PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
5.1.1. Data Karakteristik Teknis Kritikal Track Link Aktual
5.2.2.4. Perhitungan Loss of Quality Proses Produksi Usulan
Perhitungan loss dapat ditentukan dengan menggunakan rumus:
�= �
9��2
dimana L : Loss yang terjadi per unit produksi
A : Loss yang terjadi ketika nilai karakteristik sebesar USL atau LSL
Cp: Kapabilitas proses
Perhitungan loss of quality perusahaan yang terjadi untuk setiap
karakteristik adalah sebagai berikut:
1. Karakteristik Hardness Index
A = Rp.1.369,97 ; Cp = 0,8728
Maka, loss of quality yang terjadi per unit produksi adalah
�= �
9��2 =
1.369,97
2. Karakteristik Tensile Strength
A = Rp.1.369,97 ; Cp = 0,863
Maka, loss of quality yang terjadi per unit produksi adalah
�= �
9��2 =
1.369,97
9(0,863)2 = 204,38
Rekapitulasi rekapitulasi loss yang terjadi untuk setiap karakteristik proses
produksi usulan ditunjukkan pada Tabel 5.17.
Tabel 5.17. Rekapitulasi Loss yang Terjadi untuk Setiap Karakteristik
No. Sumber Loss Loss yang Terjadi
1 Karakteristik A Rp. 545,13
2 Karakteristik B Rp. 435,27
3 Karakteristik Hardness Index Rp. 199,82 4 Karakteristik Tensile Strength Rp. 204,38
Total Loss of Quality per Unit Produksi Rp.1.384,60
Perusahaan memproduksi 2000 unit track link setiap bulannya, dengan
kata lain, setelah mengaplikasikan proses produksi usulan perusahaan akan
mengalami loss of quality sebesar 2000 × Rp.1.384,60 = Rp.2.769.208 per bulan.
5.3.3. Perbandingan Proses Produksi Awal dan Proses Produksi Usulan
Selisih perhitungan loss perusahaan per tahun ditunjukkan pada Tabel
Tabel 5.18. Tabel Selisih Perhitungan Loss Perusahaan Pertahun
Keterangan Biaya Total
Proses Produksi
Awal
Loss of Quality Rp.3.892.240/bulan Rp.3.892.240/bulan
Proses Produksi
Usulan
Loss of Quality Rp.2.769.208/bulan
Rp.3.361.568/bulan
Penambahan
Biaya Produksi Rp.592.360/bulan
Maka, setelah mengaplikasikan proses produksi usulan, perusahaan
akan menurunkan loss sosial sebesar Rp.3.892.240/bulan − Rp.3.361.568/bulan = Rp.530.672/bulan.
5.2.3. Usulan Perbaikan Losses Perusahaan Failure Mode and Effect
Analysis
FMEA bertujuan untuk mengidentifikasi dan menilai resiko-resiko yang
berhubungan dengan potensi kegagalan serta prioritas langkah perbaikan. FMEA
merupakan suatu prosedur terstruktur yang mengidentifikasi dan mencegah
sebanyak mungkin mode kegagalan (failure mode). Mode kegagalan merupakan
semua yang termasuk dalam kecacatan dan kondisi di luar batas spesifikasi.
Kegagalan yang terjadi pada setiap tahapan proses produksi diidentifikasi efek
yang disebabkannya dengan melakukan wawancara pada setiap responden yang
Tahap-tahap dalam proses FMEA adalah sebagai berikut:
1. Penentuan Jenis Kegagalan Potensial
Jenis kegagalan potensial pada produksi track link berhubungan dengan loss
perusahaan adalah kecacatan dimensi panjang yaitu karakteristik A dan
karakteristik B, dan kecacatan mechanical properties yaitu karakteristik
hardness index dan karakteristik tensile strength.
2. Penentuan Efek yang Ditimbulkan oleh Kegagalan
Efek kegagalan ditentukan melalui wawancara terhadap bagian kepala
produksi dan kepala quality control, dengan menggunakan acuan Tabel 5.19.
Tabel 5.19. Penilaian Severity FMEA yang Disarankan
Severity Rank Kriteria
None 1 Dapat terlihat oleh operator (Proses). Mungkin/tidak terlihat oleh user (Produk).
Very
Slight 2
Tidak ada efek kegagalan pada proses berikutnya (Proses). Efek kegagalan dapat diabaikan (Produk).
Slight 3 User mungkin dapat memperhatikan efek kegagalan, namun efek tersebut sangat kecil (Proses dan Produk).
Minor 4
Proses lokal selanjutnya mungkin akan kena dampak (Proses). User akan mengalami efek negatif yang minor (Produk).
Moderate 5 Dampak akan terasa sepanjang proses selanjutnya (Produk). Performansi produk yang rendah, user kecewa (Produk)
Severe 6
Gangguan terhadap proses selanjutnya (Proses). Produk akan mengalami degradasi seiring berjalannya waktu, user kecewa (Produk).
Tabel 5.19. Penilaian Severity FMEA yang Disarankan (Lanjutan)
Severity Rank Kriteria
High
Severity 7
Downtime yang signifikan (Proses). Performansi produk terkena efek yang parah, user sangat kecewa (Produk).
Very High Severity 8
Downtime yang signifikan dan dampak finansial yang besar (Proses). Produk tak dapat dioperasikan namun masih aman, user sangat kecewa (Produk).
Extreme
Severity 9
Kegagalan berujung dampak yang berbahaya sangat mungkin terjadi. Keselamatan dan peraturan menjadi perhatian (Proses dan Produk).
Maximum
Severity 10
Kegagalan berujung dampak yang berbahaya dapat
dipastikan akan terjadi (Proses). Keselamatan dan peraturan terlanggar (Produk).
Efek yang ditimbulkan oleh setiap kegagalan tersebut adalah dampak finansial
yang negatif pada perusahaan dan track link tidak dapat dioperasikan oleh
customer. Berdasarkan hal yang ditimbulkan tersebut nilai severity berada pada posisi 8.
3. Penentuan Penyebab Kegagalan
Penyebab kegagalan ditentukan berdasarkan hasil pengamatan dan diskusi
dengan bagian kepala produksi dan kepala quality control, dengan
Tabel 5.20. Penilaian Occurrence FMEA yang Disarankan
Occurrence Rank Kriteria
Extremely Unlikely 1 Kegagalan sangat jarang terjadi Remote Likelihood 2 Kegagalan jarang terjadi
Very Low Likelihood 3 Kegagalan sangat sedikit terjadi Low Likelihood 4 Kegagalan sedikit terjadi
Moderately Low
Likelihood 5 Kegagalan kadang-kadang terjadi Medium Likelihood 6 Kegagalan yang terjadi secara moderat Moderately High
Likelihood 7 Kegagalan yang lumayan banyak terjadi High Likelihood 8 Kegagalan yang banyak terjadi
Very High Likelihood 9 Kegagalan yang sangat banyak terjadi Extremely Likely 10 Kegagalan yang hampir dapat dipastikan
akan terjadi
Adapun penyebab kegagalan karakteristik A dan karakteristik B adalah
sebagai berikut:
a. Ukuran pattern yang tidak sesuai spesifikasi.
Berdasarkan hasil diskusi dengan kepala quality control dan supervisor
bagian pembuatan pattern, hal ini jarang terjadi, yaitu 1 dalam 1.000 kali
pembuatan pattern. Berdasarkan hal tersebut, nilai occurrence diberikan
nilai 4.
b. Cast yang tidak sejajar.
Berdasarkan hasil rekaman perusahaan dan diskusi dengan kepala quality
dalam 1.000 kali perakitan casting. Berdasarkan hal tersebut, nilai
occurrence diberikan nilai 7.
c. Proses pengelasan dan penggerindaan yang berlebih ataupun tidak cukup. Hal ini dikarenakan proses pengelasan dan penggerindaan hanya bertujuan
untuk menghaluskan permukaan track link, bukan sebagai proses dalam
pembentukan track link untuk mencapai spesifikasi yang diinginkan.
Berdasarkan hasil rekaman perusahaan dan diskusi dengan kepala quality
control dan supervisor bagian workshop, hal ini sering terjadi, yaitu 20 dalam 1.000 kali proses pengelasan dan penggerindaan. Berdasarkan hal
tersebut, nilai occurrence diberikan nilai 8.
Adapun penyebab kegagalan karakteristik hardness index dan karakteristik
tensile strength adalah sebagai berikut:
a. Peleburan logam yang tidak mencapai suhu yang ditetapkan.
Berdasarkan hasil rekaman perusahaan dan hasil diskusi dengan kepala
quality control dan supervisor bagian foundry, hal ini jarang terjadi, yaitu 1 dalam 1.000 kali peleburan logam. Berdasarkan hal tersebut, nilai
occurrence diberikan nilai 4.
b. Suhu ruangan pembekuan logam yang berubah-ubah tiap waktu.
Berdasarkan hasil diskusi dengan kepala quality control dan supervisor
bagian foundry, hal ini konsisten terjadi, yaitu lebih dari 100 dalam 1.000
kali pembekuan logam. Berdasarkan hal tersebut, nilai occurrence
c. Nilai hardness index dan tensile strength yang berbeda-beda untuk setiap produk sebelum masuk proses heat treatment dikarenakan proses
pembekuan yang terjadi sebelumnya.
Berdasarkan hasil diskusi dengan kepala quality control dan supervisor
bagian heat treatment, hal ini terjadi konsisten terjadi, yaitu lebih dari 100
dalam 1.000 kali kejadian. Berdasarkan hal tersebut, nilai occurrence
diberikan nilai 10.
4. Identifikasi kontrol proses yang ada untuk mencegah dan mendeteksi penyebab kegagalan yang ada, dengan menggunakan acuan Tabel 5.21.
Tabel 5.21. Penilaian Detection FMEA yang Disarankan
Detection Rank Kriteria
Extremely Likely 1 Kontrol dapat dipastikan akan mendeteksi kegagalan.
Very High
Likelihood 2
Kontrol memiliki peluang yang tinggi untuk mendeteksi kegagalan.
High Likelihood 3 Kontrol memililki efektifitas yang tinggi untuk mendeteksi kegagalan
Moderately High Likelihood 4
Kontrol memililki efektifitas lumayan tinggi untuk mendeteksi kegagalan
Medium
Likelihood 5
Kontrol memililki efektifitas menengah untuk mendeteksi kegagalan
Moderately Low
Likelihood 6
Kontrol memililki efektifitas lumayan rendah untuk mendeteksi kegagalan
Low Likelihood 7 Kontrol memililki efektifitas rendah untuk mendeteksi kegagalan
Tabel 5.21. Penilaian Detection FMEA yang Disarankan (Lanjutan)
Detection Rank Kriteria
Very Low
Likelihood 8
Kontrol memililki efektifitas yang sangat rendah untuk mendeteksi kegagalan
Remote
Likelihood 9
Kontrol memiliki peluang yang sangat kecil untuk mendeteksi kegagalan.
Extremely
Unlikely 10
Kontrol dapat dipastikan tidak akan mendeteksi kegagalan.
Kontrol proses yang ada diidentifikasi dengan cara pengamatan dan diskusi
dengan bagian kepala produksi dan kepala quality control.
a. Dilakukan proses inspeksi-operasi secara bersamaan pada setiap proses pembuatan pattern.
Menurut kepala quality control dan supervisor bagian pembuatan pattern
berdasarkan hasil yang telah dicapai selama ini, cara ini pasti dapat
mendeteksi kesalahan ukuran pattern yang terjadi. Berdasarkan hal
tersebut, nilai detection diberikan nilai 1.
b. Dilakukan teknik fail-proof pokayoke pada saat perakitan casting.
Menurut kepala quality control dan supervisor bagian casting berdasarkan
hasil yang telah dicapai selama ini, cara ini memiliki keefektifan moderat
dalam mendeteksi kesalahan perakitan casting terjadi. Berdasarkan hal
tersebut, nilai detection diberikan nilai 5.
c. Tidak ada kontrol yang bersifat objektif, kontrol hanya berdasarkan subjektivitas operator pada proses pengelasan dan penggerindaan.
Menurut kepala quality control dan supervisor bagian workshop
berdasarkan hasil yang telah dicapai selama ini, cara ini memiliki
keefektifan yang sangat rendah, bahkan hampir tidak mungkin mendeteksi
kesalahan proses pengelasan dan penggerindaan. Berdasarkan hal tersebut,
nilai detection diberikan nilai 10.
d. Dilakukan inspeksi suhu menggunakan thermometer infrared untuk mengecek suhu leburan logam.
Menurut kepala quality control dan supervisor bagian foundry berdasarkan
hasil yang telah dicapai selama ini, cara ini pasti dapat mendeteksi
kesalahan suhu leburan logam yang terjadi. Berdasarkan hal tersebut, nilai
detection diberikan nilai 1.
e. Tidak ada kontrol yang dilakukan untuk mencegah ataupun mendeteksi suhu ruangan yang berubah-ubah.
Berdasarkan hal tersebut, nilai detection diberikan nilai 10.
f. Tidak ada kontrol yang dilakukan untuk mencegah ataupun mendeteksi nilai hardness index dan tensile strength yang berbeda-beda sebelum
masuk proses heat treatment.
Berdasarkan hal tersebut, nilai detection diberikan nilai 10.
5. Perhitungan Risk Priority Number (RPN).
Risk priortiy number adalah nilai yang merepresentasikan nilai severity, occuerence dan detection.
Perhitungan nilai risk priority number untuk jenis kecacatan dimensi panjang,
penyebab ukuran pattern yang tidak sesuai spesifikasi, dan kontrol proses
inspeksi-operasi secara bersamaan adalah sebagai berikut:
RPN=Severity×Occurence×Detection
=8×4×1
Adapun hasil rekapitulasi proses FMEA dan perhitungan risk priority number ditunjukkan pada Tabel 5.22.
Tabel 5.22. Failure Mode and Effect Analysis
No. Jenis Kegagalan
Potensial
Efek yang Ditimbulkan oleh
Kegagalan S
Penentuan Penyebab
Kegagalan O Kontrol Proses D RPN
1
Kecacatan dimensi panjang
(A&B)
Dampak finansial yang negatif pada perusahaan dan track link tidak dapat
dioperasikan oleh customer
8
Ukuran pattern tidak sesuai spesifikasi 4
Proses inspeksi- operasi secara
bersamaan
1 32
2 Cast yang tidak sejajar 7 Teknik fail-proof
pokayoke 5 280
3
Proses pengelasan dan penggerindaan yang berlebih
ataupun tidak cukup
Tabel 5.23. Failure Mode and Effect Analysis (Lanjutan)
No. Jenis Kegagalan
Potensial
Efek yang Ditimbulkan oleh
Kegagalan S
Penentuan Penyebab
Kegagalan O Kontrol Proses D RPN
4
Kecacatan mechanical
properties (HI&TS)
Dampak finansial yang negatif pada perusahaan dan track link tidak dapat
dioperasikan oleh customer
8
Peleburan logam tidak
mencapai suhu yang ditetapkan 4
Inspeksi suhu dengan thermometer infrared 1 32 5
Suhu ruangan pembekuan logam yang berubah-ubah tiap
waktu
10 Tidak ada 10 800
6 Nilai HI dan TS yang berbeda-
VI-1