P PT. Mitsubishi Krama Yudha Motors dan Manufacturing I (MKM I) merupakan salah satu perusahaan besar industri otomotif di Indonesia yang memproduksi kendaraan niaga yang biasa dipakai dalam distribusi. Dalam pelaksanaan produksinya, PT.MKM I menggunakan strategi penempatan produk yaitu Make To Order (MTO) dalam proses produksinya. Untuk itu, PT. MKM I dituntut untuk dapat meningkatkan performansinya dalam menjalankan setiap kegiatan operasinya yang dapat menjamin kelancaran produksi, peningkatan produktivitas dan profitabilitas. Saat ini, permasalahan yang sedang dihadapi oleh PT. MKM I khususnya divisi welding C yang memproduksi part front door adalah terjadinya gangguan aliran proses pada tiap stasiun kerja yang mengakibatkan jumlah WIP antar stasiun menjadi lebih tinggi. Dalam mengatasi permasalahan ini, maka diperlukan penerapan sistem kanban pada perusahaan untuk melancarkan aliran informasi produksi antar stasiun kerja, sehingga dihasilkan unit yang diperlukan dalam jumlah yang diperlukan pada waktu diperlukan, sesuai dengan prinsip Just In Time dan dapat mengurangi jumlah WIP antar stasiun. Jumlah permintaan produk TD (colt diesel) tertinggi pada tahun 2009 yaitu pada bulan oktober sebesar 3500 unit, oleh karena itu digunakan sebagai acuan perhitungan. Kemudian dirancang suatu kombinasi jumlah kanban yang tepat menggunakan aturan Artificial Neural Network (ANN). Sehingga jumlah kanban yang dihasilkan dapat digunakan pada permintaan konsumen yang beranekaragam jumlahnya. Kombinasi jumlah kanban yang dihasilkan dengan menggunakan aturan ANN yaitu WK1= 5, PK1=4, WK2=5, PK2-5, WK3= 5, PK3=3, WK4=5, PK4=4, WK5=5, PK5=5, WK6=5, PK6=4, WK7=5, dan PK7=3. Dan alokasi kombinasi kanban yang diusulkan, total costnya menjadi Rp. 44.235.619. Model ANN yang dibangun, kemudian diimplementasikan pada permintaan terendah di tahun 2009 yaitu 1524 unit di bulan Januari. Sehingga didapatkan kombinasi jumlah kanban yaitu WK1= 3, PK1=2, WK2=3, PK2=1, WK3= 3, PK3=2, WK4=3, PK4=2, WK5=3, PK5=1, WK6-3, PK6=1, WK7=3, dan PK7=1. Dari alokasi kombinasi kanban yang diusulkan, total costnya menjadi Rp. 26.656.643. Hal tersebut menunjukkan bahwa model ANN yang dirancang dapat digunakan untuk jumlah permintaan yang berubah-ubah.