Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam suatu proses produksi pasti terdapat variasi atau keberagaman dari hasil produksi. Variasi dari suatu produk mempengaruhi kualitas dari produk tersebut. Maka agar kualitas produk tetap terjamin, haruslah variasi dari produk diminimalisir. Pengendalian kualitas statistik atau Statistical Quality Control (SQC) adalah sekumpulan perangkat statistik yang berguna untuk mengontrol agar proses produksi berjalan dengan stabil dan meningkatkan kemampuan produksi melalui pengurangan variasi hasil produksi. Perangkat statistik yang biasa digunakan untuk tujuan tersebut adalah bagan kendali. Bagan kendali yang umum digunakan untuk mengontrol proses produksi adalah bagan kendali Shewhart ̅ dan atau . Namun, bagan kendali Shewhart ̅ kurang efektif dalam mendeteksi pergeseran nilai mean proses yang kecil karena tidak memperdulikan informasi dari data yang terdahulu ketika titik terbaru digambarkan pada bagan. Oleh karena itu, dibutuhkanlah bagan kendali lain yang dapat mengatasi permasalahan tersebut. Bagan kendali Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) untuk mean proses sangat efektif dalam mendeteksi pergeseran nilai mean yang kecil. Pada bagan Exponentially Weighted Moving Average, data yang terbaru berhubungan dengan data yang telah ada sebelumnya di mana setiap data diberikan bobot λ. Bobot bergerak secara eksponensial dari data terbaru ke data sebelumnya.

---

There are variations or diversity of products in a production. Variations of a product affects the quality of the product. To keep the quality control of product, the variation of the product should be minimized. Statistical Quality Control (SQC) is a collection of useful statistical tools to control the production process.

Statistical tool commonly used for this purpose is the control charts. Control chart that commonly used to control the production process are Shewhart ̅and or control chart. Shewhart ̅ control charts are less effective in detecting small shift in mean because they do not take information from the past data when a new point is plotted. Thus, we need a control chart that can solve these problems.

The Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) control chart for mean process is very effective in detecting small mean shifts. On Exponentially Weighted Moving Average chart, the new data is related to the earlier data by using weighting factor λ. The weight λ moves exponentially from the latest data to earlier."

"Bagan kendali multivariat digunakan untuk memonitor proses produksi dengan beberapa variabel karakteristik kualitas pada satu bagan kendali. Bagan kendali multivariat yang biasa digunakan adalah bagan kendali chi-square, tetapi bagan kendali ini tidak dapat mendeteksi pergeseran mean yang kecil pada suatu proses produksi. Namun, beberapa produksi memerlukan ketelitian yang tinggi dalam mendeteksi pergeseran mean yang kecil. Lowry dan Woodall (1995) memperkenalkan bagan kendali untuk beberapa variabel karakteristik kualitas yang dapat mendeteksi pergeseran mean yang kecil, yaitu Multivariate Exponentially Weighted Moving Average atau disingkat MEWMA. Menurut Rigdon (1995), menentukan batas kendali atas dari bagan kendali MEWMA adalah dengan melalui penaksiran persamaan integral untuk memperoleh average run length pada kondisi in control (ARL0). Untuk menentukan batas kendali atas, tentukan terlebih dahulu ARL0 yang diinginkan, kemudian pilih dan batas kendali atas (h4 ) sehingga dihasilkan ARL0 yang diinginkan. Selanjutnya, bila terdapat tanda out of control maka diperlukan identifikasi variabel karakteristik kualitas yang berkontribusi sehingga menimbulkan tanda out of control dengan menggunakan metode dekomposisi T2 yang diperkenalkan Montgommery.

---

Multivariate control chart is used for monitoring process production using several quality characteristic production variables in a control chart. Multivariate control chart that commonly used is chi-square control chart, but it cannot detect small shifts in the process. Nevertheless, some production needs high accuracy in detecting small shifts. Lowry and Woodall (1995) introduces multivariate control chart which can detect small shifts, called Multivariate Exponentially Weighted Moving Average (MEWMA).

According to Rigdon, to determine the upper control limit of the chart is from approximating integral equation to obtain in control average run length (ARL0). For determining the upper control limit of the chart, first determine the desired ARL0, then choose r and upper limit (h4) until finding the desired in control average run length. Furthermore, if there is out of control signal, then identification of characteristic production variables which contributes to the signal using decomposition T2introduced by Montgomery is needed."

"PT. X sebagai perusahaan garmen yang memproduksi pakaian jadi anak-anak untuk pangsa pasar Timur Tengah, sedang mengalami pertumbuhan yang cukup pesat. Dengan banyaknya order yang diterima beserta variasi rancangan yang beragam, maka perusahaan membutuhkan suatu sistem informasi yang dapat menyediakan informasi guna membuat proses produksi menjadi lebih efektif dan efisien. Efektif dalam hal memproduksi suatu produk yang sesuai dengan order pelanggan, dan efisien dalam hal waktu dan biaya dalam proses produksinya.Saat ini perusahaan masih melakukan transaksi order penjualan secara manual, dan ini membuat transaksi tersebut tidak langsung memicu terjadinya proses perencanaan produksi. Dalam penelitian ini, akan didefinisikan segala masalah, kesempatan, dan instruksi yang ada, lalu kemudian akan dianalisis dengan metode FAST (Framework for the Application of Systems Thinking). Ada empat tahap yang akan dilakukan dalam penelitian ini yang berupaya menjawab masalah yang terjadi dengan memodelkan data dan proses, serta kemudian memodelkan tampilan yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.Hasil dari analisis ini adalah suatu jawaban dari masalah, kesempatan, dan instruksi, dengan cara mengintegrasikan semua data yang ada sehingga apabila terjadi transaksi order, maka akan langsung memicu proses pembuatan daftar pengerjaan produk untuk Bagian Produksi. Selain itu juga menghasilkan daftar kebutuhan material yang sesuai dengan keperluan dalam proses produksi nantinya, sehingga proses produksi tidak akan terhambat dengan alasan kekurangan material.Penelitian ini berada pada face analisis system, dan untuk pengembangan sistem ke fase desain sistem guna mewujudkannya dalam bentuk fisik, masih diperlukan penelitian lanjutan yang harus mengikutsertakan desainer sistem."

"Tesis ini mendiskusikan sinergi six sigma, axiomatic design ( AD ), TRIZ, dan DOE untuk perbaikan desain sistem manufaktur. Six sigma-axiomatic design- TRIZ digunakan untuk mendesain sistem. DOE digunakan untuk optimasi parameter desain. AD digunakan untuk men dekomposisi masalah dan TRIZ untuk menemukan solusinya. TRIZ digunakan untuk membangkitkan solusi dan men decouple matrik desain dalam kerangka AD. Sinergi six sigma-AD-TRIZDOE digunakan untuk menyelesaikan studi kasus perbaikan tingkat keberhasilan proses ( TKP ) cam boring di lini cylinder head machining untuk sepeda motor 110 cc. Hasilnya TKP proses camboring meningkat dari 95,5 menjadi 97,5% dan TKP lini cylinder head machining meningkat dari 93,6% menjadi 95,8.

---

This paper discuss about sinergetic use of six sigma - axiomatic design ( AD ) - TRIZ - DOE for manufacturing system design improvement. Six sigma axiomatic design - TRIZ used in system design phase. DOE used in design parameter optimization phase. AD powerfull in problem decomposition and TRIZ for problem solution. TRIZ used for generate solution and decoupled design matrix in AD framework. Sinergetic use of six sigma - axiomatic design ( AD ) - TRIZ - DOE aplicated for case study increase of of camboring process productivity in cylinder head machining production line for 110 cc motor cycle. Final result camboring process productivity increase from 95,5% to 97,5% and productivity of cylinder head machining production line increase from 93,6 % to 95,8."

"Kegiatan produksi perlu dirancang dan dimonitur agar dapat mencapai hasi! yang optimal. Oiperlukan suatu metode untuk mengamati dan mengendalikan kegiatan yang berlangsung agar sesuai dengan perencanaan yang telah dibuat. Semakin baik metode pengamatan yang dilakukan maka data yang didapatkan akan semakin akurat dan aktual. sehingga antisipasi atas perubahan kondisi yang terjadi dapat segera dilakukan. Pendekatan LOB (Line U! Balance) cukup efektif dalam memonitor produksi yang berlangsung, karena L08 akan menunjuk nada kegiatan-kegiatan yang menyebabkan kelebihan atau kekurangan produksi. Suatu sistem yang dapat menghasilkan data produksi secara cepat dan akurat akan meningkarkan kinerja penerapan LOB. Penerapan akuisisi data dan kendali dengan komputer dalam manajemen produksi dana: memenuni kebutuhan akan data yang aktual dan akurat, dan oemrograman dengan Dendekatan LOB yang dilakukan napa: menghasilkan keluaran yang diharapkan. Keluaran yang dihasilkan berupa hardcopy atas data dan hasil pengolahannya, atau berupa sinyal kendali pada panel kontrol, mauoun sinyel kendali yang dapat diterapkan secara otomatis pada alat produksi, seperti penganuran kecepatan belt-conveyor, pengaturan katuo dan 1ain~1ain. Penggunaan perlengkapan komputer standar akan memperkecil biaya yang harus dikeluarkan sehingga sistem dapat diterapkan untuk proses produksi nada industri menengah, meskipun tanpa instrumentasi khusus akan membuat kinerja dari sistem yang dirancang menjadi rendah."

"Penelitian ini membahas suatu metode untuk menyelesaikan permasalahan tingginya biaya persediaan dan rendahnya perputaran persediaan pada gudang bahan baku daur ulang plastik yang disebabkan oleh manajemen persediaan pada bagian perencanaan dan penjadwalan bahan baku yang belum optimal, kurang efisien, dan kurang efektif sehingga sering mengalami penumpukan persediaan. Penelitian dilakukan dengan cara mengembangkan model optimasi menggunakan metode mixed integer linear programming. Model optimasi dikembangkan dari membangun formulasi permasalahan menjadi model matematika yang kemudian diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman Python untuk menghasilkan keputusan kuantitas pemesanan (Q) berupa penentuan ukuran lot (lot-sizing) dan periode pemesanan (Y) bahan baku yang optimal dengan biaya minimum serta dihubungkan dengan metode peramalan permintaan yang akurat dan persediaan pengaman yang tepat. Hasil akhir model mendapatkan keputusan optimal dengan biaya minimum yang menunjukkan untuk melakukan total pemesanan sebesar 7.494.733 kg sebanyak 138 kali untuk tiga jenis bahan baku daur ulang plastik sesuai detail per periode pada tahun 2022 dan dapat digunakan dengan peramalan pada periode perencanaan persediaan di masa depan. Ditemukan bahwa hasil model dapat meminimalkan total biaya persediaan sebesar 42% atau setara dengan Rp232.566.233 dari Rp550.713.838 menjadi Rp318.147.605 dan meningkatkan nilai perputaran persediaan sebesar 1,57 dari kondisi aktual.

---

This research discusses a method to solve the problem of high inventory costs and low inventory turnover in a warehouse of recycled plastic raw materials caused by suboptimal inventory management in the planning and scheduling of raw materials, which are inefficient and ineffective, resulting in frequent inventory accumulation or overstock. The research is carried out by developing an optimization model using the mixed integer linear programming method. The optimization model is developed by formulating the problem into a mathematical model, translated into the Python programming language to generate decisions on the optimal quantity of orders (Q) in terms of determining the lot-sizing and ordering period (Y) of raw materials with minimum costs, supported with accurate demand forecasting methods and appropriate safety stock levels. The final results of the model obtain optimal decisions with minimum costs that indicate a total order of 7,494,733 kg, ordered 138 times for three types of recycled plastic raw materials with detailed periods in the year 2022 and can be used with forecasting for future inventory planning periods. It was found that the model results can minimize total inventory costs by 42% or equivalent to IDR 232,566,233, reducing it from IDR 550,713,838 to IDR 318,147,605 and increase the inventory turnover by 1.57 from the actual condition.

 

"

"Penelitian ini dilakukan di Stuja coffee shop dengan tujuan untuk menerapkan konsep Lean Production menggunakan pendekatan Value Stream Mapping (VSM) pada proses pembuatan minuman Es Caramel Latte dan Es Taro. VSM digunakan untuk dapat melihat proses secara menyeluruh sehingga dapat melakukan identifikasi waste di setiap tahapan proses pembuatan minuman Stuja. Metode penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif yang bersifat deskriptif untuk menjelaskan waste serta usulan perbaikan bagi Stuja. Pengambilan data dilakukan dengan observasi langsung (time study) dan wawancara bersama manajer toko Stuja. Berdasarkan data yang diperoleh pada proses pembuatan minuman Es Caramel Latte dan Es Taro, terdapat beberapa waste seperti waktu menunggu dalam proses pemesanan dan memanggil pesanan pelanggan, perpindahan Barista yang belum efisien, beberapa metode dalam aktivitas proses yang belum sesuai atau belum ada standar durasi pengerjaan, dan pengelolaan persediaan yang belum efektif. Usulan perbaikan seperti pemberian pelatihan, perubahan layout bar, perhitungan waktu baku dan beberapa usulan lain ditargetkan dapat mengatasi waste di Stuja dengan menurunkan cycle time pembuatan Es Caramel Latte sebesar 45,77% dan cycle time pembuatan Es Taro sebesar 49,58%. Penurunan cycle time diperkirakan dapat meningkatkan penjualan Es Caramel Latte dan Es Taro sebesar 15%.

---

This research was conducted at Stuja coffee shop with the aim to implement the Lean Production concept of Ice Caramel Latte and Ice Taro products with Value Stream Mapping (VSM) approach to see its whole process. By finding the whole process, it is possible to identify waste in each of Stuja’s production process. This research will utilize a descriptive-quantitative approach to define said waste and give suggestions regarding improvements for Stuja. Data is collected through field observations (time-study) and interviews with Stuja’s store manager. According to the data collected from the production of Iced Caramel Latte and Iced Taro, several wastes were found such as Barista’s lead time inefficiency, inappropriate activity processes, and ineffective inventory management. Improvements such as training opportunities, changes in bar layouts, calculations on standard time, and several suggestions are targeted to overcome waste in Stuja by reducing the cycle time for making of Ice Caramel Latte by 45.77% and the cycle time for making of Ice Taro by 49.58%. A decrease in cycle time can be expected to increase sales of Ice Caramel Latte and Ice Taro by 15%."

"Penelitian ini bertujuan akhir unruk meningkalkan penjadwalan pada proses pembuatan komponen moulding dengan menggunakan aturan prioritas pekerjaan (dispatching rules). Dalam hal ini, produk moulding merupakan produk make-lm order dalam bentuk batch yang diproduksi dengan tipe produksi job shop. Melalui amran priorilas pekeljaan ini dimaksudkan untuk menenmkan urulan pekeljaan yang harus dikexjakan pada masing-masing mesin yang diialui komponen tiap produk pada penjadwalannya. Metode penelitian yang digunakan lcbih bersifat kuantitatif yang dimulai dari pengumpulan data. Data yang diperoleh meialui data perusahaan berupa data waktu proses produksi (history record) selama bulan Juni 2004. Data produk tersebul kemudian diurulkan waktu proses tiap mesin berdasarkan aturan prioritas FCF S, SPT. EDD, dan LS. Dcngan lujuan untuk meminimall-can rata-rata keterlambatan, maka didapatkan aturan SPT sebagai aluran optimal berdasarkan urulan produk. Untuk mengevaluasi perbandingannya digunakan aturan FCFS yang biasa diglmakan oleh perusahaan. Dengan demikian diperoleh dua kriteria aruran prioritas uiama produk yaitu aturan FCF S dan aturan SPT. Kemudian komponen dalam satu produk diurutkan agar diketahui komponen mana yang harus diproses dahulu. Unruk kasus ini tidak di gunakan aturan FCF S dan EDD karena dalam saru produk mempunyai waklu kedatangan dan dm: dare yang sama. Dari aturan priontas ini terpilih aturan SPT yang menghasilkan rata-rata keterlambatan terkecil. Selanjumya aruran ini dikombinasikan kedalam aturan terhadap produk. maka diperoleh 2 aluran kombinasi amran FCFS-SPT dan SPT-SPT. Kombinasi SPT-SPT menghasilkan jumlah rata-rata waktu kcterlambalan terkecil. Hasil akhirnya adalah urutan pekerjaan SPT-SPT dengan alokasi kebutuhan waktu produksi pada liap mesin. Alokasi waktu ini kemudian dibuatkan penjadwalan melalui (ia/:lr-C/mrr. Dalam pembuatan Gantt-Chart, aturan prioritas utama yaitu pada mesin yang paling banyak penggunaannya sehingga proses berikutnya mengikuti berdasarkan peta proses operasi tetapi sedapar mungkin tetap diurutkan berdasarkan amran SPT sehingga didapatkan waktu penyclcsaian produk yang lebih pendek.

---

This research has final goal to get scheduling on moulding part making with hierarchy of dispatching rules. In this case, moulding is make-to-order product in batch system that produced on job shop. Hierarcy approaching has the purpose to decide the job sequencing of moulding part machining process on scheduling. The research method that is used, is more quantitative, begirming from data collection. Data research are obtained Hom company are production process time of product on luny 2004. Then process time on each machine are sequenced based on FCFS, SPT, EDD, LS priority rules. The objective function is minimized average lateness. So, SPT rules is the optimal solution for this case. For comparison evaluating, used FCFS rules that usually applied on fabrication. Thus, there are two main rules ciitetia, Lhese are FCF S and SPT. Afterwards, the parts construct a product are sequenced based on SPT and LS rules to show which one has to processed tirst. The FCFS and EDD rules are not used because in a product. starting time and due date are the same. It rules has chosen SPT rules which has a minimal lateness. Then, this rule will combine with priority rule of product. So it results two rules combination, FCFS-SPT and SPT-SPT. The SPT-SPT rule results the best lateness time. And the final result is job sequencing with SPT-SPT rule and production time needed on each machine. These sequencing needed times on machine are shown in Gantt-Chart as optimel scheduling. When Gantt-C hart making, the main priority rule is focused on the highest machine utility, that is C NC Mill, so that the next process will be based on Operation Process Chan (OPC) but it still based on SPT rule. And the last, it will be shown the optimal actual time of finishing process of product."

"ABSTRAKFormaldehida merupakan senyawa kimia yang populer dengan banyak kegunaan, dengan jumlah kebutuhan yang cenderung terus bertambah. PT X merupakan salah satu produsen formaldehida yang masih memiliki permasalahan terkait kapasitas produksinya. PT X masih menggunakan pengendali Proportional-Integral (PI) yang masih mempunyai ruang untuk peningkatan produksinya. Model Predictive Control (MPC) digunakan untuk mengoptimalisasikan parameter pengendalian proses produksi formaldehida di PT X. Model empiris dibuat untuk diterapkan pada pengendali MPC berdasarkan Process Reaction Curve (PRC) dengan menggunakan pendekatan First Order Plus Dead Time (FOPDT). Kinerja pengendali diuji menggunakan set point (SP) tracking dan disturbance rejection. Ada empat pengendali yang diuji, yaitu pengendali laju alir steam (FIC-102), pengendali temperatur udara (TIC-101), pengendali level evaporator (LIC-101), dan pengendali tekanan evaporator (PIC-101). Didapatkan hasil model empirik FOPDT untuk masing-masing pengendali, dengan nilai parameter pengendalian Prediction Horizon (P), Control Horizon (M), dan Sampling Time (T) yang optimal secara berurutan: (1, 2, dan 1) pada FIC-102, (62, 21, dan 1) pada TIC-101, (50, 10, dan 6) pada PIC-101, dan (70, 21, dan13) untuk LIC-101. Terjadi perbaikan kinerja berdasarkan uji perubahan nilai set point baik dihitung melalui IAE maupun ISE sebesar 26,9% dan 8,03% untuk FIC-102, 15,37% dan 32,51% untuk TIC-101, 13,37% dan 25,9% pada PIC-101, serta 23,35% dan 6,71% pada LIC-101. Pada uji disturbance rejection juga terjadi perbaikan kinerja baik dihitung melalui IAE maupun ISE sebesar 96,4% dam 99.74% untuk FIC-102, 13,37% dan 25,9% untuk TIC-101, 54,25% dan 76,67% pada PIC-101, serta 15,96% dan 4,4% pada LIC-101.

---

ABSTRACT

Formaldehyde is a chemical compound known for its many uses, with the increase of its demand. PT X is one of the producers of formaldehyde that has problems related to its production capacity. PT X right now still uses Proportional-Integral (PI) that still have rooms of improvements. Model Predictive Control (MPC) is used to optimize the process control parameters of formaldehyde production in PT X. The empirical model is made for the MPC based on the Process Reaction Curve (PRC) using First Order Plus Dead Time (FOPDT). The control performance is tested using set point (SP) tracking and disturbance rejection. There are four controls that were tested, which are steam flow control (FIC-102), air temperature control (TIC-101), evaporator level control (LIC-101), and evaporator pressure control (PIC-101). Thus, the results of the empirical FOPDT model for each control is obtained, with the value of Prediction Horizon (P), Control Horizon (M), and Sampling Time (T) parameters are optimal and its value respectively are: (1, 2, and 1) for FIC-102 , (62, 21, and 1) for TIC-101, (50, 10, and 6) for PIC-101, and (70, 21, and 13) for LIC-101. The performance improvement based on the set point change test calculated through the IAE and ISE are 26.9% and 8.03% for FIC-102, 15.37% and 32.51% for TIC-101, 13.37% and 25, 9% for PIC-101, and 23.35% and 6.71% for LIC-101. Based on the disturbance rejection test it is also improvements on the performance both calculated through the IAE and ISE of 96.4% and 99.74% for FIC-102, 13.37% and 25.9% for TIC-101, 54.25% and 76.67% for PIC-101, and 15,96% and 4.4% on the LIC-101."