50 BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Pengumpulan Data Pengumpulan data-data yang nantinya akan digunakan pada tahap pengolahan data yaitu data yang diperoleh dari hasil pengamatan langsung dari proses produksi pembuatan cat pada Divisi Cat. Data-data yang diambil diantaranya adalah sejarah umum perusahaan, data actual hasil produksi dan produk defect yaitu dari bulan Januari - Juni 2011. Laporan tentang hasil produksi dan defect ini semuanya tercantum didalam QC Daily Reports. Datadata tersebut merupakan data-data yang diperoleh dari hasil obsrvasi secara langsung di bagian produksi dan wawancara langsung dengan pihak-pihak yang terkait dengan proses produksi pembuatan cat. 4.2 Gambaran Umum Perusahaan 4.2.1 Sejarah Perusahaan PT. Daya Kemindo adalah sebuah perusahaan lokal yang bergerak dalam bidang industri Cat automotive atau lebih di kenal dengan industri car refenishes. Didirikan pada bulan Oktober 2002 dan mulai beroproduksi secara penuh pada Januari 2003. 50
51 Awal produksi hanya melayani konsumen area Jabodetabek, tetapi seiring waktu dengan berbagai kebijakan perusahaan,saat ini PT.Daya Kemindo telah mengembangkan pasar penjualan hingga keluar pulau Jawa khususnya daerah Sumatera, juga beberapa daerah di Pulau Jawa dan beberapa daerah di Sulawesi dan beberapa konsumen di Papua. Pabrik PT. Daya Kemindo berlokasi di Jl. Raya Salembaran,Pergudangan 99, Blok EF-EG, Kecamatan Kosambi Teluk Naga, Kabupaten Tangerang, Provinsi Banten. Sedangkan untuk Office PT.Daya Kemindo berlokasi di Jl. Muara Karang Blok B IX Barat No. 5A Pluit Jakarta. Dari tahun 2003 sampai sekarang PT. Daya Kemindo telah memproduksi hampir 400 item produk untuk car refenishes yang tergolong dalam 3 jenis kelompok produk yaitu : primercoat, basecoat, dan topcoat. Selain produk cat, PT. Daya Kemindo juga memproduksi produk Thinner sebagai bahan pembantu cat dengan berbagi tipe produk. 4.2.2 Fungsi dan Kedudukan Perusahaan PT. Daya Kemindo merupakan salah satu perusahaan di Indonesia yang bergerak dalam bidang industri cat automotive. Di Indonesia sendiri industri cat automotive lebih banyak dikasai oleh Perusaahaan Asing yang telah berkerjasama dengan industri perakitan mobil dan karoseri di Indonesia untuk menggunakan produk mereka. Oleh karena itu segment pasar PT. Daya Kemindo lebih banyak kepada konsumen langsung di masyarakat yaitu melalui toko toko cat dan bengkel bengkel reparasi dan perwatan kendaraan. Target pasar sendiri lebih ditujukan kepada pengguna kendaraan mobil yaitu untuk pengecatan ulang maupun untuk reparasi atau perbaikan. Selain memenuhi
52 permintaan cat secara umum, permintaan khusus dari konsumen juga diupayakan untuk tetap dipenuhi misalnya permintaan warna yang khusus, proyek karoseri, bengkel asuransi dan lainnya. 4.2.3 Proses Produksi Dalam menjalankan unit bisnisnya, PT. Daya Kemindo membagi 2 unit divisi proses produksinya,yaitu : 1. Divisi Cat 2. Divisi Thinner Untuk penelitian ini, penulis memfokuskan pengamatan pada Divisi Cat,karena memiliki proses produksi yang lebih kompleks dengan spesifikasi produk yang lebih beragam dibandingkan dengan proses produksi thinner yang lebih mudah dan sederhana karena hanya melewati proses pencampuran solvent. 4.2.3.1 Proses Produksi Cat Pada proses produksi cat memiliki tiga bagian proses pengerjaan : 1. Bagian Grinding Pasta Pasta adalah bahan baku setengah jadi atau WIP yang terdiri dari komponen utama pigment sebagai biang warna pada basecoat dan resin sebagai media pelarut. Adapun alur prosesnya: Mixing Grinding Let down Mesin yang digunakan adalah Dinomill, sebagai mesin yang menggunakan teknologi terkini. Pasta yang sudah melewati proses Let down sudah siap untuk digunakan sebagai bahan campuran pembuatan cat.
53 2. Bagian WIP ( Work In Process ) WIP adalah juga bahan setengah jadi, yang dibuat sebagai bahan utama ataupun sebagai bahan pembantu untuk produksi barang jadi cat. WIP pada umumnya terdiri dari komponen Resin dan bahan Pengisi ( Filler ) serta bahan pembantu yaitu additive. Adapun alur prosesnya : Pre-Mixing Mixing Let down Mesin yang digunakan hanyalah mesin mixer, dan setelah melewati proses Let down, WIP sudah siap digunakan sebagai bahan campuran pembuatan barang jadi cat. 3. Bagian Barang Jadi Pada bagian barang jadi adalah final proses untuk memproduksi suatu jenis cat. Untuk cat automotive sendiri terbagi dalam 3 ( tiga ) jenis produk yaitu : Primer Coat ( Lapisan dasar ) Base Coat ( Lapisan warna dan protektif ) Top Coat ( Lapisan protektif dan daya kilap ) Komponen cat sendiri atau jenis material penyusun cat dapat dikelompokkan sebagai : Resin Pigment Filler / Extender Solvent Additive
54 Umumnya proses produksi barang jadi hanya melalui proses mixing, kecuali untuk jenis primer coat harus melalui proses Grinding menggunakan mesin triple roll. GUDANG RAW MATERIAL QC INCOMING MATERIAL PRODUKSI QC PROSES WIP PASTA BARANG JADI TIDAK : ADJUSMENT QC BARANG JADI OK ( SIAP PACKING ) PACKING Gambar 4.1 Flowchart proses produksi dan inspeksi QC
55 4.3 Inspeksi Kualitas terhadap Produk Barang Jadi Pengecekan kualitas pada barang jadi dilakukan oleh QC Barang Jadi untuk menyatakan produk tersebut siap untuk di packing atau tidak. Setiap produk barang jadi memiliki guiden standar kualitas dengan parameter parameter yang telah ditentukan. Adapun parameter pokok kualitas untuk barang jadi cat yaitu : Viscositas Solid Content Colors Crater Flooding Sagging Tiap parameter pengetesan memiliki range standar terhadap kualitas produk,yang mana bila dalam pengetesan diperoleh data yang Out of Standart maka dilakukan adjustment supaya bisa masuk range standar, tetapi bila adjustment tidak bisa memperbaiki maka produk tersebut dilakukan reproses untuk di oplos dengan batch produk sejenis berikutnya. Ketidakstabilan kualitas yang sering kali terjadi menghambat produktivitas produksi sehingga menghambat efektivitas kerja produksi dan rentan terhadap complain dari customer. 4.4 Data Quality Control Produk Cat Sebagai bahan pengamatan, penulis menggunakan data Quality Control barang jadi periode Januari sampai Juni 2011. Pada data ini untuk tiap batch produk yang diproduksi memiliki nilai masing masing parameter kualitas,dan terdapat data data yang tidak sesuai range standar yang telah ditetapkan oleh perusahaan.
Total NG (Batch) JUN MEI APR MAR FEB JAN Laporan Tugas Akhir 56 Adapun data itu kami sebut dengan batch NG ( No Good ), dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 4.1 Data NG ( Batch ) produksi bulan Januari Juni 2011 Defect ( OUT OF STD ) BULAN Jan Feb Mar Apr Mei Jun VISCOSITAS 35 31 40 46 52 55 SOLID CONTENT 6 5 8 9 12 11 COLORS 5 6 5 7 7 8 CRATER 4 3 5 5 6 7 FLOODING 3 2 3 3 4 3 SAGGING 1 1 3 2 2 3 Total NG ( BATCH ) 54 48 64 72 83 87 Total Produksi (BATCH) 250 248 262 275 290 315 %Total NG perbulan 21,60 19,35 24,43 26,18 28,62 27,62 %rata-rata NG per bulan (BATCH) 24,63 Chart of Total NG (Batch) 90 80 70 64 72 83 87 60 54 50 48 40 30 20 10 0 250 248 262 275 Total Produksi 290 315 Grafik 4.1 Pergerakan Jumlah Batch NG ( Out of Std ) produksi cat Bulan Januari Juni 2011
Count Percent Laporan Tugas Akhir 57 Dari data tersebut diatas, dilakukan pengukuran untuk mengidentifikasi bobot defect yang terjadi untuk diurutkan dari yang terbesar hingga yang terkecil dan disajikan dalam bentuk diagram pareto. Pareto Chart of Total NG (Batch) 400 100 300 80 60 200 100 40 20 0 Total NG (Batch) Visc SC Colors Crater Flooding Sagging Count 259 51 38 30 18 12 Percent 63.5 12.5 9.3 7.4 4.4 2.9 Cum % 63.5 76.0 85.3 92.6 97.1 100.0 0 Grafik 4.2 Diagram Pareto untuk NG ( Out of Std ) produksi cat Bulan Januari Juni 2011 Dari diagram pareto diatas terlihat jelas bahwa jenis defect yang terbesar adalah defect Viscositas dengan nilai 63,5 % sebagai jenis defect yang paling sering terjadi dan rincian persentase defect viscositas setiap bulannya dapat dilihat pada table berikut :
58 Tabel 4.2 Data persentase defect Viscositas BULAN JUMLAH PRODUKSI JUMLAH NG ( BATCH ) ( BATCH ) % DEFECT JANUARI 250 35 14,00 FEBRUARI 248 31 12,50 MARET 262 40 15,27 APRIL 275 46 16,73 MEI 290 52 17,93 JUNI 315 55 17,46 RATA - RATA PER-BULAN 15,65 Dari data pada table 4.1 terlihat bahwa persentase ketidakstabilan kualitas pada produk dengan terjadinya beberapa batch yang NG rata rata perbulan sebesar 24,63%. Hal ini tentunya berdampak terhadap efektivitas produksi yang terkendala akibat waktu proses produksi menjadi bertambah karena adanya adjustment dan reproses. Manajemen menargetkan persentase total batch yang NG per-bulan adalah dibawah 5%. Dari data pada grafik 4.2 diketahui bahwa ketidakstabilan viscositas adalah penyumbang terbesar dari total batch yang NG periode Januari Februari 2011 sebesar 63,5%, dengan nilai rata rata perbulan sebesar 15,65% seperti yang terlihat pada table 4.2, oleh karena itu permasalahan ini menjadi sasaran utama untuk dilakukan langkah langkah perbaikan sehingga dapat menurunkan persentase batch yang tidak stabil dalam kualitas. Adapun manajemen menargetkan persentase defect viscositas adalah dibawah 3%, maka atas dasar inilah penulis mencoba melakukan penelitian dengan menggunakan metode Failure Modes and Effect Analysis ( FMEA ).
59 4.5 Pengolahan Data Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode FMEA untuk menganalisis permasalahan yang menjadi fokus dan langkah langkah perbaikan yang harus di lakukan dan disajikan dalam bentuk pengolahan data. Dalam hal ini permasalahan ketidakstabilan viscositas menjadi fokus untuk mencari langkah langkah perbaikan yang diperlukan. 4.5.1 Diagram Fishbone viscositas. Berikut ini diagram fishbone yang menyebabkan output ketidakstabilan QC Incoming Material belum optimal Viscositas bahan Baku tidak stabil MATERIAL Belum ada komitmen Tegas terhadap suplier Suhu ruang Produksi panas Exhaust dan ventilsi kurang MAN Operator kurang teliti saat menimbang SDM lemah Pengukuran bahan kurang tepat Proses Mixing Tidak standar Deviasi berat timbangan Jenis Timabangan konvensiona METHODE Belum ada SOP Penguapan saat Proses mixing tinngi Tutup tanki tidak permanen Viscosity Unstable Sirkulasi udara kurang baik Pengukuran kurang presisi ENVIRONMENT MACHINE Gambar 4.2 Diagram Fishbone defect viscositas
60 4.5.2 Defect Report dengan Metode CFME ( Cause Failure Mode Effect ) Berdasarkan diagram Fishbone diatas, dapat dilakukan Root Cause Analysis untuk mengklarifikasi data dengan lebih jelas sehingga diketahui akar penyebab utama dari permasalahan dengan mengidentifikasi sumber sumber permasalahan sehingga dapat diambil tindakan yang tepat untuk menghilangkan atau mengurangi setiap akar penyebab terjadinya permasalahan tersebut. Akar penyebab permasalahan dituangkan dalam sebuah diagram CFME yang mana akan menjadi dasar membuat FMEA. Exhaust dan Ventilasi kurang Belum ada komitmen tegas dari suplier Timbangan jenis konvensional Sirkulasi udara kurang baik QC incoming Material belum optimal Pengukuran kurang presisi Suhu Ruang Produksi panas Viscositas bahan baku tidak stabil Deviasi berat timbangan VISCOSITY UNSTABLE Penguapan saat proses mixing tinggi Pengukuran Material kurang tepat Proses Mixing tidak standar Tutup tangki tidak permanen Operator kurang teliti saat menimbang Belum ada SOP SDM Lemah Gambar 4.3 Diagram Cause Failure Mode Effect ( CFME ) untuk defect viscosity
61 4.5.3 Perhitungan Severity, Occurrence dan Detection Pada tahap ini dilakukan penilaian terhadap potensi bentuk kegagalan secara kualitatif untuk mendapatkan nilai severity, serta malakukan pengolahan data untuk mendapatkan nilai occurrence dan detection. Severity Nilai severity diperoleh melalui penilaian dari penulis terhadap dampak dan gangguan yang ditimbulkan dari potensi kegagalan bila terjadi pada proses produksi. Berdasarkan penilaian yang diberikan oleh penulis, kemudian disesuaikan dengan parameter dari Automotive Industry Action Group (AIAG) severity rating, maka diperoleh nilai severity. Occurrence Nilai Occurrence merupakan perbandingan antara jumlah cacat dengan total cacat dengan jumlah output pada masing-masing fungsi proses. Penilaian tersebut bersifat kantitatif berdasarkan pada data pengamatan langsung ke perusahaan. Detection Nilai Detection merupakan kemampuan untuk mendeteeksi potensi dari kegagalan yang dapat terjadi pada proses produksi. Nilai tersebut diperoleh melalui pengolahan terhadap data akumulasi dari hasil pengamatan langsung pada bulan Januari - Juni 2011 terhadap proses produksi dengan suatu parameter tertentu dimana pengolahan tersebut dilakukan untuk mengetahui kemampuan dari system pengukuran pada proses produksi.
62 Karakteristik produk yang diharapkan Tabel 4.3 Nilai Severity, Occurrence, dan Detection Mode Of Failure Cause Of Failure Effect Of Failure D timbangan jenis konvensional Jumlah bahan tidak tepat 1. Deviasi berat timbangan deviasi ± 100 gr guiden formulasi 8 O S 9 6 2. Operator kurang teliti saat kurangnya pemahaman tentang Jumlah bahan tidak tepat menimbang pentingnya ketelitian kerja guiden formulasi 5 6 6 3. Viscositas bahan baku Viscositas bahan baku dari suplier ketidakstabilan kualitas tidak stabil tidak stabil dan QC incoming barang hasil proses material yang belum optimal Viscositas Proses produksi dilakukan Stabil 4. Proses yang kurang tepat Belum ada SOP sangat bergantung dari teknik dan kemampuan operator 5. Suhu ruang produksi Ventilasi kurang / sirkulasi udara Suhu ruang yang panas menambah panas ( saat musim panas ) kurang baik efek penguapan bahan 9 4 6 6 4 7 3 7 3 6. Penguapan saat proses tidak ada tutup tangki yang Mixing proses dengan mulut tanki mixing tinggi permanen yang terbuka menyebabkan penguapan besar 7 4 5