Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Permasalahan tata letak fasilitas, khususnya dengan luas departemen yang tidak sama UAFLP , merupakan salah satu masalah yang dipelajari dalam combinatorial optimization dan telah mendapat perhatian dari banyak peneliti dalam satu dekade terakhir. Penelitian menggukanan masalah-masalah yang telah diketahui secaraumum sebagai masalah standar dalam permasalahan tata letak fasilitas. Terdapat beberapa masalah yang belum menemukan solusi yang optimal dan juga membutuhkan waktu komputasi yang cukup lama. Penelitian ini akan mengembangkan suatu model matematika dengan menggunakan metode Mixed Integer Programming berdasarkan pada Flexible Bay Structure, salah satu model representasi yang umum digunakan dalam UAFLP. Metode ini akan memenuhi kendala yang muncul sepanjang proses pembentukan hasil akhir. Tujuannya untuk mengurangi solusi yang tidak feasible sehingga dapat mengurangi kompleksitas solusi yang mungkin. Beberapa fungsi kendala tambahan akan dicoba untuk ditambahkan ke dalam model. Pengujian dilakukan dengan membandingkan kepengaruhan setiap fungsi kendala tambahan yang memiliki pendekatan yang berbeda-beda dalam memotong kompleksitas solusi yang mungkin. Hasil perbandingan kombinasi fungsi kendala yang dipakai menunjukkan fungsi kendala mana yang memiliki pengaruh besar dalam mengurangi waktu komputasi model. Sebagian besar hasil dari penelitian ini mendekati hasil terbaik yang diketahui.

---

Facility layout problem, especially with the unequal departmental area UAFLP , is one of the problems studied in combinatorial optimization and has received the attention of many researchers in the past decade. The research used commonly known problems as a standard problem in facility layout problems. There are some problems that have not found the optimal solution and also require a long computation time. This research will develop a mathematical model using Mixed Integer Programming method based on Flexible Bay Structure, one of the common representation models used in UAFLP. This method will meet the constraints that arise throughout the process of forming the final result. The goal is to reduce nonfeasible solutions so as to reduce the complexity of possible solutions. Some additional constraint functions will be attempted to be added to the model. Testing is done by comparing the effect of each additional constraint function that has different approaches in cutting the complexity of possible solutions. The comparison result of the combination of the constraint function used indicates which constraint function has a major influence in reducing the computation time of the model. Most of the results of this study approached the best known results."

"Kebutuhan akan armada transportasi laut yang kian meningkat dalam beberapa tahun terakhir menuntut industri perkapalan untuk membangun kapal niaga yang berukuran semakin besar. Hal tersebut mendorong pihak galangan kapal, atau pihak swasta yang baru akan membangun galangan kapal, untuk dapat melakukan perencanaan tata letak fasilitas galangan kapal yang semakin baik dan optimum. Peningkatan kualitas desain pada tata letak galangan kapal diharapkan dapat memberikan peningkatan efisiensi pada proses produksi kapal. Salah satu metode untuk meningkatkan kualitas desain galangan kapal ialah metode desain berbasis komputasi karena dapat memberikan opsi desain atau solusi dengan jumlah yang sangat banyak namun dalam waktu yang singkat. Penelitian ini melakukan proses komputasi untuk optimasi desain konfigurasi tata letak galangan kapal dengan dua objektif yakni material handling costs (MHC) dan total of layout space (TLS). Metode yang digunakan dalam proses evolusi konfigurasi dalam penelitian ini ialah NSGA-II (Non-dominated sorting genetic algorithm – II). Setelah itu, konversi dari genotip menuju fenotip ialah menggunakan metode semi-flexible bay structure. Hasil penelitian ini memberikan 6 opsi layout dari pareto-optimal solutions pada iterasi terakhir, dan salah satu opsi layout terpilih sebagai layout terbaik berdasarkan kalkulasi crowding distance. Opsi optimum yang terpilih memiliki MHC sebesar 150505.0 ton.meter dan TLS sebesar 800 m2.......In recent years, the increasing need for maritime transportation fleets has required the shipbuilding industry to build increasingly larger commercial vessels. This encourages shipyards or private parties just starting to build a shipyard to plan a better and more optimal layout of shipyard facilities. Improving the shipyard layout's design quality is expected to increase efficiency in the ship production process. One method for improving the quality of shipyard design is a computational-based design method because it can provide a huge amount of design options or solutions quickly. This research uses a computational process to optimize the shipyard layout configuration design with two objectives: material handling costs (MHC) and total of layout space (TLS). The method used in the configuration evolution process in this research is NSGA-II (Non-dominated sorting genetic algorithm – II). After that, the conversion from genotype to phenotype uses the semi-flexible bay structure method. The results of this research provide six layout options from Pareto-optimal solutions in the last iteration, and one of the layout options was selected as the best layout based on crowding distance calculations. The optimal option selected has an MHC of 150505.0 tons.meter and a TLS of 800 m2."

"Masalah tata letak fasilitas, khususnya dengan luas yang tidak sama (UAFLP), merupakan salah satu masalah yang dipelajari dalam combinatorial optimization dan telah menerima banyak perhatian peneliti. Penelitian ini akan fokus dan mengembangkan suatu metode berdasarkan pada Flexible Bay Structure, salah satu model representasi yang umum digunakan dalam UAFLP. Metode ini akan memenuhi kendala-kendala yang muncul, langkah demi langkah, sepanjang proses pembentukan hasil akhir. Tujuannya untuk mengurangi solusi yang tidak feasible, sehingga akan mengurangi kompleksitas solusi yang mungkin. Pengujian dilakukan menggunakan masalah-masalah yang telah diketahui secara umum dan telah digunakan pada penelitian-penelitian sebelumnya. Pencarian solusi terbaik akan dibantu dengan algoritma Simulated Annealing. Sebagian besar hasil dari penelitian ini mendekati hasil terbaik yang diketahui dan hanya satu masalah yang berhasil diperbaiki. ......Facility layout problem with unequal area (UAFLP) is one of the best-studied problems in combinatorial optimization and has received many researchers? attentions. This paper will focus and develop a method based on the Flexible Bay Structure, one of the common UAFLP model representations, which will satisfy the constraints that occur step by step in the construction process. It will reduce the non-feasible solutions that occur, thus reducing the complexity of possible solution. This method is tested using well-known problems using simulated annealing in exploring solution. Some results obtained are close with the bestknown and with one problem solved."