Analisis Waste dalam Produksi Pasta Gigi Menggunakan Lean Thinking

Transkripsi

1 1 Analisis Waste dalam Produksi Pasta Gigi Menggunakan Lean Thinking Hans Roberto Widiasmoro, dan Moses L. Singgih Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya Indonesia Perusahaan Pasta Gigi (PG) bergerak di bidang produksi fast moving consumer goods (FMCG) di Indonesia, dengan salah satu produk utamanya, yakni Pasta Gigi A 190 gram (fast production). PG berkeinginan untuk mengetahui dan menganalisa mengapa business process yang dijalankan untuk Pasta Gigi A 190 gram masih belum optimal. Hal ini disebabkan adanya beberapa pemborosan (wastes) yang ternyata masih belum bisa diidentifikasi dan dieliminasi oleh perusahaan di dalam business process Pasta Gigi A 190 gram, seperti waiting, excess inventory, error (defect/reject/rework), transportation, dan lainnya. Agar improvement (eliminasi waste) yang akan dilakukan dapat terintegrasi ke setiap bagian jaringan supply chain, dan dapat berdampak lebih besar serta menyeluruh di dalam business process Pasta Gigi A 190 gram, diimplementasikan konsep lean supply chain. Melalui konsep Lean Thinking yang digunakan untuk mengeliminasi waste yang terjadi, dan metode pendukung Multi Criteria Decision Making (MCDM), yaitu Analytical Hierarchy Process (AHP) yang digunakan dalam pembobotan waste, serta beberapa assessment untuk mengukur performansi perusahaan, dibuatlah skenario perbaikan yang disesuaikan dengan kondisi riil perusahaan. Seringkali produksi mengalami delay karena harus menunggu kedatangan raw material, adanya mesin yang harus menunggu lama untuk diperbaiki, dan banyaknya finished goods yang telah selesai dipalletizing, yang menunggu lama untuk diambil oleh operator BOF Maka dari itu, diperlukan konsep lean yang mampu mengeliminasi/mereduksi waste secara optimal. Eliminasi waste tersebut harus diimplementasikan ke setiap bagian jaringan supply chain dari business process perusahaan, sehingga dampak perubahan (improvement) yang dirasakan lebih besar dan menyeluruh. Semakin kompleks jaringan supply chain pada bisnis perusahaan, maka semakin besar pula potensi munculnya pemborosan (waste) yang tidak diketahui (dari blind spot yang tidak dapat diamati dan dikontrol secara penuh dan menyeluruh) oleh perusahaan (seperti fenomena iceberg/gunung es). Untuk mempermudah pengidentifikasian dan perbaikan waste dalam pendekatan lean thinking [1], akan digunakan sebuah tools, yakni value stream mapping (VSM). Kata Kunci: Lean Thinking, Value Stream Mapping, Seven Wastes, Analytical Hierarchy Process, Produksi Pasta Gigi. Dispencing Area Process Area I. PENDAHULUAN P enelitian ini dilakukan pada perusahaan fast moving consumer goods (FMCG) yang cukup besar di Indonesia, yakni Perusahaan Pasta Gigi (PG). Saat ini PG sedang menjalankan sebuah pilot project untuk mengetahui dan menganalisa apakah proses produksi yang dijalankan untuk Pasta Gigi A 190 gram sudah ideal atau masih terdapat beberapa aktivitas pemborosan (waste). PG memilih untuk menerapkan pilot project terhadap Pasta Gigi A 190 gram disebabkan oleh beberapa alasan berikut ini: 1. Pasta Gigi A 190 gram termasuk ke dalam portofolio Home and Personal Care yang berkontribusi terhadap 73% dari keseluruhan pendapatan PG, (dampak positif improvement akan terasa jauh lebih besar) 2. Proses produksi Pasta Gigi A 190 gram termasuk salah satu yang paling kompleks, sehingga perusahaan ingin agar operator kerja menjadi terbiasa melaksanakan perbaikan yang direkomendasikan Beberapa contoh waste yang masih belum teratasi: Masih banyaknya fibretes yang penyok-penyok dari lini produksi Pasta Gigi A 190 gram yang lolos ke area palletan, sehingga harus di-rework Supplier Raw Material Store Packing Line BOF SDF Customer Gambar 1 Material Flow Untuk PC Factory Secara Umum Batasan untuk ruang lingkup dalam jaringan supply chain yang diamati untuk penelitian ini ialah bagian/blok yang berwarna ungu, yakni bagian hulu dimulai dari kedatangan packaging material (tube, carton, dan fibrete) atau inbound logistics/materials (pengiriman yang dilakukan supplier mewakili posisi supplier itu sendiri di dalam supply chain perusahaan), berlanjut ke raw material store, substore area, packing line (production line), lalu area palletan, BOF, dan kemudian SDF hingga ke bagian hilir, yaitu IndoGrosir. II. METODOLOGI PENELITIAN A. Tahap Identifikasi Permasalahan Tahap ini merupakan tahap awal penelitian di mana akan dilakukan serangkaian aktivitas terkait identifikasi permasalahan, yaitu mengidentifikasi dan merumuskan masalah yang ada di perusahaan yang nantinya akan dijadikan

2 2 topik penelitian, menentukan tujuan dilakukannya penelitian ini dan melakukan studi penelitian (literatur maupun lapangan) B. Tahap Pengumpulan Data Studi (tinjauan) lapangan akan dilanjutkan dengan tahap pengumpulan data untuk digunakan sebagai input dalam tahap pembuatan VSM (dan VALSAT) serta tahap penilaian (assessment) performansi perusahaan. Pengambilan data yang dilakukan terbagi atas dua bagian, yakni untuk aliran material/produksi (pengamatan langsung dan stopwatch time study) dan untuk aliran informasi (wawancara dan brainstorming). C. Tahap Pembuatan VSM Pengolahan data yang telah dikumpulkan sebelumnya dimulai dengan melakukan mapping untuk mengidentifikasi dan menganalisa serta memperbaki (mengurangi/ menghilangkan) waste menggunakan VSM. Lean thinking digunakan sebagai dasar konsep untuk membantu dalam upaya memberikan ide perbaikan (improvement), sehingga improvement yang dilakukan akan lebih terintegrasi Gambar 2 VSM untuk Proses Produksi Utama Pasta Gigi A 190 gram Dan, berikut ini adalah penggambaran VSM mulai dari stage RMS hingga ke IndoGrosir: D. Tahap Penilaian (Assessment) Performansi Perusahaan Berdasarkan hasil VALSAT yang telah dibuat pada Tahap Pembuatan VSM sebelumnya, dibuatlah suatu assessment yang digunakan untuk mengetahui performansi perusahaan, Elemen-elemen assessment tersebut, antara lain Production Cycle Time, Order Lead Time, Order Fulfillment Rate, On Time Delivery, Safety Stock, Product Quality, dan Production Output E. Tahap Analisa dan Interpretasi Data serta Pembahasan Tahap berikutnya ialah menganalisa dan melakukan interpretasi data-data hasil simulasi dan juga hasil VSM untuk menentukan alternatif perbaikan mana yang lebih baik yang nantinya akan dibuatkan skenario perbaikan dan dijadikan rekomendasi perbaikan. F. Tahap Penarikan Kesimpulan dan Saran Setelah membuat dan menentukan skenario perbaikan yang akan direkomendasikan, penelitian ini diakhiri dengan tahapan membuat kesimpulan dari awal hingga berakhirnya penelitian ini dan memberikan saran yang nantinya akan membantu evaluasi dan pengembangan penelitian ini selanjutnya maupun penelitian lain di bidang yang sejenis. Gambar 3 Current State VSM untuk Proses Produksi dari RMS hingga Area Palletan Total production lead time dari VSM di atas sebesar 46995,2114 detik, sedangkan total value added time selama 3422,1022 detik. Besarnya total production lead time di BOF ialah 1759,76 detik dan untuk value added time-nya sama dengan 1,97 detik. Gambar 4 Current State VSM untuk Proses Produksi dari BOF III. PENGOLAHAN DATA A. Pembuatan Current State VSM Gambaran VSM untuk end-to-end business dari peoses produksi (order process hingga order fulfillment) adalah sebagai berikut: Gambar 5 Current State VSM untuk Proses Produksi dari Order Management

3 3 Dan, value added time untuk area Order Management adalah 1844,32 detik, tetapi total production lead time-nya sebesar 0 (nol) detik. Di SDF, total production lead time sebesar 89497,97 detik dan value added time adalah 104,76 detik. Tabel 1 Hasil Penghitungan VALSAT Process Activity Mapping Supply Chain Response Matrix Production Variety Funnel Quality Filter Mapping Demand Amplification Mapping Decision Point Analysis Physical Structure Transportation Overproduction Overprocessing Inventory (storage) Waiting Motion Error (defect/reject/ rework) Total Persentase 33.35% 19.80% 5.56% 16.28% 13.70% 9.58% 1.72% Hasil dari pembuatan PAM ialah seperti berikut : Tabel 2 Hasil Rekapan Jenis Aktivitas, Total Waktu, dan Total Jarak Gambar 6 Current State VSM untuk Proses Produksi dari SDF Total waktu yang diperlukan untuk melakukan aktivitasaktivitas kerja di IndoGrosir (production lead time) ialah 8765,05 detik dan value added time-nya sebesar 239,99 detik. Berdasarkan hasil penghitungan days physical stock dan lead time process dari tiap stages of supply chain, maka hasil SCRM yang diperoleh, yakni : Cumulative Stock : 5.17 Hari 6 TOTAL : 6.82 Hari Gambar 7 Current State VSM untuk Proses Produksi dari IndoGrosir , 1 SDF 1.037, 1.11 BOF B. Waste Workshop Berdasarkan hasil pembobotan menggunakan AHP, diperolehlah hasil sebagai berikut : Palletan Packing Line RMS 0.51, , , 1 Cumulative Lead Time : 1.65 Hari Gambar 9 Hasil Supply Chain Response Matrix untuk Business Process Pasta Gigi A 190 gram Sedangkan, dari hasil pengamatan tehadap permasalahan quality yang terjadi di perusahaan, didapatkan hasil seperti ini : Gambar 8 Hasil Pembobotan Masing-masing Jenis Waste dengan AHP Kemudian, dilakukan pemilihan tools dari VALSAT [2]:

4 4 Tabel 3 Hasil Rekapan Data Ketiga Jenis Defect untuk Quality Filter Mapping Stage Product Defect Service Defect Internal Scrap Kasus Kasus % ppm % ppm % ppm RMS Cacat dari supplier Terkadang ada masalah dengan PO pengiriman (jumlah pengiriman tidak sesuai, dll) PM yang mengalami perubahan kualitas Keterlambatan Packing Line yang lolos ke PL pengiriman PM (biasanya karena faktor penyimpanan) Palletan BOF SDF Rata-rata adanya produk bermasalah dari sampel saat inspeksi lolos sampai ke BOF lolos sampai ke SDF Tidak masalah ada yang berkaitan dengan jenis defect ini Tidak ada jadwal pengiriman shuttle secara pasti dan semua dokumentasi pengiriman harus lengkap Truk (transportasi) sering terlambat datang Kasus Kemungkinan terjadi defect kecil karena bertipe fast moving Rata-rata defect pada carton Jenis defect ini tidak pernah terjadi Gambar 12 Demand Amplification Mapping untuk Order/Demand Quantity Dispatch Quantity (Sales Order) Sedangkan, grafik perbandingan yang dihasilkan oleh DAM, yaitu : C. Assessment Performansi Perusahaan Berikut ini adalah beberapa assessment yang berhasil dilakukan untuk mengukur performansi perusahaan : Tabel 4 Hasil Assessment untuk Production Cycle Time Gambar 10 Demand Amplification Mapping untuk Demand Forecasting Production Plan Tabel 5 Hasil Assessment untuk Order Lead Time Gambar 11. Demand Amplification Mapping untuk Production Plan Production Output Sedangkan, untuk hasil safety stock dan production output-nya ialah :

5 5 Tabel 6 Assessment untuk (Safety Stock) Tabel 7 Assesment untuk Production Output pada Kondisi Tertentu terjadinya error. Penghitungan untuk Order Fulfillment Rate terhadap IndoGrosir mencapai 97,67% lebih tinggi dibanding rata-rata untuk pasar sejenis secara umum yang hanya mencapai 96%. Berdasarkan pertimbangan hasil order lead time di mana perusahaan membutuhkan waktu sekitar 1,06 hari dan batas waktu kadaluarsa PO (PO closed) dari IndoGrosir, yaitu selama dua hari, maka bisa disimpulkan bahwa PG dapat dikatakan telah mampu untuk memenuhi tuntutan on time delivery dari customer. Permasalahan breakdown ternyata sangat mempengaruhi terjadinya perubahan (penurunan) production output. Breakdown yang terjadi dapat disebabkan adanya defect yang terjadi, macetnya komponen mesin dalam menjalankan fungsinya, dan adanya komponen yang rusak, sehingga membutuhkan waktu penggantian. A. Rekomendasi Skenario Perbaikan Improvement yang direkomendasikan dilakukan dengan menarik ke belakang hal-hal apa saja yang masih dilakukan oleh perusahaan tetapi tidak sesuai dengan nilai-nilai yang diinginkan oleh customer (pulling customer value) [3]. Dampak improvement yang direkomendasikan, antara lain : IV. ANALISA DAN INTERPRETASI DATA SERTA PEMBAHASAN Dan, berdasarkan hasil Current State VSM diketahui bahwa area Packing Line dan Order Management yang memberikan kontribusi terbesar terhadap value added process, sebab Packing Line merupakan area produksi utama yang menghasilkan produk yang diinginkan customer, dan Order Management merupakan bagian yang bertugas untuk memastikan customer memperoleh sesuai kebutuhan dan dapat dikirim pada waktu yang diinginkan. Dari hasil Process Activity Mapping, diketahui bahwa untuk jenis aktivitas delay (15,32%) dan transport (5,11%) yang memiliki kontribusi waktu proses terbesar kedua dan ketiga terbukti memang menjadi beberapa faktor dari sumber pemborosan (waste) yang terdapat di dalam proses produksi (sesuai hasil Waste Workshop di mana waiting dan transportation menempati urutan waste ketiga dan keempat). Hasil total dari Supply Chain Response Matrix sebesar 6,82 hari menunjukkan bahwa secara tidak langsung safety stock perusahaan dibuat untuk dapat menjaga proses produksi agar tetap bisa berjalan selama sekitar satu minggu (sesuai kebijakan dari SDF yang menjaga safety stock-nya selama satu minggu untuk memenuhi customer order). Dari penghitungan Quality Filter Mapping, diketahui bahwa area Packing Line yang merupakan tempat yang memiliki rata-rata tertinggi untuk ketiga jenis defect (product defect, service level defect, dan internal scrap defect), sebab Packing Line merupakan pusat berjalannya produksi di dalam pabrik, sehingga banyak kemungkinan Tabel 8. Hasil Rekapan Jenis Aktivitas, Total Waktu, dan Total Jarak Sesudah Perbaikan Selain itu, juga dilakukan analisa menggunakan fishbone diagram, sehingga diperoleh hasil perbaikan seperti berikut : Tabel 9 Permasalahan Quality pada setiap Stages of Supply Chain Sesudah Diperbaiki Stage Product Defect Service Defect Internal Scrap Kasus Kasus % ppm % ppm % ppm Kasus Terkadang ada masalah dengan PO Kemungkinan terjadi RMS Cacat dari supplier pengiriman (jumlah pengiriman tidak sesuai, dll) defect kecil karena bertipe fast moving PM yang mengalami perubahan kualitas Packing Line Keterlambatan Rata-rata defect yang lolos ke PL pengiriman PM pada carton (biasanya karena faktor penyimpanan) Palletan BOF SDF Rata-rata adanya produk bermasalah dari sampel saat inspeksi lolos sampai ke BOF lolos sampai ke SDF Tidak masalah ada yang berkaitan dengan jenis defect ini Tidak ada jadwal pengiriman shuttle secara pasti dan semua dokumentasi pengiriman harus lengkap Truk (transportasi) sering terlambat datang Jenis defect ini tidak pernah terjadi

6 6 B. Future State VSM Berdasarkan hasil skenario perbaikan yang telah dibuat sebelumnya, berikut ini adalah current state yang telah mendapat dampak perbaikan tersebut : Gambar 17 Future State VSM untuk Proses Produksi dari IndoGrosir Gambar 13. Future State VSM untuk Proses Produksi dari RMS hingga Area Palletan Gambar 14 Future State VSM untuk Proses Produksi dari BOF V. KESIMPULAN/RINGKASAN Beberapa kesimpulan yang bisa ditarik guna menjawab tujuan penelitian yang telah dijelaskan di awal penelitian, yaitu: 1. Berdasarkan hasil Waste Workshop, urutan waste dari bobot terbesar sampai terkecil, adalah Error (23,6%), Over-production (18%), Waiting (13,7%), Transportation (13,5%), Inventory (12%), Overprocessing (10,9%), Motion (8,2%) 2. Jumlah aktivitas Non Value Added (NVA) sebanyak 17 aktivas dari 79 aktivitas (21,52%) dengan total waktu sebesar 10151,76 detik 3. Area yang memiliki rata-rata tingkat masalah quality paling tinggi ialah Packing Line 4. Terdapat 10 macam rekomendasi perbaikan yang mampu mengurangi jumlah aktivitas NVA menjadi hanya 5 aktivitas dari 68 aktivitas kerja (7,35%) dengan total waktu 6881,8 detik. Gambar 15 Future State VSM untuk Proses Produksi dari Order Management UCAPAN TERIMA KASIH Penulis Hans Roberto Widiamsoro mengucapkan pui syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa dan juga terima kasih kepada Dosen Pembimbing yang telah memberikan bantuan pemikiran, masukan, dan kritikaan serta saran yang sangat berguna bagi kelancaran penelitian ini. Tidak lupa pula penulis menghaturkan ucapan terima kasih yang sebesarbesarnya kepada Ayah, Ibu, dan Adik yang telah memberikan dukungan moril yang begitu besar hingga dapat terselesaikannya penelitian ini, serta pihak perusahaan yang telah bersedia dijadikan obyek penelitian ini. Gambar 16 Future State VSM untuk Proses Produksi dari SDF DAFTAR PUSTAKA [1] M. Rother and J. Shook, Learning to See : Value Stream Mapping to Create Value and Eliminate Muda. Cambridge, Massachusetts, USA: Lean Enterprose Institute, Inc., [2] P. Hines and N. Rich, "The Seven Value Stream Mapping Tools," International Journal of Operation & Production Management, vol. 17, pp , [3] Y. Monden, Toyota Production System : an Integrated Approch to Justin-Time, 2 ed. Norcross, Georgia, USA: Industrial Engineering and management Press, 1993.