Evaluasi Mesin High Speed Nail Menggunakan Overall Equipment Effectiveness dan Six Big Losses

Muhammad Adlfar Ridlo Maulana; Indra Dwi Febryanto

doi:10.69693/ijim.v4i3.1902

Authors

Muhammad Adlfar Ridlo Maulana Universitas PGRI Adi Buana Surabaya
Indra Dwi Febryanto Universitas PGRI Adi Buana Surabaya

DOI:

https://doi.org/10.69693/ijim.v4i3.1902

Keywords:

Efektivitas Peralatan, Mesin Paku, Pemeliharaan Produktif, Setup, Six Big Losses

Abstract

Mesin berkecepatan tinggi membutuhkan pengukuran kinerja yang mampu memisahkan kehilangan waktu, kecepatan, dan kualitas agar tindakan perbaikan tidak hanya didasarkan pada jumlah output. Penelitian ini bertujuan mengukur efektivitas mesin High Speed Nail, mengidentifikasi kerugian dominan, serta merumuskan prioritas peningkatan kinerja pada perusahaan paku. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan studi kasus pada satu mesin selama 20 hari kerja pada Maret 2026. Data diperoleh melalui observasi, wawancara dengan kepala produksi, teknisi, dan operator, serta dokumentasi waktu produksi, waktu henti, keluaran, kecepatan ideal, dan produk cacat. Analisis dilakukan menggunakan tiga komponen overall equipment effectiveness dan enam kelompok kerugian produksi. Hasil menunjukkan rata-rata ketersediaan 84,86 persen, efisiensi performa 88,97 persen, tingkat kualitas 96,64 persen, dan efektivitas keseluruhan 72,97 persen. Nilai tersebut berada 12,03 poin persentase di bawah acuan kelas dunia 85 persen. Reduced speed losses sebesar 899 menit dan setup and adjustment losses sebesar 678 menit menyumbang 59,37 persen dari seluruh waktu kerugian yang teridentifikasi. Sebanyak 12.160 produk cacat terdiri atas 25,04 persen cacat awal dan 74,96 persen cacat selama produksi. Penelitian menyimpulkan bahwa peningkatan mesin harus mengintegrasikan pengurangan waktu setup, pengendalian kecepatan, pemeliharaan berbasis kondisi, dan pengendalian mutu proses. Implikasinya, perusahaan perlu membangun pencatatan kerugian berbasis kejadian dan mengevaluasi efektivitas secara berkala.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Corrales, L. del C. N., Lambán, M. P., Hernandez Korner, M. E., & Royo, J. 2020. Overall Equipment Effectiveness: Systematic Literature Review and Overview of Different Approaches. Applied Sciences, 10(18), 6469. Basel: MDPI. https://doi.org/10.3390/app10186469.

Dobra, P., & Jósvai, J. 2021. Enhance of OEE by Hybrid Analysis at the Automotive Semi-Automatic Assembly Lines. Procedia Manufacturing, 54, 184–190. Amsterdam: Elsevier. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2021.07.028.

Dobra, P., & Jósvai, J. 2023. Cumulative and Rolling Horizon Prediction of Overall Equipment Effectiveness with Machine Learning. Big Data and Cognitive Computing, 7(3), 138. Basel: MDPI. https://doi.org/10.3390/bdcc7030138.

Lisboa, M., Jesus, E., Seixas, R., Valle, P., Deschamps, F., & Strobel, C. 2021. Improve Industrial Performance Based on Systematic Analyses of Manufacturing Data. IFAC-PapersOnLine, 54(1), 709–716. Amsterdam: Elsevier. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2021.08.083.

Luisi, G., Di Pasquale, V., Pietronudo, M. C., Riemma, S., & Ferretti, M. 2023. A Hybrid Architectural Model for Monitoring Production Performance in the Plastic Injection Molding Process. Applied Sciences, 13(22), 12145. Basel: MDPI. https://doi.org/10.3390/app132212145.

Maulana, G. G., Aminah, S., & Rahman, F. A. 2024. Smart Machinery Monitoring System Berbasis Mobile Application. Jurnal Mesin Nusantara, 7(1), 75–88. Kediri: Universitas Nusantara PGRI Kediri.

Muliastri, D., Lesmana, P., & Septiyani, D. E. 2022. Pengaruh Sudut Die Penarikan Kawat Baja AISI 1006 Menggunakan Finite Element Method. Jurnal Rekayasa Mesin, 17(2), 257–264. Semarang: Politeknik Negeri Semarang.

Nugroho, A. C., Syawitri, T. P., & An’am, R. M. 2024. Maintenance Analysis of Raw Mill Machines in Cement Production. Engineering Proceedings, 63(1), 5. Basel: MDPI. https://doi.org/10.3390/engproc2024063005.

Pratiwi, W. P., Ibrahim, B., & Daryaly, M. H. 2025. Perancangan Semi Automatic Material Handling and Feeding Machine pada Industri Pembuatan Baut. Jurnal Teknik: Media Pengembangan Ilmu dan Aplikasi Teknik, 24(1), 66–74. Bandung: Universitas Jenderal Achmad Yani.

Purba, A. S., Leksonowati, N. F. P., Pamungkas, N., Yuniarsih, N., Batubara, N. H., & Prasetyo, D. 2024. Studi Pengaruh Nilai Availability Mesin Stamping terhadap Jumlah Hasil Produksi. Jurnal Integrasi, 16(2), 98–103. Batam: Politeknik Negeri Batam. https://doi.org/10.30871/ji.v16i2.8536.

Rusman, B., & Wijaya, W. 2021. Realisasi Mesin Pemotong Kawat pada Pembuatan Sengkang Berbasis Pneumatik. Rekayasa Industri dan Mesin, 2(1), 1–6. Bandung: Universitas Sangga Buana.

Şahin, R., & Koloğlu, A. 2022. A Case Study on Reducing Setup Time Using SMED on a Turning Line. Gazi University Journal of Science, 35(1), 60–71. Ankara: Gazi University. https://doi.org/10.35378/gujs.735969.

Siregar, K., & Meliala, A. R. S. 2021. Analisis Kecacatan Produksi Paku dengan Pengendalian Kualitas Six Sigma. Jurnal Teknik Elektro, 4(1), 55–64. Medan: Institusi Penerbit Jurnal Teknik Elektro.

Soltanali, H., Khojastehpour, M., & Farinha, J. T. 2021. Measuring the Production Performance Indicators for Food Processing Industry. Measurement, 173, 108394. Amsterdam: Elsevier. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.108394.

Sumasto, F., Arrofah, M. A., Pratama, I. R., Purbaningrum, S. P., Satria, A., & Rapi, A. 2025. Application of Single Minute Exchange Die Method to Minimize Setup Time on 350T Capacity Molding Machine. Jurnal Inotera, 10(1), 33–40. Aceh: Politeknik Aceh Selatan. https://doi.org/10.31572/inotera.Vol10.Iss1.2025.ID422.

Susanto, D., & Putra, B. I. 2024. Usulan Perbaikan Proses Changeover Bagian Upper Menggunakan Single Minute Exchange of Die. Journal of Research and Technology, 10(1), 45–55. Sidoarjo: Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo. https://doi.org/10.55732/jrt.v10i1.1203.

Tayal, A., Kalsi, N. S., Gupta, M. K., Pimenov, D. Y., Sarikaya, M., & Pruncu, C. I. 2021. Effectiveness Improvement in Manufacturing Industry: Trilogy Study and Open Innovation Dynamics. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 7(1), 7. Amsterdam: Elsevier. https://doi.org/10.3390/joitmc7010007.

Val, S., Jiménez, N., & Lambán, M. P. 2026. Overall Equipment Effectiveness as a Strategic KPI in Intelligent Manufacturing: A Case Study in Plastic Injection Moulding. Journal of Manufacturing and Materials Processing, 10(5), 159. Basel: MDPI. https://doi.org/10.3390/jmmp10050159.

Widyanti, A. A., & Utomo, Y. 2026. Analisis Overall Equipment Effectiveness Mesin Kemasan Karton di UPT Provinsi Jawa Timur. Jurnal Teknik Industri Terintegrasi, 9(1), 636–645. Bangkinang: Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai. https://doi.org/10.31004/jutin.v9i1.54018.

Zehra, K., Mirjat, N. H., Shakih, S. A., Harijan, K., Kumar, L., & Assad, M. E. H. 2024. Optimizing Auto Manufacturing: A Holistic Approach Integrating Overall Equipment Effectiveness for Enhanced Efficiency and Sustainability. Sustainability, 16(7), 2973. Basel: MDPI. https://doi.org/10.3390/su16072973.