Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Texere

PENERAPAN BUDAYA KAIZEN PADA SEWING LINE GC7 (STUDI KASUS DI PT SS) Martina, Tina; Fauzi, Irfandhani; Moerdani, Zinata Dara
Texere Vol 18, No 1 (2020): Texere Volume 18 Nomor 1 Tahun 2020
Publisher : Politeknik STTT Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53298/texere.v18i1.69

Abstract

Penelitian ini merupakan studi kasus pada industri tekstil otomotif PT. SS yang dilakukan dengan metode kualitatif dan pendekatan deskriptif. Fokus penelitian ini untuk melakukan pengamatan penerapan budaya Kaizen pada line sewing GC7 part Armrest. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui budaya Kaizen yang telah diterapkan serta tantangan yang dihadapi dalam penerapannya pada line tersebut.Pengumpulan data dilakukan dengan kuesioner dan wawancara. Wawancara dilakukan dengan tidak terstruktur pada 3 orang purposive sample. Narasumber merupakan orang yang memiliki pengetahuan dan pemahaman mengenai konsep Kaizen dan penerapannya, serta mengetahui tantangan yang dihadapi selama melakukan upaya penerapan Kaizen di perusahaan.Hasil penelitian menunjukkan bahwa 3 konsep budaya Kaizen: 5S, 3M dan Standardisasi Kaizen telah diterapkan dengan baik dan efektif. Adapun tantangan yang dihadapi dalam upaya penerapan Kaizen adalah kesadaran dan konsistensi dari seluruh operator di line sewing tersebut, namun dapat diatasi berkat kerja sama dari semua pihak.
PERHITUNGAN KUBIKASI UNTUK MEMAKSIMALKAN PENGGUNAAN PETI KEMAS EKSPOR DENGAN KONSOLIDASI PENGIRIMAN SEBUAH STUDI KASUS Martina, Tina; Hasmiraldi, Eric; Raodhotul Moula, Mila
Texere Vol 17, No 1 (2019): Texere Volume 17 Nomor 1 Tahun 2019
Publisher : Politeknik STTT Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53298/texere.v17i1.79

Abstract

Analytical Data for Sewing Production Efficiency: A Model Based on Artificial Neural Networks (ANNs) Abdullah, Fadil; Kusumadewi, Afriani; Martina, Tina; Kuswinarti, -; Achmad, Fandi
Texere Vol 23, No 2 (2025): Texere Volume 23 Nomor 2 Tahun 2025
Publisher : Politeknik STTT Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53298/texere.v23i2.07

Abstract

The labor-intensive apparel manufacturing sector is continually focused on meeting output goals, necessitating continuous improvements in production efficiency. Achieving targets at the lowest feasible cost is crucial for production management efficiency, especially in clothing production. The sewing component plays a vital role in enhancing the usefulness of clothing through a series of steps to produce ready-made garments. To optimize this process, we developed a model using an artificial intelligence (AI)-based method, specifically Artificial Neural Networks (ANNs), to enhance sewing production efficiency. The model focused on optimizing parameters that significantly influenced efficiency. Our results demonstrate that the ANNs model, with 1000 iterations, successfully replicates empirical data with an R-squared value of 0.98. The research introduces the novel use of an ANNs model with a five-node configuration and 1000 iterations, proving effective in optimizing sewing process parameters. This AI-based approach is a powerful tool for improving production efficiency in the textile industry, making significant theoretical and practical contributions. The findings offer substantial practical implications for practitioners in the textile industry and provide a robust framework for optimizing sewing production process parameters to achieve higher efficiency.