Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Most classical scheduling approaches deal with single products, single machines, and static manufacturing environments. In real-world manufacturing systems, however, scheduling can be assigned for multi-item production on multimachines in a dynamic environment in which unexpected new orders may be received. This paper focuses on scheduling problems in an assembly job shop with parallel machines that produce multi-item multi-level products. Models were developed for due date fulfillment and due date assignment in static and dynamic conditions, with the objectives of minimizing total actual flow time, while considering the defect rate at each stage of the process. The insertion technique was used in the scheduling process; insertion can be performed in batch operations at all available positions on all machines. A hypothetical case of job shop scheduling problems associated with multi-item, multi-level production on parallel machines was studied, and the computational results demonstrated the validity of the proposed algorithms."

"Penelitian ini, bertujuan mengembangkan model penentuan due date melalui penjadwalan batch untuk melakukan pemenuhan (Model 1) dan penentuan (Model 2) due date dengan mempertimbangkan defect rate. Pada sistem produksi job shop dinamis mesin parallel yang memproduksi muti-item berstruktur multilevel. Ukuran performansi yang digunakan yaitu total actual flow time. Proses penjadwalan dilakukan dengan menggunakan teknik penyisipan (insertion technique), yaitu melakukan penyisipan operasi-operasi disemua posisi pemproses yang mungkin pada semua mesin yang tersedia. Pemilihan posisi didasarkan pada kriteria tertentu dengan memperhatikan terpenuhinya semua urutan proses (routing) dan hubungan proses pendahulu yang ada diantara setiap operasi. Permasalahan yang diselesaikan dalam penelitian mencakup kondisi statis dan dinamis.

---

This research, aims to develop due date determination model trough batch scheduling to accomplish the due date (Model 1) and due date assignment (Model 2) with defect rate consideration. On dynamic job shop machines parallel that produce multi- item structured multi-level. The measurement of performance used is the total actual flow time. Scheduling process is done by using the insertion technique, perform insertion operation at all position that may be available on all machine. The selection criteria are based on a specific criteria with respect to fulfillment of all the process sequence and predecssoe existing between each operation. The problem are solved in the static and dynamic conditions."

"Penelitian ini akan membahas masalah penjadwalan Job shop (Job shop scheduling problem). Kerumitan pada masalah penjadwalan job shop disebabkan karena pada proses setiap komponen memiliki aliran yang berbeda sehingga dibutuhkan penjadwalan untuk menentukan urutan pengerjaan setiap komponen. Karena kompleksnya masalah penjadwalan produksi, maka solusi penyelesaian terhadap masalah ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan heuristik yaitu metode algoritma tabu search. Algoritma tabu search, yaitu suatu pendekatan heuristik dalam pencarian solusi berdasarkan pada metode optimasi, dimana algoritma ini menggunakan daftar tabu dan iterasi lokal untuk mencegah terjebak pada local optimal hingga tercapainya solusi mendekati terbaik. Pada model jobshop penelitian ini terdapat 5 job dengan 98 komponen yang di kerjakan di 8 mesin. Fungsi tujuan dari permasalahan ini ialah meminimalkan total waktu pengerjaan seluruh job. Hasil penjadwalan produksi yang diperoleh melalui algoritma tabu search setelah 20 iterasi menghasilkan minimal makespan seluruh job sebesar 197.50 jam. Jadi, jika dibandingkan dengan jadwal produksi yang lama, maka terjadi penurunan makespan yaitu sebesar 53,87 %.

---

This research will present Job shop scheduling problem. The complexity of the job shop scheduling problem is caused the process of each component having different flow process. that it takes to determine sequencing of processing for each component in the scheduling. Due to the complex problem of production scheduling, then the solution to the problem of settlement is done by using a heuristic approach to taboo search algorithm method. Taboo search algorithm, which is a heuristic search approach based on the solution methods of optimization, where this algorithm uses a local list of taboo and iterations to prevent getting stuck on a local optimum to the achievement of a solution approach the best. In this model there are 5 jobs with 98 components that are in working on the 8 machines. The purpose of this function is to minimize the problems of the total cost of makespan. Production scheduling results obtained through taboo search algorithm after 200 iterations produces minimal makespan whole job of 197.5 hours. So, when compared to the long production schedule, then decline the makespan of 53.87%."

"Flowshop Scheduling Problem (FSP) adalah masalah penjadwalan yang berkaitan dengan pengurutan pemrosesan n pekerjaan pada m mesin, dimana setiap pekerjaan harus diproses tepat satu kali pada setiap mesin dalam urutan yang sama, dengan waktu proses tertentu. Permutation Flowshop Scheduling Problem (PFSP) adalah kasus khusus dalam FSP, dimana n pekerjaan diproses dalam urutan yang sama pada setiap mesin. Pada tugas akhir ini akan dilihat kinerja kombinasi Algoritma Memetika (AM) dan metode Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) dalam menyelesaikan PFSP dengan tujuan meminimumkan makespan. Kinerja metode AM dan GRASP dilihat dari kedekatan solusi yang dihasilkan dengan Best Known Solution (BKS) pada Taillard’s Benchmark dan dari waktu komputasinya. Berdasarkan pengujian, disimpulkan bahwa metode AM dan GRASP cukup kompetitif dalam meyelesaikan PFSP dengan error relatif tidak lebih dari 2 %. Selain itu, metode AM dan GRASP lebih cepat konvergen ke solusi optimal dibandingkan dengan metode AM dan metode GRASP sendiri-sendiri."

"Tabu Search merupakan salah satu metode pemecahan permasalahan optimasi kombinatorial yang tergabung ke dalam local search methods. Metode ini bertujuan untuk mengefektifkan proses pencarian solusi terbaik dari suatu permasalahan optimasi kombinatorial yang berskala besar (bersifat np-hard), contohnya permasalahan penjadwalan job shop, dengan waktu komputasi yang relatif lebih kecil, namun tanpa ada jaminan akan tercapainya solusi yang optimal.Dalam penelitian ini, Tabu search diterapkan pada sebuah permasalahan penjadwalan job shop dengan tujuan untuk meminimalkan waktu proses total atau makespan (Cmax). Penjadwalan menggunakan algoritma Tabu Search ini dilakukan terhadap tiga kasus, yaitu paket pesanan bulan September, Oktober dan Nopember, dimana untuk setiap paket pesanan dilakukan variasi terhadap initial solution dan panjang tabu list.Hasil penjadwalan ini kemudian dibandingkan dengan hasil penjadwalan lain yang menggunakan 4 macam metode basic dispatching rules , yaitu Shortest Processing Time (SPT), Earliest Due Date (EDD), Most Work Remaining (MWKR) dan First Come First Served (FCFS). Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa penjadwalan yang menggunakan algoritma Tabu Search sensitif terhadap perubahan yang diberikan pada variabel yang ada didalamnya dan makespan yang dihasilkan secara keseluruhan lebih kecil apabila dibandingkan dengan hasil penjadwalan menggunakan ke-4 metode lainnya.

---

Application of Tabu Search Algorithm in Job Shop Scheduling. Tabu Search is one of local search methods which is used to solve the combinatorial optimization problem. This method aimed is to make the searching process of the best solution in a complex combinatorial optimization problem(np hard), ex : job shop scheduling problem, became more effective, in a less computational time but with no guarantee to optimum solution.

In this paper, tabu search is used to solve the job shop scheduling problem consists of 3 (three) cases, which is ordering package of September, October and November with objective of minimizing makespan (Cmax). For each ordering package, there is a combination for initial solution and tabu list length.

These result then compared with 4 (four) other methods using basic dispatching rules such as Shortest Processing Time (SPT), Earliest Due Date (EDD), Most Work Remaining (MWKR) dan First Come First Served (FCFS). Scheduling used Tabu Search Algorithm is sensitive for variables changes and gives makespan shorter than scheduling used by other four methods."

"Dalam bioinformatika penelusuran basis data sekuens digunakan untuk mencari kemiripan antara sebuah sekuens dengan sekuens lainnya pada suatu basis data sekuens Salah satu algoritma untuk menghitung skor kemiripan yang optimal adalah algoritma Smith Waterman yang menggunakan pemrograman dinamik Algoritma ini memiliki kompleksitas waktu kuadratik yaitu O n2 sehingga untuk data yang berukuran besar membutuhkan waktu komputasi yang lama Komputasi paralel diperlukan dalam penelusuran basis data sekuens ini agar waktu yang dibutuhkan lebih cepat dan memiliki kinerja yang baik Dalam skripsi ini akan dibahas implementasi paralel untuk algoritma Smith Waterman menggunakan bahasa pemrograman CUDA C pada GPU dengan NVCC compiler pada Linux Selanjutnya dilakukan analisis kinerja untuk beberapa model paralelisasi tersebut yaitu Inter task Parallelization Intra task Parallelization dan gabungan keduanya Berdasarkan hasil simulasi yang dilakukan paralelisasi dengan gabungan kedua model menghasilkan kinerja yang lebih baik dari model lainnya Paralelisasi dengan model gabungan menghasilkan rata rata speed up sebesar 313x dan rata rata efisiensi sebesar 0 93

---

In bioinformatics sequence database searches are applied to find the similarity between a sequence with other sequences in a sequence database One of the algorithms to compute the optimal similarity score is Smith Waterman algorithm that uses dynamic programming This algorithm has a quadratic time complexity O n2 which requires a long computation time for large sized data In this occasion parallel computing is essential to solve this sequence database searches in order to reduce the running time and to increase the performance In this mini thesis we discuss the parallel implementation of Smith Waterman algorithm using CUDA C programming language with NVCC compiler on Linux Furthermore we run the performance analysis using three parallelization models including Inter task Parallelization Intra task Parallelization and a combination of both models Based on the simulation results a combination of both models has better performance than the others In addition parallelization using combination of both models achieves an average speed up of 313x and an average efficiency with a factor of 0 93"

"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."

"Model faset STL merupakan salah satu format CAD yang sering dipakai dalam industri manufaktur, namun file STL tidak memiliki informasi hubungan bentuk atau topologi apapun terhadap fitur dari model tersebut. Dalam penelitian ini dikembangkan sebuah metode identifikasi fitur dan pengaplikasiannya dalam proses pembuatan toolpath dari model faset semi-open impeller. Dimulai dari membaca file STL, membuat struktur data, proses identifikasi fitur impeller, daerah ruang lingkup (bounded volume) hingga proses pembuatan toolpath secara otomatis menggunakan fitur tersebut. Metode yang dikembangkan telah diimplementasikan ke dalam program dalam bahasa C++ dan dapat mengidentifikasi berbagai fitur impeller seperti blade, shroud, hub dan lain-lain pada impeller dan menghasilkan toolpath secara otomatis.

---

STL file format is one of the most used CAD formats in manufacturing industry, but this format doesn’t contain any topological information about the relationships between features in it. This research developed a method to identify the features of semi-open impellers in such faceted models and to generate toolpath using that features. The method spans from reading the STL files, making data structure, identifying features, determining bounded volumes to generating toolpaths automatically using those features. The developed method is implemented to a program and able to reliably identify many features including blade, shroud, hub, etc of the impeller and able to generate toolpath automatically."