BAB V ANALISIS HASIL OLAH DATA

Transkripsi

1 BAB V ANALISIS HASIL OLAH DATA 5.1 Analisis hasil Current State Value Stream Mapping Dari Current State Value Stream Mapping yang telah dibuat diketahui bahwa ada setidaknya 10 gate yang didalamnya masing-masing terdapat beberapa aktivitas, baik yang memiliki nilai tambah maupun yang tidak memiliki nilai tambah. Masing- masing gate tersebut membutuhkan satuan waktu dalam jumlah hari untuk melakukan penyelesaian proses yang terjadi di aktivitas- aktivitas yang ada didalamnya. Dari penggambaran tersebut diketahui ada beberapa gate yang dapat dilakukan efisiensi dari segi waktu atau lead time jika waste yang ada di dalam aktivitas proses dapat diminimalkan bahkan dapat dihilangkan. Seperti yang telah dibahas pada bab senya dari hasil pembobotan waste diketahui bahwa waste jenis waiting merupakan waste paling dominan dan hampir di setiap gate ditemui waste ini, sehingga perlu upaya penanganan untuk meminimalkannya. 63

2 64 Jenis Waste Tabel 5.1 Rekap hasil olah data kuosioner Gate Total Bobot % Ranking Over Production Defects Unnecessary Inventory Inappropriate Processing Excessive Transportation Waiting Unnecessary Motion Dari gambar tabel pembobotan waste tersebut juga menunjukkan bahwa waste waiting terbanyak terjadi di gate 1 dan gate 3. Gate 1 merupakan gate dimana aktivitas induction dan removal dilakukan. Sedangkan di gate 3 merupakan gate yang didalamnya berisi aktivitas berupa detailed inspection dan internal repair untuk module/ part yang mengalami kerusakan tapi masih dalam kategori repairable. Dari data Bar chart 10 ESN yang diolah kedalam bentuk pareto diagram dibawah ini juga menunjukkan bahwa sebagian besar delay akibat adanya waste pada aktivitas proses maintenance dan overhaul terjadi di gate 1 dan gate 3. Grafik 5.1 Pareto diagram delay per gate

3 65 Potensi terjadinya Waste Gambar 5.1 Value Stream Mapping Engine maintenance

4 66 Dari hasil kuesioner dan pengolahan data delay bar chart yang direpresentasikan kedalam bentuk pareto diagram, dapat disimpulkan bahwa gate 1 dan gate 3 perlu dilakukan efisiensi serta perbaikan aktivitas proses agar lead time yang ditargetkan pada kedua gate tersebut dapat tercapai dan secara keseluruhan target TAT 60 hari dapat dicapai. 5.2 Analisis hasil identifikasi aktivitas VA dan NVA Hasil dari identifikasi aktivitas yang memiliki nilai tambah dan tidak memiliki nilai tambah yang telah dibuat pada bab senya diketahui bahwa dari 10 gate yang didalamnya masing-masing terdapat beberapa aktivitas, diperoleh hasil yaitu ada 23 aktivitas Value Added (48%), 12 aktivitas Non Value Added (25%), dan 13 aktivitas Necessary Non Value Added (27%) dari total 48 aktivitas. Dari data identifikasi yang diperoleh dapat ditarik kesimpulan bahwa 25% dari total aktivitas merupakan aktivitas yang tidak menimbulkan pertambahan nilai dan cenderung menjadi waste pada beberapa gate. Grafik 5.2 Chart identifikasi value dari aktivitas proses

5 67 Dari 25% Non Value Added tersebut sebagian besar didominasi oleh aktivitas waiting, dan waiting itu sendiri termasuk salah satu dari ketujuh waste yang ada dalam aktivitas proses perawatan atau overhaul engine. Dapat disimpulkan bahwa dengan berupaya meminimalkan waste waiting ini maka akan membantu pengurangan lead time atau TAT yang cukup signifikan dan meningkatkan efisiensi serta produktivitas dari proses maintenance atau overhaul engine di Engine Maintenance. 5.2 Root Cause Analysis Dari hasil identifikasi Value Added & Non Value Added activities serta pembobotan Seven waste dapat disimpulkan bahwa waste yang berpengaruh signifikan adalah waiting. Untuk itu melalui metode RCA ini akan dianalisis akar penyebab dari terjadinya waste waiting tersebut. Root Cause Analysis (RCA) merupakan pendekatan terstruktur untuk mengidentifikasi faktor-faktor berpengaruh pada satu atau lebih kejadian-kejadian yang lalu agar dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja (Latino, 2006). RCA adalah salah satu alat (tool) yang digunakan dalam inisiatif problem solving; untuk membantu untuk menemukan akar penyebab (root cause) dari masalah yang sedang dihadapi. Waiting merupakan waste yang seringkali muncul dan menjadi akar penyebab terjadinya waste- waste yang lain. Proses waiting ini sangat berdampak langsung dalam proses perawatan engine dikarenakan waiting menyumbang kontribusi terbesar dalam penambahan delay dari Turn Around Time. Adapun waiting yang sering terjadi dalam proses overhaul antara lain sebagai berikut:

6 68 a) Waiting customer acceptance contoh untuk status part yang critical, perubahan akibat upgrade type dan data last shop visit dari customer. b) Waiting for work instruction / jobcard, waiting ini seringkali terjadi sesaat setelah dilakukan removal dan dirty inspection yaitu untuk CNI jobcard (routine jobcard) c) Waiting for shortage breakdown part material yang lebih sering terjadi akibat nil stock expandable part di warehouse dan menyebabkan terhentinya proses internal repair, dan proses installation. d) Waiting for subcont material part dari outside vendor, Waiting ini sering terjadi akibat keterlambatan pengiriman dari vendor dan keterlambatan saat shipping sehingga berdampak pada saat proses assembling. Untuk mempermudah mencari keterkaitan antara waste waiting dengan kemungkinan penyebab terjadinya waste dibuat tabel keterkaitan yang disajikan pada tabel dibawah ini. Tabel 5.2 Keterkaitan waste waiting dengan faktor penyebab Waiting Faktor Man Material Methode System Customer acceptance - Work instruction / jobcard - Shortage breakdown part material - Subcont material part - Dari tabel 5.2 dapat diketahui bahwa masing- masing faktor mempengaruhi terjadinya waste waiting, faktor Man dan System merupakan faktor yang seringkali muncul menjadi penyebab terjadinya waste tersebut. Dari tabel tersebut selanjutnya akan diidentifikasikan akar masalah (Root cause) dalam bentuk

7 69 Analysis Why untuk mendapatkan faktor penyebab yang paling mendasar dari permasalahan yang sedang terjadi. Untuk mempermudah penjelasan maka disajikan pada tabel berikut ini. Tabel 5.3 Root Cause Analysis Waste Waiting Waiting waste Customer Acceptance Work Instruction /Jobcard Faktor penyebab Why 1 Why 2 Why 3 Why 4 Why 5 Man Methode System Man Customer menyerahkan data Customer menyetujui Planning tidak sesuai Kesalahan isi Jobcard dibuat Jobcard didistribusikan Data lengkap Workscope tidak sesuai Kesepakatan harga Data lengkap Pengisian data yang kurang tepat Bug pada system Menunggu Jobcard dicetak Data tidak di maintain secara kontinyu Kesalahan isi Keterbatasan pendanaan Data tidak di maintain secara kontinyu Planner kurang memahami system Workscope selesai Miskomunik asi engineering dan PPIC Data tidak lengkap Planner mendapat training Kesalahan isi Data tidak di maintain secara kontinyu Data tidak lengkap Data tidak di maintain secara kontinyu

8 70 Waiting waste Work Instruction /Jobcard Shortage Breakdown Part Subcont Material Part Faktor penyebab Why 1 Why 2 Why 3 Why 4 Why 5 Methode System Man Material System Man Kesalahan prosedur pembuatan jobcard Isi jobcard salah Material direservasi Stock di warehouse kosong Stock tersedia namun dikirim RO dibuat Engineer kurang memahami prosedur Kesalahan pengisian saat pembuatan di system Bug pada system Material planner mendapat informasi Stock dibeli Pengiriman material terlambat Stock gagal reservasi Menunggu Purchaser mendapat informasi Engineer mendapat training Engineer kurang memahami system Miskomunik asi PPIC dan material planner Purchaser membuat PO Material planning tidak sesuai Planner melakukan kesalahan pengisian di system Bug pada system Workscope selesai Miskomunik asi purchaser dan PPIC Engineer mendapat training Miskomuni kasi warehouse dan purchaser Data tidak akurat Planner kurang memahami system Kesalahan isi Planner mendapat training Data tidak lengkap Data tidak di maintain secara kontinyu

9 71 Waiting waste Subcont Material Part Faktor penyebab Why 1 Why 2 Why 3 Why 4 Why 5 Material Methode Material defect saat pengiriman balik dari OV Shipping part OV lama Kesalahan prosedur material handling Kesalahan pada saat shipment Birokrasi Eksport/ Import yang panjang Bagian warehouse kurang memahami material handling Pengemasan part yang tidak sesuai Belum mendapat training 5.3 Fishbone Diagram Dari tabel diatas dapat diperoleh beberapa kesimpulan terkait dengan penyebab terjadinya waste waiting pada proses maintenance atau overhaul engine. Dan untuk mempermudah penjelasan dari hasil 5 whys analysis, hasil dari analisis tersebut direpresentasikan dalam bentuk fishbone diagram: Gambar 5.2 Waiting for Customer Acceptance fishbone diagram

10 72 Gambar 5.3 Waiting for Work instruction / Jobcard fishbone diagram Gambar 5.4 Waiting for Breakdown Shortage part fishbone diagram

11 73 Gambar 5.5 Waiting for Subcont material part fishbone diagram 5.5 FMEA for Waste Waiting Dari hasil penjabaran pada fishbone diagram data akar penyebab masingmasing dari terjadinya waiting kemudian dianalisis dengan menggunakan metode FMEA untuk mengetahui tingkat kritis dari penyebab terjadinya waste sehingga dapat diambil langkah perbaikan sesuai dengan prioritas tingkat kritisnya. Hasil dari analisis tersebut direpresentasikan dalam bentuk perhitungan Risk Priority Number. Untuk melakukan analisis dengan menggunakan FMEA, RPN ditentukan dengan mengunakan perkalian antara rating dari Severity, Occurrence, dan Detection yang hasilnya dinyatakan dalam bentuk angka. Se diakukan pembobotan maka berikut ini disajikan data rating dari Severity, Occurrence dan Detection yang senya telah didiskusikan penentuan bobotnya dengan pihak yang terkait dengan proses maintenance atau overhaul engine.

12 74 Tabel 5.4 Severity Waste Waiting Time Rating Effect Kriteria 1 Tidak ada akibat Tidak terjadi waiting time 2 Sangat ringan Terjadi waiting time, tetapi tidak berpengaruh pada aktivitas proses 3 Ringan Terjadi waiting time, dan memiliki pengaruh yang sangat kecil terhadap proses berikutnya 4 Sangat rendah Terjadi waiting time, dan berpengaruh pada 1 proses berikutnya 5 Rendah Terjadi waiting time, dan berpengaruh pada 2 proses berikutnya 6 Sedang Terjadi waiting time, dan berpengaruh pada 3 proses berikutnya 7 Tinggi Terjadi waiting time, dan berpengaruh pada 4 proses berikutnya 8 Sangat tinggi Terjadi waiting time, dan berpengaruh pada sebagian besar proses berikutnya 9 Berbahaya Waiting time sangat sering terjadi, sehingga aktivitas proses tidak efektif 10 Sangat berbahaya Aktivitas proses tidak dapat dilakukan Tabel 5.5 Occurence Waste Waiting Time Rating Effect Kriteria 1 Tidak ada Tidak terjadi sama sekali 2 Sangat rendah Terjadi 1 kali 3 Ringan Terjadi 3 kali 4 Terjadi 5 kali 5 Sedang Terjadi 7 kali 6 Terjadi 9 kali 7 Terjadi 15 kali Tinggi 8 Terjadi 20 kali 9 Sering terjadi Sangat tinggi 10 Selalu terjadi

13 75 Tabel 5.6 Detection Waste Waiting Time Rating Effect Kriteria 1 Hampir pasti Sangat jelas, sangat mudah untuk diketahui 2 Sangat tinggi Mudah diketahui namun butuh bantuan sistem IT 3 Tinggi Memerlukan tracking ke 1 proses senya 4 Agak tinggi Memerlukan tracking ke 2 proses senya 5 Sedang Memerlukan tracking ke 4 proses senya 6 Rendah Memerlukan tracking ke 6 proses senya 7 Sangat rendah Memerlukan tracking proses secara menyeluruh 8 Jarang Memerlukan bantuan sistem IT dan analis proses 9 Sangat jarang Kemungkinan besar tidak dapat dideteksi 10 Hampir tidak mungkin Tidak dapat dideteksi Dari ketiga tabel acuan diatas, selanjutnya mode kegagalan yang ada pada Waste waiting fishbone diagram selanjutnya diolah pada tabel RPN berikut ini untuk mengetahui mode kegagalan yang paling kritis. Tabel 5.7 Risk Priority Number Waste Waiting Time Failure Severity Failure Mode Occurrence Waiting for Customer Acceptance Customer menyetujui Planning yang kurang tepat Terjadi Bug pada system IT pendukung Recommended Action Memperbaiki yang diajukan ke customer Meminta customer untuk melengkapi data last shop visit senya Mengupayakan perbaikan system IT secara kontinyu Detection RPN CODE 1 40 FA FB 2 32 FC

14 76 Failure Severity Failure Mode Occurrence Waiting for Work Instruction /Jobcard Waiting for Shortage Breakdown parts Jobcard dibuat karena Planner / Engineer memahami Kesalahan akibat metode pembuatan Jobcard Terjadi Bug pada system IT pendukung Material direservasi Stock di Warehouse kosong Stock gagal reservasi akibat bug system Recommended Action Training untuk Planner dan Engineer Memperbaiki metode dan prosedur pembuatan Jobcard Mengupayakan perbaikan system IT secara kontinyu Mengupayakan komunikasi yang efektif dengan PPIC dengan Material planner Mengupayakan komunikasi yang efektif dengan Purchaser dengan Warehouse Mengupayakan perbaikan system dan backup lewat data manual Detection RPN CODE FD FE 2 24 FF 2 80 FG FH 2 36 FI

15 77 Failure Severity Failure Mode Occurrence Waiting for Subcont material parts Repair Order dibuat karena terjadi Miskomunikasi Material mengalami cacat atau defect Shipping process part OV lama Recommended Action Mengupayakan komunikasi yang efektif dengan Purchaser dengan Warehouse Memperbaiki metode dan prosedur material handling Mengupayakan komunikasi dengan pihak bea cukai Detection RPN CODE 4 60 FJ 1 90 FK 1 64 FL Selanjutnya data dari hasil pembobotan tiap failure mode yang terdapat pada tabel senya diolah pada tabel dibawah ini untuk kemudian ditampilkan dalam bentuk pareto diagram. Tabel 5.8 Rekapitulasi RPN dari tiap Failure Mode Failure Mode Code RPN Score % Cummulative % FB % 16.18% FD % 28.76% FH % 40.90% FE % 52.13% FK % 62.25% FG % 71.24% FL % 78.43% FJ % 85.17% FA % 89.66% FI % 93.71% FC % 97.30% FF % % Berikut ini adalah hasil dari pengolahan tabel Rekapitulasi RPN dari tiap Failure Mode yang ditampilkan dalam bentuk pareto diagram.

16 78 Grafik 5.3 Pareto diagram dari Failure mode RPN Adapun informasi yang dapat diperoleh dari pareto diagram diatas adalah bahwa Failure Mode atau mode kegagalan yang paling kritis adalah Planning yang kurang tepat, Jobcard yang dibuat karena Planner / Engineer memahami, Stock di Warehouse yang kosong, Kesalahan metode pembuatan Jobcard, Material mengalami cacat atau defect, Material direservasi, dan Shipping process part OV lama. 80 % dari penyebab terjadinya waste terakumulasi dari semua mode kegagalan tersebut dan menyebabkan delay pada proses maintenance atau overhaul engine. Mode kegagalan yang telah disebutkan senya merupakan hasil dari beberapa penyebab dasar yaitu antara lain sebagai berikut: 1) Data yang atau tidak di-maintain secara berkelanjutan secara mendasar mengakibatkan fungsi planning menjadi tidak akurat dan berdampak langsung pada aktivitas utama dari proses overhaul. Data yang dimaksud yaitu data engine contohnya seperti data Last Shop Visit, dan data yang terkait dengan historis dari engine yang sedang mengalami proses maintenance atau overhaul.

17 79 2) Development dari sumber daya manusia dalam hal ini Training menjadi penyebab gagalnya fungsi planning dan aktivitas proses yang lain sehingga berdampak pada timbulnya waste. Beberapa aktivitas tidak berjalan dengan sesuai dikarenakan baik engineer maupun planner mendapat training. 3) Bug pada system dalam hal ini SAP ikut menyebabkan terjadinya waste yang berdampak langsung pada aktivitas proses. Bug tersebut menybabkan aktivitas seperti planning dan reservasi material menjadi terganggu. Namun pada dasarnya bug ini masih dalam level yang wajar dikarenakan engine maintenance unit baru saja mengembangkan sistem baru yang lebih terintegrasi dan diharapkan sistem tersebut mempercepat aliran proses. 4) Miskomunikasi antar unit menyebabkan terjadinya waste waiting. Koordinasi dari antar unit yang masih konvensional serta kurangnya pemahaman terhadap tanggung jawab masing- masing menyebabkan terjadinya miss-komunikasi dan berdampak pada timbulnya waste. 5) Penyebab lain berupa birokrasi shipping, hal yang terkait dengan finansial, dan hal teknis seperti prosedur shipping ikut menyumbang terjadinya waste meskipun tidak dalam skala yang besar. 5.6 Rekomendasi perbaikan Untuk meminimalkan kemungkinan timbualnya waste akibat dari beberapa akar masalah yang senya telah dibahas maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sesuai dengan penyebab yang ada, yang antara lain adalah sebagai berikut: 1) Memfokuskan untuk selalu meng update data last shop visit yang ada dengan selalu mencatat parameter operasional pada saat engine masih terpasang

18 80 dipesawat dan beroperasional, sehingga nantinya saat engine shop visit akan lebih mempermudah penyusunan. Pihak customer dalam hal ini operator atau maskapai perlu mengembangkan metode yang dapat menjamin ketersediaan data yang akurat. 2) Selalu mengembangkan kemampuan sumber daya manusia dengan memberikan training- training yang relevan dengan kebutuhan perusahaan. Hal ini sangat penting karena sumber daya manusia adalah aset termahal dari sebuah perusahaan. Mesin secanggih apapun tentu masih memerlukan keterlibatan manusia dalam penggunaanya. maka dari itu pengembangan SDM amatlah penting bagi perkembangan perusahaan. 3) Pengembangan system sebagai alat bantu bussines process akan sangat membantu perusahaan untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi proses. Di era perkembangan teknologi saat ini peran system memegang peran yang mendasar sebagai kontrol terhadap aktivitas proses. Pengembangan ini hendaknya terus diupayakan berjalan sesuai dengan perkembangan teknologi saat ini. 4) Mengupayakan perbaikan proses utamanya terkait dengan komunikasi antar bagian, prosedur teknis dalam proses (technical practice) seperti material handling, shipping dan aktivitas pendukung proses lainnya. Planning waktu yang tepat dan menjalin kerjasama yang baik dengan pihak birokrasi pengiriman akan sangat membantu mempercepat lead time dari proses shipping untuk part/ module subcont.