Oleh Rangga Adhi Pradipta 2506100088 Dosen Pembimbing H ... · pengendalian produksi semen retarder...
Transcript of Oleh Rangga Adhi Pradipta 2506100088 Dosen Pembimbing H ... · pengendalian produksi semen retarder...
OlehRangga Adhi Pradipta 2506100088
Dosen PembimbingH. Hari Supriyanto Ir., MSIE.
Jurusan Teknik IndustriFakultas Teknologi IndustriInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2012
Latar Belakang
Perumusan Masalah
Ruang Lingkup Penelitian
TUGAS AKHIR
Manfaat Penelitian
Tujuan Penelitian
LATAR BELAKANG
PUPUK
PRODUK NON-PUPUK
GYPSUM GRANULATED (CaSO4.2H2O)
CONT….
=GYPSUM GRANULATED
SEMEN
. Bahan baku utama- Batu kapur - Silika - Aliminium - Besi
Bahan koreksi- pasir putih / pasir silika- bijih besi
Bahan baku tambahan- Gypsum (memperlambat waktu pengerasan semen)
GYPSUM GRANULATED = LAMA PENGERASANKURANG LEBIH 1 JAM
CONT….
THAILAND, AUSTRALIA DAN JEPANG (IMPOR)
PT . PETROKIMIA GRESIK
. Pabrik Asam Sulfat . Pabrik Cement Retarder
. Bahan baku (By Product)
Sumber : Departemen Penjualan Non Pupuk PT Petrokimia Gresik
RUMUSAN MASALAHBagaimana menurunkan tingkat kegagalan dan memperbaikikualitas proses produksi cement retarder serta nantinya akandilakukan improvement dengan pendekatan Six Sigmamenggunakan metode DMAI dan FMEA (Failure Mode And EffectAnalysis).
TUJUAN PENELITIAN
• Mengidentifikasi kegagalan yang paling sering terjadi dan berpengaruh terhadap kualitas produk;
• Mengidentifikasi penyebab terjadinya kegagalan danmemberikan solusi terhadap kegagalan yang paling berpengaruh terhadap kualitas produk;
• Memberikan rekomendasi perbaikan yang bertujuan untukmengurangi kegagalan pada produk cement retarder pada PT. Petrokimia Gresik.
RUANG LINGKUP PENELITIAN
BATASAN1. Studi kasus yang dilakukan dalam penelitian ini adalah hal-hal yang
terjadi di internal Pabrik Cement Retarder 2. Penelitian ini dibatasi pada pabrik unit III bagian perencanaan dan
pengendalian produksi semen retarder3. Data yang digunakan dalam penelitian ini data produksi cement
retarder dan data kadar kandungan (April 2011 – Juni 2011)
MANFAAT PENELITIAN1.Perusahaan dapat mengetahui kegagalan yang sebenarnya
terjadi pada proses produksi. 2.Perusahaan dapat mengetahui kegagalan yang paling
berpengaruh terhadap kualitas produk, sehingga dapatmengidentifikasi penyebab dan menentukan langkah untukmengeliminasi kegagalan tersebut.
3.Perusahaan memperoleh rekomendasi untuk perbaikanterhadap kegagalan yang paling berpengaruh
ASUMSI1.Proses produksi tidak mengalami perubahan secara signifikan. 2.Kebijakan perusahaan selama dilakukan penelitian tidak
mengalami perubahan secara signifikan.
Konsep Kualitas
Big Picture Mapping
PENELITIAN TUGAS AKHIR
RCA
Konsep Six Sigma
FMEA
CriticalReview
Statistical Process Control
KONSEP KUALITAS
• Salah satu aktifitas manajemen untuk mengukur ciri-ciri kualitasproduk.
• Membandingkan dengan spesifikasi yang ada sehingga dapatdiambil tindakan perbaikan.
• Karakteristik dengan standar yang telah ditetapkan (Montgomery,1990).
“Six Sigma merupakan sebuah metodologi terstruktur untuk memperbaiki prosesyang difokuskan pada usaha mengurangi variasi proses (process variances)sekaligus mengurangi cacat (produk/jasa yang diluar spesifikasi) denganmenggunakan statistik dan problem solving tools secara intensif (Gaspersz,2007)”
4 KONSEP INTI MANAJEMEN SIX SIGMA (Sung H. Park, 2003)
1. Proses2. Variasi3. Cycle Time, Yield, dan Produktivitas4. Customer Satisfaction
DMAIC
Faktor yang paling menentukan untukmemperbaiki kualitas proses danmenghasilkan laba terdiri dari 5 tahapyang disebut DMAIC, (Gasperz,2002)yaitu :
• Define (pendefinisian)• Measure (pengukuran)• Analyze (analisis)• Improve (perbaikan)• Control (kontrol)
Big Picture Mapping
SupplierI
20 jam
1,5 jam 0.75 jam
0,5 jam
Honing & Wash
4-5 jam
Weekly Schedule 3 jam Q
Bin Size = 400
Target Rate=120/jam
Variabel Batch
Up-time 85%
3 Shifts
24 trays of 10
Rework Loops
Supplier or Customer
Information Box
Timing Box Rework Box Inventory
PointQuality
Check Point
Work Station with Timing
Information Flow
Physical Flow
Work Station Process Box
Inter-Company Physical Flow
Total Production Lead Time = 22,75 jam
Value Adding Time (Lower Line) = 2,25 jam
Simbol-simbol Big Picture Mapping(Sumber: Hines dan Taylor, 2000)
• Big Picture Mapping digunakan untuk menggambarkan sistem secara keseluruhanbeserta value stream yang terdapat pada perusahaan.
• Memberikan pemahaman mengenai sistem pemenuhan order secara keseluruhanbeserta aliran nilai (aliran informasi dan fisik).
• Waktu standar untuk tiap proses produksi komponen produk diperlukan sebagaidasar untuk melakukan Identifikasi awal kapasitas produksi dilihat daripenyimpangan lead time yang berlebih.
• RCA merupakan suatu metodologi untuk mengidentifikasi dan mengoreksi sebab-sebab yang penting dalam permasalahan operasional dan
fungsional (Jucan, 2005).
• FMEA adalah suatu prosedur terstruktur untuk mengidentifikasi dan mencegah sebanyakmungkin mode kegagalan (Gasperz, 2002)
• Tiga faktor yang dinilai terkait dengan nilai resiko yang secara, standar ditetapkan sebagaifaktor yang setara dengan perkalian likelihood dan consequence, yaitu:
- Severity (S), merupakan tingkat dampak yang disebabkan oleh mode kegagalan ataukejadian resiko.
- Occurance (O), merupakan tingkat probabilitas atau frekuensi kegagalan dapat terjadi.
- Detectability/Detection (D), merupakan tingkat kemampuan mendeteksi kegagalansebelum efek kegagalan tersebut benar-benar terjadi.
Statistical Process Control
• Pengendalian proses statistik adalah alat utama yangdigunakan dalam membuat produk dengan benar sejakawal.
• Tujuan pengendalian proses statistik adalahmenyelidiki dengan cepat terjadinya sebab-sebabterduga atau pergeseran proses sedemikian rupasehingga penyelidikan terhadap suatu proses dantindakan pembenaran dapat dilakukan sebelum terlalubanyak produk yang tidak sesuai spesifikasi diproduksi.(Montgomery, 1993).
Grafik Pengendali (Control chart)
• Dalam SPC salah satu alat untuk mendeteksi penyebabkeragaman adalah dengan grafik pengendali (controlchart). Salah satu tujuan dari pengendalian prosesdengan control chart adalah untuk mengurangi sampaiseminimal mungkin variasi yang timbul dalam prosesdan meningkatkan ketelitian dari suatu proses sesuaitarget yang ditetapkan.
• Dengan kata lain control chart adalah peralatan berupagrafik untuk memonitor aktivitas proses yangdijalankan.
Cont…
PENELITIAN TERDAHULU
Six Sigma1.(Akhmad Hidayatno dan Bahrun ,2004) Peningkatan Kualitas Potong Mesin Eye Tracer di PT. UnitedTractors Pandu Engineering dengan Metode Six Sigma2. (Desy Emilasari ,2007) APLIKASI SIX SIGMA PADA PRODUK CLEAR FILE DIPERUSAHAAN STATIONARY3. (Joko Susetyo, Winami dan Catur ,2011) APLIKASI SIX SIGMA DMAIC DAN KAIZEN SEBAGAI METODE PENGENDALIAN DAN PERBAIKAN KUALITAS PRODUK
JUDUL PENELITIANPenerapan Metode DMAI dan FMEA untuk Peningkatan KualitasCement Retarder (Gypsum Granulated) di Unit III Pabrik Cement
Retarder PT. Petrokimia Gresik
PENELITIAN TUGAS AKHIR
METODOLOGI PENELITIAN
Tahap Pengolahan Data
B
A
B
PENELITIAN TUGAS AKHIR
Define• Penjelasan Pabrik Cement Retarder• Identifikasi produk yang menjadi amatan• Aliran informasi proses produksi cement retarder Unit 3• Aliran fisik proses produksi cement retarder Unit 3
Measure• Menentukan CTQ• Pengidentifikasian kualitas produk terdiri dari :
1. Fitting Distribusi2. Pembuatan control chart dan proses capability3. Pengukuran Kapabilitas Proses Produksi Cement Retarder4. Mengukur Baseline Kinerja Tingkat Proses, Output, atau
Outcome Saat ini ( Level Sigma)
Pabrik Cement Retarder
• Pabrik Cement Retarder merupakan salah satu pabrik yang beradadi lingkungan Departemen Produksi III PT. Petrokimia Gresik,dimana pembangunannya selesai pada bulan Juni 1984 dan mulaiberoperasi pada tanggal 10 Oktober 1984 oleh kontraktor HitachiZossen dari Jepang.
• Pabrik ini dioperasikan untuk memanfaatkan fosfo gypsum yangmerupakan hasil samping Pabrik Asam Fosfat sebagai bahan bakuproses pembuatan Cement Retarder. Pabrik ini mempunyaikapasitas produksi sebanyak 500.000 ton/tahun dalam bentukgranul (butiran-butiran). Butiran warna putih dengan ukuran 20-38mm, tidak larut dalam air dan mempunyai kemurnian 96%.
CEMENT RETARDER Unit 3 PT. Petrokimia GresikHal yang berpengaruh pada kualitas produk adalah :
Kandungan Cement Retareder• P2O5 total : 1% max• P2O5 larut air : 0,008% max• Total Fluorine : 0,8% max• SO3 : 42% min – 48% max• CaO : 29% min – 38% max• Free H2O : 9% max• Kristal H2O : 16% min – 26% max
Kandungan yang paling banyak off spec
Hari
H2O
kri
stal
90817263544536271891
30
25
20
15batas spesifikasi bawahbatas spesifikasi bawah
batas spesifikasi atas
Kandungan H2O kristal
SO3, CaO , Free H2O, Total Fluorine
Hari
SO3
90817263544536271891
48.0
46.5
45.0
43.5
42.0
batas spesifikasi atasbatas spesifikasi atas
batas spesifikasi bawah
Kandungan SO3
Hari
cao
90817263544536271891
38
36
34
32
30
Batas spesifikasi bawahBatas spesifikasi bawah
Batas spesifikasi atas
Kandungan cao
Hari
H2O
beb
as
90817263544536271891
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
99
Kandungan H2O bebas
BIG PICTURE MAPPING(BPM)
ALIRAN INFORMASI
KONDISI EXISTING
ALIRAN FISIK
Indentifikasi Kualitas Produk dengan Control Chart
1. Fitting distribusi
•P2O5 Jumlah : berdistribusi non normal•SO3 : berdistribusi non normal•H2O kristal : berdistribusi non normal
Karena p-value bernilai
< 0,05
Tujuannya:•Melihat distribusi data
•Melihat katrakteristik data
Minitab
Promodel
•P2O5 Larut air : berdistribusi normal•Fluorine : berdistribusi normal•CaO : berdistribusi normal•H2O bebas : berdistribusi normal
Karena p-value bernilai
> 0,05
Syarat dalam Capability Process
• Sebuah proses yang akan diukur kapabilitasnya harusterlebih dahulu dipastikan bahwa proses tersebutmenghasilkan output yang konsisten dari waktu kewaktu. Apabila proses masih belum konsisten nilaiindeks kapabilitas yang didapatkan tidak akan dapatmewakili keadaan proses yang sebenarnya.Konsistensi ini dapat dibuktikan dengan menggunakancontrol chart apabila proses in-control maka prosestersebut dapat dikatakan dan dapat digunakan datanyauntuk menghitung kapabilitas proses.
Indeks dalam Capability Process
• Indeks Capability Process ada dua macam yaitu Cpdan Cpk. Cp menggambarkan kemampuan prosessecara keseluruhan dalam memenuhi batas spesifikasiyang ditentukan. Cp membandingkan variasi proses (σ)dengan spesifikasi. Akan tetapi Cp tidak dapatmendeteksi pemusatan data yang berbeda denganpusat bentangan spesifikasi, oleh karena itu digunakanCpk untuk mendeteksi apakah proses sudah memilikikapabilitas untuk memenuhi spesifikasi bagian atas danbawah dari bentangan spesifikasi. Cp dapat dihitungdengan rumus :
• Cp = USL – LSL6σ
Sementara Cpk dapat dihitung dengan rumus :• Cpk = µ - LSL (Untuk batas bawah)
3σ• Cpk = UCL - µ (Untuk batas atas)
3σCp : indeks kapabilitas prosesCpk : indeks kapabilitas proses dengan koreksi pemusatan
dataUSL : batas spesifikasi atasLSL : batas spesifikasi bawahσ : persebaran dataµ : pusat data
Lanjutan…
• Nilai Cp tidak berubah bila pusat proses berubah• Cp = Cpk bila proses terpusat• Cpk selalu berkurang atau sama dengan Cp• Cpk bernilai lebih besar dari 1 menunjukkan bahwa
proses memenuhi spesifikasi• Cpk bernilai kurang dari 1 menunjukkan bahwa proses
tidak memenuhi spesifikasi• Nilai Cp kurang dari 1 menunjukkan ketidakmampuan
proses• Nilai Cp = 0 menunjukkan rata – rata proses setara
salah satu batas spesifikasi
Lanjutan
Pembuatan control chart dan kurva kapabilitas pada masing-masing karekteristik kualitas
Control chart dan kapabilitas pada pengukuran P2O5 Jumlah
Iterasi 1 Iterasi 3
Observation
In
div
idu
al
Va
lue
918273645546372819101
1.5
1.0
0.5
0.0
_X=0.505
UC L=0.898
LC L=0.113
1
1
1
I-MR Chart of P2O5 Jumlah
Observation
In
div
idu
al
Va
lue
8273645546372819101
0.8
0.6
0.4
0.2
_X=0.4756
UC L=0.7775
LC L=0.1736
I-MR Chart of P2O5 Jumlah
P2O5 Jumlah•berdasarkan kurva kapabilitas diketahuinilai Pp= 1,13 dan nilai Ppk= 0,87sehingga dapat dikatakan kemampuan prosestidak cukup tetapi mendekati spesifikasi
Kapabilitas proses P2O5Jumlah
0.900.750.600.450.300.150.00
LSL USLProcess Data
Sample N 86Location -0.781111Scale 0.286488
LSL 0Target *USL 1Sample Mean 0.475581
O v erall C apabilityPp 1.13PPL 1.73PPU 0.87Ppk 0.87
O bserv ed PerformancePPM < LSL 0PPM > USL 0PPM Total 0
Exp. O v erall PerformancePPM < LSL 0.00PPM > USL 3200.43PPM Total 3200.43
Process Capability of P2O5 JumlahCalculations Based on Lognormal Distribution Model
Lanjutan
Control chart dan kapabilitas pada pengukuran P2O5 Larut air
Iterasi 1 Iterasi 2
Observation
In
div
idu
al
Va
lue
918273645546372819101
0.016
0.012
0.008
0.004
0.000
_X=0.00532
UC L=0.01082
LC L=-0.00019
1
1
1
I-MR Chart of P2O5 Larut air
Observation
In
div
idu
al
Va
lue
8273645546372819101
0.0100
0.0075
0.0050
0.0025
0.0000
_X=0.00506
UC L=0.01003
LC L=0.00009
I-MR Chart of P2O5 Larut air
P2O5 Larut air•berdasarkan kurva kapabilitas diketahuinilai Pp= 0,60 dan nilai Ppk= 0,44sehingga dapat dikatakan mesin tidak mampumenghasilkan P2O5 Larut air sesuai spesifikasi
Kapabilitas proses P2O5Larut air
0.0100.0080.0060.0040.0020.000
LSL USLProcess Data
Sample N 88StDev (Within) 0.00165688StDev (O v erall) 0.00223167
LSL 0Target *USL 0.008Sample Mean 0.00506136
Potential (Within) C apability
C C pk 0.80
O v erall C apability
Pp 0.60PPL 0.76PPU 0.44Ppk
C p
0.44C pm *
0.80C PL 1.02C PU 0.59C pk 0.59
O bserv ed PerformancePPM < LSL 0.00PPM > USL 113636.36PPM Total 113636.36
Exp. Within PerformancePPM < LSL 1126.25PPM > USL 38065.35PPM Total 39191.60
Exp. O v erall PerformancePPM < LSL 11665.56PPM > USL 93955.12PPM Total 105620.68
WithinOverall
Process Capability of P2O5 Larut air
Lanjutan
Control chart dan kapabilitas pada pengukuran Fluorine
Iterasi 1 Iterasi 3
Observation
In
div
idu
al
Va
lue
918273645546372819101
0.8
0.6
0.4
0.2
_X=0.3805
UC L=0.5939
LC L=0.1672
1
1
I-MR Chart of Flour jumlah
Observation
In
div
idu
al
Va
lue
8273645546372819101
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
_X=0.3718
UC L=0.5522
LC L=0.1915
I-MR Chart of Flour jumlah
Fluorine•berdasarkan kurva kapabilitas diketahuinilai Pp= 1,82 dan nilai Ppk= 1,69sehingga dapat dikatakan mesin mampumenghasilkan Fluorine sesuai spesifikasi
Kapabilitas proses Fluorine
0.720.600.480.360.240.12-0.00
LSL USLProcess Data
Sample N 88StDev (Within) 0.0601206StDev (O v erall) 0.0733588
LSL 0Target *USL 0.8Sample Mean 0.371818
Potential (Within) C apability
C C pk 2.22
O v erall C apability
Pp 1.82PPL 1.69PPU 1.95Ppk
C p
1.69C pm *
2.22C PL 2.06C PU 2.37C pk 2.06
O bserv ed PerformancePPM < LSL 0.00PPM > USL 0.00PPM Total 0.00
Exp. Within PerformancePPM < LSL 0.00PPM > USL 0.00PPM Total 0.00
Exp. O v erall PerformancePPM < LSL 0.20PPM > USL 0.00PPM Total 0.20
WithinOverall
Process Capability of Flour jumlah
Lanjutan
Control chart dan kapabilitas pada pengukuran SO3
Iterasi 1 Iterasi 4
Observation
In
div
idu
al
Va
lue
918273645546372819101
47
46
45
_X=45.415
UC L=46.260
LC L=44.570
1
11
111
I-MR Chart of SO3
Observation
In
div
idu
al
Va
lue
81736557494133251791
46.0
45.5
45.0
44.5
_X=45.357
UC L=46.063
LC L=44.652
I-MR Chart of SO3
SO3•berdasarkan kurva kapabilitas diketahuinilai Pp= 3,72 dan nilai Ppk= 3,25sehingga dapat dikatakan mesin mampumenghasilkan SO3sesuai spesifikasi
Kapabilitas proses SO3
48.047.246.445.644.844.043.242.4
LSL USLProcess Data
Sample N 81Location 3.81456Scale 0.00592058
LSL 42Target *USL 48Sample Mean 45.3574
O v erall C apabilityPp 3.72PPL 4.20PPU 3.25Ppk 3.25
O bserv ed PerformancePPM < LSL 0PPM > USL 0PPM Total 0
Exp. O v erall PerformancePPM < LSL 0.0000000PPM > USL 0.0000000PPM Total 0.0000000
Process Capability of SO3Calculations Based on Lognormal Distribution Model
Lanjutan
Control chart dan kapabilitas pada pengukuran CaO
Iterasi 1 Iterasi 3
Observation
In
div
idu
al
Va
lue
918273645546372819101
33
32
31
30
_X=31.725
UC L=32.865
LC L=30.585
1
11
1
1
1
1
11
11
I-MR Chart of CaO
Observation
In
div
idu
al
Va
lue
71645750433629221581
33.0
32.5
32.0
31.5
31.0
_X=31.789
UC L=32.736
LC L=30.841
I-MR Chart of CaO
CaO•berdasarkan kurva kapabilitas diketahuinilai Pp= 2,91 dan nilai Ppk= 1,80sehingga dapat dikatakan mesin mampumenghasilkan CaO sesuai spesifikasi
Kapabilitas proses CaO
37.236.034.833.632.431.230.0
LSL USLProcess Data
Sample N 75StDev (Within) 0.315914StDev (O v erall) 0.515014
LSL 29Target *USL 38Sample Mean 31.7885
Potential (Within) C apability
C C pk 4.75
O v erall C apability
Pp 2.91PPL 1.80PPU 4.02Ppk
C p
1.80C pm *
4.75C PL 2.94C PU 6.55C pk 2.94
O bserv ed PerformancePPM < LSL 0.00PPM > USL 0.00PPM Total 0.00
Exp. Within PerformancePPM < LSL 0.00PPM > USL 0.00PPM Total 0.00
Exp. O v erall PerformancePPM < LSL 0.03PPM > USL 0.00PPM Total 0.03
WithinOverall
Process Capability of cao
Lanjutan
Control chart dan kapabilitas pada pengukuran H2O bebas
Iterasi 1
Observation
Indi
vidu
al V
alue
918273645546372819101
7
6
5
4
3
2
1
0
_X=3.746
UCL=6.836
LCL=0.655
I Chart of H2O bebas
H2O bebas•berdasarkan kurva kapabilitas diketahuinilai Pp= 1,09 dan nilai Ppk= 0,90sehingga dapat dikatakan kemampuan prosestidak cukup tetapi mendekati spesifikasi
Kapabilitas proses H2O bebas
9.07.56.04.53.01.50.0
LSL USLProcess Data
Sample N 91StDev (Within) 1.03014StDev (O v erall) 1.38091
LSL 0Target *USL 9Sample Mean 3.7456
Potential (Within) C apability
C C pk 1.46
O v erall C apability
Pp 1.09PPL 0.90PPU 1.27Ppk
C p
0.90C pm *
1.46C PL 1.21C PU 1.70C pk 1.21
O bserv ed PerformancePPM < LSL 0.00PPM > USL 0.00PPM Total 0.00
Exp. Within PerformancePPM < LSL 138.45PPM > USL 0.17PPM Total 138.62
Exp. O v erall PerformancePPM < LSL 3339.76PPM > USL 70.90PPM Total 3410.66
WithinOverall
Process Capability of H2O bebas
Lanjutan
Control chart dan kapabilitas pada pengukuran H2O kristal
Iterasi 1 Iterasi 5
Observation
In
div
idu
al
Va
lue
918273645546372819101
20
18
16
14
12
_X=16.730
UC L=19.634
LC L=13.827
1
1111
I-MR Chart of H2O kristal
Observation
In
div
idu
al
Va
lue
81736557494133251791
19
18
17
16
15
_X=16.993
UC L=19.107
LC L=14.878
I-MR Chart of H2O kristal
H2O Kristal•berdasarkan kurva kapabilitas diketahuinilai Pp= 1,86 dan nilai Ppk= 0,39sehingga dapat dikatakan kemampuan prosestidak cukup tetapi mendekati spesifikasi
Kapabilitas proses H2O Kristal
25.524.022.521.019.518.016.515.0
LSL USLProcess Data
Sample N 82Location 2.83143Scale 0.0525156
LSL 16Target *USL 26Sample Mean 16.9928
O v erall C apabilityPp 1.86PPL 0.39PPU 3.12Ppk 0.39
O bserv ed PerformancePPM < LSL 121951PPM > USL 0PPM Total 121951
Exp. O v erall PerformancePPM < LSL 131257PPM > USL 0PPM Total 131257
Process Capability of H2O kristalCalculations Based on Lognormal Distribution Model
• Penentuan CTQ (Critical to Quality) yang potensial selain berdasarkan nilai Pp dan nilai Ppk dari proses kapabilitas, juga dilakukan brainstorming kepada kepala bagian cement retarder untuk kandungan mana yang sering tidak mencapai spesifikasi. Maka dari tabel diatas yang menjadi CTQ potensial adalah kandungan P2O5 jumlah, P2O5 larut air dan H2O Kristal.
Mengukur Baseline Kinerja Tingkat Proses, Output, atau Outcome Saat ini ( LevelSigma)
• Pengukuran Nilai Sigma pada bulan april 2011
Pengukuran Nilai Sigma pada bulan mei 2011
Pengukuran Nilai Sigma pada bulan juni 2011
Grafik Sigma Level proses produksi cement retarder bulan april sampai juni 2011
PENELITIAN TUGAS AKHIR
• Analisa yang dilakukan meliputi analisapenyebab terjadinya off spec pada kandunganP2O5 larut air, P2O5 total dan H2O kristal yangpaling berpengaruh terhadap proses produksicement retarder
RCA (Root cause Analysis)Kandungan P2O5 larut air
RCA (Root cause Analysis)Kandungan P2O5 total
Kandungan H2O kristal
SEVERITY
Occurrence
Detection
Penilaian SOD (severity, occurrence dandetection) pada FMEA
Kandungan P2O5 larut air
Penilaian SOD (severity, occurrence dandetection) pada FMEA
Kandungan P2O5 total
Penilaian SOD (severity, occurrence dandetection) pada FMEA
Kandungan H2O kristal
IMPROVE
• Pelaksanaan shutdown cleanning yang ada menggunakan tenagakerja offsource, dimana kebutuhan tenaga offsource saat ini untukshift pagi 4, sore 3, malam 3 dengan dilaksanakan 3 bulan sekalidan waktu pengerjaannya 1 hari. Sebagai improvement agar hasilpembersihan line dapat lebih baik dan waktu yang diperlukan lebihcepat maka dilakukan penambahan tenaga offsource untuk tiap –tiap shift menjadi pagi 8 , sore 5, malam 5.
• Dengan hasil pembersihan yang baik dan waktupembersihan yang pendek maka akan menaikkanwaktu operasi (streamdays) sehingga hasil filtrasi fosfogypsum akan menjadi besar. Sedangkan bila kinerjafilter cloth baik maka hasil pemurnian P2O5 larut airberhasil sesuai dengan standar.
• Improve yang dapat dilakukan dengan penggantian sistempengukuran PH manual dengan PH meter (online). Dimana alatPH meter (online) kualitasnya lebih kuat dan tahan lama. Sehinggaoperator dapat lebih mudah dalam melakukan kontrol PH dannantinya dalam proses penambahan kapur dapat memenuhi syaratsehingga PH dari purified gypsum dapat terkontrol atau kandunganP2O5 total dapat sesuai dengan spesifikasi yang dipersyaratkan.
• Improve yang dapat dilakukan untuk mengatasi haltersebut adalah dengan melakukan pelatihan –Pelatihan kepekaan dan skill kepada operator.Sehingga fluktuasi kenaikan temperatur pada calsinerdapat dikendalikan dengan mengoperasikan alat flashcalciner dengan standar temperatur ada disekitar800°C
Jenis alternatif
Kriteria performansi
1. Pada kriteria pertama diberikan bobot 60 %.Pertimbangan manajemen adalah karena kandunganP2O5 baik yang larut air maupun total menjadi parameterkualitas utama pada produk cement retarder. Danmenjadi penawaran utama perusahaan kepada customer(Pabrik Semen).
2. Kandungan H2O kristal diberikan bobot sebesar 40 %,pertimbangan diberikannya bobot tersebut olehmanajemen perusahaan dikarenakan parameterkandungan H2O Kristal menjadi prioritas kedua setelahkandungan P2O5 dimana kriteria tersebut dipenuhiperusahaan dengan mengandalkan standarisasi yangada .
Kusioner untuk pilihan kombinasi
Rekap Kuisioner
Perhitungan Value
Estimasi Biaya
Pemilihan alternatif menurut nilai performance, cost, dan value yang terbesar
Analisa pemilihan alternatif mengacu terhadap nilai performance
• Analisa pemilihan alternatif mengacu terhadap nilai Cost
• Analisa pemilihan alternatif mengacu terhadap nilai value.
Perbaikan
Kelebihan dan kelemahan usulan perbaikan terbaik.
Setelah diperoleh rekomendasi kombinasi alternatif terbaik yang mengacu pada nilai performance, cost, dan value. Tidak menutup kemungkinan usulan tersebut mempunyai kelebihan dan bahkan kekurangan.
Alternatif penambahan tenaga kerja outsourcing (filter cloth dan line sistem vaccum pressure) dan pelatihan kepekaan dan skill pada opertor bagian kalsinasi
Adapun alternatif tersebut memiliki kelebihan antara lain :• Mempercepat proses produksi di bagian purifikasi dengan bagian
kalsinasi• Mengurangi gangguan pada kandungan P2O5 larut air dengan H2O
kristal pada produk cement retarder• Dapat menepati order pelanggan• Meningkatkan kepuasan pelanggan yang akan membuat
peningkatan demand perusahaan.Tetapi alternatif ini juga memiliki kelemahan yaitu:• Alternatif ini tidak dapat mengatasi kurangnya pengontrolan PH
dengan menambahkan kapur
Alternatif penggantian sistem PH meter manual dengan PH meter yang online dan pelatihan kepekaan dan skil kepada operator bagian kalsinasi.
Alternatif ini merupakan usulan perbaikan untuk • Mengurangi jenis kegagalan pada P2O5 total dan H2O
kristal.• Meningkatkan kepuasan pelanggan yang akan
membuat peningkatan demand perusahaan.Tetapi alternatif ini juga memiliki kelemahan yaitu:• Tidak dapat meningkatkan kecepatan produksi di
bagian purifikasi.
Alternatif penambahan tenaga kerja outsourcing (filter cloth dan line sistem vaccum pressure), penggantian sistem PH meter manual dengan PH meter yang onlinedan pelatihan kepekaan dan skil kepada operator bagian kalsinasi.
Adapun alternatif tersebut memiliki kelebihan antara lain :• Mengurangi semua jenis kegagalan pada kandungan P2O5 larut air, P2O5
total dan H2O kristal.• Meningkatkan kepuasan pelanggan yang akan membuat peningkatan
demand perusahaan.• Mengurangi kesalahan operator pada bagian kalsinasi yang menyebabkan
terjadinya gangguan pada kandungan H2O kristal• Mempercepat proses produksi pada bagian purifikasi dan bagian
pengontrolan kadar PH dengan kapur.Tetapi alternatif ini juga memiliki kelemahan yaitu:• Alternatif ini mempunyai biaya yang tinggi untuk membeli alat PH meter
(online)• Perusahaan belum ada arah kebijakan untuk penggantian sistem PH meter
manual dengan PH meter yang online karena banyak pertimbangan lain selain cost yang cukup tinggi.
Kesimpulan dan Saran
1. Berdasarkan nilai ppk dan pp dari hasil proses kapabilitas maka kandungan yang paling sering mengalami off spec pada unit 3 pabrik cement retarder adalah kandungan P2O5 larut air, P2O5 total dan H2O kristal.
2. Berdasarkan RCA (root cause analyze) penyebab terjadinya masing-masing jenis gangguan kandungan adalah :
• P2O5 larut air :a. vaccum pressure di peralatan unit purifikasi kurang maksimal b. Filter cloth di peralatan filter purifikasi buntu c. Line sistem vaccum pressure pump di unit purifikasi buntud. Filter cloth di peralatan filter pabrik PA buntu
• P2O5 total :a. Kontrol PH pada pemurnian P2O5 total dengan kapur kurang
optimal b. water cleaning tiap seminggu sekalic. Supply power terganggud. Terjadi kerusakan pada equipment utamae. Produksi cut rate karena gangguan peralatanf. Penggunaan bahan baku phospat rock mesir terjadi
permasalahan proses
• H2O kristal :a. overheating di calciner
3. Berdasarkan hasil perhitungan baik pada pengukuran performansi alternatif dan pengukuran biaya serta value didapatkan bahwa kombinasi alternatif perbaikan dari satu dan tiga merupakan rekomendasi yang terbaik.
• Berdasarkan perhitungan didapatkan usulan perbaikan untuk mereduksi kegagalan yang menjadi fokus utama adalah:
a. penambahan tenaga kerja outsourcing (filter cloth dan line sistem vaccum pressure) sebagai alternatif pengganti.
b. pelatihan kepekaan dan skill pada opertor bagian kalsinasi sehingga dapat mengurangi terjadinya overheating flash calciner yang diharapkan dapat mengontrol kandungan H2O kristal.
Saran Beberapa saran dan masukan yang diberikan pada penelitian ini adalah:
• Perlu adanya informasi balik dalam bentuk Training / Diklat atauseminar kepada karyawan yang terkait dengan produk cement retarderyang membahas tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kualitascement retarder dan fungsi aplikasinya di pabrik semen.
• Setiap langkah perbaikkan baik berupa shutdown cleaning maupunperbaikan peralatan harus terukur hasil perbaikkannya sehinggasetelah dilakukan perbaikan akan didapatkan hasil performancesesuai yang diharapkan.
• Untuk penelitian selanjutnya dapat dibuat penelitian hingga controlsehingga hasil dari usulan perbaikan dapat dibuktikan tingkatkeberhasilannya.
DAFTAR PUSTAKA
Evans, J. R. dan Lindsay, W. M. 2007. Pengantar Six Sigma; AnIntroduction to Six Sigma and Process Improvement. Jakarta: PenerbitSalemba Empat.
Gaspersz, Vincent. (2007), Lean Six Sigma for Manufacturing andService Industries. Jakarta : PT Gramedia Pustaka Utama
Gaspersz, Vincent. (2002), Pedoman Implementasi Program Six SigmaTerintegrasi Dengan ISO 9001:2000, MBNQA, dan HACCP. Jakarta :PT Gramedia Pustaka Utama
Hines, Peter and Taylor, David (2000). “Going Lean”. Proceeding ofLean Enterprise Research Centre, Cardiff Business School, UK.
Ibrahim, Budy. 1997. TQM Panduan Untuk Menghadapi PersainganGlobal. Djambatan.
DAFTAR PUSTAKA
Montgomery, Douglas C. 1996. Pengantar Pengendalian KualitasStatistik. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
Pande, Peter S, Neuman Robert P, and Roland R.Cavanagh. 2002. The SixSigma Way :TeamFieldbook, an Implementation Guide for ProcessImprovement. McGraw-Hill.
Park, Sung H. (2003). Six Sigma for Quality and Productivity Promotion.Asian Productivity Organization, Tokyo.
Saaty,Thomas L., 1993. Pengambilan Keputusan Bagi Para Pemimpin,Seri Manajemen No.134, PT. Pustaka Binaman Pressindo, Jakarta.
Saaty, Thomas L., 2000. Fundamental of Decision Making and PriorityTheory with The Analytic Hierarchy Process. Pittsburgh: RWS Publication.
Yohanita.2011.Industri Semen Indonesia,<URL : http://industrikimia.com>
Jurusan Teknik IndustriFakultas Teknologi Industri
Institut Teknologi Sepuluh Nopember - Surabaya
SEKIAN&
TERIMA KASIH