BAB V ANALISA HASIL. sebelumnya menggunakan metode OEE maka dapat disimpulkan bahwa hasil

Transkripsi

1 BAB V ANALISA HASIL Berdasarkan hasil analisa dan perhitungan yang telah dilakukan di bab sebelumnya menggunakan metode OEE maka dapat disimpulkan bahwa hasil pencapain OEE setiap bulannya adalah tidak dapat mencapai target ideal yang telah ditentukan, dari hasil pengambilan data ternyata masih banyak ditemukan Loss time pada proses pembuatan dies di machining center yang disebabkan oleh berbagai macam penyebab,seperti breakdown mesin akibat trouble yang menyebabkan alarm pada mesin, kemudian loss time yang terjadi akibat menunggu data yang dikirim dari Jepang yang terlalu lama sehingga mesin menganggur dan tidak beroperasi, dan sebagainya. Hal ini tentunya sangat berpengaruh terhadap pengeluaran dies yang diproduksi setiap harinya. Dari data monitoring dan analisa langsung di lapangan masih banyak sekali di temukan problem didalam proses, dan juga masalah Quality sehingga diperlukan pengerjaan ulang yang semestinya hal ini tidak perlu dilakukan karena sangat memakan waktu, seperti diketahui rata-rata satu kali proses mesin diperlukan 15,65 jam, hal ini menjadi penyebab rendahnya hasil pencapain OEE setiap bulannya. 63

2 Permasalahanya kondisi tersebut kadang tidak diperhatikan oleh penanggung jawab dilapangan mereka hanya bekerja tanpa memikirkan mengapa target produksi tidak pernah tercapai dan kondisi tersebut sudah sangat lama terjadi. Kurangnya Skill operator dilapangan, dan minimnya komunikasi antara karyawan dengan karyawan, hal tersebut sangat penting didalam suatu line produksi karena sangat berpengaruh terhadap kinerja dilapangan. 5.1 Pencapaian OEE Nilai OEE dari mesin milling di machining center selama 9 bulan yakni sejak Januari 2016 hingga September 2016 disajikan pada Tabel 5.1 Secara rata-rata pencapaian OEE hanya sebesar 76 %, yang terbilang masih rendah dari ideal, bahkan pada bulan Januari nilai OEE mencapai nilai terendah yakni hanya sebesar 68 %. Pencapaian ini masih sangat kecil jika dibandingkan dengan nilai OEE dari peralatan dalam kondisi ideal yang merupakan standar dari perusahaan kelas dunia yaitu sebesar 85 %. (Dutta et al.,2016). 64

3 Tabel 5.1 : Nilai Pencapaian OEE No Bulan Nilai Nilai Nilai Rate Availibility Performance Quality OEE 1 Januari 98,5% 76,1% 91,3% 68% 2 Februari 98,4% 79,5% 95,8% 75% 3 Maret 98,2% 78,9% 100% 78% 4 April 98,3% 82,1% 96,1% 78% 5 Mei 98,5% 75,6% 100% 75% 6 Juni 97,9% 81,8% 100% 80% 7 Juli 98,9% 79,1% 100% 78% 8 Agustus 99,2% 80,7% 96,2% 77% 9 September 98,9% 78,5% 96,0% 75% Dari hasil tersebut dapat dilihat nilai performance terbilang rendah dibanding dengan nilai variabel lain seperti nilai availability, dan rate of quality, dengan nila rata-rata bulan Januari sampai September yakni 79,1% yang membuat nilai OEE menjadi rendah pula yaitu 76% dibawah standart idealnya yaitu 85%. Pencapaian target OEE dan aktual yang terjadi disajikan pada gambar grafik Nilai OEE Target OEE Gambar 5.1 Grafik Pencapaian Nilai OEE 65

4 5.2 Analisa Six Big Losses Setelah diperoleh nilai OEE, selanjutnya dilakukan proses identifikasi six big lossess terhadap nilai performance yang rendah selama bulan Januari sampai september Dari data-data yang diperoleh, six big losses yang terjadi ditunjukkan pada Tabel 5.2 sebagai berikut : Tabel 5.2 : Tabel Persentase Faktor Six Big Losses No Six Big Losses Total Time Losses Persentase 1 Equipment Failure Loss Setup / Adjustment Loss Idling and Minor Stoppages Los Reduce Speed Loss Rework Loss Yield / Scrap Loss Total (Sumber : Hasil Pengolahan Data) Equipment Failure Loss Setup / Adjustment Loss Idling and Minor Stoppages Los Reduce Speed Loss Rework Loss Yield / Scrap Loss Gambar 5.2 Diagram Persentase Six Big Losses 66

5 Dari diagram parreto diatas faktor persentase Six Big Losses, dapat dilihat faktor terbesar penyebab rendahnya nilai performance disebabkan oleh reduce speed loss yaitu sebanya 44,1%, kemudian idling and minor stoppages loss dengan 36,7 %. 5.3 Analisa Diagram Sebab Akibat (Fishbone Diagram) Analisis terhadap penyebab faktor-faktor six big losses yang mengakibatkan rendahnya efektivitas mesin dalam perhitungan OEE dilakukan dengan menggunakan diagram sebab akibat (fishbone diagram). Berdasarkan diagram tabel 5.2, faktor dominan yang berpengaruh terhadap besarnya produktivitas dan efektivitas mesin adalah reduce speed loss. Gambar 5.3 Menunjukkan diagram sebab akibat (fishbone) untuk faktor reduce speed loss pada mesin CNC Milling. Kerugian pada reduce speed loss disebabkan perbedaan speed ideal berdasarkan lembar kerja shijisho dengan aktual kecepatan mesin saat beroperasi di feeding 100%. Disaat mesin berjalan normal di feeding 100% terkadang aktual saat proses machining tool bergerak sangat cepat membuat bergetar dan chip cepat tumpul sehingga pengurangan speed harus dilakukan penurunan ke 60% ~ 80% untuk menjaga tool tetap aman. Sehingga sebagai contoh program pertama yang semestinya selesai dalam satu jam, akibat pengurangan speed tersebut program pertama selesai dalam 3~5jam yang membuat cycle time jauh lebih panjang dibanding yang semestinya. 67

6 Gambar 5.3 Diagram Sebab Akibat Reduce Speed Losses 68

7 5.4 Analisa Kapasitas Dan Jumlah Mesin Ideal Dari hasil perhitungan kapasitas produksi mesin CNC milling pada bab sebelumnya didapatkan bahwa kapasitas produksi ideal selama 1 bulan adalah 28 pcs. Sedangkan setiap bulannya line machining center harus memproduksi ratarata 33 pcs. Oleh sebab itu, wajar apabila mesin tidak dapat menampung machining dies karena demand dies yang harus diproduksi melebihi kapasitas. Setelah mendapatkan hasil kapasitas ideal kemudian menghitung jumlah mesin ideal untuk menampung proses produksi dies di machining center. Dari hasil perhitungan di bab sebelumnya didapatlah angka 1,178 ~ 1,2. Dimana angka ini berarti jika > dari satu maka dibulatkan ke 2, sehingga idealnya dengan jumlah proses produsi yang rata-rata 33 pcs per bulan, jumlah mesin di machining center idealnya harus berjumlah 2 mesin. 5.5 Rekomendasi Improvement Dari perhitungan kapasitas mesin dan jumlah mesin ideal yang telah dijabarkan tadi yakni penambahan mesin 1 buah menjadi 2 buah sebenarnya sudah mampu menunjang 0,2 kapasitas produksi yang berlebih. Namun apabila perusahaan belum mampu untuk menambah 1 buah mesin karena masalah keuangan atau hal lain, maka hasil analisa six big losses terbanyak persentasenya yang sangat mempengaruhi nilai performance yaitu reduce speed losses harus segera dihilangkan atau dikurangi secara bertahap. Rekomendasi perbaikan untuk permasalahan Reduce speed losess dari penjabaran diagram sebab akibat (fishbone) diuraikan sebagai berikut : 69

8 Tabel 5.5 : Rekomendasi Improvement Line Machining Center Fishbone Parameter Man Material (data) Methode Machine No Losses Description Improve Detail 1 Pemakanan / Feeding yang besar 2 3 Pembuangan kiriko jarang dilakukan Kurangnya pemahaman baca gambar dan huruf kanji jepang 4 Kurangnya pengecekan data 5 Data bersifat kaku karena dibuat komputer 6 Menunggu pengiriman data 7 Proses download data satu persatu 8 Perbaikan kerusakan yang mengakibatkan alarm 9 Kerusakan kecil yang dibiarkan Perubahan data ditujukan kepada tim engineering untuk merubah data feeding agar dikurangi Lakukan pembuangan kiriko setelah mesin beropersi, jangan biarkan kiriko menumpuk terlalu lama di dalam mesin Pelatihan atau training operator mengenai membaca gambar, dan perubahan lembar instruksi kerja ke Bahasa Indonesia Lakukan pengecekan data dengan teliti satu persatu, pastikan data tidak ada satupun yang hilang Simulasi data agar disesuaikan dengan kondisi aktual mesin agar tidak ada gap antar data simulasi dan aktual di mesin Pengecekan kesediaan data sebelum beroperasi yang dilakukan oleh lawan shift atau pengawasan leader Perubahan data base perusahaan untuk diperbarui dengan item download all, agar waktu jadi lebih cepat Untuk mencegah alarm mesin terjadi upayakan hal yang membuat damage dan alarm tidak terjadi, dan adapun jika terjadi kerusakan segera lakukan perbaikan, dan kemudian pelatihan penanggulangan masalah sendiri oleh operator untuk meminimalisasi waktu perbaikan Segera lakukan pengecekan apabila ada hal yang dirasa aneh terjadi pada mesin, guna mengetahui masalah sebelum masalah menjadi lebih besar. 10 Pengisian coolant / oil cutting Dibuatkan sistem tenken (point check) setiap pagi sebelum mesin beroperasi 11 Service tidak berkala Dibuatkan scheduling untuk service preventif mesin 70

9 5.6 Perkiraan Penurunan Biaya Dari total biaya yang dikeluarkan PT. RKN Forge Indonesia untuk subcone ke PT. Toyo Presisi Indonesia pada periode Januari 2016 September 2016 adalah sebesar Rp , dimana jumlah biaya tersebut merupakan hasil 100% dari total losses. Jika improve berhasil maksimal untuk mengurangi Losses Reduce Speed yang merupakan losses dominan yaitu 44,11%. Maka dapat mengurangi biaya mencapai Rp Namun jika perusahaan mampu membeli mesin satu buah maka total biaya tersebut dapat dihilangkan 100%. 71