ANALISIS DOWNTIME MESIN MIXER DENGAN BASIS INTERNET OF THINGS (IOT) TERHADAP EFEKTIVITAS PRODUKSI DI PT. SIGK (SINAR INDOGREEN KENCANA)

Fakinafiddin, Awwalu Nanda Putra, 52104090003 and Muslimin, Mohammad, 0728018503 and Efendi, Imaduddin Bahtiar, 0722067704 (2025) ANALISIS DOWNTIME MESIN MIXER DENGAN BASIS INTERNET OF THINGS (IOT) TERHADAP EFEKTIVITAS PRODUKSI DI PT. SIGK (SINAR INDOGREEN KENCANA). Bachelor thesis, Universitas Islam Majapahit.

	Text ABSTRAK.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy
Preview	Text BAB I.pdf Download (110kB) | Preview
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (169kB) | Request a copy
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (319kB) | Request a copy
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (869kB) | Request a copy
Preview	Text BAB V.pdf Download (103kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (310kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (487kB) | Request a copy

Abstract

Dalam menghadapi persaingan industri manufaktur yang semakin kompetitif, efektivitas mesin produksi menjadi faktor krusial untuk meningkatkan produktivitas perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis downtime mesin mixer pada proses produksi bata ringan di PT. Sinar Indo Green Kencana (SIGK) dengan memanfaatkan teknologi Internet of Things (IoT) dan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE). Metodologi yang digunakan bersifat deskriptif kuantitatif, dengan data diperoleh melalui sensor IoT dan dokumentasi internal perusahaan. Komponen OEE yang dianalisis meliputi Availability, Performance, dan Quality. Hasil penelitian menunjukkan nilai OEE sebesar 77,5%, yang masih di bawah standar internasional ideal yaitu 85%. Nilai tersebut terdiri dari Availability sebesar 85%, Performance 93%, dan Quality 98%. Faktor terbesar penyebab rendahnya OEE adalah downtime yang tinggi akibat kerusakan mesin mendadak dan setup waktu yang lama. Analisis fishbone diagram mengungkap bahwa penyebab utama downtime berasal dari enam kategori: manusia, mesin, metode, material, pengukuran, dan lingkungan. Integrasi teknologi IoT terbukti efektif dalam memantau kondisi mesin secara realtime, mempermudah deteksi dini terhadap potensi kerusakan, serta mendukung pemeliharaan prediktif. Dengan penerapan strategi perbaikan berbasis data, perusahaan dapat meningkatkan efektivitas mesin mixer, mengurangi downtime, dan meningkatkan efisiensi produksi secara keseluruhan.

Actions (login required)

View Item