Pengembangan Model Periodic Inventory Routing Problem untuk Penjadwalan Truk Tangki Multi Kapasitas

Transkripsi

1 Pengembangan Model Periodic Inventory Routing Problem untuk Penjadwalan Truk Tangki Multi Kapasitas (Studi Kasus: ISG PT. PERTAMINA UPms V SURABAYA) Oleh : Deni Irawan Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Ir. Ahmad Rusdiansyah, MEng M.Eng Jurusan Teknik Industri

2 Latar Belakang.. Depot SPBU 1 Order = Daily SPBU 2 Inventory Cost Transportation Cost SPBU 3

3 Inventory Routing Problem Inventory Cost Transportation Cost Seeking the best trade-off between inventory holding and travelling costs inventory control + vehicle routing Minimize system-wide cost

4 Latar Belakang waiting Depot SPBU 1 waiting SPBU 2 Stockout SPBU 3

5 Tank Meter Replenishment Kelipatan 8 KL = 8 / 16 / 24 / 32 / 40 KL

6 Kapasitas 16 KL Depend On Kelas Jalan Kelas I, II atau III Kapasitas 24 KL SPBU Sewa per Bulan Kapasitas 32 KL Dapat digunakan > 1 x per hari Dapat digunakan 1 x per hari Multi Trips

7 Latar Belakang Pengembangan Model Inventory Routing Problem (IRP) Federgruen dan Zipkin (1984) Belum Pernah diterapkan pada Petrol Station IRP Single period Bertazi et al (2002) IRP multi period, Single Product, single vehicle Hun Jae (2007) Multi Period, Homogenous Vehicle Abdelmaguid (2004) Heuristik, Homogenous Vehicle

8 VMI : definition (Chopra dan Meindl, 2001) S u p p l i e r Responsible for all decisions regarding inventory management at their retailers Delivery quantities Delivery schedules Vhil Vehicle routes

9 PERUMUSAN MASALAH Bagaimana mengembangkan model Periodic Inventory Routing Problem (PIRP) untuk menjadwalkan truk tangki multi kapasitas yang dapat mengakomodasi trade-off antara inventory holding cost dan transportation cost dengan menentukan : Delivery Quiantities Vehicle Routes Delivery Schedule menghindari terjadinya stockout pada tiap tiap SPBU

10 TUJUAN PENELITIAN 1 Mengembangkan model Periodic Inventory Routing Problem (PIRP) untuk kendaraan angkut multi kapasitas 2 Meminumkan total biaya sistem yang meliputi inventory holding cost dan transportation cost dan mengoptimalkan penggunaan truk tanki multi kapasitas melalui penjadwalan yang tepat.

11 Manfaat Penelitian 1. Diperoleh pengembangan model untuk menyelesaikan permasalahan Periodic Inventory Routing untuk kendaraan multi kapasitas pada petrol station 2. Diperoleh rekomendasi mengenai delivery schedule, delivery quantities, vehicle routes yang optimal untuk tiap-tiap retailer (SPBU) yang dapat meminimumkan total biaya sistem yaitu transportation cost dan inventory holding cost

12 Ruang Lingkup Permasalahan Batasan : Model yang dikembangkan mengacu pada model Integrated Inventory and Periodic Vehicle Routing Problem with Time-Windows (IPVRPTW) oleh Rusdiansyah dan Tsao (2004) Produk yang menjadi fokus penelitian ini hanya pada bahan bakar premium (single product) Wilayah SPBU yang diamati adalah SPBU yang terletak diwilayah Surabaya

13 Asumsi: Demand rate bersifat deterministik Initial inventory tiap SPBU telah diketahui sebelumnya Tiap SPBU tidak boleh mengalami stockout Setiap SPBU hanya dapat dikunjungi satu kali dalam satu hari Sistem pengiriman dilakukan dengan direct shipment Supplier dapat menyediakan kebutuhan customer dalam jumlah yang tidak terbatas dan biaya penyimpanan pada supplier tidak diperhitungkan Kecepatan kendaraan diasumsikan konstan Jumlah kendaraan angkut untuk bahan bakar premium diasumsikan tidak mengalami perubahan selama penelitian berlangsung

14 Stationary Interval Property Untuk permasalahan dengan satu produk selama interval [0,t], kebijakan inventory pada m pemesanan dengan biaya minimum dapat dicapai dengan cara menempatkan pemesanan dalam ukuran yang sama pada interval titik waktu yang sama (Bramel dan Simchi- Levi, 1997)

15 Model Dasar IPVRPTW (Rusdiansyah & Tsao, 2004) Subject to: Minimize Stationary-interval property Vehicle Capacity Tour Duration Time Windows

16 Model Dasar (Rusdiansyah & Tsao, 2004) Standard Constraint

17 METODOLOGI PENELITIAN

18 METODOLOGI PENELITIAN

19 PENGUMPULAN DATA Demand Rate Bahan Bakar Premium SPBU Demand Premium Per Bulan a n d (KL) D e m SPBU SPBU SPBU SPBU SPBU Bulan

20 PENGUMPULAN DATA Fraction Holding Cost Perhitungan Biaya Penyimpanan H = P x F H = Rp 4300 x 30% = Rp 1290 per liter per tahun = Rp 3.53 per liter per hari

21 PENGUMPULAN DATA Konfigurasi Truk Tangki Jenis Kapasitas Jumlah Compartement Jumlah Ketersediaan 1 16 KL KL K KL 5 1 Total 83 Operasi Truk Tangki Keterangan Waktu Rata-Rata Kecepatan rata-rata km / jam Antrian: 1. Gate in 37 menit 2. Dispatch 13 menit 3. Load 20 menit Waktu Unload tiap kompartemen (8 KL) 30 menit

22 PENGUMPULAN DATA Komponen Biaya Distribusi Fixed Cost Biaya Sewa Truk Tangki Kapasitas Biaya Sewa (Rp/Bulan) Biaya Sewa (Rp/Hari) 16 KL KL KL KL Variable Cost Ratio Kebutuhan Bensin Kapasitas Truk Ratio Kebutuhan Bensin 16 KL KL KL KL 1.8 VC =

23 Notasi Model: PEMODELAN SISTEM

24 PEMODELAN SISTEM Notasi Model: Variabel Keputusan:

25 PEMODELAN SISTEM Formulasi Model: Fungsi Tujuan: Inventory Holding Cost Variable Cost Subject to: Fixed Cost....(1)....(2)....(3) Inventory Constraint....(4)...(5) Replenishment Quantity

26 PEMODELAN SISTEM Subject to:..(6) Retailer Capacity Constraint..(7) Stationary Interval Property Constraint..(8)..(9) Vehicle Capacity Constraint....(10) Tour Duration.(11) Route Continuity.(12).(13) Number of Truck Used

27 PEMODELAN SISTEM Subject to:.. (14) Pairing Constraint.. (15).. (16) Frequency Constraint.. (17) (17) Non self visited ii.. (18).. (19) Binary Value

28 PEMODELAN SISTEM Dekomposisi Problem Whole System 88 SPBU Clustering k = 5 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 Maksimum Truk Tangki 16 KL Maksimum Truk Tangki 24 KL Maksimum Truk Tangki 32 KL Maksimum Truk Tangki 16 KL Maksimum Truk Tangki 24 KL Maksimum Truk Tangki 32 KL Maksimum Truk Tangki 16 KL Maksimum Truk Tangki 24 KL Maksimum Truk Tangki 32 KL Maksimum Truk Tangki 32 KL Maksimum Truk Tangki 40 KL Maksimum Truk Tangki 24 KL Maksimum Truk Tangki 32 KL Output Cluster 1 Output Cluster 2 Output Cluster 3 Output Cluster 4 Output Cluster 4 Output System

29 PERCOBAAN NUMERIK Output Model Algoritma Penugasan Rute pada Truk Penjadwalan SPBU Frekuensi Kunjungan Kuantitas Pengiriman SPBU Frekuensi Kunjungan Kuantitas Pengiriman SPBU Frekuensi Kunjungan Kuantitas Pengiriman SPBU Frekuensi Kunjungan Kuantitas Pengiriman

30 Presentase Frekuensi Kunjungan SPBU 6% 1% 25% 6x 68% Output Model 3x 2x 1x Total Biaya Sistem Cluster Maksimum Truk 16 KL 24 KL 32 KL 40 KL Jumlah Total Biaya Sistem Maksimum Trip per Hari tiap Jenis Truk Jenis Truk 16 KL Maksimum Trip 8 24 KL 6 32 KL 5 40 KL 3

31 KOMPARASI PERFOMANSI MODEL VS EKSISTING SPBU yang memerlukan replenishment setiap hari berkurang dari 79% menjadi 68% Penggunaan Truk Eksisting VS Output t Model Hari Truk 16 KL Truk 24 KL Truk 32 KL Truk 40 KL Eksisting Model Eksisting Model Eksisting Model Eksisting Model Cost Saving Biaya Sewa Truk per hari: = Existing Model = Rp Rp = Rp

32 Waktu Komputasi

33 Analisa Sensitivitas Sensitivitas Terhadap Biaya Inventory Fraction Holding Cost SPBU 20% 30% 50% 70% 100% Kuantitas Kuantitas Kuantitas Kuantitas Kuantitas Frekuensi Pengiriman Frekuensi Pengiriman Frekuensi Pengiriman Frekuensi Pengiriman Frekuensi Pengiriman Total Biaya Total Biaya Total Biaya Total Biaya Total Biaya Sensitivitas Terhadap Biaya Sewa Kendaraan Biaya Sewa Truk Tangki 50% 75% 100% 125% 150% SPBU Kuantitas Kuantitas Kuantitas Kuantitas Kuantitas Frekuensi Frekuensi Frekuensi Frekuensi Frekuensi Pengiriman Pengiriman Pengiriman Pengiriman Pengiriman Total Biaya Total Biaya Total Biaya Total Biaya Total Biaya

34 KESIMPULAN Telah dilakukan pengembangan model Periodic Inventory Routing untuk kasus kendaraan angkut multi kapasitas yang dapat meminimumkan biaya inventory dan transportasi secara simultan. Model yang dihasilkan merupakan model dengan fungsi yang nonlinear dan merupakan permasalahan combinatorial sehingga membutuhkan waktu komputasi yang lama Perfomansi dari model yang telah dikembangkan dapat dikatakan cukup baik dengan penurunan SPBU yang memerlukan pengiriman tiap hari yang semula sebesar 79% dari total SPBU di Surabaya berkurang menjadi 68% serta penghematan biaya sewa truk sebesar Rp per harinya dan menjamin tidak terjadinya stockout pada retailer Rata-rata jumlah truk tangki premium yang dibutuhkan dalam aktivitas distribusi di Surabaya per harinya untuk truk dengan kapasitas 16 KL, 24 KL, 32 KL, dan 40 KL masing-masing sebesar 7, 7, 3, dan 1 unit.

35 KESIMPULAN Rata-rata jumlah trip maksimum untuk truk dengan kapasitas 16 KL, 24 KL, 32 KL, dan 40 KL masing-masing sebesar 8, 6, 5, dan 3 trip. Rata-rata total biaya sistem per harinya adalah sebesar Rp Frekuensi dan kuantitas replenishment dipengaruhi oleh besarnya biaya inventory, biaya transportasi dan optimalitas penggunaan truk tangki dalam satu hari.

36 SARAN Model dapat dikembangkan dengan pembentukan rute melalui konsolidasi pengiriman Model dapat dikembangkan lebih lanjut dengan penyelesaian heuristik untuk mempersingkat waktu komputasi Penelitian dapat dikembangkan lebih lanjut untuk kasus multi produk dengan demand yang bersifat stokastik.