Analisis Utilisasi dan Penyebab Idle pada Sistem Robot Welding Menggunakan Metode Work Sampling (Studi Kasus PT. ABC)

Abstract

Pemanfaatan robot welding dalam industri manufaktur bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan konsistensi proses produksi, namun tingkat utilisasi yang rendah masih menjadi permasalahan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis utilisasi serta mengidentifikasi penyebab idle time pada sistem robot welding menggunakan metode work sampling pada studi kasus di PT ABC. Data yang digunakan meliputi running time, kapasitas produksi, data schedule, serta hasil work sampling sebanyak 864 pengamatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat utilisasi sistem hanya sebesar 40%, dengan aktivitas non-produktif mencapai 68,06%. Aktivitas off menjadi penyumbang terbesar idle time sebesar 35,19%, yang didominasi oleh faktor operasional, khususnya keterlambatan operator dalam melanjutkan proses. Hasil analisis menunjukkan bahwa rendahnya utilisasi tidak disebabkan oleh keterbatasan kapasitas, melainkan oleh ketidakefisienan operasional dan distribusi kerja. Berdasarkan analisis skenario, pengurangan sebagian aktivitas non-produktif berpotensi meningkatkan utilisasi hingga mencapai target 50%.

The use of welding robots in manufacturing industries aims to improve efficiency and process consistency; however, low utilization levels remain a common issue. This study aims to analyze the utilization and identify the causes of idle time in a robot welding system using the work sampling method through a case study at PT ABC. The data used include robot running time, production capacity, production schedule, and work sampling observations consisting of 864 data points. The results show that the system utilization is only 40%, while non-productive activities account for 68.06% of the total observed time. The off activity is identified as the largest contributor to idle time at 35.19%, mainly caused by operational factors, particularly delays by operators in continuing the process after welding completion. The analysis indicates that low utilization is not caused by insufficient capacity, but rather by operational inefficiencies and uneven workload distribution. Based on scenario analysis, reducing a portion of non-productive activities has the potential to increase utilization to meet the company’s target of 50%.