Penerapan metode failure mode and effect analysis (FMEA) dan data mining pada proses produksi infant warmer tsn 89 iw di PT. Tesena

DETAIL KOLEKSI

Penerapan metode failure mode and effect analysis (FMEA) dan data mining pada proses produksi infant warmer tsn 89 iw di PT. Tesena

Oleh : Adis Jayati

Info Katalog

Penerbit : FTI - Usakti

Kota Terbit : Jakarta

Tahun Terbit : 2015

Pembimbing 1 : Dedy Sugiarto

Subyek : Manufacturing company;Product defect;Production - process

Kata Kunci : fmea, design of experiment, data mining

Status Posting : Published

Status : Lengkap

File Repositori

No.	Nama File	Hal.	Link
1.	2015_TA_TI_06311031_Halaman-Judul.pdf
2.	2015_TA_TI_06311031_Bab-1.pdf
3.	2015_TA_TI_06311031_Bab-2.pdf
4.	2015_TA_TI_06311031_Bab-3.pdf
5.	2015_TA_TI_06311031_Bab-4.pdf
6.	2015_TA_TI_06311031_Bab-5.pdf
7.	2015_TA_TI_06311031_Daftar-Pustaka.pdf
8.	2015_TA_TI_06311031_Lampiran.pdf

Abstrak
Abstract

P PT. Tesena Inovindo merupakan perusahaan manufaktur yang memproduksi alat-alat kesehatan. Produk yang dihasilkan dibagi menjadi dua kelompok, yaitu medical equipment dan hospital furniture. Produk yang diteliti pada penelitian TA kali ini adalah Infant Warmer dengan tipe TSN 89 IW yang masuk ke dalam kelompok medical equipment. Infant Warmer TSN 89 IW merupakan salah satu produk unggulan dan PT. Tesena Inovindo yang mendapatkan pesanan dengan jumlah yang tinggi setiap tahunnya. Tujuan dan penelitian ini adalah mengurangi kecacatan pada produk yang diawali dengan mengidentifikasi penyebab kegagalan yang dominan melalui tabel FMEA (Failure Mode Effect And Analysis) serta diberikan usulan untuk mengurangi kecacatan yang terjadi.Dari tabel FMEA didapatkan hasil bahwa kegagalan proses yang paling dominan terjadi dalam proses produksi infant warmer TSN 89 IW adalah cat mengelupas dengan nilai RPN 210 yang terjadi pada proses pengovenan. Diberikan usulan perbaikan melalui metode design of experiment menggunakan factorial 2Â³, dalam eksperimen didapatkan 3 faktor yang berpenga 230Â° C, waktu pengovenan dengan lama pengovenan 30 menit dan 40 menit, dan jarak gantung 10 cm. Selanjutnya digunakan metode data mining dengan menggunakan analisa decision tree untuk melihat faktor yang paling berpengan signifikan dalam percobaan adalah waktu pengovenan dengan fungsi if rules jika waktu sebesar 40 menit maka hasil pengovenan yang didapatkan masuk dal am, klasifikasi good. Jika waktu 30 menit dan suhu 210Â° C maka hasil pengovenan yaig didapatkan not good. Jika waktu sama dengan 30 menit dan suhu sebesar 230Â° C kemudian jarak ganumg adalah 10 cm maka hasil pengovenan good. Jika waktu kurang adalah 30 menit dan suhu 210Â° C kemudian jarak gantung sama dengan 5 cm maka hasil pengovenan not good. Dilakukan pemanfaatan software matlab dengan membangun GUI sederhana berdasarkan decision tree yang telah dihasilkan melalui metode data mining. Selanjutnya dilakukan usulan dengan pembuatan SOP sebagai pedoman pengoperasian mesin oven dan hasil setting optimum yang telah didapatkan melalui proses desain eksperimen.

P PT. Tesena Inovindo is a manufacturing company that produces health equipment. The resulting product is divided into two groups, namely medical equipment and hospital furniture. The product studied in this TA research is Infant Warmer with TSN 89 IW type which entered into group of medical equipment. Infant Warmer TSN 89 IW is one of superior product and PT. Tesena Inovindo who get orders with high amount every year. This objective and research is to reduce the defect in the product that begins by identifying the dominant cause of failure through FMEA (Failure Mode Effect And Analysis) table and given the suggestion to reduce the defect.From the FMEA table it is found that the most dominant process failure occurs in the infant warmer TSN 89 IW production process is the flaking paint with the RPN 210 value that occurs in the process of the oven. Given the proposed improvement through the design of experimental method using factorial 2Â³, in the experiment obtained 3 factors that have 230 Â° C, the time of pengovenan with pengovenan duration of 30 minutes and 40 minutes, and hanging distance 10 cm. Data mining method is then used by using decision tree analysis to see the most significant factor in the experiment is the time of pengovenan with if rules function if the time of 40 minutes then the results of the covenant obtained in the dal am, good classification. If the time is 30 minutes and the temperature is 210 Â° C then the result of yaig categorization is not good. If the time equals 30 min and the temperature is 230 Â° C then the ganumg distance is 10 cm then the result of the covenant is good. If the time is less than 30 minutes and the temperature is 210 Â° C then the hanging distance is equal to 5 cm, then the result of not good. Matlab software utilization is done by building a simple GUI based on decision tree that has been generated through data mining method. Further proposed by making SOP as the guidance of oven machine operation and optimum setting results that have been obtained through the experimental design process.