bab 1 line balancing
Post on 30-Jun-2015
2.575 Views
Preview:
TRANSCRIPT
BAB I
LANDASAN TEORI
1.1. Simulasi Pemodelan dengan Klasifikasi Kasus Masalah Line
Assembly
1.1.1. Pendahuluan
Tujuan keseluruhan dari penelitian yang diuraikan dalam makalah ini
adalah untuk memfasilitasi model konstruksi untuk mengurangi waktu total dalam
simulasi. Ada sejumlah pilihan untuk mengembangkan ide dan salah satunya
adalah jelas pengembangan alat simulasi baru. Namun, opsi ini tidak dibahas.
Sebaliknya, penelitian ini mengembangkan metode yang menghasilkan model
simulasi yang umum berdasarkan kesamaan masalah yang ditangani sehingga
menghasilkan kesamaan langkah pengambilan keputusan. Asumsi yang
mendasarinya adalah bahwa model dengan layout yang berbeda dapat
menggunakan bentuk yang sama sebagai model karena mereka juga memiliki latar
maslah yang sama
Makalah ini pertama kali akan menyajikan masalah unik dalam sistem
manufaktur. Masalah dikumpulkan dari tinjauan literatur jurnal publikasi yang
luas dan prosiding konferensi. Didasarkan bahwa masalah mengalami
perkembangan, , dibutuhkan teknik yang dapat menghadapi dua hal yaitu
perkembangan masalah dan klasifikasi masalah. Ini mengarah pada pemilihan
cladistics. Berdasarkan klasifikasi dibentuk, elemen-elemen pemodelan yang
tepat, yaitu fisik, logis dan unsur-unsur ukuran kinerja yang dikembangkan lalu
dikumpulkan ke dalam sebuah perpustakaan template.
Bagian utama makalah ini kemudian menjelaskan pelaksanaan penelitian
tenteng prototipe yang dikembangkan sebagai pembuktian konsep. prototipe User
interface meliputi: i) masalah-masalah umum dalam sistem manufaktur, ii)
analisis evolusi dan masalah klasifikasi menggunakan cladistics; iii) model
simulasi dan mengukur kinerja dengan menggunakan konsep template. Dengan
fitur di atas, diharapkan bahwa kurva belajar dalam mengembangkan model
simulasi akan berkurang secara signifikan.
1.1.2. Latar Belakang
Bagian ini membahas masalah khas dalam sistem manufaktur, dengan
menggunakan cladistic dan pengertian tentang klasifikasi model simulasi.
1.1.2.1. Sistem Manufaktur dan Masalah Terkait
System manufaktur biasanya berurusan dengan berbagai masalah
kerusakan mesin, persediaan, perubahan product mix, untuk meminimalkan
kemacetan produksi, penjadwalan pesanan bekerja melalui pabrik, dll Selain itu,
persaingan global di antara produsen memberi tekanan konstan untuk perusahaan
manufaktur untuk meningkatkan ragam produk dan pengiriman cepat, mencapai
nol produk cacat, meminimalkan biaya dan mengurangi limbah. Ini berpengaruh
secara signifikan terhadap desain dan desain ulang sistem produksi menggunakan
simulasi. Pemahaman yang lebih baik dari masalah manufaktur dan masalah lebih
diperlukan dari sebelumnya untuk memfasilitasi proses pembentukan model. Law
(1999), misalnya, mengutip beberapa isu-isu spesifik yang dapat digunakan untuk
simulasi. pekerjaan lain di daerah yang sama, termasuk Chan dan Chan (2004),
Raj et al (2007), Hukum (1988), Drira et al (2007) dan Meller dan Gau, (1996).
Karena beberapa hambatan utama antara lain jenis yang luas dari masalah dalam
pembuatan sistem, kendala waktu, ruang lingkup masalah dalam manufaktur
terlalu luas, penelitian ini telah dibatasi untuk fokus pada lini perakitan.
1.1.2.2. Manufaktur dan Cladistics
Cladistics adalah teknik untuk klasifikasi dan analisis evolusi. Telah
banyak digunakan dalam ilmu linguistik dan biologi. Cladistics didefinisikan
sebagai sebuah metode untuk mengatur pengetahuan tentang entitas populasi
secara sistematis. Dapat juga disebut sebagai proses untuk mempelajari
keanekaragaman dan mencoba untuk mengidentifikasi dan memahami hukum-
hukum dan hubungan yang menjelaskan evolusi dan keberadaan berbagai
kelompok (McCarthy Tsinopoulos, 2000).
Selain ilmu biologi dan linguistik, cladistics juga telah diterapkan seperti
analisis manajemen organisasi, perubahan organisasi dan strategi manufaktur.
Beberapa karya yang berkaitan dengan manufakturing dan cladistics telah
dilakukan oleh sejumlah peneliti seperti Fernandez et al. (2001), Rokotobe al-Joel
et. (2002), McCarthy (1995), McCarthy et al (1997), McCarthy dan Ridgway
(2000), McCarthy et al. (2000) dan Baldwin et al (2005). Namun, aplikasi
cladistics di bidang manufaktur tidak banyak dilaporkan.
Dalam konteks penelitian ini, cladistics digunakan untuk menunjukkan
bagaimana masalah-masalah yang ada di jalur perakitan mungkin berevolusi
untuk masalah lain, kendala yang terkait untuk mempertimbangkan, dan dimana
masalah ini diperoleh melalui diagram yang disebut cladogram. Evolusi pada
setiap tingkat masalah dapat digunakan sebagai pedoman dalam rangka
memberikan solusi dan tindakan pemantauan.
1.1.2.3. Template dan Reusable Concept
Model bangunan adalah salah satu elemen kunci dalam simulasi.
Menurut Guru dan Savory, (2004), membangun model memerlukan pemahaman
penuh dari masalah (isu) dan elemen yang terlibat, dan menentukan hubungan
antara unsur-unsur yang terkait. Berdasarkan literatur melaporkan, membangun
model adalah tugas yang cukup kompleks, sangat memakan waktu kegiatan dan
mahal, dan implementasinya sulit dilakukan (Guru dan Savory, 2004; Albores et
2007, al;. Bell et 2006, al;. Kibira dan McLean, 2002 ; Mackulak et al, 1998;
Mertins et al, 2000;. Mukkamala et al, 2003; Song et al, 2006). Selain itu, ada tren
kenaikan terhadap penggunaan simulasi oleh orang-orang yang hanya memiliki
sedikit pengalaman dengan simulasi. Untuk alasan ini, pendekatan telah dilakukan
untuk mempercepat waktu model pembangunan yang mencakup penggunaan user
interface sekunder, merampingkan format data dan membangun model
menggunakan template.
Dalam konteks ini, template dapat didefinisikan sebagai satu set prebuilt,
siap untuk digunakan, untuk pemodelan objek, modul, atau model simulasi situasi
umum (Mukkamala et al, 2003). Menggunakan template, waktu pembangunan
model secara teoritis dapat berkurang karena komponen model pemodelan,
subsistem model dapt digunakan berkali kali, bahkan mungkin modelnya secara
langsung. Template memiliki sejumlah modul dan parameter model, dan
parameter ini dapat tersedia atau tidak tersedia dalam rangka agar sesuai dengan
template ke sistem yang diteliti (Guru dan Savory, 2004, Thesen, 1990). Template
biasanya memiliki beberapa karakteristik termasuk: (. Mukkamala et al, 2003)
independensi , usabilitas, replaceability, adaptasi, antarmuka pengguna efektif,
enkapsulasi struktur internal.
Hal ini didasarkan pada pengamatan pekerjaan sebelumnya, kesulitan
dalam mempercepat pengembangan model simulasi sebagian besar adalah
kenyataan bahwa masalah-masalah sistem yang terkait dengan keputusan
manufaktur tidak dikategorikan atau diklasifikasikan secara baik. Akibatnya,
untuk menghasikan template yang lebih tepat sehingga dapat mempercepat
pembangunan model , maka pemahaman tentang sistem manufaktur dan masalah
pembangunan mereka, harus diatur dengan benar.
1.1.3. Program Penelitian
Tujuan keseluruhan penelitian yang diuraikan dalam makalah ini adalah
untuk menyelidiki pendekatan baru untuk memfasilitasi pembentukan model
untuk mengurangi waktu studi simulasi. Untuk mencapai hal ini, tujuan penelitian
berikut telah ditetapkan untuk:
1. Mengembangkan pemahaman masalah khas dalam sistem manufaktur
(khususnya jalur perakitan)
2. Cladistics Terapkan teknik untuk masalah (contoh data) yang ditetapkan
untuk klasifikasi dan analisis evolusi.
3. Mengembangkan prototipe yang dapat dengan cepat membangun model
simulasi berdasarkan pendekatan template dan elemen (komponen) yang
dapat digunakan kembali.
1.1.4. Membangun Prototipe
Tiga tujuan di atas akan membuka program penelitian dalam tiga tahap.
Tahap pertama mendefinisikan masalah khas dalam sistem produksi. Tujuannya di
sini adalah untuk membangun dan mengembangkan pemahaman tentang masalah
dan perkembangannya.
Langkah kedua kemudian gunakan data sampel yang dikumpulkan dari
tahap pertama, clustering dan klasifikasi informasi sebagai sebuah cladogram.
Tahap ketiga berfokus pada pengembangan prototipe, berdasarkan cladogram
ditetapkan. Bekerja di masing-masing tiga langkah yang dijelaskan di subbagian
berikut, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.1
Gambar 1.1. Kerangka Kerja Pengembangan Prototipe
TAHAP 1: Memahami dari tipikal masalah
Masalah pertama dikumpulkan dari tinjauan literatur jurnal publikasi yang
luas dan prosiding konferensi. Tahap ini melibatkan definisi strategi pencarian
untuk mengidentifikasi sumber data yang relevan, kerangka waktu dan kata kunci
yang digunakan didasarkan pada basis data berbagai publikasi. Strategi Pencarian
terutama difokuskan pada masalah di lini perakitan.
Sebelum memilih materi untuk review lengkap, dokumen muncul dalam
daftar untuk setiap kombinasi kata kunci yang cocok yang disaring dengan
menghapus semua duplikat catatan. Kemudian judul dipelajari untuk mengetahui
relevansi nya. Akhirnya, ringkasan dan isi dari semua dokumen ditinjau sebelum
memilih review penuh dokumen.
Berdasarkan hasil penelaahan terhadap publikasi, 196 papers dipilih
sebagai bagian dari studi. Kebanyakan dari mereka terkait dengan masalah line
balancing dalam sistem manufaktur. Masalah line balancing dapat dibagi untuk
beberapa masalah terkait lainnya seperti model produk, rekonfigurasi sumber
daya, benda kerja dan gerakan, parallelisation, dan masalah tugas tugas seperti
yang ditunjukkan pada Gambar 1.2.
Gambar 1.2. Masalah Perakitan Line Balancing
Hal ini dapat jelas terlihat bahwa masalah yang paling umum telah
dilaporkan di koran ditinjau berkaitan dengan model produk (34%). Model
Produk terdiri dari atas model tunggal, model campuran dan multi / model batch.
Ketiga faktor memberikan dampak yang signifikan terhadap
keseimbangan jalur perakitan. Persentase tertinggi kedua adalah benda kerja dan
gerakan (21%) dan ini diikuti dengan masalah pekerjaan dan penugasan (18%).
Masalah yang paling umum keempat adalah parallelisation, yang merupakan
persentase 14% dari rasio secara keseluruhan. Pada ujung lain skala, rekonfigurasi
adalah yang paling tidak umum ditinjau dari literatur.
Cara untuk memindahkan potongan di jalur perakitan dapat dibagi menjadi
ritme dan tanpa ritme. Menurut (et al Boysen., 2007), salah satu fitur utama dari
lini kecepatan adalah bahwa semua stasiun secara simultan mulai beroperasi dan
bagian-bagian yang dipindahkan ke stasiun berikutnya pada kecepatan yang sama.
Siklus waktu untuk sistem ini teklah ditentukan sebelumnya. Lini tanpa ritme
terbagi atas sinkron dan non sinkron, tapi ini lebih fokus pada karakteristik non
sinkron Karakteristik utama dari jenis lini adalah bahwa seluruh bagian pekerjaan
dibawa ke stasiun kerja berikutnya secara non sinkron ketika pekerjaan telah
selesai (Boysen et al., 2007, Boysen et al, 2008.).
Jika waktu proses pada mesin tertentu terlalu cepat, ini dapat
mengakibatkan stasiun memiliki idle time yang tinggi karena lamanya waktu
menunggu bagian pekerjaan berikutnya. Jika mesin tertentu dipecah di baris ini,
ini juga menyebabkan kemacetan dan kekurangan bahan baku di antara seluruh
lini. Idle time stasiun akan meningkat dan ini menyebabkan tingkat WIP tinggi
(proses-pada-pengerjaan), waktu yang lama, dan rendahnya throughput. Untuk
mengatasi masalah ini, salah satu solusi adalah untuk mengalokasikan buffer
dalam jalur produksi, tapi pertimbangan harus diberikan pada bagaimana ukuran
yang dibutuhkan untuk buffer dan sebuah lokasi yang ideal dalam sistem.
Akibatnya, masalah akan meningkatkan biaya operasi untuk sistem secara
keseluruhan (Malakooti, 1994; Powell, 1994).
Ada tiga ciri utama dari model produk sebagai model tunggal, model
campuran dan model multi-batch. Dalam model produksi campuran, operasi yang
cukup identik antara stasiun karena semua model didasarkan pada produk yang
sama dan perbedaan hanya terdapat pada atribut produk. Model ini memiliki
variasi dalam waktu pengolahan dan hal ini dapat menyebabkan overloading
karena urutan operasi yang tidak tepat yang menyebabkan waktu pemrosesan
yang tinggi pada stasiun (Boysen et al, 2008.). Selain itu, alokasi tugas dan
sumber daya dalam model campuran harus dipertimbangkan karena masalah dapat
membuat dampak yang signifikan pada biaya operasi.
Dalam produksi / batch multi model, proses perakitan dilakukan di batch
pada sumber daya yang sama, terutama mesin (Boysen et al, 2007.). batch yang
berbeda membutuhkan setup yang berbeda atau konfigurasi ulang, dan ini
menyebabkan waktu setup tinggi dan waktu yang lama. Multi-batch produksi juga
mungkin perlu mempertimbangkan masalah yang berkaitan dengan tenaga kerja
manual (Boysen dkk, 2008.). beban kerja batch baru dapat mengubah isi dari
stasiun / dan ini dapat mempengaruhi banyak operator yang bekerja. Perubahan
beban kerja antar operator mengarah ke spesialisasi yang lebih rendah, biaya
pelatihan tambahan, dan banyak sisa produksi / limbah.
Lini produksi tidak seimbang dapat disebabkan oleh masalah yang
berkaitan dengan rekonfigurasi sumber daya. Rekonfigurasi sumber daya dapat
direferensikan sebagai redistribusi sumber daya (Boysen et al, 2008.). Struktur
baru sumber daya mempengaruhi distribusi beban isi / workstation, alokasi alat
berat dan realokasi stasiun kerja. Menurut Becker dan Scholl (2006), tugas yang
telah ditetapkan harus dipertimbangkan untuk menyeimbangkan lini jika posisi
alat berat tidak dapat dipindahkan. Jika perubahan posisi dilakukan maka akan
tercipta beberapa keterbatasan seperti keterbatasan biaya gerak dan ruang.
Masalah lain yang potensial dapat berkembang dari line balancing adalah
keseimbangan masalah paralelisasi. Paralelisasi dapat terdiri dari garis paralel,
stasiun paralel dan tugas-tugas paralel. Menurut Becker dan Scholl (2006), stasiun
paralel dapat berupa duplikasi dari operator atau stasiun yang melakukan tugas
yang sama di suatu bagian. Meskipun pendekatan ini mampu menyeimbangkan
line dalam hal siklus waktu, tapi juga dapat meningkatkan biaya operasional.
tugas-tugas paralel dapat diimplementasikan dengan menugaskan tugas yang sama
di stasiun yang berbeda untuk menyeimbangkan lini (Pinto et al, 1975.).
Pendekatan lain yang mungkin yang dapat digunakan untuk menetapkan
keseimbangan antara lini adalah dengan menggunakan garis paralel. Kendala yang
mungkin berkembang dari pendekatan ini penugasan pekerjaan pada stasiun,
alokasi masalah tenaga kerja dan jumlah baris yang harus di instal. Semua isu
perubahan harus dijaga ketat karena tingginya biaya operasional.
Tugas dan penugasan masalah terdiri dari integrasi antara kelompok bisnis
/ tugas, stasiun, serikat pekerja, dan urutan operasi. Bartholdi (1993) dan Bukchin
dan Masin (2004) menganggap penetapan pekerjaan dan stasiun tugas permanen
dengan tujuan menyeimbangkan jalur perakitan. Satu lagi karakteristik yang perlu
dipertimbangkan dalam masalah tugas tugas adalah ketidaksesuaian antara
operasi. operasi yang tidak kompatibel tidak dapat ditugaskan ke stasiun yang
sama karena operasi ini dapat meningkatkan waktu total operasi di stasiun
(Bhattacharjee dan Sahu, 1988). Selain itu, link dari operasi perlu diperhitungkan
karena beberapa tugas yang berhubungan satu sama lain dan mereka harus
ditugaskan ke stasiun yang sama (Lapierre dan Ruiz, 2004). Masalah tugas tugas
dapat mempengaruhi tugas sumber daya dan kemampuan untuk operasi masalah /
tugas (Becker dan Scholl, 2006).
TAHAP 2: Teknik Cladistics dan klasifikasi
Pada tahap ini, teknik cladistics digunakan untuk mengklasifikasikan
masalah (data sampel) yang dikumpulkan dari Tahap 1. Tujuan dari fase ini
adalah untuk menghasilkan skema klasifikasi dan untuk melakukan analisis
evolusioner untuk masalah yang sedang dibangun. Evolusi masing-masing
kelompok masalah dapat diidentifikasi secara efektif melalui diagram pohon
disebut cladogram sebuah. cladogram dikembangkan menggunakan alat untuk
analisis filogenetik disebut MacClade. MacClade adalah versi MacOSX berbasis
dan dapat digunakan sebagai editor data, pohon penampil dan perangkat analisis
untuk digunakan dengan program lain untuk analisis tabungan (cari pohon
terpendek). Berdasarkan data sampel yang dikumpulkan, karakteristik untuk
setiap masalah yang diidentifikasi dalam rangka untuk membuat tabel matriks.
Berdasarkan tabel matriks, analisis statistik, pengelompokan data, dan cladogram
itu dikembangkan inMacClade.
TAHAP 3: Pengembangan Prototipe
Tahap 3 berfokus pada pengembangan prototipe. Berdasarkan set
cladogram, semua unsur fisik yang dibutuhkan untuk membangun model simulasi
diidentifikasi. Unsur-unsur fisik utama adalah mesin, suku cadang, conveyor, dan
tenaga kerja (sumber daya). Selain itu, unsur yang dibutuhkan untuk mengukur
kinerja dari sistem (misalnya tingkat produksi, waktu throughput, WIP) juga akan
diidentifikasi. Template untuk elemen-elemen ini akan dikembangkan dengan
menggunakan modul. Modul (template) dapat digunakan kembali untuk masalah
terkait berdasarkan kebutuhan pengguna. Gambar 3 menunjukkan contoh
bagaimana informasi cladogram dijabarkan ke dalam template. Contoh ini
menunjukkan bahwa biaya operasional yang tinggi ini disebabkan tingkat
throughput yang rendah, waktu yang lama, highWIP, kemacetan dan lini tidak
seimbang.
Ambil contoh jangka panjang. Lead time dapat digunakan sebagai
indikator untuk mengukur kinerja. Dalam hal ini, sambil membantu user untuk
membangun model simulasi fisik, elemen-elemen untuk mengukur waktu,
misalnya, histogram, atribut, variabel, dll, kemudian akan tersedia. Unsur-unsur
ini kemudian dibuat sebagai modul yang dapat mudah didapat dari prototipe yang
dikembangkan. Selain itu, cladogram dapat digunakan untuk meminta orang
untuk memberikan pengguna indikasi awal untuk menyadari potensi masalah lain
yang mungkin timbul. Masalah saat ini bukanlah akar masalah karena pengguna
mungkin perlu untuk memecahkan masalah lain pertama kali untuk mengatasi
masalah saat ini secara efektif.
Graphical user interface atau panel kontrol (input user) digunakan untuk
berinteraksi dengan alat simulasi. Panel kontrol ini akan membantu pengguna
untuk membangun model dan menanamkan mengukur kinerja secara real time.
Selain itu, panel kontrol akan memberikan petunjuk langkah-demi-langkah,
panduan pengguna dalam model bangunan dan elemen pilih yang cocok untuk
pengukuran kinerja. Gambar 1.4 memperlihatkan panel kontrol yang telah
dikembangkan sebagai user interface. Panel kontrol ini memberikan panduan
kepada pengguna tentang cara menggunakan prototipe ini dan untuk menambah
logika dalam elemen Saksi. Ada empat tingkat prosedur:
1. Pengguna harus mengidentifikasi komponen fisik (unsur) yang diperlukan
untuk model simulasi.
2. Mengubah tata letak komponen berdasarkan kebutuhan pengguna jika
diperlukan.
3. Menentukan rute untuk bagian / bahan.
4. Masalah dan tolok ukur kinerja.
Gambar 1.3. Membangun Cladogram dan Membuat Template
Gambar 1.4. Pembuatan Prototipe
Gambar 1.5. Output dari Simulasi
Semua komponen fisik yang diperlukan oleh pengguna diciptakan dalam
kontrol layar. Pengguna dapat mengubah lokasi setiap komponen dan perubahan
nilai setiap komponen interaktif. Kemudian, pengguna dapat menentukan rute dari
bagian dan membuat ringkasan rute yang diletakkan pada kolom tujuan. Setiap
komponen (elemen) yang dibuat dalam prototipe ini dikembangkan sebagai
modul yang didasarkan pada model atau konsep komponen model yang reusable .
Selain itu, panel kontrol akan menawarkan ukuran kinerja yang memadai yang
mungkin diperlukan untuk setiap masalah yang muncul berdasarkan kebutuhan
pengguna. Pada titik ini, jendela lain muncul untuk memandu pengguna untuk
memasukkan input logika yang diperlukan untuk menerapkan langkah-langkah
unsur-unsur inWitness.
Gambar 1.5 menunjukkan output simulasi. Pengguna dapat mengubah
nilai setiap komponen (elemen) inWitness jika perlu. Selain itu, pengguna dapat
menjalankan dan menghentikan simulasi menggunakan panel kontrol. Pengguna
dapat menambahkan komponen lebih, mengubah jalan dan menjalankan simulasi
secara real time. Pengguna berdasarkan analisis statistik ukuran kinerja, dapat
memantau masalah secara efektif.
1.1.5. Diskusi dan Kesimpulan
Penelitian yang diuraikan dalam dokumen ini berhubungan dengan
mengembangkan metode untuk menghasilkan model simulasi yang dapat di
generalisasikan berdasarkan kesamaan dari masalah sehingga jalan pengembilan
keputusan yang harus dibuat. Sebuah prototipe juga dikembangkan untuk
menunjukkan bukti dari konsep. Cladistics diterapkan untuk mengklasifikasikan
masalah dan rincian masalah evolusi mereka jalan. Dari ini, komponen
perpustakaan telah berkembang menjadi alat simulasi yang di komersialkan..
Selain itu, pendekatan yang diusulkan dapat memfasilitasi pembentukan
model dengan memberikan peringatan lanjutan untuk pemodel tentang masalah di
masa depan yang mungkin timbul sebagai konsekuensi dari masalah lain. Selain
itu, prototipe juga dapat digunakan sebagai alat pelatihan dengan menyediakan
pengetahuan mengetahui-bagaimana dari berbagai aspek studi simulasi. Seperti
untuk pekerjaan masa depan, kerangka yang diusulkan untuk pengembangan
prototipe akan terus ditingkatkan untuk membuatnya lebih kuat dan meningkatkan
kegunaan.
1.2. Menyeimbangkan Mesin : 2 Tahap Heuristik
1.2.1. Pendahuluan
Garis pemesinan secara luas digunakan dalam industri otomotif dan
lainnya. Mereka mahal dengan investasi besar dalam instalasi dan implementasi.
Investasi ini mempengaruhi untuk sebagian besar biaya barang jadi. Oleh karena
itu, produsen baris mesin semakin tertarik untuk mengoptimasi proses desain
secara online. Tujuannya adalah untuk mengoptimalkan beberapa kriteria seperti
biaya total investasi, jumlah workstation dan biaya operasi, (alat, kekuatan
manusia, energi, dll.) Atau waktu siklus . Perhatikan bahwa profitabilitas garis
tergantung langsung pada biaya desain dan karenanya harus diminimalkan.
Dengan cara ini, optimasi telah menjadi isu penting untuk desain garis mesin.
Dalam tulisan ini, kita berurusan dengan masalah mesin keseimbangan
lintasan yang muncul dalam tahap desain awal. Kami menganggap beberapa baris
serial-paralel yang terdiri dari CNC (Computer Numerical Control) mesin. Ada
mesin sejajar pada setiap stasiun dan waktu setup antara operasi pada setiap mesin
(urutan tergantung setup-kali). Tujuan utama dari masalah line balancing adalah
untuk meminimalkan jumlah mesin untuk siklus waktu tertentu. Kami
mengusulkan dua-tahap metode heuristik untuk memecahkan masalah ini.
Karya ini dikembangkan dalam kerjasama dengan mitra industri (PCI-
SCEMM). PCI mengajukan solusi untuk bagian-bagian kompleks seperti kepala
silinder mesin. Sebuah keganjilan dari jenis garis merupakan kebutuhan bagi
menempatkan beberapa mesin secara paralel di setiap stasiun untuk menghormati
waktu siklus tertentu. karakteristik tambahan baris ini adalah bahwa ada urutan-
tergantung waktu setup di setiap stasiun. Untuk pengetahuan kita, seperti masalah
belum diteliti dalam literatur.
Machining line adalah kasus khusus dari jalur perakitan [15]. Sebuah
baris dari mesin yang dilengkapi dengan satu set mesin dimana operasi yang
berbeda dijalankan. Setiap operasi dicirikan oleh: operasi waktu, satu set operasi
yang harus didefinisikan sebelum (kendala diutamakan), satu set operasi yang
akan dilakukan pada workstation yang sama (kendala inklusi), satu set operasi
yang tidak dapat dijalankan pada sama workstation (kendala pengecualian).
Perjanjian khusus yang dikaji oleh dua faktor utama. Yang pertama adalah
kebutuhan untuk mempertimbangkan waktu non-produktif antara operasi (waktu
setup) bervariasi sesuai dengan urutan operasi yang ditugaskan. Faktor kedua
adalah kemungkinan (bahkan wajib) untuk memparalelkan aliran di setiap stasiun
menggunakan mesin paralel. Penggunaan mesin paralel menciptakan kesulitan
tambahan untuk menyeimbangkan beban, namun perlu dalam hal stasiun dengan
proces.
Buku ini terdiri dari enam bagian. Bagian 2 menyajikan keadaan seni
untuk jalur perakitan balancing masalah. Perhatian khusus diberikan kepada
masalah dengan mesin paralel atau waktu persiapan sequencedependent. Pada
Bagian 3, ada definisi lengkap dari masalah dan notasi yang digunakan. Sebuah
metode heuristik untuk perkiraan solusi masalah ini, maka diusulkan dalam
Bagian 4. Bagian 5 berurusan dengan eksperimen komputasi dan, akhirnya,
Bagian 6 memberikan kesimpulan komentar dan perspektif dari pekerjaan ini.
1.2.2. Bagian dari Seni
Negara Seni jalur perakitan masalah balancing (ALBP) telah dipelajari
secara ekstensif sejak pertama kali diterbitkan Salveson. Selain itu, sebuah studi
lengkap telah dibuat oleh beberapa peneliti dalam lima puluh tahun terakhir
dengan aplikasi yang menarik banyak ditutup. survei komprehensif untuk masalah
ini disajikan dalam [6], [9], dan [20]. Dalam [6], penulis membedakan dua isu
tradisional, yaitu perakitan garis sederhana balancing masalah SALBP dan jalur
perakitan umum balancing masalah GALBP. Metode yang tepat terutama
didasarkan pada Cabang & Bound dan pendekatan pemrograman dinamis, lihat
[1], [10], [23]. The ALBP adalah NP-hard [8]. Oleh karena itu, penelitian banyak
yang telah dihasilkan untuk memecahkan masalah dengan mengembangkan
teknik-teknik heuristik [3], [16], [18].
Di antara ekstensi diusulkan untuk SALBP, dua berkaitan dengan
masalah kita, yaitu penggunaan mesin paralel dan pertimbangan waktu setup
operasi. Sekarang kita akan menyajikan pekerjaan penelitian utama telah
mempertimbangkan dua ekstensi.
[11] adalah yang pertama kali memperkenalkan penggunaan mesin
paralel untuk ALBP. mesin paralel menjalankan operasi yang sama pada bagian
yang berbeda dari produk. Penulis menyajikan keunggulan seperti baris: waktu
non-produktif berkurang (waktu idle), waktu siklus dihormati (jika ada operasi
dengan waktu operasional melebihi waktu siklus), output meningkatkan produksi
yang dikenakan oleh mengoperasikan terpanjang dan akhirnya,, waktu
transportasi dan materi mengalir di internet telepon. Dalam [19],
menyeimbangkan masalah dengan workstation paralel dipertimbangkan. Resolusi
pendekatan terhadap masalah ini dengan algoritma cabang dan terikat diusulkan.
Tulisan ini [5] mengusulkan perpanjangan waktu untuk mempertimbangkan isu-
isu mati. Pendekatan Heuristic diusulkan dalam [4] untuk jalur multi-produk
menyeimbangkan masalah dengan workstation paralel. Artikel [17] mempelajari
jalur perakitan multi-tujuan menyeimbangkan masalah dengan waktu operasional
stokastik dan mesin paralel. Dalam [10] yang diajukan oleh penulis.
Dengan demikian, masalah line balancing dengan stasiun paralel telah
dipelajari secara ekstensif di dalam literatur sejak publikasi [19]. Beberapa metode
telah dikembangkan. Pada saat yang sama, sangat sedikit penelitian telah
dikhususkan untuk jalur perakitan menyeimbangkan masalah dengan waktu setup
sequence-dependent. Dalam tulisan ini, kami mengeksplorasi masalah baru di
mana kita mengobati kedua paralelisasi dari stasiun dan sequencedependent waktu
setup.
Baris lain masalah keluarga balancing telah dijelaskan untuk saluran
mesin yang digunakan dalam produksi massal. Garis-garis ini terdiri dari mesin
multi-spindle mana beberapa operasi dilakukan secara bersamaan dengan
menggunakan peralatan khusus (kepala multi-spindel). Masalahnya adalah
memilih para pemimpin zona dan menempatkan pekerjaan meminimalkan total
biaya (dari stasiun dan manajer zona) selama pelaksanaan semua operasi dan
menghormati semua kendala. Dalam [14], algoritma jalur lebih pendek diusulkan
untuk kasus di mana semua kepala spindle yang tersedia diketahui terlebih dahulu.
Untuk masalah yang sama di [7] dua model PID telah diusulkan dan diuji. Dalam
[13], jenis yang sama masalah dianggap tetapi di mana himpunan semua Kepala
waktu mungkin tidak diketahui sebelum optimisasi.
Setup waktu antara operasi telah dibahas pertama di [26] sebagai alat
untuk memodifikasi kedua, penulis mengusulkan suatu pendekatan kolom
generasi untuk memecahkan masalah ini. Sejak publikasi itu, ada beberapa artikel
tentang hal ini, kita hanya bisa menyebutkan [24], yang mendefinisikan masalah
urutan perakitan tergantung (SDALBP) kali setup [2] dan variabel urutan di mana
transaksi tersebut diolah, yang mengusulkan suatu pendekatan heuristik untuk
masalah ini. Usulan model MIP dan dekomposisi heuristik. Dalam [12] untuk
masalah yang sama mengembangkan dua heuristik. Masalah-masalah ini garis
transfer saldo berbeda dari mereka yang dianggap dalam makalah ini, karena tidak
ada mesin paralel dan waktu setup sebelumnya. Namun, masalahnya dianggap
dalam dokumen ini, tidak ada kepala sekrup. Operasi dilaksanakan secara
berurutan satu per satu. Akhirnya, penggunaan mesin CNC adalah khas untuk
jalur mesin yang fleksibel, tetapi dokumen penelitian yang paling dalam bidang
ini fokus pada evaluasi fleksibilitas yang diperoleh (lihat misalnya [21]), bukan
masalah keseimbangan.
1.2.3. Permasalahan
Kami menganggap masalah liene balancing adalah sebagai berikut
Operasi yang sama diduplikasi dan diprOoses secara paralel tapi pada mesin yang
berbeda dan item.N,1,2,...) operasi (operasi ditugaskan untuk k stasiun).
ditentukan oleh rencana pengolahan untuk produk akan dirancang. Bagian A ke
mesin melalui urutan stasiun kerja (kO) dalam rangka instalasi mereka. Setiap
workstation dilengkapi dengan setidaknya satu mesin berjalan dalam garis waktu
siklus (TO) dengan satu set k N 1,2, Dalam kasus di mana sebuah workstation
beban kerja melebihi waktu siklus baris, mesin paralel yang identik dapat diinstal.
Kemudian, siklus waktu setempat (TO,K) adalah sama dengan jumlah siklus mesin
waktu paralel dikalikan dengan baris.
Ada kendala pada penugasan operasi, yaitu:
1. Kendala yang diutamakan yaitu hubungan antar operasi, hubungan ni
menentukan urutan operasi yang tepat. Kami menganggap bahwa Pi
merupakan himpunan pendahulu dari operasi i.
2. Kendala pengecualian, yaitu melarang 2 operasi di stasiun yang sama.
3. Kendala dari inklusi, kebutuhan untuk melaksanakan operasi kelompok tetap
di stasiun yang sama.
4. Pengisian urutan waktu setup, Setup waktu tergantung pada urutan operasi
yang ditugaskan.
1.2.4. Metode Heuristik
Pada bagian ini, kami mengusulkan sebuah metode heuristik untuk
memecahkan masalah yang dikaji. Ini adalah heuristik dalam dua fase:
1. Fase Pertama (Algoritma 1), kami akan membuat stasiun dan menetapkan
operasi sambil memuaskan semua kendala masalah dengan menggunakan
algoritma greedy.
2. Tahap Kedua (Algoritma 2), kami kelompok stasiun dalam rangka
meminimalkan jumlah posisi saat mengambil mempertimbangkan kendala
dari masalah pengecualian. Kami akan menyajikan notasi tambahan berikut:
- M adalah bagian dari operasi yang belum ditugaskan
- Tk adalah waktu kendur (waktu yang tersedia
- Op dipilih untuk mengatur operasi untuk menjalankan stasiun
- TSI adalah waktu setup yang diperlukan untuk pelaksanaan operasi i di
urutan yang disampaikan
- Nmachine (k) adalah jumlah mesin di stasiun k
- μ0adalah pemanfaatan stasiun tingkat batas (tarif dasar maksimum)
"stasiun yang sekarang" adalah tempat kita mengatur operasi pada langkah selama
algoritma. Selama waktu ini stasiun itu tidak sepenuhnya disajikan, kita tidak bisa
membuka stasiun baru. Jika stasiun dibuka, stasiun saat ini. Algoritma yang
diusulkan menggunakan tiga daftar operasi:
1. Lp: Sebuah subset dari pendahulunya m operasi belum ditetapkan
2. Lf: Lp subset operasi yang dapat ditugaskan untuk musim ini, yaitu:
a. Waktu yang dibutuhkan untuk pelaksanaan operasi (waktu operasional
plus untuk waktu setup) kurang dari beban kerja waktu yang tersedia dari
musim saat ini,
b. Sedikitnya salah satu posisi kemungkinan operasi tersedia pada musim
saat ini,
c. Sedikitnya satu jenis potensi untuk musim sekarang adalah kompatibel
dengan penugasan operasi,
d. Tidak ada pembatasan pengecualian antara operasi dan operasi yang telah
ditetapkan untuk stasiun.
1.2.4.1. Algoritma I
Algoritma pertama mulai dan menciptakan stasiun. Pada setiap iterasi, set
Lp (Langkah 3) diperbarui. set ini berisi operasi hanya dengan semua
pendahulunya ditugaskan atau tidak sama sekali. Setelah itu, tentukan Lf
(Langkah 4) dibuat. Hal ini terdiri dari operasi yang dapat diberikan ke stasiun
hari ini, yaitu waktu operasional lebih kecil dari waktu kendur stasiun dan mereka
tidak memiliki masalah dengan pengecualian operasi telah terpengaruh untuk
stasiun ini. Jika Lf kosong (Langkah 5), stasiun baru diciptakan, Lp dan Lf
diperbarui. Jika Lf tidak kosong, itu memilih operasi yang memiliki waktu
pengoperasian terlama. Biarkan op akan operasi (Langkah 6). Kemudian, set
operasi didefinisikan LI (Langkah 7). Kemudian, kegiatan operasional ditugaskan
ke stasiun LI saat ini (langkah 9-12). Jika stasiun saat ini adalah lengkap (waktu
slack kurang dari waktu pengoperasian minimum), tetapi DSL operasi lainnya
harus ditugaskan ke stasiun saat ini (misalnya, saya operasi memiliki kendala
inklusi dengan j sudah terpengaruh, karena itu kita tidak bisa saya menetapkan ke
stasiun yang lain). Dalam hal ini, mesin paralel ke stasiun saat ini ditambahkan
(langkah 10). Jika tidak, stasiun yang baru didirikan. Algoritma ini diproses setiap
kali operasi Op dipilih untuk ditugaskan sampai semua operasi dari semua yang Li
telah diberikan.
Gambar 1.6. Algoritma I
1.2.4.2. Algoritma II
Setelah keseimbangan lintasan dengan Algoritma 1, kami mencoba untuk
meminimalkan jumlah stasiun sedangkan stasiun pengelompokan menggunakan
algoritma kedua berikut. Urutan semua operasi yang ditetapkan ke stasiun
diperiksa. Algoritma memverifikasi jika ada kendala pengecualian antara
subsequences dua stasiun berturut-turut. Jika demikian, algoritma pergi ke stasiun
berikutnya, jika tidak, maka dua stasiun dikelompokkan bersama dan diperbarui
parameter baris: stasiun waktu siklus setempat, jumlah mesin di stasiun, dan
urutan operasi telah ditetapkan, dll Pada akhir iterasi, stasiun baru untuk
memverifikasi semua masalah kendala awal. Sebuah iterasi baru dimulai dari
stasiun pertama dari baris. Algoritma akan berhenti bila kita memiliki garis iterasi
tanpa modifikasi.
Gambar 1.7. Algoritma II
1.2.4.3. Ilustrasi
Dalam rangka untuk menggambarkan prosedur yang direkomendasikan,
kami menyajikan contoh numerik dengan 10 operasi TO = 40, μ0 = 0,7. Gambar
1.6 memberikan grafik precedence dan waktu operasi. Kendala inklusi
{(2,4 ) , ( 8,9 ) ,(5,6)} dan kendala eklusi {(2,7 ) ,(3,4)}.
Gambar 1.8. Grafik Precedence
Pertama, kita menerapkan suatu algoritma untuk contoh ini. Solusi
demikian diperoleh terdiri dari lima stasiun. Satu stasiun (Stasiun 4) berisi dua
mesin, stasiun lainnya dengan mesin tunggal. Total downtime sebesar 76 unit
waktu, dan ada 3 stasiun yang memiliki tingkat utilisasi yang lebih rendah
daripada kecepatan ambang batas (maksimum), lihat Tabel 1. Selanjutnya, kami
menerapkan Algoritma 2. Solusi baru ini terdiri hanya dari stasiun 4 dan 5 mesin.
Total downtime sebesar 36 unit waktu, dan hanya ada satu stasiun mana tingkat
pemanfaatan di bawah ambang batas, lihat Tabel 1.
Tabel 1.1. Hasil Eksperimen
1.2.5. Eksperimen
Dalam rangka untuk mengevaluasi kinerja heuristik dikembangkan,
kedua algoritma telah diimplementasikan dan diterapkan dalam kasus yang
berbeda masalah yang dibahas.
19 contoh secara acak yang dihasilkan dengan karakteristik yang mirip
dengan masalah industri nyata. Untuk menghasilkan hal ini, kita telah
mempertimbangkan perbedaan jumlah operasi (antara 10 dan 100). Mengenai
sejumlah kendala, kami menggunakan ukuran berikut kendala kepadatan: Dp =
(2*z)/(n(n-1)).Di mana z adalah jumlah kendala. Kami telah menetapkan
kepadatan kendala didahulukan, inklusi dan eksklusi sampai 5%, 2% dan 3%,
masing-masing.
Semua kasus telah diselesaikan dalam CPU SUN UltraSPARC IIII
dengan 1593 MHz dan 16 GB memori. Waktu komputasi yang sangat rendah
(kurang dari 0,5 detik misalnya). Dampak dari algoritma dalam hitungan detik,
masing-masing, jumlah stasiun dan jumlah mesin yang signifikan. Bahkan, ketika
ia mengikat dua musim, jumlah dari downtime dapat melebihi garis waktu siklus
dan sehingga untuk menghapus mesin. Namun, jika waktu siklus yang dihormati
atas setiap stasiun, tingkat utilisasi bisa sangat tinggi untuk beberapa stasiun.
Mencatat waktu transportasi di seluruh stasiun dan variasi acak yang mungkin
operasi kali, maka perlu untuk mengadopsi marjin dengan model siklus waktu
singkat mengingat bahwa tujuan garis siklus waktu. Kami uji coba model untuk
berbagai nilai margin ini: waktu siklus dianggap oleh heuristik bervariasi antara
85% dan 100% dari tujuan siklus waktu. Memang, stasiun hanya bisa diisi ketika
kita menerima 100% dari waktu siklus.
Gambar 1.9 menyajikan jumlah mesin yang diperoleh untuk empat nilai
yang berbeda (yaitu waktu siklus model adalah 85%, 90%, 95% dan 100% dari
tujuan siklus waktu). Jelas, jumlah mesin meningkat marjin. Namun, menarik
untuk dicatat bahwa perbedaan umumnya rendah (kurang dari 3 mesin) dan tidak
meningkat secara signifikan dengan ukuran sampel. Tidak ada perbedaan yang
signifikan tentang jumlah stasiun.
Gambar 1.9. Jumlah Mesin untuk Margin Yang Berbeda
.
Gambar 1.10. Tingkat Utilisasi Mesin untuk Instansi Operasi 75 dan
Keseimbangan Antara Tingkat Utilisasi Maksimum dan Jumlah Stasiun dari
Instansi Operasi 75
Peningkatan sedikit jumlah mesin dapat menyebabkan peningkatan yang
signifikan dari tingkat pemanfaatan untuk beberapa stasiun. Gambar 1.10
menunjukkan repartition dari tarif untuk setiap nilai batas tingkat utilisasi
maksimum. Interval termasuk nilai untuk mesin yang berbeda. Tingkat
pemanfaatan mesin dimuat empat tertinggi turun ketika kita mengubah nilai batas
maksimum pada tingkat utilisasi dari 85% menjadi 100%. Heuristik tidak
memakan waktu. Oleh karena itu, mereka dapat dengan mudah digunakan untuk
menghitung perbedaan trade-off antara jumlah stasiun dan maksimal berwenang
tingkat pemanfaatan (utilisasi dari batas kecepatan), lihat Gambar 1.10. Sebagai
contoh, kami telah diperoleh untuk contoh ini 5 trade-off, dimana 3 dari mereka
adalah efisien. 2 orang lainnya yang tidak tampak menarik karena mereka
memerlukan tingkat utilisasi maksimum lebih besar untuk mendapatkan jumlah
stasiun yang sama.
1.2.6. Kesimpulan dan Perspektif
Pendekatan heuristik untuk menyeimbangkan garis pemesinan dengan
stasiun paralel dan setup kali sequencedependent disajikan. Sejalan, mesin akan
melewati suatu urutan stasiun kerja serial. Baris ini mondar-mandir. Mesin paralel
dapat diinstal pada setiap workstation. Operasi yang sama diduplikasi dan
diproses secara paralel tapi pada mesin yang berbeda dan item yang berbeda.
Setup kali antara operasi dianggap, mereka bergantung pada urutan operasi yang
sedang diproses. Menyeimbangkan masalah ini terdiri dalam menentukan urutan
operasional untuk menentukan jumlah mesin paralel workstation dipasang pada
setiap workstation sambil meminimalkan jumlah mesin yang digunakan. Sebuah
heuristik baru telah diusulkan untuk masalah ini, dan hasil komputasi dilaporkan.
Sebuah studi pertama kemungkinan trade-off antara waktu siklus dan jumlah
mesin juga telah disajikan. Penelitian di masa depan akan menyelidiki lebih lanjut
perdagangan ini.
Integrasi sistem pendukung keputusan untuk memecahkan masalah
industri akan diusulkan kemudian. Juga, heuristik ini dapat memberikan yang baik
atas terikat pada fungsi tujuan untuk masalah yang diteliti dan dapat digunakan
dalam metode resolusi yang sesuai. Sebuah perbaikan kemungkinan heuristik
yang diusulkan dapat terinspirasi oleh COMSOAL (Komputer Metode
Sequencing Operasi untuk Majelis Lines) heuristik, lihat [3]. COMSOAL adalah
multi-pass metode iteratif yang menghasilkan solusi menggunakan operasi
penugasan acak untuk workstation. Pendekatan ini telah digunakan untuk
menyeimbangkan garis pemesinan dengan kepala multi-spindel, lihat [12].
Pengembangan kerangka kerja menggunakan heuristik metaheuristic kuat (lihat
misalnya [25]) dapat meningkatkan kinerjanya juga.
1.3. Line Balancing1
1 Ginting, Rosnani.2007.Sistem Produksi.Yogyakarta : Graha Ilmu hal 205-209
Line Balancing (lintasan perakitan) biasanya terdiri dari sederetan area
kerja yang dinamakan stasiun kerja yang ditangani seorang atau lebih operator dan
ada kemungkinan ditangani dengan bermacam–macam alat. Masing-masing
operator mengerjakan elemen kerja apabila unit produk melewati stasiun kerja.
Jadi dalam proses pengerjaan satu unit produk, semua atau hampir semua kerja
terlibat dan item yang menjalani pengerjaan akan bertambah komplit pada setiap
stasiun.
Menurut tujuan optimisasi yang dipertimbangkan, ada 4 versi masalah
SALBP (Simple Assembly Line Balancing Problem) yaitu:
1. Versi-1, untuk meminimisasi jumlah stasiun kerja dengan waktu siklus yang
ditentukan.
2. Versi-2, untuk meminimisasi waktu siklus dengan jumlah stasiun kerja yang
telah ditentukan.
3. Versi-E, untuk memaksimumkan efisiensi lintasan E
4. Versi-F, untuk menyelesaikan masalah yang mungkin/layak (feasible) untuk
waktu siklus dan jumlah stasiun kerja yang telah ditentukan.
Salah satu tujuan dasar dalam menyusun line balancing adalah untuk
membentuk dan menyimbangkan beban yang dialokasikan pada tiap stasiun kerja.
Tanpa keseimbangan seperti ini, maka akan terjadi sejumlah ketidakefisienan dan
peran beberapa stasiun akan mempunyai beban kerja yang lebih banyak dari
stasiun kerja yang lainnya.
Waktu yang dibutuhkan menyelesaikan pekerjaan pada masing-masing
stasiun kerja biasanya disebut service time atau station time. Sedangkan waktu
yang tersedia pada masing-masing stasium kerja disebut waktu siklus.
Pengalokasian elemen-elemen pada stasiun-stasiun kerja dibatasi oleh dua
kendala utama, yaitu:
1. Precedence Constraint
Dalam proses assembling ada dua kondisi yang biasanya muncul. Pertama,
tidak ada ketergantungan dari komponen- komponen dalam proses
pengerjaannya. Jadi setiap komponen mempunyai kesempatan untuk
dilaksanakan pertama kali. Dengan kata lain tidak ada precedence untuk setiap
item. Batasan praktisnya adalah bahwa hanya ada satu dari komponen-
komponen ini yang dikerjakan pertama kali dan di sini dibutuhkan prosedur
penyeleksian untuk menentukan prioritas. Kedua, apabila satu komponen telah
dipilih untuk dirakit, urutan untuk merakit komponen lain telah dimulai. Di
sini dinyatakan batasan precedence untuk pengerjaan komponen- komponen.
Ada beberapa cara untuk menggambarkan kondisi precedence di atas. Alat
atau cara paling efektif untuk menggambarkan kondisi ini adalah dengan
menggunakan diagram precedence. Precedence diagram dapat disusun dengan
menggunakan dua simbol dasar:
a. Elemen simbol adalah lingkaran dengan nomor elemen dikandung di
dalamnya.
Gambar 1.11. Bentuk Elemen Simbol
b. Hubungan antar simbol
Biasa menggunakan anak panah untuk menyatakan hubungan dari elemen
simbol yang satu terhadap elemen simbol yang lain. Precedence
dinyatakan dengan perjanjian bahwa elemen pada ekor anak panah harus
mendahului elemen pada kepala panah.
Gambar 1.12. Hubungan Antar Simbol
2. Zoning Constraint
Selain Precedence Constraint, pengalokasian elemen-elemen kerja pada
stasiun-stasiun kerja juga dibatasi oleh Zoning constraint yang menghalangi
atau mengharuskan pengelompokan elemen kerja tertentu pada stasiun
tertentu.
1
1.3.1. Pendefinisian Masalah Line Balancing2
Dalam lintas perakitan produksi sebuah produk biasanya ada sejumlah k
elemen kerja. Untuk masing- masing elemen kerja dibutuhkan waktu proses
selama tk ( k = 1, 2, …, k) dan total waktu yang dibutuhkan untuk merakit sebuah
produk adalah:∑k=1
K
t k.
Gambar 1.13. Salah Satu Bentuk Diagram Precedence
K elemen kerja juga dibatasi oleh hubungan precedence yang biasa
diberikan oleh diagram precedence. Gambar 1.. menunjukkan salah satu bentuk
diagram precendence. Elemen kerja i merupakan predecessor dari elemen kerja j
jika proses perakitan menghendaki elemen kerja i dikerjakan terlebih dahulu
sebelum elemen j. Apabila ada sejumlah Q unit yang akan dirakit selama priode
waktu T, maka waktu siklus C secara matematis dapat diturunkan sebagai berikut:
C=TQ
Dan juga seandainya n menyatakan jumlah stasiun di lintasan perakitan
dan Pi (i = 1, 2, …, n) menyatakan waktu stasiun yaitu jumlah dari waktu yang
ditugaskan pada stasiun i, maka :
∑i=1
n
Pi=∑k=1
k
tk
2 Ginting, Rosnani.2007.Sistem Produksi.Yogyakarta : Graha Ilmu hal 210-212
Tujuan dasar dari penyeimbangan lintasan perakitan adalah untuk
menugaskan elemen-elemen kerja pada stasiun-stasiun kerja dalam berbagai cara
dimana batasan precedence tidak dilanggar dan waktu menganggur (idle time)
minimum, yaitu dengan minimisasi :
∑i=1
n
(c−pi) dimana C pi, i = 1, 2, … , n
karena
∑i=1
n
(c−pi)=nc−∑i=1
n
pi=nc−∑k=1
k
tk=nc−kons tan
Maka minimisasi pesamaan di atas sama dengan minimisasi jumlah
stasiun atau waktu siklus atau keduanya tergantung mana yang akan memberikan
hasil yang lebih baik.
Terdapat beberapa istilah yang sering digunakan pada line balancing
yaitu3:
a. Waktu Menganggur (Idle Time)
Idle time adalah selisih atau perbedaan antara Cycle Time (CT) dan Stasiun
Time (ST), atau CT dikurangi ST. (Baroto, 2002).
Keterangan:
n = Jumlah stasiun kerja
Ws = Waktu stasiun kerja terbesar
Wi =Waktu sebenarnya pada stasiun kerja
i = 1,2,3,…,n
b. Keseimbangan Waktu Senggang (Balance Delay)
Balance Delay merupakan ukuran dari ketidakefisienan lintasan yang
dihasilkan dari waktu mengganggur sebenarnya yang disebabkan karena
pengalokasian yang kurang sempurna di antara stasiun-stasiun kerja. Balance
Delay dapat dirumuskan sebagai berikut (Baroto, 2002):
3 http://file2shared.wordpress.com/keseimbangan-lintasan-line-balancingproduksi/diakses pada tanggal 15 Februari 2011
Keterangan:
D = Balance Delay (%)
n = Jumlah stasiun kerja
C = Waktu siklus terbesar dalam stasiun kerja
∑ti = Jumlah semua waktu operasi
ti = Waktu operasi
c. Efisiensi Stasiun Kerja
Efisiensi stasiun kerja merupakan rasio antara waktu operasi tiap stasiun kerja
(Wi) dan waktu operasi stasiun kerja terbesar (Ws). Efisiensi stasiun kerja
dapat dirumuskan sebagai berikut (Nasution, 1999):
d. `Efisiensi Lintasan Produksi (Line Efficiency)
Line Efficiency merupakan rasio dari total waktu stasiun kerja dibagi dengan
siklus dikalikan jumlah stasiun kerja (Baroto, 2002) atau jumlah efisiensi
stasiun kerja dibagi jumlah stasiun kerja (Nasution, 1999).
Line Efficiency dapat dirumuskan sebagai berikut:
Keterangan:
STi = Waktu stasiun kerja dari ke-i
K = Jumlah stasiun kerja
CT = Waktu siklus
e. Smoothest Indeks
Smoothet Indeks merupakan indeks yang menunjukkan kelancaran relatif dari
penyeimbangan lini perakitan tertentu.
Keterangan:
ST max = Maksimum waktu di stasiun
STi = Waktu stasiun di stasiun kerja i
f. Work Station
Work Station merupakan tempat pada lini perakitan di mana proses perakitan
dilakukan. Setelah menentukan interval waktu siklus, maka jumlah stasiun
kerja yang efisien dapat ditetapkan dengan rumus (Baroto, 2002):
Keterangan:
ti =Waktu operasi (elemen)
C = Waktu siklus stasiun kerja
Kmin = Jumlah stasiun kerja minimal.
1.3.2. Teknik-teknik Line Balancing4
Untuk penyeimbangan lintasan perakitan, terdapat beberapa teori yang
dikemukakan oleh para ahli yang meneliti bidang ini. Secara garis besar, metode
ini dibagi dalam dua bagian, yaitu:
1. Pendekatan Analitis
2. Pendekatan Heuristik
Pada awalnya, teori-teori line balancing dikembangkan dengan
pendekatan matematis/ analitis yang akan memberikan solusi optimal, tapi lambat
laun akhirnya para ahli yang meneliti bidang ini mulai menyadari bahwa
pendekatan secara matematis tidak ekonomis. Hal tersebut membuat para ahli
mengembangkan metode heuristik. Metode ini didasarkan pada pendekatan
matematis dan akal sehat. Batasan heuristik menyatakan pendekatan trial and
error yang menjadikan metode ini lebih mudah digunakan. Pendekatan heuristik
4 Ginting, Rosnani.2007.Sistem Produksi.Yogyakarta : Graha Ilmu hal 212-218
merupakan suatu cara yang praktis, mudah dimengerti dan mudah diterapkan.
Untuk mendapatkan gambaran yang lebih lengkap, berikut ini diberikan beberapa
model analitis dan model heuristik untuk penyeimbangan lintasan perakitan.
1.3.2.1.Metode Helgeson dan Birnie5
Metode ini biasanya lebih dikenal dengan ranked positional weight system
(sistem RPW). Langkah pertama adalah membuat diagram membuat diagram
precedence dan matriks precedence. Kemudian dihitung bobot posisional untuk
setiap elemen yang didapat dari penjumlahan waktu pengerjaan elemen tersebut
dengan waktu pengerjaan elemen lain yang mengikuti elemen tersebut.
Gambar 1.14. Diagram Precendence untuk Menerangkan Metode RPW
Dari diagram precedence di atas, bobot setiap elemen dapat dihitung
sebagai berikut :
a. Untuk elemen a = a + b + c + d + e = 24
b. Untuk elemen b = b + c + e = 16
c. Untuk elemen c = c + e = 13
d. Untuk elemen d = d + e = 11
e. Untuk elemen e = e = 9
Hubungan precedence juga bisa dibuat dalam bentuk matriks di mana
setaip hubungan bernilai –1,0,1. Hubungan precedence yang bernilai +1 , jika
elemen yang mau dihubungkan itu dikerjakan sebelum elemen yang mau
dihubungkan dengannya, bernilai –1 jika sebaliknya, dan 0 jika tidak ada
hubungan.
Tabel 1.2. Contoh Matriks Precedence
5 Ibid.hal 71-74.
Elemen
KerjaA B c D e
A 0 1 1 1 1
B -1 0 1 0 1
C -1 -1 0 0 1
D -1 0 0 0 1
E -1 -1 -1 -1 0
Dari matriks precedence, bobot setiap elemen di dapat dari penjumlahan
waktu pengerjaan untuk elemen tersebut dengan elemen yang bernilai +1 pada
masing-masing baris. Sebagai contoh diambil elemen b.
Tabel 1.3. Penjumlahan Bobot Elemen B
A b C d eTotal
B -1 0 1 0 1
Positional Weight 3 + 4 + 9 16
Terlihat bahwa masing-masing elemen mempunyai bobot dan elemen yang
mempunyai bobot yang paling besar menempati rank 1, bobot yang terbesar
berikutnya menempati rank ke-2 dan seterusnya sampai semua elemen didaftar.
Apabila ada dua elemen yang bobotnya sama mereka bisa diurut sesuai urutan
mereka di daftar.
Penugasan elemen-elemen terhadap stasiun kerja mengikuti langkah
berikut:
1. Elemen yang mempunyai bobot paling tinggi (rank 1) ditempatkan pada
stasiun 1.
2. Hitung perbedaan antara elemen ai yang telah ditempatkan dan waktu siklus. T
= C - ai
3. Kemudian dipilih elemen dengan bobot terbesar berikutnya dan dilakukan
pemeriksaan terhadap:
a. Precedence, hanya elemen yang semua pendahulunya sudah ditempatkan
boleh bergabung.
b. Waktu pengerjaan di elemen tersebut harus sama atau lebih kecil dari
waktu stasiun yang masih tersedia atau t pada perhitungan no.2 Apabila
elemen a dan b telah dipenuhi kemudian elemen tersebut ditempatkan
pada stasiun yang pertama dan teruskan langkah dengan elemen bobot
tertinggi berikutnya, kemudian hitung C – (ai + ai+1) dan apabila ai+2 < C –
(ai + ai+1) dan precedence nya sudah ditempatkan semua, maka ai+2
ditempatkan pada stasiun kerja 1. Apabila kondisi a dan b tidak terpenuhi
tinggalkan elemen tersebut dan lanjutkan dengan elemen rank berikutnya.
4. Langkah 2 dan 3 diulang sampai tidak ada perbedaan waktu antara jumlah dari
waktu elemen-elemen di stasiun kerja dengan waktu siklus Ci atau tidak ada
kemungkinan untuk menugaskan elemen lagi pada stasiun kerja karena
batasan precedence atau semua waktu dari elemen sisa lebih besar dari waktu
stasiun yang tersedia.
5. Stasiun kerja kedua dimulai dengan memilih elemen yang bobotnya paling
besar dari elemen yang belum ditempatkan.
6. Langkah 2, 3, 4, dan 5 berlanjut sampai semua elemen dikelompokkan dalam
stasiun-stasiun kerja.
Perlu diingat di sini bahwa waktu siklus yang dihitung pada lintasan
merupakan gambaran dari target dan kenyataannya waktu siklus dalam lintasan
merupakan waktu stasiun kerja yang paling lama yang mungkin sama atau tidak
dengan waktu siklus target. Balance delay dapat dihitung untuk memberikan
gambaran apakah telah tercapai keseimbangan yang baik atau belum, yakni
dengan rumus sebagai berikut:
D=n . Sm−∑
i=1
n
Si
n . Sm
Dimana: D = balance delay
Sm = waktu stasiun yang paling maksimum dalam lintasan
n = jumlah stasiun kerja
Si = waktu masing-masing stasiun ( i = 1,2,…,n )
1.3.2.2.Metode Kilbridge Wester (Region Approach)
Dalam metode ini diagram precedence dengan elemen-elemennya
dikelompokkan dalam sejumlah kelompok. Semua elemen yang tergabung dalam
sebuah kolom independent karenanya dapat permutasikan diantara mereka dalam
berbagai cara tanpa melanggar kaidah precedence. Elemen-elemen juga bisa
ditransferkan dari kolom satu ke kolom lain dikanannya tanpa mengubah
precedence dengan menjaga permutabilitas dalam kolom yang baru.
Adapun langkah-langkah yang harus dilakukan salam metode ini, antara
lain:
1. Buat diagram precedence dari persoalan yang dihadapi
2. Kelompokkan daerah precedence dari kiri ke kanan dalam bentuk kolom-
kolom
3. Gabungkan elemen-elemen dalam daerah precedence yang paling kiri dalam
berbagai cara dan ambil hasil gabungan terbaik yang hasilnya sama atau
hampir sama dengan waktu siklus
4. Apabila ada elemen-elemen yang belum bergabung dan jumlahnya lebih kecil
dari C lanjutkan menggabungkannya dengan elemen di daerah precedence di
kanannya dengan memperhatikan batasan precedence
5. Proses berlanjut sampai semua elemen bergabung dalam suatu stasiun kerja
Untuk menjelaskan prosedur di atas, kita dapat melihat contoh soal yang
terdapat pada Gambar 1.. Selanjutnya dibuat prioritas pembebanan operasi di
stasiun kerja yang disusun berdasarkan urutan waktu operasi dari besar ke kecil.
Proses pembebanan pekerjaan pada stasiun kerja dapat dilihat pada Tabel
1. Pada akhir setiap pembebanan pada sebuah stasiun kerja, selalu dilihat
kemungkinan penukaran operasi yang telah dibebankan dengan salah satu operasi
pengikut akan menghasilkan waktu stasiun kerja yang lebih tinggi.
Tabel 1.4. Prioritas Pembebanan di Tiap Wilayah
Wilayah Prioritas Operasi
20
23
21
90
43
30
22
33
22
37
45
22 30
22
21 63
I II VIVIII VI4320
3022
I
II
III
IV
V
VI
4,5,3,7,1
9,2,8,6,10
11,12
14,13
15
16
Gambar 1.15. Pembagian Jaringan Kerja dalam Wilayah-wilayah
Tabel 1.5. Pembebanan Operasi pada Stasiun Kerja
Stasiun Pembebanan Waktu Operasi Efisiensi
1
3
4
2
7
5
13
16
10
8
9
6
11
12
14
15
Stasiun 1 Operasi04
Stasiun 2 Operasi05, 03, 06
Stasiun 7 Operasi15, 16
Stasiun 5 Operasi08, 12, 13
Stasiun 4 Operasi02, 10, 11
Stasiun 3 Operasi07, 01, 09
Stasiun 6 Operasi14
t=90”Eff=100%
t=86”Eff=96%
t=86”Eff=96%
t=86”Eff=95%
t=87”Eff=97%
t=84”Eff=93%
t=81”Eff=90%
Kerja Operasi Stasiun Kerja Stasiun Kerja
1 4 90 90/90=100%
2 5,3(7->6),6 30+23+33=86 86/90=96%
3 7,1,9 21+20+45=86 86/90=96%
4 2,(8->10)10,11 43+22+22=87 87/90=97%
5 8,12,13 37+22+22=81 81/90=90%
6 14 86 86/90=95%
7 15,16 21+63=84 84/90=93%
Efisiensi rata-rata Lintas Keseluruhan 95,4%
Keterangan:
1. Operasi 7 dipertukarkan dengan 6 menghasilkan peningkatan waktu stasiun
dari 74 menit menjadi 86 menit.
2. Operasi 8 dipertukarkan dengan 10 dan 11 menghasilkan peningkatan waktu
stasiun dari 80 menit menjadi 87 menit.
Hasil pembebanan operasi pada stasiun kerja dapat dilihat pada gambar
dibawah ini.
Gambar 1.16. Hasil Pembebanan Operasi pada Stasiun Kerja
Balance delay dapat dihitung untuk memberikan gambaran apakah telah
tercapai keseimbangan yang baik atau belum, yakni dengan rumus sebagai
berikut:
D=n . Sm−∑
i=1
n
Si
n . Sm
Dimana: D = balance delay
Sm = waktu stasiun yang paling maksimum dalam lintasan
n = jumlah stasiun kerja
Si = waktu masing-masing stasiun ( i = 1,2,…,n )
1.3.3. Pengukuran Waktu Kerja
1.3.3.1. Metode Pengukuran Waktu6
Pengukuran waktu ditujukan untuk mendapatkan waktu baku penyelesaian
pekerjaan yaitu waktu yang dibutuhkan secara wajar oleh seorang pekerja normal
untuk menyelesaikan suatu pekerjaan yang dijalankan dalam sistem kerja terbaik.
Ini dimaksudkan untuk menunjukkan bahwa waktu baku yang dicari bukanlah
waktu penyelesaian yang diselesaikan secara tidak wajar seperti terlalu cepat atau
terlalu lambat.
Secara garis besar, metode pengukuran waktu terbagi ke dalam dua bagian, yaitu:
1. Pengukuran secara langsung
Pengukuran yang dilakukan secara langsung di tempat dimana pekerjaan
yang bersangkutan dijalankan. Dua cara yang termasuk pengukuran
langsung adalah cara jam henti (stopwatch time study) dan sampling kerja
(work sampling).
2. Pengukuran secara tidak langsung
Pengukuran secara tidak langsung merupakan pengukuran waktu tanpa
harus berada ditempat kerja yaitu dengan membaca tabel-tabel yang
tersedia asalkan mengetahui jalannya pekerjaan melalui elemen-elemen
6 Sutalaksana, Iftikar. Z. 1979. Teknik Tata Cara Kerja. Hal.: 117-163.
pekerjaan atau elemen-elemen gerakan. Yang termasuk pengukuran tidak
langsung adalah data waktu baku dan data waktu gerakan.
Dengan salah satu cara ini, waktu penyelesaian pekerjaan yang dikerjakan
dengan suatu sistem kerja tertentu dapat ditentukan. Sehingga jika pengukuran
dilakukan terhadap beberapa alternatif sistem kerja, kita dapat memilih yang
terbaik dari segi waktu yaitu sistem yang membutuhkan waktu penyelesaian yang
tersingkat.
1.3.3.2.Pengukuran Waktu Jam Henti (Stopwatch Time Study)
Sesuai dengan namanya, maka pengukuran waktu ini menggunakan jam
henti (stopwatch) sebagai alat utamanya. Cara ini tampaknya merupakan cara
yang paling banyak dikenal, dan karenanya paling banyak dipakai. Salah satu
yang menyebabkannya adalah kesederhanaan aturan-aturan yang dipakai.
Ada beberapa aturan pengukuran yang dijalankan untuk mendapatkan
hasil yang baik. Aturan-aturan tersebut dijelaskan dalam langkah-langkah berikut
ini.
1. Langkah-langkah sebelum melakukan pengukuran
a. Penetapan tujuan pengukuran
Dalam pengukuran waktu, hal-hal penting yang harus diketahui dan
ditetapkan adalah untuk apa hasil pengukuran, berapa tingkat ketelitian
dan tingkat keyakinan yang diinginkan dari hasil pengukuran tersebut.
b. Melakukan penelitian pendahuluan
Yang dicari dari pengukuran waktu adalah waktu yang pantas diberikan
kepada pekerja untuk menyelesaikan suatu pekerjaan.
c. Memilih operator
Operator yang akanmelakukan pekerjaan yang dikukur bukanlah orang
yang begitu saja diambil dari pabrik. Orang ini harus memenuhi
beberapa persyaratan tertentu agar pengukuran dapat berjalan baik dan
dapat diandalkan hasilnya. Syarat-syarat tersebut adalah berkemampuan
normal dan dapat diajak bekerja sama.
d. Melatih operator
Walaupun operator yang baik telah didapat, terkadang masih diperlukan
pembelajaran bagi operator tersebut terutama jika kondisi dan cara kerja
yang dipakai tidak sama dengan yang biasa dijalankan operator. Dalam
keadaan ini operator harus dilatih terlebih dahulu karena sebelum diukur
operator harus terbiasa dengan kondisi dan cara kerja yang telah
ditentukan.
e. Mengurai pekerjaan atas elemen-elemen pekerjaan
Disini pekerjaan dipecah menjadi elemen pekerjaan yaitu merupakan
gerakan bagian dari pekerjaan yang bersangkutan. Elemen-elemen inilah
yang diukur waktu siklusnya. Waktu siklus adalah waktu penyelesaian
satu satuan produksi sejak bahan baku mulai diproses di tempat kerja
yang bersangkutan.
f. Menyiapkan alat-alat pengukuran
Setelah kelima langkah tersebut dapat dijalankan dengan baik, tibalah
sekarang pada langkah terakhir sebelum melakukan pengukuran yaitu
menyiapkan alat-alat yang diperlukan.
Alat-alat tersebut adalah:
1) Stopwatch
2) Lembar pengamatan
3) Pena atau pensil
4) Papan pengamatan
2. Melakukan pengukuran waktu
Pengukuran waktu adalah pekerjaan mengamati dan mencatat waktu-waktu
kerjanya baik setiap elemen ataupun siklus dengan menggunakan alat-alat
yang telah disiapkan terlebih dahulu. Hal pertama yang dilakukan adalah
pengukuran pendahuluan. Tujuan pengukuran pendahuluan ialah untuk
mengetahui berapa kali pengukuran harus dilakukan untuk tingkat ketelitian
dan keyakinan yang diinginkan.
3. Tingkat ketelitian dan tingkat keyakinan
Tingkat ketelitian dan keyakinan adalah pencerminan tingkat kepastian yang
diinginkan oleh pengukur setelah memutuskan tidak akan melakukan
pengukuran yang sangat banyak. Tingkat ketelitian menunjukkan
penyimpangan maksimum hasil pengukuran dari waktu penyelesaian
sebenarnya. Sedangkan tingkat keyakinan menunjukkan besarnya keyakinan
pengukur bahwa hasil yang diperoleh memenuhi syarat ketelitian tadi.
4. Melakukan perhitungan waktu baku
Jika pengukuran-pengukuran telah selesai yaitu semua data yang didapat
memiliki keseragaman yang dikehendaki dan jumlahnya telah memenuhi
tingkat ketelitian dan keyakinan yang diinginkan, maka selesailah kegiatan
pengukuran waktu. Langkah selanjutnya adalah mengolah data tersebut
sehingga memeberikan waktu baku.
1.3.3.3.Penentuan Waktu Baku
Pada prinsipnya data waktu baku berisi data dari waktu yang diperlukan
untuk menyelesaikan suatu pekerjaan yang telah diteliti pada waktu yang lalu.
Dengan demikian bila pekerjaan tersebut diulang lagi, waktu yang pantas untuk
menyelesaikannya sudah diketahui. Memang karena diperlukannya biaya yang
tinggi dalam pembentukan data waktu baku, cara ini baru menguntungkan bila
pekerjaan terus dilakukan terus-menerus.
Kesamaan suatu pekerjaan dengan pekerjaan yang lainnya lebih banyak
terletak pada elemen-elemennya, artinya satu atau beberapa elemen terjadi pada
beberapa pekerjaan. Misalnya elemen mengambil bahan dapat terjadi pada hampir
semua pekerjaan pada setiap tempat kerja. Jika waktu untuk elemen ini dibakukan
maka ini dengan mudah dan cepat diketahui setiap saat elemen ini muncul di
pekerjaan manapun. Begitu pula halnya dengan elemen-elemen yang lain. Dengan
melakukan penguraian maka waktu penyelesaian berbagai pekerjaan dapat
ditentukan dengan mudah.
Kemampuan untuk menguraikan suatu pekerjaan ke dalam elemen-
elemennya merupakan hal yang mutlak harus dipunyai oleh peneliti,, karena
semakin kecil elemen pekerjaan diharapkan semakin luas pemakaian data waktu
baku yang dibentuknya. Hal ini terjadi karena elemen-elemen pekerjaan yang
kecil diharapkan akan muncul dalam beberapa pekerjaan yang berbeda.
Untuk dapat membentuk waktu baku dengan baik, maka sudah tentu
pembentukannya pun harus mengikuti langkah-langkah yang teratur. Untuk
mendapatkan hasil pengukuran yang baik, dilakukan pengukuran waktu dengan
jam henti.
Hal ini harus diperhatikan dalam pengukuran adalah melakukan interval
dan tingkat harga yang diukur. Hal ini penting karena berhubungan dengan
ketelitian hasil pengukuran, dan keleluasaan dalam pemakaian hasil penelitian.
Sebelum pengukuran dilaksanakan terlebih dahulu harus ditetapkan cara
pengumpulan data yang baik. Hal ini dapat dibantu dengan memakai aturan-aturan
dari perancangan percobaan. Dalam perancangan tersebut, hal-hal yang harus
diperhatikan adalah antara lain penentuan tingkat pengukuran, kualitatif atau
kuantitatifnya faktor-faktor yang berpengaruh, dan yang tidak kalah pentingnya
adalah menentukan model percobaan. Hal ini disebakan karena adanya beberapa
keadaan tertentu yang memerlukan model-model yang tertentu pula.
Misalnya bila kita mengadakan penelitian waktu sepanjang hari, jelas kita
tidak dapat mengharapkan hasil kerja yang sama dari pekerja yang diamati pada
pagi hari dan pekerja yang diamati siang hari. Begitu pula bila kita meragukan
kesamaan dari dua mesin yang dipakai untuk penelitian yang sama.
Jika pengukuran telah selesai, yaitu semua data yang didapat memiliki
keseragaman yang dikehendaki, dan jumlahnya telah memenuhi tingkat-tingkat
ketelitian dan keyakinan yang diinginkan, maka selesailah kegiatan pengukuran
waktu. Langkah selanjutnya adalah mengolah data tersebut sehingga memberikan
waktu baku.
Cara untuk mendapatkan waktu baku dari data yang telah terkumpul itu
adalah sebagai berikut:
1. Hitung waktu siklus rata-rata dengan:
Ws= ∑ X1
N
Dimana X1 dan N menunjukkan arti yang sama dengan yang telah dibahas
sebelumnya.
2. Hitung Waktu Normal Dengan
Wn = Ws x P
Dimana P adalah faktor penyesuaian. Faktor ini diperhitungkan jika pengukur
berpendapat bahwa operator bekerja dengan kecepatan tidak wajar, sehingga
hasil perhitungan waktu perlu disesuaikan atau dinormalkan dulu untuk
mendapatkan waktu siklus rata-rata yang wajar. Jika pekerja bekerja dengan
wajar, maka faktor penyesuaian P sama dengan 1, hal ini jika dianggap
bekerja cepat.
3. Hitung waktu baku
Akhirnya setelah perhitungan di atas selesai, waktu baku penyelesaian
pekerjaan didapatkan dengan:
Wb = Wn x Allowance
Allowance atau kelonggaran diberikan kepada pekerja untuk menyelesaiakan
pekerjaannya disamping waktu normal. Kelonggaran ini biasanya diberikan
untuk hal-hal seperti kebutuhan pribadi, menghilangkan rasa fatigue, dan
gangguan-gangguan yang mungkin terjadi yang tidak dapat dihindarkan oleh
pekerja. Umumny akelonggaran dinyatakan dalam persen waktu normal.
1.3.4. Rating Factor
Rating Factor adalah kegiatan evaluasi kecepatan atau tempo kerja
operator pada saat pengukuran kerja berlangsung. Kecepatan usaha, tempo
maupun performance kerja semuanya menunjukkan kecepatan gerakan operator
pada saat bekerja. Tujuan diterapkannya performace rating adalah untuk
menunjukkan kemampuan kerja operator pada saat bekerja agar bisa ditentukan
waktu normal pada suatu operasi kerja.
Waktu normal merupakan waktu yang diperoleh dari suatu pengukuran
kerja berdasarkan waktu pengamatan dan performance rating. Rumus menentukan
waktu normal (WN ) adalah sebagai berikut:
WN = waktu pengamatan x (% rating faktor/100%).
Jika operator tidak bekerja dengan kecepatan yang wajar maka pekerja
dikatakan memiliki waktu normal yang tidak sebagaimana mestinya dengan kata
lain -nya tidak normal. Performance rating digunakan untuk mengukur waktu
normal dari sebuah operator kerja, sehingga tinggi rendahnya performance rating
akan sebanding dengan besar kecilnya waktu normal.
1. Adapun tingkat performance rating operator dibagi menjadi tiga yaitu:
Apabila operator dinyatakan terlalu cepat yaitu bekerja di atas kewajaran
(normal) maka rating factor-nya akan lebih besar daripada satu ( p>1 atau
p> 100 persen).
2. Apabila operator dinyatakan bekerja terlalu lambat yaitu bekerja di bawah
kewajaran (normal) maka rating factor akan lebih kecil dari satu ( p<1
atau p<100 persen).
3. Apabila operator bekerja secara normal (wajar) maka rating factor-nyaadalah
sama dengan satu ( p = 1 atau p = 100 persen ). Untuk kondisi kerja dimana
operasi secara penuh dilaksanakan oleh mesin maka waktu yang diukur
dianggap waktu normal.(Wignjosoebroto,Sritomo. Ergonomi, Studi Gerak dan
Waktu.202,1995).
Ada berbagai macam sistem di dalam menentukan performance rating
yaitu:
1. Skill And Effort Rating
2. Westing House System’s Rating
3. Syntetic Rating
4. Performance Rating / Speed Rating
Yang paling sering digunakan dalam pengukuran performance rating
adalah metode Weting House dan Speed Rating. Westing House adalah suatu
pengukuran kerja dimana menurut Bedaux didasarkan pada kecakapan (skill),
usaha (effort), kondisi kerja (condition), dan keajegan (consictency) dari operator
di dalam melakukan kerja.
Skill didefinisikan sebagai kemapuan atau keahlian yang dimiliki oleh
manusia yang didapatkan melalui pendidikan, baik pendidikan formal maupun
informal. Effort didefinisikan sebagai usaha yang dilakukan untuk melakukan
suatu input yang ditargetkan. Working Condition (kondisi kerja) berhubungan
dengan lingkungan kerja. Consistency ( konsistensi ) adalah ketetapan atau
konsistensi seorang operator untuk melakukan pekerjaan.
Berikut akan diuraikan beberapa sistem untuk memberikan rating yang
umumnya diaplikasikan dalam aktivitas pengukuran kerja.
1. Skill dan Effort Rating
Sekitar tahun 1961, Charles E. Bedaux memperkenalkan suatu sistem untuk
pembayaran upah atau pengendalian tenaga kerja. Sistem yang diperkenalkan
olehnya ini berdasarkan pengukuran kerja dan waktu baku yang dinyatakan
dengan angka “Bs”. Prosedur pengukuran kerja yang dilakukan oleh Bedaux
meliputi penentuan rating terhadap kecakapan dan usaha-usaha yang
dilakukan oleh operator pada saat bekerja, disamping juga
mempertimbangkan kelonggaran (allowance). Disini Bedaux menetapkan 60
BS sebagai performance standard yang harus dicapai oleh seorang operator
yang bekerja dalam kecepatan normal diharapkan akan mampu mencapai
angka 60 Bs per jam, dan pemberian insentif dilakukan pada tempo kerja rata-
rata sekitar 70 sampai dengan 85 Bs per jam. Sebelum Bedaux
memperkenalkan sistemnya, performance rating biasanya dilaksanakan
dengan jalan menganalisa langsung dari data waktu yang diperoleh dari
pengukuran stop watch. Sehingga apabila seorang operator bekerja dengan
tempo yang cepat, maka waktu kerjanya akan tercatat di atas waktu kerja
rata-rata yang ada dan sebaliknya. Jelas bahwa sistem Bedaux ini akan
memperbaiki metode yang dipakai sebelumnya.
2. Westing House System’s Rating
Westing House Company (1972) juga ikut memperkenalkan sistem yang
dianggap lebih lengkap dibandingkan dengan sistem yang dilaksanakan oleh
Bedaux. Disini selain kecakapan (skill) dan usaha (effort) yang telah
dinyatakan oleh Bedaux sebagai faktor yang telah mempengaruhi
performance manusia, maka westing house menambahkan lagi dengan
kondisi kerja (working condition) dan konsistensi (consistency) dari operator
di dalam melakukan kerja. Untuk itu westing house telah berhasil membuat
suatu tabel performance rating yang berisikan nilai-nilai yang berdasarkan
tingkatan yang ada untuk masing-masing faktor tersebut. Untuk
menormalkan waktu yang ada maka hal ini dilakukan dengan cara
mengalikan waktu yang diperoleh dengan pengukuran kerja dengan jumlah
keempat rating faktor yang dipilih sesuai dengan performance yang
ditunjukkan oleh operator. Sebagai contoh apabila diketahui bahwa waktu
rata-rata yang diukur terhadap suatu elemen kerja adalah 0,5 menit dan rating
performance operator adalah memenuhi klasifikasi sebagai berikut:
Keterampilan : Good (C1) = +0,06
Usaha : Good (C1) = +0,05
Kondisi Kerja : Fair (E) = -0,03
Konsistensi : Good (C) = +0,01
Jumlah : = +0,09
p = (1+0,09) = 1,09
Sehingga waktu normal untuk elemen kerja ini adalah 0,5 x 1,09 = 0,545
3. Syntetic Rating
Sintetic Rating adalah metode untuk mengevaluasi tempo kerja operator
berdasarkan nilai waktu yang telah ditetapkan terlebih dahulu. Prosedur yang
dilakukan adalah dengan melaksanakan pengukuran kerja seperti biasanya
dan membandingkan waktu yang diukur dengan waktu penyelesaian elemen
kerja sebelumnya sudah diketahui data waktunya. Perbandingan ini
merupakan indeks performance atau rating factor dari operator untuk
melaksanakan elemen kerja tersebut. Rasio untuk menghitung indeks
performance atau rating ini dapat dirumuskan sebagai:
R=P/A
dimana:
R = indeks performance atau rating factor
P = Predetermined time untuk elemen kerja yang diamati
A = Rata-rata waktu dari elemen kerja yang diukur
4. Performance Rating atau Speed Rating
Didalam praktek pengukuran kerja maka metode penetapan rating
performance kerja operator didasarkan pada satu faktor tunggal yaitu
performance speed, space atau tempo. Sistem ini dikenal dengan
“Performance Speed” atau ”Speed Rating”. Rating Factor ini umumya
dinyatakan dalam presentase atau angka desimal, dimana performance kerja
normal akan sama dengan 100% atau 1.00. Rating Factor pada dasarnya
seperti yang telah diuraikan panjang lebar diaplikasikan untuk menormalkan
waktu kerja yang diperoleh dengan pengukuran kerja akibat tempo atau
kecepatan operator yang berubah-ubah. Untuk maksud ini, maka waktu
normal dapat diperoleh dari rumus berikut:
Waktu Normal = Waktu Pengamatan X Rating Faktor(%)
100 %
Didalam prakteknya banyak terjadi penentuan waktu baku dilakukan
hanya dengan menjalankan beberapa kali pengukuran dan menghitung rata-
ratanya. Kelonggaran diberikan untuk tiga hal, yaitu:
a. Kelonggaran untuk kebutuhan pribadi
Yang termasuk ke dalam kebutuhan pribadi di sini adalah hal-hal seperti
minum sekedarnya untuk menghilangkan rasa haus, ke kamar mandi, bercerita
dengan teman sekerja sekedar untuk menghilangkan ketegangan maupun
kejemuan dalam bekerja. Besarnya kelonggaran yang diberikan untuk
kebutuhan pribadi seperti itu berbeda-beda dari satu pekerjaan ke pekerjaan
lainnya karena dianggap setiap pekerjaan mempunyai karakteristik tersendiri
dengan tuntutan yang berbeda-beda pula. Penelitian yang khusus perlu
dilakukan untuk menentukan besarnya kelonggaran ini secara tepat seperti
dengan sampling ataupun secara fisiologis.
b. Kelonggaran untuk menghilangkan rasa fatigue
Rasa fatigue tercermin antara lain dari menurunya hasil produksi baik jumlah
maupun kualitasnya. Salah satu cara untuk menentukan besarnya kelonggaran
ini adalah dengan melakukan pengamatan sepanjang hari kerja dan mencatat
pada saat-saat dimana hasil produksi menurun. Jika rasa fatique telah datang
dan pekerja harus bekerja untuk menghasilkan performance normalnya, maka
usaha yang dikeluarkan pekerja lebih besar dari normal dan ini akan
menambah rasa fatique. Oleh karena itu harus diberikan kelonggaran bagi para
pekerja untuk menghilangkan rasa lelahnya.
c. Kelonggaran untuk hambatan-hambatan tak terhindarkan
Dalam melakukan pekerjaannya, seorang operator tidak luput dari segala
hambatan-hambatan dalam pekerjaannya. Beberapa contoh dalam hambatan-
hambatan tak terhindarkan adalah menerima atau meminta petunjuk kepada
pengawas, melakukan penyesuaian-penyesuaian mesin, mengasah alat potong,
mengambil alat-alat atau bahan-bahan khusus dari gudang dan lain
sebagainya. Besarnya hambatan seperti itu sangat bervariasi sehingga perlu
diberikan sedikit kelonggaran bagi operator.
1.3.5. Metode Moodie Young7
Metode moodie young memiliki dua tahap analisis. Fase (tahap) satu
adalah membuat pengelompokan stasiun kerja berdasarkan matriks hubungan
antar-task, tidak dirangking seperti metode Helgeson-Birnie. Fase (tahap) dua,
dilakukan revisi pada hasil fase satu.
1. Fase (tahap) satu
Elemen pengerjaan ditempatkan pada stasiun kerja yang berurutan dalam lini
perakitan dengan menggunakan aturan largest-candidade terdiri atas
penempatan elemen-elemen yang ada untuk tujuan penurunan waktu. dari sini,
bila dua elemen pengerjaan cukup untuk ditempatkan di stasiun, salah satu
yang mempunyai waktu yang lebih besar ditempatkan pertama. Setelah
masing-masing elemen ditempatkan, ketersediaan elemen dipertimbangkan
untuk tujuan pengurangan nilai waktu untuk penugasan selanjutnya. Sebagai
pemisalan, matrik P menunjukkan pengerjaan pendahulu masing-masing
elemen dan matriks F pengerjaan pengikut untuk tiap elemen untuk tiap
prosedur penugasan.
2. Fase (tahap) dua
7 Gunawan. Penerapan Line Balancing dengan Metode Moodie Young untuk Meningktakan Efisiensi Lintasan Produksi Pembuatan Meja Makan Pada CV. Ahmad Jati Furniture Jepara. 2008. UNISBANK
Pada fase dua ini mencoba untuk mendistribusikan waktu menganggur (idle)
secara merata (sama) untuk tiap-tiap stasiun melalui mekanismme jual dan
transfer elemen antar stasiun. Langkah-langkah pada tahap kedua ini adalah
sebagai berikut.
a. Menentukan dua elemen terpendek dan terpanjang dari waktu stasiun dari
penyeimbangan lintasan.
b. Tentukan setengah dari perbedaan kedua nilai tujuan (GOAL)
c. GOAL = (ST max - ST min ) / 2.Menentukan elemen tunggal dalam ST
max yang lebih kecil dari kedua nilai GOAL dan yang tidak melampaui
elemen pengerjaan terdahulu.
d. Menentukan semua penukaran yang mungkin dari ST max dengan elemen
tunggal dari ST min yang mereduksi ST max dan mendapatkan ST min
akan lebih kecil dari 2x GOAL.
e. Lakukan penukaran yang ditunjukkan oleh kandidat dengan perbedaan
mutlak terkecil antara kandidat tersebut dengan GOAL.
f. Bila tidak ada penukaran atau transfer yang dimungkinkan antara stasiun
terbesar dan terkecil, mengusahakan penukaran atau transfer yang
dimungkinkan antara rank pada pengerjaan berikut : N (stasiun ranking ke
N memiliki jumlah waktu idle terbesar), N-1, N-2, N-3,…, 3, 2, 1.
Bila penukaran masih tidak mungkin, lakukan pembatasan dengan nilai GOAL
dan ulangi langkah satu hingga enam.
top related