## Pendekatan  Pemodelan  Sistem:  Proses  Optimasi  dan  Pemanfaatan Mesin  di  Pabrik  Produksi  Menggunakan  Model  Simulasi  Lean Manufacturing
A  System  Modelling  Approach:  Optimization  Process  and  Machine Utilization  in  Production  Plant  Using  Lean  Manufacturing  Simulation Model

## M. Ali Pahmi*
* Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi *Jl. Anggrek No 25, Perum PTSC, Cileungsi, Bogor, Jawa Barat-Indonesia 16820 *Koresponden Email: ali.pahmi@sttmcileungsi.ac.id

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Histori Artikel - Artikel dikirim 06/09/ 2021 - Artikel diperbaiki 26/11/ 2021 - Artikel diterima 26/11/ 2021 Perbaikan berkelanjutan, reduksi dan eliminasi waste dalam proses bisnis menjadi salah satu aspek yang dilakukan agar dapat terus memiliki daya saing  yang sustainable .  PT.  X  saat  ini  sedang  dalam  proses  melakukan transformasi, reduksi dan eliminasi NVA serta perbaikan berkelanjutan di sisi proses guna meningkatkan daya saing yang sustainable. penelitian ini bertujuan  dalam  menganalisis  dan  mengajukan  formulasi  perbaikan proses  menggunakan  metode  kerangka  kerja  pemodelan  sistem  dan simulasi.  Temuan  dari  penelitian  diketahui  bahwa  peningkatan  Utilisasi Dies  rata-rata  82,82  %  relative  meningkat  36%  dibanding  simulasi sebelumnya  (52,9%);  dengan  rata-rata  output  21,04  pcs/jam  relative meningkat  42%  dibanding  simulasi  sebelumnya  (12,9  pcs/jam),  hal  ini dengan  melakukan  improvement  proses  semi  auto  dalam  proses eject produk yang sekaligus berdampak dalam pengurangan  manpower, serta mereduksi loss time akibat lama proses pendinginan dengan sistem heat transfer conveyor system Kata  kunci : System  modelling,  Utilization,  Lean  Manufacturing,  Process
Improvement

## ABSTRACT
Continued improvement, reduction and or elimination of waste in business processes  is  one  aspect  that  is  carried  out  in  order  to  continue  to  have sustainable  competitiveness.  PT.  X  is  currently  in  the  process  of transforming,  reducing  and  eliminating  NVA  as  well  as  continuous improvement  on  the  process  side  to  increase  sustainable  competitiveness.
This study aims to analyze and propose process improvement formulations using  a  system  modeling  framework  method  and  simulation.  The  findings from the study showed that the increase in Dies Utilization was an average of 82.82%, a relative increase of 36% compared to the previous simulation (52.9%);  with  an  average  output  of  21.04  pcs/hour,  a  relative  increase  of 42% compared to the previous simulation (12.9  pcs/hour), this  is done  by improving the semi-auto process in the product eject process which at the same time has an  impact on reducing manpower, as  well as reducing loss time due to the long cooling process with a heat transfer conveyor system. Keywords: System  modeling,  Utilization,  Lean  Manufacturing,  Process Improvement

## Volume 2, Nomor 2, November 2021, hlm 116-121
Jurnal Terapan Teknik Industri
ISSN [print] 2722 3469 | ISSN [Online] 2722 4740

## 1. Pendahuluan
Penerapan efisiensi dan efektivitas proses produksi menjadi tujuan bagi setiap organisasi agar  dapat  bersaing  di  era  perkembangan  teknologi  dan  persaingan  pasar  yang  semakin kompetitif. Berdasarkan laporan percepatan pemulihan ekonomi edisi 1/2021 yang diterbitkan oleh Kemenkeu RI[1][2], menyatakan terjadinya pandemi Covid-19 secara global menyebabkan berbagai industri  besar dunia secara global mengalami kontraksi penurunan demand. Saat ini perusahaan  dan  organisasi  saat  ini  mulai  berpikir  secara  strategis  bagaimana  mereka berimprovisasi,  beradaptasi  dan  menghadapi  dampak  pandemi  dan  tuntutan  pasar  yang semakin agile dan berkembang . Kondisi proses di plant produksi PT. X diketahui terdapat unbalanced  out proses  di  area  produksi,  dimana  hanya  proses  melting  furnace  yang mampu  menyamai  Takt  time  konsumen.  Sehingga  sebuah  perubahan  perlu  dilakukan secara incrementa l dengan menerapkan optimalisasi proses di area casting . Penelitian ini bertujuan  untuk  menganalisis  dan  mengajukan  formulasi  perbaikan  proses  menggunakan metode kerangka kerja pemodelan sistem dan simulasi model.
Salah  satu  perubahan  radikal  dalam  mencapai  efisiensi  dan  efektivitas  produksi  dalam dunia industri yang cukup terkenal adalah metode dan filosofi Toyota Production System (TPS) atau Lean  manufacturing yang  diciptakan  oleh  Taiichi  Ohno  dan  Eiji  Toyoda  [3].  Metode  ini sangat  dalam  14  prinsip  TPS-nya  dan  umumnya  digunakan  pada  industri  manufaktur, khususnya otomotif untuk dapat mencapai kedua hal tersebut.
Gambar 1. Contoh model VSM (https://www.plutora.com/blog/value-stream-mapping)
Metode  ini  menekankan  pada  konsep  bahwa  adanya  dua  pilar  utama  dalam  mencapai tercapainya QCDSE dan level world class manufacturing, yaitu Autonomous maintenance dan Just in time . Lean manufacturing adalah filosofi untuk mengurangi waktu antara pesanan pelanggan dan produk siap untuk pengiriman dengan menghilangkan waste /pemborosan[4]. Kasus dalam penelitian kaitannya lebih ditekankan kepada smoothing, dan Value Stream Map (VSM)[5] dalam Just-in-time ,  atau  JIT,  namun  pada  aktualnya  beberapa  rekomendasi  yg  dicantumkan membutuhkan  program  dasar  dalam  lean  manufacturing  seperti  5R  yang  penting  untuk diterapkan  [6].  JIT  adalah  metode  manajemen  persediaan  di  mana  barang  diterima  dari

## 118 M. Ali Pahmi
A System Modelling Approach: Optimization Process and Machine Utilization in Production Plant Using Lean Manufacturing Simulation Model
pemasok  hanya  saat  dibutuhkan.  Penerapan  metode  ini  bertujuan  untuk  mengurangi  biaya penyimpanan  persediaan  dan  meningkatkan  perputaran  persediaan  [7],  dan  dalam  analisis optimasi yang digunakan pada penelitian ini  menggunakan simulasi model.
Salah  satu  faktor  kegagalan  dalam continuous  improvement adalah  aspek Implementation approach [8]. Oleh karenanya pada penelitian ini sebuah pendekatan Simulasi model dilakukan guna[9][10] muncul sebagai alat penting untuk mendukung pengambilan keputusan dan proses pemecahan  masalah  yang  melekat  dalam  desain,  manajemen,  dan  perbaikan  berbagai  jenis sistem  operasi,  termasuk  manufaktur,  logistik,  kesehatan[11],  maupun  yang  bersifat pengambilan  keputusan  finansial  proyek[12].  Saat  ini,  simulasi  adalah  salah  satu  teknologi utama dalam kerangka konsep Industri 4.0. Konsep ini mendefinisikan organisasi baru  pabrik (smart factory)[13], memungkinkan layanan pelanggan yang lebih baik melalui fleksibilitas yang sangat besar dan optimalisasi sumber daya. Beberapa prinsip utama dari penerapan Industri 4.0 adalah sebagai berikut:
1) Pabrik  menjadi  digital  dan  fleksibel,  yang  berarti  terus  menerus  dan  segera  komunikasi antara  berbagai  stasiun  kerja  dan  alat,  terintegrasi  ke  dalam  jalur  produksi  dan  rantai pasokan;
2) Penggunaan  alat  simulasi  dan  pemrosesan  data  untuk  mengumpulkan  dan  menganalisis data dari jalur perakitan yang digunakan untuk pemodelan dan pengujian. Ini adalah nilai yang bagus untuk karyawan yang ingin lebih memahami kondisi dan proses industry.
3) Pabrik  menjadi  lebih  hemat  dalam  menggunakan  energi  dan  sumber  daya  melalui penggunaan jaringan komunikasi untuk bertukar informasi secara terus menerus dan cara segera untuk mengkoordinasikan kebutuhan dan ketersediaan. Simulasi adalah  kumpulan metode  dan  teknik,  yang  meliputi:  diskrit,  simulasi,  simulasi  berkelanjutan  (termasuk dinamika  sistem),  Monte  Carlo  metode  (termasuk  simulasi  statis  dalam  spreadsheet), permainan manajerial, kualitatif simulasi, simulasi agen, dan lain-lain.
Dalam  penelitian  ini,  sebuah  software FlexSim  free  version yang  merupakan  sebuah perangkat  lunak  simulasi  terkemuka  digunakan;  beberapa  kelebihan  dari  software  ini  antara lain;  termasuk 3D terintegrasi pemodelan untuk representasi fisik yang realistis, terbuka dan mudah disesuaikan lingkungan pengembangan model, dan pembangunan logika berbasis proses untuk menentukan perilaku sistem yang kompleks dan interaksi objek [14] [15].

## 2. Metode
Metodologi pada penelitian ini mencakup proses pengumpulan data baik data sekunder dan data  primer,  tahap  kedua  yaitu  analisis  data  dengan  metode  VSM  sehingga  diketahui  berapa banyak NVA dan lead time existing.
Gambar 2. Model metodologi penelitian
Data Analysis
Model Simulation VSM Gap Analysis Cycle Time Takt Tine NVA Identificati on Optimize Model &
Simulation
Data Collecting
Tahap  berikutnya  melakukan  simulasi  model  dengan Flexsim sehingga  didapat  data  uji simulasi  yang  lebih  dinamis.  Pada  tahap  ini  beberapa  uji  skenario  perbaikan  dilakukan  guna mengoptimalisasi proses.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Analisis value added VSM
Berdasarkan  analisis lead  time total  VSM  yang  telah  dilakukan,  didapat lead  time 4.6  hari, dengan  9  SDM  terpusat  pada area  melting ,  dan  dengan takt  time proses  yang  diminta  oleh konsumen di plant helical adalah 27,6 sec. Dari analisis perbandingan antara waktu VA vs NVA diketahui  bahwa  terdapat unbalanced  out  proses di  casting  process,  dimana  hanya  proses melting furnace yang mampu menyamai takt time konsumen, sedangkan proses hilir umumnya Pouring, bandsaw & linish dan khususnya proses cooling time existing belum mampu menyamai takt time konsumen (27,6 sec). Kehilangan waktu dalam menunggu proses pendinginan 1 jam (3600) menjadi bottleneck yang harus segera ditangani.

## Tabel 1. Analisis perbandingan VA vs Takt time

## 3.2 Simulasi model kondisi eksisting
Dari data VSM yang didapat, pengujian dan simulasi lanjutan dilakukan dengan menggunakan flexsim software, untuk menganalisis seberapa optimal proses saat ini secara simulasi. Pada uji simulasi digunakan kasus aktual proses berjalan yang menggunakan dengan 8 unit dies trolley, 3 Unit mesin t cutting, dan 3 unit linish. Dari hasil simulasi diketahui:
1) Tingkat utilisasi & output per jam setiap mesin / proses cukup variatif:
a) Utilisasi Dies Trolley rata-rata 52,9 %, dengan rata-rata output 12,9 pcs/jam
b) Utilisasi Mesin Cutting rata-rata 68%, dengan rata-rata output 33,71 pcs/jam
c) Utilisasi Linish rata-rata 39,4%, dengan rata-rata output 33,42 pcs/jam
2) Loss time tinggi akibat idle 1 jam cooling time
3) Loss time waiting baik operator maupun transport
4) Kehilangan  waktu  dalam  menunggu  proses  selanjutnya  diakibatkan bottleneck proses didepannya.
5) Rework terjadi  di  setiap  proses  dikarenakan  selain  proses,  juga  beberapa  defect  casting baru terdeteksi ketika proses berjalan.
3.3 Simulasi model meningkatkan optimasi utilisasi mesin Perubahan  dilakukan  secara  incremental,  beberapa  perubahan  pada future  map awal  ini antara lain:
1) Penguatan aktivitas 5R di lapangan
2) Relokasi layout plant casting untuk optimalisasi space.
PROCESS STEP VA work process (sec) Takt Time (sec) Work Takt time MELTING 0.049 27.6 0.002 POURING + CURING TIME 168 27.6 6.07 COOLING TIME 3,600 27.6 130.43 BANDSAW 106 27.6 3.84 LINISH 105 27.6 3.79 Total 3,978.38

## 120 M. Ali Pahmi

## A System Modelling Approach: Optimization Process and Machine Utilization in Production Plant Using Lean Manufacturing Simulation Model
3) Standarisasi dokumentasi proses
4) Peningkatan efektivitas proses Pouring & Curing Casting
a. Menggunakan  dua  operator  dengan  pembagian  tugas  1  operator  khusus  pouring, dan  satu  operator  lainnya  bertugas  memindahkan  produk  setelah  proses  curing time.
b. Menggunakan mesin mesin tilt pouring yang dimodifikasi dengan mekanisme semi auto  open  dies  dengan  timer,  sehingga  memangkas  waktu  utk  eject  produk, sekaligus mengurangi potensi reject casting.
5) Mengurangi  waktu  cooling  time  produk  setelah  proses  curing.  Dari  rata-rata  3600  sec menjadi  600  sec.  Dengan  menggunakan  prinsip forced  heat  transfer melalui system electric fan blower yang bisa diset terhadap trolley yang berada di area casting.
Gambar 3. Simulasi model tingkat utilisasi mesin dan proses line casting existing
Gambar 4. Perbandingan before after improvement.

## 4. Simpulan
Perancangan  perbaikan  proses  melalui  pergantian  alat  potong  pada  jaw  yang  berfungsi sebagai pencengkram benda kerja mampu meningkatkan efisiensi biaya produksi 75.29% atau
52.9 82.82 68 81.83 39.4 56.45 0 20 40 60 80 100 Before After Before After Before After Pouring Bandsaw Linish Utilization (%) 12.9 21.04 33.71 40.19 33.42 37.5 0 10 20 30 40 50 Before After Before After Before After Pouring Bandsaw
Linish Average Ouput (Pcs/ hours)
setara  dengan  nilai  Rp.  1.111.211.971,61  dengan  variabel  biaya  tenaga  kerja  68.57%,  biaya proses operasi 81.02%, biaya alat potong 46.81%, serta biaya oli pendingin mencapai 50.00%.

## Referensi
[1] K.  Perencanaan et  al. ,  “Covid -19,  New  Normal,  dan  Perencanaan  Pembangunan  di Indonesia,” J. Perenc. Pembang. Indones. J. Dev. Plan. , vol. 4, no. 2, pp. 240 – 252, 2020, doi: 10.36574/jpp.v4i2.118.
[2] S.  Nazar a,  “Percepatan  Pemulihan  Ekonomi,”  p.  11,  2021,  [Online].  Available: https://fiskal.kemenkeu.go.id/files/warta-fiskal/file/edisi-1-2021.pdf.
[3] Jeffrey K. Liker and Gary L. Convis, TOYOTA . Mc Graw Hill, 2012.
[4] M. Mayatra, N. D. Chauhan, and P. Trivedi, “A literature review on implementation of Lean Manufacturing Techniques,” Int. J. Adv. Res. Ideas Innov. Technol. , vol. 1, no. 4,  pp. 4 – 10, 2015.
[5] A.  Özkavukcu  and  M.  B.  Durmuşoǧlu,  “Production  smoothing  decisions  with  seasonal variation through value stream,” 40th Int. Conf. Comput. Ind. Eng. Soft Comput. Tech. Adv. Manuf. Serv. Syst. CIE40 2010 , pp. 9 – 11, 2010, doi: 10.1109/ICCIE.2010.5668163.
[6] H.  MA  Pahmi,  “Implementasi  5R  Sebagai  Inisiatif  Pondasi  Improvement  Awal  Pada Perusahaan Pengolahan Pasir Silika,” JENIUS  J. Terap. Tek. Ind. , vol. 1, no. 1, pp. 38 – 46, 2020, doi: 10.37373/jenius.v1i1.21.
[7] D.  Shah  and  P.  Patel,  “Productivity  Improvemen t  by  Implementing  Lean  Manufacturing Tools In Manufacturing Industry,” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol.  5, no. 3, pp. 3794 – 3798, 2018.
[8] R. McLean and J. Antony, “Why continuous improvement initiatives fail in manufacturing environments? A systematic rev iew of the evidence,” Int. J. Product. Perform. Manag. , vol. 63, no. 3, pp. 370 – 376, 2014, doi: 10.1108/IJPPM-07-2013-0124.
[9] P. Pawlewski, P. Hoffa-Dabrowska, P. Golinska, D. Karolina, and W.-L. Editors, FlexSim in Academe: Teaching and Research . 2019.
[10]  P. Pawlewski and M. Anholcer, Using CSP Solvers as Alternative to Simulation Optimization Engines . Springer International Publishing, 2019.
[11] Y. R. Wang and A. N. Chen, “Production logistics simulation and optimization of industrial enterprise base d on flexsim,” Int. J. Simul. Model. , vol. 15, no. 4, pp. 732 – 741, 2016, doi: 10.2507/IJSIMM15(4)CO18.
[12] M.  A.  Pahmi  and  M.  Imtihan,  “Simulation  to  Optimized  Logistic  Model  in  Feasibility Assessment Dump Truck Investment,” PVJ-IS 2020 Conf. , pp. 1 – 6, 2020.
[13] B. Yan and D. Lee, “AS/RS simulation and optimization based on flexsim,” 2009 Int. Work. Intell. Syst. Appl. ISA 2009 , pp. 1 – 2, 2009, doi: 10.1109/IWISA.2009.5072759.
[14] W.  B.  Nordgren,  “Flexsim  simulation  environment,” Winter  Simul.  Conf.  Proc. ,  vol.  1,  pp. 197 – 200, 2003, doi: 10.1109/wsc.2003.1261424.
[15] T. Liu and X. Ma, “The simulation research of distribution center sorting system based on flexsim,” CSAE 2012 - Proceedings, 2012 IEEE Int. Conf. Comput. Sci. Autom. Eng. , vol. 1, pp. 572 – 577, 2012, doi: 10.1109/CSAE.2012.6272662.