Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Transportasi jalanan menyumbang 70-80% dari total volume angkutan barang setiap tahunnya di Indonesia dan pangsa pasar logistik darat berkisar antara 40% dan 50% dari total ukuran pasar logistik Indonesia. Dengan harga logistik yang semakin cepat meningkat (menyumbang 29% dari beban PDB Indonesia), besarnya permintaan layanan logistik darat memaksa pemain dalam industri tersebut untuk bersaing lebih ketat demi mendapatkan bagian pangsa pasar yang berkembang. Penelitian ini mengikuti Perusahaan X sebagai studi kasus perusahaan yang berusaha meminimalkan biaya agar tetap kompetitif di pasar logistik di Indonesia. Dalam upaya ini, Perusahaan X berniat untuk meningkatkan proses bisnis Middle-Mile (Mil-Tengah) untuk meminimalisasi limbah yang dihasilkan. Kebutuhan optimasi antara pencapaian waktu dan pemanfaatan kendaraan lahir dari prioritas untuk mencapai Service Level Agreement (SLA). Dalam penelitian ini, Peneliti membuat model optimasi untuk Penjadwalan dan Penugasan Kendaraan yang meminimalisasi jumlah kendaraan yang digunakan dalam proses Middle-Mile serta mengoptimalkan Serviceable Volume (volume pengiriman yang mencapai SLA) untuk setiap Segmen Mil-Tengah untuk meminimalkan limbah dengan memaksimalkan penggunaan kapasitas per kendaraan. Masalah Penjadwalan Kendaraan Multi Depot (MDVSP) dan beberapa heuristik akan digunakan sebagai dasar teoritis untuk pemodelan. Hasil model berpotensi pengurangan biaya kapital sebesar 32% dan pemanfaatan kendaraan sebesar 225%, serta menyediakan Penugasan Jadwal Perjalanan. Optimal secara otomatis. ......Road transport accounts for 70-80% of the total freight volume handled annually in Indonesia and the share of the land-based logistics market is between 40% and 50% of the total logistics market size. With price of logistics rapidly accelerating, the great demand for land-based logistics forces players in the industry to compete even more tightly to secure their share of the growing market. This research follows Company X as a case study of a company seeking to minimize costs to stay competitive in the logistics market in Indonesia. To minimize costs, Company X aims to enhance their Middle-Mile business process to minimize any generated wastes found. However, the question of optimizing time achievement and vehicle utilization arises from the priority to achieve Service Level Agreement (SLA). In this research, Author creates optimization models to minimize the number of vehicles used in the Middle-Mile processes while optimizing Serviceable Volume for each shipping Segment. Multi Depot Vehicle Scheduling Problem (MDVSP) and some heuristics will be used as a theoretical basis for the modelling. The output of the model is very desirable with a fixed 32% potential capital cost reduction and 225% vehicle utilization, with automated optimal Timetabled Trips assignment for decision making.

Abstrak :
Penelitian ini berfokus pada tiga macam strategi penjadwalan kendaraan pada terminal cross-docking dari perusahaan 3PL (Third Party Logistics). Ketiga strategi tersebut adalah strategi tak terkoordinasi, terkoordinasi dengan satu headway yang sama, dan terkoordinasi dengan headway dari rasio bilangan bulat. Awalnya dicari nilai headway dari masing-masing strategi, lalu dilanjutkan dengan perhitungan biaya operasional, biaya inventori dan biaya tunggu perpindahan, dimana penjumlahan dari ketiganya merupakan biaya total pada sistem. Khusus untuk strategi ketiga, pencarian headway dan biaya akan diolah menggunakan algoritma heuristik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa strategi terkoordinasi dengan headway rasio bilangan bulat adalah strategi terbaik dari ketiga strategi tersebut. ......The study's focusing on three vehicle scheduling strategies for the cross-docking terminals of 3PL (Third Party Logistics) companies. These strategies were uncoordinated, coordinated with a common headway, and coordinated with integer ratio headways. At first, headways for each strategies were found, then the costs involved, such as operating, inventory, and transhipment waiting cost, were counted. The sums of those three resulted in total system cost. Only for the third strategy, a heuristic algorithm is used to find the best headway and the minimum cost. The result of this study showed that the last strategy was the best among the others.