PENERAPANMETODE SIX SIGMA DAN DATA MININGPADA PROSESPRODUKSIKOMPONEN MEKANIK INKUBATOR BAYITSN 910 SC-ehl DI PT. TI  

Oleh:

Hapsari, Dyah Ayu Puspita ; Sugiarto, Dedy ; Fitriana, Rina

Jenis: Article from Proceeding
Dalam koleksi: Prosiding Seminar Nasional Teknologi Industri (SNTI) ke-IV: Inovasi Teknologi Ramah Lingkungan untuk Penguatan Daya Saing Industri di Jakarta, 4-5 Juni 2014 - Buku II, page 083: 1-6.
Topik: data mining; dmaic; doe; six sigma
Fulltext: 083 1-6.pdf (236.35KB)

Isi artikel

Penelitian ini menggambarkan permasalahan yang dihadapi yaitu tingginya persentase cacat produk Inkubator Bayi TSN 910 SC-ehl. Tujuan penelitian adalah menentukan nilai DPMO dan tingkat sigma, menghasilkan faktor yang berpengaruh signifikan terhadap pengaturan mesin wagner, menentukan klasifikasi faktor penentu terjadinya kecacatan, serta menentukan hasil implementasi. Metode penelitian menggunakan metodeSix Sigma dengan pendekatan DMAIC (Define-Measure-Analyze-Improve-Control) dan Data Mininguntuk meningkatkan kualitas proses produk inkubator dengan meminimasi tingginya produk cacat di PT. TI yaitu sebesar 35,5%. Berdasarkan tingginya produk cacat tersebut, maka usulan perbaikan yang diberikan adalah perancangan eksperimen dengan metode DOE, penggunaan decision tree dengan metode Data Mining, dan pemasangan timer pada bak pencelupan. Perancangan eksperimen dengan metode Design Of Experiment dapat menghasilkan setting optimum mesin wagner. Pengaturan optimum mesin wagner yang didapatkan adalah tegangan listrik (90 kV), tekanan udara (3 bar), dan powder injector (3,5 bar). Sedangkan, penggunaan decision tree dengan metode Data Mining menghasilkan klasifikasi faktor penentu terjadinya kecacatan yaitu faktor powder injector. Berdasarkan penerapan usulan perbaikan yang telah dilakukan di atas, tingkat sigma perusahaan mengalami kenaikan sebesar 0,64, yaitu dari 2,01 sigma menjadi 2,65 sigma.

Opini Anda

Klik untuk menuliskan opini Anda tentang koleksi ini!

Kembali