16 research outputs found

    OwnerĂąs Support, IT Sophistication and IT Adoption in Indonesian Manufacturing SMEs

    Get PDF
    The importance of technology, especially information technology (IT), to businesses is widely accepted. But, different from large enterprises, small and medium enterprises (SMEs) with their limited resources adopted IT slowly. Literature on technology adoption suggests that organizational readiness is one of many factors that determine the adoption of technology. This paper relates IT adoption in Indonesian manufacturing SMEs with their IT readiness represented by owners support and IT sophistication they have. In this paper, the variety of IT adoption by SMEs was explored using business process approach. The support from SMEs owner represented by ownerĂąs IT knowledge and resource allocation. IT sophistication included management level supported by IT, IT skill and IT innovativeness of SMEs staff. Three propositions were formulated and explored using data collected from 320 SMEs. Using cluster analysis, these SMEs were classified into five type of IT adoption based on three business focus (supplier, internal and customer): early adoption, internal focus adoption, customer focus adoption, internal-customer focus adoption and balanced adoption. The results suggests wider IT adoption requires greater support from the owner and higher IT sophistication

    Improvement waktu pelayanan pasien bagian ultrasonografi dengan metode lean di RSUP Prof dr. R.D Kandou

    Get PDF
    Patient care process for the ultrasound section starting from the registration of patients and will be conducted further examination schedule patient and the patient will perform an ultrasound process according a predetermined time. Based on the observations made, in the process of scheduling a patient to wait long to turn the examination, this is because the number of patients that a lot of time and service time, so the capacity of patient care on average per day is 8 people with the time of service with service time 47 minutes / people . By using Lean with VALSAT (value stream mapping analysis tools) to identify waste that does not provide added value (non-value added activity), the type of waste that often occurs is waiting and overproduction. Furthermore, the fishbone diagram sought the cause of waste that is then given to the proposal in the form of recommendations to the party responsible for such repairs SOP and supervision at each ultrasound process. Based on the minimization of waste the time of patient care becomes 31.28 minutes / person. By the time the patient care capacity increased to 11 people / day

    Integer Batch Scheduling Problems for a Single-Machine to Minimize Total Actual Flow Time

    Get PDF
    AbstractThis research addresses a batch scheduling model for a single-machine under a Just-In-Time (JIT) production system that produces discrete parts. The objective is to minimize the total actual flow time, defined as the time when parts are flowing on the shop floor from its arrival time to their common delivery time. The decision variables are the number of batches, integer batch sizes, and the sequence of the resulting batches. The problem is solved based on the Lagrange Relaxation method. The optimality test of the proposed algorithm is done by comparing the result of the proposed algorithm with the Integer Composition method. The result of numerical experiments demonstrates that the proposed algorithm is very efficient to solve the problems

    Penerapan Six Sigma Untuk Peningkatan Kualitas Produk Bimoli Classic (Studi Kasus : PT. Salim Ivomas Pratama – Bitung)

    Get PDF
    Salah satu metode yang digunakan untuk memberikan solusi peningkatan standar proses internal perusahaan yang bertujuan untuk meminimasi defect atau nonconforming sehingga trend kegagalan produk menurun untuk tiap periodenya adalah metode Six Sigma. Melalui penerapan siklus DMAIC (Define, Measure, Improve, Analyze, and Control) dalam Six Sigma, maka indeks kapabilitas proses (Cp) serta Defect per Million Opportunies (DPMO) dapat diketahui. Penelitian ini dilakukan pada PT. Salim Invomas Pratama-Bitung, sebuah perusahaan yang bergerak di bidang pembuatan minyak goreng dengan menggunakan bahan baku kelapa sawit, dimana salah satu produk yang dihasilkan adalah Bimoli gelon 5 liter (classic). Dari karateristik kualitas Peroxide Value (PV) yang diukur oleh perusahaan selama satu periode (Februari-Maret 2007), kadar PV dengan batas maksimum 3% sering mengalami penyimpangan. Melalui pengolahan data serta analisis dengan menggunakan siklus DMAIC, didapatkan Cp sebesar 1,11 dengan nilai DPMO sebesar 3,4. Kata Kunci : Pengendalian Kualitas, Six Sigma, DMAIC, DPMO, SOP, Indeks Kapabilitas Proses Abstract One of method used to give solution of corporate internal process standard improvement, whose goal to minimalize defect or nonconforming, so trend of product decrease for each period is six sigma method. Through DMIAC cycle (Define, Measure, Improve, Analyze, and Control) on six sigma, The capability Index (CP) and defect per million opportunities (DPMO) will be knew. This reaserch was be done by PT Salim Invomas Pratama , Bitung, is one of edible oil corporate, one of product is bimoli. From quality characteristic in one period (February-March 2007) . PV content has 3 % as maximum limit. Trough data process and analysis use DMAIC, get 1,11 as CP and 3,4 s DPMO point Keywords :Quality Control, Six Sigma, DMAIC, DPMO, SOP, Indeks Kapabilitas Proces PENDAHULUAN Pengendalian kualitas dapat didefinisikan sebagai suatu sistem yang digunakan untuk menjaga kualitas barang atau jasa agar berada pada tingkat kualitas yang diharapkan. PT. Salim Ivomas Pratama Bitung merupakan produsen minyak goreng dengan bahan baku kelapa sawit atau disebut juga Crude Palm Oil (CPO) yang dipasarkan dalam 3 jenis kemasan, yaitu Delima 1000 ml (pouch), Bimoli dalam jerigen dengan kapasitas 5 liter (classic) dan minyak curah dalam jerigen dengan kapasitas 20 kg (bulk). Parameter penting yang harus dikontrol untuk menjaga kualitas minyak goreng adalah massa, volume, warna, kadar asam lemak bebas atau Free Fatty Acid (FFA), Iodine Value (IV), Peroxide value (PV) dan Cloud Point (CP). Pada unit Filling dimana berlangsung proses pengisian dan pengepakan (packing) sering terjadi penyimpangan (nonconforming) pada karakteristik kualitas PV, dimana kadar PV melewati batas maksimum yang diijinkan, yaitu sebesar 3%. PV adalah bilangan peroksida, yang merupakan nilai terpenting untuk menentukan derajat kerusakan pada minyak. Nilai PV yang tinggi dapat menyebabkan minyak goreng rusak dan mengakibatkan kerugian untuk perusahaan. Apabila biaya untuk satu kali produksi dengan kapasitas 30 ton adalah sebesar Rp 150.000.000, maka diperlukan metode yang tepat untuk mengurangi nonconforming agar kerugian perusahaan dapat ditekan seminimum mungkin Rumusan masalah dalam penelitian ini yaitu bagaimana menganalisis cara peningkatan kualitas melalui pengendalian PV pada produk Bimoli classic. Adapun tujuan dalam penelitian ini :yaitu 1. Menentukan Indeks Kapabilitas Proses (Cp) dan nilai DPMO untuk produk Bimoli Classic. 2. Menganalisis biaya kerugian perusahaan dari segi pemasaran dan produksi untuk produk Bimoli Classic. 3. Mengidentifikasi faktor-faktor penyebab terjadinya nonconforming PV produk Bimoli classic. Batasan masalah dalam penelitian ini yaitu: 1. Penelitian hanya dilakukan di unit Filling. 2. Data yang digunakan dalam pembuatan laporan ini merupakan data historis perusahaan 1 periode ( bulan Februari s/d bulan Maret 2007). 3. Objek penelitian adalah Bimoli classic. TINJAUAN PUSTAKA Six sigma adalah suatu framework atau sistem yang komperhensif dan fleksibel untuk melakukan proses perbaikan yang berkesinambungan. Six Sigma secar unik dikendalikan oleh pemahaman yang kuat terhadap kebutuhan pelanggan. Six Sigma memiliki dua metodologi, yaitu (1) six sigma – DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) dan (2) Design For Six Sigma – DFSS DMADV (Define, Measure, Analyze, Design, Verify [2]. Salah satu ciri dari sistem pengendalian kualitas modern adalah bahwa di dalamnya terdapat aktivitas yang berorientasi pada tindakan pencegahan kerusakan, dan bukan berfokus pada upaya untuk mendeteksi kerusakan saja. [3]. Model Perbaikan Six Sigma Dalam Six Sigma ada siklus 5 fase DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) yaitu proses peningkatan terus menerus menuju target six sigma. DMAIC dilakukan secara sistematik berdasarkan pengetahuan dan fakta. DMAIC merupakan suatu proses closed–loop yang menghilangkan langkah–langkah proses yang tidak produktif, sering berfokus pada pengukuran–pengukuran baru dan menerapkan teknologi untuk peningkatan kualitas menuju target six sigma. DMAIC terdiri atas lima tahap utama [7]: 1. Define Define merupakan langkah pertama dalam pendekatan Six Sigma. Langkah ini mengidentifikasi masalah penting dalam proses yang sedang berlangsung. 2. Measure Measure merupakan tindak lanjut dari langkah Define dan merupakan sebuah jembatan untuk langkah berikutnya yaitu Analyze. Langkah measure memiliki dua sasaran utama, yaitu : 1. Mendapatkan data untuk memvalidasi dan mengkuantifikasi masalah atau peluang. 2. Memulai menyentuh fakta dan angka-angka yang memberikan petunjuk tentang akar masalah. Milestone (batu loncatan) pada langkah measure adalah mengembangkan ukuran sigma awal untuk proses yang sedang diperbaiki. 3. Analyze Langkah ini mulai masuk kedalam hal-hal detail, meningkatkan pemahaman terhadap proses dan masalah, serta mengidentifikasi akar masalah. Pada langkah ini, pendekatan Six Sigma menerapkan statistical tool untuk memvalidasi akar permasalahan. Tujuan dari tahap ini adalah untuk mengetahui seberapa baik proses yang berlangsung dan mengidentifikasi akar permasalahan yang mungkin menjadi penyebab timbulnya variasi dalam proses. Untuk mengetahui seberapa baik proses berlangsung, maka perlu adanya suatu nilai atau indeks yaitu Indeks Kemampuan Proses (Process Capability Index). 4. Improve Selama tahap ini, diuraikan ide-ide perbaikan atau solusi-solusi yang mungkin untuk dilaksanakan. 5. Control Sebagai bagian dari pendekatan Six Sigma, perlu adanya pengawasan untuk meyakinkan bahwa hasil-hasil yang diinginkan sedang dalam proses pencapaian. Kapabilitas Proses dan DPMO Indeks kapabilitas dan indeks kinerja dalam fungsional yang tersebar secara luas diukur berdasarkan tolok ukur umum dari kapabilitas proses atau kinerja dalam relasi kebutuhan spesifikasinya. Tiga indeks kapabilitas untuk kestabilan aktivitas proses dalam distribusi normal dapat dihitung dengan rumus [5]: Cp = = Keterangan : USL = Upper Specification limit (Batas Pengendali Atas) LSL = Lower Specification limit (Batas Pengendali Bawah) s = Standard deviation (standar deviasi) Pendekatan pengendalian proses Six Sigma dari Motorola (Motorola Company’s Six Sigma Process Control) mengijinkan adanya pergeseran nilai rata – rata (mean) dari proses industri sebesar ± 1,5σ, sehingga akan menghasilkan tingkat ketidaksesuaian sebesar 3,4 per sejuta kesempatan (3,4 DPMO = Defect Per Million Opportunities), artinya setiap satu juta kesempatan akan terdapat kemungkinan 3,4 ketidaksesuaian [5]. Konsep ini berbeda dengan “True 6 – Sigma Process” yang secara teori statistika dihitung berdasarkan distribusi normal terpusat (normal distribution centered) akan menghasilkan tingkat ketidaksesuaian sebesar 0,002 DPMO. Tabel 1. Perbedaan Konsep True 6-Sigma Process dan Motorola’s 6-Sigma Process True 6-Sigma Process(Normal Distribustion Centered) Spec Limit Percent DPMO ± 1 SIGMA 68,27 317300 ± 2 SIGMA 95,45 45500 ± 3 SIGMA 99,73 2700 ± 4 SIGMA 99,9937 63 ± 5 SIGMA 99,999943 0,57 ± 6 SIGMA 99,999999 0,002 Motorola Company's 6-Sigma Process(Normal Distribution Shifted 1,5σ Spec Limit Percent DPMO ± 1 SIGMA 30,23 697700 ± 2 SIGMA 69,13 308700 ± 3 SIGMA 93,32 66810 ± 4 SIGMA 99,379 6210 ± 5 SIGMA 99,9767 233 ± 6 SIGMA 99,99966 3,4 Tabel 2. Hubungan antara Indeks Kapabilitas Proses (Cp) dan DPMO (Defect Per Million Opportunities) Cp DPMO 0,33 317500 0,5 133600 0,67 45500 1 2700 1,1 967 1,2 318 1,3 96 1,4 27 1,5 6,8 1,6 1,6 1,67 0,6 1,7 0,34 1,8 0,06 2 0,0018 Statistik Dalam Pengendalian Kualitas Untuk beberapa situasi yang laju produksinya lambat, tidak mudah untuk mengambil sampel dengan ukuran lebih besar daripada satu (n>1). Ini sering kali terjadi apabila digunakan teknologi pemeriksaan dan pengukuran otomatis dan setiap unit yang diproduksi diperiksa. Ini juga terjadi apabila proses pengujian bersifat merusak dan biaya sampel yang diuji mahal [1]. Rumus peta kontrolnya adalah: Center Line (CLR) = R Upper Control Limit (UCLR) = D4 R Lower Control Limit (LCLR) = D3R METODOLOGI PENELITIAN Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu: 1. Tahap DEFINE a. Merumuskan masalah b. Menetapkan tujuan c. Mengamati proses produksi 2. Tahap MEASURE a. Mengumpulkan data PV nonconforming b. Menganalisis data PV nonconforming 3. Tahap ANALYZE a. Memilih dan membuat peta kontrol b. Menghitung kapabilitas proses c. Mencari nilai DPMO 4. Tahap IMPROVE a. Mengidentifikasi penyebab nonconforming b. Membuat diagram sebab akibat c. Memberikan usulan perbaikan 5. Tahap CONTROL Membuat SOP HASIL PENELITIAN Tahap Define Standar yang ditetapkan perusahaan untuk minyak goreng kemasan jerigen 5 liter (classic) seperti ditabel dibawah ini Tabel 3. Standar untuk Produk Classic Jenis spesifikasi standar Penyimpangan berat (%) Min -0,5 – Max 0,5 Red Color Max 2,5 Free Fatty Acid (FFA) Max 0,075 Iodine Value (IV) Max 59,0 Cloud Point (CP) Max 8,0 Peroxide Value (PV) Max 3,0 Tahap Measure Tabel 4 adalah data hasil pemeriksaan PV selama bulan Februari-Maret 2007: Tabel 4. Data Peroxide Value (PV) selama periode bulan Februari – Maret 2007 No. Sampel PV 1 0,52 2 0,70 3 1,76 4 1,71 5 2,81 6 2,63 7 1,67 8 1,10 9 1,40 10 1,76 11 0,32 12 0,50 No. Sampel PV 14 0,81 15 2,76 16 0,34 17 0,34 18 3,15 19 4,38 20 4,91 21 2,84 22 2,15 23 1,53 Gambar 2. Grafik PV Tahap Analyze Pada tahap ini dilakukan pengolahan data menggunakan peta kontrol R dan X (karena data yang ada merupakan data variabel dengan ukuran sampel yang berbeda–beda), juga dilakukan perhitungan indeks kapabilitas proses (Cp) untuk mengetahui nilai DPMO dan nilai sigma. Grafik pengendalinya adalah: Gambar 3. Peta Kontrol R Gambar 4. Peta Kontrol X CLR = 0,78 CLX = 1,529 UCLR = 2,548 UCLX = 3,604 LCLR = 0 LCLX = -0,545 Menghitung Kapabilitas Proses Berdasarkan kriteria kapabilitas proses (Cp) dalam metode analisis untuk peningkatan kualitas (Gaspersz, 2001) dan hasil perhitungan Cp adalah 1,11. Maka konsep yang yang digunakan yaitu True 6-Sigma Process, kerena untuk konsep Motorola Company’s 6-Sigma Process Control yang mengijinkan adanya pergeseran rata – rata proses sebesar ± 1,5 sigma, diperlukan indeks kapabilitas proses yang tinggi yaitu Cp ≄ 2 agar pengendalian proses dengan menggunakan konsep Motorola Company’s 6-Sigma menjadi efektif. Nilai Cp = 1,11 menunjukkan kemampuan proses dalam DPMO (Defect Per Million Opportunities) sebesar 967. Maka, nilai konversi DPMO ke nilai Sigma berdasarkan True 6-Sigma Process (Normal Distribution Centered) adalah 3,30 sigma. Artinya : bahwa dari sejuta kesempatan yang ada akan terdapat 967 kemungkinan bahwa proses akan menimbulkan defect atau nonconforming pada produk dengan kapabilitas proses 1,11 atau 3,30 sigma setelah dikonversi berdasarkan nilai DPMO. Analisis Biaya Apabila terdapat produk dengan PV diluar standar (Maksimum 3%), maka alternatif yang dapat dilakukan oleh perusahaan adalah: 1. Mengkategorikan produk yang PV-nya diluar standar sebagai produk bulk, dengan konsekuensi harga jual yang lebih murah. 2. Me-rework produk yang PV-nya diluar standar. Berdasarkan kedua alternative tersebut, maka dapat dilakukan analisis untuk menghitung kerugian yang dialami perusahaan. Analisis Biaya Pemasaran Tabel 5. Harga Pasaran Jenis Produk Harga di pasaran Harga per kg Classic 5 Liter Rp 50.000 Rp 11.100 Bulk 20 kg Rp 150.000 Rp 7.500 Kerugian pada perusahaan dapat terjadi apabila PV menyimpang dari standar yang digunakan perusahaan, yaitu maksimum 3%. Apabila terjadi penyimpangan pada PV, maka kualitas minyak akan menurun dan dikategorikan sebagai olein untuk bulk. Bulk adalah minyak dengan kualitas rendah yang standar PV-nya maksimum 10%. Jadi, berdasarkan harga per kg untuk kedua produk dapat hitung dengan cara: Harga selisih = Harga Classic – Harga Bulk = Rp 11.100 – Rp 7.500 = Rp 3.600/kg. Jika kapasitas untuk tangki kerja memiliki kapasitas 30 ton, jadi dapat ketahui kerugian perusahaan adalah: Rp 3600 x 30 ton (30000 kg) = Rp 108.000.000; Analisis Biaya Rework Olein yang PV-nya tidak memenuhi standar akan di-rework kembali atau diolah ulang ke unit fraksinasi dan biayanya yang diperlukan yaitu Rp 5000/ton. Dengan kapasitas tangki 30 ton, maka biaya untuk proses pengolahan ulang, yaitu : Rp 5.000/ton x 30 ton (kapasitas tangki) = Rp 150.000.000 Jadi kerugian perusahaan bila melakukan proses pengolahan ulang adalah Rp 150.000.000; Jadi, tindakan perusahaan sudah benar, yaitu tidak me-rework produk diluar standar melainkan memasarkannya sebagai produk bulk Tahap Improve Penyebab terjadinya penyimpangan pada PV ditunjukkan pada lampiran Tahap Control Tahap kontrol dapat dilakukan melalui pengawasan proses dengan menggunakan Standard Operation Procedure (SOP) sebagai berikut: Ruang Lingkup Pengujian PV berlaku untuk Crude Oil dan RBD Oil 1. Definisi Peroksida merupakan hasil dari oksidasi tingkat pertama dan Peroxide Value menentukan nilai miliequivalen peroxida per 1.000 g contoh melalui oksidasi KI dibawa kondisi tes. 2. Tanggung Jawab Analisis dibawah pengawasan Chief Analyst 3. Operasi 4.1. Peralatan Neraca Analitik Pipet 5 ml dan 1 ml Erlenmeyer 250 ml Buret 5 ml Labu Takar Spatula 4.2 Pereaksi Larutan Acetic Acid : Chloroform (3 : 2) Larutan Indikator Amilum (Kanji) 1% Larutan KI Jenuh Larutan Standard Natrium Thiosulfat (Na2S2O3 ) 0.01 N - Timbang ± 2,49 g Na2S2O3.5H2O padat - Larutkan dalam aquades sampai volume 1 liter. - Kocok sampai homogen - Standarisasi dengan Kalium Bikromat (K2Cr2O7) Cara Standarisasi : -Timbang 0,016 – 0.022 g K2Cr2O7 yang sebelumnya telah dikeringkan dalam oven pada suhu 120oC selama 30 menit. Masukkan dalam Erlenmeyer 250 ml. - Tambahkan 25 ml aquades - Tambahkan 5 ml HCl pekat - Tambahkan 10 ml larutan KI 15% - Kocok dan biarkan ± 5 menit. - Titrasi dengan larutan Na2S2O3 yang dicari normalitasnya sampai warna hijau kehitaman. - Tambahkan 2 ml indikator amilum. - Lanjutkan titrasi sampai warna berubah menjadi hijau. - Catat pemakaian larutan Na2S2O3 (ml titrasi). Perhitungan : g K2Cr2O7 x 6 x 1000 N Na2S2O3 = ---------------------------- vol Na2S2O3 x 294,19 ket. 294,19 = BM K2Cr2O7 6 = valensi K2Cr2O7 4.3 Cara Kerja Sampel harus dalam keadaan cair dan homogen Timbang 5 gram (± 0.5) minyak kedalam erlenmeyer Tambahkan 25 ml Asam Asetat-Chloroform (3 : 2) Tambahkan 0.5 ml KI jenuh, ditutup karet dan digoyang pelan-pelan kira-kira 2 putaran dan diamkan selama 1 menit Tambahkan 50 ml aquades dan indikator amilum ±3 ml Titrasi perlahan-lahan dengan larutan thiosulfat yang sudah diketahui normalitasnya sambil dikocok kuat Titrasi dilakukan sampai warna biru dari larutan tepat hilang Perhitungan: (S – B) x N x 1000 PV = -------------------------- G PV = Peroxide Value S = Volume Na2S2O3 hasil titrasi sampel minyak B = Volume Na2S2O3 hasil titrasi Blanko N = Normalitas Natrium Thiosulfat G = Berat Sampel 5. Tindakan Korektif Apabila terjadi kejanggalan analisis atau pengujian dapat dilakukan : Analisis ulang terhadap sampel yang sama Analisis ulang terhadap sampel baru dengan kode produksi yang sama Analisis ulang terhadap pereaksi yang digunakan Periksa kembali instruksi yang dipakai Hubungi atasan untuk penjelasan lebih lanjut KESIMPULAN DAN SARAN Proses produksi classic menghasilkan Indeks Kapabilitas Proses (Cp) sebesar 1,11 dengan nilai DPMO sebesar 967 dan nilai sigma 3,50 (rata–rata industri di Indonesia). Faktor-faktor penyebab terjadinya penyimpangan PV pada produk Bimoli Classic adalah: a. Minyak (olein) terlalu lama berada di dalam tangki penyimpanan. Jika suhu di dalam tangki sangat tinggi, maka minyak akan semakin banyak mengikat peroksida sehingga menyebabkan minyak menjadi bau dan kualitas minyak menurun atau membuat minyak cepat rusak. b. Setting awal pada mesin yang tidak tepat. c. Faktor manusia, seperti ketidaktelitian dalam pemeriksaan sampel, kurangnya pengawasan, dan kelelahan. Berdasarkan analisis biaya yang dilakukan dari segi pemasaran (dalam analisis ini produk dikategorikan sebagai bulk), perusahaan mengalami kerugian sebesar Rp 108.000.000. Sedangkan jika perusahaan mengambil tindakannya tidak sesuai standar, maka perusahaan akan mengalami kerugian sebesar Rp150.000.000. Jadi tindakan perusahaan saat ini sudah sangat tepat, yaitu menjual olein yang PV-nya tidak sesuai standar sebagai bulk. Untuk mendapatkan PV yang sesuai standar, hendaknya perusahaan menjalankan proses produksi serta inspeksi dengan lebih baik. Agar proses terkendali, sebaiknya perusahaan mempertahankan PV pada nilai -0,545 s/d 3,604. Penyimpanan Olein didalam tangki penyimpanan sebaiknya tidak terlalu lama agar tidak menyebabkan kadar PV naik. Lamanya penyimpanan yang ideal yaitu 4 hari dengan suhu 35 – 50 ÂșC. Jika suhunya lebih tinggi, maka waktu penyimpanan olein tidak boleh lebih lama dari 4 hari. Perlu diperhatikan juga apakah setting untuk pengolahan sudah tepat serta melakukan inspeksi setiap empat jam. Hal ini dilakukan untuk mencegah standar PV keluar dari batas maksimum yang diijinkan. Pada penelitian selanjutnya, diharapkan agar penelitian juga dilakukan pada unit lainnya, seperti unit Refinery. DAFTAR PUSTAKA 1. Ariyani Dorotea, (2003), Pengendalian Kualitas Statistik, Yogyakarta, Penerbit Andi. 2. Gaspersz Vincent, (2001), Metode Analisa Untuk Pengendalian Kualitas Statistik, Penerbit PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. 3. Gaspersz Vincent, (2001), Metode Analisis Untuk Peningkatan Kualitas, Penerbit PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. 4. Gaspersz Vincent, (2007), Lean Six Sigma for Manufacturing and Service Industries, Penerbit PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. 5. Hidayat Anang, (2006), Peta Pengembangan Kualitas dan Kinerja Bisnis, PT Elex Media Komputindo Kelompok Gramedia, Jakarta. 6. Montgomery, Douglas C., (1993), Pengantar Pengendalian Kualitas Statistik, Gajah Mada University Press, Yogyakarta. 7. Supriyanto Harry, (2004), Proses Pembuatan Tow dengan Pendekatan Six Sigma, Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya, Vol.VIII, Oktober 2004, hal:317-326. LAMPIRAN Gambar Diagran Ishikawa Penyimpangan P

    Freezing issue on stability master production scheduling for supplier network: Decision making view

    No full text
    In the daily operation, there are frequently changes in customer order requirement which will induce instability of the MPS. Moreover, the frequently adjustment of MPS can induce fluctuation of production and increasing of inventory cost as well as decreasing service level of customer. Most of studies about instability of MPS use freezing method and rolling procedure to adjust MPS periodically. Freezing is the proportion of planning horizon being frozen, whereas rolling procedure is a method replanning periodically of MPS using newly updated demand data. This study is focused on interval freezing length as an issue of decision making. In supply chain, a manufacturer is supported by suppliers to supply material requirement. Since a manufacturer plan production schedule on MPS the freezing interval is determined that will be informed to suppliers which supply the material requirement. In previous research, the freezing interval is decided by manufacturer as necessary decision maker. This decision must be followed by suppliers though it is not beneficial for them. It can be concluded that this condition is no win-win situation. Hence, this research proposes that suppliers will be involved as decision maker besides a manufacturer so the interval freezing is decided by two-side decision maker

    Integer batch scheduling problems for a single-machine with simultaneous effect of learning and forgetting to minimize total actual flow time

    No full text
    This research discusses an integer batch scheduling problems for a single-machine with position-dependent batch processing time due to the simultaneous effect of learning and forgetting. The decision variables are the number of batches, batch sizes, and the sequence of the resulting batches. The objective is to minimize total actual flow time, defined as total interval time between the arrival times of parts in all respective batches and their common due date. There are two proposed algorithms to solve the problems. The first is developed by using the Integer Composition method, and it produces an optimal solution. Since the problems can be solved by the first algorithm in a worst-case time complexity O(n2n-1), this research proposes the second algorithm. It is a heuristic algorithm based on the Lagrange Relaxation method. Numerical experiments show that the heuristic algorithm gives outstanding results

    Production and Delivery Batch Scheduling with Multiple Due Dates to Minimize Total Cos

    No full text
    This paper addresses an integrated production and delivery batch scheduling problem for a make-to-order environment over daily time period, where the holding costs of in-process and completed parts at a supplier location and of completed parts at a manufacturer location are distinguished. All orders of parts with different due dates from the manufacturer arrive at the same time. The parts are produced in production batches and subsequently the completed parts are delivered in delivery batches using a capacitated vehicle in order to be received at the respective due dates. This study was aimed at finding an integrated schedule of production and delivery batches so as to meet the due date at minimum total cost consisting of the corresponding holding cost and delivery cost. The holding cost is a derivation of the so-called actual flow time (AFT), while the delivery cost is assumed to be proportional to the number of deliveries. The problems can be formulated as an integer non-linear programming model, and the global optimal solution can be obtained using optimization software. A heuristic algorithm is proposed to cope with the computational time problem using software. The numerical experiences show that the proposed algorithm yields near global optimal solutions

    PENERAPAN SIX SIGMA UNTUK PENINGKATAN KUALITAS PRODUK BIMOLI CLASSIC (Studi Kasus : PT. SALIM IVOMAS PRATAMA – BITUNG)

    No full text
    Salah satu metode yang digunakan untuk memberikan solusi peningkatan standar proses internal perusahaan yang bertujuan untuk meminimasi defect atau nonconforming sehingga trend kegagalan produk menurun untuk tiap periodenya adalah metode Six Sigma. Melalui penerapan siklus DMAIC (Define, Measure, Improve, Analyze, and Control) dalam Six Sigma, maka indeks kapabilitas proses (Cp) serta Defect per Million Opportunies (DPMO) dapat diketahui. Penelitian ini dilakukan pada PT. Salim Invomas Pratama-Bitung, sebuah perusahaan yang bergerak di bidang pembuatan minyak goreng dengan menggunakan bahan baku kelapa sawit, dimana salah satu produk yang dihasilkan adalah Bimoli gelon 5 liter (classic). Dari karateristik kualitas Peroxide Value (PV) yang diukur oleh perusahaan selama satu periode (Februari-Maret 2007), kadar PV dengan batas maksimum 3% sering mengalami penyimpangan. Melalui pengolahan data serta analisis dengan menggunakan siklus DMAIC, didapatkan Cp sebesar 1,11 dengan nilai DPMO sebesar 3,4. Kata Kunci :        Pengendalian Kualitas, Six Sigma, DMAIC, DPMO, SOP, Indeks Kapabilitas Proses     One of method used to give solution of corporate internal process standard improvement, whose goal to minimalize defect or nonconforming, so trend of product  decrease for each period is six sigma method. Through DMIAC  cycle (Define, Measure, Improve, Analyze, and Control) on six sigma, The  capability Index (CP) and defect per million opportunities (DPMO) will be knew. This reaserch was be done by PT Salim Invomas Pratama , Bitung, is one of edible oil corporate, one of product is bimoli. From quality characteristic in one period (February-March 2007) . PV content has 3 % as maximum limit. Trough data process and analysis use DMAIC, get 1,11 as CP and 3,4 s DPMO point  Keywords :Quality Control, Six Sigma, DMAIC, DPMO, SOP, Indeks Kapabilitas Proce

    USULAN SISTEM PENGENDALIAN PERSEDIAAN KELAPA Studi kasus: PT. Setia Tri Jujur Bersama Manado

    No full text
    Pengendalian persediaan adalah aktivitas dan teknik pengendalian persediaan barang baik bahan baku, barang setengah jadi ataupun barang jadi. Untuk membuat suatu sistem pengendalian persediaan pertama-tama penulis melakukan evaluasi persediaan kelapa tahun 2005 dengan melakukan penyesuaian kebutuhan kelapa sesuai dengan permintaan tepung kelapa. Kemudian penulis melakukan perhitungan persediaan dengan menggunakan model pemeriksaan kontinu (continuous review) dan pemeriksaan periodic (periodic review). Setelah itu dilakukan peramalan kebutuhan kelapa untuk tahun 2006. Setelah didapatkan jumlah kebutuhan kelapa tahun 2006, maka penulis melakukan perhitungan dengan model pemeriksaan kontinu dan pemeriksaan periodik kembali. Dalam perhitungan ini, seluruh biaya-biaya persediaan diasumsikan mengalami kenaikan sebesar inflasi yaitu 7.33%. Pada tahapan ini akan didapatkan model pengendalian persediaan yang tepat diterapkan di perusahaan berdasarkan kategori biaya.   Kata kunci: Pengendalian persediaan, model pemeriksaan kontinu (continuous review), model pemeriksaan periodik (periodic review), peramalan, total biaya persediaan, SOP.     Absract   Inventory controls are the activities and techniques of maintaining the stock of items at desire level, whether they are raw materials, work in process orfinished products. To make an inventory control system, firstly the writer evaluated thecoconut inventory in 2005 by doing some adjustment based on the desiccated coconut demand. Then the writer counted the inventory by using continues review and periodic review models. After that the demand of coconut on 2006 is forecasted. After the writer got the demand quantity of coconut on 2006, the writer recounted the inventory by using continuous review and periodic review models. In this calculation, the inventory costs are assumed to increase 7,33% (inflation rate in 2006). In this step, we will get the optimal inventory control model that suitable to be implemented in the company.  Keywords: Inventory control, continuous review model, Periodic review model,forecasting, inventory costs, Standard Operating Procedures

    Integrated batch production and maintenance scheduling for multiple items processed on a deteriorating machine to minimize total production and maintenance costs with due date constraint

    No full text
    This paper discusses an integrated model of batch production and maintenance scheduling on a deteriorating machine producing multiple items to be delivered at a common due date. The model describes the trade-off between total inventory cost and maintenance cost as the increase of production run length. The production run length is a time bucket between two consecutive preventive maintenance activities. The objective function of the model is to minimize total cost consisting of in process and completed part inventory costs, setup cost, preventive and corrective maintenance costs and rework cost. The problem is to determine the optimal production run length and to schedule the batches obtained from determining the production run length in order to minimize total cost
    corecore