Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKMasalah penjadwalan yang sering ditemukan ialah masalah penjadwalandengan model Flow-shop (Flow-shop scheduling problem). Kerumitan dalammasalah penjadwalan pada flow-shop disebabkan karena pada flow-shopdihasilkan sejumlah besar produk yang berbeda, dimana setiap produk memilikiproses manufaktur yang sama. Lamanya waktu pembuatan produk ini menuntutperusahaan agar merancang sebuah sistem penjadwalan yang efektif dan efisienagar seluruh permintaan dapat dipenuhi tepat waktu dengan minimalisasi inventoridan minimalisasi waktu penyelesaian total.PT X merupakan perusahan yang memproduksi suku cadang mobil, salahsatunya adalah disc pad. Disc pad ini terdiri dari berbagai jenis untuk berbagaitipe mobil, sehingga meskipun masing-masing melewati proses yang sama, waktuproses untuk setiap jenis tentu berbeda. Waktu pembuatan produk ini menuntutperusahaan untuk merancang sebuah sistem penjadwalan yang efektif dan efisienagar seluruh permintaan dapat dipenuhi dengan meminimalisasi waktupenyelesaian, idle time pada setiap mesin, dan inventori. Oleh karena itu,dibutuhkan suatu metode yang menghasilkan sebuah sistem penjadwalan yanglebih baik, tidak rumit dan dapat dikerjakan dalam waktu yang singkat.Karena kompleksnya masalah penjadwalan produksi, maka solusipenyelesaian terhadap masalah ini dilakukan dengan menggunakan pendekatanheuristik yaitu metode algoritma tabu search. Algoritma tabu search, yaitu suatupendekatan heuristik dalam pencarian solusi berdasarkan pada metode optimasi,dimana algoritma ini menggunakan daftar tabu dan iterasi lokal untuk mencegahadanya local optima hingga tercapainya solusi mendekati terbaik. Fungsi tujuandari permasalahan ini ialah meminimalkan waktu penyelesaian (makespan)seluruh job.Hasil penjadwalan produksi yang diperoleh melalui algoritma tabu searchsetelah 20 iterasi menghasilkan minimal makespan seluruh job sebesar 23.5715jam. Jadi, jika dibandingkan dengan jadwal produksi yang lama, maka terjadipenurunan makespan yaitu sebesar 4.499%.

---

ABSTRACTThe scheduling problem which is often found is the problem of schedulingwith the Flow-Shop model. The complication in this scheduling problem is causedby the yielding of a large amount of different products with the same manufactureprocesses so that many possible alternative schedules may exist. Therefore,optimal scheduling is so needed for a better company s production system,PT X is a company, which produces automotive spareparts, such as discpad, etc. There are many kinds of disc pad for many types of car, so they havedifferent times of process. These make it a must for the company to design anefficient and effective scheduling system in order to fulfill the whole demands onschedule by minimizing total makespan, idle time of every machine, andinventory. Hence, a method that results in a better, uncomplicated, and feasiblescheduling system is necessary.Due to the complicated production schedule, the solution to this problem isby applying a heuristic approach, which is a tabu algorithm method. Tabu searchalgorithm is a procedure to seek a solution based on optimization method, whichis use a tabu tenure and local iterations, in order to prevent local optimization. Theobjective function of this problem is to minimize makespan of all jobs.The production scheduling result that is obtained from the tabu searchalgorithm after 20 iterations produces minimal makespan of all jobs of 23.5715hours. Thus, in comparison with the existing production schedule, there is areduction of makespan of about 4.499%."

"Masalah penjadwalan yang sering terjadi adalah masalah penjadwalan pada industri manufaktur yang menggunakan sistem flow shop. Kerumitan dalam penjadwalan sistem flow shop tersebut disebabkan karena pada sistem ini akan dihasilkan sejumlah besar produk yang berbeda dimana setiap produk tersebut memiliki proses manufaktur yang sama. Karena kompleksnya masalah penjadwalan produksi, maka solusi penyelesaian terhadap masalah ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan metaheuristik yaitu metode algoritma differential evolution (DE). Penggunaan DE dalam penyelesaian masalah ini memiliki keuntungan karena konsepnya yang sederhana, mudah untuk digunakan, cepat dalam menghasilkan solusi (waktu komputasinya lebih kecil daripada metode lainnya), dan tangguh. Fungsi tujuan dari permasalahan ini ialah meminimalkan waktu penyelesaian (makespan) seluruh job.Hasil penjadwalan produksi yang diperoleh melalui algoritma differential evolution setelah dilakukan iterasi sebanyak 5 kali adalah jumlah makespan yang dihasilkan sebesar 32.220 menit, dengan lama waktu run program 8.5963 detik. Hasil ini setelah dibandingkan dengan penjadwalan yang dilakukan perusahaan mengalami penurunan nilai makespan sebesar 18.6%. Sedangkan jika dibandingkan dengan hasil keluaran dengan algoritma genetik mengalami penurunan makespan sebesar 2.46% dan dapat menghasilkan keluaran 30 kali lebih cepat.

---

The scheduling problem which is often found is the problem of scheduling with the Flow-Shop model. The complication in this scheduling problem is caused by the yielding of a large amount of different products with the same manufacture processes so that many possible alternative schedules may exist. Therefore, optimal scheduling is so needed for a better company's production system. Due to the complicated production schedule, the solution to this problem is by applying a metaheuristic approach, which is a differential evolution (DE) algorithm. Applying DE to solve this problem has advantages because its simply concept, easy to applicate, fast to get solution (computation time is the leat among the other algorithm) and robust. The objective function in this problem is to minimize makespan of all jobs.

The result that is obtained from differential evolution algorithm after 5 iterations gives makespan 32.220 minutes, that requires 8.5963 second of computation time. Thus, in comparison with company production schedule, there is a reduction of makespan of about 18.6% and in comparison with output produced by genetic algorithm, there is a reduction of makespan of about 2.46% and can produced output 30 times faster than genetic algorithm does."

"Masalah penjadwalan yang sering ditemukan ialah masalah penjadwalan dengan model Flow-shop. Kerumitan dalam masalah penjadwalan ini disebabkan karena dihasilkannya sejumlah besar produk yang berbeda, dengan due-date yang berbeda sehingga terdapat berbagai alternatif jadwal yang mungkin. Tidak jarang jadwal produksi yang sudah dibuat oleh perusahaan tidak dapat dipenuhi dengan dengan baik, dikarenakan adanya keterbatasan, seperti perencanaan kapasitas yang kurang baik, keterlambatan material dan adanya perubahan permintaan konsumen yang juga menyebabkan perubahan jadwal produksi. Untuk itulah adanya penjadwalan yang optimal sangatlah diperlukan dalam sistem produksi di perusahaan. PT Komatsu Indonesia merupakan perusahan yang memproduksi alat-alat berat seperti bull dozer, excavator, dump truck dan sebagainya Waktu produksi rata-rata 1 alat berat adalah kurang lebih 1 bulan. Lamanya waktu pembuatan produk ini menuntut perusahaan untuk merancang sebuah sistem penjadwalan yang efektif dan efisien agar seluruh permintaan dapat dipenuhi tepat waktu dengan meminimalisasi inventori. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu metode yang menghasilkan sebuah sistem penjadwalan yang lebih baik, tidak rumit dan dapat dikerjakan dalam waktu yang singkat. Karena kompleksnya masalah penjadwalan produksi, maka solusi penyelesaian terhadap masalah ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan meta-heuristik yaitu metode algoritma genetika. Algoritma genetika diinspirasi dari proses evolusi Darwin, yaitu suatu prosedur pencarian solusi yang alami berdasarkan pada metode optimasi. Fungsi tujuan dari permasalahan ini ialah meminimalkan total tardiness (keterlambatan posistif) seluruh job. Hasil penjadwalan produksi yang diperoleh melalui algoritma genetika menghasilkan total tardiness seluruh job sebesar 154,680 menit dan jumlah job yang terlambat (tardy jobs) adalah 23 job. Jadi jika dibandingkan dengan jadwal produksi yang lama, maka terjadi penurunan total tardiness yaitu sebesar 73.85% dan pengurangan tardy jobs sebesar 43.9%.

---

The scheduling problem which is often found is the problem of scheduling with the Flow-Shop model. The complication in this scheduling problem is caused by the yielding of a large amount of different products with different due-date so that many possible alternative schedules may exist. The company often cannot meet the production schedule that has been made by the company itself due to the lack of good capacity planning, the delay of material supply, and change of consumer's demands which can also cause some changes to the production schedule. Therefore, optimal scheduling is so needed for a better company's production system. PT Komatsu Indonesia is a company, which produces heavy equipments like bulldozers, excavators, dump trucks, et cetera. The average production time of heavy equipment is more or less one month. The long duration of the making of heavy equipment makes it a must for the company to design an efficient and effective scheduling system in order to fulfill the whole demands on schedule by minimizing inventory. Hence, a method that results in a better, uncomplicated, and feasible scheduling system is necessary. Due to the complicated production schedule, the solution to this problem is by applying a meta-heuristic approach, which is a genetic algorithm method. Genetic algorithm is inspired by Darwin's evolution process that is a procedure to seek a natural solution based on optimization method. The objective function of this problem is to minimize total tardiness of all jobs. The production scheduling result that is obtained from the genetic algorithm produces total tardiness of all jobs of 154,680 minutes and the number of tardy jobs are 23 jobs. Thus, in comparison with the existing production schedule, there is a reduction of total tardiness of about 73.85 % and reduction of tardy jobs of 43.9%."

"Penelitian ini membahas masalah penjadwalan job shop pada suatu perusahaan. Pada sistem ini akan dihasilkan sejumlah produk dalam beberapa jenis dengan rute yang dapat berbeda satu sama lain. Penjadwalan produksi merupakan suatu permasalahan yang kompleks sehingga dibutuhkan metode yang tepat untuk mendapatkan solusi yang optimal untuk permasalah ini. Metode penelitian yang digunakan yaitu algoritma Tabu Search. Fungsi tujuan dari permasalahan ini adalah meminimumkan total penalti keterlambatan. Sebagai model job shop digunakan 7 jobs dengan total 219 komponen dan 6 mesin yang berbeda. Penjadwalan dengan metode algoritma Tabu Search memberikan solusi yang cepat. Hasil dari penjadwalan dapat menghemat 22.7% total biaya produksi, juga keterlamabatan mengalami perbaikan 31% terhadap jadwal solusi awal. Dengan demikian perusahaan bisa meningkatkan jumlah pesanan.

---

This study presents a job shop scheduling problem on a specific company. This research presents job shop scheduling at a company. This system yields large amount of different products with some different manufacture processes. Production scheduling is a complex problem so that appropriated method to produces the optimal solution of it is needed. Method of this research is using Tabu Search (TS) algorithm. The objective function in this problem is to minimize total penalty of tardiness.

The model used 7 jobs, 219 parts and 6 different machines. Tabu Search (TS) algorithm method is used to solve the problem, which minimizes the total penalty of tardiness. Scheduling with TS algorithm provides a quick solution. The results save 22.7% of total production costs, and improve tardiness 31% compared to old scheduling. With the proposed method the company can increase the numbers of orders."

"GMF Power Service merupakan unit bisnis non-aviasi yang menangani perbaikan turbin gas industri, khususnya work center part repair menangani perbaikan komponen-komponen penyusun turbin gas tersebut. Kegiatan perbaikan di work center part repair tergolong sebagai tipe job shop dinamis, dimana setiap komponen memerlukan alur penanganan yang berbeda-beda dan order konsumen datang dengan waktu yang berbeda pula. Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh suatu penjadwalan kegiatan kerja yang optimal dengan menggunakan metode metaheuristik yaitu algoritma Tabu Search. Fungsi tujuan yang ingin dicapai adalah meminimumkan total biaya penalti akibat keterlambatan penyelesaian order. Keterlambatan didefinisikan sebagai selisih positif antara waktu tenggat (due date) dan waktu penyelesaian order.Dengan menggunakan bantuan bahasa pemrograman DEPLHI, diperoleh penjadwalan kegiatan kerja optimal dengan total waktu penyelesaian (makespan) seluruh job sebesar 4640 jam, jumlah keterlambatan 4 job, dan total pinalti sebesar Rp 12.515. Dari hasil optimasi ini, total biaya penalti yang dihasilkan berkurang 49,53 % dari total biaya penalti solusi awal.

---

GMF Power Service is a unit business that repair non-aircraft industrial turbine gas, especially Part Repair work center handle the repairig of gas turbine’s components. All those repairing activities classified as dynamic job shop type, where each component requires the different repairing process route and the customer orders arrive with a different time. This study was conducted to obtain an optimal work scheduling using metaheuristic method, namely Tabu Search algorithm. The objective function is to minimize the total cost of penalty due to the lateness of orders completion. Lateness defined as the positive difference between due date and order completion time.

Using DELPHI programming language, the optimum solution of work activities scheduling generate optimal total completion time (makespan) of all jobs by 4640 hours, 4 number of lateness jobs, and total penalty cost Rp 12.515. From the optimum scheduling, the company can save 49.53% total penalty cost compared to the initial solution."

"Penelitian ini membahas masalah penjadwalan job shop pada sebuah perusahaan yang memproduksi produk stamping. Permasalahan yang terjadi adalah tingginya angka keterlambatan pemenuhan pesanan atau rendahnya performa on-time delivery. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah meminimumkan jumlah keterlambatan dari setiap job. Penjadwalan produksi pada sistem produksi job shop merupakan salah satu permasalahan yang kompleks sehingga dibutuhkan metode yang tepat untuk mendapatkan solusi yang optimal untuk masalah ini. Metode penelitian ini menggunakan algoritma tabu search. Tabu search menggunakan tabu list dan iterasi pada solusi tetangga untuk mencegah terjebak pada optimal lokal. Penelitian ini menjadwalkan 21 produk yang terbagi menjadi 208 job yang diproses di 16 mesin dengan spesifikasinya mesin yang berbeda-beda. Model penjadwalan ini menghasilkan jumlah keterlambatan sebesar 23 job yang sebelumnya 96 job, atau dengan kata lain terjadi penurunan jumlah keterlambatan sebesar 76,04 . Selain itu, rata-rata waktu tunggu proses barang setengah jadi juga mengalami penurunan sebesar 29,8

---

This research presents job shop scheduling at a company that produce stamping product. The problem that happened here is high number of tardiness or low on time delivery performance. Therefore, the objective of this research is to minimize number of tardiness. Job shop scheduling is a complex problem so that need appropriated method to produce the optimal solution for this problem. This research using tabu search algorithm method. Tabu search uses tabu list and iterations in neigborhood solution to prevent getting stuck on a local optimum. This research schedules 21 products which divided into 208 jobs which processed on 16 machines with different spesifications. This model produces the output has 23 jobs tardiness which before has 96 jobs, means that number of tardiness reduces of 76,04 . In addtion, average waiting time of work in process also reduces 29,8."

"PT XYZ merupakan sebuah perusahaan farmasi afiliasi Filipina yang menggunakan sistem flexible job shop dalam melakukan kegiatan produksi. PT XYZ memiliki rencana untuk menerapkan sistem produksi lean dalam aktivitasnya, Akan tetapi, tidak adanya metode penjadwalan produksi yang sistematis telah mengakibatkan munculnya banyak waste dalam lini produksi PT XYZ, seperti rendahnya utilisasi mesin, banyaknya mesin yang idle, adanya penumpukan work in process, dan seringnya terjadi perubahan rencana produksi, sehingga sulit bagi PT XYZ untuk menjadi perusahaan berbasis lean. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh sistem penjadwalan produksi yang tepat pada PT XYZ dengan berfokus pada upaya minimalisasi total waktu penyelesaian pekerjaan, sehingga berujung pada peningkatan efisiensi di PT XYZ. Dengan mempertimbangkan parameter job, mesin, operasi, waktu standar, dan bobot prioritas produk, disusunlah sebuah sistem penjadwalan dengan menggunakan aplikasi Visual Basic for Application. Solusi awal penjadwalan diperoleh dengan menggunakan salah satu aturan dispatching rule, yaitu weighted shortest processing time yang menghasilkan nilai makespan selama 67.080 menit. Selanjutnya, solusi kembali ditingkatkan dengan menggunakan metode algoritma tabu search, sehingga diperoleh nilai makespan minimal selama 52.485 menit. Solusi akhir penjadwalan yang dihasilkan mampu untuk meningkatkan efisiensi di PT XYZ sebesar 36.73%.

---

PT XYZ is a pharmaceutical company, which has an affiliation with Philippines, which uses flexible job shop system to its production activities. Right now, PT XYZ is going to implement lean production system to its daily. However, the absence of systematic production scheduling method has brought a lot of waste to PT XYZ production line, such as low machines utilization, many idle machines, many work in process, and frequent changes in its production plan, thus it becomes difficult to implement lean production system.

This research aims to obtain a proper production scheduling system for PT XYZ, which focus on minimizing makespan, so that leads to efficiency improvement in PT XYZ. By considering job, machines, operation, standard time, and product priority as its parameter, formulated a scheduling system using Visual Basic for Application.

Initial solution is obtained by using one of dispatching rule method, namely weighted shortest processing time, which results a 67.080 minutes of makespan. Subsequently, the solution was improved by using tabu search algorithm, so the makespan value would become 52.485 minutes. This solution is able to improve efficiency in PT XYZ by 36.73%."

"Efisiensi pada aktivitas distribusi, khususnya dalam permasalahan pengiriman bahan bakar minyak masih menjadi fokus utama perusahaan. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan rute yang efisien serta penjadwalan armada yang baik demi terciptanya penurunan biaya distribusi. Pada penyelesaian Vehicle Routing Problem ini, Tabu Search digunakan sebagai teknik pencarian solusi melalui model yang akan dirancang. Perancangan model distribusi diawali dengan membangun model matematis yang sesuai dengan proses operasional pengiriman bahan bakar minyak. Setelah itu, model matematis ditranslasikan ke dalam bahasa Visual Basic. Penelitian ini membandingkan data selama tujuh hari biaya distribusi yang dilakukan perusahaan dengan hasil dari model distribusi yang dirancang. Hasil dari model memberikan biaya distribusi yang lebih rendah sebesar 3,1% dibandingkan biaya distribusi yang dilakukan perusahaan.

---

Efficiency in distribution activities, especially in the case of fuel oil shipping is still the main focus of the company. The purpose of this study is to determine efficient routes and good fleet scheduling for the creation of reduced distribution costs. In solving this Vehicle Routing Problem, Tabu Search is used as a solution search technique through the model to be designed. The design of the distribution model begins with building a mathematical model that is suitable for the operational process of fuel oil delivery. After that, the mathematical model is translated into the Visual Basic language. This study compares data for seven days of distribution costs made by the company with the results of the distribution model designed. The results of the model give a lower distribution cost of 3.1% compared to the cost of distribution by the company."

"Keseimbangan lini lintasan atau assembly line balancing (ALB) perakitan merupakan salah satu masalah penting dalam area produksi. Karena perbaikan performa sistem dapat mempengaruhi segi keuangan, maka sangat penting untuk mengembangkan suatu solusi yang praktis dari permasalahan keseimbangan lini dan juga kebutuhan akan waktu perhitungan yang minimal untuk memecahkan masalah keseimbangan lini tersebut. Metode metaheuristik merupakan cara umum dalam kehidupan nyata. Metode pada penelitian kali ini merupakan metode heuristik Tabu Search. Metode ini merupakan metode pencarian solusi pada daerah yang dianggap optimal sehingga diharapkan efisiensi keseimbangan lini tercapai. Hasil dari penelitian kali ini adalah metode algoritma Tabu Search yang dipakai dapat menghasilkan efisiensi lini perakitan sebesar 80.01% dengan running program dilakukan iterasi sebanyak 1.000.000, dan menghasilkan nilai smoothness sebesar 43.89 menit.

---

Assembly line balancing (ALB) is one of the important problem of production. As small improvement in performance system can lead to significant monetary consequence, it is importance to develop practical solution procedure of assembly line balancing problem and minimal computational time requirement. Heuristic are generally use to solve the problem in real life. In this paper, an efficient heuristic is proposed to solve the deterministic and single problem of ALB. The proposed heuristic is tabu search algorithm. This algorithm searching the optimal solution on local area, and expect for the best result to achieve ALB more efficient. The result of this paper is tabu search can solve ALB with 80.01% line efficiency, and 43.89 minutes of smoothness index."