## Analisis Pengukuran Nilai Overall Equipment Effectiveness (OEE) Pada Mesin Rice Milling Unit (RMU) di PT. FSTJ
Dwi Priyanto 1 , Resa Taruna Suhada 2
1,2) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Univeritas Mercu Buana Jl. Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta Barat 11650 Email: dwi.priyanto@mercubuana.ac.id, resa.taruna@mercubuana.ac.id

## Abstrak
Tingkat  produksi  beras  PT.  FSTJ  cenderung  mengalami  kenaikan.  PT.  FSTJ  berupaya untuk  mengantisipasi  kenaikan  produksi  yang  terjadi  dengan  membuat  strategi perencanaan  kapasitas  produksi  dengan  lebih  baik.  Salah  satunya  dengan  menggunakan perhitungan  nilai Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  sebagai  acuan  penilaian efektifitas fasilitas produksi yang ada. Berdasarkan hasil observasi  pemantauan parameter OEE  yang  dilakukan  didapat  hasil  nilai  rata  rata OEE  selama  tiga  bulan  sebesar  57,02%, rasio  ketersediaan  atau availability  ratio sebesar  92,78%,  rasio  kinerja  atau performance ratio 87,12%  dan  rasio  kualitas  atau quality  ratio sebesar  70,54%.  Secara  umum,  usia pakai mesin yang ada masih relatif baru dan beroperasi dengan kondisi yang baik, sehingga nilai  OEE  yang  didapat  dapat  dijadikan  sebagai  parameter  acuan  nilai  OEE  dimasa  yang akan  datang.  Hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi  dasar  rencana  pengembangan Smart Manufacturing  System pada  perusahaan,  dimana  nilai  OEE  akan  dimonitor  secara  waktu nyata atau realtime sebagai sebuah real-time OEE monitoring system .
Kata kunci: OEE; Availability Ratio; Performance Ratio; Quality Ratio; Real Time OEE Monitoring System

## Abstract
Milled rice production level at FSTJ Company tends to increase. FSTJ Company attempts to  anticipate  an  increasing  volume  of  production  by  developing  a  better  production capacity-planning  strategy.  One  of  them  is  by  using  the  calculation  of  the  Overall Equipment  Effectiveness  (OEE)  value  as  a  reference  for  evaluating  the  effectiveness  of existing production facilities. Based on the results of monitoring the OEE parameters, the average OEE value for three months was 57.02%, the Availability Ratio was 92.78%, the Performance  Ratio  was  87.12%,  and  the  Quality  Ratio  was  70.54%.  Generally,  existing machines  are  relatively  new  and  operate  in  good  condition;  therefore,  the  obtained  OEE value can be used as a reference parameter for future OEE values. The results of this study can be use as a basis for a Smart Manufacturing System development plan for companies in which the OEE value is monitored in real time as a real-time OEE monitoring system.
Keywords:  OEE;  Availability  Ratio;  Performance  Ratio;  Quality Ratio;  Real  Time  OEE Monitoring System

## PENDAHULUAN
Perkembangan PT. FSTJ juga mendorong perusahaan untuk menjalankan berbagai macam  strategi  operasional  dan  pengembangan  yang  dibutuhkan  untuk  mencapai keberhasilan  perusahaan.  Salah  satu  yang  dilakukan  adalah  dengan  strategi  memastikan fasilitas produksi yang ada, selalui tersedia dan dapat digunakan setiap saat dengan lancar tanpa  kendala  apapun  yang  berarti.  Walaupun  saat  ini  kuantitas  produksi  masih  sekitar 60%  dari  kapasitas  yang  ada,  dan  relatif  aman  menghadapi  tren  kenaikan  produksi
beberapa  tahun  kedepan,  namun  perusahaan  berupaya  untuk  memastikan,  kapasitas produksi mencukupi untuk menghadapi kemungkinan kenaikan permintaan hingga 5 (lima) tahun yang akan datang.
Kapasitas  produksi  yang  ada,  diharapkan  mengalami  kenaikan  atau  minimal  tidak berkurang,  sehingga dapat mengantisipasi tren kenaikan permintaan hingga 5 (lima) tahun yang  akan  datang.  Kapasitas  produksi  yang  memadai  atau  ketersediaan  fasilitas  produksi ini  diusahakan  baik  melalui  pengadaan  fasilitas  produksi  yang  memadai  ataupun  melalui implementasi  manajemen  perawatan  yang  baik  atas  berbagai  peralatan/fasilitas  produksi yang ada.
Parameter  produktifitas  dan  efisiensi  yang  terus  meningkat  menjadi  salah  satu kunci keberhasilan perusahaan. Salah satu metode yang banyak di implementasikan untuk meningkatkan  produktifitas  dan  efisiensi  perusahaan  adalah  dengan  penerapan Total Productive  Maintenance  (TPM) dan Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  sebagai  alat ukur  untuk  mengetahui  efektifitas  dan  produktifitas  pada  suatu  mesin  atau  fasilitas produksi.
TPM  menjadi  pilihan  strategi  dasar  yang  digunakan  untuk  menjamin  ketersedian  fasilitas produksi daam rangka menghadapi tren kenaikan produksi yang terjadi.
Fasilitas mesin  produksi beras di PT. FSTJ relatif masih  baru dan belum memiliki nilai OEE ( Overall Equipment Effectiveness ) standar yang diberikan oleh pabrikan ataupun hasil  pengukuran  oleh internal  PT.  FSTJ.  Perusahaan  hanya  memiliki  data,  bahwa  terjadi kenaikan tingkat  produksi  sejak beberapa tahun terakhir. Padahal data terkait OEE terkini menjadi  penting  untuk  dapat  digunakan  sebagai  parameter  acuan  pengembangan  fasilitas produksi dimasa yang akan datang.
Nilai ideal OEE adalah 85%, availability 90%, performance 95% dan quality 99%. (Tarkiainen, 2023, sebagaimana dikutip dari Nakajima1988). Pada dasarnya tidak ada skor atau  nilai  OEE  yang  ideal  yang  dapat  secara  universal  dapat  digunakan  sebagai  standar bagi  setiap  jenis  perusahaan  (oee.com,  2023),  termasuk  pada  industri  pengolahan  beras. Oleh karenanya, hasil penelitian dan analisa effektifitas dari fasilitas produksi beras di PT. FSTJ dengan mengggunakan metode OEE ini, diharapkan dapat dijadikan sebagai standar yang  dibutuhkan  terkait  rencana  dan  strategi  pengembangan  kapasitas  dan  fasilitas produksi dimasa yang akan datang.
Hasil  analisa  ini  juga  diharapkan  dapat  menjadi  acuan  terkait  penelitian  lanjutan dalam  rangka  menganalisa  kemungkinan  pengembangan  dan  pengimplementasian  Sistem Manufaktur Cerdas ( Smart Manufacturing System ) pada lini produksi. Implementasi sistem cerdas  ini  dilakukan  dengan  memantau  produktifitas  dan  efiesiensi  produksi  yang  ada secara  aktual  atau real  time melalui  pemantauan  parameter  produktifitas  dan  efsisiensi pada nilai OEE yang ada secara daring ( online ) dan real time .

## TINJAUAN PUSTAKA

## Total Productive Maintenance
Total Productive  Maintenance atau  TPM  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Nippon Denso  sebagai  bagian  dari  group  Perushaan  Toyota,  pada  tahun  1970.  TPM  merupakan filosofi  Jepang  yang  unik,  yang  dikembangkan  berdasarkan  konsep  dan  metodologi pemeliharaan  produktif  (Azid  et  al.,  2019). Total  productive  maintenance (TPM)  adalah sebuah  metodologi  perawatan  yang  berasal  dari  Jepang  yang  menekankan  pada optimalisasi  proses  industri,  maksimalisasi  kinerja  dari  peralatan  atau  fasilitas  yang  ada, dalam rangka mendapatkan produktifitas yang tinggi (Mbohwa & Mwanza, 2019).
TPM adalah strategi yang  ditujukan  untuk meningkatkan produktivitas perusahaan manufaktur serta efisiensi  peralatan selama penggunaannya dalam operasi  dengan seluruh
kontribusi  dan  antusiasme  semua  personelnya  (Mishra,  2021,  sebagaimana  dikutip  dari Nakajima  1988).  TPM  adalah  metodologi  pemeliharaan  yang  berasal  dari  Jepang  dan terdiri  dari  optimalisasi  proses  industri,  memaksimalkan  kinerja  peralatan  untuk menghasilkan lebih besar produktifitas (Mwannza & Mbohwa, 2015). TPM sebagai sebuah metodologi  perawatan  dan  pemeliharaan  fasilitas  produksi  dan  fasilitas  penunjang  yang berkesinambungan dalam suatu perusahaan merupakan salah satu kunci dalam peningkatan efektivitas produksi yang dilakukan (Sumasto, et al., 2023).
TPM  diperlukan  untuk  menjaga  pengoperasian  pabrik  tetap  pada  tingkat  optimal dengan  menjaga  seluruh  fasilitas  dan  perlatan  produksi  tetap  terpelihara  dengan  baik. Dalam penerapan TPM, seluruh pemangku kepentingan yang ada harus dapat bekerjasama menerapkan  keterampilan  mereka  mencapai  tujuan  bersama  untuk  mendapatkan  kinerja optimal  atau  produktivitas  yang  lebih  baik.  Dalam  TPM,  pemeliharaan  prediktif  dan preventif  penting  dikembangkan  dengan  dasar  data  dan  statistik  yang  cukup  untuk menentukan kebijakan yang diperlukan (Saxena, 2022).
TPM  merupakan  upaya  terus  menerus  untuk  meningkatkan  ketersediaan  dan mencegah  degradasi  peralatan  produksi  untuk  mencapai  efektifitas  yang  maksimal  dan tujuan  tersebut  memerlukan  dukungan  manajemen  yang  kuat,  penggunaan  terus  menerus sumber  daya  manusia  yang  ada  dan  adanya  gugus  tugas  kelompok  yang  mencapainya secara bertahap (Mwannza & Mbohwa, 2015).
TPM  dianalisis  menjadi  tiga  kata,  yaitu  Total,  Produktif  dan  Pemeliharaan.  Total artinya  aktifitas  ini  meliputi  semua  individu  dalam  perusahaan,  mulai  dari  tingkat manajemen  puncak  hingga  pekerja  dengan  jabatan  yang  paling  rendah.  Produktif,  artinya tidak  ada  aktivitas  yang  sia-sia  atau  produksi  barang  dan  jasa  yang  memenuhi  atau melebihi  harapan  pelanggan. Maintenance atau  Pemeliharaan:  menjaga  semua  peralatan dan  pabrik  agar  tetap  berfungsi  dengan  baik  yaitu  sebaik  atau  lebih  baik  dari  aslinya kondisi setiap saat (Mwannza & Mbohwa, 2015).
Implementasi  TPM  memiliki  banyak  manfaat  bagi  tenaga  kerja  termasuk penajaman  pengetahuan  dan  keterampilan  yang  berkaitan  dengan  pemeliharaan, peningkatan  internal  komunikasi,  meningkatkan  kerja  sama  tim,  menyiapkan  diagnosis peralatan  sehingga  dapat  mempersiapkan  audit  inspeksi.  TPM  memperpanjang  umur peralatan,  nol  cacat,  dan  nol  kecelakaan  dengan  melibatkan  operator  (Sukma,  2022, sebagaimana dikutip dari Pacaiova & Izarikova, 2019)
TPM  adalah  strategi  untuk  meningkatkan  produktivitas  perusahaan  manufaktur serta  efisiensi  peralatan  yang  digunakan  dalam  proses  produksi,  serta  didukung  oleh seluruh  pemangku  kepentingan  yang  ada  (Mishra,  2021  sebagaimana  dikutip  dari Nakajima,  1988).  TPM  adalah  program  sistematis  yang  berfokus  pada  peningkatan produksi  dengan  menjaga  atau  meningktakan  keandalan  fasilitas  perusahaan  dan pengorganisasian sumber daya pabrik yang baik dengan melibatkan terus-menerus seluruh pemangku  kepentingan.  Tujuan  utama  TPM  adalah  meminimalkan  pemborosan  dalam berbagai  operasi  sehingga  mengurangi  biaya  keseluruhan  dengan  memperbaiki produktivitas  dan  menghasilkan  produk  berkualitas  prima  (Mishra,  2021  sebagaimana dikutip dari Poduval, 2013).

## OEE
Overall  equipment  effectiveness (OEE)  merupakan  pengukuran  kinerja  peralatan secara  total.  (Tarkiainen,  2023).  OEE  merupakan  metode  perhitungan  yang  dilakukan secara menyeluruh untuk mengidentifikasi tingkat produktivitas dan kinerja mesin/peralatan.  OEE menunjukkan tingkat ketersediaan mesin, kinerja mesin dan kualitas produk  yang  dihasilkan  oleh  mesin.  (Alamsyah,  2015).  (OEE)  adalah  metrik  KPI  yang
cukup  sesuai  digunakan  untuk  mengukur  efektivitas  peralatan  produksi.  OEE  banyak digunakan  di  banyak  industri  sebagai  alat  kuantitatif  untuk  mengukur  produktivitas. (Junhong, 2021).
Salah  satu  metode  pengukuran  kinerja  yang  banyak  digunakan  oleh  perusahaan- perusahaan,  yang  efektif  adalah overall  equipment  effectiveness (OEE).  Metode  ini merupakan  bagian  utama  dari  sistem  pemeliharaan  yang  banyak  diterapkan  oleh perusahaan multinasional, yaitu total productive maintenance (TPM) (Koip, 2018).
Seiichi  Nakajima  memperkenalkan  rumus  OEE,  pada  tahun  1984  melalui  Japan Institute  for  Plant  Maintenance,  yang  kemudian  diperkenalkan  secara  luas  dalam  bahasa Inggris  di  1988.  Hasil  rumusan  OEE  adalah  persentase  seberapa  efektif  peralatan digunakan.  Menurut  Nakajima  efektifitas  peralatan  secara  keseluruhan  ideal  adalah  lebih besar dari 85% dan dibawah 100% (Tarkiainen, 2023, sebagaimana dikutip dari Nakajima 1988).
OEE adalah metode untuk mengukur efektifitas suatu  peralatan/mesin  yang terdiri dari  ketersediaan,  kinerja,  dan  faktor  kualitas  (Sukma,  2022,  sebagaimana  di  kutip  dari Nakajima  1988).  Efektivitas  diukur  dengan  mengalikan  ketersediaan  dan  efisiensi  kinerja dengan  tingkat  kualitas  produk  yang  dihasilkan.  OEE  dihitung  sebagai  produk  dari  tiga faktor  yang  berkontribusi  yaitu  OEE  = Availability x Performance x Quality .  (Sukma, 2022).  OEE  adalah  metrik  persentase  yang  memperhitungkan  tiga  hal  penting  variabel produktivitas:  kualitas  produk  (Q),  ketersediaan  peralatan  produksi  (A),  kinerja  (P). (Tumbajoy, 2022, sebagaimana dikutip dari Yazdi, 2018).
Hasil  penelitian  diharapkan  dapat  memberikan  gambaran  posisi  efektifitas  mesin berdasarkan  standar  “ world  class ”  yang  dianjurkan  JIPM  atau  nilai  ideal  yang  dituliskan Nakajima  ditahun  1988,  yaitu  dengan  nilai availability =90%, performance =95%, quality =99%, dan nilai OEE=85% (Eddy, 2021).
Perhitungan aktualnya sebagai berikut:

## Availability
Availability merupakan  rasio  dari operation  time, dengan  mengeliminasi downtime peralatan, terhadap loading time (Supriyati, 2021, sebagaimana dikutip dari Firmansyah et al., 2015)
Availability = Waktu Operasional Waktu Tersedia x 100%

## Performance Rate
Performance merupakan  komponen  kedua  dalam  menghitung  OEE  perkalian  dari cycle time dan  total  produksi  terhadap  aktual  waktu  produksi  bersih  (Supriyati,  2021, sebagaimana dikutip dari Bhade & Hegde, 2020).
Performance Rate = Jumlah Produk yang di proses x Cycle Time Secara Teoritis Waktu Operasi
x 100%

## Quality Rate
Quality rate komponen ketiga perhitungan OEE, perbandingan jumlah produksi bersih atau yang  sudah  di  kurangi  dengan  jumlah  cacat  dengan  total  produksi  yang  di  hasilkan (Supriyati, 2021, sebagaimana dikutip dari Bhade & Hegde, 2020)
Rate of Quality = Jumlah Produk Yang Di Proses−Jumlah Produk Rusak Jumlah Produk Yang Di Proses x 100%

## OEE = Availability x Performance Rate x Rate of Quality

## Smart Manufacturing
Manufaktur  cerdas  atau Smart  Manufacture adalah  pendekatan  manufaktur  yang menggabungkan  teknologi  canggih  seperti  kecerdasan  buatan, Internet  of  Things (IoT), robotika, dan analitik data besar untuk mengoptimalkan proses produksi dan meningkatkan efisiensi.  Semakin meningkatnya  kompleksitas lingkungan produksi  dan tugas-tugas yang terlibat  dalam  manufaktur  menuntut  sistem  manufaktur  yang  fleksibel  dan  dapat beradaptasi  sesuai  kebutuhan.  (Soori,  2023,  sebagaimana  dikutip  dari  Kahn,  2018). Manufaktur cerdas juga memberikan peluang  untuk kustomisasi  dan personalisasi  produk serta manajemen rantai pasokan waktu nyata. Ini memungkinkan produsen untuk merespon dengan  cepat  perubahan  permintaan,  tren  pasar,  dan  pelanggan  preferensi,  dan  untuk menciptakan produk yang disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing pelanggan (Soori, 2023, sebagaimana dikutip dari Ren, 2019).
Industri  manufaktur  terus  berkembang  dari  masa  ke  masa.  Mulai  dari  revolusi industri  pertama  ,  saat  mesin  uap  pertama  kali  ditemukan  di  tahun  1780an.  Berlanjut dengan  revolusi  industry  2.0  yang  dimulai  saat  ditemukannya  listrik  ditahun  1870an, kemudian berkembang pesat dengan digunakannya PLC ( Programmable Logic Controller ) sebagai  komponen  utama  otomasi  industri.  Lalu  Revolusi  industri  4.0  yang  sudah melibatkan jaringan internet dalam manufactur dan berbagai proses bisnis yang ada.
Manajemen visual (VM)  adalah  konsep lean yang  terdefinisi  dengan  baik  yang dimulai dengan  penerapan  5S  serta penentuan berbagai  indikator dan isyarat visual untuk mendorong  orang  bertindak  atau  memberi  tahu  mereka  ketika  suatu  kondisi  abnormal terjadi,  sehingga  kondisi  abnormal  dapat  dicegah.  (Trubestkaya,  2022,  sebagaimana dikutip  dari  Ohno,  1988). Smart  Manufacturing dianggap  sebagai  paradigma  baru  yang membuat  pekerjaan  lebih  cerdas  dan  lebih  terhubung,  menghadirkan  kecepatan  dan fleksibilitas  melalui  pengenalan  inovasi  digital  (Taneva,  2021,  sebagaimana  dikutip  dari Liang & Rajora, 2018).
Sebagian orang mengaitkan revolusi industri 4.0 dengan berbagai proses digitalisasi diberbagai  sektor  kehidupan  manusia,  termasuk  sektor  manufaktur.  Sehingga  muncullah istilah  yang  dikenal  sebagai smart  manufactur .  Dimana  berbagai  bentuk  transformasi digital  hadir  juga  di  industri  manufaktur.  Industri  manufaktur,  laksana  manusia  cerdas dengan  berbagai  proses  yang  dapat  secara  cerdas  dikerjakan  sendiri  oleh  sistem,  dengan sentuhan  manusia  yang  semakin  minimalis.  Termasuk  bagaimana  manufaktur  berusaha membangun  sistem monitoring ,  bahkan  pengendalian  prosesnya  secara  cerdas,  melalui Visual  Management  System dalam  bentuk  sistem monitoring produksi  atau Production Monitoring System (PMS).
Dengan PMS, efektivitas mesin/alat/fasilitas produksi yang biasa di monitor dengan menghitungan nilai OEE secara manual, dapat dimonitor secara online dan real-time . OEE adalah  KPI  ( Key  Performance  Indicator )  yang  dimonitor  setiap  saat.  Dengan  digitalisasi, data OEE dapat dengan mudah didapatkan, bahkan secara real-time sesaat jika diperlukan. Menyajikan  data  dari  belasan  atau  bahkan  puluhan  mesin  tidak  lagi  menjadi  kendala berarti, jika kita menggunakan Visual Management System atas data OEE yang diperlukan (Trubetskaya, 2022).
Dengan PMS, data kondisi RUN, IDLE, STOP dari mesin dikumpulkan oleh sensor yang biasa dipasang secara terisolasi dengan lampu indikator operasi mesin, yang biasanya berwarna  merah,  kuning  dan  hijau.  Lalu  data  tersebut  data  tersebut  dikirimkan  ke  pusat pengolahan  data,  dianalisa  dan  kemudian  memungkinkan  juga  hingga  dibuat  keputusan
secara otomatis terkait data yang dianalisa. Sehinga nilai OEE dapat secara optimal dibaca dan didapat data proses real-time , sehingga secara keseluruhan, dapat mempercepat waktu yang  diperlukan  untuk  menangani  masalah  yang  ada.  Dalam  sistem  ini  ,  kondisi  mesin dipantau  dengan  menggunakan sensor atau relay yang  dipasang  sebagai sensor  LOSS , sensor  DOWN , sensor  GOOD dan sensor  NO  GOOD yang  akan  digunakan  dalam perhitungan OEE (Murad, 2019).
Pada real  time  OEE  Monitoring  system ,  beberapa  parameter input seperti  awal shift ,  akhir shift, downtime terjadwal,  waktu  henti  yang  tidak  terencana,  jumlah  suku cadang  yang  diproduksi,  waktu  siklus  ideal,  dan  sisa  total  akan  didapat  secara  langsung dengan  bantuan  sensor  kemudian  diolah  secara  otomasi  hingga  didapatkan  parameter keluaran  yang  akan  ditampilkan  seperti  kapasitas,  total  produksi,  kinerja,  kualitas, ketersediaan dan OEE (Mastang, 2020).

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini diawali dengan pengidentifikasian masalah, dimana PT. FSTJ masih dalam    awal  pengembangan  implementasi  TPM  dan  belum  memiliki  nilai  OEE  standar bagi  mesin  mesin  pengolah  beras  ( Rice  Milling  Unit atau  RMU)  yang  digunakannya. Setelah  diidentifikasi  masalah  yang  ada,  lalu  dilanjutkan  dengan  perumusan  tujuan penelitian,  studi  literatur,  pengumpulan  dan  pengolahan  data  hingga  penulisan  laporan penelitian.  Hasil  OEE  yang  didapat  akan  dijadikan  sebagai  standar  OEE  minimal  yang akan dimonitor secara online dan real time dalam satu proyek smart manufacturing system yang akan dikembangkan pada fasilitas produksi PT. FSTJ.
Alur penelitian tersebut  kami tuangkan dalam bentuk  diagram alir pada gambar 3. Data dikumpulkan dengan cara wawancara langsung dengan manajer produksi dan manajer pabrik Jakarta serta beberapa operator di  lapangan  dan pengamatan langsung pada proses produksi  dilapangan.  Selain  itu  kami  juga  menggunakan  data  sekunder  yang  berupa dokumen Costing Sheet , logbook data kegiatan manajemen perawatan yang tercatatkan. Proses  pengambilan  data  dilakukan  pada  bulan  Maret  hingga  Mei  2022.  Adapun data  yang  digunakan  dalam  perhitungan  OEE,  berupa  Waktu  Operasional,  Waktu  yang tersedia,  Jumlah  produk  yang  di  proses  dan  Jumlah  hasil  produksi  merupakan  data perpekan yang didapat selama tiga bulan, yaitu bulan Maret sampai dengan Mei 2022 atau selama 66 hari kerja dari tanggal 1 Maret 2022 hingga 27 Mei 2022. Data tersebut diolah dengan formulasi berikut :
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎 x 100 %
𝐸𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑦  = (𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑏𝑎𝑘𝑢 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑜𝑒𝑠𝑒 𝑥 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 )
𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 x 100 % 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 = (𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑏𝑎𝑘𝑢 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑜𝑠𝑒𝑠−𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑂𝐾
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑏𝑎𝑘𝑢 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑜𝑠𝑒𝑠 x 100 %
𝑂𝐸𝐸 =  𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑥 𝐸𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑦 𝑥 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 x 100 %
Dimana  waktu  operasional  adalah  total  waktu  mesin  digunakan  untuk  proses produksi  selama  66  hari  kerja,  sedangkan  waktu  yang  tersedia  adalah  total  waktu  kerja karyawan  selama  66  hari  kerja,  termasuk  waktu setup ,  waktu Preventive  Maintenance (PM) dan Breakdown Maintenance (BM)  di dalamnya.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  data  yang  diolah  data  yang  telah  dikumpulkan  dimana output nya merupakan  nilai availability  ratio , performance  ratio dan quality  ratio ,  dimana  hasil akhirnya merupakan nilai overall equipment effectiveness (OEE). Analisa data tidak kami lakukan berdasarkan data harian, karena seringkali  proses produksi  selesai  lebih dari  satu hari berbarengan dengan batch produksi yang baru.
Availability  ratio digunakan  untuk  mengetahui  berapakah  persentase  waktu  yang digunakan  untuk  proses  atau  waktu  proses  terhadap  waktu  keseluruhan  atau  waktu operasional.  Adapun  waktu  operasional  ialah  jumlah  menit  hari  kerja  selama  rentang pengambilan  data.  Sedangkan  waktu  proses  adalah  waktu  yang  digunakan  untuk  proses produksi  selama  rentang  pengambilan  data  atau  total  waktu  operasional  dikurangi  waktu preventive  maintenance,  setup dan breakdown  maintenance .  Rentang  pengambilan  data merupakan masa pengambilan data, dengan 66 hari kerja didalamnya, dimulai dari tanggal 1 Maret  2022 sampai dengan tanggal  27 Mei 2022. Selama rentang waktu tersebut  waktu operasional  adalah  65.880  menit, preventive  maintenance 1.905  menit, setup 1.890  menit dan breakdown 960 menit , maka persen availability nya adalah
Availability = ((65.880−1.905−1.890−960) 658.800 = 92,78% Selesai IDENTIFIKASI MASALAH Belum adanya niai OEE minimal yang dapat dijadikan sebagai acuan
PERUMUSAN TUJUAN 1. Mengetahui cara mengukur nilai OEE mesin Rice Milling Unit (RMU) 2. Mengetahui nilai OEE mesin RMU di PT. FSTJ STUDI LITERATUR TPM, OEE, Smart Manufacturing

## PENGUMPULAN DATA
Data Produksi, Data Operasional dan Perawatan Mesin
PENGOLAHAN DATA Perhitungan Availability , Performance , Quality , OEE

## PENULISAN LAPORAN
USULAN PENELITIAN LANJUTAN Rancang Bangun Smart Manufacturing - OEE Mulai
detail  perhitungan  persen availability selama  66  hari  kerja  dapat  dilihat  pada  tabel  1 dengan data lengkap pada berkas dukungan.
Jika  kita  coba  analisa  dengan  data  rata  rata  setiap  pekan,  kita  akan  dapatkan  data seperti di tabel 2 dan gambar 2.
0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 120,00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 P ER SE N TA SE DATA PER MINGGU MARET - MEI 2022 AVAILABILITY PERFORMANCE QUALITY OEE
Gambar 2. Grafik Parameter OEE selama 12 Pekan (Maret – Mei 2022) 70,00% 75,00% 80,00% 85,00% 90,00% 95,00% 100,00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 PE RS EN TA SE AVAILABILITY PER MINGGU MARET - MEI 2022 AVAILABILITY JIPM AVAILABILITY STANDARD
Gambar 3. Grafik Availability selama 12 Pekan (Maret – Mei 2022)
Pada gambar 3, kita dapatkan nilai availability rate berfluktuasi dan sempat berada dibawah  dengan  standar  JIPM.  Jika  kita  lihat  lebih  detail  hal  ini  disebabkan  adanya kegiatan Preventive  Maintenance , Breakdown  Maintenance dan Setup yang  dilakukan. Nilai availability sempat  mengalami  penurunan  beberapa  kali,  seperti  pada  tanggal  13 Maret  2022,  akibat  adanya  kegiatan maintenance ,  baik  itu  kegiatan Preventive Maintenance ataupun Breakdown  Maintenance .  Walaupun  secara  umum,  total  selama  12 pekan,  didapat  rata  rata  92,78%.  Dan  kegiatan  PM, setup relatif  dapat  dilakukan  dengan baik,  serta  mesin  relatif  prima  dan  jarang  mengalami  kerusakan  yang  berarti. Kondisi availability mesin RMU harian selama bulan Maret hingga Mei 2022.
0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 120,00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 P ER SE N TA SE PERFORMANCE PER MINGGU MARET - MEI 2022 PERFORMANCE JIPM PERFORMANCE STANDARD
Gambar 4. Grafik Performance Rate selama 12 Pekan (Maret – Mei 2022)

## Tabel 1. Pengolahan Data Harian
Hari Tanggal Jumlah Beras Diproses (kg) Jumlah Hasil Produksi (kg) Cycle Time (detik/kg) Juml ah Shift WAKTU (MENIT) Operat ional Prevent ive Mainte nance Setup Breakd own Runnin g % Availab ility % Perfor mance % Quality % OEE Tuesday 01-Mar-22 80.000 60.450 0,60000 2 1.080 0 30 0 1.050 97,22% 76,19% 75,56% 55,97% Wednesday 02-Mar-22 65.000 47.615 0,60000 2 1.080 0 30 0 1.050 97,22% 61,90% 73,25% 44,09% Friday 04-Mar-22 62.000 45.020 0,60000 2 1.080 0 30 15 1.035 95,83% 59,90% 72,61% 41,69% Saturday 05-Mar-22 100.000 72.775 0,60000 2 1.080 0 30 0 1.050 97,22% 95,24% 72,78% 67,38% … … … … … … … … … … … … … … … Thursday 26-May-22 - 66.400 0,60000 2 1.080 420 30 0 630 58,33% 0,00% 0,00% 0,00% Friday 27-May-22 50.000 30.550 0,60000 1 540 0 30 0 510 94,44% 98,04% 61,10% 56,57% TOTAL 5.325.000 3.756.300 0,60000 122 65.880 1.905 1.890 960 61.125 92,78% 87,12% 70,54% 57,02% Rata-rata Harian 80.682 56.064 0,60000 2 983 28 30 15 912 92,58% 88,44% 69,49% 56,89% Tabel 2. Pengolahan Data Setiap Pekan Pekan Jumlah Beras Diproses (Kg) Jumlah Hasil Produksi (Kg) Cycle Time (detik/kg) Waktu Tersedia WAKTU (MENIT) Opera tional Preventive Maintenance Setup  Breakdown Running % Availability % Performance % Quality % OEE 1 407.000 296.015 0,60000 10 5.400 - 150 15 5.235 96,94% 77,75% 72,73%  54,82% 2 600.000 426.125 0,60000 13 7.020 480 180 60 6.300 89,74% 95,24% 71,02%  60,70% 3 572.000 406.565 0,60000 12 6.480 15 180 65 6.220 95,99% 91,96% 71,08%  62,74% 4 510.000 331.550 0,60000 11 5.940 - 180 10 5.750 96,80% 88,70% 65,01%  55,82% 5 255.000 172.675 0,60000 6 3.240 120 120 90 2.910 89,81% 87,63% 67,72%  53,29% 6 336.000 237.070 0,60000 7 3.780 180 120 40 3.440 91,01% 97,67% 70,56%  62,72% 7 417.000 218.700 0,60000 11 5.940 60 150 10 5.720 96,30% 72,90% 52,45%  36,82% 8 581.000 468.840 0,60000 13 7.020 - 180 610 6.230 88,75% 93,26% 80,70%  66,79% 9 400.000 227.150 0,60000 8 4.320 - 120 - 4.200 97,22% 95,24% 56,79%  52,58% 10 574.000 423.425 0,60000 13 7.020 210 210 - 6.600 94,02% 86,97% 73,77%  60,32% 11 529.000 420.335 0,60000 13 7.020 420 210 60 6.330 90,17% 83,57% 79,46%  59,88% 12 144.000 127.850 0,60000 5 2.700 420 90 - 2.190 81,11% 65,75% 88,78%  47,35% Total 5.325.000  3.756.300 0,60000 122 65.880 1.905 1.890 960 61.125 92,78% 87,12% 70,54%  57,02% Rata-rata 443.750 313.025 0,60000 10 5.490 159 158 80 5.094 92,78% 87,12% 70,54%  57,02%
Sementara  jika  diperhatikan  grafik performance  rate (87,12%)  dibawah  standar JIPM.  Jika  kita  lihat  detail  pada  tabel  1  ,  kita  akan  lihat  pada  tanggal  2  dan  4  Maret nilainya cukup rendah, dikarenakan utilisasi mesin yang rendah. (hanya 60an Ton saja atau sekitar 60% dari kapasitas maksimalnya) atau bisa juga dikontribusikan oleh kegiatan PM dan BM pada hari tersebut.
Performance  ratio adalah  persentase  perbandingan  antara  waktu  yang  digunakan  secara teori  dengan  waktu  yang  digunakan  secara  aktual.  Dimana  waktu  secara  teori  didapatkan berdasarkan perkalian Waktu Siklus ( Cycle Time ) secara teori dan hasil produksi. Sementara cycle time sendiri didapat dari standar pabrikan, yang menyatakan mesin mampu memproses sebesar maksimal  6 ton per jam. Berikut  perhitungan cycle time pada penelitian ini,
Cycle Time = Waktu Satu Jam Hasil Produksi Satu Jam = 60 x  60 detik 6 x 1000 kg = 0,6 detik/kg
Berikut  merupakan  perhitungan Performance  ratio berdasar  data  yang  didapat selama 66 hari kerja, sesuai table 4.
Waktu Teori   = Cycle Time x Hasil Produksi = 0,6 detik/kg  x 5.325.000 kg = 3.195.000 detik Waktu Aktual  = Waktu Operasional
= Waktu Tersedia – Waktu Terbuang
= 65.880 menit – (1.905+1.890+960) menit
= 61.125 menit
= 3.667.500 detik
% Performance ratio = Waktu teori Waktu aktual = 3.195.000 detik 3.667.500 detik x 100%   = 87,12% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 120,00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 P ER SE N TA SE QUALITY PER MINGGU MARET - MEI 2022 PERFORMANCE JIPM PERFORMANCE STANDARD Gambar 5. Grafik Quality Rate Maret – Mei 2022
Jika  kita  perhatikan  gambar  5,  kita  dapatkan  nilai quality  rate yang  jauh  dibawah standar  kelas  dunia.  Karena  memang  karaktersitik  proses  pengolahan  bahanbaku  beras memiliki  residu  yang  cukup  tinggi.  Dan  hampir  tidak  mungkin  mendekati  standar  kelas dunia. Oleh karenanya, standar ini, tidak bisa diterapkan di Industri pengolahan beras.
Quality ratio menggambarkan kemampuan mesin untuk menghasilkan produk/jasa dengan standar tertentu, dimana quality ratio merupakan perbandingan antara jumlah hasil produk  terstandarisasi  atau  yang  memenuhi  syarat  tertentu  dengan  total  jumlah  produk yang  telah  diproduksi,  berikut  merupakan  tabel  perhitungan  nilai quality  ratio dari  mesin pengolah  beras  yang  terdapat  di  PT.  FS  Tjipinang  Jaya.  Berdasarkan  data  yang  didapat,
diketahui hasil produk OK dari proses pengolahan beras pada dasarnya hampir mendekati 100%.  Dalam  proses  produksi  beras,  selain  dihasillkan  beras  sebagai  produk  utama, juga dihasilkan  produk  samping  berupa  beras  sortir  dan  dedak  kasar  atau  halus.  Total  hasil produksi berupa produk utama dan produk samping, disebut rendemen.
Jika  kita  memperhitungkan  produk  utama  dan  produk  samping  sebagai  hasil produksi  atau  rendemen  dalam  perhitungan quality  rate ,  maka  berdasarkan  data  yang diperoleh  diketahui quality  ratio mesin  pengolah  beras  adalah  99,27%.  Berikut perhitungannya.
% Quality = (5.325.000 −38749 ) 5.325.000 = 5.286.251 5.325.000 = 99,27%
Sedangkan  jika  kita  hanya  memperhitungkan  produk  utama  sebagai  hasil  produksi  dan memasukkan  produk  samping  sebagai  produk  NG  bersama  sama  susut  produksi  dalam perhitungan quality  rate ,  maka  berdasarkan  data  yang  diperoleh  diketahui quality  ratio mesin pengolah beras adalah 70,54%. Berikut perhitungannya.
% Quality = (5.325.000 −(38749+1.529.951) ) 5.325.000
= (5.325.000−1.568.700 ) 5.325.000 = 3.756.300 5.325.000 = 70,54%
Quality rate dari proses produksi beras sangat dipengaruhi dari kualitas bahanbaku beras yang di proses. Terutama dari ketebalan kulit ari beras dan kadar air dari beras yang diproses.  Selain  waktu  pemutihan  yang  lebih  lama,  semakin  coklat  warna  beras  yang diproses semakin besar juga hasil samping yang dihasilkan dan semakin kecil hasil utama yang didapatkan.
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 P E R S E N T A S E OEE PER MINGGU MARET - MEI 2022 OEE JIPM OEE STANDARD
Gambar 6. Grafik OEE Maret – Mei 2022
Semakin  tinggi  kadar  uap  air  yang  ada  pada  bahan  baku  beras  yang  di  proses semakin  tinggi  pula  susut  produksi  yang  dihasilkan.  Gambar  6  menggambarkan fluktuasi kualitas beras yang dihasilkan selama bulan maret hingga Mei 2022. Nilai keefektifan dari peralatan  produksi  biasa  dinyatakan  dalam  bentuk  nilai  OEE  atau Overall  Equipment Effectiveness. Dimana  nilai  ini  dapat  digunakan  untuk  menjadi  acuan  dalam mengoptimalkan proses manufaktur yang ada. Hasil perhitungan nilai OEE harian dan total
selama  66  hari  kerja  dengan  produk  hasil  yang  diperhitungkan  adalah  rendemen.  Berikut merupakan perhitungan nilai OEE mesin pengolah beras di PT. FSTJ berdasarkan data 66 hari kerja dan hasil produk berupa rendemen :
OEE   = 92,78% × 87,12% × 99,27% = 80,24%
Sedangkan  nilai  OEE  jika  produk  samping  dihitung  sebagai  produk  rusak  atau  NG,  yang merupakan  hasil  perhitungan  nilai  OEE  harian  dan  total  selama  66  hari  kerja  dengan produk  hasil  yang  diperhitungkan  adalah  produk  utama.  Berikut  merupakan  perhitungan nilai  OEE  mesin  pengolah  beras  di  PT.  FSTJ  berdasarkan  data  66  hari  kerja  dan  hasil produk berupa produk utama :
OEE   = 92,78% × 87,12% × 70,54% = 57,02%
Jika  kita  perhatikan,  kontributor  utama  fluktuasi  nilai  OEE  harian  selama  Maret hingga Mei 2022, adalah nilai performance rate yang ada, quality dan sedikit availability . Berdasarkan  hasil  perhitungan,  didapat  nilai availability mesin  RMU  2  sebesar  92,78%, atau diatas  nilai  ideal  Nakajima  atau diatas 90%. Jika kita melihat total  waktu Preventive Maintenance (PM) selama 1.905 menit terhadap waktu operasional yang 65.880 menit atau 2,89%  dari  waktu  operasional  dan  waktu setup 1,890  menit  atau  2,87%  dari  waktu operasional,  dapat  kita  simpulkan  bahwa  perawatan  dan  waktu  setup  mesin  ini  relatif mudah  dan  tidak  memakan  waktu  yang  lama.  Sedangkan  jika  kita  lihat  data breakdown maintenance (BM)  selama  960  menit  atau  1,46%,  maka  dapat  dikatakan  mesin  RMU  2 masih relatif prima dan jarang mengalami kerusakan yang berarti.
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  didapat  nilai performance  ratio mesin  RMU  2 sebesar 87,12%, atau dibawah nilai ideal Nakajima atau dibawah 90%. Performance ratio merupakan persentase perbandingan antara waktu proses yang didapat dari perkalian hasil produksi  dengan  waktu  siklus  dan  waktu  yang  tersedia  atau  hasil  produksi  yang  didapat terhadap hasil produksi yang seharusnya. Jika kita perhatikan nilai availability yang cukup bagus, sementara nilai performance yang masih dibawah nilai ideal Nakajima berarti masih ada  ruang  untuk  perbaikan  proses  ataupun  peningkatan  jumlah  produksi  agar  dapat memenuhi kapasitas produksi yang ada.
Secara  kualitatif,  berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  kepala  produksi,  memang terkadang  mesin  tidak  dapat  beroperasi  maksimal  dikarenakan  tidak  ada/kurangnya  order dari  bagian  perencanaan  produksi.  Selain  itu,  waktu  proses  produksi  termasuk  komposisi hasil produksi utama dan produk samping juga sangat dipengaruhi oleh kualitas bahanbaku yang  diolah,  terutama  dari  sisi  warna  dan  kadar  air.  Jika  bahanbaku  yang  didapat  terlalu coklat,  maka  proses whitening akan  memakan  waktu  yang  lebih  lama,  serta  komposisi produk  samping  yang  dihasilkan  juga  akan  lebih  besar.  Jika  kadar  airnya  tinggi,  maka waktu proses dan susut produksi juga semakin besar.
Seperti proses produksi beras pada umumnya, maka proses produksi  beras dengan menggunakan  mesin  RMU  2  juga  mengahsilkan  2  (dua)  jenis  barang  jadi,  yaitu  beras sebagai  produk utama dan dedak sebagai  produk samping yang sama sama memiliki nilai ekonomis,  walaupun  memiliki  nilai  jual  yang  berbeda.  Sehingga  dalam  penilaian  rasio kualitaspun  penulis  menampilkan  dua  perhitungan  yang  mewakili  keduanya.  Jika  kita pertimbangkan  hasil  produksi  beras  dan  dedak  atau  rendemen  dalam  perhitungan  rasio kulaitas. Quality ratio dengan melibatkan hasil akhir beras dan dedak adalah 99,27%, yang
berarti  diatas  nilai  ideal  Nakajima.  Sedangkan  jika  hanya  mempertimbangkan  produk utama, maka quality ratio mesin RMU 2 adalah 70,54% dibawah nilai ideal Nakajima. Sementara jika kita hitung nilai keefektifan proses produksi secara umum, kita akan dapat nilai OEE sebesar 80,24% jika memperhitungkan produk samping dari proses produksi dan 57,02%  tanpa  melibatkan  produk  samping  hasil  produksi.  Keduanya  menunjukkan  nilai dibawah standar ideal Nakajima 85%.
Matrik  OEE  yang  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  apakah  persentase waktu  produksi  yang  direncanakan  yang  benar-benar  produktif  atau  tidak.  Atau  matrik yang dapat dijadikan standar acuan untuk membandingkan kinerja produksi apakah sudah sesuai  dengan  standar  industri  yang  ada  atau  tidak.  Nilai  OEE  ini  juga  dapat  digunakan untuk melacak kemajuan dari waktu ke waktu dalam menghilangkan pemborosan dari lini proses produksi yang ada.
Tentu  saja  standar benchmark nilai  ideal  OEE  Nakajima  tersebut  bersifat  relatif, tergantung  proses  produksi  ataupun  jenis  produksi  yang  ada.  Standar  OEE  di  pabrik pakaian mungkin OEE dibawah 80% dapat diterima, tapi jika di pabrik yang lebih kritikal, seperti pesawat terbang, tentu membutuhkan nilai OEE yang jauh lebih tinggi. Begitu pula standar OEE di pabrik pengolahan beras. Bisa jadi nilai OEE dibawah 80%, khususnya jika hanya  mempertimbangkan  produk  utama,  dapat  dikategorikan  setimbang  dengan  85% standar ideal Nakajima.

## PENUTUP Simpulan
Pengukuran  nilai  parameter  kinerja  mesin Rice  Milling  Unit (RMU)  dilakukan dengan berdasarkan perhitungan data waktu yang tersedia, waktu setup , waktu Breakdown Maintenance ,  waktu Preventive  Maintenance ,  jumlah  total  produksi  harian    (termasuk produk  samping),  dan  jumlah  cacat  produksi  atau  susut  produksi  yang  kemudian  diolah sehingga  didapat  nilai Performance  Rate,  Availability  Ratio dan Quality  Ratio dan  Nilai OEE sebesar 57,02%.
. Saran
Hasil  OEE  yang  didapat  secara  manual  dapat  dijadikan  sebagai  standar  minimal menjaga  kinerja  proses  produksi  di  masa  yang  akan  datang  dan  dimonitor  secara  online sebagai bagian dari rencana pengembangan smart manufacturing yang akan dijalankan.

## DAFTAR PUSTAKA
Alamsyah,  Firman.  (2015).  Analisis  Akar  Penyebab  Maslaah  Peningkatan  Overall Equipment  Effectiveness  (OEE)  Mesin  Strippping  Hipack  III  dan  Unimach  di  PT PFI. Operations Excellence,  Journal  of Applied Industrial Engineering Volume VII, No. 3. November 2015, Universitas Mercubuana.
Azid,  N.A.A,  Shamsudin,  S.N.A.,  Yusoff,  M.S.  and  Samat  H.A.,  (2018).  Conceptual Analysis  and  Survey  of  Total  Productive  Maintenance  (TPM)  and  Reliability Centered  Maintenance  (RCM)  Relationship.  IOP  Conference  Series:  Materials Science and Engineering, IOP Publishing. https://iopscience.iop.org/ https://doi.org/10.1088/1757-899X/530/1/012050
Eddy,  Chairunissa  (2021). Peningkatan  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Pada Mesin  Molding Melalui  Perbaikan Six Big Losses  Di  PT. CWI. Jurnal  Optimalisasi Volume 7 Nomor 1 April 2021. Universitas Teuku Umar.
Junhong, Z., Yua, W., Quana, C.Y., (2021). Real-Time OEE for Industry 4.0 Learning and Practice  Training.,  11th  Conference  on  Learning  Factories,  CLF2021.  Elselvier Publication.
Koip, Jummatul. (2018). Peningkatan nilia Overall Equipment Effectiveness (OEE) mesin Injection  Moulding  di  perusahaan  beverage  packaging.  Operations  Excellence, Journal  of  Applied  Industrial  Engineering  Volume  X,  No.  2,  2018,  Universitas Mercubuana.
Mastang  &  Pahmi,  M.A.,(2020).  Development  of  Raspberry  Pi  applied  to  RealTime Monitoring  of  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE). Journal  of  Physics: Conference Series.
Mishra, R.P, Guptab,G., Sharmaa, A.,(2021) Development of a Model for Total Productive Maintenance Barriers to Enhance the Life Cycle of Productive Equipment. Elselvier Publication.
Murad,  D.F.,  Wijanarko,  B.D.,  Denny  &  Syahrian,  A.,  (2019).  Internet  of  Things  in Overall Equipment
Effectiveness
Production System Applications. https://www.scitepress.org/Papers/2019/99095/99095.
Mwannza, B and Mbohwa, C. (2015). Design of a total productive maintenance model for effective  implementation:  Case  study  of  a  chemical  manufacturing  company. Elselvier Publication.
OEE - Learn The art & Science of Manufacturing Improvement From Vorne. (2023, Juli 13). Diakses 6 Mei 2023 dari https://www.oee.com/world-class-oee/
Saxena,  Mudit  M.  (2022). Total  Productive  Maintenance  (TPM);  as  a  Vital  function  in Manufacturing Systems . Journal of Applied Research in Technology & Engineering, 3(1), 19-27. https://doi.org/10.4995/jarte.2022.15934
Soori, M., Arezoo, B., Dastres, R (2023). Digital twin for smart manufacturing, A review. Sustainable Manufacturing and Service Economics. Elselvier Publication.
Sukma, et.al. (2022). Implementation of Total Productive Maintenance to Improve Overall Equipment  Effectiveness  of  Linear  Accelerator  Synergy  Platform  Cancer  Therapy . International Journal of Engineering, Basics Vol. 35, No. 05, (July 2022 ) .
Sumasto,  F.,  Jiwanto,  R.F.,  Purwojatmiko,  B.H.,  Pratama,  I.R.  (2023).  Implementasi Penjadwalan  Preventive  Maintenance  untuk  meningkatkan  nilai  efektifitas  mesin pada mesin CNC Milling VL-10i. Journal of Industrial View Volume 05, Nomor 01, 2023. Politeknik STMI Jakarta.
Supriyati,  Wiyatno,  T.W.,  Darmawan,  H.  (2021). Peningkatan  produksi  plastik  injection dengan  analisis  Overall  Equipment  Effectiveness  dan  Single  Minute  Exchange  of Dies.  Operations  Excelnce.  Journal  of  Applied  Industrial  Engineering.  Universitas Mercubuana.
Tarkiainen,  J.  (2023).  Calculating  and  visualizing  the  OEE  of  a  production  line  fastening robot. Bachelor’s Thesis, Industrial Management , Metropolia University of Applied Sciences, Finland
Trubetskaya,  A.,  Ryan,  A.  &  Murphy,  F.,  (2022).  An  implementation  model  for digitisation of visual  management to  develop  a smart  manufacturing  process. Smart manufacturing process. Emerald Publishing Limited .
Tumbajoy,  L.M.,  Anasco,  M.A,  Thiede,  S.,(2022).  Enabling  Industry  4.0  impact assessment with manufacturing system simulation: an OEE based methodology. 55th CIRP Conference on Manufacturing Systems. Elselvier Publication.