Jurnal Penelitian dan Aplikasi Sistem dan Teknik Industri (PASTI) Vol. XVII, No. 3, Desember 2023, 281-295 p-ISSN 2085-5869/ e-ISSN 2598-4853

## Review Lean Manufacturing: Faktor Produksi 4M dan Aspek QCD
Qomarotun Nurlaila 1 , Nilda Tri Putri 2 , Elita Amrina 3
1,2,3) Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Andalas, Padang, Sumatra Barat, Indonesia E-mail: 2230932001_qomarotun@student.unand.ac.id, nildatp@eng.unand.ac.id, elita@eng.unand.ac.id

## Abstrak
Lean  Manufacturing (LM)  terbukti  bisa  meningkatkan  daya  saing  perusahaan. Perkembangan penelitian LM bisa dilihat dari tren penelitian tiap tahun pada ScienceDirect . Tujuan  dari  penelitian  adalah  menemukan  celah  penelitian  dari  39  artikel.  Metode  yang digunakan  adalah  studi  literatur  yaitu  dengan  mereview  artikel  berdasarkan  nama  jurnal, nama  negara,  sektor  industri,  faktor  produksi  4M,  aspek  QCD  dan  Lean  Tools  (LT). Penerapan LM pada industri manufaktur (95%) sedangkan UKM (5%), mayoritas diterapkan pada faktor Method dan minoritas pada faktor Material , semua membahas aspek Cost dan paling sedikit membahas aspek Delivery. LT yang paling sering digunakan adalah Kaizen, VSM, TPM, Cause and effect analysis, Tack Time. LT yang hanya digunakan sekali adalah DOE,  QS,  MCD,  ERP.  Ditemukan  celah  penelitian  yaitu  penelitian  pada  sektor  industri UKM, faktor produksi Material serta aspek Quality .
Kata kunci : Lean Manufacturing (LM); Aspek QCD; Faktor Produksi 4M; Lean Tools (LT); Celah penelitian

## Abstract
Lean Manufacturing (LM) has been proven to increase the competitiveness of the company. The  development  of  LM  research  can  be  seen  from  research  trends  every  year  in ScienceDirect.  The  purpose  of  the  study  was  to  find  research  gaps  from  39  articles.  The method used is literature study, namely by reviewing articles based on journal name, country name,  industrial  sector,  4M  production  factor,  QCD  aspect,  Lean  Tools  (LT).  The application of LM in the manufacturing industry (95%)  while SMEs (5%), the majority is applied to Method factors and  the minority is to Material factors, all discussing  the  Cost aspects  and  lastly  discussing  the  Delivery  aspects.  The  most  used  Lean  Tools  (LT)  are Kaizen, VSM, TPM, Cause and effect analysis, Tack Time.  LT that is only used once is DOE, QS, MCD, ERP. Research gaps were found, namely research in  the SME industry sector, Material production factors and Quality aspects.
Keywords:  Lean Manufacturing  (LM); QCD  Aspect; Production Factor  4M;  Lean Tools (LT); Research Gap
Daftar istilah: 4 M : Man, Machine, Method, Material 5WA : 5-Why Analysis QCD : Quality, Cost, Delivery CM : Cell Management CT : Cycle Time DOE : Design of Experiments ERP : Enterprise Resource Planning JIT : Just-In Time KPI : Key Performance Indicator LB : Line Balancing LM : Lean Manufacturing LP : Leveling Product LT : Lead Time LT : Lean Tools MCD : Manufacturing Cost Deployment
MTO
: Make-To-Order OPF : One Piece Flow
PDCA : Plan Do Check Action
PS : Problem Solving QS : Quick Setup SDM : Sumber Daya Manusia SLZ
: Small Lot Size SMED : Single Minute Exchange of Dies
SOP
: Standard Operational Procedure TPM : Total Productive Maintenance
TPS : Toyota Production System
TQM : Total Quality Management
TT
: Takt Time VM : Visual Management
VSM
: Visual Stream Mapping

## PENDAHULUAN
Perkembangan industri saat ini menuntut adanya strategi untuk bisa bersaing dipasar global.  Industri  dituntut  untuk  berkompetisi  dengan  didukung  oleh  proses  produksi  yang ramping, efisien, efektif dan tepat. Konsep yang mendukung proses produksi tersebut adalah konsep Lean Manufacturing (LM). LM mampu untuk  menyederhanakan langkah-langkah suatu proses dengan menghilangkan langkah-langkah yang tidak memberikan nilai tambah (Kumar et al., 2018), sehingga akan tercapai hasil sesuai rencana (Schmidt et al., 2020). LM menyebar di setiap jenis industri, didorong oleh kebutuhan untuk terus meningkatkan proses dan sistemnya (Rossini, Audino, et al., 2019).
Industri  dituntut  untuk  mengurangi  biaya  produksi  dalam  rangka  menyikapi persaingan  global  karena  kondisi  pasar  yang  terus  berubah.  LM  bisa  digunakan  untuk meningkatkan  efisiensi  dan  produktivitas  dengan  menentukan  kombinasi  sumber  daya terbaik.  LM  menawarkan  alat-alat  dan  prinsip-prinsip  untuk  meningkatkan  produktivitas, mengurangi pemborosan proses dan mendapatkan efisiensi operasional. Untuk mendapatkan penerapan LM yang efektif perlu menerapkan dan mengkombinasikan beberapa Lean Tools (LT)  antara  lain  VSM,  penyeimbangan  lini,  SMED,  manajemen  visual,  5S,  perataan produksi  (Correia  et  al.,  2018).  LM  terbukti  memberikan  kinerja  kompetitif  untuk perusahaan yang menerapkannya dengan pemikiran ramping yang umum, mencakup: rantai pasok, pengembangan produk dan keseluruhan perusahaan  (Adlin  et al., 2020). LM dapat menjaga  hubungan  baik  dengan  pelanggan,  yaitu  dengan  produk  yang  berkualitas  dan dikirim tepat waktu (Amrina & Lubis, 2017).
Perusahaan perlu meningkatkan daya saingnya dengan meningkatkan produktivitas secara  hemat  biaya  dan  tepat  waktu  (Zahraee  et  al.,  2020).  Penghematan  biaya  dilakukan dengan  menghilangkan  berbagai  macam  pemborosan  dari  lini  produksi  dengan  VSM (Mudgal  et  al.,  2020) (Zahraee  et  al.,  2020)  (Correia  et  al.,  2018),  mempersingkat  waktu setup (Utiyama et al., 2021). Perusahaan menerapkan sistem LM ke proses manufaktur untuk menghilangkan  pemborosan,  mengurangi lead  time ,  meningkatkan  variasi  produk,  dan memenuhi permintaan (Narkhede et al., 2020). Pendekatan LM mengutamakan alur proses karena ketika alur proses sudah lancar dan efisien maka pelayanan terhadap pelanggan akan menjadi lebih bagus (Amrina et al., 2019) .
Langkah-langkah  atau  kegiatan  produksi  yang  tidak  memberikan  nilai  tambah merupakan  suatu  pemborosan.  Untuk  mengetahui  suatu  kegiatan  itu  sebagai  pemborosan atau  tidak,  maka  perlu  adanya  perhitungan Takt  Time dan  pengidentifikasian Bottlenecks yang  merupakan  penyebab  terjadinya  kemacetan atau  penyumbatan  (Kumar  et  al.,  2018). Praktek LM membantu keberlanjutan industri menjaga efektivitas dan profitabilitas  dengan sumber daya yang lebih sedikit melalui penghilangan semua pemborosan  atau kegiatan yang tidak bernilai tambah (Kafuku, 2019). Penghapusan pemborosan pada proses produksi untuk mempromosikan  penggunaan  modal  paling  sedikit  atau  menghasilkan  keuntungan  paling banyak (Putri et al., 2018) .
Penelitian  LM  pada  tingkat  nasional  dan  internasional  dapat  dirujuk  pada  Google Scholar,  untuk  tahun  2022  terdapat  983  artikel.  Penelitian  LM  pada  tingkat  internasional dapat  dirujuk pada ScienceDirect, untuk tahun 2014 –  15 April  2023 terdapat 537 artikel. Gambar  1  menunjukkan  tren  penelitian  untuk  tiap  tahun  dan  gambar  2  menunjukkan pemetaan  dengan  VOSviewer.  Secara  internasional  penelitian  LM  mengalami  penurunan sejak 2020 dan diprediksi  akan naik kembali pada tahun 2023, dimana  sampai tanggal  15 April 2023 penelitian LM sudah terbit 14 artikel, sekitar 45% dari total artikel tahun 2022. Berdasarkan  gambar  2,  perkembangan  penelitian LM  mengarah  ke  Industri  4.0 (otomasi, digitalisasi).
Gambar 1. Tren Penelitian LM pada ScienceDirect Tahun 2014 – 15 April 2023
Gambar 2. Pemetaan Artikel LM dari ScienceDirect Tahun 2014 – 15 April 2023
Strategi  LM  bisa  menjawab  tuntutan  pasar  global  terhadap  industri  untuk  bisa meningkatkan  daya  saingnya.  Keberhasilan  penerapan  LM  tergantung  pada  partisipasi karyawan,  keterampilan  dan  pelatihan  yang  tepat  serta  komitmen  manajemen  puncak (Kumar et al., 2018). Dalam penerapan LM perlu memperhatikan faktor produksi 4M, aspek QCD dan LT yang efektif. Penelitian LM masih mempunyai banyak peluang, peminat dan berkembang  dari  tahun  ke  tahun.  Peluang  penelitian  untuk  mengembangkan  atau menciptakan LT yang sesuai dengan lokasi penelitian. Untuk memahami peluang penelitian, perlu  dilakukan  kajian  pustaka.  Sehingga  hasil  penelitian  akan memberikan  kontribusi  ke perkembangan ilmu pengetahuan dan sektor industri.
Dalam  studi  ini  akan  dilakukan  kajian  terhadap  artikel-artikel  dari  Jurnal Internasional  Bereputasi  yang  terindek  Scopus  dan  WoS,  yaitu  dari  ScienceDirect  dan Springer  dalam  kurun  5  tahun  terakhir  (2018  -  2022).  Dalam  penelitian  ini  akan  dikaji  3 variabel  yaitu  faktor  produksi  4M,  Aspek  QCD  (kinerja  operasional)  dan  Lean  Tools. Literature  review  yang  membahas  3  varibel  tersebut  sekaligus  belum  pernah  dilakukan peneliti-peneliti  sebelumnya.  Berikut  beberapa  pertanyaan  penelitian  yang  akan  dicarikan jawabannya:
RQ1: Top 3 nama Jurnal? RQ2: Top 5 negara asal penulis? RQ3: Sektor industri yang mendominasi penelitian? RQ4: Faktor produksi 4M yang paling banyak dan paling sedikit diteliti? RQ5: Aspek QCD yang paling banyak dan paling sedikit diteliti? RQ6: Berapa LT yang digunakan dalam suatu penelitian (artikel)? RQ7: Top 5 LT yang digunakan dalam suatu penelitian?
RQ8: LT yang digunakan ≤ 3 kali (jarang digunakan) dalam penelitian?
Dengan  terjawabnya  8  pertanyaan  diatas,  diharapkan  tujuan  dilakukan  tinjauan pustaka penelitian yang bertema LM dapat  tercapai.  Tujuan dari  penelitian ini antara lain menemukan  celah  penelitian  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya  dan  menentukan  arah penelitian berikutnya untuk topik LM.

## TINJAUAN PUSTAKA Sejarah Kesuksesan dan Keberhasilan Lean
Lean merupakan salah satu topik penelitian yang menarik, terkait dengan kesuksesan dan  keberhasilan  Lean  dalam  meningkatkan  kinerja  perusahaan.  Berikut  beberapa perusahaan pelopor yang berhasil menerapkan LM:
1. Ford  Motor  Company ((Bayou  &  de  Korvin,  2008);(Ellis,  2020)).  Henry Ford  sebagai pendiri  Ford Motor Company mulai memperkenalkan LM antara tahun 1913  (Duque & Cadavid, 2007)(Duque & Cadavid, 2007). Penerapan continues flow pada lini perakitan berhasil mengurangi biaya produksi, meskipun masih ditemukan pemborosan persediaaan dan masalah motivasi tenaga kerja.
2.Toyota ((Ellis, 2020); (Pattiapon et al., 2020); (Batubara & Halimuddin, 2016)). Taiichi Ohno  dan  Dr  Sheigo  mengembangkan  TPS,  sehingga  mengurangi  pemborosan,  dan meningkatkan nilai produk di mata pelanggan. Salah satu konsep LM adalah JIT, dimana produk akan dikirimkan sesuai dengan permintaan secara jumlah dan jadwal pengiriman. LM  dalam  TPS  merupakan  sistem  holistik  yang  memandang  secara  menyeluruh  dan keseluruhan antara manusia, peralatan dan proses, sehingga bisnis lebih mempunyai daya saing.
3.General Electric (GE) (Ellis, 2020). Perusahaan dapat memangkas waktu kerja karyawan untuk membuat Kulkas yaitu 4 jam ($60 untuk setiap unit kulkas).
4.Herman Miller (Azarchehr-Sehat, 2010). Perusahaan dapat meningkatkan produktivitas 4 kali lipat.

## Lean Tools (LT)
LM  didukung  oleh  LT  untuk  menjadikan  proses  produksi  menjadi  lebih  ramping. Alat-alat LM berfokus pada berbagai aspek sistem produksi yaitu pemikiran jangka panjang, standarisasi  proses,  manajemen  visual,  tingkat  produksi.  Pilar-pilar  dari  alat-alat  LM dikaitkan  dengan  antara  lain  (Díaz-Reza  et  al.,  2022)  :  Aliran  material  (JIT, Takt  Time , Sistem Tarik, Kanban), Jaminan kualitas (TQM, Genba, Kaizen), Mesin (TPM, OEE, Poka- yoke,  Sistem  Andon,  Jidoka), Faktor  manusia  (pendidikan,  pelatihan,  pemilihan  personil, pekerja multifungsi, pengembangan pemasok).

## Kaizen
Praktek  di  industri,  semua  perbaikan  dari  yang  sederhana  sampai  yang  komplek  disebut sebagai  kaizen  (perbaikan  berkelanjutan).  Tujuan  utama  dari  kaizen  adalah  memperbaiki operasional,  dengan  mengkombinasikan  berbagai  alat  dan  teknik  untuk  mengurangi pemborosan  secara  mudah  dan  efektif  dimana  dengan  melakukan  proses  pemetaan pemborosan-pemborosan secara visual (Kumar et al., 2018).

## VSM
Praktek di industri, dari level operator sampai management puncak akan lebih mudah memahami  permasalahan  pada  proses  produksi  ketika  diberikan  gambaran  menyeluruh kondisi saat ini dan pengajuan perbaikan dengan menggunakan gambar.  Gambaran kondisi saat  ini  dan  rencana  perbaikan  ditempakan  secara  berdampingan  serta  dijelaskan
perbedaannya.    VSM  adalah  alat  LM  yang  dominan  membantu  organisasi  dalam meningkatkan pemahaman akan proses produksi, dengan menggambarkan peta proses untuk kondisi  saat  ini  dan  masa  depan.  VSM  efektif  dalam  mengidentifikasi  pemborosan- pemborosan  pada  manufaktur  (Afy-Shararah  &  Salonitis,  2022).  Penerapan  VSM  untuk mengidentifikasi dan mengurangi pemborosan dalam semua sistem, meminimalkan sumber daya dan mengoptimalkan tingkat performa organisasi (Kumar et al., 2018). Dengan VSM maka  kinerja  proses  dapat  disajikan  secara  objektif  dan  kuantitatif  dengan  ukuran kerampingan (Huang et al., 2022). VSM terbukti dapat menciptakan lingkungan manufaktur yang membuat produk sesuai dengan pesanan dan berhasil pada produksi masal (Mudgal et al., 2020).

## TPM
Praktek  di  industri,  secara  umum  semua  perbaikan  yang  dilakukan  pada  mesin produksi  disebut  sebagai  TPM.  TPM  adalah  filosofi  LM  yang  bertujuan  menghilangkan semua  kerugian  terkait  dengan  peralatan  (mesin)  dalam  rangka  mengikatkan  efektivitas sistem  menufaktur.Ada  beberapa  indikator  untuk memantau  dan  mengevaluasi  efektivitas proses (Sonmez et al., 2018). TPM dapat meningkatkan produktivitas (Huang et al., 2022).

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini akan mereview artikel dengan topik “Lean Manufacturing”. Metode bisa dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Metode penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  sejarah  kesuksesan  LM  dalam  meningkatkan  kinerja  dan  daya  saing perusahaan,  maka  kajian  pustaka  bertema  LM  dilakukan.  Dengan  kajian  pustaka  ini diharapkan akan didapatkan penemuan yang akan menambah kasanah keilmuan di bidang Teknik Industri dan sebagai wacana untuk sektor industri untuk meningkatkan kinerja dan daya saing. Untuk melihat perkembangan LM di industri global (Internasional), maka artikel yang digunakan sebagai referensi dalam melakukan kajian pustaka adalah artikel dari jurnal- jurnal Internasional yang bereputasi.
Total artikel yang digunakan sebagai bahan kajian pustaka adalah 39 artikel, dimana semuanya  terindex Scopus  dan 85%  terindex WoS.  Artikel  yang berasal  dari  Springer 19 artikel, sedangkan yang dari ScienceDirect 20 artikel. Gambar 4 menunjukkan jumlah artikel yang terbit setiap tahun.
Keyword : Lean  Manufacturing Sumber    : Springer & Sciencedirect Tahun      : 2018 - 2022
Artikel    : Penelitian
Akses      : Open  Access Springer                          Sciencedirect
Unduh    : 174 Artikel     Unduh    : 83 Artikel Seleksi   : 19 Artikel       Seleksi   : 20 Artikel Seleksi pada abstrak dan konten,  yaitu  sesuai dengan variabel yang  akan  dicek Buang  artikel literature review,  yang  membahas  kontruksi

## Review : 39 Artikel
Variabel 1 : Faktor  4M (Man-Machine-Method-Material) Variabel 2 : Aspek QCD  (Quality-Cost-Delivery) Variabel 3 : Lean  Tools
Variabel tambahan  : Nama  jurnal, nama negara, sektor indsutri
Mulai
Selesai

## Kesimpulan
Celah penelitian dan rekomendasi penelitian berikutnya
Keterbatasan penelitian dan saran

## Gambar 4. Jumlah Artikel Terbit Tiap Tahun

## RQ1: Top 3 nama Jurnal?
Gambar 5 menunjukkan jumlah artikel dari tiap jurnal, jurnal yang masuk top 3 yaitu: Procedia Manufacturing terbit 14 artikel, International Journal of Advanced Manufacturing Technology terbit 13 artikel dan Procedia CIRP terbit 6 artikel.

## Gambar 5. Jumlah artikel tiap Jurnal

## RQ2:  Top 5 negara asal penulis?
Gambar  6  menunjukkan  top  5  nama  negara  asal  penulis  yang  paling  produktif menulis artikel bertema LM antara lain Portugal, Germany, India, UK, Italy. Total negara asal  penulis  terdeteksi  19  negara,  dimana  4  negara  masing-masing  mempunyai  2  peneliti yaitu Australia, Brazil, Malaysia dan Turkey. Sedangkan ada 10 negara yang masing-masing mempunyai  seorang  peneliti  yaitu  Bangladesh,  Canada,  China,  Denmark,  Finland, Indonesia, Meksiko, South Korea, Tanzania, USA.

## RQ3: Sektor industri yang mendominasi penelitian?
Sektor  industri  yang  menerapkan  LM  di  dominasi  sebesar  95%  (37  artikel)  oleh industri manufaktur ((R. Ahmad & Soberi, 2018); (Rossini, Costa, et al., 2019); (Huang et al.,  2022);  (Afy-Shararah  &  Salonitis,  2022);  (Díaz-Reza  et  al.,  2022);  (Pattanaik  et  al., 2019);  (Greinacher  et  al.,  2020);  (Susilawati,  2021);  (Utiyama  et  al.,  2021);  (Logesh  & Balaji,  2021);  (Leong  et  al.,  2019);  (Karasu  &  Salum,  2018);  (N.  Ahmad  et  al.,  2018); (Sonmez et al., 2018); (Rossini, Audino, et al., 2019); (Narkhede et al., 2020); (Braglia et al.,  2021);  (Lee  &  Park,  2021);  (Mudgal  et  al.,  2020);  (Agostinho  &  Baldo,  2020); (Schutzbach  et  al.,  2022);  (Malik  &  Bilberg,  2018);  (Kafuku,  2019);  (Kafuku,  2019); (Rodrigues  et  al.,  2020);  (Azevedo  et  al.,  2019);  (Correia  et  al.,  2018);  (Mohammad  & Oduoza, 2019); (Mayr et  al., 2018); (Brito et  al., 2020); (Adlin  et al., 2020); (Arey et al., 2020); (Zahraee et al., 2020); (Jituri et al., 2018); (Janeiro et al., 2020); (Martins et al., 2020);
(Hartmann  &  Metternich,  2020)),  sedangkan  5%  (2  artikel)  UKM  ((Kumar  et  al.,  2018); (Wang et al., 2022)).

## Tabel 1. Matrik Faktor Produksi dan Aspek QCD dari Penelitian Terdahulu
No Penulis (Tahun) Sektor/ Industri Negara Faktor Produksi Aspek M N M C M T M R Q C D 1 (R. Ahmad & Soberi, 2018) Manufaktur  Malaysia
* * * * * * * 2 (Kumar et al., 2018) UKM India * * * * * * 3 (Rossini, Costa, et al., 2019) Manufaktur   Italy * * * 4 (Huang et al., 2022)
Manufaktur  Australia
* * * * * * *
5 (Afy-Shararah & Salonitis, 2022)  Manufaktur  UK * * * * * * * 6 (Díaz-Reza et al., 2022)
Manufaktur  Meksiko
* * * * * 7 (Pattanaik et al., 2019) Manufaktur  India * * * * * * 8 (Greinacher et al., 2020) Manufaktur  Germany * * * * * * 9 (Susilawati, 2021)
Manufaktur  Indonesia
* * * * * * * 10 (Utiyama et al., 2021) Manufaktur  Brazil * * * * 11 (Logesh & Balaji, 2021)
Manufaktur  India
* * * * * * * 12 (Leong et al., 2019) Manufaktur  Malaysia * * * * * * 13 (Karasu & Salum, 2018)
Manufaktur  Turkey
* * * * * * * 14 (N. Ahmad et al., 2018) Manufaktur  Bangladesh * * * * * * * 15 (Sonmez et al., 2018) Manufaktur  Turkey * * * * 16 (Rossini, Audino, et al., 2019)
Manufaktur   Italy
* * * * * 17 (Narkhede et al., 2020) Manufaktur  India * * * * 18 (Braglia et al., 2021) Manufaktur  Italy * * * * * * 19 (Lee & Park, 2021) Manufaktur  South Korea * * * * 20 (Mudgal et al., 2020) Manufaktur  UK * * * 21 (Agostinho & Baldo, 2020) Manufaktur  Brazil * * * 22 (Schutzbach et al., 2022) Manufaktur  Germany * * * 23 (Malik & Bilberg, 2018) Manufaktur  Denmark * * * 24 (Kafuku, 2019) Manufaktur  Tanzania * * *
* * * 25 (Al Janahi et al., 2020)
Manufaktur  USA * * * * * 26 (Rodrigues et al., 2020) Manufaktur  Portugal * * * 27 (Azevedo et al., 2019) Manufaktur  Portugal * * * * 28 (Correia et al., 2018) Manufaktur  Portugal * * * * 29 (Mohammad & Oduoza, 2019) Manufaktur  UK * * * * 30 (Mayr et al., 2018) Manufaktur  Germany * * *
* * * 31 (Brito et al., 2020)
Manufaktur  Portugal * * *
* * * 32 (Adlin et al., 2020) Manufaktur  Finland * * * * * 33 (Arey et al., 2020) Manufaktur  UK * * 34 (Zahraee et al., 2020) Manufaktur  Australia * * * 35 (Jituri et al., 2018) Manufaktur  Canada * * * * * 36 (Janeiro et al., 2020) Manufaktur  Portugal * * * 37 (Wang et al., 2022) UKM China * * * * * 38 (Martins et al., 2020) Manufaktur  Portugal * * 39 (Hartmann & Metternich, 2020) Manufaktur  Germany
* * * * * *
Gambar 6. Jumlah Artikel Berdasarkan Negara Asal Penulis
RQ4: Faktor produksi 4M yang paling banyak dan paling sedikit diteliti?
Faktor  produksi  4M  yang  paling  banyak  diteliti  (87%  -  34  artikel)  yaitu  faktor Method ((R. Ahmad & Soberi, 2018);  (Rossini, Costa, et  al., 2019); (Huang et al., 2022); (Afy-Shararah  &  Salonitis,  2022);  (Pattanaik  et  al.,  2019);  (Greinacher  et  al.,  2020); (Susilawati, 2021); (Utiyama et al., 2021); (Logesh & Balaji, 2021); (Leong et al., 2019); (Karasu & Salum, 2018); (N. Ahmad et al., 2018); (Sonmez et al., 2018); (Rossini, Audino, et al., 2019); (Braglia et al., 2021); (Lee & Park, 2021); (Mudgal et al., 2020); (Agostinho & Baldo, 2020); (Schutzbach et al., 2022); (Kafuku, 2019); (Al Janahi et al., 2020); (Rodrigues et al., 2020); (Azevedo et al., 2019); (Correia et al., 2018); (Mohammad & Oduoza, 2019); (Mayr et al., 2018); (Brito et al., 2020); (Adlin et al., 2020); (Arey et al., 2020); (Jituri et al., 2018);  (Janeiro  et  al.,  2020);  (Wang  et  al.,  2022);  (Martins  et  al.,  2020);  (Hartmann  & Metternich, 2020)). Sedangkan faktor material ((R. Ahmad & Soberi, 2018); (Kumar et al., 2018);  (Huang  et  al.,  2022);  (Afy-Shararah  &  Salonitis,  2022);  (Díaz-Reza  et  al.,  2022); (Pattanaik  et  al.,  2019);  (Greinacher  et  al.,  2020);  (Susilawati,  2021);  (Logesh  &  Balaji, 2021); (Leong et al., 2019); (Karasu & Salum, 2018); (N. Ahmad et al., 2018);  (Braglia et al., 2021); (Hartmann & Metternich, 2020)) diteliti 38% (15 artikel)a. Untuk faktor Machine diteliti 74%  (29 artikel)  dan faktor Man diteliti 54%  (21 artikel). Ada peluang penelitian pada  faktor Man dan Material .  Dalam  suatu  penelitian,  terdapat  peneliti  yang  hanya membahas satu  faktor produksi  saja ((Rossini, Costa, et  al., 2019); (Mudgal  et  al., 2020); (Rodrigues et  al., 2020);  (Arey et al., 2020); (Zahraee et  al., 2020); (Janeiro et al., 2020); (Martins et al., 2020)) dan ada juga yang membahas semua faktor produksi ((R. Ahmad & Soberi,  2018);  (Huang  et  al.,  2022);  (Afy-Shararah  &  Salonitis,  2022);  (Pattanaik  et  al., 2019); (Susilawati, 2021); (Susilawati, 2021); (Leong et al., 2019); (Karasu & Salum, 2018); (N. Ahmad et al., 2018); (Braglia et al., 2021)).

## RQ5: Aspek QCD yang paling banyak dan paling sedikit diteliti?
Berdasarkan aspek QCD, 64% (25 artikel) penelitian membahas aspek Delivery ((R. Ahmad & Soberi, 2018); (Kumar et al., 2018); (Rossini, Costa, et al., 2019); (Huang et al., 2022); (Afy-Shararah & Salonitis, 2022); (Díaz-Reza et al., 2022); (Greinacher et al., 2020); (Susilawati,  2021);  (Utiyama  et  al.,  2021);  (Logesh  &  Balaji,  2021);  (Karasu  &  Salum, 2018); (N. Ahmad et al., 2018); (Rossini, Audino, et al., 2019); (Narkhede et al., 2020); (Lee & Park, 2021); (Mudgal et al., 2020); (Kafuku, 2019); (Al Janahi et al., 2020); (Mayr et al., 2018); (Brito et al., 2020); (Adlin et al., 2020); (Arey et al., 2020); (Jituri et al., 2018); (Wang et al., 2022); (Wang et al., 2022)) , 67% (26 artikel) membahas aspek Quality ((R. Ahmad & Soberi, 2018); (Kumar et al., 2018);  (Huang et al., 2022); (Afy-Shararah & Salonitis, 2022); (Díaz-Reza  et  al.,  2022);  (Pattanaik  et  al.,  2019);  (Greinacher  et  al.,  2020);  (Susilawati, 2021); (Logesh & Balaji, 2021); (Leong et al., 2019); (Karasu & Salum, 2018); (N. Ahmad et al., 2018); (Sonmez et al., 2018); (Braglia et al., 2021); (Kafuku, 2019); (Al Janahi et al., 2020);  (Al  Janahi  et  al.,  2020);  (Azevedo  et  al., 2019);  (Mayr  et  al.,  2018);  (Brito  et  al., 2020); (Adlin  et al., 2020); (Arey et  al., 2020); (Jituri  et al., 2018); (Janeiro et al., 2020); (Wang et al., 2022); (Wang et al., 2022)) dan 97% (39 artikel) membahas aspek Cost (hanya satu peneliti ((Arey et al., 2020)) yang tidak membahas Cost). Ada peluang untuk melakukan penelitian pada aspek Delivery dan Quality . Dalam perbaikan  proses,  ketika  kualitas  diperbaiki  maka Delivery secara  langung  atau  tidak langsung  akan  menjadi  lebih  cepat  sehingga  biaya  produksi  akan  berkurang.  Ketika perbaikan  dilakukan  pada  bagian  kualitas  maka  aspek  pengiriman  dan  biaya  akan  ikut terpengaruh  menjadi  lebih  baik.  Berbeda  dengan  ketika  perbaikan  dilakukan  pada  aspek pengiriman, maka aspek kualitas belum tentu akan terpengaruh sedangkan aspek biaya pasti
akan  terpengaruh.  Setiap  penerapan  LM  akan  mengurangi  biaya  produksi,  dimana  LM membuat proses produksi menjadi lebih sederhana, ramping, efektif dan efisien.
Tabel 2. Identifikasi LT dari penelitian terdahulu
No. 1  2  3  4  5  6  7  8  9  1
0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 2 7 2 8 2 9 3 0 3 1 3 2 Total 1 v v v    v v  v  v  v    v 9 2 v  v v v v v  v v  v v v 11 3 v 1 4 v  v  v v v v  v v 8 5 v
v v v v  v  v  v v 9 6 v v v  v 4 7 v  v v v v v v 7 8 v v 2
9 v v  v
v v v v v 8 10 v v v 3 11 v  v v  v v v  v v 8 12 v  v v v v  v v v 8 13 v
v v 3 14 v  v v v v v 6 15 v 1 16 v  v v v v 5 17 v  v v v 4 18 v  v v v  v v v v 8 19 v v v  v 4 20 v v v 3 21 v v 2 22 v v v v v 5 23 v v v 3 24 v  v v
v v v  v  v v  v 10 25 v  v v v v v 6 26 v v v v v 5 27 v v v 3 28 v v v v v  v  v 7 29 v v  v 3 30 v  v v v  v
v v v 7
31 v v v v  v v
v 7 32 v  v  v v v 5 33 v 1 34 v v 2 35 v 1 36 v 1 37 v v v v 4 38 v  v v v v 5 39 v  v v 3
Keterangan: 1=SMED, 2=VSM, 3=Kaizen (KZ), 4=TPM, 5=TQM, 6=VM, 7=JIT, 8=OEE, 9=SOP, 10=DOE, 11=OPF,  12=QS,  13=KPI,  14=MCD,  15=MTO,  16=PDCA,  17=TT=LT=CT,  18=Automation  (AT)=Jidoka, 19=Poka-yoke (PY), 20=Layout (LY), 21= LB=LP=Heijunka, 22=Training (TR), 23=Kanban (KB), 24=CM, 25=SLZ, 26=CE=5WA=Brainstorming=PS, 27=5S, 28=Teamwork (TW), 29=Genba (GN), 30=ERP, 31=PA, 32=BA, T=Total.
Daftar LT ditetapkan berdasarkan semua jenis-jenis LT yang ditemukan pada artikel yang dikaji yaitu terdapat 32 LT. Tabel 2 menunjukkan detail dan total LT yang digunakan oleh masing-masing artikel dalam melakukan penelitian.

## RQ6: Berapa LT yang sering digunakan dalam suatu penelitian (artikel)?
Berdasarkan  gambar  7  diketahui  bahwa  dalam  melakukan  penelitian  LM,  peneliti menggunakan  1-11  LT.  Dari  39  artikel  yang  dicek,  mayoritas  penelitian  (7  artikel,  18%)
menggunakan  menggunakan  3  LT  ((Utiyama  et  al.,  2021);  (Karasu  &  Salum,  2018); (Mudgal et al., 2020); (Azevedo et al., 2019); (Azevedo et al., 2019); (Azevedo et al., 2019); (Hartmann &  Metternich, 2020)), dimana  24 artikel  (62%) menggunakan 1-5 LT. Jumlah LT  yang  digunakan  dalam  suatu  penelitian  ditentukan  berdasarkan  masalah  yang  akan diselesaikan  dan  kondisi  objek  penelitian.  Peneliti  akan  memilih  LT  yang  sesuai  untuk mendukung penelitiannya berdasarkan pengalaman dan ilmunya.
Gambar 7. LT yang digunakan pada tiap artikel
Gambar 8. Frekuensi untuk setiap LT

## RQ7: Top 5 LT yang digunakan dalam suatu penelitian?
Dalam penelitiannya (gambar 8), 17 penelitian menggunakan Kaizen ((Kumar et al., 2018); (Rossini, Costa, et al., 2019); (Huang et al., 2022); (Logesh & Balaji, 2021); (Leong et al., 2019); (N. Ahmad et al., 2018); (Rossini, Audino, et al., 2019); (Braglia et al., 2021); (Agostinho  &  Baldo,  2020);  (Malik  &  Bilberg,  2018);  (Kafuku,  2019);  (Al  Janahi  et  al., 2020); (Rodrigues et al., 2020); (Brito et al., 2020); (Adlin et al., 2020); (Martins et al., 2020) ; (Hartmann & Metternich, 2020)), 16 penelitian menggunakan VSM ((Kumar et al., 2018); (Huang et al., 2022); (Afy-Shararah & Salonitis, 2022); (Pattanaik et al., 2019); (Susilawati, 2021); (Rossini, Audino, et al., 2019); (Braglia et al., 2021); (Mudgal et al., 2020); (Mudgal et  al.,  2020);  (Correia  et  al.,  2018);  (Mayr  et  al., 2018);  (Arey  et  al.,  2020);  (Arey  et  al., 2020);  (Janeiro  et  al.,  2020);  (Martins  et  al.,  2020);  (Hartmann  &  Metternich,  2020)),  13 penelitian menggunakan TPM ((Huang et al., 2022); (Díaz-Reza et al., 2022); (Susilawati, 2021); (Utiyama et al., 2021); (Logesh & Balaji, 2021); (Leong et al., 2019); (N. Ahmad et al., 2018); (Narkhede et al., 2020); (Kafuku, 2019); (Al Janahi et al., 2020); (Mohammad & Oduoza, 2019); (Mayr et al., 2018); (Adlin et al., 2020)), 12 penelitian menggunakan Cause and effect  analysis ((R. Ahmad & Soberi, 2018); (Kumar et al., 2018); (Logesh & Balaji, 2021); (Leong et al., 2019); (N. Ahmad et al., 2018); (Rossini, Audino, et al., 2019); (Braglia et al., 2021); (Braglia et al., 2021); (Agostinho & Baldo, 2020); (Kafuku, 2019); (Rodrigues
et  al.,  2020);  (Martins  et  al.,  2020);  (Hartmann  &  Metternich,  2020)),  11  penelitian menggunakan Takt Time / Lead Time /Cycle Time ((Kumar et al., 2018); (Afy-Shararah & Salonitis,  2022);  (Utiyama  et  al.,  2021);  (Logesh  &  Balaji,  2021);  (Lee  &  Park,  2021); (Mudgal  et al., 2020); (Schutzbach et al., 2022); (Kafuku, 2019); (Al Janahi et al., 2020); (Correia  et  al.,  2018);  (Correia  et  al.,  2018)).  Lima  LT  tersebut  popular  tersebut  populer karena antara lain:
1. Semua perbaikan sering disebutkan sebagai kaizen,
2. VSM umum digunakan untuk melihat alur proses,
3. TPM digunakan ketika melakukan perbaikan pada mesin atau peralatan produksi,
4. Cause and effect analysis digunakan untuk melakukan analisa penyebab masalah dalam proses produksi,
5. Takt  time  /  lead  time  /  cycle  time sebagai  alat  ukur  efektifitas  perbaikan  (dilakukan pengambilan data sebelum dan setelah perbaikan).

## RQ8: LT yang digunakan ≤ 3 kali (jarang digunakan) dalam penelitian?
LT  yang  jarang  digunakan  sebanyak  11  LT  (gambar  7)  yaitu  DOE  ((Susilawati, 2021)), QS ((Díaz-Reza et al., 2022)), MCD ((Braglia et al., 2021)), ERP ((Narkhede et al., 2020)), PDCA ((Leong et al., 2019); (Rodrigues et al., 2020)), Cell Management ((Kumar et al., 2018);(Wang et al., 2022)), TQM ((Susilawati, 2021); (Narkhede et al., 2020); (Adlin et al., 2020)), Small Lot Size ((Susilawati, 2021); (Karasu & Salum, 2018); (Kafuku, 2019)) , Genba  ((R.  Ahmad  &  Soberi,  2018);  (Kumar  et  al.,  2018);  (Leong  et  al.,  2019)), Pareto Analysis ((R. Ahmad & Soberi, 2018); (Greinacher et al., 2020); (N. Ahmad et al., 2018)), Bottleneck  Analysis ((Kumar et al., 2018); (Huang et al., 2022); (Leong et al., 2019)). LT tersebut  digunakan  bersamaan  dengan  LT  lain  untuk  saling  melengkapi.  Kadang  kala peneliti  dalam  melaksanakan  penelitiannya  menggunakan  suatu  LT  hanya  tidak mencantumkannya  dalam  artikel  (laporan).  Sebagai  contoh  untuk  penelitian  studi  kasus dipastikan  ada  tahapan  melakukan  pengecekan  ke  lini  produksi  dan  tahapan  ini  tentu menggunakan LT Genba. Contoh yang lain, jika penelitian melibatkan banyak pihak tentu menggunakan  LT Teamwork .  Mayoritas  penelitian  LM  adalah  membuat  proses  produksi menjadi  lancar  sehingga  ditahap  awal  tentu  perlu  untuk  mengecek  proses  yang  membuat tidak lancar (tersumbat) yaitu menggunakan LT bottleneck analysis .
Berdasarkan review dari 29 artikel, ditemukan bahwa untuk sektor industri peluang penerapan  LM  pada  sektor  UKM  masih  terbuka  lebar,  sektor  UKM  bisa  meningkatkan kinerjanya  dengan  menerapkan  LM  ((Kumar  et  al.,  2018);  (Wang  et  al.,  2022)).  Peluang penelitian  untuk  faktor  produksi,  terbuka  pada  faktor  material  (bahan)  dan  man  (tenaga kerja).  Dalam  pelaksanaannya,  suatu  penelitian  bisa  mencakup  semua  faktor  produksi. Peluang  penelitian  pada  aspek  QCD,  terbuka  pada  aspek  Quality  (kualitas)  dan  Delivery (pengiriman).    Ketika  aspek Quality atau Delivery dilakukan  perbaikan,  secara  tidak langsung akan ada perbaikan pada aspek Cost . Dalam hal ini diperlukan kemampuan peneliti untuk  menghitung  hasil  dari  perbaikan  terhadap  pengurangan  biaya.  Peluang  dalam penggunaan  LT,  terdeteksi  11  LT  yang  jarang  digunakan  yaitu  DOE,  QS,  MCD,  ERP, PDCA,  Cell  Management,  TQM,  Small  Lot  Size,  Genba,  Pareto  analysis  dan  Bottleneck analysis. LT yang jarang digunakan bukan berarti LT tersebut tidak efektif ketika digunakan tetapi  LT  tersebut  kemungkinan  digunakan sebagai  pelengkap  (pendukung) LT yang lain. Sehingga  perlu  ditentukan  kombinasi  LT  saat  akan  melakukan  perbaikan,  pemilihan didasarkan pada target dari faktor produksi 4M dan aspek QCD yang ingin dicapai.

## PENUTUP Simpulan
Celah penelitian bisa didapatkan dengan memetakan isi dari 39 artikel yang direview. Pemetaan dilakukan berdasarkan variabel yang akan direview. Celah penelitian didapatkan pada sektor industri UKM, faktor produksi Material dan Man, aspek Quality dan Delivery, 11 LT yang hanya 1 – 3 kali digunakan. Celah penelitian tersebut merupakan peluang untuk dilakukan  penelitian  terkait  dengan  topik  LM.  Selain  itu  penelitian  juga  perlu mempertimbangkan  kemanfaatan  yang  lebih  luas  dari  penelitian  serta  merupakan  bagian penting dari bidang ilmu pengetahuan dalam hal ini bidang Teknik industri.
Rekomendasi penelitian selanjutnya yaitu penelitian dilakukan pada sektor industri Manufaktur difokuskan  pada  faktor  produksi Material dan  aspek Quality dengan menggunakan 4 LT yaitu Genba, pareto analysis , PDCA dan TQM.
Artikel  yang  direview  diambil  dari  Springer  dan  Sciencedirect  serta  hanya  artikel open  access saja,  sehingga  belum  mencakup  keseluruhan  artikel  dari  dari  jurnal-jurnal Internasional  bereputasi.  Untuk  mendapatkan  hasil  kajian  yang  lebih  lengkap  dan  akurat maka  perlu  untuk  dilakukan  kajian  pada  artikel-artikel  yang  diambil  dari  Scopus  serta termasuk yang close access .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  didukung  sepenuhnya  oleh  Fakultas  Teknik  Universitas  Andalas, Padang, Sumatera Barat, Indonesia dengan no. kontrak: 103 /UN16.09.D/PJ.02.02/2023 .

## DAFTAR PUSTAKA
Adlin, N., Nylund, H., Lanz, M., Lehtonen, T., & Juuti, T. (2020). Lean Indicators for Small Batch Size Manufacturers in High Cost Countries. Procedia Manufacturing , 51 , 1371– 1378. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.10.191
Afy-Shararah, M., & Salonitis, K. (2022). Integrated modeling of “soft” and “hard” variables in  manufacturing. International  Journal  of  Advanced  Manufacturing  Technology , 122 (11–12), 4259–4265. https://doi.org/10.1007/s00170-022-09872-z Agostinho, V., & Baldo, C. R. (2020). Assessment of the impact of Industry 4.0 on the skills of Lean
professionals.
Procedia CIRP , 96 , 225–229. https://doi.org/10.1016/j.procir.2021.01.079
Ahmad, N., Hossen, J., & Ali, S. M. (2018). Improvement of overall equipment efficiency of  ring  frame  through  total  productive  maintenance:  a  textile  case. International Journal of Advanced Manufacturing Technology , 94 (1–4), 239–256. https://doi.org/10.1007/s00170-017-0783-2
Ahmad, R., & Soberi, M. S. F. (2018). Changeover process improvement based on modified SMED  method  and  other  process  improvement  tools  application:  an  improvement project  of  5-axis  CNC  machine  operation  in  advanced  composite  manufacturing industry. International Journal of Advanced Manufacturing Technology , 94 (1–4), 433– 450. https://doi.org/10.1007/s00170-017-0827-7
Al  Janahi,  R.,  Wan,  H.  Da,  Lee,  Y.,  &  Zarreh,  A.  (2020).  Effectiveness  and  fitness  of production line to meet customers’ demand. Procedia Manufacturing , 51 (2019), 1348– 1354. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.10.188
Amrina, E., Kamil, I., &  Rahmad, D. (2019). Waste assessment using  a lean approach in receiving process of container terminal: A case of Teluk Bayur Port. IOP Conference Series:  Materials  Science  and  Engineering , 602 (1).  https://doi.org/10.1088/1757- 899X/602/1/012050
Amrina, E., & Lubis, A. A. A. (2017). Minimizing waste using lean manufacturing: A case
in  cement  production. 2017  4th  International  Conference  on  Industrial  Engineering and Applications, ICIEA 2017 , April 2017 , 71–75. https://doi.org/10.1109/IEA.2017.7939181
Arey, D., Le, C. H., & Gao, J. (2020). Lean industry 4.0: A digital value stream approach to process improvement. Procedia Manufacturing , 54 , 19–24. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2021.07.004
Azarchehr-Sehat.  (2010).  The  relationship  between  principals’  creativity  and  personnel’s productivity  in  technical  -  Vocational  colleges. Procedia  -  Social  and  Behavioral Sciences , 5 , 2277–2281. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2010.07.449
Azevedo, J., Sá, J. C., Ferreira, L. P., Santos, G., Cruz, F. M., Jimenez, G., & Silva, F. J. G.
(2019).  Improvement  of  Production  Line  in  the  Automotive  Industry  Through  Lean Philosophy.
Procedia Manufacturing , 41 , 1023–1030. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.10.029
Batubara,  S.,  &  Halimuddin,  R.  A.  (2016).  Penerapan  Lean  Manufacturing  Untuk Meningkatkan  Kapasitas  Produksi  Dengan  Cara  Mengurangi  Manufacturing  Lead Time Studi Kasus: Pt Oriental Manufacturing Indonesia. Jurnal Penelitian Dan Karya Ilmiah Lembaga Penelitian Universitas Trisakti , 1 (1), 49–56. https://doi.org/10.25105/pdk.v1i1.431
Bayou, M. E., & de Korvin, A. (2008). Measuring the leanness of manufacturing systems-A case study of Ford Motor Company and General Motors. Journal of Engineering and Technology Management - JET-M , 25 (4), 287–304. https://doi.org/10.1016/j.jengtecman.2008.10.003
Braglia, M., Gallo, M., & Marrazzini, L. (2021). A lean approach to address material losses: materials cost deployment (MaCD). International Journal of Advanced Manufacturing Technology , 113 (1–2), 565–584. https://doi.org/10.1007/s00170-021-06632-3 Brito, M., Vale, M., Leão, J., Ferreira, L. P., Silva, F. J. G., & Gonçalves, M. A. (2020). Lean and Ergonomics decision support tool assessment in a plastic packaging company.
Procedia Manufacturing , 51 ,
613–619. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.10.086
Correia, D., Silva, F. J. G., Gouveia, R. M., Pereira, T., & Ferreira, L. P. (2018). Improving manual assembly lines devoted to complex electronic devices by applying Lean tools. Procedia Manufacturing , 17 , 663–671. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.10.115 Díaz-Reza, J. R., García-Alcaraz, J. L., Figueroa, L. J. M., Vidal, R. P. i., & Muro, J. C. S. D.  (2022).  Relationship  between  lean  manufacturing  tools  and  their  sustainable economic  benefits. International  Journal  of  Advanced  Manufacturing  Technology , 123 (3–4), 1269–1284. https://doi.org/10.1007/s00170-022-10208-0
Duque,  D.,  &  Cadavid,  L.  (2007).  Lean  manufacturing  measurement:  the  relationship between  lean  activities  and  lean  metrics. Estudios  Gerenciales , 23 (105),  69–83. https://doi.org/10.1016/s0123-5923(07)70026-8
Ellis,  G.  (2020).  A  brilliant  insight. Improve ,  17–40.  https://doi.org/10.1016/b978-0-12- 809519-5.00002-8
Greinacher, S., Overbeck, L., Kuhnle, A., Krahe, C., & Lanza, G. (2020). Multi-objective optimization  of  lean  and  resource  efficient  manufacturing  systems. Production Engineering , 14 (2), 165–176. https://doi.org/10.1007/s11740-019-00945-9 Hartmann, L., & Metternich, J. (2020). Waste in value streams caused by information flow: An  analysis  of  information  flow  barriers  and  possible  solutions. Procedia Manufacturing , 52 , 121–126. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.11.022
Huang, Z., Jowers, C., Kent, D., & Manshadi, A Dargusch, M. (2022). The implementation of  Industry  4.0  in  manufacturing:  from  lean  manufacturing  to  product  design.  In
International Journal of  Advanced Manufacturing Technology . Springer. https://link.springer.com/article/10.1007/s00170-022-09511-7
Janeiro, R., Pereira, M. T., Ferreira, L. P., Sá, J. C., & Silva, F. J. G. (2020). New conceptual model of reverse logistics of a worldwide fashion company. Procedia Manufacturing , 51 (2020), 1665–1672. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.10.232
Jituri, S., Fleck, B., & Ahmad, R. (2018). Lean OR ERP–A decision support system to satisfy business objectives. Procedia
CIRP , 422–427.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827118304608
Kafuku, J. M. (2019). Factors for effective implementation of lean manufacturing practice in  selected  industries  in  Tanzania. Procedia  Manufacturing , 33 ,  351–358. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.04.043
Karasu, M. K., & Salum, L. (2018). FIS-SMED: a fuzzy inference system application for plastic injection mold changeover. International Journal of Advanced Manufacturing Technology , 94 (1–4), 545–559. https://doi.org/10.1007/s00170-017-0799-7 Kumar, S., Dhingra, A. K., & Singh, B. (2018). Process improvement through Lean-Kaizen using  value  stream  map:  a  case  study  in  India. International  Journal  of  Advanced Manufacturing Technology , 96 (5–8), 2687–2698. https://doi.org/10.1007/s00170-018- 1684-8
Lee, D. Y., & Park, M. K. (2021). High Efficient Composite Stringer Forming Machine for Energy Saving. International Journal  of Precision  Engineering  and Manufacturing  - Green Technology , 8 (5), 1371–1380. https://doi.org/10.1007/s40684-020-00251-1 Leong, W. D., Lam, H. L., Ng, W. P. Q., Lim, C. H., Tan, C. P., & Ponnambalam, S. G. (2019).  Lean  and  Green  Manufacturing—a  Review  on  its  Applications  and  Impacts. Process Integration and Optimization for Sustainability , 3 (1), 5–23. https://doi.org/10.1007/s41660-019-00082-x
Logesh,  B.,  &  Balaji,  M.  (2021).  Experimental  Investigations  to  Deploy  Green Manufacturing  through  Reduction  of  Waste  Using  Lean  Tools  in  Electrical Components Manufacturing Company. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
- Green Technology , 8 (2), 365–374. https://doi.org/10.1007/s40684-020-00216-4
Malik,  A.  A.,  &  Bilberg,  A.  (2018).  Digital  twins  of  human  robot  collaboration  in  a production setting. Procedia Manufacturing , 17 , 278–285. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.10.047
Martins, R., Pereira, M. T., Ferreira, L. P., Sá, J. C., & Silva, F. J. G. (2020). Warehouse operations logistics improvement in a cork stopper factory. Procedia Manufacturing , 51 (2020), 1723–1729. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.10.240
Mayr, A., Weigelt, M., Kühl, A., Grimm, S., Erll, A., Potzel, M., & Franke, J. (2018). Lean 4.0-A conceptual conjunction of lean management and Industry 4.0. Procedia  CIRP , 72 , 622–628. https://doi.org/10.1016/j.procir.2018.03.292
Mohammad, I. S., & Oduoza, C. F. (2019). Interactions of lean enablers in manufacturing SMEs using interpretive structural modelling approach - A case study of KRI. Procedia Manufacturing , 38 (2019), 900–907. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.01.172 Mudgal,  D.,  Pagone, E.,  &  Salonitis,  K.  (2020). Approach  to  Value  Stream  Mapping  for Make-To-Order Manufacturing. Procedia
CIRP ,
93 , 826–831. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.04.084
Narkhede, B. E., Raut, R. D., Roy, M., Yadav, V. S., & Gardas, B. (2020). Implementation barriers to lean-agile manufacturing systems for original equipment manufacturers: an integrated decision-making approach. International Journal of Advanced Manufacturing  Technology , 108 (9–10),  3193–3206.  https://doi.org/10.1007/s00170-

## 020-05486-5
Pattanaik,  L.  N.,  Baug,  T.  K.,  &  Koteswarapavan,  C. (2019).  A  hybrid  ELECTRE  based prioritization  of  conjoint  tools  for  lean  and  sustainable  manufacturing. Production Engineering , 13 (6), 665–673. https://doi.org/10.1007/s11740-019-00920-4
Pattiapon,  M.  L.,  Maitimu,  N.  E.,  &  Magdalena,  I.  (2020).  PENERAPAN  LEAN MANUFACTURING GUNA MEMINIMASI WASTE PADA LANTAI PRODUKSI
(Studi Kasus: UD. FILKIN). Arika , 14 (1), 23–36. https://doi.org/10.30598/arika.2020.14.1.23
Putri, N. T., Gunawan, A., &  Sutanto, A. (2018). The consequences of lean six  sigma on banking  improvement:  A  study  at  a  front-line  unit  of  a  bank  company  in  Indonesia. Advances in Intelligent Systems and Computing , 601 (July), 227–237. https://doi.org/10.1007/978-3-319-60486-2_21
Rodrigues, H., Silva, F. J. G., Morgado, L. G., Sá, J. C., Ferreira, L. P., & Campilho, R. D. S. G. (2020). A novel computer application for scrap reporting and data management in  the  manufacturing  of  components  for  the  automotive  industry. Procedia Manufacturing , 51 (2020), 1319–1326. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.10.184 Rossini, M., Audino, F., Costa, F., Cifone, F., Kundu, K., & Portioli-Staudacher, A. (2019). Extending  lean  frontiers:  a  kaizen  case  study  in  an  Italian  MTO  manufacturing company. International  Journal  of  Advanced  Manufacturing  Technology , 104 (5–8), 1869–1888. https://doi.org/10.1007/s00170-019-03990-x
Rossini,  M.,  Costa,  F., Tortorella,  G.,  &  Portioli-Staudacher,  A. (2019). The  interrelation between  Industry  4.0  and  lean  production:  an  empirical  study  on  European manufacturers. International Journal of Advanced Manufacturing Technology , 102 (9– 12), 3963–3976. https://doi.org/10.1007/s00170-019-03441-7
Schmidt, D., Gevers, R., Schwiep, J., Ordieres-Meré, J., & Villalba-Diez, J. (2020). Deep learning  enabling  quality  improvement  in  rotogravure  manufacturing. Procedia Manufacturing , 51 , 330–336. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.10.047
Schutzbach, M., Kiemel, S., & Miehe, R. (2022). Eco Lean Management – Recent Progress, Experiences and Perspectives.
Procedia
CIRP , 107 , 350–356. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.04.057
Sonmez, V., Testik, M. C., & Testik, O. M. (2018). Overall equipment effectiveness when production  speeds  and  stoppage  durations  are  uncertain. International  Journal  of Advanced
Manufacturing
Technology , 95 (1–4), 121–130. https://doi.org/10.1007/s00170-017-1170-8
Susilawati,  A.  (2021).  Productivity  enhancement:  lean  manufacturing  performance measurement based multiple indicators of decision making. Production Engineering , 15 (3–4), 343–359. https://doi.org/10.1007/s11740-021-01025-7
Utiyama, M. H. R., Godinho Filho, M., & Oprime, P. C. (2021). An alternative for improving setup  times  and  time  between  failures  aiming  at  manufacturing  lead  time  reduction. Production Engineering , 15 (5), 651–665. https://doi.org/10.1007/s11740-021-01048-0 Wang, J., Du, Y., Wang, Z., Yu, F., & Zheng, C. (2022). Survey of manufacturing systems in  SMEs:  A  focus  on  cell  management. Procedia  CIRP , 107 ,  1491–1496. https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.05.180
Zahraee, S. M., Tolooie, A., Abrishami, S. J., Shiwakoti, N., & Stasinopoulos, P. (2020). Lean manufacturing analysis of a Heater industry based on value stream mapping and computer simulation. Procedia Manufacturing ,
51 , 1379–1386. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.10.192