Analisa Penerapan Total Productive Maintenance Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness pada Mesin Press Sinohara 55 T di PT. Ciptaunggul Karya Abadi

(1)

Analisa Penerapan Total Productive Maintenance Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness pada Mesin Press Sinohara

55 T di PT. Ciptaunggul Karya Abadi

Sekar Mustika Ayuningtyas^1*, Dene Herwanto², Samitha Pujia Khan³, Zaskya Indah Vindari⁴, Adinda Gita Azzahra⁵, Wagiana Rohmah⁶

1,2,3,4,5,6Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia

*Koresponden email: asekarmustika@gmail.com

Diterima: 22 Oktober 2022 Disetujui: 8 November 2022

Abstract

Many things must be considered in a production system in the industrial world, such as the performance of a machine or tool used. Productivity is closely related to smooth production. The low productivity of the machine will cause losses for the company, where this loss is caused by the use of ineffective and inefficient machines. This study aims to determine the performance of the machine and the factors that cause damage to the press machine at PT Ciptaunggul Karya Abadi. The research was conducted using the application of TPM (Total Productive Maintenance) to increase productivity and maximize facilities. TPM is also accompanied by the OEE (Overall Equipment Effectiveness) method to measure the performance and accuracy of the machine used. This data is in the form of quantitative which is calculated using the methods mentioned above. The results showed that the average value of the availability rate was 95%, the performance rate was 87% and the quality rate was 99%. From these results, it can be seen that only the performance rate does not meet world-class standards. This is also obtained from the calculation of the six big losses, the largest percentage is in idle and minor stoppage losses, which is 47%. Alternative repair solutions can be carried out by implementing machine maintenance and continuous improvement, providing special training for operators, and reducing non-productive time.

Keywords: maintenance, total productive maintenance, overall equipment effectiveness, six big losses

Abstrak

Banyak hal yang harus diperhatikan pada suatu sistem produksi dalam dunia industri salah satunya adalah kinerja suatu mesin atau alat yang digunakan. Produktivitas sangat berkaitan dengan kelancaran produksi.

Produktivitas mesin yang rendah dapat mengakibatkan perusahaan mengalami kerugian, dimana kerugian ini disebabkan oleh minimnya efektivitas dan efisiensi suatu mesin. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja mesin dan beberapa yang menyebabkan kerusakan pada mesin press di PT Ciptaunggul Karya Abadi. Penelitian dilakukan menggunakan penerapan TPM (Total Productive Maintenance) guna meningkatkan produktivitas dan memaksimalkan fasilitas. TPM juga dibarengi oleh metode OEE (Overall Equipment Effectiveness) guna mengukur kinerja dan akurasi mesin yang digunakan. Data ini berbentuk kuantitatif yang dihitung menggunakan metode yang telah disebutkan. Hasil penelitian menunjukkan rata- rata nilai availability rate sebesar 95%, performance rate sebesar 87% dan quality rate sebesar 99%. Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa hanya performance rate yang belum memenuhi standar world class.

Hal tersebut juga didapatkan dari perhitungan six big losses, presentase terbesar terdapat pada idle and minor stoppage losses yaitu sebesar 47%. Alternatif solusi perbaikan dapat dilakukan pelaksanaan pemeliharaan mesin dan continuous improvement serta memberikan pelatihan kgusus bagi operator dan mengurangi waktu non-produktif.

Kata Kunci: pemeliharaan, pemeliharaan produktif total, efektivitas keseluruhan peralatan, enam kerugian besar

1. Pendahuluan

Perawatan merupakan salah satu proses dari perusahaan dalam menjalankan kiprah penting untuk keberhasilan suatu perusahaan tersebut. Juga merupakan suatu aktivitas yang diperlukan untuk mempertahankan mesin atau fasilitas ke kondisi yang terbaik sehingga proses produksi dapat berjalan secara optimal [1]. Selama upaya mempertahankan mutu dan meningkatkan produktivitas, faktor krusial yang wajib diperhatikan adalah perawatan mesin dan fasilitas produksi [2]. Selain finansial mengalami kerugian, terjadinya kerusakan dapat mengancam keselamatan para pekerja [3]. Sistem yang tepat dalam

(2)

proses perawatan mesin yakni dapat memberikan schedule of maintenance dengan minimum downtime sehingga dapat meminimasi biaya produksi [4].

PT. Ciptaunggul Karya Abadi perusahaan manufaktur yang berkiprah di bidang produksi serta pengelolaan Dies, Jig, Press Parts, Tools dan lain-lain. Efektivitas suatu mesin akan berpengaruh pada produktivitas produksi, semakin tinggi efektivitas suatu mesin semakin meningkat juga produktivitas produksinya begitupun sebaliknya. Pada penelitian ini perhitungan yang digunakan Overall Equipment Effectiveness (OEE), yang telah digunakan oleh beberapa teknisi dan bukan hal yang baru. Teknik pengukurannya terus berkembang seiring berkembangnya zaman dengan tujuan penyempurnaan perhitungan. Ini juga bagian dari perhitungan six big losses. Enam faktor didalamnya dapat dikerucutkan menjadi tiga kelompok besar untuk perhitungan OEE. Tiga diantaranya adalah speed losses, downtime losses serta defect losses [5].

Terdapat dua kerugian pada downtime yakni breakdown dan setup and adjustment kemudian Speed Losses merupakan suatu kendala yang terjadi akibat kecepatan proses yang terganggu sehingga proses terhambat dan tidak mencapai titik optimal. Terdapat dua kerugian pada speed losses, yaitu idling and minor stoppages dan reduced speed. Kemudian defects merupakan suatu keadaan dimana produk yang dihasilkan tidak sesuai. Terdapat dua kerugian pada defects, yaitu defects in process and rework dan reduced yield [6].

OEE juga membantu perusahaan dalam mengidentifikasi kinerja mesin serta permasalahan yang ada pada mesin maupun proses produksi. Maka dari itu, setelahnya didapatkan hasil yang dapat menentukan perawatan yang terbaik bagi mesin atau kebijakan continuous improvement dalam rangka penerapan TPM pada perusahaan.

TPM (Total Productive Maintenance) adalah metode yang memaksimalkan keefektivitasan mesin dan meminimalisir kerusakan secara tiba-tiba (diluar prediksi). Dengan ini dapat meningkatkan produktivitas mesin dan penghematan biaya produksi [7]. Kemudian untuk mengetahui faktor-faktor yang lebih spesifik pada suatu permasalahan digunakan diagram fishbone [8].

OEE (Overall Equipment Effectiveness) merupakan pengidentifikasian mesin atau peralatan dan komponen dari OEE merupakan input dari diagram sebab-akibat digunakan sebagai bahan pertimbangan dari tindakan perbaikan kegiatan pemeliharaan berdasarkan TPM (Total Productive Maintenance) [9].

Berdasarkan hasil wawancara kepada pihak perusahaan, mesin yang paling sering digunakan dan beroperasi adalah mesin press. Selain itu, mesin press juga terbilang yang paling sering mengalami gangguan diantara mesin-mesin yang lain, sehingga perlu diadakannya analisa terhadap mesin tersebut.

2. Metode Penelitian

Penelitian ini menggunakan penerapan Total Productive Maintenance (TPM) dengan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) dimana metode tersebut pada mesin press Sinohara 55 T milik PT Ciptaunggul Karya Abadi. Perusahaan dapat mengetahui kinerja mesin press Sinohara 55 T pada bulan Juli─Desember 2021.

Variabel terkait dalam penelitian ini berupa data-data historis perusahaan selama 6 bulan terakhir di tahun 2021 mengenai loading time, breakdown time, working time mesin press Sinohara 55 T dan lain-lain yang dibutuhkan dalam penelitian. Terdapat dua teknik pengumpulan data yang digunakan pada permasalahan ini yakni wawancara dan observasi. Wawancara pada penelitian ini yaitu wawancara tidak terstruktur karena pertanyaan yang diajukan tidak menggunakan wawancara yang telah disusun sebelumnya. Selain wawancara dilakukan juga observasi model non participant observation karena penulis tidak terlibat langsung dengan aktivitas objek yang diamati.

Langkah-langkah pemecahan masalah

a. Input, dilakukan dengan studi lapangan, observasi, wawancara, dokumentasi, studi literatur serta pengumpulan data maintenance mesin press Sinohara 55 T periode 2021.

b. Proses, dilakukan identifikasi terhadap masalah yang sedang diteliti melalui data-data yang telah didapatkan sebelumnya. Identifikasi dilakukan melalui Total Productive Maintenance (TPM) menggunakan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE).

c. Output, penerapan metode yang menunjukkan nilai OEE dari mesin press Sinohara 55 T dan pembuatan diagram Pareto untuk mengetahui penyebab penurunan kinerja mesin serta perbaikan yang sesuai bagi mesin press Sinohara 55 T yang terdapat pada PT Ciptaunggul Karya Abadi.

Dalam penelitian ini terdapat juga flowchart penelitian. Dimana dalam flowchart terbagi menjadi 4 (empat) fase yaitu fase awal penelitian, fase pengumpulan dan pengolahan data, fase analisa dan pembahasan data serta fase penarikan kesimpulan dan saran. Flowchart penelitian terdapat di Gambar 1.

(3)

Gambar 1. Flowchart Penelitian Sumber: Data penelitian (2022) 3. Hasil dan Pembahasan

Data yang telah diperoleh dari perusahaan akan diolah menggunakan Total Productive Maintenance (TPM) dengan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE). Pada Tabel 1 terdapat data historis perusahaan mengenai penggunaan mesin press Sinohara 55 T selama periode 2021.

Tabel 1. Data penggunaan mesin press 55 T periode 2021 No. Bulan Jumlah Hari Jam Kerja Per Hari

(menit)

Running Time (menit)

1. Januari 20 480 7680

2. Februari 19 480 7296

3. Maret 22 480 8448

4. April 21 480 8064

5. Mei 14 480 5376

6. Juni 21 480 8064

7. Juli 21 480 8064

8. Agustus 20 480 7680

9. September 22 480 8448

10. Oktober 20 480 7680

11. November 22 480 8448

12. Desember 13 480 4992

Sumber: PT Ciptaunggul Karya Abadi (2022)

Fase Analisa dan Pembahasan DataFase Penarikan Kesimpulan dan Saran

Diagram Alir Metodologi Penelitian

Fase Awal PenelitianFase Pengumpulan dan Pengolahan Data

Mulai

Menentukan Topik Penelitian

Identifikasi Masalah

Menentukan Perumusan Masalah dan Tujuan

Mempelajari Dasar Teori Studi Literatur:

Buku, Jurnal dan Artikel Ilmiah

Studi Lapangan:

Observasi, Wawancara, dan

Dokumentasi

Dasar teori mengenai definisi maintenance, metode OEE dan TPM serta mesin

press

Literatur penunjang seperti jurnal, artikel, buku, skripsi, dll.

Mengumpulkan Data 1. Data Umum (identitas perusahaan) 2. Data Khusus (data historis maintenance mesin press perusahaan)

Mengolah Data 1. Perhitungan availability rate 2. Perhitungan performance rate 3. Perhitungan quality rate

4. Perhitungan OEE Data sekunder: Data

dari perusahaan (sesuai dengan kebutuhan)

Data primer:

wawancara dan observasi

Menganalisa Data

Memperoleh Hasil

Kesimpulan dan Saran

Selesai

(4)

3.1. Perhitungan Availability Rate

Dilakukan perhitungan loading time yang merupakan waktu bersih proses produksi yang dilaksanakan pada jam kerja.

Loading time = Running time – Planned downtime Running time = (jumlah hari x jumlah jam per hari) – 20%

Running time dan planned downtime merupakan dua hal yang dibutuhkan dalam perhitungan loading time. Running time merupakan waktu jam kerja yang dibutuhkan dalam suatu proses produksi [10]. PT Ciptaunggul Karya Abadi beroperasi 5 hari dalam seminggu (Senin, Selasa, Rabu, Kamis, Jumat). Setiap bulannya jumlah hari kerja tidak sama dikarenakan adanya hari libur yang berbeda pada setiap bulannya.

Durasi jam kerja dalam 1 hari yaitu selama 8 jam dari pukul 08.00-12.00 dan 13.00-17.00. Sedangkan planned downtime merupakan waktu yang dirancang untuk toleransi berhentinya proses produksi selama jam kerja. Untuk perhitungan loading time selama periode 2021 disajikan pada Tabel 2 sebagai berikut:

Tabel 2. Loading Time mesin Press Sinohara 55 T No. Bulan Jumlah

Hari

Jam Kerja Per Hari

(menit)

Running Time (menit)

Planned Downtimeper

hari (menit)

Planned Downtimeper bulan (menit)

Loading time (menit)

1. Januari 20 480 7680 180 3600 4080

2. Februari 19 480 7296 180 3420 3876

3. Maret 22 480 8448 180 3960 4488

4. April 21 480 8064 180 3780 4284

5. Mei 14 480 5376 180 2520 2856

6. Juni 21 480 8064 180 3780 4284

7. Juli 21 480 8064 180 3780 4284

8. Agustus 20 480 7680 180 3600 4080

9. September 22 480 8448 180 3960 4488

10. Oktober 20 480 7680 180 3600 4080

11. November 22 480 8448 180 3960 4488

12. Desember 13 480 4992 180 2340 2652

Sumber: Data penelitian (2022)

Langkah selanjutnya menghitung operation time. Operation time merupakan keseluruhan waktu produksi. Rumusnya adalah:

Opeation time = Loading time – Downtime

Tabel 3. Operation Time Mesin Press Sinohara 55 T No. Bulan Loading

time (menit)

Downtime (menit)

Operation time (menit)

1. Januari 4080 0 4080

2. Februari 3876 0 3876

3. Maret 4488 0 4488

4. April 4284 0 4284

5. Mei 2856 0 2856

6. Juni 4284 0 4284

7. Juli 4284 0 4284

8. Agustus 4080 0 4080

9. September 4488 0 4488

10. Oktober 4080 1920 2160

11. November 4488 480 4008

12. Desember 2652 0 2652

Langkah berikutnya adalah menghitung availability rate. Rumus dari langkah tersebut adalah:

𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 / 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%

(5)

Berikut pada Tabel 4 adalah perhitungan availability rate selama periode 2021.

Tabel 4. Availability Rate Mesin Press Sinohara 55 T

No. Bulan Loading

time (menit)

Operation time (menit)

Availability rate

1. Januari 4080 4080 100%

2. Februari 3876 3876 100%

3. Maret 4488 4488 100%

4. April 4284 4284 100%

5. Mei 2856 2856 100%

6. Juni 4284 4284 100%

7. Juli 4284 4284 100%

8. Agustus 4080 4080 100%

9. September 4488 4488 100%

10. Oktober 4080 2160 53%

11. November 4488 4008 89%

12. Desember 2652 2652 100%

Rata-rata 95%

Sumber: Data penelitian (2022) 3.2. Perhitungan Performance Rate

Data yang dibutuhkan dalam menghitung performance rate diantaranya data jumlah produksi per bulan serta cycle time untuk per unit produk. Performance rate memperhitungkan ketidaksesuaian proses dengan kecepatan yang seharusnya [11]. Rumusnya sebagai berikut:

𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑒 = (𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑥 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑠𝑖𝑘𝑙𝑢𝑠 𝑝𝑒𝑟 𝑢𝑛𝑖𝑡) / 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%

Berikut pada Tabel 5 adalah perhitungan performance rate selama periode 2021:

Tabel 5. Performance Rate Mesin Press Sinohara 55 T Bulan Jumlah

produksi (pcs)

Waktu siklus 1 pcs/menit

Jumlah produksi

x waktu siklus (menit)

Operation Time (menit)

Performance Rate

Januari 22487 0,13 2923,31 4080 72%

Februari 20931 0,13 2721,03 3876 70%

Maret 41210 0,13 5357,3 4488 119%

April 18300 0,13 2379 4284 56%

Mei 22593 0,13 2937,09 2856 103%

Juni 26072 0,13 3389,36 4284 79%

Juli 26797 0,13 3483,61 4284 81%

Agustus 32678 0,13 4248,14 4080 104%

September 30317 0,13 3941,21 4488 88%

Oktober 17050 0,13 2216,5 2160 103%

November 16688 0,13 2169,44 4008 54%

Desember 24207 0,13 3146,91 2652 119%

Rata-rata 87%

Sumber: Data penelitian (2022) 3.3. Perhitungan Quality Rate

Quality rate dilakukan untuk melakukan pengecekan atau perhitungan kualitas suatu produk untuk tetap pada standar kualitas perusahaan tersebut [12]. Data jumlah total produksi dan reject setiap bulannya dibutuhkan untuk menghitung quality rate. Rumusnya sebagai berikut:

𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖−𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 / 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 Untuk perhitungan quality time selama periode 2021 disajikan dalam Tabel 6 sebagai berikut:

(6)

Tabel 6. Quality Rate Mesin Press Sinohara 55 T No. Bulan Jumlah

Produksi (pcs)

Reject Bagus Quality Rate

1. Januari 22487 543 21944 98%

2. Februari 20931 508 20423 98%

3. Maret 41210 843 40367 98%

4. April 18300 311 17989 98%

5. Mei 22593 283 22310 99%

6. Juni 26072 28 26044 100%

7. Juli 26797 12 26785 100%

8. Agustus 32678 108 32570 100%

9. September 30317 19 30298 100%

10. Oktober 17050 0 17050 100%

11. November 16688 24 16664 100%

12. Desember 24207 0 24207 100%

Rata-rata 99%

Untuk standar world class OEE nilai quality rate adalah sebesar 99% sehingga ini dinilai tinggi dan minim kendala.

3.4. Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE)

Langkah selanjutnya dilakukan perhitungan OEE. OEE ini termasuk ke dalam TPM yang bertujuan untuk mengetahui keefektifan mesin dan peralatan pada suatu perusahaan. Rumus dari OEE sebagai berikut:

OEE (%) = Availability rate (%) x Performance rate (%) x Quality rate (%)

Untuk perhitungan OEE selama periode 2021 disajikan dalam Tabel 7 sebagai berikut:

Tabel 7. Perhitungan OEE No. Bulan Availability

rate

Performance rate

Quality rate

OEE

1. Januari 100% 72% 98% 70%

2. Februari 100% 70% 98% 68%

3. Maret 100% 119% 98% 117%

4. April 100% 56% 98% 55%

5. Mei 100% 103% 99% 102%

6. Juni 100% 79% 100% 79%

7. Juli 100% 81% 100% 81%

8. Agustus 100% 104% 100% 104%

9. September 100% 88% 100% 88%

10. Oktober 53% 103% 100% 54%

11. November 89% 54% 100% 48%

12. Desember 100% 119% 100% 119%

Rata-rata 82%

Sumber: Data penelitian (2022) 3.5. Perhitungan Six Big Losses

a. Equipment failure losses (Kerugian akibat kerusakan peralatan)

Data downtime dan loading time dibutuhkan dalam perhitungan equipment failure losses.

Rumusnya sebagai berikut:

𝐸𝑞𝑢𝑖𝑝𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑓𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%

Untuk perhitungan equipment failure losses selama periode 2021 disajikan dalam Tabel 8 sebagai berikut:

(7)

Tabel 8. Perhitungan Equipment Failure Losses No. Bulan Loading

time (menit)

Downtime (menit)

Equipment failure

losses

1. Januari 4080 0 0%

2. Februari 3876 0 0%

3. Maret 4488 0 0%

4. April 4284 0 0%

5. Mei 2856 0 0%

6. Juni 4284 0 0%

7. Juli 4284 0 0%

8. Agustus 4080 0 0%

9. September 4488 0 0%

10. Oktober 4080 1920 47%

11. November 4488 480 11%

12. Desember 2652 0 0%

Rata-rata 5%

b. Idle and Minor Stoppage Losses (kerugian karena menganggur dan penghentian mesin)

Idle and minor stoppage losses adalah suatu keadaan dimana proses produksi terganggu dengan adanya penghentian atau kondisi diam sehingga tidak dapat berlangsung dengan lancar [13]. data non- productive time dan loading time. Merupakan data yang penting bagi perhitungan idle and minor stoppage losses.

𝐼𝑑𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑛𝑑 𝑚𝑖𝑛𝑜𝑟 𝑠𝑡𝑜𝑝𝑝𝑎𝑔𝑒 L𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝑁𝑜𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 / 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%

Untuk perhitungan idle and minor stoppage losses selama periode 2021 disajikan dalam Tabel 9 sebagai berikut:

Tabel 9. Perhitungan Idle and Minor Stoppage Losses No. Bulan Jumlah

Hari

Loading time (menit)

Non- productive

time

Idling and minor stoppages

losses

1. Januari 20 4080 1920 47%

2. Februari 19 3876 1824 47%

3. Maret 22 4488 2112 47%

4. April 21 4284 2016 47%

5. Mei 14 2856 1344 47%

6. Juni 21 4284 2016 47%

7. Juli 21 4284 2016 47%

8. Agustus 20 4080 1920 47%

9. September 22 4488 2112 47%

10. Oktober 20 4080 1920 47%

11. November 22 4488 2112 47%

12. Desember 13 2652 1248 47%

Rata-rata 47%

c. Reduced Speed Losses (kerugian karena kecepatan operasi rendah)

Reduced speed losses adalah keadaan dimana kinerja mesin mulai menurun sehingga mesin tidak dapat digunakan secara optimal [14]. Dalam perhitungan ini terdapat data operation time, loading time, total produksi, dan ideal cycle time yaitu 1 pcs/0,13 menit. Rumus dari reduced speed losses sebagai berikut:

𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑠𝑝𝑒𝑒𝑑 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒−(𝑖𝑑𝑙𝑒 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖) / 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%

Untuk perhitungan reduced speed losses selama periode 2021 disajikan dalam Tabel 10 sebagai berikut:

(8)

Tabel 10. Perhitungan Reduced Speed Losses No. Bulan Loading

time (menit)

Operation Time (menit)

Jumlah produksi

(pcs)

Ideal cycletime

Ideal production

time

Reduced speed losses

1. Januari 4080 4080 22487 0,13 2923,31 28%

2. Februari 3876 3876 20931 0,13 2721,03 30%

3. Maret 4488 4488 41210 0,13 5357,3 -19%

4. April 4284 4284 18300 0,13 2379 44%

5. Mei 2856 2856 22593 0,13 2937,09 -3%

6. Juni 4284 4284 26072 0,13 3389,36 21%

7. Juli 4284 4284 26797 0,13 3483,61 19%

8. Agustus 4080 4080 32678 0,13 4248,14 -4%

9. September 4488 4488 30317 0,13 3941,21 12%

10. Oktober 4080 2160 17050 0,13 2216,5 -1%

11. November 4488 4008 16688 0,13 2169,44 41%

12. Desember 2652 2652 24207 0,13 3146,91 -19%

Rata-rata 12%

d. Reduced Yield and Defect Losses (kerugian akibat hasil rendah atau barang cacat)

Reduced yield losses merupakan kerugian dari kesalahan output suatu produksi sehingga produk tidak terpakai dan terbuang. Untuk menghitungnya dibutuhkan data total produk defect, ideal cycle time yaitu 1 lembar/0,13 menit, dan loading time. Rumusnya sebagai berikut:

Defect 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑠𝑐𝑟𝑎𝑝 / 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%

Untuk perhitungan reduced yield losses selama periode 2021 disajikan dalam Tabel 11 sebagai berikut:

Tabel 11. Perhitungan Reduced Yield and Defect Losses No. Bulan Loading

time (menit)

Reject Ideal cycle time

Reduced yield

1. Januari 4080 543 0,13 2%

2. Februari 3876 508 0,13 2%

3. Maret 4488 843 0,13 2%

4. April 4284 311 0,13 1%

5. Mei 2856 283 0,13 1%

6. Juni 4284 28 0,13 0%

7. Juli 4284 12 0,13 0%

8. Agustus 4080 108 0,13 0%

9. September 4488 19 0,13 0%

10. Oktober 4080 0 0,13 0%

11. November 4488 24 0,13 0%

12. Desember 2652 0 0,13 0%

Rata-rata 1%

Pada Tabel 11 nilai reduced yield and defect losses tertinggi adalah bulan Januari, Februari dan Maret yaitu sebesar 2 % karena pada ketiga bulan tersebut, produk reject lebih banyak dibandingkan dengan bulan yang lainnya.

e. Set up and Adjustment Losses (Kerugian penyetelan dan penyesuaian)

Kerugian ini muncul akibat kendala yang ada pada pemasangan atau penyetelan mesin pada mesin press Sinohara 55 T. Pada Tabel 12 dijelaskan mengenai perhitungan set up and adjustment losses.

(9)

Tabel 12. Perhitungan Set up and Adjustment Losses No. Bulan Loading

time (menit)

Waktu set up (menit)

Set up and adjust losses

1. Januari 4080 1200 29%

2. Februari 3876 1140 29%

3. Maret 4488 1320 29%

4. April 4284 1260 29%

5. Mei 2856 840 29%

6. Juni 4284 1260 29%

7. Juli 4284 1260 29%

8. Agustus 4080 1200 29%

9. September 4488 1320 29%

10. Oktober 4080 1200 29%

11. November 4488 1320 29%

12. Desember 2652 780 29%

Rata-rata 29%

Setelah dilakukan pengukuran nilai OEE pada mesin Press Sinohara 55 T, ternyata secara keseluruhan nilai OEE periode 2021 belum mencapai nilai world class yaitu sebesar 82%. Penyebab rendahnya nilai OEE muncul akibat rendahnya nilai performance rate. Selain itu, nilai availability rate pada bulan Oktober sangat rendah dikarenakan pada bulan tersebut memiliki downtime yang sangat tinggi.

Downtime tersebut disebabkan oleh safety disk yang pecah sehingga harus diganti. Safety disk tersebut mengalami loss sehingga komponen berjalan naik turun tidak terkontrol. Waktu pergantian safety disk tersebut juga memakan waktu yang cukup lama yakni 4 hari sehingga memiliki downtime yang besar.

Kemudian pada bulan November pun terjadi kerusakan pada solenoid. Solenoid pecah sehingga memerlukan perbaikan dengan lead time 2 jam. Hal tersebut dipengaruhi oleh material awal. Material awal adalah FCD kemudian diganti S54-C kemudian diganti SKD.

Selanjutnya dilakukan perhitungan six big losses. Pada perhitungan six big losses, kerugian yang menjadi penyebab dari rendahnya nilai OEE adalah idle and minor stoppage losses. Hal tersebut dikarenakan waktu non-produktif yang cukup tinggi. Untuk waktu non-produktif tersebut didapatkan dari 20 % running time. 20 % tersebut biasanya dihabiskan oleh operator untuk ke kamar mandi, istirahat sejenak, mengambil bahan baku dan lain-lain sehingga mempengaruhi nilai OEE.

3.6. Penerapan Tools Diagram Pareto dan Diagram Fishbone

Tabel 13. Jenis Kerugian

Jenis Kerugian Waktu

kerugian (menit)

Persentase Persentase kumulatif Iddling and minor

stoppage losses

22560 49% 49%

Set up and adjust losses 14100 31% 80%

Reduced speed losses 6627,1 14% 94%

Equipment failure losses 2400 5% 99%

Reduced yield losses 348,27 1% 100%

Total 46035,37 100%

(10)

Gambar 2. Diagram Pareto Sumber: Data penelitian (2022)

Gambar 3. Diagram Fishbone Sumber: Data penelitian (2022)

Setelah dilakukan analisa dan perhitungan menggunakan six big losses, dapat ditemukan faktor- faktor yang menyebabkan kerugian pada mesin press Sinohara 55 T.

4. Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan di PT. Ciptaunggul Karya Abadi didapatkan hasil perhitungan bahwasannya rata-rata nilai availability rate sebesar 95%, performance rate sebesar 87%, dan quality rate sebesar 99%. Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa hanya performance rate yang belum memenuhi standar world class. Meskipun nilai availability rate dan quality rate cukup tinggi, namun nilai performance rate masih sehingga nilai OEE masih rendah.

Kemudian dilanjutkan dengan perhitungan six big losses. Namun defect losses tidak disertakan karena produk yang tidak lolos tahap quality control tidak termasuk produk repair. Faktor defect dikategorikan ke dalam defect losses adalah rework loss dan yield/scrap losses [15]. Dari perhitungan six big losses didapatkan persentase terbesar pada idle and minor stoppage losses yaitu sebesar 47%. Hal tersebut diakibatkan oleh banyaknya waktu tidak produktif yang terbuang.

Diketahui faktor yang paling berpengaruh adalah mesin dan manusia. Dari faktor mesin yaitu karena usia mesin, material memiliki maksimal arc yang rendah, waktu set up cukup lama dan kondisi spare part menurun. Kemudian dari faktor manusia yaitu kurang disiplin dalam memanfaatkan waktu produktif sehingga banyak waktu yang terbuang sia-sia.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0 5000 10000 15000 20000 25000

Iddling and minor stoppage

losses

Set up and adjustment

losses

Reduced speed losses

Equipment failure losses

Reduced yield losses

Waktu kerugian (menit) Presentase kumulatif

Usia mesin

Kondisi spare part menurun Kurang disiplin

Material memiliki maksimal arc yang rendah

Nilai OEE Rendah Mesin

Waktu set up cukup lama Manusia

Lingkungan Metode

Material

(11)

Saran yang diusulkan untuk PT Ciptaunggul Karya Abadi adalah dilakukannya continues improvement agar kinerja mesin tetap terjaga serta penyesuaian SOP pekerja terutama mengenai batas waktu non-produktif agar proses produksi terlaksana dengan baik dan kinerja mesin pun tetap terjaga.

5. Referensi

[1] M. Dipa, F. Dewi L, M. Faisal, and M. Fauzi, “Analisis Overall Equipment Effectiveness (OEE) dan Six Big Losses pada Mesin Washing Vial di PT. XYZ,” Bayesian, vol. 2, no. 1, pp. 61–75, 2022, doi: doi.org/10.46306/bay.v2i1.

[2] D. Pujotomo and R. Kartha S, “Analisa Sistem Perawatan Komponen Bearing Bottom Roller dan V Belt Mesin Ring Frame RY-5 pada Departemen Spinning II A (di PT Danliris Surakarta),” J@ti Undip J. Tek. Ind., vol. 2, no. 2, pp. 40–48, 2012, doi: https://doi.org/10.12777/jati.2.2.40-48.

[3] J. Pranoto, N. Matondang, and I. Siregar, “Implementasi Studi Preventive Maintenance Fasilitas Produksi dengan Metode Reliability Centered Maintenance pada PT. XYZ,” e-Jurnal Tek. Ind. FT USU, vol. 1, no. 3, pp. 18–24, 2013, [Online]. Available:

https://media.neliti.com/media/publications/219246-none.pdf

[4] P. Tarigan, E. Ginting, and I. Siregar, “Perawatan Mesin Secara Preventive Maintenance Dengan Modularity Design Pada Pt. Rxz,” J. Tek. Ind. FT USU, vol. 3, no. 3, pp. 35–39, 2013.

[5] E. Nursubiyantoro, P. Puryani, and M. I. Rozaq, “Implementasi Total Productive Maintenance (Tpm) Dalam Penerapan Overall Equipment Effectiveness (OEE),” Opsi, vol. 9, no. 01, p. 24, 2016, doi: 10.31315/opsi.v9i01.2169.

[6] D. Wibisono, “Analisis Overall Equipment Effectiveness (OEE) Dalam Meminimalisasi Six Big Losses Pada Mesin Bubut (Studi Kasus di Pabrik Parts PT XYZ),” J. Optimasi Tek. Ind., vol. 3, no.

1, pp. 7–13, 2021, doi: 10.30998/joti.v3i1.6130.

[7] R. F. Prabowo, H. Hariyono, and E. Rimawan, “Total Productive Maintenance (TPM) pada Perawatan Mesin Grinding Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE),” J. Ind.

Serv., vol. 5, no. 2, 2020, doi: 10.36055/jiss.v5i2.8001.

[8] D. Diniaty, “Analisis Total Produktive Maintenance (TPM) Pada Stasiun Kernel Dengan Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) Di Pt. Surya Agrolika Reksa,” J.

Tek. Ind. J. Has. Penelit. dan Karya Ilm. dalam Bid. Tek. Ind., vol. 3, no. 2, p. 66, 2017, doi:

10.24014/jti.v3i2.5561.

[9] S. A. Nusantara, “Six Big Losses Dengan Menerapkan Total Productive Maintenance ( Tpm ) Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia,” Yogyakarta, 2011. [Online]. Available:

https://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/123456789/34752/06522070 Surya Aji Nusantara.pdf?sequence=1

[10] V. Indriawanti and M. Bernik, “Analisis Penerapan Total Productive Maintanance (TPM) dengan Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) pada Mesin Printing,” J. Tek. Ind., vol. 10, no. 1, pp. 42–52, 2020, doi: 10.25105/jti.v10i1.8388.

[11] A. Wahid, “Penerapan Total Productive Maintenance (TPM) Produksi Dengan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) Pada Proses Produksi Botol (PT. XY Pandaan – Pasuruan),” J.

Teknol. Dan Manaj. Ind., vol. 6, no. 1, pp. 12–16, 2020, doi: 10.36040/jtmi.v6i1.2624.

[12] A. Latief, “Analisis Total Productive Maintenance (TPM) Menggunakan Overall Equipment Effectiveness (Oee) Di Pt. Perkebunan Nusantara Vi Ophir,” J. Sains dan Teknol. J. Keilmuan dan Apl. Teknol. Ind., vol. 19, no. 2, p. 86, 2020, doi: 10.36275/stsp.v19i2.204.

[13] Y. I. D. Wijaya and I. Priadythama, “Analisis Overall Equipment Effectiveness pada Mesin Wavetex 9105 di PT. PLN Puslitbang,” in Seminar dan Konferensi Nasional IDEC, 2017, pp. 594–

601. [Online]. Available: https://idec.ft.uns.ac.id/wp-

content/uploads/2017/11/Prosiding2017_ID081.pdf

[14] D. Alvira, Y. Helianty, and H. Prassetiyo, “Usulan Peningkatan Overall Equipment Effectiveness ( Oee ) Pada Mesin Tapping Manual Dengan Meminimumkan Six Big Losses,” J. Itenas Bandung, vol. 03, no. 03, pp. 240–251, 2015, [Online]. Available: file:///C:/Users/icomp/Downloads/888- 1294-1-PB.pdf

[15] H. Winarno, “Analisis Total Productive Maintenance untuk Peningkatan Efisiensi Produksi dengan Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness di PT . Purna Baja Harsco,” in Prosiding Seminar Nasional XI “Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi 2016 Sekolah Tinggi Teknologi Nasional Yogyakarta Analisis, 2016, pp. 304–312. [Online]. Available:

file:///C:/Users/icomp/Downloads/471-Article Text-1661-1-10-20170307.pdf