%

5 6/04/2018 0 790 0%

6 9/04/2018 20 790 3%

7 10/04/2018 0 790 0%

8 11/04/2018 0 790 0%

9 12/04/2018 0 790 0%

10 13/04/2018 180 790 23%

11 16/04/2018 0 790 0%

12 17/04/2018 0 790 0%

13 18/04/2018 0 790 0%

14 19/04/2018 0 790 0%

15 20/04/2018 0 790 0%

16 23/04/2018 0 790 0%

17 24/04/2018 0 790 0%

18 25/04/2018 0 790 0%

19 26/04/2018 0 790 0%

20 27/04/2018 0 790 0%

21 2/05/2018 50 790 6%

22 3/05/2018 0 790 0%

23 4/05/2018 0 790 0%

24 7/05/2018 0 790 0%

25 8/05/2018 0 790 0%

26 9/05/2018 0 790 0%

27 11/05/2018 0 790 0%

28 14/05/2018 0 790 0%

29 17/05/2018 0 790 0%

30 18/05/2018 0 790 0%

31 21/05/2018 0 790 0%

32 22/05/2018 0 790 0%

33 23/05/2018 0 790 0%

34 24/05/2018 0 790 0%

35 25/05/2018 0 790 0%

36 28/05/2018 0 790 0%

37 30/05/2018 0 790 0%

Rata-rata 1%

97

E- Data Perhitungan Set Up and Adjustment

Kobayashi 1

No Tanggal

Set Up

Time

(Menit)

Loading

Time (Menit) Set Up Loss

1 2/04/2018 0 790 0%

2 3/04/2018 0 790 0%

3 4/04/2018 0 790 0%

4 5/04/2018 0 790 0%

5 6/04/2018 0 790 0%

6 9/04/2018 0 790 0%

7 10/04/2018 0 790 0%

8 11/04/2018 0 790 0%

9 12/04/2018 0 790 0%

10 13/04/2018 20 790 3%

11 16/04/2018 0 790 0%

12 17/04/2018 0 790 0%

13 18/04/2018 0 790 0%

14 19/04/2018 0 790 0%

15 20/04/2018 0 790 0%

16 23/04/2018 0 790 0%

17 24/04/2018 0 790 0%

18 25/04/2018 0 790 0%

19 26/04/2018 0 790 0%

20 27/04/2018 0 790 0%

21 2/05/2018 50 790 6%

22 3/05/2018 0 790 0%

23 4/05/2018 0 790 0%

24 7/05/2018 0 790 0%

25 8/05/2018 0 790 0%

26 9/05/2018 0 790 0%

27 11/05/2018 0 790 0%

28 14/05/2018 0 790 0%

29 17/05/2018 0 790 0%

30 18/05/2018 0 790 0%

31 21/05/2018 0 790 0%

32 22/05/2018 0 790 0%

33 23/05/2018 0 790 0%

34 24/05/2018 0 790 0%

35 25/05/2018 0 790 0%

36 28/05/2018 0 790 0%

37 30/05/2018 0 790 0%

98

Rata-rata 0%

Kobayashi 2

No Tanggal

Set Up

Time

(Menit)

Loading

Time

(Menit)

Set Up Loss

1 2/04/2018 0 790 0%

2 3/04/2018 0 790 0%

3 4/04/2018 0 790 0%

4 5/04/2018 0 790 0%

5 6/04/2018 0 790 0%

6 9/04/2018 0 790 0%

7 10/04/2018 0 790 0%

8 11/04/2018 0 790 0%

9 12/04/2018 0 790 0%

10 13/04/2018 20 790 3%

11 16/04/2018 0 790 0%

12 17/04/2018 0 790 0%

13 18/04/2018 0 790 0%

14 19/04/2018 770 790 97%

15 20/04/2018 190 790 24%

16 23/04/2018 0 790 0%

17 24/04/2018 0 790 0%

18 25/04/2018 0 790 0%

19 26/04/2018 0 790 0%

20 27/04/2018 0 790 0%

21 2/05/2018 50 790 6%

22 3/05/2018 0 790 0%

23 4/05/2018 0 790 0%

24 7/05/2018 0 790 0%

25 8/05/2018 0 790 0%

26 9/05/2018 0 790 0%

27 11/05/2018 0 790 0%

28 14/05/2018 0 790 0%

29 17/05/2018 0 790 0%

30 18/05/2018 0 790 0%

31 21/05/2018 0 790 0%

32 22/05/2018 0 790 0%

33 23/05/2018 0 790 0%

34 24/05/2018 0 790 0%

35 25/05/2018 0 790 0%

36 28/05/2018 0 790 0%

99

37 30/05/2018 0 790 0%

Rata-rata 4%

Liencheh

No Tanggal Set Up Time

(Menit)

Loading

Time (Menit)

Set Up

Loss

1 2/04/2018 0 790 0%

2 3/04/2018 0 790 0%

3 4/04/2018 0 790 0%

4 5/04/2018 0 790 0%

5 6/04/2018 150 790 19%

6 9/04/2018 0 790 0%

7 10/04/2018 0 790 0%

8 11/04/2018 0 790 0%

9 12/04/2018 0 790 0%

10 13/04/2018 20 790 3%

11 16/04/2018 140 790 18%

12 17/04/2018 320 790 41%

13 18/04/2018 0 790 0%

14 19/04/2018 0 790 0%

15 20/04/2018 200 790 25%

16 23/04/2018 0 790 0%

17 24/04/2018 0 790 0%

18 25/04/2018 0 790 0%

19 26/04/2018 0 790 0%

20 27/04/2018 0 790 0%

21 2/05/2018 0 790 0%

22 3/05/2018 0 790 0%

23 4/05/2018 0 790 0%

24 7/05/2018 0 790 0%

25 8/05/2018 0 790 0%

26 9/05/2018 0 790 0%

27 11/05/2018 0 790 0%

28 14/05/2018 0 790 0%

29 17/05/2018 0 790 0%

30 18/05/2018 0 790 0%

31 21/05/2018 0 790 0%

32 22/05/2018 0 790 0%

33 23/05/2018 0 790 0%

34 24/05/2018 0 790 0%

35 25/05/2018 0 790 0%

100

Liencheh

No Tanggal Set Up Time

(Menit)

Loading

Time (Menit)

Set Up

Loss

36 28/05/2018 600 790 76%

37 30/05/2018 190 790 24%

Rata-rata 6%

101

F- Data Perhitungan Reduce Speed Loss

Kobayashi 1

No Tanggal

Operati

on

Time

(menit)

Model

Total

Product

(Pcs)

Ideal

Cycle

Time

(menit/

Pcs)

Loading

Time

(menit)

Ideal

Production

Time

Reduced

Speed

Time

Reduced

Speed

Loss

1 2/04/2018 770

UP

Double 152 3.01 770 458.09 311.91 41%

2 3/04/2018

770

UP

Double 92 3.01 770 277.26 492.74 64%

3 4/04/2018 770

UP

Double 236 3.01 770 711.24 58.76 8%

4 5/04/2018 690

UP

Double 216 3.01 770 650.97 39.03 5%

5 6/04/2018 690

UP

Double 236 3.01 690 711.24 -21.24 -3%

6 9/04/2018 770

UP

Double 260 3.01 770 783.57 -13.57 -2%

7 10/04/2018 770

UP

Double 264 3.01 770 795.63 -25.63 -3%

8 11/04/2018 770

UP

Double 272 3.01 770 819.74 -49.74 -6%

9 12/04/2018 770

UP

Double 280 3.01 770 843.85 -73.85 -10%

10 13/04/2018 490

UP

Double 212 3.01 690 638.91 -148.91 -22%

102

Kobayashi 1

No Tanggal

Operati

on

Time

(menit)

Model

Total

Product

(Pcs)

Ideal

Cycle

Time

(menit/

Pcs)

Loading

Time

(menit)

Ideal

Production

Time

Reduced

Speed

Time

Reduced

Speed

Loss

11 16/04/2018 710

UP

Double 268 3.01 770 807.68 -97.68 -13%

12 17/04/2018 770

UP

Double 270 3.01 770 813.71 -43.71 -6%

13 18/04/2018 770

UP

Double 284 3.01 770 855.90 -85.90 -11%

14 19/04/2018 500

UP

Double 284 3.01 770 855.90 -355.90 -46%

15 20/04/2018 690

UP

Double 264 3.01 690 795.63 -105.63 -15%

16 23/04/2018 770

UP

Double 280 3.01 770 843.85 -73.85 -10%

17 24/04/2018 770

UP

Double 284 3.01 770 855.90 -85.90 -11%

18 25/04/2018 770

UP

Double 280 3.01 770 843.85 -73.85 -10%

19 26/04/2018 770

UP

Double 280 3.01 770 843.85 -73.85 -10%

20 27/04/2018 690

UP

Double 240 3.01 690 723.30 -33.30 -5%

21 2/05/2018 720

UP

Single 134 5.77 770 772.82 -52.82 -7%

103

Kobayashi 1

No Tanggal

Operati

on

Time

(menit)

Model

Total

Product

(Pcs)

Ideal

Cycle

Time

(menit/

Pcs)

Loading

Time

(menit)

Ideal

Production

Time

Reduced

Speed

Time

Reduced

Speed

Loss

22 3/05/2018 770

UP

Single 139 5.77 770 801.66 -31.66 -4%

23 4/05/2018 690

UP

Single 126 5.77 690 726.68 -36.68 -5%

24 7/05/2018 770

UP

Double 172 3.01 770 518.36 251.64 33%

25 8/05/2018 770

UP

Double 140 3.01 770 421.92 348.08 45%

26 9/05/2018 770

UP

Double 250 3.01 770 753.43 16.57 2%

27 11/05/2018 690

UP

Double 278 3.01 690 837.82 -147.82 -21%

28 14/05/2018 770

UP

Double 254 3.01 770 765.49 4.51 1%

29 17/05/2018 770

UP

Double 50 3.01 770 150.69 619.31 80%

30 18/05/2018 690

UP

Single 100 5.77 690 576.73 113.27 16%

31 21/05/2018 770

UP

Single 73 5.77 770 421.01 348.99 45%

32 22/05/2018 770

UP

Single 116 5.77 770 669.01 100.99 13%

104

Kobayashi 1

No Tanggal

Operati

on

Time

(menit)

Model

Total

Product

(Pcs)

Ideal

Cycle

Time

(menit/

Pcs)

Loading

Time

(menit)

Ideal

Production

Time

Reduced

Speed

Time

Reduced

Speed

Loss

33 23/05/2018 770

UP

Single 136 5.77 770 784.35 -14.35 -2%

34 24/05/2018 770

UP

Single 142 5.77 770 818.96 -48.96 -6%

35 25/05/2018 690

UP

Double 164 3.01 690 494.25 195.75 28%

36 28/05/2018 770

UP

Double 268 3.01 770 807.68 -37.68 -5%

37 30/05/2018 770

UP

Double 284 3.01 770 855.90 -85.90 -11%

Rata-rata 4%

Kobayashi 2

No Tanggal

Operation

Time

(menit)

Model

Total

Product

(Pcs)

Ideal

Cycle

Time

(menit

/Pcs)

Loading

Time

(menit)

Ideal

Production

Time

Reduced

Speed

Time

Reduced

Speed

Loss

1 2/04/2018 640

UP

Single 72 5.77 770 415.25 224.75 29%

105

Kobayashi 2

No Tanggal

Operation

Time

(menit)

Model

Total

Product

(Pcs)

Ideal

Cycle

Time

(menit

/Pcs)

Loading

Time

(menit)

Ideal

Production

Time

Reduced

Speed

Time

Reduced

Speed

Loss

2 3/04/2018

525

UP

Single 18 5.77 770 103.81 421.19 55%

3 4/04/2018 770

UP

Single 56 5.77 770 322.97 447.03 58%

4 5/04/2018 770

UP

Single 107 5.77 770 617.10 152.90 20%

5 6/04/2018 690

UP

Single 84 5.77 690 484.45 205.55 30%

6 9/04/2018 580 GB 109 4.77 770 519.64 60.36 8%

7 10/04/2018 770 GB 122 4.77 770 581.61 188.39 24%

8 11/04/2018 770 GB 130 4.77 770 619.75 150.25 20%

9 12/04/2018 770 GB 144 4.77 770 686.49 83.51 11%

10 13/04/2018 490 GB 106 4.77 690 505.33 -15.33 -2%

11 16/04/2018 710 GB 128 4.77 770 610.22 99.78 13%

12 17/04/2018 190 GB 57 4.77 770 271.74 -81.74 -11%

13 18/04/2018 770 GB 133 4.77 770 634.05 135.95 18%

14 19/04/2018 0 GB 0 4.77 770 0.00 0.00 0%

15 20/04/2018 500

UP

Single 127 5.77 690 732.45 -232.45 -34%

16 23/04/2018 770

UP

Single 140 5.77 770 807.42 -37.42 -5%

106

Kobayashi 2

No Tanggal

Operation

Time

(menit)

Model

Total

Product

(Pcs)

Ideal

Cycle

Time

(menit

/Pcs)

Loading

Time

(menit)

Ideal

Production

Time

Reduced

Speed

Time

Reduced

Speed

Loss

17 24/04/2018 770

UP

Single 144 5.77 770 830.49 -60.49 -8%

18 25/04/2018 770

UP

Single 130 5.77 770 749.75 20.25 3%

19 26/04/2018 770

UP

Single 113 5.77 770 651.71 118.29 15%

20 27/04/2018 690

UP

Single 112 5.77 690 645.94 44.06 6%

21 2/05/2018 720

UP

Double 276 3.01

770 831.79 -111.79 -15%

22 3/05/2018 770

UP

Double 288 3.01

770 867.96 -97.96 -13%

23 4/05/2018 690

UP

Double 268 3.01

690 807.68 -117.68 -17%

24 7/05/2018 770

UP

Double 280 3.01

770 843.85 -73.85 -10%

25 8/05/2018 770

UP

Double 260 3.01

770 783.57 -13.57 -2%

26 9/05/2018 770

UP

Double 250 3.01

770 753.43 16.57 2%

27 11/05/2018 690

UP

Double 278 3.01

690 837.82 -147.82 -21%

107

Kobayashi 2

No Tanggal

Operation

Time

(menit)

Model

Total

Product

(Pcs)

Ideal

Cycle

Time

(menit

/Pcs)

Loading

Time

(menit)

Ideal

Production

Time

Reduced

Speed

Time

Reduced

Speed

Loss

28 14/05/2018 770

UP

Double 254 3.01

770 765.49 4.51 1%

29 17/05/2018 770 GP 150 3.01 770 452.06 317.94 41%

30 18/05/2018 690 GP 120 5.77 690 692.08 -2.08 0%

31 21/05/2018 770 GP 120 5.77 770 692.08 77.92 10%

32 22/05/2018 770 GP 82 5.77 770 472.92 297.08 39%

33 23/05/2018 770 GP 142 5.77 770 818.96 -48.96 -6%

34 24/05/2018 770 GP 144 5.77 770 830.49 -60.49 -8%

35 25/05/2018 600 GP 54 5.77 690 311.43 288.57 42%

36 28/05/2018 770 GP 156 5.77 770 899.70 -129.70 -17%

37 30/05/2018 770 GP 122 5.77 770 703.61 66.39 9%

Rata-rata 8%

108

Liencheh

No Tanggal

Operation

Time

(menit)

Model

Total

Product

(Pcs)

Ideal

Cycle

Time

(menit/

Pcs)

Loading

Time

(menit)

Ideal

Production

Time

Reduced

Speed

Time

Reduced

Speed

Loss

1 2/04/2018 770

F. Back

YU5 80 4.99 770 399.34 370.66 48%

2 3/04/2018

770

F. Back

YU5 100 4.99 770 499.17 270.83 35%

3 4/04/2018 770

F. Back

YU5 80 4.99 770 399.34 370.66 48%

4 5/04/2018 770

F. Back

YU5 84 4.99 770 419.31 350.69 46%

5 6/04/2018 540

F. Back

YU5 34 4.99 690 169.72 370.28 54%

6 9/04/2018 750

F. Back

YU5 140 4.99 770 698.84 51.16 7%

7 10/04/2018 770

F. Back

YU5 130 4.99 770 648.93 121.07 16%

8 11/04/2018 770

F. Back

YU5 130 4.99 770 648.93 121.07 16%

9 12/04/2018 770

F. Back

YU5 144 4.99 770 718.81 51.19 7%

10 13/04/2018 490

F. Back

YU5 106 4.99 690 529.12 -39.12 -6%

11 16/04/2018 630

F. Back

U1J 98 4.99 770 489.19 140.81 18%

109

Liencheh

No Tanggal

Operation

Time

(menit)

Model

Total

Product

(Pcs)

Ideal

Cycle

Time

(menit/

Pcs)

Loading

Time

(menit)

Ideal

Production

Time

Reduced

Speed

Time

Reduced

Speed

Loss

12 17/04/2018 450

F. Back

U1J 113 4.99 770 564.07 -114.07 -15%

13 18/04/2018 770

F. Back

U1J 100 4.99 770 499.17 270.83 35%

14 19/04/2018 770

F. Back

U1J 139 4.99 770 693.85 76.15 10%

15 20/04/2018 490

F. Back

U1J 30 4.99 690 149.75 340.25 49%

16 23/04/2018 770

F. Back

YU5 150 4.99 770 748.76 21.24 3%

17 24/04/2018 770

F. Back

YU5 150 4.99 770 748.76 21.24 3%

18 25/04/2018 770

F. Back

YU5 154 4.99 770 768.73 1.27 0%

19 26/04/2018 770

F. Back

YU5 138 4.99 770 688.86 81.14 11%

20 27/04/2018 690

F. Back

YU5 110 4.99 690 549.09 140.91 20%

21 2/05/2018 720

Fall

back

YU5 124 4.99 770 618.98 101.02 13%

110

Liencheh

No Tanggal

Operation

Time

(menit)

Model

Total

Product

(Pcs)

Ideal

Cycle

Time

(menit/

Pcs)

Loading

Time

(menit)

Ideal

Production

Time

Reduced

Speed

Time

Reduced

Speed

Loss

22 3/05/2018 770

Fall

back

YU5 150 4.99 770 748.76 21.24 3%

23 4/05/2018 690

Fall

board

GB 86 4.77 690 409.99 280.01 41%

24 7/05/2018 770

Fall

board

GB 110 4.77 770 524.40 245.60 32%

25 8/05/2018 770

Fall

board

GB 122 4.77 770 581.61 188.39 24%

26 9/05/2018 770

Fall

board

GB 126 4.77 770 600.68 169.32 22%

27 11/05/2018 690

Fall

board

GB 96 4.77 690 457.66 232.34 34%

28 14/05/2018 770

Fall

board

GB 104 4.77 770 495.80 274.20 36%

111

Liencheh

No Tanggal

Operation

Time

(menit)

Model

Total

Product

(Pcs)

Ideal

Cycle

Time

(menit/

Pcs)

Loading

Time

(menit)

Ideal

Production

Time

Reduced

Speed

Time

Reduced

Speed

Loss

29 17/05/2018 770

Fall

back

YU5 130 4.99 770 648.93 121.07 16%

30 18/05/2018 690

Fall

back

YU5 122 4.99 690 608.99 81.01 12%

31 21/05/2018 770

Fall

back

YU5 148 4.99 770 738.78 31.22 4%

32 22/05/2018 770

Fall

back

YU5 146 4.99 770 728.79 41.21 5%

33 23/05/2018 770

Fall

back

YU5 84 4.99 770 419.31 350.69 46%

34 24/05/2018 770

Fall

back

YU5 86 4.99 770 429.29 340.71 44%

35 25/05/2018 690

Fall

back

YU5 126 4.99 690 628.96 61.04 9%

112

Liencheh

No Tanggal

Operation

Time

(menit)

Model

Total

Product

(Pcs)

Ideal

Cycle

Time

(menit/

Pcs)

Loading

Time

(menit)

Ideal

Production

Time

Reduced

Speed

Time

Reduced

Speed

Loss

36 28/05/2018 170

Fall

back

YU5 36 4.99 770 179.70 -9.70 -1%

37 30/05/2018 580

Fall

back

YU5 112 4.99 770 559.07 20.93 3%

Rata-rata 20%

113

G- Data Perhitungan Idling and Minor Stoppages

Kobayashi 1

No Tanggal Model

Loading

time

(Menit)

Nonproductive

time (menit)

Idling and

Minor

Stoppages

1 2/04/2018 UP Double 790 130 16%

2 3/04/2018 UP Double 790 430 54%

3 4/04/2018 UP Double 790 0 0%

4 5/04/2018 UP Double 790 0 0%

5 6/04/2018 UP Double 790 0 0%

6 9/04/2018 UP Double 790 0 0%

7 10/04/2018 UP Double 790 0 0%

8 11/04/2018 UP Double 790 0 0%

9 12/04/2018 UP Double 790 0 0%

10 13/04/2018 UP Double 790 0 0%

11 16/04/2018 UP Double 790 0 0%

12 17/04/2018 UP Double 790 0 0%

13 18/04/2018 UP Double 790 0 0%

14 19/04/2018 UP Double 790 0 0%

15 20/04/2018 UP Double 790 0 0%

16 23/04/2018 UP Double 790 0 0%

17 24/04/2018 UP Double 790 0 0%

18 25/04/2018 UP Double 790 0 0%

19 26/04/2018 UP Double 790 0 0%

20 27/04/2018 UP Double 790 0 0%

21 2/05/2018 UP Double 790 0 0%

22 3/05/2018 UP Double 790 0 0%

23 4/05/2018 UP Double 790 0 0%

24 7/05/2018 UP Double 790 0 0%

25 8/05/2018 UP Double 790 0 0%

26 9/05/2018 UP Double 790 0 0%

27 11/05/2018 UP Double 790 0 0%

28 14/05/2018 UP Double 790 0 0%

29 17/05/2018 GB 790 0 0%

30 18/05/2018 GB 790 0 0%

31 21/05/2018 GB 790 0 0%

32 22/05/2018 GB 790 0 0%

33 23/05/2018 GB 790 0 0%

34 24/05/2018 GB 790 0 0%

35 25/05/2018 GB 790 0 0%

36 28/05/2018 GB 790 110 14%

37 30/05/2018 GB 790 0 0%

114

Kobayashi 1

No Tanggal Model

Loading

time

(Menit)

Nonproductive

time (menit)

Idling and

Minor

Stoppages

Rata-rata 2%

Kobayashi 2

No Tanggal Model

Loading

time

(Menit)

Nonproductive

time (menit)

Idling and

Minor

Stoppages

1 2/4/2018 UP Single 790 130 16%

2 3/4/2018 UP Single 790 245 31%

3 4/4/2018 UP Single 790 0 0%

4 5/4/2018 UP Single 790 0 0%

5 6/4/2018 UP Single 790 0 0%

6 9/4/2018 GB 790 190 24%

7 10/4/2018 GB 790 0 0%

8 11/4/2018 GB 790 0 0%

9 12/4/2018 GB 790 0 0%

10 13/04/2018 GB 790 0 0%

11 16/04/2018 GB 790 0 0%

12 17/04/2018 GB 790 580 73%

13 18/04/2018 GB 790 0 0%

14 19/04/2018 GB 790 0 0%

15 20/04/2018 UP Single 790 0 0%

16 23/04/2018 UP Single 790 0 0%

17 24/04/2018 UP Single 790 0 0%

18 25/04/2018 UP Single 790 0 0%

19 26/04/2018 UP Single 790 0 0%

20 27/04/2018 UP Single 790 0 0%

21 2/5/2018 UP Single 790 0 0%

22 3/5/2018 UP Single 790 0 0%

23 4/5/2018 UP Single 790 0 0%

24 7/5/2018 UP Double 790 0 0%

25 8/5/2018 UP Double 790 0 0%

26 9/5/2018 UP Double 790 0 0%

27 11/5/2018 UP Double 790 0 0%

28 14/5/2018 UP Double 790 0 0%

29 17/5/2018 UP Double 790 0 0%

30 18/5/2018 UP Single 790 0 0%

31 21/5/2018 UP Single 790 0 0%

32 22/5/2018 UP Single 790 0 0%

115

33 23/5/2018 UP Single 790 0 0%

34 24/5/2018 UP Single 790 0 0%

35 25/5/2018 UP Double 790 90 11%

36 28/5/2018 UP Double 790 0 0%

37 30/5/2018 UP Double 790 0 0%

Rata-rata 4%

Liencheh

No Tanggal Model

Loading

time

(Menit)

Nonproductive

time (menit)

Idling

and

Minor

Stoppages

1 2/04/2018 F. Back YU5 790 130 16%

2 3/04/2018 F. Back YU5 790 360 46%

3 4/04/2018 F. Back YU5 790 0 0%

4 5/04/2018 F. Back YU5 790 60 8%

5 6/04/2018 F. Back YU5 790 360 46%

6 9/04/2018 F. Back YU5 790 0 0%

7 10/04/2018 F. Back YU5 790 0 0%

8 11/04/2018 F. Back YU5 790 0 0%

9 12/04/2018 F. Back YU5 790 0 0%

10 13/04/2018 F. Back YU5 790 0 0%

11 16/04/2018 F. Back U1J 790 0 0%

12 17/04/2018 F. Back U1J 790 0 0%

13 18/04/2018 F. Back U1J 790 0 0%

14 19/04/2018 F. Back U1J 790 0 0%

15 20/04/2018 F. Back U1J 790 0 0%

16 23/04/2018 F. Back YU5 790 0 0%

17 24/04/2018 F. Back YU5 790 0 0%

18 25/04/2018 F. Back YU5 790 0 0%

19 26/04/2018 F. Back YU5 790 0 0%

20 27/04/2018 F. Back YU5 790 0 0%

21 2/05/2018 Fall back YU5 790 0 0%

22 3/05/2018 Fall back YU5 790 0 0%

23 4/05/2018 Fall board GB 790 0 0%

24 7/05/2018 Fall board GB 790 0 0%

25 8/05/2018 Fall board GB 790 0 0%

26 9/05/2018 Fall board GB 790 0 0%

27 11/05/2018 Fall board GB 790 0 0%

28 14/05/2018 Fall board GB 790 0 0%

29 17/05/2018 Fall back YU5 790 0 0%

30 18/05/2018 Fall back YU5 790 0 0%

31 21/05/2018 Fall back YU5 790 0 0%

116

32 22/05/2018 Fall back YU5 790 0 0%

33 23/05/2018 Fall back YU5 790 0 0%

34 24/05/2018 Fall back YU5 790 0 0%

35 25/05/2018 Fall back YU5 790 0 0%

36 28/05/2018 Fall back YU5 790 0 0%

37 30/05/2018 Fall back YU5 790 0 0%

Rata-rata 3%

117

H- Data Perhitungan Defect Loss

Kobayashi 1

No Tanggal Model

Loading

Time

(menit)

Ideal Cycle

Time

(Menit/Pcs)

Defect Defect

Time

Defect

Loss

1 2/04/2018 UP Double 770 3.01 7 21.1 3%

2 3/04/2018 UP Double 770 3.01 0 0.0 0%

3 4/04/2018 UP Double 770 3.01 43 129.6 17%

4 5/04/2018 UP Double 770 3.01 0 0.0 0%

5 6/04/2018 UP Double 690 3.01 49 147.7 21%

6 9/04/2018 UP Double 770 3.01 0 0.0 0%

7 10/04/2018 UP Double 770 3.01 38 114.5 15%

8 11/04/2018 UP Double 770 3.01 8 24.1 3%

9 12/04/2018 UP Double 770 3.01 0 0.0 0%

10 13/04/2018 UP Double 690 3.01 0 0.0 0%

11 16/04/2018 UP Double 770 3.01 17 51.2 7%

12 17/04/2018 UP Double 770 3.01 16 48.2 6%

13 18/04/2018 UP Double 770 3.01 38 114.5 15%

14 19/04/2018 UP Double 770 3.01 0 0.0 0%

15 20/04/2018 UP Double 690 3.01 10 30.1 4%

16 23/04/2018 UP Double 770 3.01 0 0.0 0%

17 24/04/2018 UP Double 770 3.01 29 87.4 11%

18 25/04/2018 UP Double 770 3.01 32 96.4 13%

19 26/04/2018 UP Double 770 3.01 12 36.2 5%

20 27/04/2018 UP Double 690 3.01 9 27.1 4%

21 2/05/2018 UP Double 770 3.01 27 81.4 11%

22 3/05/2018 UP Double 770 3.01 9 27.1 4%

23 4/05/2018 UP Double 690 3.01 3 9.0 1%

24 7/05/2018 UP Double 770 3.01 28 84.4 11%

25 8/05/2018 UP Double 770 3.01 71 214.0 28%

26 9/05/2018 UP Double 770 3.01 32 96.4 13%

27 11/05/2018 UP Double 690 3.01 0 0.0 0%

28 14/05/2018 UP Double 770 3.01 27 81.4 11%

29 17/05/2018 GB 770 4.77 0 0.0 0%

30 18/05/2018 GB 690 4.77 1 4.8 1%

31 21/05/2018 GB 770 4.77 7 33.4 4%

32 22/05/2018 GB 770 4.77 0 0.0 0%

33 23/05/2018 GB 770 4.77 0 0.0 0%

34 24/05/2018 GB 770 4.77 0 0.0 0%

35 25/05/2018 GB 690 4.77 3 14.3 2%

118

Kobayashi 1

No Tanggal Model

Loading

Time

(menit)

Ideal Cycle

Time

(Menit/Pcs)

Defect Defect

Time

Defect

Loss

36 28/05/2018 GB 770 4.77 0 0.0 0%

37 30/05/2018 GB 770 4.77 9 42.9 6%

Rata-rata 43.7 6%

Kobayashi 2

No Tanggal Model

Loading

Time

(menit)

Ideal Cycle

Time

(Menit/Pcs)

Defect Defect

Time

Defect

Loss

1 2/04/2018 UP Single 770 5.77 0 0.0 0%

2 3/04/2018 UP Single 770 5.77 0 0.0 0%

3 4/04/2018 UP Single 770 5.77 0 0.0 0%

4 5/04/2018 UP Single 770 5.77 0 0.0 0%

5 6/04/2018 UP Single 690 5.77 0 0.0 0%

6 9/04/2018 GB 770 4.77 0 0.0 0%

7 10/04/2018 GB 770 4.77 0 0.0 0%

8 11/04/2018 GB 770 4.77 106 505.3 66%

9 12/04/2018 GB 770 4.77 77 367.1 48%

10 13/04/2018 GB 690 4.77 47 224.1 32%

11 16/04/2018 GB 770 4.77 0 0.0 0%

12 17/04/2018 GB 770 4.77 5 23.8 3%

13 18/04/2018 GB 770 4.77 7 33.4 4%

14 19/04/2018 GB 770 4.77 0 0.0 0%

15 20/04/2018 UP Single 690 5.77 0 0.0 0%

16 23/04/2018 UP Single 770 5.77 0 0.0 0%

17 24/04/2018 UP Single 770 5.77 0 0.0 0%

18 25/04/2018 UP Single 770 5.77 0 0.0 0%

19 26/04/2018 UP Single 770 5.77 0 0.0 0%

20 27/04/2018 UP Single 690 5.77 0 0.0 0%

21 2/05/2018 UP Single 770 5.77 0 0.0 0%

22 3/05/2018 UP Single 770 5.77 4 23.1 3%

23 4/05/2018 UP Single 690 5.77 2 11.5 2%

24 7/05/2018 UP Double 770 3.01 0 0.0 0%

25 8/05/2018 UP Double 770 3.01 71 214.0 28%

26 9/05/2018 UP Double 770 3.01 34 102.5 13%

119

Kobayashi 2

No Tanggal Model

Loading

Time

(menit)

Ideal Cycle

Time

(Menit/Pcs)

Defect Defect

Time

Defect

Loss

27 11/05/2018 UP Double 690 3.01 0 0.0 0%

28 14/05/2018 UP Double 770 3.01 28 84.4 11%

29 17/05/2018 UP Double 770 3.01 0 0.0 0%

30 18/05/2018 UP Single 690 5.77 6 34.6 5%

31 21/05/2018 UP Single 770 5.77 0 0.0 0%

32 22/05/2018 UP Single 770 5.77 1 5.8 1%

33 23/05/2018 UP Single 770 5.77 0 0.0 0%

34 24/05/2018 UP Single 770 5.77 3 17.3 2%

35 25/05/2018 UP Double 690 5.77 0 0.0 0%

36 28/05/2018 UP Double 770 5.77 18 103.8 13%

37 30/05/2018 UP Double 770 5.77 13 75.0 10%

Rata-rata 49.3 7%

Liencheh

No Tanggal Model

Loading

Time

(menit)

Ideal Cycle

Time

(Menit/Pcs)

Defect Defect

Time

Defect

Loss

1 2/04/2018 F. Back YU5 770 4.99 0 0.0 0%

2 3/04/2018 F. Back YU5 770 4.99 0 0.0 0%

3 4/04/2018 F. Back YU5 770 4.99 0 0.0 0%

4 5/04/2018 F. Back YU5 770 4.99 0 0.0 0%

5 6/04/2018 F. Back YU5 690 4.99 29 144.8 21%

6 9/04/2018 F. Back YU5 770 4.99 0 0.0 0%

7 10/04/2018 F. Back YU5 770 4.99 0 0.0 0%

8 11/04/2018 F. Back YU5 770 4.99 1 5.0 1%

9 12/04/2018 F. Back YU5 770 4.99 5 25.0 3%

10 13/04/2018 F. Back YU5 690 4.99 2 10.0 1%

11 16/04/2018 F. Back U1J 770 4.99 0 0.0 0%

12 17/04/2018 F. Back U1J 770 4.99 0 0.0 0%

13 18/04/2018 F. Back U1J 770 4.99 0 0.0 0%

14 19/04/2018 F. Back U1J 770 4.99 0 0.0 0%

15 20/04/2018 F. Back U1J 690 4.99 18 89.9 13%

16 23/04/2018 F. Back YU5 770 4.99 6 30.0 4%

17 24/04/2018 F. Back YU5 770 4.99 0 0.0 0%

120

Liencheh

No Tanggal Model

Loading

Time

(menit)

Ideal Cycle

Time

(Menit/Pcs)

Defect Defect

Time

Defect

Loss

18 25/04/2018 F. Back YU5 770 4.99 0 0.0 0%

19 26/04/2018 F. Back YU5 770 4.99 0 0.0 0%

20 27/04/2018 F. Back YU5 690 4.99 12 59.9 9%

21 2/05/2018 Fall Back YU5 770 4.99 0 0.0 0%

22 3/05/2018 Fall Back YU5 770 4.99 28 139.8 18%

23 4/05/2018 Fall Board GB 690 4.77 0 0.0 0%

24 7/05/2018 Fall Board GB 770 4.77 17 81.0 11%

25 8/05/2018 Fall Board GB 770 4.77 7 33.4 4%

26 9/05/2018 Fall Board GB 770 4.77 0 0.0 0%

27 11/05/2018 Fall Board GB 690 4.77 0 0.0 0%

28 14/05/2018 Fall Board GB 770 4.77 10 47.7 6%

29 17/05/2018 Fall Back YU5 770 4.99 0 0.0 0%

30 18/05/2018 Fall Back YU5 690 4.99 3 15.0 2%

31 21/05/2018 Fall Back YU5 770 4.99 22 109.8 14%

32 22/05/2018 Fall Back YU5 770 4.99 0 0.0 0%

33 23/05/2018 Fall Back YU5 770 4.99 0 0.0 0%

34 24/05/2018 Fall Back YU5 770 4.99 0 0.0 0%

35 25/05/2018 Fall Back YU5 690 4.99 0 0.0 0%

36 28/05/2018 Fall Back YU5 770 4.99 0 0.0 0%

37 30/05/2018 Fall Back YU5 770 4.99 0 0.0 0%

Rata-rata 21.4 3%

121

I- Daftar kendala mesin kobayashi 1

Mesin Kobayashi 1


1 2/04/2018 UP Single Start jam 10.00

2 3/04/2018 UP Single veneer habis

3 4/04/2018 UP Single Proses lem lebih lama

4 5/04/2018 UP Single jig bocor

5 6/04/2018 UP Single Oke

6 9/04/2018 GB Oke

7 10/04/2018 GB Oke

8 11/04/2018 GB Oke

9 12/04/2018 GB Oke

10 13/04/2018 GB boiler mati

11 16/04/2018 GB service boiler

12 17/04/2018 GB Oke

13 18/04/2018 GB Oke

14 19/04/2018 GB pipa steam robek







21 2/05/2018 UP Single Menunggu suhu jig naik



24 7/05/2018 UP Double Oke





29 17/05/2018 UP Double Jig Bocor kemudian ganti jig







36 28/05/2018 UP Double Bongkar Tembaga

122

Mesin Kobayashi 1


37 30/05/2018 UP Double 0ke

pengukuran nilai efektivitas mesin menggunakan …

Documents