BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.1 Gambaran Umum Perusahaan 4.1.1 Profil Perusahaan Nama Perusahaan

: Industri Otomotif Sunter

Alamat Perusahaan

: Jl. Laksda Yos Sudarso, Sunter 1 Jakarta

Status Perusahaan

: Perseroan Terbatas

industri otomotif sunter

merupakan perusahaan yang bergerak di

bidang industri manufactur otomotif khususnya dalam bidag pembuatan kendaraan bermotor, produk yang dihasilkan adalah kendaran bermotor roda dua mulai dari jenis sport, cup, dan automatic. 4.1.2 Visi dan Misi Perusahaan industri otomotif sunter

merupakan perusahaan yang menjalankan

fungsi produksi, penjualan, dan pelayanan purna jual yang lengkap

29 http://digilib.mercubuana.ac.id/z

30

dan berpegang teguh pada pendirian. Adapun visi dan misi perusahaan tersebut adalah : Visi : “to take a lead in Indonesian motorcycle market by making customers dream come true, creating joy to customers and contribute to Indonesian society” Menjadi pemimpin pasar sepeda motor di Indonesia dengan cara merealisasikan mimpi dan menciptakan kegembiraan para pelanggan serta berkontribusi bagi masyarakat Indonesia. Misi : “creating mobility solution to society with best products and services” Menciptakan solusi mobilitas bagi masyarakat Indonesia dengan produk dan layanan terbaik. 4.1.3 Proses Produksi Proses perakitan yang dilakukan oleh perusahaan adalah dengan cara menaruh part-part di dekat setiap stasiun kerja yang akan merakit kendaraan roda 2, sehingga setiap operator yang ada di stasiun kerja bisa lebih mudah dalam menjalankan pekerjaan karena part-part sudah disiapkan oleh checkmen. 4.2 Pengumpulan Data Data-data yang diperoleh dari perusahaan adalah : a) Data cycle time yang sudah ditentukan oleh perusahaan.

http://digilib.mercubuana.ac.id/z

31

Data cycle time yang sudah ditentukan perusahaan untuk pembuatan sepeda motor dalam satu lini perakitan adalah sebesar 22 detik. b) Jumlah stasiun kanan dan kiri. Jumlah stasiun kanan

: Subline Mainline

= 4 stasiun = 31 stasiun

Total keseluruhan stasiun kanan

= 35 stasiun

Jumlah stasiun kiri

= 2 stasiun

: Subline Mainline

Total keseluruhan stasiun kiri

= 27 stasiun = 29 stasiun

c) Produk yang jadi objek penelitian Dalam penelitian yang dilakukan di industri otomotif sunter produk yang dijadikan penelitian adalah sepeda motor matic tipe K25. d) Current LayOut Assy Unit Line B Untuk mengetahui jumlah stasiun yang ada dalam proses pembuatan motor matic dan juga sekaligus untuk lebih memahami proses perakitan berlangsung, maka berikut ini adalah gambar dari LayOut Assy Unit Line B yang ada di PT.X dapat dilihat pada Gambar 4.1.


32


33

Pada gambar tersebut dapat dilihat bahwa layout process assy unit line B yang ada dilapangan dibagi menjadi 2 bagian yaitu : Sub Frame dan Main Line. Dari gambar tersebut dapat dilihat pula bahwa setiap stasiun mempunyai job description masing-masing adapun job description dari tiap stasiun dapat dilihat pada Tabel 4.1 dan Tabel 4.2. Setelah mengetahui job description dari masingmasing stasiun, selanjutnya adalah menghitung data cycle time actual dari 30 sempel di setiap stasiun dengan alat bantu stopwatch guna mengetahui nilai ratarata cycle time dari seluruh stasiun. Maka hasil dari pengambilan data cycle time actual dapat dilihat pada Tabel 4.3 dan Lampiran.

Main Line

Sub Frame

Tabel 4.1 Job Description stasiun kiri No. Station 465 463 464 460 461 702 704 901 903 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 922 926 927 928 929 931 932 933 934 936 937

Description Keyset (pasang seat lock comp, washer, seat lock) pasang cover, comb lock pada lubang main switch comb setting cover, inner upper + cover comb lock pasang R/L body cover pd light assy rear comb pasang cover RR center pd cover body R&L assy pasang fender assy RR dan cover, seat lock assy + keyset pasang frame body (belakang) :cushion assy pasang link assy engine hanger pasang bar comp side stand pasang ball steel marking hose assy fuel feed pasang bolt clamper dari hose comp fuel feed pasang front fork & stem set pasang washer stem nut pada front fork pasang steering handle assy pada set front fork pasang Nut U 10MM pasang gear box assy spedometer pada axle FR wheel pasang caliper assy R front pasang clamper throttle cable ke engine pasang cover assy inner upper + lower dan frame body ambil joint B Brake ARM pasang pd ARM Rear Brake pasang duct set L cover pasang step floor & cover battery assy ambil cover L floor side setting pada cover body L ambil washer plain 6MM lalu pasang PIN A Pillion Step pasang bolt spesial 6MM pd step set floor pasang cover R/L body assy set pd frame body tengah pasang cover assy front lower pada cover assy dan cover under isi bensin pada fuel tank assy 300CC pasang cover body L(tengah) dan Box Assy pasang screw tapping 4x12 pasang tube assy drainn pd joint breather pasang screw tapping 4x12 pd cover front assy & cover FR lower ambil Lid Battery letakkan kedalam box luggage repair online turun unit


34

Main Line

Sub Frame

Tabel 4.2 Job Description stasiun kanan No. Station 600 601 602 603 605 468 469 800 801 802 803 804 806 807 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 826 827 828 829 831 832 833 834 835 836

Description numbering pasang race stering top & bottom ball pd jig M/C Press pasang ball steel (head pipe under) pd frame body angkat frame body dari shooter pasang bolt wash 6x12 pd set illust RR fender assy pasang seat comp double dan box assy luggage set double set bantu peletakan engine assy di jib sub line posisikan frame body ke engine assy kaitkan harness wire di clamper frame body pastikan harness wire tidak terpelintir di frame body ambil front fork & stem set letakan di conveyor pasang tank assy fuel ambil stay FR cover assy set pd frame body bagian depan ambil spacer IGN Coil pasang pd plat dudukan lubang Coil set stering handle & set front fork ambil wheel assy front letakan di celah front fork assy rapihkan wiring & cover socket comp stering handle menutup couplernya No Job kencangkan nut adjuster cable throttle pada bracket carburator check connecting gear box speedometer dan beri marking setting kelurusan fender assy rear terhadap rear wheel connect cap assy noise suppressor ke spark plug di engine assy pasang cover battery assy & step floor pada frame body setting cover R floor side ambil washer plain 6MM lalu pasang pada PIN A pillion step connect coupler ECU sub harness batt ke engine control unit assy pasang screw tapping 4x16 pd step set floor pasang bolt flange 6x12(4) pd fuel tank assy pasang luggage set terhadap frame body pasang bolt wash 6x12 pd light assy rear comb pasang cover front pd cover inner assy pasang screw tapping 4x12 (coak) pd cover FR lower pasang scrwe tapping 4x12 pd box assy luggage set pasang cover front assy & winker ambil RR grab rail pasang pada frame body pasang cover center pada cover body dan step set floor pasang BRKT FR NUMBERPLATE pd stay FR cover set pasang screw tapping 4x12 (hitam) pd cover center repair online


35

Tabel 4.3 Data Cycle Time Actual Kanan

Sumber : Pengolahan Data


36

Berdasarkan hasil pengolahan dari data cycle time actual didapat hasil bahwa rata-rata tertinggi terdapat di stasiun 910 sebesar 19.44 detik dan waktu senggang yang paling besar sebesar 6.17 detik terjadi di stasiun 828. Berdasarkan hasil dari cycle time actual menunjukkan bahwa masih adanya pembagian pekerjan yang tidak merata di antara stasiun kerja melihat masih terdapat waktu menganggur dari setiap stasiun. Setelah mengetahui hasil nilai rata-rata dan idle time dari tiap stasiun langkah selanjutnya adalah melakukan pengolahan data.

4.3 Pengolahan Data 4.3.1

Uji Keseragaman Data Uji keseragam data dilakukan guna mengetahui apakah data setiap

stasiun tahapan proses assy unit line B yang diambil seragam atau bisa dikatakan masih dalam batas kontrol atas (BKA) dan batas kontrol bawah (BKB), apabila dalam satu pengukuran terdapat satu jenis atau lebih data tidak seragam, maka data tersebut akan langsung ditolak atau dilakukan revisi dengan cara membuang data out of control tersebut dan melakukan perhitungan kembali. Persamaan yang digunakan untuk menguji keseragaman data adalah sebagai berikut : BKA

= Xbar + (K x σ)

BKB = Xbar + (K x σ) Persamaan yang digunakan dalam mencari X (nilai rata-rata) adalah :


37

=

X1 + X2 + n

+n

=

=

∑

Dimana : n

= Banyaknya Pengamatan

∑Xn = Jumlah pengamatan ke n Xbar = Nilai rata-rata Dengan standar deviasi :

=

Dimana :

X

∑(

)2

= Data ke n

Xbar = Nilai rata-rata Pada pengujian keseragaman data untuk tingkat kepercayaan dipilih 95% dan tingkat ketelitian 5%, maka : Harga Z = 1 – (S/2) Dimana s

= 0.05

Maka Z

= 1 – (0.05/2) = 0.975

(dari tabel distribusi normal untuk nilai 0.975 didapat nilai Z (harga K) 1.96


=

38

Data dikatakan seragam jika Xbar < BKA ; dan Xbar > BKB. Jadi data hasil uji keseragaman data bisa dilihat di dalam tabel 4.4 dan Lampiran pengolahan data yang sudah diolah dengan menggunakan MS.Excel dengan cara menghitung standar deviasi (STDEV), rata-rata (AVERAGE), BKA dan BKB stasiun kanan dan stasiun kiri. Tabel 4.4 Uji Keseragaman Data Kanan Stasiun 600 601 602 603 800 801 802 803 804 806 807 809 810 811 812 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 826 827

Jumlah 553.87 535.88 583.22 561.78 526.09 557.91 544.65 570.61 557.12 553.48 480.9 533.13 583.24 526 547.79 567.33 548.84 546.25 556.12 521.98 502.05 522.86 521.18 494 444.53 475.22 524.2 562.4

Xbar 18.46 17.86 19.44 18.73 17.54 18.6 18.16 19.02 18.57 18.45 16.03 17.77 19.44 18.73 18.26 18.91 18.29 18.21 18.54 17.4 16.74 17.43 17.37 16.47 14.82 15.84 17.47 18.75

T.T 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22

I.Time 3.54 4.14 2.56 3.27 4.46 3.4 3.84 2.98 3.43 3.55 5.97 4.23 2.56 3.27 3.74 3.09 3.71 3.79 3.46 4.6 5.26 4.57 4.63 5.53 7.18 6.16 4.53 3.25


STDEV 1.67 1.89 1.73 1.03 2.02 1.72 1.31 1.39 1.32 1.37 1.4 1.3 1.79 1.41 1.61 1.44 1.22 2.1 1.45 2.01 2.2 1.32 1.42 2.11 3.83 2.28 2.3 1.51

BKA 21.73 21.56 22.83 20.75 21.50 21.97 20.73 21.74 21.16 21.14 18.77 20.32 22.95 21.49 21.42 21.73 20.68 22.33 21.38 21.34 21.05 20.02 20.15 20.61 22.33 20.31 21.98 21.71

BKB 15.19 14.16 16.05 16.71 13.58 15.23 15.59 16.30 15.98 15.76 13.29 15.22 15.93 15.97 15.10 16.09 15.90 14.09 15.70 13.46 12.43 14.84 14.59 12.33 7.31 11.37 12.96 15.79

KET Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam

39

828 474.85 15.83 829 526.99 17.57 831 531.02 17.7 832 500.05 16.67 17.14 833 514.1 834 512.56 17.09 835 509.75 16.99 Sumber : Pengolahan Data

22 22 22 22 22 22 22

6.17 4.43 4.3 5.33 4.86 4.91 5.01

2.34 1.45 1.96 1.92 1.62 1.72 1.39

20.42 20.41 21.54 20.43 20.32 20.46 19.71

11.24 14.73 13.86 12.91 13.96 13.72 14.27

Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam Seragam

Setelah semua data dikatakan seragam dan tidak melebihi batas kendali atas dan batas kendali bawa maka langkah selanjutnya adalah melakukan uji kecukupan data. Uji kecukupan data ini dilakukan guna mengetahui apakah data yang diambil untuk penelitian yang dilakukan cukup atau masih kurang.

4.3.2

Uji Kecukupan Data Setelah pengumpulan waktu pengamatan telah selesai, maka tahap

berikutnya adalah dengan melakukan pengujian kecukupan data, apakah data yang sudah diambil sudah cukup atau harus ditambahkan lagi. Pengujian kecukupan data dilakukan pada setiap stasiun assy unit line B untuk membuktikan bahwa data yang diambil sudah mewakili populasi yang ingin diteliti. Data waktu pengamatan yang dipakai sebagai pengujian kecukupan data. Pengujian kecukupan data ini menggunakan persamaan sebagai berikut :

′=

∑

(∑ )

2

∑

Keterangan :


40

N’

= Jumlah pengamatan yang dilakukan

N

= Jumlah pengamatan

K

= Tingkat kepercayaan

S

= Tingkat penelitian

Pada pengujian kecukupan ini data untuk tingkat kepercayaan yang dipilih adalah 95%, dan tingkat ketelitian adalah 5%, maka : Harga Z

= 1 – (s/2)

Dimana S

= 0.05

Jadi harga Z

= 1 – (0.05/2) = 1 – 0.025 = 0.975

Dari tabel distribusi normal untuk nilai 0.975 didapat Z atau harga K adalah 1.96 ≈ 2. Contoh untuk perhitungan hasil uji kecukupan data pada stasiun 600 yaitu:

N’ = [

N’ = [

(

/ .

) ( .

.

√ .

. 2 )2

]

]2

N’ = 12.56 ≈ 13


41

Dari perhitungan di atas maka diperoleh nilai N’ < N adalah 13 < 30 sehingga data tersebut dikatakan cukup untuk dihitung waktu standarnya untuk lebih lengkapnya dapat dilihat pada Tabel 4.5 dan Lampiran. Tabel 4.5 Uji Kecukupan Data Kanan Sampel 600 Xi 2 1 15.26 232.868 2 15.92 253.446 3 15.72 247.118 4 15.09 227.708 5 17.74 314.708 6 17.79 316.484 7 19.54 381.812 8 17.59 309.408 9 18.41 338.928 10 17.77 315.773 11 19.77 390.853 12 18.61 346.332 13 17.31 299.636 14 19.26 370.948 15 19.45 378.303 349.69 16 18.7 17 19.64 385.73 18 18.78 352.688 19 22.19 492.396 20 18.42 339.296 21 17.27 298.253 22 20.23 409.253 23 19.71 388.484 24 18.92 357.966 25 21.54 463.972 26 18.91 357.588 27 19.27 371.333 28 17.33 300.329 29 20.12 404.814 30 17.61 310.112 Jumlah 553.87 10306.2 Rata2 18.46 343.541 N' 12.60 13 Cukup

601 Xi 2 15.31 234.396 16.15 260.823 17.47 305.201 14.11 199.092 15.64 244.61 17.12 293.094 16.71 279.224 18.25 333.063 18.37 337.457 17.25 297.563 18.81 353.816 18.92 357.966 19.81 392.436 16.39 268.632 15.21 231.344 18.33 335.989 17.18 295.152 20.41 416.568 21.12 446.054 21.67 469.589 17.72 313.998 18.12 328.334 18.49 341.88 21.74 472.628 19.48 379.47 17.01 289.34 18.27 333.793 17.65 311.523 15.45 238.703 17.72 313.998 535.88 9675.74 17.86 322.525 17.30 17 Cukup



602 Xi 2 17.21 296.184 17.07 291.385 21.16 447.746 16.33 266.669 20.91 437.228 20.31 412.496 18.09 327.248 21.27 452.413 20.19 407.636 18.43 339.665 17.44 304.154 20.35 414.123 20.12 404.814 20.81 433.056 18.38 337.824 17.45 304.503 18.48 341.51 21.08 444.366 19.73 389.273 20.08 403.206 18.76 351.938 16.77 281.233 17.82 317.552 20.34 413.716 23.72 562.638 21.7 470.89 21.04 442.682 19.45 378.303 19.67 386.909 19.06 363.284 583.22 11424.6 19.44 380.821 12.20 12 Cukup

603 Xi 2 18.54 343.732 375.972 19.39 13.5 182.25 388.484 19.71 17.39 302.412 17.4 302.76 402.805 20.07 321.844 17.94 353.064 18.79 214.916 14.66 393.229 19.83 18.51 342.62 402.805 20.07 18.31 335.256 351.938 18.76 392.436 19.81 19.17 367.489 17.71 313.644 17.84 318.266 327.972 18.11 357.588 18.91 18.75 351.563 344.103 18.55 17.51 306.6 19.71 388.484 20.79 432.224 326.886 18.08 18.61 346.332 17.64 311.17 20.72 429.318 554.78 10328.2 18.49 344.272 10.73 11 cukup

42

Pengukuran jenis ini disebut langsung karena pengamat waktu berada di lokasi dimana objek pengukuran sedang diamati atau diproses oleh operator. Dengan demikian, secara langsung pengamat melakukan pengukuran atas waktu kerja yang dibutuhkan oleh seorang operator (objek pengamatan) dalam penyelesaian pekerjaanya. 1. Waktu siklus rata-rata Waktu siklus rata-rata diambil dari rata-rata waktu pekerjaan secara acak dan berulang kali. Persamaan yang dipakai untuk mencari nilai rata-rata adalah : =

∑ N

Keterangan : N

= Banyaknya data

Xij = Data yang diperoleh Maka hasil waktu siklus rata-rata pada proses assy unit line B untuk motor matic type K25 untuk operasi 600 dapat dilihat sebagai berikut ini : =

.

+

.

+

. +.+ .

.

=

.

Maka data hasil waktu siklus rata-rata pada proses assy unit line B dapat dilihat pada tabel 4.6 dan Lampiran.


43

Tabel 4.6 Rata-rata siklus kanan Station 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Jumlah WS

600 15.26 15.92 15.72 15.09 17.74 17.79 19.54 17.59 18.41 17.77 19.77 18.61 17.31 19.26 19.45 18.7 19.64 18.78 22.19 18.42 17.27 20.23 19.71 18.92 21.54 18.91 19.27 17.33 20.12 17.61 553.87 18.46

601 15.31 16.15 17.47 14.11 15.64 17.12 16.71 18.25 18.37 17.25 18.81 18.92 19.81 16.39 15.21 18.33 17.18 20.41 21.12 21.67 17.72 18.12 18.49 21.74 19.48 17.01 18.27 17.65 15.45 17.72 535.88 17.86

602 17.21 17.07 21.16 16.33 20.91 20.31 18.09 21.27 20.19 18.43 17.44 20.35 20.12 20.81 18.38 17.45 18.48 21.08 19.73 20.08 18.76 16.77 17.82 20.34 23.72 21.7 21.04 19.45 19.67 19.06 583.22 19.44

603 18.54 19.39 18.5 19.71 17.39 17.4 20.07 17.94 18.79 16.66 19.83 18.51 20.07 18.31 18.76 19.81 19.17 17.71 17.84 18.11 18.91 18.75 18.55 17.51 19.71 20.79 18.08 18.61 17.64 20.72 561.78 18.73

800 21.03 20.22 15.25 15.82 16.6 15.24 15.05 15.55 16.78 16.58 16.27 16.67 17.09 14.55 20.27 16.34 16.73 17.98 19.75 20.44 19.82 19.45 21.09 18.17 16.32 15.73 16.84 20.79 17.04 16.63 526.09 17.54

801 18.07 16.68 19.46 19.35 16.37 21.75 15.28 20.07 17.25 20 19.31 16.48 16.27 18.73 17.21 19.53 18.32 16.21 18.45 20.05 20.34 19.62 22.56 19.23 17.34 18.74 20.44 18.92 18.81 17.07 557.91 18.60

802 19.36 16.8 19.26 17.75 16.37 16.45 17.95 16.99 16.95 18.16 16.74 17.5 15.79 19.21 19.36 17.83 20.11 20.61 19.38 19.22 17.61 18.52 17.32 17.58 17.83 16.98 18.42 19.53 18.13 20.94 544.65 18.16

803 21.33 20.1 17.49 17.96 20.33 20.32 18.76 20.12 19.01 20.34 19.54 17.48 16.27 19.24 20.12 19.83 18.91 21.22 17.34 19.58 18.72 19.47 20.44 20.13 17.88 17.34 19.73 16.71 16.84 18.06 570.61 19.02

804 17.7 16.29 16.38 18.63 20.9 19.53 18.32 17.08 18.01 18.66 18.7 15.57 18.65 17.81 19.65 19.21 18.29 19.32 17.34 19.81 19.44 17.72 20.08 19.01 21.08 18.72 18.55 19.45 20.17 17.05 557.12 18.57

806 16.66 19.36 17.53 19.36 18.27 20.46 18.24 20.22 16.13 16.98 17.18 17.97 15.88 20.08 19.54 18.21 20.07 18.34 21.09 17.53 16.97 18.72 18.23 17.36 19.57 20.61 17.77 18.36 19.21 17.58 553.48 18.45

807 14.56 16.09 17.25 14.82 17.98 15.21 16.86 14.13 16.25 15.92 13.81 15.35 14.34 17.35 19.01 15.68 17.75 14.64 16.24 17.63 14.59 16.21 15.37 18.63 15.73 14.88 16.42 17.61 14.34 16.25 480.9 16.03

809 18.41 17.69 20.29 17.66 15.86 17.57 16.98 17.18 17.97 15.88 20.08 19.54 16.09 18.41 17.07 15.99 17.58 17.36 20.31 17.45 17.41 18.43 19.32 15.64 18.36 18.32 19.05 17.25 17.44 16.54 533.13 17.77

810 19.71 18.42 22.76 21.74 23.05 21.72 21.66 18.92 19.82 18.73 22.06 21.21 16.58 18.42 20.42 18.73 17.34 19.31 17.32 16.74 19.42 20.12 17.23 19.34 17.32 19.34 17.63 19.34 20.21 18.63 583.24 19.44

811 16.84 17.92 20.29 21.73 19.43 17.93 19.4 19.69 16.98 18.65 19.94 19.44 18.56 18.31 20.75 17.46 17.93 16.43 20.62 18.48 17.64 19.74 16.72 20.57 18.26 17.46 19.53 16.48 18.74 20.08 562 18.73

812 17.02 18.37 19.53 16.66 18.27 15.75 16.21 16.69 16.57 16.78 18.95 18.99 18.72 18.17 17.37 19.64 20.74 20.93 20.04 21.74 17.47 19.76 17.47 16.83 15.84 18.47 18.33 20.54 16.83 19.11 547.79 18.26

814 20.79 20.45 20.74 17.63 18.19 17.64 18.85 18.22 15.81 21.48 20.76 19.27 18.19 18.72 17.83 20.17 17.73 18.62 19.74 20.11 20.23 19.64 16.38 17.62 16.83 19.74 18.83 19.38 20.31 17.43 567.33 18.91

815 16.55 18.05 18.47 17.51 19.5 19.18 19.24 18.09 16.77 17.65 16.59 20.84 17.03 16.67 18.31 20.81 18.55 19.32 17.38 16.72 19.71 19.11 17.38 17.94 20.09 18.3 17.55 18.31 19.48 17.74 548.84 18.29

816 16.11 17.02 19.92 16.92 18.63 14.21 16.85 14.43 23.08 16.59 21.62 16.03 22.58 16.49 18.23 18.63 20.05 18.66 19.64 17.84 19.63 16.74 17.73 18.47 19.74 17.43 18.84 16.76 20.04 17.34 546.25 18.21

817 17.01 20.05 19.35 17.35 15.9 18.36 18.21 21.17 17.85 17.64 19.84 18.56 15.83 19.28 16.77 19.51 17.63 18.33 19.03 18.83 17.36 20.03 18.12 18.11 19.93 20.24 18.42 16.47 21.73 19.21 556.12 18.54

818 16.95 14.26 15.19 18.21 12.98 15.82 17.31 14.11 17.04 20.88 15.1 17.21 16.46 16.71 17.41 18.45 19.34 20.03 18.42 16.45 17.73 16.83 17.84 19.84 21.93 16.38 17.33 20.02 17.37 18.38 521.98 17.40



819 12.51 12.61 17.04 15.35 16.13 12.98 16.25 16.65 20.61 15.97 16.58 13.31 17.99 17.55 17.62 19.27 21.01 16.37 18.32 17.94 17.37 14.77 15.18 19.34 15.48 18.48 19.04 18.48 17.02 14.83 502.05 16.74

820 16.28 16.45 16.87 15.33 15.85 15.81 17.53 16.61 18.52 17.84 19.42 18.03 15.63 16.31 18.45 19.34 20.41 18.34 16.04 17.22 18.45 19.46 17.48 18.63 17.37 18.43 16.73 15.83 17.24 16.96 522.86 17.43

821 15.21 18.29 18.76 18.75 16.93 15.63 15.89 17.84 19.42 18.03 15.63 15.89 15.41 14.21 16.51 16.07 16.97 17.31 18.46 17.81 18.35 19.6 17.09 18.21 17.71 18.41 18.01 17.33 17.31 20.14 521.18 17.37

822 13.84 14.61 15.87 12.93 15.63 17.43 16.82 17.27 17.35 12.07 17.25 13.56 12.76 13.8 15.25 17.91 16.68 15.68 18.03 17.11 17.86 19.54 16.29 18.04 17.64 20.2 20.16 18.26 16.98 17.18 494 16.47

823 10.56 10.35 11.76 13.14 10.98 10.31 11.72 12.18 11.73 11.55 10.41 13.04 10.65 10.99 17.27 20.01 17.65 14.38 13.67 18.23 17.72 17.34 19.56 20.64 21.86 22.04 17.17 18.21 16.25 13.16 444.53 14.82

824 16.26 15.91 13.08 12.55 13.12 12.31 13.01 12.44 16.52 13.96 13.82 12.88 15.66 17.31 17.51 17.44 19.73 16.52 18.53 18.22 20.34 15.73 14.72 17.38 16.21 18.03 15.25 17.27 18.63 14.88 475.22 15.84

826 15.11 14.49 12.98 12.99 14.18 20.61 20.58 18.35 15.21 19.62 14.33 17.85 15.53 16.77 18.21 16.83 17.27 19.06 15.63 20.43 17.78 19.27 19.62 19.11 18.62 20.63 17.25 18.04 18.11 19.74 524.2 17.47

827 20.49 19.51 16.84 17.02 15.59 21.91 17.27 19.19 21.18 17.05 18.02 17.34 18.63 17.63 18.81 18.04 20.16 21.04 19.71 16.73 19.78 20.75 17.65 18.58 18.42 19.83 18.34 19.03 18.44 19.42 562.4 18.75

828 13.51 11.66 15.31 13.95 13.46 12.21 12.81 14.7 13.76 13.03 16.87 18.53 18.4 17.38 15.59 14.55 18.28 17.81 20.05 18.53 18.65 17.72 19.84 17.32 15.16 14.22 15.73 15.09 14.25 16.48 474.85 15.83

829 17.66 20.75 18.33 19.51 14.76 18.28 16.93 17.78 16.75 14.61 18.26 15.18 18.51 16.73 18.72 17.18 20.11 17.83 17.21 16.72 18.38 19.73 17.07 18.2 16.83 15.82 17.46 16.32 17.82 17.55 526.99 17.57

831 21.43 17.29 18.38 17.43 18.37 17.13 17.75 14.38 14.98 15.71 14.63 17.78 13.27 14.75 18.63 18.49 17.76 18.77 17.53 18.16 20.09 20.84 19.62 16.93 18.47 21.07 16.82 17.88 18.31 18.37 531.02 17.70

832 13.39 16.94 14.37 16.09 16.39 14.98 13.69 17.21 14.52 14.57 15.45 16.32 14.75 18.31 16.17 18.63 20.06 15.82 19.74 18.21 17.22 17.73 18.1 15.83 14.38 16.35 18.25 17.2 20.77 18.61 500.05 16.67

833 13.29 14.82 18.31 17.23 16.15 15.76 14.94 17.64 18.53 19.22 16.21 17.09 17.11 17.48 16.84 17.31 15.72 14.78 19.51 20.02 17.98 15.84 18.73 19.86 17.3 18.05 15.82 16.49 18.55 17.52 514.1 17.14

834 16.21 18.34 18.11 19.72 16.23 17.74 18.71 14.98 18.43 18.25 21.11 17.16 18.46 18.37 15.32 17.61 15.05 14.88 18.75 17.46 13.63 14.36 17.36 17.34 18.37 16.42 16.28 17.32 14.72 15.87 512.56 17.09

835 14.41 16.82 17.31 17.3 17.44 17.32 18.03 18.92 17.36 17.47 16.31 15.09 14.56 16.71 15.6 15.53 14.82 18.51 18.22 15.84 18.62 17.43 20.01 18.33 16.42 18.28 15.93 15.68 17.37 18.11 509.75 16.99

44

Setelah semua data dan semua waktu standar masing-masing elemen kerja diperoleh telah dinyatakan layak untuk diproses lebih lanjut karena telah memenuhi persyaratan yang ditetapkan pada uji normalitas, uji keseragaman dan uji kecukupan data langkah selanjutnya adalah menentukan waktu normal dan waktu baku

1. Waktu Normal Waktu normal didapat dari siklus rata-rata (Ws) yang dikalikan faktor penyesuaian (P) yang dapat di tolerir karena hal ini berhubungan dengan keterampilan tiap individu (operator). Faktor penyesuaian adalah faktor ketidakwajaran yang dapat terjadi dikarenakan faktor ketidakwajaran yang dapat terjadi dikarenakan faktor ketrampilan manusia atau kondisi kerja. Faktor penyesuaian yang digunakan adalah fakor penyesuaian dengan cara Westinghouse. Adapun faktor penyesuaian dengan cara westinghouse yang ditentukan bisa dilihat pada Tabel 4.7.

Adapun faktor penyesuaian dari

seluruh stasiun yang ada di assy unit line B ini dapat dilihat pada Tabel 4.8. Tabel 4.7 Data faktor penyesuaian stasiun 600 Faktor Ketrampilan (skill) Operator Terlatih

Kelas

Lambang

Penyesuaian

Excellent (Unggul)

(B1)

0.11

Usaha (effort) Kerja Keras

Excellent (Unggul)

(B1)

0.10

Kondisi Kerja (condition) "Baik"

Good (Baik)

C

0.02


45

Konsistensi (consistency) Tepat Waktu

Good (Baik)

(C1)

0.01

Jumlah 0.24 Ket: jadi faktor penyesuaian (P): 1 + 0.24 = 1.24

Tabel 4.8 Data Faktor Penyesuaian seluruh stasiun (sumber:pengolahan data) Stasiun 600 601 602 603 800 801 802 803 804 806 807 809 810 811 812 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 826 827 828 829 831 832 833 834 835

Faktor Penyesuaian 1.24 1.21 1.27 1.23 1.22 1.25 1.24 1.29 1.25 1.21 1.31 1.24 1.19 1.25 1.30 1.28 1.28 1.31 1.24 1.24 1.24 1.24 1.21 1.27 1.28 1.28 1.32 1.28 1.31 1.27 1.24 1.24 1.24 1.28 1.26

Stasiun 700 704 901 903 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 922 926 927 928 929 931 932 933 934



Faktor Penyesuaian 1.27 1.31 1.34 1.30 1.29 1.30 1.30 1.30 1.34 1.34 1.23 1.28 1.29 1.29 1.29 1.26 1.29 1.27 1.25 1.23 1.27 1.23 1.28 1.27 1.28 1.29 1.29 1.22 1.27

46

2. Waktu Baku Waktu baku adalah waktu yang terbaik atau bisa dikatakan juga sebagai waktu terpendek untuk menyelesaikan suatu pekerjaan, sesuai dengan kondisi yang ada di lapangan. Waktu baku diperoleh dari perkalian antara waktu normal (Wn) dengan faktor kelonggaran (I). Adapun faktor kelonggaran yang telah ditentukan dapat dilihat di tabel 4.9 berikut ini dan hasil dari perhitungaan data antara waktu siklus, waktu normal, dan waktu baku dapat dilihat pada Tabel 4.10 dal Lampiran.

Tabel 4.9 Faktor kelonggaran stasiun 600 Kelonggaran (%) Yang Ref (1) dipilih (2)

Faktor Kelonggaran

Keadaan di Lapangan

Tenaga yg dikeluarkan

Berat

19-30

21

Berdiri diatas dua kaki Sulit Pandangan terus menerus dengan fokus tetap

1-2.5 0-5

2.5 5

19-30

25

0-5

4

Sikap Kerja Gerakan Kerja Kelelahan mata Keadaan temperatur tempat kerja Keadaan atmosfer Keadaan lingkungan

Normal

Baik 0 0 Sangat bising 0-5 5 Sub total 62.5 Kebutuhan Pribadi Pria 2-2.5 2.5 65 Total Kelonggaran Jadi, Faktor Kelonggaran yang ditentukan sebesar 65% = 0.65 (sumber (1) : Niebel dan Freivalsd (2009) (sumber (2) : pengolahan data)


47 Tabel 4.10 waktu siklus, waktu normal, waktu baku stasiun kanan

No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35

Stasiun

Ws

Wn

Wb

Ws x P

Wn x I

18.46 22.89 14.88 600 17.86 21.61 10.81 601 602 19.44 24.69 12.71 18.73 23.04 11.75 603 17.54 21.40 9.63 800 801 18.60 23.25 10.81 18.16 22.52 10.13 802 803 19.02 24.54 11.29 804 18.57 23.21 11.84 18.45 22.32 10.49 806 16.03 21.00 10.50 807 17.77 22.03 10.14 809 810 19.44 23.13 14.57 811 18.73 23.41 14.75 812 18.26 23.74 13.29 18.91 24.20 12.59 814 18.29 23.41 11.94 815 816 18.21 23.86 12.88 817 18.54 22.99 10.69 17.40 21.58 11.00 818 819 16.74 20.76 11.21 820 17.43 21.61 12.75 821 17.37 21.02 11.77 16.47 20.92 10.67 822 823 14.82 18.97 9.67 824 15.84 20.28 12.77 826 17.47 23.06 10.61 18.75 24.00 11.16 827 828 15.83 20.26 10.94 829 17.57 23.02 12.43 831 17.70 22.48 12.14 832 16.67 20.67 11.16 833 17.14 21.25 11.48 834 17.09 21.88 11.16 835 16.99 21.41 9.85 Jumlah 620.29 780.40 406.46 Sumber : Pengolahan Data


48

4.4 Analisa Line Balancing Pada pross produksi sepeda motor matic tipe K25 yang ada di industri otomotif sunter mempunyai tipe produksi yang bersifat massal, karena proses produksi melibatkan banyak part yang harus dirakit menjadi suatu bagian yang outputnya adalah kendaraan bermotor roda dua. Peranan yang sangat penting ada di perencanaan produksi yang dikendalikan oleh PPIC (Production Planning Inventory Control) sehingga dalam proses ini penugasan beban kerja yang harus dilakukan oleh operator dapat lebih terbagi dan lebih terkendali.

Setelah

diketahui waktu baku pada setiap proses perakitan motor matic maka didapat alur diagram dengan waktu baku yang sudah diolah datanya berdasarkan data yang di dapat di perusahaan.

4.4.1 Metode Rangked Positional Weight (RPW) Metode yang biasa disebut metode peringkat bobot posisi yang dikembangkan oleh Helgeson dan Barnie ini merupakan salah satu metode pendekatan lintasan yang bisa digunakan dalam menyeimbangkan bobot kerja. Untuk menyeimbangkan lintasan kerja pada setiap stasiun yang ada di line balancing line B untuk motor matic type K25, maka nilai peringkat yang sudah didapat dari jumlah waktu operasi selanjutnya langkah-langkah yang harus dilakukan adalah sebagai berikut : 1. Buat precedence diagram untuk setiap proses


49

2. Tentukan bobot posisi untuk masing-masing elemen kerja yang berkaitan dengan waktu operasi untuk waktu pengerjaan yang terpanjang dari mulai operasi pemulaan hingga sisa operasi sesudahnya. 3. Membuat peringkat setiap elemen pekerjaan berdasarkan bobot posisidilangkah ke-2. Pengerjaan yang mempunyai bobot terbesar diletakkan pada peringkat pertama. 4. Tentukan waktu siklus (CT) 5. Pilihlah tugas dengan bobot terbesar dan tempatkan pada stasiun pertama. 6. Lanjutkan dengan menempatkan elemen pekerjaan yang memiliki bobot posisinya tertinggi hingga ke yang terendah ke dalam stasiun kerja. 7. Jika pada stasiun kerja terdapat kelebihan waktu dalam hal ini waktu stasiun kerja melebihi waktu siklus, tuakr atau ganti dengan elemen kerja yang ada dalam stasiun kerja tersebut ke dalam stasiun kerja berikutnya selama tidak menyalahi precedence diagram. 8. Ulangi langkah ke-6 dan ke-7 diatas sampai seluruh elemen pekerjaan sudah ditempatkan ke dalam stasiun kerja. Setelah membuat precedence diagram pada proses perakitan motor, dan juga juga telah diketahui Cycle Time nya, maka dapat dilakukan langkah selanjutnya yaitu memuat peringkat tiap elemen pekerjaan berdasarkan bobot posisi.


50

Gambar 4.2 Precedence Diagram sebelum perbaikan


51

Setelah mengetahui precedence diagram, maka langkah selanjutnya adalah membuat rangking bobot posisi yang berkaitan dengan waktu operasi. Berikut ini adalah rangking bobot posisi berdasarkan RPW dapat dilihat pada Tabel 4.11 dan Lampiran. Tabel 4.11 Tabel Bobot Posisi Stasiun Kanan

Stasiun Kanan Stasiun 600 601 602 603 800 801 802 803 804 806 807 809 810 811 812 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 826 827 828 829 831 832 833

Bobot 406.46 391.58 380.78 368.06 356.31 346.68 335.87 325.74 314.45 302.61 292.12 281.62 271.48 256.91 242.16 228.87 216.28 204.34 191.46 180.77 169.77 158.56 145.80 134.03 123.37 113.69 100.92 90.31 79.15 68.21 55.78 43.64 32.48

Ti (detik) 14.88 10.81 12.71 11.75 9.63 10.81 10.13 11.29 11.84 10.49 10.50 10.14 14.57 14.75 13.29 12.59 11.94 12.88 10.69 11.00 11.21 12.75 11.77 10.67 9.67 12.77 10.61 11.16 10.94 12.43 12.14 11.16 11.48


Elemen yang mendahului 0 600 601 602 603 800 801 802 803 804 806 807 809 810 811 812 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 826 827 828 829 831 832

52

834 835

21.00 11.16 9.85 9.85 Sumber : Pengolahan Data

833 834

Setelah membuat rangking bobot posisi, maka dapat dilakukan langkah selanjutnya yaitu menentukan stasiun kerja berdasarkan metode peringkat bobot posisi dengan CT (cycle time) adalah sebesar 22 detik. Berikut ini adalah work station berdasarkan metode peringkat bobot posisi (RPW) dapat dilihat pada Tabel 4.12 dan Lampiran. Tabel 4.12 work station brdasakan RPW sebelum perbaikan stasiun kanan

No

Stasiun Kerja

Elemen Kerja

Ti (detik)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

600 601 602 603 800 801 802 803 804 806 807 809 810 811 812 814 815 816 817 818 819 820

600 601 602 603 800 801 802 803 804 806 807 809 810 811 812 814 815 816 817 818 819 820

14.88 10.81 12.71 11.75 9.63 10.81 10.13 11.29 11.84 10.49 10.50 10.14 14.57 14.75 13.29 12.59 11.94 12.88 10.69 11.00 11.21 12.75

Cycle Time

22


Idle time 7.12 11.19 9.29 10.25 12.37 11.19 11.87 10.71 10.16 11.51 11.50 11.86 7.43 7.25 8.71 9.41 10.06 9.12 11.31 11.00 10.79 9.25

Efficiency Balance Lintasan Delay

53%

47%

53

23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35

821 821 822 822 823 823 824 824 826 826 827 827 828 828 829 829 831 831 832 832 833 833 834 834 835 835 Jumlah Sumber : Pengolahan Data

11.77 10.67 9.67 12.77 10.61 11.16 10.94 12.43 12.14 11.16 11.48 11.16 9.85 406.46

10.23 11.33 12.33 9.23 11.39 10.84 11.06 9.57 9.86 10.84 10.52 10.84 12.15 363.54

Setelah mengetahui efisiensi lintasan dan balance delay assembly unit line B yang ada di industri otomotif sunter, maka selanjutnya dilakukan perbaikan efisiensi lintasan agar menjadi lebih optimal, yaitu dengan cara menggabungkan stasiun-stasiun kerja yang ada di perusahaaan tersebut dengan catatan tidak boleh melewati batas cycle time yang sudah ditentukan oleh perusahaan (lihat Tabel 4.13 dan Lampiran). Berikut ini adalah rumus yang digunakan untuk menghitung efisiensi

lintasan

dan

rumus

untuk

menghitung

mengoptimalkan lintasan kerja yang ada saat ini. Lintasan efisiensi :

=

∑ × 100% CT × N

Keterangan : n

= jumlah elemen kerja yang ada

CT

= Cycle Time (waktu siklus)

N

= jumlah stasiun kerja yang terbentuk


balance

delay

guna

54

Balance Delay :

=

CT × N ∑ CT × N

× 100%

Berikut ini adalah tabel setelah dilakukan perbaikan lintasan kerja yang ada di stasiun kanan (lihat Tabel 4.13). Dari tabel bisa kita lihat bahwa efisiensi lintasan mengalami peningkatan yakni dari 53% menjadi sebesar 64% dan keseimbangan waktu senggang mengalami penurunan dari 47% menjadi sebesar 36%. Tabel 4.13 work station berdasarkan RPW sesudah perbaikan stasiun kanan

No

Stasiun Kerja

Elemen Kerja

Ti (detik)

Ti (setelah digabung)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

600 601 602 603 800 801 802 803 804 806 807 809 810 811 812 814 815 816 817 818 819 820

1 2 3 4 5

14.88 10.81 12.71 11.75 9.63 10.81 10.13 11.29 11.84 10.49 10.50 10.14 14.57 14.75 13.29 12.59 11.94 12.88 10.69 11.00 11.21 12.75

14.88 10.81 12.71 11.75 9.63

7.12 11.19 9.29 10.25 12.37

20.94

1.06

11.29 11.84

10.71 10.16

20.99

1.01

6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

10.14 14.57 14.75 13.29 12.59 11.94 12.88

Cycle Time

22

Idle time

11.86 7.43 7.25 8.71 9.41 10.06 9.12

21.69

0.31

11.21 12.75

10.79 9.25


Efficiency Balance Lintasan Delay

64%

36%

55

20 821 822 21 823 22 824 826 23 827 24 828 25 829 26 831 27 832 28 833 834 29 835 Jumlah Sumber : Pengolahan Data 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35

11.77 10.67 9.67 12.77 10.61 11.16 10.94 12.43 12.14 11.16 11.48 11.16 9.85 406.46

11.77

10.23

20.34

1.66

12.77

9.23

21.77

0.23

10.94 12.43 12.14 11.16 11.48

11.06 9.57 9.86 10.84 10.52

21.00

1.00

406.46

Setelah mengetahui efisiensi lintasan dan balance delay serta jumlah stasiun yang digabungkan maka langkah berikutnya adalah membuat precedence diagram (lihat Gambar 4.3) berdasarkan sesudah adanya penggabungan beban kerja di tiap stasiun lintasan kerja di line produksi assy unit line B. Berdasarkan hasil dari pengolahan data work station berdasarkan RPW diketahui bahwa jumlah stasiun kanan yang awalnya berjumlah 35 stasiun bisa dioptimalkan menjadi 29 stasiun.


56

Gambar 4.3 precedence diagram setelah adanya penggabungan stasiun kerja (sumber: pengolahan data)


57

4.4.2 Diagram Yamazumi Diagram yamazumi biasanya digunakan untuk membantu dalam mendesain selsel produksi dan memonitor perbaikan terus menerus. Dengan yamazumi akan memungkinkan untuk memvisualisasikan berbagai elemen kerja yang berlangsung dalam proses produksi kemudian membandingkan dengan output yang dibutuhkan konsumen. Grafik yamazumi berbentuk tumpukan sederhana dari bar chart dari lamanya waktu setiap aktivitas dalam proses produksi.

Dalam membuat diagram

yamazumi untuk melihat keseimbangan lini dari proses produksi membutuhkan Takt Time dimana Takt Time yang telah ditentukan perusahaan adalah 22 detik/stasiun. Berarti untuk menggunakan metode yamazumi pada setiap proses waktunya tidak lebih dari 22 detik. Berikut ini adalah grafik yamazumi sebelum adanya penggabungan beban kerja dapat dilihat di Gambar 4.4 dan Gambar 4.5.

14.88

14.5714.75 13.29 12.77 12.75 12.71 12.59 12.88 12.4312.14 11.94 11.84 11.77 11.75 11.21 11.1611.4811.16 11.1610.94 10.81 11.29 10.4910.50 10.81 10.6911.00 10.67 10. 6 1 10.14 9.85 9.67 9.63 10.13

600 601 602 603 800 801 802 803 804 806 807 809 810 811 812 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 826 827 828 829 831 832 833 834 835 Gambar 4.4 diagram yamazumi station kanan


58

16.00 13.97

14.00

13.14

13.02 11.82

12.00 10.45

10.18

10.66 10.56

10.00

12.11 11.33 11.09

10.93 11.00

11.47

10.79 11.07

11.84

11.83

11.07

11.94 11.20

11.01

10.34 9.64

9.06

10.26 10.19

9.90

8.37 8.00 6.00 4.00 2.00 0.00 702 704 901 903 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 922 926 927 928 929 931 932 933 934

Gambar 4.5 diagram yamazumi station kiri Menurut gambar 4.4 dan gambar 4.5 kita bisa lihat produksi yang dijalankan tidak efisien terdapat naik turunnya grafik yang sangat signifikan dari semua proses baik dari stasiun kanan maupun stasiun kiri hampir semua stasiun kurang dari batas waktu yang sudah ditentukan oleh perusahaan yaitu sebesar 22 detik. Oleh sebab itu berikut ini adalah usulan agar cycle time yang ada tidak melewati batas waktu takt time yang telah ditentukan oleh perusahaan yaitu dengan cara menggabungkan beberapa stasiun antara sub frame dan main line yang mempunyai waktu kurang dari takt time yaitu 22 detik. Berikut adalah diagram yamazumi setelah adanya proses penggabungan kerja dapat dilihat pada gambar 4.6 dan gambar 4.7.


59

25

21.77

21.69 20.99

20.94

21.0

20.34

20

15

14.88

14.57 14.75 13.29

12.71

12.59 11.75

11.29

10.81 10

9.63

11.84

12.88

12.77

12.75

11.94 11.21

12.43 12.14

11.77 10.94

11.16 11.48

10.14

5

0 600 601 602 603 800 801 & 803 804 806 & 809 810 811 812 814 815 816 817 & 819 820 821 822 & 824 826 & 828 829 831 832 833 834 & 802 807 818 823 827 835

Gambar 4.6 diagram yamazumi setelah adanya proses penggabungan stasiun kanan


60

25 21.93

20.89

20.85

21.86

20.84 21.27

20.09

18.93

20

13.97

15

13.14 11.33 11.09

10.45

11.47

12.11

13.02 11.07

11.84

11.83

11.94

10.34

10

5

0 702

704

901 903 & 906 & 908 & 910 905 907 909

911 912 & 914 915 & 917 913 916

918

919

920

922

926 927 & 929 & 932 & 934 928 931 933

Gambar 4.7 diagram yamazumi stasiun kiri setelah adanya proses penggabungan

Berdasarkan Gambar 4.6 dan Gambar 4.7 terlihat bahwa pada diagram yamazumi di atas ketika sebelum adanya penggabungan proses kerja dan sesudah adanya proses penggabungan stasiun kerja (Gambar 4.4 dan Gambar 4.5) dan (Gambar 4.6 dan Gambar 4.7) di setiap stasiun akan membuat lini perakitan di assy unit line B lebih optimal karena eisiensi lintasan meningkat dan balance delay turun, selain itu perusahaan dapat menghemat penggunaan operator dimana dengan berkurangnya jumlah stasiun kerja itu berarti berkurang pulan jumlah operator di lini perakitan assy unit line B untuk sepeda motor matic type K25.


BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

Recommend Documents