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.