Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Penjadwalan produksi pada sebuah perusahaan menjadi penting agar dapat mengetahui seberapa lama suatu produk dapat dibuat dan diselesaikan sehingga tidak terjadi keterlambatan. Salah satu yang sering digunakan dalam sistem penjadwalan adalah pola flow shop. Permasalahan penjadwalan menjadi kompleks ketika banyak mesin dan pekerjaan yang harus disinkronkan. FCFS dan CDS adalah metode yang paling banyak digunakan, metode ini menjadwalkan pekerjaan tanpa memperhatikan makespan, sehingga dengan metode ini sering terjadi keterlambatan dan biaya produksi yang tidak efisien. Menurut Baker (1974) metode CDS memiliki berbagai kelemahan oleh karenanya Jin dan kawan-kawan (2007) menyatakan bahwa metode NEH menghasilkan solusi yang lebih optimal daripada metode CDS, tetapi metode NEH memberikan waktu komputasi yang lebih lama. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan algoritma baru dalam pemecahan masalah penjadwalan flow shop berdasarkan konsep metode CDS dan NEH yaitu algoritma LPD, LPD2, LPD3 kemudian mengujinya pada kasus acak. Penelitian ini menghasilkan algoritma baru dalam penjadwalan flow shop dan berdasarkan hasil pengujian pada 30 kasus, ditemukan bahwa: algoritma LPD menghasilkan solusi dengan makespan 22,37 menit lebih singkat dibanding metode CDS dengan waktu komputasi 2,73 menit lebih lambat, menghasilkan solusi dengan makespan relatif sama dengan metode NEH (1,7 menit lebih singkat) dengan waktu proses program 1,77% atau 0,07 menit lebih lambat. Algoritma yang dikembangkan (LPD, LPD2, LPD3) memerlukan waktu komputasi yang lebih cepat dari metode NEHFF sekaligus menghasilkan solusi makespan yang sama (LPD2) atau lebih singkat 23,67 menit untuk algoritma LPD dan 12,90 menit untuk algoritma LPD3. ......Every company engaged in the manufacturing industry must implement a productivity improvement program. In avoiding queues in the manufacturing process, an overall solution is needed. One that is often used in scheduling systems is the flow shop pattern. Scheduling problems become complex when many machines and jobs have to be synchronized. FCFS, CDS is the most widely used method, this method schedules work without regard to makespan, so that with this method there are frequent delays and inefficient production costs. According to Baker (1974) the CDS method has various weaknesses, therefore Jin and friends (2007) stated that the NEH method produces a more optimal solution than the CDS method, but the NEH method provides a longer computation time. The purpose of this research is to develop a new algorithm for solving flow shop scheduling problems based on the concept of the CDS and NEH methods, namely the LPD, LPD2, LPD3 algorithms, then test it on random cases. Based on the test results on 30 cases, it was found that: The LPD algorithm produces a solution with a makespan of 22.37 minutes faster than the CDS method with a computation time of 2.73 minutes slower, produces a solution with relatively the same makespan as the NEH method (1.7 minutes more fast) with a program processing time of 1.77% or 0.07 minutes slower. The developed algorithms (LPD, LPD2, LPD3) require faster computation time than the NEHFF method while at the same time producing the same makespan solution (LPD2) or 23.67 minutes faster for the LPD algorithm and 12.90 minutes for the LPD3 algorithm.

Abstrak :
Penjadwalan produksi adalah hal yang penting dilakukan dalam perusahaan agar permintaan konsumen terpenuhi tepat waktu, sehingga daya saing perusahaan dan kepuasan konsumen tetap terjaga. Salah satu tipe penjadwalan berdasarkan aliran proses produksi adalah penjadwalan flowshop. Dalam permasalahan penjadwalan flowshop mempunyai beberapa konstrain yang potensial untuk dikembangkan, salah satunya release time. Penelitian ini mengembangkan model dari penjadwalan flowshop dengan mempertimbangkan release time serta mempunyai fungsi tujuan meminimasi makespan dan total lateness pada perusahaan yang bersifat mass production. Hasil penelitian menunjukan bahwa formulasi model usulan menghasilkan performansi yang baik dari model yang digunakan oleh perusahaan, baik dari nilai makespan ataupun total lateness. ......Production scheduling is an important thing done in the company so that consumer demand can be fulfilled on time, so that the company 39's competitiveness and customer satisfaction are maintained. One type of scheduling based on production process is flow shop scheduling. In flowshop scheduling problems have some potential constraints to develop, one of which is release time. This research develops a model of flowshop scheduling by considering release time and has purpose function to minimize makespan and total lateness in a mass production company. The results indicate that the proposed model formulation yielded a good performance of the model used by the company, either from the value of makespan or total lateness.

Abstrak :
Salah satu bentuk nyata dari globalisasi dalam bidang ekonomi adalah terciptanya perdagangan bebas yang kini telah diterapkan oleh hampir seluruh negara di dunia. Pergerakan global menuju pasar bebas ini telah mengubah pasar global menjadi sangat kompetitif. Oleh karena itu, para produsen dipaksa untuk terus mempertahankan atau meningkatkan daya saing mereka. Menerapkan metode penjadwalan yang efisien adalah salah satu strategi efektif dalam meningkatkan efisiensi dan daya saing manufaktur. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus pada pemecahan masalah penjadwalan toko aliran permutasi (PFSP) yang dapat diterapkan secara luas di industri. Pertama, heuristik Nawaz, Enscore, dan Ham (NEH) akan dimodifikasi dengan menambahkan strategi pencarian lokal. Kemudian heuristik yang diusulkan tersebut akan dibandingkan dengan NEH oleh Nawaz et al. (1983) dan NEHKD oleh Kewal et al. (2019). Hasil penelitian menunjukkan bahwa heuristik yang diusulkan dapat mengungguli heuristik pembanding dalam memperoleh solusi dengan makespan yang lebih rendah bagi PFSP. Selain itu, nilai indikator dari median yang dikombinasikan dengan standar deviasi dapat meningkatkan kinerja lebih jauh. ......One of the real examples of globalization in economy is the creation of free trade policy which is currently applied by almost all countries in the world. This global movement towards the free market has turned the global market to become highly competitive. Therefore, manufacturers are forced to continuously maintain or enhance their competitiveness. Applying an efficient scheduling method is one of the effective strategies in increasing the manufacturing efficiency and competitiveness of the manufacture. Therefore, this paper focuses on solving permutation flow shop scheduling problem (PFSP) that can be widely applied in the industry. First, Nawaz, Enscore, and Ham (NEH) heuristic will be modified by adding a local search strategy. Then the proposed heuristic will be compared with NEH by Nawaz et al. (1983) and NEHKD by Kewal et al. (2019). The result shows that the proposed heuristic can outperform other compared heuristics in obtaining a better solution with smaller makespan for PFSP. Moreover, indicator value of median combined with standard deviation can enhance the heuristic performance even further.

Abstrak :
Prosedur batch atau teknik penjadwalan batch merupakan salah satu metode yang banyak diterapkan dalam memecahkan masalah penjadwalan penelitian ini akan membahas pemecahan masalah penjadwalan batch pada dua mesin homogen dengan tujuan untuk meminimasi makespan. Motivasi pemecahan masalah diangkat dari permasalahan yang terjadi pada perusahaan MR yang bergerak dalam produksi pakaian jadi.

Abstrak :
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.

Abstrak :
Penelitian ini dilakukan pada sebuah perusahaan farmasi yang mempunyai strategi Toll Manufactruing dalam bisnisnya. Perusahaan ini memiliki tujuan untuk menjadi perusahaan toll manufaktur pilihan di Asia. Akan tetapi, hingga saat ini perusahaan ini belum mampu menyelesaikan seluruh rencana produksi setiap bulannya. Hal ini disebabkan karena perusahaan belum memiliki sistem penjadwalan produksi yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh sistem penjadwalan produksi yang tepat pada perusahaan ini dengan berfokus pada upaya minimalisasi total waktu penyelesaian pekerjaan (makespan). Dengan mempertimbangkan parameter job, mesin, rute operasi, waktu standar, dan sistem produksi berulang, maka disusunlah sebuah sistem penjadawalan dengan menggunakan software aplikasi Microsoft Excel 2013. Selain itu, untuk sistem kontrol dibuat juga gantt chart yang dilengkapi dengan target waktu yang lebih jelas untuk setiap jenis produk dan mesin. Hasil yang didapat dari penelitian ini adalah, perusahaan ini dapat menyelesaikan seluruh rencana produksinya dalam 652 jam. Dengan solusi penjadwalan yang didapatkan perusahaan mampu meningkatkan utilisasi seluruh mesin dan mengurangi waktu tunggu seluruh barang setengah jadi untuk diproses pada proses selanjutnya. ...... This study is at pharmaceutical company that has a toll manufacturing as their business strategic. This company has a goal to become a preference toll manufacturer in Asia. However, right now this company can’t complete their production plan in every month. This is due to company doesn’t have a good production scheduling system. This study aims to obtain a proper production scheduling which focus on minimizing total completion time (makespan). By considering jobs, machines, operation route, standard time, and repetitive production system , then formulated a scheduling system with Microsoft Excel 2013 application software. Futhermore, formulated a gantt chart with an exact time target for each product and machine as a system control. The result of this study is, this company can complete all production plan in 652 hours. With this scheduling solution, this company can increse the utilization of all machines and decrease a waiting time for all semifinished products to process in the next process.

Abstrak :
Permasalahan penjadwalan job terhadap beberapa mesin (scheduling jobs on multiple machineslSJMM) merupakan salah satu permasalahan penjadwalan klasik yang dapat ditemui pada proses komputasi terlebih jika komputasi dilakukan seeara terdistribusi. Beberapa metode penyelesaian permasalahan tersebut telah dikembangkan baik dengan pendekatan eksak maupun heuristiklmetaheuristik. Tabu search sebagai salah satu metode metaheuristik yang relatif baru dapat menjadi aIternatif metode untuk mendapatkan pendekatan penyelesaian permasalahan tersebut. Metode ini sudah diaplikasikan pad a permasalahan optimasi kombinatorial, optimasi multi ekstermal, serta rare event simulation, dengan hasil penyelesaian yang eukup optimal dengan waktu yang relatif singkat. Penelitian ini mengimplementasikan metode tabu search yang digabungkan dengan algoritma genetika (Incorporation Genetic-Tabu Search AlgorithmllGTS) dalam permasalahan SJMM pada komputasi grid. Hasil yang dicapai eukup memuaskan dibandingkan dengan menggunakan salah satu algoritma baik genetika saja atau algoritma tabu search, hal ini dapat terlihat dari nilai makes pan yang lebih kecil.

Abstrak :
ABSTRAK
To minimize makespan in the permutation flow shop scheduling problem, a modified immunogulobulin-based artificial immune system algorithm (M-IAIS) is developed to search for a job sequence. The basic structure of immunoglobulin-based artificial immune system algorithm consists of three parts, somatic recombination, hypermutation, and isotype switching. A special process, named B cell repertoire updating, is considered in M-IAIS algorithm to accelerate the deviation, hypothesis test, convergence speed. Taillard's benchmark problems are chosen as test instances. Percentage paper to evaluate the performance of M-IAIS algorithm. Computational result show that M-IAIS algorithm is competitive for the permutation flow shop scheduling problem.

Abstrak :
This paper consider a single bacth processing machne problem, in this problem, jobs whit release time and size will be assigned into some batches and processed aiming to minimize makespan. give taht this problem in NP-hard, an immunoglobulin-based artifical immune system (IAIS) alogarithm is used to solve the problem . the proposed IAIS alogarithm has two meaningful featurs. first, the searching area is limited in the somatic recombination process in order to decrease the computitational time. second, serveral local search metods area mxed for use in each run to change neighbor and ascape from local optimum. comparisons with an alogarithm for the problem are shown to verify proposed IAIS. comparisons results have shown that the proposed IAIS alogarithm has a better performance than the existing alogarithm.

Abstrak :
Banyak riset telah dilakukan untuk meningkatkan hasil produksi, meminimumkan downtime mesin, mengoptimalkan penjadwalan produksi, menyediakan bahan baku dan bahan kemasan, dll. Fluktuasi permintaan konsumen menjadi faktor yang sulit untuk diprediksi. Penjadwalan produksi memiliki peranan yang penting untuk memberikan hasil produksi yang optimal. Pada awal riset ini metode Autoregresif Integrated Moving Average ARIMA digunakan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan data historikal, optimasi yang dilakukan untuk meningkatkan hasil produksi, adalah dengan meminimumkan makespan dan jumlah lini mesin yang digunakan. Model yang digunakan mixed integer linear programming. Metode branch and bound B B dikembangkan untuk penyelesaian masalah ini. Riset ini juga membandingkan antara model meminimumkan makespan dengan meminimumkan makespan dan jumlah lini yang digunakan. Total biaya yang dibutuhkan menjadi faktor penentu, model mana yang lebih baik. Beberapa skenario juga disertakan untuk mengetahui kemungkinan model ini diterapkan pada keadaan nyata. Pada tesis ini studi kasus yang dilakukan adalah meminimumkan makespan dan meminimumkan jumlah lini yang digunakan. Hasil yang diperoleh pada studi kasus ini adalah 295,4 jam dengan lini yang digunakan adalah satu lini mesin.

---

Researches has been done to improve production output, minimize machine downtime, optimize production scheduling, provide raw materials and packaging materials, etc. Fluctuations in consumer demand is a difficult factor to predict. Production scheduling has an important role to provide optimal production results. At the beginning of this research, the method of Autoregressive Integrated Moving Average ARIMA is used to forecast using historical data, the optimization done to improve the production yield, is to minimize the makespan and the number of machine lines used. The model used mixed linear integer programming. The branch and bound method B B was developed to solve this problem. This research also compares the minimize makespan model with minimize makespan and number of lines used. The total cost required becomes the deciding factor, which model is better. Several scenarios are also included to find out the possibility of this model being applied to real circumstances. In this thesis, the case study is minimizing the makespan and minimizing the number of lines used. The results obtained in this case study was 295.4 hours with the line used being one machine line.