Perancangan Penjadwalan Preventive Maintenance Spindle Mesin Seaming Untuk Meminimasi Defect Produk Dry Battery Pada Proses Seaming Di Pt Xyz Menggunakan Pendekatan Dmai
DOI:
https://doi.org/10.34818/eoe.v9i3.18123Abstrak
Abstrak
PT XYZ merupakan perusahaan manufaktur yang bergerak di bidang pembuatan sumber energi. Salah satu produk yang dihasilkan adalah Dry Battery (Mangan). Berdasarkan data historis periode April 2020 – Maret 2021, lini UM-4 memiliki persentase produk defect sebesar 0.60%, sedangkan persentase toleransi produk defect-nya adalah sebesar 0.54%. Adapun proses yang paling banyak menghasilkan produk yang tidak sesuai adalah proses seaming dengan appearance sebagai kategori jenis defect yang terjadi. Tujuan dari penelitian ini, yaitu untuk memberikan rancangan penjadwalan preventive maintenance spindle mesin Seaming untuk meminimasi defect pada proses seaming di PT XYZ. Metode yang digunakan untuk penyelesaian masalah adalah melalui pendekatan DMAI (Define, Measure, Analyze, Improve), sedangkan metode untuk melakukan perancangan adalah dengan perhitungan nilai Mean Time to Failure (MTTF) dan Mean Time to Repair (MTTR). Hasil perancangan yang didapatkan adalah adanya perancangan preventive maintenance spindle mesin Seaming dalam interval waktu 14.239 hari mesin Seaming beroperasi setelah kerusakan sebelumnya. Kemudian, dilakukan perhitungan preventive maintenance optimal dan hasil yang didapatkan adalah 10.14 hari kerja. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, didapatkan kesimpulan bahwa penelitian ini telah berhasil merancang penjadwalan preventive maintenance spindle mesin Seaming yang dapat meminimasi defect pada proses seaming di PT XYZ.
Kata Kunci: Dry Battery, Defect, Proses Seaming, DMAI, Penjadwalan Preventive Maintenance
Referensi
[1] A. D. Susanto and H. H. Azwir, “Perencanaan Perawatan Pada Unit Kompresor Tipe Screw Dengan Metode RCM di Industri Otomotif,” J. Ilm. Tek. Ind., vol. 17, no. 1, p. 21, 2018, doi: 10.23917/jiti.v17i1.5380.
[2] A. Mitra, Fundamentals of Quality Control and Improvement: Third Edition. 2012.
[3] B. S. Dhillon, Engineering Maintenance: A Modern Approach. CRC Press LLC, 2002.
[4] D. C. Montgomery, Introduction to Statistical Quality Control Seventh Edition. John Wiley & Sons, Inc., 2013.
[5] D. H. Stamatis, The ASQ Pocket Guide to Failure Mode and Effect Analysis ( FMEA ). 2015.
[6] H. A. Duckworth and A. Hoffmeier, “A Six Sigma Approach to Sustainability,” A Six Sigma Approach to Sustain., 2016, doi: 10.1201/b19688.
[7] J. Antony and Dkk, Lean Six Sigma for Small and Medium Sized Enterprises: A Practical Guide, vol. 23, no. 4. 2016.
[8] J. O. Fallo, A. Setiawan, and B. Susanto, “Uji Normalitas Berdasarkan Metode Andersondarling , Cramer-,” Proseeding SemNas Mat. dan Pendidik. Mat., no. November 2013, 2013.
[9] M. B. Daya, U. Kumar, and D. N. P. Murthy, Introduction to Maintenance Engineering (Modeling, Optimization, and Management), First. Chichester: John Wiley & Sons, Ltd, 2016.
[10] M. J. Franchetti, Lean Six Sigma for Engineers and Managers. 2015.
[11] T. Taufik and S. Septyani, “Penentuan Interval Waktu Perawatan Komponen Kritis pada Mesin Turbin Di PT Pln (Persero) Sektor Pembangkit Ombilin,” J. Optimasi Sist. Ind., vol. 14, no. 2, p. 238, 2016, doi: 10.25077/josi.v14.n2.p238-258.2015.
[12] T. V. Stern, Lean Six Sigma: International Standards and Global Guidelines, vol. 2. 2016.
[13] W. Zhan and X. Ding, Lean Six Sigma and Statistical Tools for Engineers and Engineering Managers. 2016.
[14] Z. A. Karian and E. J. Dudewicz, Handbook of fitting statistical distributions with R. 2016.
