Proposed  Machine  Maintenance  Management  to  Reduce Breakdown  in  Kacang  Atom  Production  Process  PT.  XYZ  with Preventive Maintenance Method
Usulan  Manajemen  Perawatan  Mesin  untuk  Mengurangi Breakdown  pada  Proses  Produksi  Kacang  Atom  dengan  Metode Preventive Maintenance PT. XYZ
Yusril Ananda Ainun Huda 1 , Pramudi Arsiwi 1 1 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik,
Universitas Dian Nuswantoro, Jl. Nakula 1, Pendrikan Kidul, Kec. Semarang Tengah, Kota Semarang, Jawa Tengah, Indonesia, 50131 email : pramudi.arsiwi@dsn.dinus.ac.id doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v15i2.8046
Received: 22 nd October 2020; Revised: 17 th November 2022; Accepted: 12 th December 2022; Available online: 30 th December 2022; Published regularly: December 2022

## ABSTRACT
PT. XYZ is engaged in the production of snacks. This company makes products from raw materials to finished products.  In  the  packaging  section  using  a  machine  called  CingFong,  the  problem  that  often  occurs  in  the packaging section is that there is often a buildup of production materials due to waiting for machines that have not  finished  maintenance  so  that  it  can  reduce  the  productivity  of  this  factory.  Overall  the  method  used  is Preventive Maintenance by looking for Mean Time To Failure (MTTF) to identify critical components in Cingfong engine parts. From the data processing that has been done, it is known that the Clutch, Blade and Emergency Stop are components that fall into the category of critical components with a total Cumulative Downtime of 70.3%.

## Keywords: Preventive Maintenance, Mean Time To Failure (MTTF)

## ABSTRAK
PT. XYZ bergerak dibidang produksi makanan ringan. Perusahaan ini membuat produk dari bahan baku sampai produk jadi. Pada bagian pengemasan menggunakan mesin yang bernama CingFong, permasalahan yang sering terjadi pada bagian pengemasan adalah sering terjadi penumpukan bahan produksi yang dikarenakan menunggu mesin  yang  belum  selesai  maintenance  sehingga  dapat  menurunkan  produktivitas  dari  pabrik  ini.  Secara keseluruhan  metode  yang  digunakan  adalah  Preventive  Maintenance  dengan  mencari  Mean  Time  To  Failure (MTTF)  untuk  mengidentifikasi  komponen  kritis  pada  part  mesin  Cingfong.  Dari  pengolahan  data  yang  telah dilakukan maka diketahui bahwa Kopling, Blade dan Emergency Stop adalah komponen yang masuk kedalam kategori komponen kritis dengan total Kumulatif Downtime sebesar 70.3%..
Kata Kunci: Preventive Maintenance, Mean Time To Failure (MTTF)

## 1. PENDAHULUAN
Proses produksi menjadi sebuah tolok ukur efektivitas  dari  kinerja  setiap  industri.  Kinerja tersebut selain dinilai dari sistem produksi, juga dari pengendalian proses produksinya, termasuk pada  kegiatan  perawatan  untuk  menjamin kelancaran proses produksi. Perencanaan sistem
produksi  pada  umumnya  sudah  dilakukan sebelum  perusahaan  atau  industri  mulai menjalankan  sistem  produksinya.  Efektivitas perancangan  sistem  produksi  akan  sangat berpengaruh terhadap jalannya proses produksi di  dalam  suatu  industri  (Budiartami  & Wijaya, 2019).  Namun,  perancangan  sistem  produksi
yang efektif tidak akan berjalan dengan baik jika proses pengendalian produksinya tidak dilakukan  secara  baik  dan  terpadu  (Kovács, 2018;  Pereira  et  al.,  2019;  Qu  et  al.,  2022). Untuk  itu,  industri  harus  memastikan  proses pengendalian  produksi  dijalankan  dengan  baik, agar  proses  produksi  secara  keseluruhan  dapat berjalan dengan efektif serta efisien (Kikolski & Ko, 2018).
Pengendalian  produksi  tidak  terlepas  dari tim  yang  menjalankan  fungsi  pengendalian dalam proses produksi. Yang dimaksud dengan pengendalian proses yaitu mulai dari perencanaan,  identifikasi  urutan  pekerjaan, identifikasi  waktu  kerja,  pemberian  perintah kerja, dan juga tindak lanjutnya pada saat proses produksi berjalan (Kovács, 2018; Parvez et al., 2017; Pereira et al., 2019; Taifa & Vhora, 2019).
Dalam  merancang  sistem  pengendalian produksi, harus dipahami terlebih dahulu prinsip maupun  tekniknya,  agar  didapatkan  rancangan sistem  kerja  yang  paling  efektif  dan  efisien (Kikolski & Ko, 2018; Kovács, 2018; Parvez et al.,  2017).  Prinsip  dan  Teknik  tersebut digunakan  untuk  memastikan  dan  mengatur komponen  kerja  yang  terlibat  seperti  manusia, material,  permesinan,  dan  lain-lain,  sehingga pada  akhirnya  sistem  dapat  berjalan  secara efektif dan juga efisien (Qu et al., 2022).
PT.  XYZ  bergerak  dibidang  produksi makanan ringan. Aktivitas produksi perusahaan ini  berupa  pembuatan  produk  dari  bahan  baku mentah  ( raw  material )  sampai  menjadi  produk jadi ( finish product ). Di bagian permesinan pada departemen produksi divisi KA (Kacang Atom) sering terjadi penumpukan bahan produksi yang dikarenakan  menunggu  mesin  yang  belum selesai  maintenance.  Terjadinya  penumpukan ( bottleneck )  pada  permesinan  menyebabkan waktu menunggu dan juga penumpukan produk yang  belum  diproses. Hal  ini  terjadi  karena adanya  ketidakseimbangan  antara  input  dan output  pada  mesin  tersebut  yang  akan  menjadi inputan untuk mesin selanjutnya.
Berdasarkan penjabaran permasalahan diatas, dapat dikatakan pentingnya evaluasi dan perbaikan  pada  proses  pengendalian  produksi, khususnya  di  bagian  produksi  Kacang  Atom, yang  berhubungan  dengan  kelancaran  proses produksi. Untuk mengidentifikasi tingkat pengendalian  produksi  pada  divisi  Kacang Atom,  maka  perlu  dilakukan  perancangan pengendalian  prouksi  yang  dapat  dijalankan
dalam PT. XYZ. Untuk memastikan keseimbangan antara output dan inputnya yang diproses dalam proses produksinya.
Dan  untuk  mengetahui  seberapa  besar tingkat  pengendalian  produksi  pada  bagian Devisi  KA  di  perusahaan,  maka  perlu  disusun sistem  pengendalian  produksi  yang  akan dilaksanakan dalam perusahaan tersebut dengan membandingkan antara jumlah yang dihasilkan (output) dan jumlah masukan (input).
Gambar 1. Hasil Produksi Bulan Maret
Pada grafik diatas dapat diketahui bahwa target yang  ditentukan  manajemen  jarang  tercapai, berdasarkan wawancara dengan Manager Divisi KA  didapat informasi  bahwa  target  harian  dari kapasitas  mesin  yang  ada  adalah  70  ton  tetapi bisa dilihat dari grafik diatas bahwa hanya 9 kali tercapai dalam kurun waktu satu bulan atau 30 hari.  Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan Kepala  Departemen  Produksi  KA,  dari  hasil analisa  yang  telah  dilakukan  oleh  bagian produksi selama ini, telah teridentifikasi bahwa faktor terbesar yang mengakibatkan ketidaktercapaian  target  produksi  tersebut adalah  karena  adanya  kerusakan  pada  mesin  – mesin  produksi  dan  pengemasan.  Rusaknya salah  satu  mesin  yang  membuat  produksi menjadi terhambat dan pastinya akan mengurangi  hasil  target  produksi  yang  sudah ditentukan dari awal. Mesin yang paling sering mengalami kendala atau kerusakan adalah mesin dibagian  pengemasan  yaitu  mesin  CF  (Cing Fong)  dengan  total  Downtime  sebesar  2091 menit  pada  bulan  Maret,  kerusakan  mesin  bisa disebabkan  karena  umur  mesin,  perawatan  dan juga  operator  mesin  itu  sendiri  maka  dari  itu penelitian  ini  akan  berfokus  pada  identifikasi dan  pemberian  usulan  penjadwalan  perawatan, khususnya untuk mesin CF.
Perawatan pencegahan ( preventif maintenance) merupakan  metode  perawatan  terjadwal  yang
dilakukan  sebelum  mesin  maupun  komponen mengalami kerusakan (Basri et al., 2017; Cai et al., 2017; Lazim et al., 2016; Niu et al., 2021; T & Yogish, 2018). Penjadwalan perawatan dapat dirancang berdasarkan pengalaman, data historis, dan juga rekomendasi tim ahli. Memilih jadwal perawatan yang tepat akan mempengaruhi  keberhasilan  dan  efektivitas proses produksi, yang akhirnya akan meningkatkan service level (Angius et al., 2016; Karima & Romadlon, 2021; Li & Zhang, 2020; Siswanto  &  Kurniati,  2018;  Taifa  &  Vhora, 2019)
2. METODE
2.1   Metode Pengumpulan Data
Metode yang digunakan untuk pengumpulan  data  adalah  dengan  data  primer dan data sekunder. Data primer ini mendapatkan dengan  cara  observasi/pengamatan langsung  di lapangan  dan  wawancara  kepada  karyawan, sedangkan  data  sekunder  ini  mencari  data  di internet.  Metode  pengumpulan  data  yang dilakukan seperti :
1. Observasi langsung adalah mengamati secara langsung  di  tempat  produksi  dari  mulai pengambilan barang digudang utama sampai pada  proses  terakhir  yaitu  pengemasan produk sesuai dengan ukuran masing masing.
2.  Wawancara  dilaksanakan  dengan  manager Divisi  Kacang  Atom,  Kepala  Bagian,  dan karyawan dibagian Produksi Kacang Atom.
3.  Mencari  dan  membaca  referensi  dari  jurnal dan lainnya terkait dengan alur produksi
4.  Solusi    pemecahan    dilakukan    dengan membuat saran

## 2.2 Teknik Pengambilan Data
2.2.1 Studi Pendahuluan
Studi  pendahuluan  diperlukan  sebelum melakukan pengamatan lebih lanjut tentang apa yang  akan  diamati.  Study  pendahuluan  terdiri dari study literature dan observasi langsung.
2.2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  bertujuan  untuk  mencari data  yang  dibutuhkan  dalam  rangka  mencapai tujuan penelitian sesuai dengan yang dinginkan. Data yang dikumpulkan terkait dengan komponen mesin, frekuensi kerusakan dan juga lamanya kerusakan komponen mesin. 2.2.3 Pengolahan Data
Pengolahan  data  merupakan  metode  yang digunakan  untuk  proses  olah  data  untuk memperoleh  informasi,  pengolahan  data  disini
bertujuan  untuk  mendapatkan  data  komponen kritis  dan  menghasilkan  jadwal  perawatan mesin. Pada penelitian ini pengolahan dilakukan menggunakan metode Preventve Maintenance. 2.2.4 Kesimpulan
Penarikan kesimpulan berdasarkan hasil olah data  menggunakan  diagram  pareto  untuk mencari  komponen  –  komponen  kritis  dari mesin  Cing  Fong,  kemudian  menggunakan perhitungan  Mean  Time  To  Failure  (MTTF) untuk  menyimpulkan  periode  perawatan  yang efektif.

## 2.3 Pengelompokan Komponen Kritis
Pengelompokan komponen
kritis menggunakan presentase dari jumlah kumulatif Downtime ,  sehingga  akan  dapat  diketahui kelompok  komponen  yang  masuk  dalam kategori/golongan  A,  B,  dan  C.  kategori  A mempunyai  persen  kumulatif    0  s/d  <  80  %, kategori  B  mulai  dari  80  %  s/d  <  95%,  dan kategori C dari 95 % s/d 100%. Semakin rendah persentase  Kumulatif  yang  didapat  maka semakin kritis pula komponen mesin tersebut.
Untuk mencari persentase Downtime menggunakan rumus (1) sebagai berikut: 𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑠𝑎𝑡𝑢 𝑘𝑜𝑚𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑋 100% (1) Sedangkan untuk mencari persentase Kumulatif  Downtime  bisa  didapat  dengan  cara menjumlahkan  persentase  downtime  dari  data sebelumnya.

## 2.4  Perhitungan MTTF
Selanjutnya adalah penghitungan Mean Time To  Failure  (MTTF)  untuk  mengetahui  waktu yang  tepat  untuk  dilakukan  perawatan  pada komponen  kritis  dimana  masuk  kedalam kategori  A  tingkat  kekritasannya.  Untuk mengetahui  MTTF  nya  menggunakan  rumus (2):

## 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑎𝑚 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑒𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙𝑎𝑛 (2)
Sedangkan  untuk  mencari  total  jam  operasi dengan cara mengubah waktu satu bulan atau 30 hari  menjadi  detik  lalu  dikurangi  dengan  total Downtime selama satu bulan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pengolahan Data
e-ISSN 2686-2352
Hasil  dari  pengolahan  data  dari  urutan Downtime tertinggi dapat dilihat pada Tabel 1, pengelompokan  komponen  kritis  terdapat  pada Tabel  2  sedangkan  Tabel  3  untuk  hasil penghitungan  dari  MTTF  serta  Gambar  1 Diagram  Paretto  untuk  hasil  dari  presentase kumulatif Downtime.

## 3.3 Pembahasan
Dari  hasil  pengolahan  data  maka  untuk mencari  presentase  kumulatif  Downtime  dari
komponen  yang  mempunyai  tingkat  kekritisan tinggi menggunakan konsep Paretto dimana :
a.  Jika  komponen  masuk  mempunyai  persen kumulatif    0  s/d  <  80  %  maka  akan  masuk kedalam  kategori  A  dimana  jika  masuk kategori  A  maka  sangat  kritis  dan  wajib dilakukan maintenance secara berkala.
b.  Jika komponen mempunyai persen kumulatif mulai  dari  80  %  s/d  <  95%  maka  masuk kategori B dimana tidak terlalu berpengaruh
c.  Jika komponen mempunyai persen kumulatif dari  95  %  s/d  100%  maka  masuk  kedalam kategori  C  dimana  sangat  aman,  semakin besar  persentasenya  maka  semakin  aman komponen tersebut.
Tabel 1. Hasil Pengolahan Data Total Downtime Tertinggi Sampai Terkecil
No Komponen Frekuensi Total Downtime (Min) 1 Kopling 19 2091 2 Blade 2 1435 3 Emergency Stop 1 1404 4 Gear Box 2 1273 5 Termocouple 3 127 6 Tali Seling Pisau 4 115 7 Variable Speed Pully 1 104 8 Selenoid 2 76 9 Klem Bawah 2 65 10 Sensor Produk 1 62 11 Heater Element 1 60 12 Motor Wiper 12v Dc 1 60 13 Socket Renteng 2 45 14 Bearing Cam Atas Dan Bawah 1 34 15 Switch Lokal 1 30 16 Fuse ( Sekring ) 1 28 17 Attachment/ Pinger 1 5 Tabel 2. Hasil Pengolahan Data Kumulatif Downtime No`  Komponen Total Downtime (min) Downtime (%) Kumulatif Downtime (%) Kategori 1 Kopling 2091 29.8% 29.8% A 2 Blade 1435 20.5% 50.3% A 3 Emergency Stop 1404 20.0% 70.3% A 4 Gear Box 1273 18.1% 88.4% B 5 Termocouple 127 1.8% 90.2% B 6 Tali Seling Pisau 115 1.6% 91.9% B 7 Variable Speed Pully 104 1.5% 93.4% B 8 Selenoid 76 1.1% 94.5% B 9 Klem Bawah 65 0.9% 95.4% B 10 Sensor Produk 62 0.9% 96.3% C 11 Heater Element 60 0.9% 97.1% C 12 Motor Wiper 12v Dc 60 0.9% 98.0% C 13 Socket Renteng 45 0.6% 98.6% C 14 Bearing Cam Atas Dan Bawah 34 0.5% 99.1% C 15 Switch Lokal 30 0.4% 99.5% C 16 Fuse ( Sekring ) 28 0.4% 99.9% C
Vol 15 No 2 December 2022
No`  Komponen Total Downtime (min) Downtime (%) Kumulatif Downtime (%) Kategori 17 Attachment/ Pinger 5 0.1% 100.0% C TOTAL 7014 Tabel 3. Hasil Pengolahan Data Pemghitungan Mean Time To Failure (MTTF) No Komponen MTTF (min) 1 Kopling 43.090 2 Blade 42.483 3 Emergency Stop 41.796
Gambar 3 . Diagram Pareto Kumulatif Downtime
Dari  tabel  1  dapat  diketahui  bahwa  komponen Kopling yang sangat sering bermasalah dengan total  kerusakan  sebanyak  19  kali  dengan  total Downtime  2091  menit  dalam  satu  bulan.  Jika output  pada  mesin  Cing  Fong  46  bungkus  per menit  maka  kerugian  dari  Downtime  tersebut adalah sebanyak 96.186 bungkus Kacang Atom selama satu bulan, tentu itu bukanlah angka yang kecil  maka  dari  itu  pemeliharaan  mesin  sangat penting untuk meminimalkan Downtime.
Sedangkan  pada  Tabel  2  didapatkan  kumulatif Downtime  dimana  komponen  Kopling,  Blade dan  Emergency  Stop  adalah  komponen  yang masuk  kedalam  kategori  A  dimana  ketiganya memperoleh  presentase  sebesar  70.3%  karena kategori A dimulai dari 0 s/d < 80 %.
Pada tabel 3 merupakan hasil dari penghitungan Mean  Time  To  Failure  (MTTF)  didapatkan bahwa untuk komponen Kopling harus dilakukan perawatan setiap 43.090 menit dalam satu bulan dan untuk pisau atau Blade dilakukan
perawatan setiap 42.483 menit dalam satu bulan serta untuk Emergency Stop setiap 41.796 menit dalam satu bulan. Mengingat mesin CF bekerja 24  jam  nonstop  dalam  satu  bulan  maka  hal  ini perlu  dilakukan  untuk  mencegah  waktu  henti yang lebih lama dan kerusakan yang lebih parah.

## 3.4 Rekomendasi Perawatan Mesin
Dari  wawancara  yang  telah  dilakukan  dengan Admin  mesin  didapat  bahwa  perawatan biasanya  dilakukan  tiga  sampai  empat  bulan sekali  dimana  dari  perhitungan  yang  telah dilakukan untuk perawatan mesin terutama pada komponen  kritis,  didapatkan  hasil  bahwa perawatan yang paling optimal untuk komponen kritis adalah satu bulan sekali.

## 4. KESIMPULAN
Usulan  jadwal  perawatan  mesin  yang dipilih  adalah metode  Preventive Maintenance.
Metode ini diusulkan karena dapat meminimalkan  Brakedown  yang  terjadi  pada saat proses produksi berjalan, contohnya adalah penentuan komponen kritis terhadap mesin Cing Fong  (CF)  terutama  untuk  komponen  kritis diberikan  jadwal  perawatan  yang  lebih  teratur mengingat  angka  Downtime  yang  dihasilkan tinggi. Dengan melihat hasil dari penghitungan Mean  Time  To  Failure  (MTTF)  maka  dapat disimpulkan  bahwa  komponen  Kopling  harus dilakukan perawatan setiap 43.090  menit sekali sedangkan  Blade  dilakukan  perawatan  setiap 42.483 menit sekali dan Emergency Stop setiap 41.796  menit  sekali  dalam  satu  bulan.  Untuk penelitian selanjutnya, sebaiknya mengkaji pada mesin  yang  lain  juga  dan  juga  memperbanyak data yang digunakan untuk pengolahan dengan metode Preventive Maintenance.

## DAFTAR PUSTAKA
Angius,  A.,  Colledani,  M.,  Silipo,  L.,  &
Yemane, A. (2016). Impact of Preventive
Maintenance  on  the  Service  Level  of Multi-stage  Manufacturing  Systems  with Degrading Machines. IFAC- PapersOnLine , 49 (12), 568–573. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.07.69
6
Basri,  E.  I.,  Razak,  I.  H.  A.,  Ab-Samat,  H.,  &
Kamaruddin, S. (2017). Preventive maintenance  (PM)  planning:  A  review. Journal  of  Quality  in  Maintenance Engineering , 23 (2), 114–143. https://doi.org/10.1108/JQME-04-2016-
0014
Budiartami, N. K., & Wijaya, I.  W. K. (2019).
Analisis  Pengendalian  Proses  Produksi
Untuk  Meningkatkan  Kualitas  Produk Pada  CV.  Cok  Konveksi  di  Denpasar. Jurnal Manajemen Dan Bisnis Equilibrium , 5 (2), 161–166. https://doi.org/10.47329/jurnal_mbe.v5i2. 340
Cai, J., Yin, Y., Zhang, L., & Chen, X. (2017).
Joint optimization of preventive maintenance  and  spare  parts  inventory with  appointment  policy. Mathematical
Problems
in Engineering , 2017 . https://doi.org/10.1155/2017/3493687
Karima,  H.  Q.,  &  Romadlon,  F.  (2021).
Optimizing  the  Preventive  Maintenance
Scheduling Based
on Dynamic
Deterministic  Demand  in  The  Cement Manufacturing. Jurnal  Ilmiah  Teknik Industri , 20 (1), 109–118. https://doi.org/10.23917/jiti.v20i1.13894
Kikolski, M., & Ko, C. H. (2018). Facility layout design  -  Review  of  current  research directions. In Engineering Management in Production and Services (Vol. 10, Issue 3, pp.  70–79).  https://doi.org/10.2478/emj- 2018-0018
Kovács,  G.  (2018).  Methods  for  Efficiency Improvement  of  Production  and  Logistic Processes. Research  Papers  Faculty  of Materials Science and Technology Slovak University  of  Technology , 26 (42),  55–61. https://doi.org/10.2478/rput-2018-0006
Lazim, H. M., Taib, C. A., Lamsali, H., Saleh, M.  N.,  &  Subramaniam,  C.  (2016).  The impact of preventive maintenance practices  on  manufacturing  performance: A proposed model for SMEs in Malaysia. AIP  Conference  Proceedings , 1761 . https://doi.org/10.1063/1.4960899
Li,  R.,  &  Zhang,  X.  (2020).  Preventive
Maintenance  Interval  Optimization  for Continuous Multistate Systems. Mathematical  Problems  in  Engineering ,
2020 . https://doi.org/10.1155/2020/2942940
Niu,  D.,  Guo,  L.,  Bi,  X.,  &  Wen,  D.  (2021).
Preventive  maintenance  period  decision for elevator parts based on multi-objective optimization  method. Journal  of  Building Engineering , 44 (July), 102984. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2021.10298 4 Parvez, M., Amin, F., & Akter, F. (2017). Line Balancing Techniques To Improve
Productivity Using Work Sharing Method. IOSR  Journal  of  Research  &  Method  in Education  (IOSRJRME) , 07 (03),  07–14. https://doi.org/10.9790/7388-0703040714 Pereira, A. M. H., Silva, M. R., Domingues, M. A. G., & Sá, J. C. (2019). Lean six sigma approach  to  improve  the  production process  in  the  mould  industry:  A  case study. Quality  Innovation  Prosperity , 23 (3), 103–121. https://doi.org/10.12776/QIP.V23I3.1334
Qu,  L.,  Liao,  J.,  Gao,  K.,  &  Yang,  L.  (2022).
Joint  Optimization  of  Production  Lot Sizing and Preventive Maintenance Threshold Based on Nonlinear
Degradation. Applied Sciences (Switzerland) , 12 (17). https://doi.org/10.3390/app12178638
Siswanto, A., & Kurniati, N. (2018).
Determining optimal preventive maintenance  interval  for  component  of Well  Barrier  Element  in  an  Oil  &  Gas Company. IOP Conference Series: Materials  Science  and  Engineering , 337 (1). https://doi.org/10.1088/1757- 899X/337/1/012066 T,  D.  M.,  &  Yogish,  H.  (2018). Preventive
Maintenance  and  Root  Cause  Analysis  of Sealed  Quench  Furnace  in  Axle  Heat
Treatment Line . 900–904.
Taifa,  I.  W.  R.,  &  Vhora,  T.  N.  (2019).  Cycle time reduction for productivity improvement in the manufacturing industry. Journal of Industrial Engineering  and  Management  Studies , 6 (2), 147–164. https://doi.org/10.22116/JIEMS.2019.934 95