Berdasarkan penelitian, biaya operasi gudang diestimasikan sebesar 15% - 70 % dari total biaya manufaktur. Tompkins, et al., 1996

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Berdasarkan penelitian, biaya operasi gudang diestimasikan sebesar 15% - 70 % dari total biaya manufaktur. Tompkins, et al., 1996"

Hendra Kartawijaya
6 tahun lalu
Tontonan:

2 2 1

3 Berdasarkan penelitian, biaya operasi gudang diestimasikan sebesar 15% - 70 % dari total biaya manufaktur Tompkins, et al., 1996

4 Optimasi Tata Letak Semi Dinamis Raw Material Fast Moving Pada Gudang Dengan Pendekatan Matematis Abdan Sakur Ad hani

5 Material Dinamis Data Produksi Awal PRODUK A B C D E F G H 2-Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Data Produksi Setelah Ada Penggabungan PRODUK A B C D E,G,H F 2-Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan

6 Material Dinamis Hasil Penggabungan Material di PT. X Tabel 4.1. Daftar Material Digabung (hal. 41) No Nama Gabungan Material Digabung 1 Carton Gabung A Carton 49 Carton 14 Carton 75 Carton 93 2 Carton Gabung B Carton 38 Carton 78 Carton 72 Carton 41 3 Carton Gabung C Carton 92 Carton 6 4 Carton Gabung D Carton 16 Carton 85 5 Carton Gabung E Carton 57 Carton 55 Carton 56 Carton 82 Carton 70 Carton 79 Carton 23 6 Carton Gabung F Carton 87 Carton 80 Carton 89 Carton 81 Carton 31 7 Carton Gabung G Carton 90 Carton 18 Carton 20 8 Carton Gabung H Carton 88 Carton 63 9 Carton Gabung I Carton 2 Carton 77 Carton 73 Carton Carton Gabung J Carton 94 Carton 74 Carton 10 Carton 40 Carton 17

7 2 Frekuensi Permintaan produksi 4 Interpretasi & Analisa Permintaan Produksi 1 3 Pemodelan Matematis (skenario 1 & skenario 2) Stock minimum per material Penerimaan Gudang Lokasi Optimum Raw Material Jarak tempuh rak - pintu Lead time supplier

8 1 Stock minimum per material 1 day

9 1 Stock minimum per material..con t Lead Time Safety stock /hari Standar deviasi produksi /hari Rerata Produksi /hari Produksi Rerata pengiriman Supplier /hari Stock minimum /hari Stock minimum /interval pengiriman

10 1 Stock minimum per material..con t Lampiran 2. Resume Data dan Perhitungan (hal. 130) Rerata No Rerata Kuantitas Minimum Frekuensi Minimum Minimum Stock Nama Total Hari Safety stock Produksi Material Stock Pengiriman Stock (pcs, (pallet, Produk Produksi (pcs, hari) (pcs, hari) (pallet) (pcs, hari) supplier pengiriman) pengiriman) (pcs, hari) 1 Barrel Barrel Barrel Barrel Barrel Barrel Barrel Bottle Carton

11 2 Frekuensi Permintaan produksi Perhitungan f (frekuensi) per material dihitung dengan cara : f = total permintaan selama 6 bulan minimum stock

12 2 Frekuensi Permintaan produksi..con t No Nama Produk Minimum Stock (pallet, pengiriman) Total Kebutuhan Selama 6 Bulan (pcs) Lampiran 2. Resume Data dan Perhitungan (hal. 130) Total Kebutuhan Selama 6 Bulan (pallet) Frekeunsi Total Pengambilan Material 1 Barrel Barrel Barrel Barrel Barrel Barrel Barrel Bottle Carton

13 3 Pemodelan Matematis Skenario 1 J min j=1 Subject to J j=1 I i=1 x ij = Q i x ij = 1 x ij = 0 x ij = 0, 1 I i=1(w + D j )x ij f i i,j j { 1, 2,, J } i { 1, 2,, I } w D j x hij Q hi f hi merupakan indeks untuk rak yang tersedia. merupakan indeks untuk setiap jenis material. merupakan bobot yang ditambahkan ke jarak sebagai konversi jarak secara vertikal merupakan jarak setiap rak j terhadap pintu produksi material i yang menempati rak j pada hari h kuantitas setiap jenis material i pada hari h frekuensi pengambilan material i pada hari h

14 3 Pemodelan Matematis..Con t Skenario 1 Global optimal solution found. Objective value: Objective bound: Infeasibilities: Extended solver steps: 0 Total solver iterations: 394 Elapsed runtime seconds: Model Class: PILP Total variables: Nonlinear variables: 0 Integer variables: Total constraints: 2348 Nonlinear constraints: 0 Total nonzeros: Nonlinear nonzeros: 0

15 3 Pemodelan Matematis..Con t Skenario 1 LAMPIRAN 11A. Penataan Skenario 1 (Gudang C)

16 3 Pemodelan Matematis..Con t Skenario 1 Kelebihan Perhitungan cepat Tercapainya global optimum (total jarak tempuh material handling minimum) Kekurangan Penataan beberapa material terlihat acak akibat adanya jarak beberapa rak yang hampir sama di baris rak yang berbeda

17 3 Pemodelan Matematis..Con t Skenario 2 tahap 1 J min j=1 I i=1(w + D j )x ij f i i,j Subject to J j=1 I i=1 x ij = Q hi x ij = 1 x ij = 0 x ij = 0, 1 Langkah optimasi pada skenario 2 tahap 1 sama dengan skenario 1. Perbedaannya terletak pada jarak rak dalam satu baris bernilai sama dengan rata-rata jarak setiap rak pada baris tersebut.

18 3 Pemodelan Matematis..Con t Skenario 2 tahap 2 J min j=1 Subject to J j=1 I i=1 x ij = Q hi x ij = 1 x ij = 0 x ij = 1 x ij = 0, 1 I i=1(w + D j )x ij f i i,j Hasil dari tahap 1 adalah peletakan optimum untuk material per baris. Namun material dalam 1 baris masih acak. Untuk itu tujuan dari tahap 2 adalah mengoptimumkan penataan material di setiap baris rak. Hasil dari tahap 1 akan menjadi konstrain tambahan pada tahap 2.

19 3 Pemodelan Matematis..Con t Skenario 2 tahap 2 Global optimal solution found. Objective value: Objective bound: Infeasibilities: Extended solver steps: 0 Total solver iterations: 5020 Elapsed runtime seconds: Model Class: MILP Total variables: Nonlinear variables: 0 Integer variables: Total constraints: 2348 Nonlinear constraints: 0 Total nonzeros: Nonlinear nonzeros: 0

20 3 Pemodelan Matematis..Con t Skenario 2 tahap 2 LAMPIRAN 13A. Penataan Skenario 2 Tahap 2 (Gudang C)

21 3 Pemodelan Matematis..Con t Skenario 2 Kelebihan Penataan lebih baik dari skenario 1 karena material sejenis akan tertata berdekatan Kekurangan Perhitungan lebih lama dari skenario 1 karena terdapat 2 tahap Hasil perhitungan sedikit lebih buruk dari skenario 1

22 4 Analisa Perbandingan Hasil Perhitungan Jarak Eksisting Skenario 1 Skenario 2 Dengan Tambahan Pinalti m m m Tanpa Pinalti m m m Persentase Perbaikan Dari Kondisi Eksisting Jarak Skenario 1 Skenario 2 Dengan Tambahan Pinalti 27,2% 26,4% Tanpa Pinalti 13,0% 11,7% Kondisi Peletakan Raw Material Jarak Skenario 1 Skenario 2 Keacakan Penataan Agak Acak Tidak Acak

23 RUANG LINGKUP PENELITIAN Batasan penelitian Penelitian hanya dilakukan untuk optimasi gudang di bagian Pabrik A PT. Unilver, Tbk cabang Rungkut, Surabaya. Penelitian tidak memperhitungkan kejadian khusus dimana supplier terkait dilarang menyuplai raw material selama batas waktu tertentu akibat isu kualitas yang terjadi. Data untuk penelitian diambil selama 6 bulan, terhitung sejak Oktober 2013 hingga Maret 2014.

24 RUANG LINGKUP PENELITIAN Asumsi penelitian Tipe gudang tidak berubah. Operator dan mesin dapat bekerja dengan baik dan dapat selalu memenuhi target produksi. Tidak ada raw material yang kembali ke gudang setelah terkirim ke bagian produksi. Seluruh raw material yang masuk akan keluar pada hari itu juga.

26 Regresi Linier Forecasting Perhitungan R square dilakukan untuk mengetahui hubungan variabel waktu terhadap permintaan produksi. Perhitungan R square dilakukan dua kali untuk setiap material, yakni berdasarkan permintaan per hari maupun permintaan yang diakumulasikan selama 1 minggu. Perhitungan R square menunjukkan bahwa keterkaitan antara produksi dan waktu untuk permintaan per minggu maupun per hari sangat kecil. Nilai R square terbesar untuk permintaan per minggu adalah 0,53 yang dimiliki oleh Tube 23. Sedangkan untuk permintaan per hari R square terbesar adalah 0,23 yang dimiliki oleh Thinner 2

27 Prioritas Penggabungan Material 1. Jenis material sama 2. Ukuran material dalam 1 kelas 3. Total hari produksi terkecil 4. Minimum stock tidak berbeda jauh

28 Perhitungan Minstock/Frekuensi Gabungan Minstock Gabungan Frekuensi Gabungan Minstock terbanyak dalam satu kelompok FG = i=1 n (Minstock i x F i ) Maxminstock

29 Minstock/ Interval waktu Material Waktu Jumlah Pengiriman Carton 27 10/19/13 6:00 20,594,304 Carton 27 10/19/13 6:47 20,594,304 Carton 27 10/19/13 7:16 15,445,728 Carton 27 10/19/13 10:52 15,445,728 Carton 27 10/21/13 9:47 20,594,304 Carton 27 10/21/13 11:36 25,742,880 Carton 27 10/22/13 6:44 20,594,304 Carton 27 10/22/13 8:22 25,742,880 Carton 27 10/22/13 10:23 10,297,152 Carton 27 10/22/13 12:01 5,148,576 Carton 27 10/23/13 5:04 30,891,456 Carton 27 10/23/13 6:55 30,891,456 Carton 27 10/23/13 10:14 10,297,152 Carton 27 10/23/13 11:18 10,297,152 Carton 27 10/24/13 5:03 30,891,456 Carton 27 10/24/13 6:56 30,891,456 Carton 27 10/24/13 11:12 30,891,456 Carton 27 10/24/13 12:04 30,891, Rerata Frekuensi Pengiriman/hari 3

30 Validasi Model Terdapat 3 material dengan masing-masing minimum stock M 1 = 5, M 2 = 7, M 3 = 4. Frekuensi pengambilan untuk masing-masing material adalah f 1 = 5, f 2 = 6, f 3 = 4. Rak :

31 Validasi Model Skenario 1

32 Validasi Model Skenario 2 tahap 1

33 Validasi Model Skenario 2 tahap 2

dokumen-dokumen yang mirip

Optimasi Tata Letak Semi Dinamis Raw Material Fast Moving Pada Gudang Dengan Pendekatan Matematis

JURNAL TEKNIK (2014) - 1 Optimasi Tata Letak Semi Dinamis Raw Material Fast Moving Pada Gudang Dengan Pendekatan Matematis Abdan Sakur Ad hani, Budi Santosa Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi