Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini membahas masalah penjadwalan job shop pada suatu perusahaan otomotif. 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 masalah ini. Metode penelitian yang digunakan adalah salah satu dari metode meta-heuristik, yaitu algoritma differential evolution (DE).Prinsip algoritma DE sesuai dengan analogi evolusi biologi, yaitu terdiri dari proses inisialisasi populasi, proses mutasi, proses pindah silang, dan proses seleksi. Algoritma ini memiliki beberapa keunggulan, yaitu konsepnya sederhana, mudah diaplikasikan, cepat dalam menghasilkan solusi, dan tangguh. Fungsi tujuan dari permasalahan ini adalah meminimumkan makespan. Penjadwalan yang diperoleh melalui algoritma differential evolution menghasilkan makespan sebesar 1.207.624,4 detik, sedangkan jadwal perusahaan menghasilkan 1.253.272,8 detik. Jadi, usulan jadwal menghasilkan penurunan makespan sebesar 3,64% dibandingkan jadwal perusahaan.

---

This research presents job shop scheduling at a automotive 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 one of meta-heuristic algorithms, differential evolution (DE) algorithm.

The principle of DE algorithm is based on analogy of biological evolution that consists of population initiation process, mutation process, crossover process, and selection process. This algorithm has some strengths because of its simply structure, ease to use, speed, and robustness. The objective function in this problem is to minimize makespan. The schedule that is obtained from differential evolution algorithm produces makespan of 1.207.624,4 seconds, meanwhile the schedule of company produces 1.253.272,8 seconds. Thus, new schedule produces reduction of makespan about 3.64% compared with schedule of company."

"Penelitian ini membahas masalah penjadwalan job shop pada suatu perusahaan otomotif. 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 memperoleh solusi yang optimal untuk masalah ini.Metode penelitian yang digunakan adalah salah satu dari metode meta-heuristik, yaitu algoritma differential evolution (DE). Prinsip algoritma DE sesuai dengan analogi evolusi biologi, yaitu terdiri dari proses inisialisasi populasi, proses mutasi, proses pindah silang dan proses seleksi. Algoritma ini memiliki beberapa keunggulan, yaitu konsepnya sederhana, mudah diaplikasikan, cepat dalam menghasilkan solusi, dan tangguh. Fungsi tujuan dari permasalahan ini adalah meminimumkan makespan.Penjadwalan yang diperoleh melalui algoritma differential evolution menghasilkan makespan sebesar 286.432,4 detik, sedangkan jadwal perusahaan menghasilkan 313.325 detik. Jadi, usulan jadwal menghasilkan penurunan makespan sebesar 8,58 % dibandingkan jadwal perusahaan.

---

This research discusses job shop scheduling problems in the automotive company. This system yields large amount of different products with some different manufacture processes. Production scheduling is the complex problems so that approriated method to produces the optimal solution of it is needed.

Method of this research is one of meta-heuristic algorithms, differential evolution (DE) algorithm. The principle of DE algorithm is based on analogy of biology evolution that consists of population initiatilization process, mutation process, crossover process, and selection process. This algorithm has some strengths because of its simply structure, ease to use, speed, and robustness. The objective function in this problem is to minimize makespan.

This schedule that is obtained from differential evolution algorithm produces makespan of 286,432.4 seconds, meanwhile the schedule of company produces 313,325 seconds. Thus, new schedule produces reduction of makespan about 8.58% compare with schedule of company."

"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 masalah ini. Metode penelitian yang digunakan adalah salah satu dari metode meta-heuristik, yaitu algoritma differential evolution (DE). Prinsip algoritma DE sesuai dengan analogi evolusi biologi, yaitu terdiri dari proses inisialisasi populasi, proses mutasi, proses pindah silang, dan proses seleksi. Algoritma ini memiliki beberapa keunggulan, yaitu konsepnya sederhana, mudah diaplikasikan, cepat dalam menghasilkan solusi, dan tangguh. Fungsi tujuan dari permasalahan ini ialah meminimumkan nilai makespan (waktu total penyelesaian keseluruhan job). Penjadwalan yang diperoleh melalui algoritma differential evolution menghasilkan nilai makespan sebesar 3198 menit, sedangkan jadwal perusahaan menghasilkan 3209 menit. Jadi, dengan menggunakan algoritma differential evolution terjadi pengurangan total waktu proses seluruh job yaitu 11 menit. Dalam penelitian ini digunakan data waktu proses yang sama agar hasil perhitungan dapat lebih akurat terhadap fungsi tujuan yang diinginkan.

---

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 one of metaheuristic algorithms, differential evolution (DE) algorithm. The principle of DE algorithm is based on analogy of biological evolution that consists of population initiation process, mutation process, crossover process, and selection process. This algorithm has some strengths because of its simply structure, easy to use, speed, and robustness. The objective function in this problem is to minimize total of finish time process of all jobs.

The result of scheduling that is obtained from differential evolution algorithm produces total of finish time process is 3198 minutes, meanwhile the schedule of company produces 3209 minutes. So, there are some reducing time of total finish time process of all jobs as much as 11 minutes. In this research, we use same data in order to get more accurate calculation based on objective function."

"Metode pengecoran dengan tekanan rendah (Low Pressure Die Casting) adalah proses yang digunakan untuk menghasilkan komponen logam dengan kualitas yang tinggi dan presisi yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh tekanan terhadap hasil produk pengecoran dengan metode Low Pressure Die Casting menggunakan casting simulator Z-cast. Dalam penelitian ini, dilakukan serangkaian eksperimen dengan memvariasikan tekanan yang diterapkan pada proses pengecoran yaitu; 20Kpa, 40Kpa, 60Kpa, 80Kpa, 100Kpa. Produk yang dihasilkan kemudian dievaluasi berdasarkan hasil simulasi menggunakan Z-cast. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tekanan pengecoran memiliki pengaruh terhadap hasil produk. Peningkatan tekanan menyebabkan Flow time yang menjadi lebih singkat, velocity yang semakin meningkat, solidification time yang meningkat, dan juga keberadaan shrinkage. Temuan ini memberikan pemahaman yang lebih baik tentang pengaruh tekanan pada proses Low Pressure Die Casting dan dapat digunakan sebagai panduan dalam mengoptimalkan parameter produksi. Dengan memilih tekanan yang tepat, produsen dapat menghasilkan komponen logam dengan kualitas yang lebih baik dan efisiensi produksi yang lebih tinggi.

---

Low Pressure Die Casting is a process used to produce high-quality metal components with precise accuracy. This study aims to analyze the influence of pressure on the casting results using the Low Pressure Die Casting method with the Z-cast casting simulator. A series of experiments were conducted varying the applied pressures during casting: 20 kPa, 40 kPa, 60 kPa, 80 kPa, 100 kPa. The produced products were then evaluated based on simulation results using Z-cast. The research findings indicate that casting pressure significantly affects the product outcomes. Increasing pressure results in shorter flow times, increased velocities, prolonged solidification times, and the presence of shrinkage. These findings provide a better understanding of the pressure effects in the Low Pressure Die Casting process and can be used as a guide to optimize production parameters. By selecting the appropriate pressure, manufacturers can produce metal components with higher quality and higher production efficiency."

"Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh keseimbangan lini perakitan yang optimal, sehingga dapat meningkatkan efisiensi lini dan memenuhi target produksi. Hal ini dilakukan dengan optimasi yaitu melalui pengaturan elemen kerja pada stasiun kerja dan waktu siklus tiap stasiun. Optimasi keseimbangan lini dilakukan dengan menggunakan algoritma Differential Evolution. Differential Evolution merupakan salah satu algoritma evolusioner yang strukturnya sederhana, mudah diimplementasikan, dan cepat mencapai tujuan. Setelah penelitian dilakukan, diperoleh efisiensi lini perakitan hydraulic excavator tipe PC300 sebesar 0.9 dengan 12 stasiun kerja dan waktu siklus maksimum 37.03 menit. Untuk lini perakitan kendaraan bermotor efisiensi lini sebesar 0.99 dengan waktu siklus maksimum 53.083 menit.

---

The aim of this research is to obtain the optimum assembly line balancing, in order to increase line efficiency and fulfill production target. Assembly line optimization was achieved using Differential Evolution Algorithm. Differential Evolution is one of evolutionary algorithm with simple, yet powerful, and straightforward. After the research is completely done, the result for efficiency line of hydraulic excavator type PC300 is 0.9 with 12 workstations and maximum cycle time 37.03 minute. Further more for vehicle assembly line the line efficiency is 0.99 with maximum cycle time 53.083 minute."

"Proses low pressure die casting merupakan salah satu jenis proses casting dimana pada proses ini parameter umum seperti tekanan, kecepatan, temperatur dan waktu diatur sedemikian rupa untuk mendapatkan hasil produk yang maksimal.Indeks kompleksitas manufaktur memungkinkan orang dengan berbagai latar belakang untuk secara cepat mengevaluasi alternatif dan risiko sehubungan dengan produk, proses atau operasi. Indeks kompleksitas proses low pressure die casting (␣pcx) adalah indikator dari suatu proses manufaktur yang menggambarkan nilai kerumitan gabungan dari setiap urutan sub proses (pcx). Berdasarkan data riwayat produk, hasil penelitian dan diskusi dengan beberapa ahli diperoleh bahwa parameter utama yang berpengaruh adalah : temperatur, tekanan, kecepatan, die, core, dan material yang digunakan.Metode yang digunakan adalah metode yang diperkenalkan oleh ElMaraghy dan Urbanic dimana penilaian dilakukan berdasarkan atas jumlah informasi, variasi informasi dan isi informasi. Perhitungan dilakukan terhadap tiga produk cylinder head, hasil perhitungan diperoleh nilai kompleksitas proses masing-masing yaitu 1TR = 6.18, 2TR = 6.01 dan 3SZ = 4.75, selanjutnya dilakukan analisa pengaruh kompleksitas masing-masing sub proses terhadap nilai komplesitas proses keseluruhan.Hasil analisa menyatakan bahwa nilai kompleksitas sub proses berbanding lurus (linear) terhadap kompleksitas proses keseluruhan. Nilai kompleksitas proses dapat digunakan sebagai pendekatan alternatif untuk mengurangi resiko tingkat kerumitan proses pada tahap proses desain. Sebagai contoh, dengan mengurangi konstruksi die yang awalnya terdiri dari 6 bagian menjadi 5 bagian dan penggunaan jumlah core dari 6 menjadi 5, berdasarkan hasil perhitungan ulang diperoleh indek kompleksitas 1TR dapat turun menjadi 6.09 atau 8.8 %.

---

The process of low pressure die casting is one of the casting process in which the general process parameters such as pressure, speed, temperature and time are set in such a way as to obtain the maximum product quality.

The manufacturing complexity index allows people with diverse backgrounds to rapidly evaluate alternatives and risks with respect to the product, process or operation tasks. Complexity index of low pressure die casting process (Σpcx) is an indicator of a manufacturing process that describes the value of the combined complexity of any sequence of sub-processes (pcx). Based on the history product data, research and discussions with some experts found that the main parameters process are : temperature, pressure, speed, die, core, and materials.

The method used was introduced by ElMaraghy and Urbanic where the assessment is based on the amount of information, variety of information and the information content. Calculations performed on three different products of cylinder head, the result are 1TR = 6.18, 2TR = 6.01 and 3SZ = 4.75, then the results compared with the sub process complexity (setting, filling, solidification and handling).

The results of the analysis states that the value of complexity is directly proportional (linear) to the the sub process complexity. Process complexity index can be used as an alternative approach for reducing the complexity risk during the design stages. For example by reducing the die construction which originally consisted of six parts into 5 parts and the used of cores from 6 to 5, based on the results obtained by recalculation 1TR complexity index can be reduced from 6.18 to 6:09 or 8.8%."

"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 masalah ini. Metode penelitian yang digunakan adalah salah satu dari metode meta-heuristik, yaitu algoritma differential evolution (DE). Prinsip algoritma DE sesuai dengan analogi evolusi biologi, yaitu terdiri dari proses inisialisasi populasi, proses mutasi, proses pindah silang, dan proses seleksi. Algoritma ini memiliki beberapa keunggulan, yaitu konsepnya sederhana, mudah diaplikasikan, cepat dalam menghasilkan solusi, dan tangguh. Fungsi tujuan dari permasalahan ini ialah meminimumkan total biaya keterlambatan seluruh job. Penjadwalan yang diperoleh melalui algoritma differential evolution menghasilkan total biaya keterlambatan seluruh job sebesar 28395 menit, sedangkan jadwal perusahaan menghasilkan 33190 menit. Jadi, usulan jadwal menghasilkan penurunan total biaya keterlambatan sebesar 14,45% dibandingkan jadwal perusahaan. Selain itu; jumlah job yang terlambat, total keterlambatan, dan total waktu penyelesaian seluruh job juga mengalami penurunan; yaitu secara berurutan sebesar 11,11%; 11,47%; dan 0,1%.

---

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 one of metaheuristic algorithms, differential evolution (DE) algorithm. The principle of DE algorithm is based on analogy of biological evolution that consists of population initiation process, mutation process, crossover process, and selection process. This algorithm has some strengths because of its simply structure, ease to use, speed, and robustness. The objective function in this problem is to minimize total of tardiness costs of all jobs. The schedule that is obtained from differential evolution algorithm produces total of tardiness costs of 28395 minutes, meanwhile the schedule of company produces 33190 minutes. Thus, new schedule produces reduction of total of tardiness costs about 14.45% compared with schedule of company. Moreover, the number of tardy jobs, total of tardiness, and makespan also show reduction about 11.11%, 11.47%, and 0.1% respectively."

"Salah satu jenis paduan aluminium-silikon tuang yang digunakan pada industri otomotif adalah AC4B, antara lain untuk komponen cylinder head dengan proses Low Pressure Die Casting (LPDC). Masalah dominan pada proses pengecoran LPDC adalah cacat kebocoran akibat shrinkage. Untuk mengatasi masalah ini, sering ditambahkan penghalus butir titanium yang berfungsi sebagai partikel pengintian awal dan diharapkan dapat mengontrol laju pembekuan sehingga distribusi shrinkage yang terjadi akan lebih merata. Masalah lain yang juga timbul adalah fading karena siklus proses LPDC yag mencapai 4 jam. Oleh karena itu pada penelitian ini dilakukan studi mengenai waktu fading dari penambahan penghalus butir.Penghalus butir yang ditambahkan pada penelitian ini sebesar 0,072 wt. % Ti. Siklus proses pada mesin LPDC berlangsung selama 4 jam, oleh karena itu dilakukan penelitian terhadap berapa lama waktu pemudaran (fading) dari penghalus butir titanium. Lama waktu pemudaran (fading) diamati melalui pengujian kekerasan, pengujian tarik, dan perhitungan Dendrite Arm Spacing (DAS) melalui pengamatan struktur mikro. Penelitian ini juga menggunakan SEM dan EDAX untuk mengetahui fasa intermetalik yang terbentuk. Sampel terdiri dari dua bagian yaitu pada bagian tipis yang mengalami pembekuan cepat dan pada bagian tebal yang mengalami pembekuan normal.Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan penghalus butir dengan kadar 0,072 wt. % Ti meningkatkan kekerasan, kekuatan tarik, dan berkurangnya DAS. Kekerasan dari paduan AC4B tanpa dan dengan penambahan 0,072 wt. % Ti pada sampel bagian tipis adalah 87,48 BHN dan 91,99 BHN. Kekerasan dari paduan AC4B tanpa dan dengan penambahan 0,072 wt. % Ti pada sampel bagian tebal adalah 83,43 BHN dan 89,42 BHN. Kekuatan tarik dari paduan AC4B tanpa dan dengan penambahan 0,027 wt. % Ti adalah 172,07 MPa dan 128,89 MPa. Sampel bagian tipis mulai mengalami fading setelah 1 jam diamati dari pengujian kekerasan. Sampel bagian tebal mulai mengalami fading pada waktu di bawah 1 jam diamati dari pengujian kekerasan dan perhitungan DAS. Fasa intermetalik yang dapat diamati adalah adalah Al2Cu yang berwarna terang, β-Al15(Fe,Mn)3Si2 yang berwarna abu abu muda (jarum atau blok), fasa Si (jarum) yang berwarna abu abu gelap, dan matriks aluminium.

---

AC4B is one of aluminium silicon cast alloys used on automotive industries for producing cylinder head with Low Pressure Die Casting (LPDC). The main problem on LPDC process is leakage caused by shrinkage. To counter these problem, titanium grain refiner which acts as early nucleant agent was added to control the solidification rate, which leads to more distributed shrinkage. Other problems that also occurred is fading, due to 4 hours cycle process of LPDC. This research was conducted to study the effect of fading from the addition of grain refiner.

The addition of grain refiner on this research was 0.072 wt. % Ti. The process cycle on LPDC is four hours, so the research was conducted to study fading time of titanium grain refiner. Fading time was observed through hardness testing, tensile testing, and microstructure examination to count Dendrite Arm Spacing value. SEM and EDAX observation was also conducted to read phases that occur. Samples was taken from thin part which has high solidification rate and thick part which has low solidification rate.

This results shows that grain refiner addition with 0.072 wt. % Ti increased hardness, tensile strength, and decreased DAS value. The hardness value from AC4B alloy without and with 0.072 wt. % Ti addition on thin parts are 87.48 BHN and 91.99 BHN. The hardness value from AC4B alloy without and with the addition of 0.072 wt. % Ti on thick parts are 83.43 BHN and 89.42 BHN. Tensile strength on AC4B without and with the addition of 0.072 wt. % Ti are 172.07 MPa and 128.89 MPa. Fading on thin parts occurred after 1 hour and observed from hardness testing value. On thick parts, fading occurred under 1 hour and observed from hardness testing and DAS examination. Intermetallic phases that occurred are white Al2Cu, light grey β-Al15(Fe,Mn)3Si2 (acicular or blocky), dark gre Si phases (acicular), and aluminium matrix."

"Penelitian ini membahas masalah penjadwalan job shop. Pada sistem ini akan dilakukan kegiatan pemuatan barang ke dalam kontainer ekspor dimana waktu kedatangan dari kendaraan pembawa barangnya adalah bervariasi atau dinamis. Penjadwalan suatu kegiatan merupakan suatu permasalahan yang kompleks sehingga dibutuhkan metode yang tepat untuk mendapatkan solusi yang optimal untuk masalah ini. Metode penelitian yang digunakan adalah salah satu dari metode meta-heuristik, yaitu algoritma differential evolution (DE). Prinsip algoritma DE sesuai dengan analogi evolusi biologi, yaitu terdiri dari proses inisialisasi populasi, proses mutasi, proses pindah silang, dan proses seleksi. Algoritma ini memiliki beberapa keunggulan, yaitu konsepnya sederhana, mudah diaplikasikan, cepat dalam menghasilkan solusi, dan tangguh. Fungsi tujuan dari permasalahan ini ialah meminimumkan total biaya keterlambatan seluruh job. Penjadwalan yang diperoleh melalui algoritma differential evolution pada proses kegiatan pemuatan barang ekspor di perusahaan third party logistics dengan studi kasus PT.X menghasilkan total biaya lembur seluruh job sebesar Rp.8.244.000. Jadi, usulan jadwal menghasilkan penurunan total biaya keterlambatan sebesar 9% dibandingkan jadwal perusahaan.

---

This research presents job shop scheduling. This system will imply for stuffing activity where the arrival time of truck is dynamic. Production scheduling is a complex problem so that appropriated method to produces the optimal solution of it is needed. Method of this research is one of metaheuristic algorithms, differential evolution (DE) algorithm. The principle of DE algorithm is based on analogy of biological evolution that consists of population initiation process, mutation process, crossover process, and selection process. This algorithm has some strengths because of its simply structure, ease to use, speed, and robustness. The objective function in this problem is to minimize total of tardiness costs of all jobs. The schedule that is obtained from differential evolution algorithm produces in stuffing process of PT. X as a Third Party Logistics company, the total of overtime costs are 8.244.000 rupiah, Thus, new schedule produces reduction of total of tardiness costs about 9% compared with schedule of company."

"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."