Minimasi Jumlah Cacat Produk Bearing 6201-RS1 Dengan Metode DMAIC Di Channel 10 PT SKF Indonesia

Detail Cantuman Kembali

XML

Minimasi Jumlah Cacat Produk Bearing 6201-RS1 Dengan Metode DMAIC Di Channel 10 PT SKF Indonesia

"Kompetisi yang semakin ketat mendorong perusahaan bersaing untuk mendapatkan konsumen dengan memberikan pelayanan yang memuaskan dan menjaga kualitas produk agar dapat menarik perhatian konsumen. PT SKF Indonesia adalah perusahaan yang bergerak di bidang industri komponen otomotif. Salah satu tipe DGBB yang paling banyak digunakan di kendaraan roda 2 adalah DGBB dengan kode desainasi 6201. Pada bulan Maret sampai April 2021, PT SKF Indonesia mendapatkan banyak permintaan terhadap bearing tipe ini. Area produksi atau channel 10 merupakan tempat yang digunakan untuk memproduksi DGBB 6201. Dari berbagai macam varian DGBB dengan tipe dasar 6201, bearing 6201-RS1 menempati urutan pertama dengan proporsi produk cacat sebesar 5,23%. Metode yang digunakan untuk menangani masalah ini dengan metode DMAIC. Jenis kegagalan paling banyak adalah jenis cacat size bore dengan persentase 40% yang memberikan efek kegagalan berupa diameter dalam bearing (bore) tidak sesuai dengan spesifikasi. Melalui informasi tersebut dilakukan analisis menggunakan FMEA. Penyebab-penyebab kegagalan yang menjadi prioritas perbaikan berdasarkan nilai RPN yang tertinggi adalah parameter mesin yang diubah tanpa izin (metode), dan grinding wheel tumpul (mesin) secara berurutan memperoleh RPN sebesar 280 dan 245. Rencana tindakan perbaikan untuk menangani masalah tersebut adalah dengan memberikan sistem proteksi keamanan instrumen mesin bore grinding, memasangkan rambu peringatan, dan membuat dokumentasi standar ukuran grinding wheel. Nilai DPMO dan level sigma kemampuan proses produksi bearing 6201-RS1 saat ini secara berurutan berada di angka 12.235 dan 3,74.

Kata kunci: DMAIC, DPMO, level sigma, FMEA, bearing 6201-RS1
"

Pernyataan Tanggungjawab

Muhamad Prades Putra (1116027)

Pengarang

Muhamad Prades Putra - Personal Name

Edisi

No. Panggil

ISBN/ISSN

Subyek

Klasifikasi

NONE

Judul Seri

GMD

Computer File

Bahasa

Indonesia

Penerbit

Politeknik STMI Jakarta

Tahun Terbit

2021

Tempat Terbit

Jakarta

Deskripsi Fisik

Lampiran Berkas

LOADING LIST...

Ketersediaan

LOADING LIST...

References

Anwar, M. T., Ambarwati, L., Agustin, D., & others. (2021). Analyzing Public Opinion Based on Emotion Labeling Using Transformers. 2021 2nd International Conference on Innovative and Creative Information Technology (ICITech), 74–78.
Anwar, M. T., & Permana, D. R. A. (2021). Perbandingan Performa Model Data Mining untuk Prediksi Dropout Mahasiwa. Jurnal Teknologi Dan Manajemen, 19(2), 87–94.
Hartomo, K. D., Purnomo, H. D., & Anwar, M. T. (2017). Routing model for medium disaster relief operations. 2017 International Conference on Innovative and Creative Information Technology (ICITech), 1–6.