Bedah Langkah QCC 5 - 6 [PDF]

Citation preview

LANGKAH 5



Dalam implementasi perbaikan terbagi menjadi 3 aspek penting yang harus di perhatikan



1. Implementasi Perbaikan 2. Team Work 3. Development



Implementasi Perbaikan Kriteria Penilaian Langkah 5: Implementasi Perbaikan • Pelaksanaan perbaikan sesuai dengan rencana, pemantauan pencapaian target antara dilakukan dengan benar



Hal-hal yang perlu diperhatikan : 1. 2. 3. 4. 5.



6.



Buat pengertian bersama sebelum implementasi. Sesuaikan activity dengan rencana langkah 4. Lakukan pembagian tugas sesuai kompetensi anggota team Jika memerlukan sumber daya dari luar pastikan sudah dilakukan persiapan sebelumnya. Check apakah activity berhasil sesuai planning, Jika belum lakukan analisa dan buat penangulangannya (PDCA), jika berhasil lakukan pengamatan kesetabilan hasil improvement. Lakukan dokumentasi (Foto, Video, dll) selama improvement dan kumpulkan data sebagai bahan evaluasi.



• Solusi / penanggulangan bersifat permanen dilakukan dengan rekayasa engineering yang matang • Adanya pendekatan ilmiah (scientific approach / literatur / experties / benchmark)



Team Work • Ada usaha / PDCA dalam mewujudkan target & aktivitas yang melibatkan seluruh anggota yang sesuai dengan bidangnya / cross function / skill khusus Development •



Komite QCC –SS Paint Division



Aktifitas perbaikan memunculkan bidang / keahlian baru (challenge,desain ngineering / drawing & perhitungan) dan terjadi perubahan yang signifikan disetiap item perbaikan *Akan dibahas secara detail di slide selanjutnya



Implementasi Ide Perbaikan Rencana Perbaikan step 4



• 3. Adanya pendekatan ilmiah (scientific approach / literatur / experties / benchmark)



Urutan data order tertukar



Sistem e harigami tidak selesai 1 sequence



Add sequence dan konfirmasi finish Pos SPS order



PENYEBAB



1



MAN



QG memilih gambar pada tablet & Checksheet QG tidak sesuai dengan actual



Paint Division



Sensor detect pada PC rack tidak bisa coverage hole SPS



5X



4



Member melakukan confirm order sebelum METHODE sequence e harigami selesai



Wahyudi Rosidi



Ridwan Anggun



Produksi



Produksi Maintenance



Produksi



Lokasi



Quality Gate PIC



Team 1



Finish



20/11/2020 Cost



10-11-2020



Skill Baru



7x



5X



MACHINE



Fajar Ngisomudin



CIT



TRIA L



Picking sensor pada PC METHODE Rack Error karena rusak atau tertutup benda



3



Pos SPS



Anggun



Maintenance



HOW MUCH



Rp Rp Rp Rp 714.503 1.679.000 12.000.000 867.000.000



Additional lamp and sensor check pada system



Pos SPS



Rosidi Ridwan



Produksi



12-072020



System e harigami tidak bisa confirm order



FAKTOR



Ngisomudin



WHEN



15-082020



Sequence proses e harigami tidak sesuai



2



Komite QCC –SS



TEAM 1



Mengganti spesifikasi sensor pada PC rack



NO



Fajar



Wahyudi



Sensor tidak mendeteksi ketika member sudah mengambil part



4



Problem Step 3



Pos quality gate



Picking sensor error



3



• 2. Solusi / penanggulangan bersifat permanen dilakukan dengan rekayasa engineering yang matang



QG memilih gambar Mengganti method pada tablet & check dengan Checksheet QG tidak Collaboration robot sesuai dengan actual with vision camera



WHO



30-092020



2



WHERE



KOLABOR KOLABORA KOLABORA KOLABORASI ASI SI SI



• 1. Pelaksanaan perbaikan sesuai dengan rencana, pemantauan pencapaian target antara dilakukan dengan benar



HOW



TEAM 2



1



Flow out quality gate



KRITERIA PENILAIAN



WHY



TEAM 1



WHAT



TEAM 3



NO



2X



867 juta



Machine vision, Robot



Pelaksanaan improvement sesuai dengan rencana perbaikan



Implementasi Ide Perbaikan Kondisi sebelum



KRITERIA PENILAIAN



IMPROVEMENT Gate Vision Camera Automated Quality Visual Inspection and Traceability 1



• 1. Pelaksanaan perbaikan sesuai dengan rencana, pemantauan pencapaian target antara dilakukan dengan benar



AI Camera



AI Computer + Vision Camera



2



Output



3



4 Traceability



Line



1. Image 2. QR Code



OK



Work No. 123



OK / NG ?



• 2. Solusi / penanggulangan bersifat permanen dilakukan dengan rekayasa engineering yang matang



1. Squence 2. Work Number



1



3



Work No. 123



NG



1



2



3



Repair



Cobot Arm



Aktifitas Improvement



• 3. Adanya pendekatan ilmiah (scientific approach / literatur / experties / benchmark) Kondisi setelah



Komite QCC –SS Paint Division



2



Target Antara



Implementasi Ide Perbaikan Rekayasa engineering??? Apa tuh??? Teknik atau rekayasa (bahasa Inggris: engineering) adalah penerapan ilmu dan teknologi untuk menyelesaikan permasalahan manusia. Hal ini diselesaikan lewat pengetahuan, matematika dan pengalaman praktis yang diterapkan untuk mendesain objek atau proses yang berguna.



KRITERIA PENILAIAN



• 1. Pelaksanaan perbaikan sesuai dengan rencana, pemantauan pencapaian target antara dilakukan dengan benar • 2. Solusi / penanggulangan bersifat permanen dilakukan dengan rekayasa engineering yang matang



1. Pemilihan Penggerak Rotary :



FMEA : Hanger Tidak Bisa Di pakai All Unit



v



Unit D40 D



Contoh simple



Before condition



Before condition



• 3. Adanya pendekatan ilmiah (scientific approach / literatur / experties / benchmark)



12 cm



Spesifikasi hoist > Berat Benda



Diganti dengan hoist



Komite QCC –SS



Naik dan turun tangga bolak balik



Paint Division Orang mengangkat benda



Unit D12 L



8 cm



Ada Beda Jarak pada attachment unit D40 D & D12 L



Common Use Attachment Hanger Transfer



Team Work & Development IMPROVEMENT Gate Vision Camera Automated Quality Visual Inspection and Traceability



KRITERIA PENILAIAN



1



• 1. Ada usaha / PDCA dalam mewujudkan target & aktivitas yang melibatkan seluruh anggota yang sesuai dengan bidangnya / cross function / skill khusus) • 2. Aktifitas perbaikan memunculkan bidang / keahlian baru (challenge,desain ngineering / drawing & perhitungan) dan terjadi perubahan yang signifikan disetiap item perbaikan



AI Camera



AI Computer + Vision Camera



2



Output



3



4 Traceability



Line



1. Image 2. QR Code



OK



Work No. 123



OK / NG ? 1. Squence 2. Work Number



Target Antara tidak achieve perlu dilakukan PDCA ulang



1



2



3



Work No. 123



NG



1



2



3



Repair



Cobot Arm



Flowout ke SAP ( Part Unreguller ). Vision camera hanya mendeteksi / membaca perbedaan warna Type Part namun Untuk gambar 3D tidak terbaca .



Komite QCC –SS Paint Division Problem yang menyebabkan tidak achieve target



Team Work & Development PENANGGULANGAN PROBLEM 1 PDCA : Additional Program Combine Methode Check Shape & Colour ( Compact ) BEFORE



IMPROVEMENT PROBLEM



Colour



KRITERIA PENILAIAN



• 1. Ada usaha / PDCA dalam mewujudkan target & aktivitas yang melibatkan seluruh anggota yang sesuai dengan bidangnya / cross function / skill khusus)



Automated Visual Inspection and Traceability 1



AI Camera



AI Computer + Vision Camera



2



3



Output



4 Traceability



Line



1. Image + Colour 2. QR Code



Detail problem yang menyebabkan tidak achieve target



Detail improvement dari problem EVALUASI 2



AFTER



Qty



• 2. Aktifitas perbaikan memunculkan bidang / keahlian baru (challenge,desain ngineering / drawing & perhitungan) dan terjadi perubahan yang signifikan disetiap item perbaikan



Combine Methode Checkshape & Colour



Terdapat Flow out 1 unit ke SAP, Case nya yaitu Engine exrepair(unreguller), ditemukan salah Tutup throttle Body Standart = Cover Hijau tanpa Tube Actual = Cover Hijau dengan tube Lokasi Engine Repair (Mainline)



Colour



Flow Out



1



Before S



Q



C



QG 1



M



P



E



Shape



Komite QCC –SS Paint Division



Combine method check dari gambar 3D dan perbedan warna antar Type part EG. DAMPAK : - Level up deteksi salah Type - Eliminasi problem salah setting / salah instal



Lokasi Finish



Quality Gate 25/11/2020



PIC Cost



QG 2



Before



After D



ELiminate Cycle time pos



0



0



0 Colour



50



Team 1



Skill Baru



-



Target achieve setelah pdca



Machine vision, Robot



QG After



Reduce man power Quality Gate 1 dan 2



Efect domino dari improvement yang dilakukan



Team Work & Development Inspirasi



• 1. Ada usaha / PDCA dalam mewujudkan target & aktivitas yang melibatkan seluruh anggota yang sesuai dengan bidangnya / cross function / skill khusus) • 2. Aktifitas perbaikan memunculkan bidang / keahlian baru (challenge,desain ngineering / drawing & perhitungan) dan terjadi perubahan yang signifikan disetiap item perbaikan



SATU-SATUNYA PERUSAHAAN MANUFACTURE ENGINE YANG MENGGUNAKAN TECHNOLOGI VISION CAMERA INSPECTION YANG DIKOLABORASIKAN DENGAN ROBOT



EXCELLENT INNOVATION



Magscale pada spray phospate



Upper body sealing



Paint Division



PROCESS MAGSCALE



Pemasangan magscale



Magscale pada sirkuasi phospate



Komite QCC –SS



Excellene



Saat ini di PT. ADM belum ada yang menerapkan methode Machine vision by vision camera yg di kolaborasikan dengan Collaborative robot.Tetapi kami berhasil menerapkan methode Cobots tersebut FILM MISSION IMPOSIBLE Mendeteksi benda dengan menggunakan Universal Security data dan device method pengolahan gambar dan warna. Robot menggunakan face recognition



Cara Kerja



KRITERIA PENILAIAN



Key Point



Bagian dalam MAGSCALE



Pipa bersih dari sludge yg menempel Click to play vidio



IDE APA YANG ADA DI JALUR KALIAN?????



Contoh PPT Juara:



12/20



Langkah 5 : Pelaksanaan Perbaikan



5.1 PENANGGULANGAN PROBLEM 1 : Quality Gate - Collaboration robot with vision camera ( Compact ) BEFORE



IMPROVEMENT PROBLEM Melakukan proses pengecekan secara terus – menerus dapat membuat kebosanan pada member , apalagi jika member sedang merasa kurang sehat ataupun tidak nyaman karena keadaan Line produksi



Inspirasi



AFTER Vision Camera



Quality Gate Vision Camera Automated Visual Inspection and Traceability 1



AI Camera



2



AI Computer + Vision Camera



Output



3



4 Traceability



Line



1. Image 2. QR Code



OK



Work No. 123



OK / NG ? 1. Squence 2. Work Number



1



2



Collaborative robot



3



Work No. 123



NG



1



2



3



Repair



Cobot Arm



Key Point



EVALUASI



Excellene



10



7



Flow Out



Qty



Saat ini di PT. ADM belum ada yang menerapkan methode Machine vision by vision camera yg di kolaborasikan dengan Collaborative robot.Tetapi kami berhasil menerapkan methode tersebut Cobots Machine Vision dan Image prosesing FILM MISSION IMPOSIBLE Mendeteksi benda dengan menggunakan Universal Security data dan device method pengolahan gambar dan warna. Robot menggunakan face recognition



Cara Kerja



Robot vision terintegrasi dengan conveyor ketika judge OK / NG



Terdiri dari 2 item yg berkolarborasi : 1. Camera Berfungsi sebagai pengganti mata manusia untuk melakukan inspection check 2. Robot Berfungsi sebagai pengganti tubuh manusia untuk menggerakan camera



1 0 Before



S



Lokasi



Quality Gate



PIC



Team 1



Skill Baru



Finish



20/11/202 0



Cost



867 juta



Machine vision, Robot



Q



After



C



D



M



P



E



Flowout ke SAP ( Part Unreguller ). Vision camera hanya mendeteksi / membaca perbedaan warna Type Part namun Untuk gambar 3D tidak terbaca .



Contoh PPT Juara:



13/20



Langkah 5 : Pelaksanaan Perbaikan



5.2 PENANGGULANGAN PROBLEM 1 PDCA : Additional Program Combine Methode Check Shape & Colour ( Compact ) BEFORE



IMPROVEMENT PROBLEM



Colour



Key Point



Combine Methode Checkshape & Colour



Colour Colour



Shape



Automated Visual Inspection and Traceability 1



AI Camera



AI Computer + Vision Camera



2



Output



3



4 Traceability



Line



1. Image + Colour 2. QR Code



Prinsif Kerja



Shape



Combine method check dari gambar 3D dan perbedan warna antar Type part EG. DAMPAK : - Level up deteksi salah Type - Eliminasi problem salah setting / salah instal



EVALUASI 2



Flow Out



1



Qty



Inspirasi



Terdapat Flow out 1 unit ke SAP, Case nya yaitu Engine exrepair(unreguller), ditemukan salah Tutup throttle Body Standart = Cover Hijau tanpa Tube Actual = Cover Hijau dengan tube Lokasi Engine Repair (Mainline)



AFTER



0



0 Before



FILM TERMINATOR T-800



S



Machine Vision dan Image processing



Pengenalan terhadap Object Mendeteksi benda dengan menggunakan dengan methode Machine method pengolahan gambar dan warna. Computer vision adalah bidang yang Vision yang memiliki mencakup metode untuk memperoleh, kecerdasan buatan. mengolah, menganalisis, dan memahami data visual seperti gambar dan video. Lokasi Quality Gate PIC Team 1 Skill Baru Tujuan utamanya adalah agar komputer atau mesin dapat meniru kemampuan Machine vision, perseptual mata manusia dan otak, atau Finish 25/11/2020 Cost bahkan dapat mengunggulinya untuk Robot tujuan tertentu.



After



Q



C



ELiminate Cycle time pos 60 40 20 0



Machine vision mengacu pada proses menggabungkan Analisis citra otomatis dengan metode dan/atau teknologi lain



QG 1



QG 2 Before



QG After



Reduce man power Quality Gate 1 dan 2



D



M



P



E



SATU-SATUNYA PERUSAHAAN MANUFACTURE ENGINE YANG MENGGUNAKAN TECHNOLOGI VISION CAMERA INSPECTION YANG DIKOLABORASIKAN DENGAN ROBOT



EXCELLENT INNOVATION



Contoh PPT Juara:



14/20



Langkah 5 : Pelaksanaan Perbaikan



5.3 PENANGGULANGAN PROBLEM 2 : Mengganti spesifikasi sensor pada PC rack ( SIMPLE ) BEFORE



IMPROVEMENT 1. Member mengambil part sesuai dengan display lampu 2. Picking sensor mendeteksi tangan member ketika masuk ke hole PC Rack 3. Picking sensor mengkonfirmasi kepada main program bahwa part sudah di ambil dan sesuai dengan type yg di order



PROBLEM Sensor tidak bisa mendeteksi meskipun part sudah di ambil karena coverage area hanya 5 cm.



Tx



Rx Grey Area Hole PC Rack



Level Up specification sensor Andon FRM Call



Push Button



LED



DAMPAK - Level up Coverage area - Dapat memastikan dan mengkonfirmasi bahwa part sudah diambil



Stoper pokayoke



Photo sensor BJ1M DDT



.



Item



Coverage Area



Photo sensor BJ1M



Up to 5 cm



Safety Light Curtain



up to 30 cm



10



Safety Light Curtain



CT SCAN Judge NG OK



LOKAS I



Price to cover Hole rack



Program Modification



Price



Judge



Level



Judge



NG



Mediu m



NG



3,6 Jt 3 jt



OK



Easy



Safety Light Curtain Keyence



EVALUASI



Sensor Comparation Photo sensor BJ1M DDT



Tx



Type yang dipakai pada picking sensor diganti dengan safety light curtain. Meskipun method sensing nya tegak lurus, namun coverage areanya mampu meng cover seluruh permukaan hole PC Rack



Hole PC Rack



Sensor Safety



Inspirasi



CT (computed tomography) scan adalah prosedur yang menggabungkan serangkaian gambar X-ray yang diambil dari berbagai sisi di sekitar tubuh seseorang.



Rx



Display



OK



SPS



FINISH



15/08/2020



PIC



Team 2



COST 12 JUTA Skill Baru



Level Up Picking Sensor



Qty



Grey Area



AFTER



5



Flow Out 0



0 Before



S



Q



After



C



LEVEL UP PICKING SENSOR DAN MAMPU DI YOKOTEN KE AREA LAIN.



D



M



P



E



Contoh PPT Juara:



15/20



Langkah 5 : Pelaksanaan Perbaikan



5.4 PENANGGULANGAN PROBLEM 3 : Additional lamp and sensor check pada system ( SIMPLE ) IMPROVEMENT PB Order ON



Display Sesuai Order



Picking Sensor confirm ( Value = 1 )



Rx



Tx



Hole PC Rack



Push button by member



Self Diagnostic : Check lamp and sensor Data Order Masuk



Konfirmasi part sudah sesuai dengan type yg di order



Self Diagnostic



Pada film iron man, tony stark dibantu oleh Jarvis untuk mendeteksi kondisi iron man, yg mana Jarvis sendiri berada didalam system iron man tersebut.( self diagnostic ) .



No.



Process



1



Data Order In



2 2



Self Diagnostic



PB Order ON Display Sesuai Order Picking Sensor Confirm ( Value = 1 )



4



Requirement Item Status Lamp ON



Picking sensor



Tx



ON -> OFF



Hole PC Rack



Feedback



Request Order



PB 1



ON



4



Display order



Lamp



ON



Picking sensor



ON



Check Lamp and Sensor dengan method Self Diagnostic mampu mendeteksi kerusakan maupun potensi kegagalan proses pada system e-harigami pada setiap cycle nya yg kemudian akan memberikan warning.



DAMPAK - Level up picking sensor system - Memastikan bahwa tidak ada kerusakan software maupun hardware pada system.



Blinking



3



5 Confirm Order



Rx



ON



Lamp



3



Self Diagnostic system



IRON MAN : JARVIS



1



Panduan setting



PROBLEM Ketika sensor rusak ataupun tertutup benda selain tangan member, system tidak dapat mendeteki kondisi tersebut, dapat menyebabkan salah setting



Inspirasi



AFTER



Picking sensor detection



DISPLAY ORDER TYPE ENGINE



EVALUASI Pada diagram controller system mempunyai komponen Input , controller, Plant / Actuator serta output yg datanya bisa kita manfaatkan sebagai feedback untuk membandingkan output yg dihasilkan sesuai dengan set point pada input atau tidak. Feedback system ini yang bisa kita olah dan kemudian dimanfaatkan sebagai self diagnostic.



Lokasi



SPS



PIC



Finish



15/09/202 Cost 0



Team 3



714.503



Skill Baru



Self Diagnostic



10



Qty



BEFORE



5



Flow Out 0



0 Before



S



Q



After



C



LEVEL UP PICKING SENSOR DAN MAMPU DI YOKOTEN KE AREA LAIN.



D



M



P



E



Contoh PPT Juara:



16/20



Langkah 5 : Pelaksanaan Perbaikan



5.5 PENANGGULANGAN PROBLEM 4 : Additional sequence finish order ( SIMPLE ) IMPROVEMENT



Data Order Masuk



Self Diagnostic



OK PB Order ON



Display Sesuai Order



Picking Sensor Confirm ( Value = 1 )



Inspirasi



PROBLEM Secara sequence e harigami, kapan pun PB Order ON, display order akan muncul tanpa me reset data FIFO order yg ada di memori PLC, kondisi ini dapat menyebabkan miss order karena data setting sebelumnya belum di reset.



AFTER



Menambahkan sensor reset pada roller input dar SPS ke Line sebagai Trigger dari interlock confirm finish order pada system e harigami



Sequence Finish order with interlock system PB Order ON



Self Diagnosti c



Requirement Item Status



No. Process 1



Request Order



NG Display Sesuai Order Picking sensor Confirm ( Value =1 )



Kondisi basket SPS sudah input ke line tidak dapat terkonfirmasi



Self 2 Diagnosti c 3



Finish Order Confirm ( Value = 0 ) Stoper Down LS ON



4 5



Display order Confirm Order Finish Order



PB 1



ON



LS 1



Value = 1 ON -> OFF Feedback ON Blinking



Picking sensor Lamp Lamp



ON



Picking sensor



ON



LS 1



Value = 0 ( ON )



INTERLOCK SYSTEM & DATA FIFO DATA FIFO pada PLC (First In First Out)



cara mengatur dan memanipulasi data relatif terhadap waktu dan prioritas. Konsep ini yg diterapkan sebagai penyimpan data order pada system e harigami Interlock system adalah fitur yang membuat status 2 mekanisme atau fungsi saling bergantung. dapat digunakan untuk mencegah keadaan yang tidak diinginkan.



2 Step verification WA Fitur verifikasi dua langkah berfungsi meningkatkan keamanan akun WhatsApp dengan menambah enam Berfungsinya data FIFO Lokasi diintegrasikan dengan digit angka sebagai passcode yang dipilih sendiri oleh pengguna ketika Interlock system supaya memverifikasi nomor teleponnya berjalan sesuai dengan Finish sequence yang seharusnya sebagai kontak WhatsApp



SPS



PIC



30/09/2020



Cost



Team 3 1.679.000



Skill Baru System Interlock



Add Sensor reset



Cylinder Stoper



Sensor Limit Switch



DAMPAK - Confirm finish order - Sebagai interlock system dan memastikan proses selesai 1 cycle EVALUASI



Qty



BEFORE



2 2



0



0 Before



S



Q



After



C



LEVEL UP PICKING SENSOR DAN MAMPU DI YOKOTEN KE AREA LAIN.



D



M



P



E



LANGKAH



6



E VA L U A S I H A S I L



Kriteria Penilaian Langkah 6: Pencapaian Hasil Terhadap Target • Adanya analisa / data perbandingan sebelum (target) & data sesudah perbaikan



01



• Hasil perbaikan melampaui target serta berkontribusi terhadap peningkatan finansial perusahaan seperti ditunjukkan dalam NQI Dampak • Dampak perbaikan dianalisa secara SQCDME serta melakukan pencegahan terhadap dampak negatif serta penanggulangannya • Hasil perbaikan juga sudah diterapkan di tempat lain



03



• Pengaruh terhadap pihak yang berkepentingan (testimoni) serta ada pengesahan dan komentar yang relevan dari atasan Peningkatan kemampuan anggota



•



Komite QCC –SS Paint Division



Peningkatan kompetensi anggota dalam ber-QCC yang ditunjukkan dengan adanya data perkembangan / matrix skill



Pencapaian Hasil Terhadap Target Periksa hasil dengan menggunakan control point/tolak ukur yang sama(tools, satuan, periode waktu) agar kondisi sebelum dan sesudah mudah dipahami.



KRITERIA PENILAIAN



Pengukuran ini bisa dilakukan berdasarkan tolak ukur, SQCDMEP



• 1. Adanya analisa / data perbandingan sebelum (target) & data sesudah perbaikan



Achieve World class company 6 Sigma DPMO before 37,4 (5,5 Sigma) DPMO Target 0 (6 Sigma)



• 2. Hasil perbaikan melampaui target serta berkontribusi terhadap peningkatan finansial perusahaan seperti ditunjukkan dalam NQI. Flowout EG Couse Mis Type 12



Defect Per Million Opportunities



8



40



4



10



2



2 0



0



0



Paint Division



20



1



0



0



0



1



0



37,4



0



0 0



2019 Mei Jun '20 '20



Komite QCC –SS



DPM



6



BEFORE



Jul Aug Sep Okt Nop Des Jan Feb '20 '20 '20 '20 '20 '20 '21 '21 IMPROVEMENT



AFTER



DPMO before



Nilai Sigma 5,5



6



Sigma



( x ) Kejadian



10



8 7 6 5 4 3 2 1 0



DPMO After



Before



After



Pencapaian Hasil Terhadap Target Cost : Cost Reduction : KRITERIA PENILAIAN



1. 2.



• 1. Adanya analisa / data perbandingan sebelum (target) & data sesudah perbaikan



Total Opportunity Cost = Rp. 667.048.404 Cost Invesment : 1. 2. 3.



• 2. Hasil perbaikan melampaui target serta berkontribusi terhadap peningkatan finansial perusahaan seperti ditunjukkan dalam NQI.



Reduce Cost MP : 2 MP/shift ( Pos QG ) ( 4 x 166.445.351 = Rp. 665.781.404 ) Reduce Pemakaian Kertas ( Pos QG 2 ) : 6336 lembar/th = Rp. 1.267.000



4. 5. 6. 7.



8.



Robot vision ( 1 Unit ) : Rp. 450.000.000 Vision sensor Camera ( 1 Unit ) : Rp. 295.508.000 PC AIO data collection ( 1 Unit ) : Rp. 21.560.000 Panel Control( 1 set ) : Rp. 12.450.000 Auto Rotary Table ( 1 set ) : Rp. 25.482.000 Auto Conveyor ( 1 set ) : Rp. 27.000.000 Picking sensor seri F3W-D Omron ( 4 Unit ) = Rp. 12.000.000 Biaya Training : Rp. 35.000.000



Total Cost Invesment = Rp. 879.000.000



BEP ( Years ) = CI / CR = 879.000.000 / 667.048.404 =



1,3 Years



Komite QCC –SS Paint Division



Dampak & Peningkatan kemampuan anggota KRITERIA PENILAIAN



MANFAAT DAN HASIL PERBAIKAN



:  Menghilangkan Potensi sakit akibat kerja dengan menaikan



Safety



• 1. Dampak perbaikan dianalisa secara SQCDME serta melakukan pencegahan terhadap dampak negatif serta penanggulangannya



level Temotoka dari -5 menjadi 0



Quality



:  Menghilangkan Flowout Ke Next Proses dari 10 kejadian menjadi 0



Delivery



:  Menunjang Effisiensi Produksi hingga 99%



 Meningkatkan akurasi pengeCheckan di Qulaity gate, dengan menghilangkan Potensial mis check by Vision Sensor



Workability :



• 2. Hasil perbaikan juga sudah diterapkan di tempat lain



Analisa SQCDME



 Menghilangkan pekerjaan tidak ergonomi



Environment :  Eliminasi Limbah kertas 6336 lembar per tahun ( Green Company ) Morale



:  Menaikkan Matrix skill Anggota QCC terhadap pemahaman materi, dari Zone C ke Zone B  Mendapatkan skill baru ( Pemograman PLC dan HMI, Digitalisasi proses data, VB, Web Base, Vision Camera dan Robot, Temotoka, dan Penerapan ilmu TPS di jalur Produksi



• 3. Pengaruh terhadap pihak yang berkepentingan (testimoni) serta ada pengesahan dan komentar yang relevan dari atasan • 4. Peningkatan kompetensi anggota dalam ber-QCC yang ditunjukkan dengan adanya data perkembangan / matrix skill



PENGELOLAAN DAMPAK NEGATIF



NO



MODE KEGAGALAN



EFEK



RPN SEBELUM



PENANGGULANGAN



RPN SESUDAH



JUDGE



1



PICKING SENSOR ERROR



ERROR DETECT SAAT AMBIL PART



120



DIBUATKAN CHECKSHEET FUNCTION PICKING SENSOR PADA AWAL SHIFT



1



O



200



DIBUATKAN CHECKSHEET FUNCTION VISION SENSOR PADA AWAL SHIFT



1



O



300



SYSTEM REDUDANCY DATA



1



O



2



VISION SENSOR TIDAK BISA CEK PART ENGINE CAMERA RUSAK FINISH



Komite QCC –SS Paint Division



Pencegahan terhadap dampak negative



Untuk menghilangkan potensi problem akibat improvement QCC ini kami mengelola dampak negatif yang mungkin timbul dengan menggunakan FMEA (Failure Mode and Effect Analysis)



3



DATA HILANG DATA CHECK ENGINE TIDAK KARENA TERSIMPAN DATABASE RUSAK



FMEA Apa itu FMEA??? (Failure Mode Effect Analysis)



Tujuan FMEA



01



1. tindakan antisipasi terhadap kemungkinan munculnya kegagalan, sehingga kegagalan tersebut dapat dicegah atau dikurangi resikonya. 2. tool wajib yang dapat membuktikan bahwa sebuah perusahaan sudah membuat sistem analisa terhadap prediksi kegagalan secara sistematis



Identifikasi potensi kegagalan (keseriusan permasalahan) yang mungkin terjadi dari setiap tahapan proses. (Severity) Identifikasi keseringan suatu permasalahan terjadi. (Occurrence)



02



Penerapan FMEA 1. Adanya design produk baru, adanya teknologi baru dan ada proses baru. 2. Terjadi perubahan pada design atau proses yang ada, perangkat pendukung baru, sumber daya baru



Risk Assesment Bagian dari evaluasi dan analisis adalah penilaian resiko atau risk assessment, penilaian tersebut dievaluasi dengan 3 tahap yaitu : •Severity : penilaian tingkat dampak permasalahan di pelanggan •Occurrence : seberapa sering penyebab kesalahan terjadi •Detection : penilaian mengenai kemampuan control produk atau proses untuk mendeteksi penyebab masalah atau failure mode.



Langkah Pembuatan



03



FMEA



INFOGRAPHI OPTION C TINYPPT designed template and background for presentation in PowwerPoint



05



04 04



Identifikasi sistem kontrol yang ada. (Detection)



Menghitung RPN (Risk Priority Number) = Severity x Occurrence x Detection



Menetapkan langkah perbaikan)



FMEA TABEL SEVERITY Efek



Berbahaya (Sangat Serius)



Keseriusan dari Efek Rangking severity sangat tinggi jika potensi kegagalan mempunyai efek terhadap keselamatan dalam pengoperasian dan pelanggaran peraturan pemerintah tanpa adanya peringatan



TABEL OCCURANCE Ranking



Kemungkinan



Rata – Rata Kegagalan



Ranking



10



Sangat Tinggi



1 diantara 2 produk



10



1 diantara 3 produk



9



1 diantara 8 produk



8



1 diantara 20 produk



7



1 diantara 80 produk



6



Rangking severity sangat tinggi jika potensi kegagalan mempunyai efek terhadap keselamatan dalam pengoperasian dan pelanggaran peraturan pemerintah dengan peringatan



9



Produk/ item tidak beroperasi (kehilangan fungsi utamanya)



8



Produk/item beroperasi tetapi performance berkurang, customer sangat tidak puas



7



Sedang



Produk/item beroperasi tetapi ada salah satu hal yang tidak beroperasi, customer tidak puas



6



Rendah



Produk/item beroperasi tetapi ada salah satu hal yang menurun performancenya, customer tidak puas



5



1 diantara 400 produk



5



Product/item beroperasi terjadi defect untuk sebagian besar customer



4



1 diantara 2000 produk



4



Sedikit mengganggu



Product/item beroperasi terjadi defect untuk separuh customer



3



1 diantara 15000 produk



3



Sangat sedikit mengganggu



Product/item beroperasi terjadi defect untuk customer yang sangat teliti



2



1 diantara 150000 produk



2



Tidak ada efek



Tidak berpengaruh



1



1 diantara 1500000 produk



1



Berbahaya dengan peringatan Sangat Tinggi Tinggi



Sangat rendah



Tinggi



Sedang



Rendah



Terkendali



FMEA TABEL DEECTION Efek



PERHITUNGAN NILAI RPN (Risk Priority Number)



Keseriusan dari Efek



Hampir tidak mungkin



Ranking



Pasti tidak dapat terdeteksi



10



Sangat kecil



9



Kecil



8



Sangat Rendah



7



Rendah



6



Sedang



5



Sedang-Tinggi



4



Tinggi



3



Sangat Tinggi



2



Sangat Tinggi



Pengecekan dengan mudah dapat terdeteksi



RPN = severity X occurance X detetion Case 1 RPN = . X .X . = 49 Case 2 RPN = . X .X . = 63



1



Proses



Potensi Kegagalan



Efek



Severity



Potensi Penyebab



Occurance



Proses Kontrol



Detrction



RPN



Perbaikan



Sealing Fr/Dr Inner



Sealer Missplaced



Terjadi Bocor



7



Ujung Nozle Aus



7



Visual cheking



1



49



Di sediakan spare nozzle di masing – masing gun



Spray base front pilar



Sagging



Appearance jelek



7



Viscositas tidak sesuai



9



Visual Cheking



1



63



Checksheet viscositas di update harian



Dampak & Peningkatan kemampuan anggota PENGEMBANGAN IMPROVEMENT



 Dengan teknologi Data Science, data yang disimpan di database dapat diolah menjadi SPC untuk monitoring kestabilan proses INPUT



• 3. Pengaruh terhadap pihak yang berkepentingan (testimoni) serta ada pengesahan dan komentar yang relevan dari atasan • 4. Peningkatan kompetensi anggota dalam ber-QCC yang ditunjukkan dengan adanya data perkembangan / matrix skill



Komite QCC –SS Paint Division



Komentar atasan



Progress



• 2. Hasil perbaikan juga sudah diterapkan di tempat lain



OUTPUT



 SPC  Predictive Mtn



 Yokoten ke 2 jalur assembling lainya



Current



• 1. Dampak perbaikan dianalisa secara SQCDME serta melakukan pencegahan terhadap dampak negatif serta penanggulangannya



PROSES



K Line 4



K Line 1



Next



KRITERIA PENILAIAN



K Line 3



Penerapan di tempat lain



Testimoni



TESTIMONI “ Hasilnya sangat bermanfaat buat kami di produksi, merupakan inovasi di bidang teknologi. Semangat berkaizen ” Toufan Sondong | Sect. Head Production



“Terimakasih kepada Team Semut Emas. sudah melakukan kaizen di jalur kami. Khususnya bidang Automation & Digitalize, sangat membuka wawasan kami. Maju Terus Team Semut Emas“ Yohan Veri Susanto | Dept. Head Production



“Tim Semut Emas datang dengan kemajuan yang luar biasa. Hasilnya bisa meningkatkan Productivitas Jalur, menghilangkan potensi sakit akibat kerja dan mengurangi biaya produksi.Tetap Semangat berinovasi Team Semut Emas ”



Tanggal : Kamis 14 Januari 2021



Morale



:



 Menaikkan Matrix skill Anggota QCC terhadap pemahaman materi, dari Zone C ke Zone B  Mendapatkan skill baru ( Pemograman PLC dan HMI, Digitalisasi proses data, VB, Web Base, Vision Camera dan Robot, Temotoka, dan Penerapan ilmu TPS di jalur Produksi



Hasilnya sangat baik dan membanggakan, Manfaatnya signifikan untuk membantu proses Analisis dan traceability



Peningkatan skill QCC



17/20



Langkah 6 : Evaluasi Hasil



( x ) Kejadian



10



Penanggulangan 3: Additional Lamp & sensor Check pada system



8



Penanggulangan 4: Add Sequence & Confirmation finish Order



6 4



10



2



2 2019



0



0



Mei '20



Jun '20



BEFORE



Jul '20



0



0



0



Sep '20



Okt '20



Nop '20



Des '20



IMPROVEMENT



0



0



Jan '21



Feb '21 AFTER



“Terimakasih kepada Team Semut Emas. sudah melakukan kaizen di jalur kami. Khususnya bidang Automation & Digitalize, sangat membuka wawasan kami. Maju Terus Team Semut Emas“ Yohan Veri Susanto | Dept. Head Production Tanggal : Kamis 14 Januari 2021 Hasilnya sangat baik dan membanggakan, Manfaatnya signifikan untuk membantu proses Analisis dan traceability



0 DPMO before



8 6



DPMO After



Nilai Sigma 5,5



6



4 2



6.2 TESTIMONI “ Hasilnya sangat bermanfaat buat kami di produksi, merupakan inovasi di bidang teknologi. Semangat berkaizen ” Toufan Sondong | Sect. Head Production



37,4



20



REDUCE 100%



1



Aug '20



40



0



1



0



Defect Per Million Opportunities



DPM



12



Penanggulangan PDCA 1 : Combine methode Check shape & Colour



Penanggulangan 1 : Penanggulangan 2: Changing Spesification Sensor in Collaboration robot with Vision Camera PC Rack



Sigma



6.1 EVALUASI HASIL QCC Flowout EG Couse Mis Type



“Tim Semut Emas datang dengan kemajuan yang luar biasa. Hasilnya bisa meningkatkan Productivitas Jalur, menghilangkan potensi sakit akibat kerja dan mengurangi biaya produksi.Tetap Semangat berinovasi Team Semut Emas ”



Novi Lekwandi Div. Head KEP



0 Before



After



6.3 MANFAAT DAN HASIL PERBAIKAN



Safety



:  Menghilangkan Potensi sakit akibat kerja dengan menaikan level Temotoka dari -5 menjadi 0



Quality : 



Menghilangkan Flowout Ke Next Proses dari 10 kejadian menjadi 0  Meningkatkan akurasi pengeCheckan di Qulaity gate, dengan menghilangkan Potensial mis check by Vision Sensor



Delivery :  Menunjang Effisiensi Produksi hingga 99%



18/20



Langkah 6 : Evaluasi Hasil Workability :  Menghilangkan pekerjaan tidak ergonomi Environment :  Eliminasi Limbah kertas 6336 lembar per tahun (



6.4 PENGELOLAAN DAMPAK NEGATIF Untuk menghilangkan potensi problem akibat improvement QCC ini kami mengelola dampak negatif yang mungkin timbul dengan menggunakan FMEA (Failure Mode and Effect Analysis)



Green Company )



1.



2.



Reduce Cost MP : 2 MP/shift ( Pos QG ) ( 4 x 166.445.351 = Rp. 665.781.404 ) Reduce Pemakaian Kertas ( Pos QG 2 ) : 6336 lembar/th = Rp. 1.267.000



Total Opportunity Cost = Rp. 667.048.404 Cost Invesment : 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.



Robot vision ( 1 Unit ) : Rp. 450.000.000 Vision sensor Camera ( 1 Unit ) : Rp. 295.508.000 PC AIO data collection ( 1 Unit ) : Rp. 21.560.000 Panel Control( 1 set ) : Rp. 12.450.000 Auto Rotary Table ( 1 set ) : Rp. 25.482.000 Auto Conveyor ( 1 set ) : Rp. 27.000.000 Picking sensor seri F3W-D Omron ( 4 Unit ) = Rp. 12.000.000 Biaya Training : Rp. 35.000.000



Total Cost Invesment = Rp. 879.000.000



RPN SEBELUM



PENANGGULANGAN



RPN SESUDAH



JUDGE



1



PICKING SENSOR ERROR



ERROR DETECT SAAT AMBIL PART



120



DIBUATKAN CHECKSHEET FUNCTION PICKING SENSOR PADA AWAL SHIFT



1



O



1



O



1



O



2



VISION SENSOR CAMERA RUSAK



TIDAK BISA CEK PART ENGINE FINISH



200



DIBUATKAN CHECKSHEET FUNCTION VISION SENSOR PADA AWAL SHIFT



3



DATA HILANG KARENA DATABASE RUSAK



DATA CHECK ENGINE TIDAK TERSIMPAN



300



SYSTEM REDUDANCY DATA



PENGEMBANGAN IMPROVEMENT



 Dengan teknologi Data Science, data yang disimpan di database dapat diolah menjadi SPC untuk monitoring kestabilan proses INPUT



PROSES



BEP ( Years ) = CI / CR = 879.000.000 / 667.048.404 =



1,3 Years



 Yokoten ke 2 jalur assembling lainya



K Line 4



K Line 1



OUTPUT



 SPC  Predictive Mtn



Next



Cost Reduction :



pemahaman materi, dari Zone C ke Zone B  Mendapatkan skill baru ( Pemograman PLC dan HMI, Digitalisasi proses data, VB, Web Base, Vision Camera dan Robot, Temotoka, dan Penerapan ilmu TPS di jalur Produksi



EFEK



Progress



Cost :



:  Menaikkan Matrix skill Anggota QCC terhadap



MODE KEGAGALAN



Current



Morale



NO



K Line 3