3.4 Metode Pengolahan Data
Pada penelitian ini tahap pengolahan data dengan metode lean thinking
menggunakan beberapa tool yakni: Big Picture Mapping BPM, data kusioner, kuisioner untuk pembobotan waste, lalu dilakukan pengolaan dengan Value
stream analysis tools VALSAT, menyertakan diagram sebab – akibat diagram tulang ikan dan terakhir guna memberikan perbaikan menggunakan Failure Mode
Effect nalysis FMEA. 1.
Pengolahan dengan big picture mapping BPM. Dari tool big picture mapping untuk memberikan gambaran umum sistem
produksi perusahaan. 2.
Pengolahan data kusioner. Kuisioner pembobotan seven waste untuk menunjukan bobot nilai dari waste
yang ada. Bobot waste
=
responden total
responden dari
skor jumlah
3. Pengolahan data dengan VALSAT
Merupakan tools yang tepat. Terdapat 7 tujuh detail mapping tools yang mempunyai kemampuan dan manfaat masing-masing untuk memetakan waste.
Masing-masing tools mempunyai kemampuan bobot low, medium, high sesuai ketentuan peringkatnya sekaligus menunjukkan skor yang dapat
mengindikasikan sedikit atau besarnya pengaruh pemborosan pada mapping yang dipilih. Adapun tools yang digunakan dalam VALSAT beserta
kemampuan bobotnya adalah sebagai berikut :
Tabel 3.1 Value Stream Analysis Tools
Menurut tabel HinesRich, 2005. Keterangan :
H high correlation : faktor pengali = 9
M medium correlation : faktor pengali = 3
L low correlation : faktor pengali = 1
Pengolahan data dengan VALSAT merupakan sebuah pendekatan yang digunakan dengan melakukan pembobotan waste-waste, kemudian dari
pembobotan tersebut dilakukan pemilihan terhadap tool yang tepat dengan waste.
4. Mengidentifikasi penyebab dan kecacatan.
Dengan menggunakan diagram tulang ikan, untuk menemukan potensi penyebab masalah waste dalam proses manufaktur yang biasanya melibatkan
banyak variasi dalam sebuah proses dengan konsep 5M-1E”, yaitu: machines, methods, materials, measurement, menwomen, dan environment.
Gambar 3.1 Diagram Sebab–Akibat. Menurut Gambar Laily, Hawien, 2008.
Diagram sebab – akibat tulang ikan untuk : a.
Menentukan kapabilitas kemampuan dari proses. b.
Mengidentifikasi sumber-sumber dan akar penyebab kecacatan atau kegagalan.
5. Usulan perbaikan dengan Failure Mode Effect Analysis FMEA
Mengidentifikasi potensial cause penyebab dari kesalahan defect yang terjadi, mengidentifikasikan akibat effect yang ditimbulkan, menetapkan
nilai-nilai dalam point : a
Keseriusan akibat kesalahan terhadap proses lokal, lanjutan dan terhadap konsumen severity.
b Frekuensi terjadinya kesalahan occurance.
c Alat kontrol akibat potential cause detection.
Memasukkan kriteria nilai sesuai dengan 3 kriteria yang telah dibuat sebelumnya, dapatkan nilai RPN Risk Potential Number dengan jalan
mengalikan nilai SOD Severity, Occurance, Detection. Maka akan di ketahui saran yang akan di usulkan dengan melihat 3 poin yang di tentuka oleh
Failure Mode Effect Analysis FMEA.
3.5 Langkah-Langkah Pemecahan Masalah
Kategori