4.7 Future State Value Stream Mapping Peta Aliran Nilai Mendatang
Kondisi pebaikan dengan penambahan jumlah mesin dan operator tentu saja akan merubah current value stream mapping. Oleh karena itu perlu disusun
future value stram mapping yang akan menggambarkan kondisi perbaikan.
Kelebihan dari future value stream mapping ini adalah dapat diketahuinya value added times
yang baru, dan juga besarnya reduksi non-value added times dengan menerapkan usulan perbaikan. Adapun gambar future value stram mapping dapat
dilihat pada Lampiran I.
4.8 Analisa dan Pembahasan 4.8.1 Analisa Value Stream Mapping
Big Picture Mapping dibuat untuk mengetahui aliran nilai dari material
dan informasi yang terdapat dalam proses produksi pakan ternak jenis pellet. Berdasarkan mapping yang digambarkan akan diketahui non value added time
produksi dan value added time dalam suatu rangkaian proses. Selain itu, dari Big Picture Mapping
akan diketahui pada proses yang mana permasalahan terjadi. Untuk kegiatan value added time pada current value stream mapping saat
ini ada sebanyak sebelas proses dan masing-masing proses memiliki waktu proses yang berbeda-beda seperti yang telah dijelaskan pada Tabel 4.1, pada Tabel 4.11
berikut akan diuraikan nama masing-masing proses dan jenis aktivitasnya beserta waktu prosesnya.
Tabel 4.11 Waktu proses current value stream mapping
Kode Nama stasiun kerja
Waktu proses detik Value added time
Non value added time
Sk1 Tempat penampungan raw material bindake
400 Proses pengiriman elevator belt conveyor
2400 Sk2
Penimbangan raw material weigher 2400
Proses pengiriman elevator belt conveyor 1800
Sk3 Penghancuran raw material hammer mill
3000 Sk4
Proses pencampuran mixer 1800
Proses pengiriman elevator belt conveyor 2400
Sk5 Tempat penampungan prosess pellet bind
pellet 400
Sk6 Proses memasak material dengan uap panas
mixing 6000
Sk7 Proses pelleting pelleting
3000 Sk8
Pengecekan kualitas QC 6000
Sk9 Proses pendinginan coller
12000 Proses pengiriman elevator belt conveyor
2400 Sk10
Tempat penampungan proses packing bin packing
400
Sk11 Proses packing packing
15000
Total waktu proses 50400
9000
Dari mapping yang dilakukan diperoleh value added time untuk pakan ternak adalah 50400 detik dan untuk non-value added time adalah 9000 detik.
Semua waktu proses produksi yang ada telah tercantum pada current value stream mapping
pada Lampiran C.
4.8.2 Analisa Pengolahan Kuisioner Waste
Dari hasil rekap hasil waste workshop dan perankingan pada Tabel 4.2 diperoleh hasil bahwa menurut responden, waste yang paling sering terjadi di
lantai produksi adalah proses waiting dengan skor 1,75, lalu terbesar kedua yaitu waste defects
dengan skor 1,50, terbesar ketiga waste Environmental, Health, Safety
dengan skor 1,25, dan terbesar terakhir yaitu pada waste Not utilizing employees KSA
dengan skor 1,25. Ini menujukkan bahwa masih seirng terjadi
proses waiting pada proses produksi pakan ternak jenis pellet. 4.8.3 Analisa
VALSAT VALSAT
merupakan tool yang digunakan untuk mengetahui lebih lanjut berkaitan dengan waste yang terjadi dalam value stream proses produksi pakan
ternak. VALSAT dalam penelitian ini bertujuan sebagai tindak lanjut terhadap terjadinya waiting yang cukup besar dari hasil identifikasi sebelumnya dengan
value stream mapping. Dengan VALSAT akan dilakukan identifikasi terhadap
value stream proses produksi pakan ternak, mengetahui detail waste yang terjadi,
dan menganalisa penyebabnya. VALSAT
diawali dengan melakukan pembobotan terhadap 9 macam waste yang terjadi di lantai produksi melalui penyebaran kuesioner waste workshop,
Kemudian memilih tools yang sesuai dengan waste yang terjadi dan melakukan pengolahan data sesuai dengan prosedur yang ada pada tools tersebut.
4.8.3.1 Analisa Pemilihan Tools dengan VALSAT
Dari perhitungan kuisioner waste yang telah dibuat maka didapatkan skor rata-rata dari tiap jenis waste. Kemudian skor ini diranking untuk mengetahui
mana jenis waste yang sering terjadi dan dari pengolahan data didapatkan empat jenis waste yang paling besar skor rata-ratanya secara berurutan yaitu menunggu,
defect, kesehatan dan keselamatan kerja, dan penempatan tenaga kerja yang kurang tepat. Selanjutnya skor rata-rata ini akan dikalikan dengan masing-masing
bobot dari matriks VALSAT kemudian ditotal dan didapatkanlah peringkat mapping
dari VALSAT sebagai berikut : Tabel 4.12 Penentuan
Tools VALSAT
VALSAT Bobot
Ranking
Process Activity Mapping PAM 19.8
1 Supply Chain Response Matrix SCRM
15.8 2
Demand Amplification Mapping DAM 1.8
5 Quality Filter Mapping QFM
0.0 6
Decision Point Analysis DPA 5.3
3 Product Variety Funnel PVF
5.3 4
Physical Structure PS 0.0
7
Dari tujuh detail mapping tools yang ada maka dipilih mapping yang memiliki total bobot skor terbesar dengan harapan mapping terpilih ini mampu
memetakan dan mengidentifikasikan ketujuh waste yang ada dalam proses pembuatan pakan ternak. Mapping tersebut adalah Process Activity Mapping
PAM, berikut adalah analisa dari Process Activity Mapping terpilih tersebut.
4.8.3.2 Analisa Process Activity Mapping PAM
Peta mapping ini dibuat untuk mengetahui kondisi operasional di dalam perusahaan dalam pembuatan suatu produk. Aktivitas-aktivitas yang ada
dikelompokkan menjadi tiga bagian yaitu Value Added Activity VA, Non Value Added Activity NVA, Necessary Non Value Added Activity NNVA.
Untuk mengetahui suatu aktivitas masuk dalam kelompok yang mana maka dibuatlah
urutan aktivitas yang terjadi kemudian membagi aktivitas tersebut menjadi lima
tipe aktivitas, yaitu Operation O, Transportation T, Inspection I, Storage S, dan Delay D.
Kategori