Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.749
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKMAPRO Journal of Industrial Engineering and Management PROZIMA (Productivity, Optimization and Manufacturing System Engineering) Metode : Jurnal Teknik Industri JURNAL REKAYASA SISTEM INDUSTRI Jurnal Abadimas Adi Buana Journal Technology and Implementation Bussines EDUKATIF : JURNAL ILMU PENDIDIKAN Jurnal Teknik Industri Terintegrasi (JUTIN) ABIDUMASY : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat JISO : Journal of Industrial and Systems Optimization Jurnal Senopati : Sustainability, Ergonomics, Optimization, and Application of Industrial Engineering Jurnal i tabaos Al-Ijtima: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Prosiding Simposium Nasional Rekayasa Aplikasi Perancangan dan Industri Bengawan :Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Tekstil: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Tekstil dan Manajemen lndustri Journal of Manufacturing in Industrial Engineering & Technology
Wiwin Widiasih
Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya
Religion Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 38 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search
Journal : JISO : Journal of Industrial and Systems Optimization

 1 
PENJADWALAN PERAWATAN MESIN MILLING PIPE DENGAN PENDEKATAN SIMULASI MONTE CARLO PADA PT WPP Moch. Faries Firmansyah; Wiwin Widiasih
JISO : Journal of Industrial and Systems Optimization Vol 6, No 1 (2023): Juni 2023
Publisher : Universitas Maarif Hasyim Latif

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51804/jiso.v6i1.40-47

Abstract

PT WPP merupakan industri manufaktur yang memproduksi pipa stainlees. Karena keadaan daya saing bisnis saat ini, organisasi harus dapat mempertahankan ketergantungan peralatan manufaktur mereka untuk memastikan kelancaran proses produksi.. PT WPP mengaplikasikan metode preventive maintenance pada perawatan mesin produksinya hanya saja dalam penentuan jadwal belum optimal, hanya berlandaskan patokan dari kegagalan-kegagalan yang terjadi sebelumnya. Dalam mesin produksi pipa stainlees, PT WPP memiliki 3 mesin produksi yaitu mesin slitter, mesin milling pipe, dan mesin polishing. Mesin produksi yang memiliki breakdown tertinggi yaitu mesin milling pipe dengan frekuensi breakdown 444. Berdasarkan analisis pareto didapatkan 8 komponen kritis  dengan downtime tertinggi yaitu abrasive, gearbox, sander, cutter, as cutter, welding, water pump, dan hower. Simulasi monte carlo dapat menguji jadwal perawatan yang optimal. Hasil dari Simulasi didapatkan interval waktu perawatan preventive untuk komponen abrasive 11 hari, komponen gearbox 15 hari, komponen sander 23 hari, komponen cutter 9 hari, komponen as cutter 170 hari, komponen welding 43 hari, komponen water pump 32 hari, dan komponen hower 25 hari. Dengan mengaplikasikan interval waktu optimum dapat meningkatkan keandalan menjadi 35,33% hingga 65,33%.                       ABSTRACT PT WPP is a manufacturing industry that produces stainless steel pipes. Due to the current state of business competitiveness, organizations must be able to maintain dependence on their manufacturing equipment to ensure the smooth running of the production process. PT WPP applies the preventive maintenance method to the maintenance of its production machines but the schedule is not optimal, only based on the benchmark of failures that occur previously. In terms of stainless steel pipe production machines, PT WPP has 3 production machines namely slitter machines, pipe milling machines and polishing machines. The production machine that has the highest breakdown is the pipe milling machine with a breakdown frequency of 444. Based on the Pareto analysis, 8 critical components with the highest downtime are obtained, namely abrasives, gearbox, sander, cutter, axle cutter, welding, water pump, and hower. Monte carlo simulation can test the optimal maintenance schedule. The results of the simulation obtained preventive maintenance time intervals for abrasive components 11 days, gearbox components 15 days, sander components 23 days, cutter components 9 days, axle components cutter 170 days, welding components 43 days, water pump components 32 days, and hower components 25 day. Applying the optimum time interval can increase the reliability to 35.33% to 65.33%.
ANALISIS KOMPONEN KRITIS DAN PENJADWALAN PERAWATAN MESIN INJECT MOLDING DENGAN METODE FMEA PADA PT. ANGKADA RAYA Muhammad Rizal Nur Alamsyah; Wiwin Widiasih
JISO : Journal of Industrial and Systems Optimization Vol 6, No 1 (2023): Juni 2023
Publisher : Universitas Maarif Hasyim Latif

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51804/jiso.v6i1.17-24

Abstract

PT. Angkada Raya perusaahaan manufaktur bidang pengolahan limbah selang PVC, Vinyl, yang beralamatkan dijalan Rangkah II No. 19 Kecamatan Tambaksari Kota Surabaya, perusahaan ini menggunakan 7 mesin inject model lama,  hanya 3 dari 7 yang digunakan untuk mengurangi downtime atau kerusakan secara tiba-tiba  diperlukannya pengecekan berkala, jika mesin  mati tidak bisa digunakan maka akan berdampak pada proses produksi, penelitian dilakukan untuk mengetahui komponen kritis apa saja yang perlu diutamakan menggunakan metode Failure Mode Effect Analysis yaitu (RPN) dengan total nilai sebesar 606, serta usulan waktu interval pengecekan atau pemeliharaan secara berkala yaitu Band heater 71 hari, Mold 113 hari, Screw 111 hari, Cooling 57 hari, CPU 152 hari, Oli 122 Hari dan untuk mengetahui penyebab seringnya terjadi kegagalan digunakan metode Fault Tree Analysis (FTA) ada 2 faktor umum yaitu eksternal dan internal seperti Band Heater Internal masalah dikabel dan eksternal dari bahan baku dan pemasangan kabel kurang tepat, Mold Internal masalah ditemperatur tinggi atau cooling dan eksternal pengecekan tidak teratur, Screw internal masalah pada leher hopper overheat dan eksternal operator tidak melakukan pengecekan secara berkala serta material tercampur minyak, habis, membeku, Cooling internal ada pembekuan dan eksternal kurang pengecekan berkala, CPU internal masalah terlalu panas serta eksternal kurang pemeliharaan berkala.ABSTRACTPT. Angkada Raya, a manufacturing company in the field of PVC, Vinyl hose waste treatment, which is located at Jalan Rangkah II No. 19 Tambaksari District, Surabaya City, this company uses 7 injection machines, only 3 out of 7 are used to reduce downtime or sudden damage. find out what critical components need to be prioritized using the Failure Mode Effect Analysis method, namely (RPN) with a total value of 606, as well as the proposed time interval for periodic checking or maintenance, namely Band heater 71 days, Mold 113 days, Screw 111 days, Cooling 57 days, CPU 152 days, Oil 122 days and to find out the causes of frequent failures, the Fault Tree Analysis (FTA) method is used. There are 2 general factors, namely external and internal, such as Band Heater Internal wiring and external problems from raw materials and improper wiring, Internal Mold problem with high temperature or cooling and external checking is not regular, internal screw is a problem with the neck of the hopper overheat and the external operator does not check regularly and the material is mixed with oil, runs out, freezes, internal cooling has freezing and external lacks periodic checking, internal CPU overheating problem as well as external lack of periodic maintenance.
ANALISIS KOMPONEN KRITIS DAN PENJADWALAN PERAWATAN MESIN INJECT MOLDING DENGAN METODE FMEA PADA PT. ANGKADA RAYA Alamsyah, Muhammad Rizal Nur; Widiasih, Wiwin
JISO : Journal of Industrial and Systems Optimization Vol. 6 No. 1 (2023): Juni 2023
Publisher : Universitas Maarif Hasyim Latif

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51804/jiso.v6i1.17-24

Abstract

PT. Angkada Raya perusaahaan manufaktur bidang pengolahan limbah selang PVC, Vinyl, yang beralamatkan dijalan Rangkah II No. 19 Kecamatan Tambaksari Kota Surabaya, perusahaan ini menggunakan 7 mesin inject model lama,  hanya 3 dari 7 yang digunakan untuk mengurangi downtime atau kerusakan secara tiba-tiba  diperlukannya pengecekan berkala, jika mesin  mati tidak bisa digunakan maka akan berdampak pada proses produksi, penelitian dilakukan untuk mengetahui komponen kritis apa saja yang perlu diutamakan menggunakan metode Failure Mode Effect Analysis yaitu (RPN) dengan total nilai sebesar 606, serta usulan waktu interval pengecekan atau pemeliharaan secara berkala yaitu Band heater 71 hari, Mold 113 hari, Screw 111 hari, Cooling 57 hari, CPU 152 hari, Oli 122 Hari dan untuk mengetahui penyebab seringnya terjadi kegagalan digunakan metode Fault Tree Analysis (FTA) ada 2 faktor umum yaitu eksternal dan internal seperti Band Heater Internal masalah dikabel dan eksternal dari bahan baku dan pemasangan kabel kurang tepat, Mold Internal masalah ditemperatur tinggi atau cooling dan eksternal pengecekan tidak teratur, Screw internal masalah pada leher hopper overheat dan eksternal operator tidak melakukan pengecekan secara berkala serta material tercampur minyak, habis, membeku, Cooling internal ada pembekuan dan eksternal kurang pengecekan berkala, CPU internal masalah terlalu panas serta eksternal kurang pemeliharaan berkala.ABSTRACTPT. Angkada Raya, a manufacturing company in the field of PVC, Vinyl hose waste treatment, which is located at Jalan Rangkah II No. 19 Tambaksari District, Surabaya City, this company uses 7 injection machines, only 3 out of 7 are used to reduce downtime or sudden damage. find out what critical components need to be prioritized using the Failure Mode Effect Analysis method, namely (RPN) with a total value of 606, as well as the proposed time interval for periodic checking or maintenance, namely Band heater 71 days, Mold 113 days, Screw 111 days, Cooling 57 days, CPU 152 days, Oil 122 days and to find out the causes of frequent failures, the Fault Tree Analysis (FTA) method is used. There are 2 general factors, namely external and internal, such as Band Heater Internal wiring and external problems from raw materials and improper wiring, Internal Mold problem with high temperature or cooling and external checking is not regular, internal screw is a problem with the neck of the hopper overheat and the external operator does not check regularly and the material is mixed with oil, runs out, freezes, internal cooling has freezing and external lacks periodic checking, internal CPU overheating problem as well as external lack of periodic maintenance.
PENJADWALAN PERAWATAN MESIN MILLING PIPE DENGAN PENDEKATAN SIMULASI MONTE CARLO PADA PT WPP Firmansyah, Moch. Faries; Widiasih, Wiwin
JISO : Journal of Industrial and Systems Optimization Vol. 6 No. 1 (2023): Juni 2023
Publisher : Universitas Maarif Hasyim Latif

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51804/jiso.v6i1.40-47

Abstract

PT WPP merupakan industri manufaktur yang memproduksi pipa stainlees. Karena keadaan daya saing bisnis saat ini, organisasi harus dapat mempertahankan ketergantungan peralatan manufaktur mereka untuk memastikan kelancaran proses produksi.. PT WPP mengaplikasikan metode preventive maintenance pada perawatan mesin produksinya hanya saja dalam penentuan jadwal belum optimal, hanya berlandaskan patokan dari kegagalan-kegagalan yang terjadi sebelumnya. Dalam mesin produksi pipa stainlees, PT WPP memiliki 3 mesin produksi yaitu mesin slitter, mesin milling pipe, dan mesin polishing. Mesin produksi yang memiliki breakdown tertinggi yaitu mesin milling pipe dengan frekuensi breakdown 444. Berdasarkan analisis pareto didapatkan 8 komponen kritis  dengan downtime tertinggi yaitu abrasive, gearbox, sander, cutter, as cutter, welding, water pump, dan hower. Simulasi monte carlo dapat menguji jadwal perawatan yang optimal. Hasil dari Simulasi didapatkan interval waktu perawatan preventive untuk komponen abrasive 11 hari, komponen gearbox 15 hari, komponen sander 23 hari, komponen cutter 9 hari, komponen as cutter 170 hari, komponen welding 43 hari, komponen water pump 32 hari, dan komponen hower 25 hari. Dengan mengaplikasikan interval waktu optimum dapat meningkatkan keandalan menjadi 35,33% hingga 65,33%.                       ABSTRACT PT WPP is a manufacturing industry that produces stainless steel pipes. Due to the current state of business competitiveness, organizations must be able to maintain dependence on their manufacturing equipment to ensure the smooth running of the production process. PT WPP applies the preventive maintenance method to the maintenance of its production machines but the schedule is not optimal, only based on the benchmark of failures that occur previously. In terms of stainless steel pipe production machines, PT WPP has 3 production machines namely slitter machines, pipe milling machines and polishing machines. The production machine that has the highest breakdown is the pipe milling machine with a breakdown frequency of 444. Based on the Pareto analysis, 8 critical components with the highest downtime are obtained, namely abrasives, gearbox, sander, cutter, axle cutter, welding, water pump, and hower. Monte carlo simulation can test the optimal maintenance schedule. The results of the simulation obtained preventive maintenance time intervals for abrasive components 11 days, gearbox components 15 days, sander components 23 days, cutter components 9 days, axle components cutter 170 days, welding components 43 days, water pump components 32 days, and hower components 25 day. Applying the optimum time interval can increase the reliability to 35.33% to 65.33%.
EVALUASI PENERAPAN LEAN MANUFACTURING, BEBAN KERJA FISIK DAN MENTAL PADA DIVISI MANUAL SETTING Muchammad Al Farizi; Widiasih, Wiwin
JISO : Journal of Industrial and Systems Optimization Vol. 7 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Universitas Maarif Hasyim Latif

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51804/jiso.v7i1.39-45

Abstract

PT. XYZ is a company that runs in the field of producing various types of notebooks and chemicals. The selection of samples in the manual setting process is selected based on the manual setting process, which is a labor-intensive area that is still manual and requires many workers in the process. In the manual process of setting humans (workers) have an important role in producing a more efficient work system because in the manual process setting is still done manually. In this case, a lean approach in the form of total waste observation that analyzes all workers in the manual setting process needs to be done as an effort to produce a better work system. The lean approach used in this project uses the time and motion study method. In addition, eliminating waste can contribute to environmental sustainability by reducing negative impacts on the environment, such as excessive use of resources. The purpose of calculating physical workload and mental workload is to understand and manage optimal employee working conditions. With a better understanding of physical workload and mental workload, companies can implement strategies and policies that support employee work-life balance, support psychology and increase satisfaction and productivity. Time and motion study method to reduce waste that occurs. Workload Indicator of Staffing Needs (WISN) Method In this study, the WISN method was used to analyze operator workload in Manual Settings. The stages of workload analysis using the WISN method can be explained as follows: NASA-TLX Questionnaire Method NASA-TLX questionnaire method. Based on the results of the trial, it shows that the results of the first and second trials have exceeded the baseline output. While the calculation using the WISN method, the result of staff workload was 2.1. This ratio shows that the workload of WISN results > 1, then, in the manual setting division has an underload workload which means that the workload or labor owned exceeds the given workload. For the NASA-TLX questionnaire method, the highest mental workload was obtained by operator 1 (team leader), while the lowest mental workload was obtained by Operator 5 with an average workload of 64.278%. PT.XYZ merupakan Perusahaan yang berjalan dalam bidang memproduksi berbagai jenis buku tulis dan bahan kimia. Pemilihan sampel pada proses manual setting dipilih berdasarkan pada proses manual setting merupakan area padat karya yang masih manual dan membutuhkan banyak pekerja dalam proses tersebut. Di dalam proses manual setting manusia (pekerja) memiliki peran penting dalam menghasilkan sebuah sistem kerja yang lebih efisien karena pada proses manual setting masih dikerjakan secara manual. Dalam hal ini, pendekatan lean berupa total waste observation yang menganalisis semua pekerja dalam proses manual setting perlu dilakukan sebagai upaya menghasilkan sistem kerja yang lebih baik lagi. Pendekatan lean yang digunakan pada project ini menggunakan metode time and motion study. Selain itu, mengeliminasi pemborosan dapat berkontribusi terhadap kelestarian lingkungan dengan mengurangi dampak negatif terhadap lingkungan, seperti penggunaan sumber daya yang berlebihan.Tujuan penghitungan beban kerja fisik dan beban kerja mental adalah untuk memahami dan mengelola kondisi kerja karyawan yang optimal. Dengan pemahaman yang lebih baik mengenai beban kerja fisik dan beban kerja mental, perusahaan dapat menerapkan strategi dan kebijakan yang mendukung keseimbangan kehidupan kerja karyawan, mendukung psikologi serta peningkatan kepuasan dan produktivitas. metode time and motion study untuk menguragi pemborosan yang terjadi. Metode Workload Indicator of Staffing Needs (WISN) Pada penelitian ini, metode WISN digunakan untuk menganalisis beban kerja operator di Manual Setting. Tahapan analisis beban kerja menggunakan metode WISN dapat dijelaskan sebagai berikut Metode Kuisioner NASA-TLX Metode kuisioner NASA-TLX. Berdasarkan hasil trial menunjukkan bahwa hasil trial pertama dan kedua sudah melebihi output baseline. Sedangkan perhitungan menggunakan metode WISN, diperoleh hasil beban kerja staf sebesar 2,1. Rasio ini menunjukkan bahwa beban kerja hasil WISN > 1 maka, pada divisi manual setting memiliki beban kerja underload yang berarti beban kerja atau tenaga kerja yang dimiliki melebihi beban kerja yang diberikan. Untuk metode kuisioner NASA-TLX diperoleh hasil beban kerja mental paling tinggi diperoleh oleh operator 1 (ketua regu), sedangkan beban kerja mental terendah didapatkan oleh Operator 5 dengan rata-rata beban kerja sebesar 64,278%.  
PENJADWALAN PREVENTIVE MAINTENANCE PADA ARMADA TRUK DI CV. RAGIL JAYA ABADI Firnanda, Muhammad Dikri; Widiasih, Wiwin
JISO : Journal of Industrial and Systems Optimization Vol. 8 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Maarif Hasyim Latif

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51804/jiso.v8i1.10-16

Abstract

ABSTRAKBagi perusahaan yang beroperasi di sektor distribusi dan logistik seperti CV. Ragil Jaya Abadi, keberadaan armada truk memegang peranan yang sangat krusial dalam menunjang aktivitas operasional sehari-hari. Armada truk yang handal dan dalam kondisi optimal menjadi kunci utama untuk menjamin kelancaran pengiriman barang serta menjaga kepuasan pelanggan. Namun, pendekatan yang digunakan bersifat korektif, di mana perbaikan hanya dilakukan setelah kerusakan terjadi. Akibatnya, truk-truk ini sering mengalami waktu henti yang mengganggu jadwal pengiriman. Tujuan penelitian ini yaitu merancang sebuah penjadwalan penggantian komponen di CV. Ragil Jaya Abadi. Penelitian ini menggunakan metode reliability centered maintenance. Hasil penelitian waktu interval perawatan beberapa komponen penting pada armada truk Nissan CKA-12 BTX di CV. Ragil Jaya Abadi antara lain komponen ban memerlukan penggantian setiap 16,501 km, oli setiap 6,881 km, dan untuk kopling setiap 20,614 km. ABSTRACTFor companies operating in the distribution and logistics sector such as CV. Ragil Jaya Abadi, the existence of a truck fleet plays a very crucial role in supporting daily operational activities. A reliable truck fleet in optimal condition is the main key to ensuring smooth delivery of goods and maintaining customer satisfaction. However, the approach used is corrective, where repairs are only carried out after damage occurs. As a result, these trucks often experience downtime that disrupts the delivery schedule. The purpose of this study is to design a component replacement schedule at CV. Ragil Jaya Abadi. This study uses the reliability centered maintenance method. The results of the study of the maintenance interval of several important components on the Nissan CKA-12 BTX truck fleet at CV. Ragil Jaya Abadi. Tire components require replacement every 16,501 km. Oil every 6,881 km, and for the clutch every 20,614 km.
Co-Authors Adelia, Vonny Akbar, Daffa Athillah Akbar, Mige Rosyidin Akbar, Mohamad Syihabul Alamsyah, Muhammad Rizal Nur Ardana, Muhammad Yudha Ardy, Haekal Bramantia, Algi Dhama Nismara, Narendradhipa Dutahatmaja, Angga Dwinanta, Christyan Dzulfikar, Tegar Fajar Astuti Hermawati Fatmawati, Laily Endah Ferdinand, Aldho Firmansyah, Moch. Faries Firnanda, Muhammad Dikri Fitri Norhabiba, Fitri Handy Febry Satoto Hery Murnawan, Hery Hilyatun Nuha Isrida Yul Arifiana Kirana, Amanda Tasya Kusumandari, Rahma Luqman Hakim, Achmad Maula Nafi Moch. Faries Firmansyah Muchammad Al Farizi Muhammad Rizal Nur Alamsyah Nisriina, Safira Zahra Nuha, Hilyatun Nur Faizah Nurdianto, Donny Pitaloka, Dia Ardiana Pratama, Dimas Maulana Agta Putra, Davin Herdiansyah Putra, Dheni Rahmat Ramadhan, Irsyaad Santosa, Praditya Dimas Saputro, Harjo Siti Muhimatul Khoiroh Sudrajat, Angga Sumarsono, Dendy Syahputro, Wahyu Eko Syanindita, Previa Umam, Syahril Wardana, Aji Pramudya Wati, Putu Eka Dewi Kurnia Yulinda