TUGAS REVIEW JURNAL

“Optimalisasi MRP dengan Model Goal Pemprograman”

OLEH :

Kelompok 4

Dimas Ronggo 105100300111052

Muh. Idham 105100303111001

Nurisya Alfiolena 105100307111006

Nur Anas 105100301111025

JURUSAN TEKNOLOGI INDUSTRI PERTANIAN

FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN

UNIVERSITAS BRAWIJAYA

MALANG

2012

1. Pengantar

Secara tradisional, perusahaan manufaktur telah dikendalikan bagian mereka melalui

titik pemesanan kembali (ROP) teknik. Secara bertahap, mereka mengakui bahwa beberapa

komponen ini harus tergantung permintaan, dan bahan persyaratan perencanaan (MRP)

berevolusi untuk mengontrol item tergantung lebih efektif. MRP telah menjadi metode

pengendalian persediaan yang sangat populer dan banyak digunakan bertingkat sejak 1970-

an. Penerapan alat ini populer dalam manajemen bahan telah sangat berkurang tingkat

persediaan dan meningkatkan produktivitas (Wee dan Shum, 1999). MRP adalah pendekatan

yang diterima secara umum untuk perencanaan pengisian di perusahaan besar. Perangkat

lunak ini merupakan dasar MRP yang diterima mudah. Pengambil keputusan industri yang

paling akrab dengan penggunaannya. 

Aspek praktis dari MRP terletak pada kenyataan bahwa hal ini berdasarkan

pemahaman aturan, dan menyediakan dukungan kognitif, serta sistem informasi yang kuat.

MPS adalah merencanakan menunjukkan produk yang akan dihasilkan ketika dan berapa

jumlah berdasarkan peramalan atau menerima pesanan pelanggan. BOM yang menunjukkan

subkomponen atau bahan baku digunakan untuk produk mana dan berapa jumlahnya. Jumlah

material yang dibutuhkan dihitung dengan hierarkis mengalikan jumlah produksi pada MPS

dengan koefisien penggunaan unit dalam BOM. MRP menentukan kuantitas dan waktu

akuisisi item permintaan tergantung diperlukan untuk memenuhi persyaratan jadwal

induk. Salah satu tujuan utamanya adalah untuk menjaga karena saat ini sama dengan tanggal

kebutuhan, menghilangkan kekurangan bahan dan saham yang berlebih.

2. Latar Belakang

Yenisey (2006) menerapkan model flownetwork dan memecahkan metode

pemrograman linear untuk MRP masalah yang meminimalkan total biaya sistem MRP. Mula

dkk. (2006) memberikan baru model pemrograman linier untuk perencanaan produksi

mediumterm dalam capacity constrained MRP dengan sistem periode multiproduct,

bertingkat, dan multi produksi. Mereka yang diusulkan Model terdiri tiga model sub fuzzy

dengan fleksibilitas dalam fungsi tujuan, permintaan pasar, dan kapasitas sumber daya.

Wilhelm dan Som (1998) menyajikan pendekatan pengendalian persediaan untuk sistem

perakitan dengan beberapa jenis komponen. Model mereka berfokus pada persediaan produk

tunggal jadi sehingga saling ketergantungan antara tingkat persediaan komponen yang

berbeda yang diabaikan. Davies (1990) mengembangkan manufaktur MRP sistem simulasi

model dinamis terkontrol untuk mempelajari pengaruh interaksi ketidakpastian permintaan

dan penawaran. Ketidakpastian ini adalah dimodelkan dalam hal perubahan lotsize, waktu,

pesanan yang direncanakan dan pagar kebijakan pada beberapa sistem ukuran kinerja, yaitu

pengiriman terlambat, jumlah setup, mengakhiri tingkat persediaan komponen kekurangan

dan sejumlah laporan pengecualian.

3. Tujuan Pemograman Pendekatan

Tujuan pemrograman (GP) adalah alat optimasi obyektif majemuk. Tujuan model

pemrograman sangat mirip dengan model pemrograman linier. Namun, ada beberapa

perbedaan. Sementara linier program hanya memiliki satu tujuan untuk dimaksimalkan atau

diminimalkan, program tujuan mempertimbangkan beberapa tujuan yang seringkali

bertentangan satu sama lain. Tujuan umum dari GP adalah optimasi beberapa tujuan yang

saling bertentangan tepat didefinisikan oleh pengambil keputusan (s) dengan meminimalkan

penyimpangan dari nilai target. Asli tujuan dinyatakan sebagai suatu persamaan linier dengan

nilai-nilai target dan dua variabel tambahan. 

Langkah yang diperlukan untuk struktur model GP adalah tiga:

(1) Tujuan diidentifikasi dan dinyatakan sebagai kendala.

(2) Tujuan dianalisis untuk menentukan variabel deviational benar diperlukan bagi mereka, d

saya, D saya +, Atau keduanya.

(3) Sebuah hirarki penting antara tujuan didirikan oleh menugaskan ke masing-masing pra

Memesan Efek Terlebih Dahulu prioritas faktor, P

4. Model Formulasi

Dalam tulisan ini, model goal programming digunakan untuk memecahkan Bahan obyektif

majemuk persyaratan perencanaan masalah. Perusahaan ini telah menunjukkan tiga tujuan

yang akan dicapai:

(1) Meminimalkan biaya produksi (tujuan produksi);

(2) Meminimalkan biaya simpan (holding tujuan), dan

(3) Meminimalkan biaya waktu tambahan yang digunakan oleh sumber, dan biaya dari waktu

sumber (sumber tujuan).

Berikut ini, parameter dan variabel untuk model didefinisikan. Matematis perumusan model

yang diusulkan, termasuk kendala tujuan berbagai berkaitan dengan masing-tujuan, kendala

sistem, dan fungsi prestasi juga dijelaskan. Model tulisan ini dapat diartikan pada tiga

tingkatan hirarkis. Tingkat pertama adalah untuk produk, kedua adalah untuk sub komponen,

dan akhirnya, yang ketiga adalah untuk bahan baku.

4.1 Notasi

Indeks:

p Indeks untuk produk

i, j indeks untuk periode

c indeks untuk subkomponen

r indeks untuk bahan baku  

Biaya:

pcc satuan biaya dari p produk termasuk semua biaya produksi selain mentah

bahan 'dan subkomponen' biaya pembelian

ccc biaya unit subkomponen c

rcc unit cost r bahan baku

php memegang biaya produk p

chc memegang biaya subkomponen c

rhr memegang biaya r bahan baku

pihp memegang biaya p produk untuk periode awal

cihc memegang biaya subkomponen c untuk periode awal

rihr memegang biaya r bahan baku untuk periode awal  

Parameter:

PDp, I permintaan untuk produk p pada periode i

TPISp jumlah tingkat persediaan awal produk p

TCISc jumlah tingkat persediaan awal subkomponen c

TRISr jumlah tingkat persediaan awal bahan baku r

TPFSp jumlah tingkat persediaan akhir dari produk p

TCFSc jumlah tingkat persediaan akhir dari subkomponen c

TRFSr jumlah tingkat persediaan akhir dari r bahan baku

cup, c unit penggunaan subkomponen c untuk produk p

ruc, r unit penggunaan r bahan baku untuk subkomponen c

CLc lead time dari subkomponen c

RLr lead time bahan baku r  

Variabel:  

Dasar keputusan variabel:

PPp, j kuantitas p produk yang harus diperoleh dalam periode j

CPc, j kuantitas subkomponen c yang harus diperoleh dalam periode j

RPr, j kuantitas r bahan baku yang harus diperoleh dalam periode j

Sekunder variabel keputusan:

PIp, i, j persediaan produk p dibawa dari periode i ke j periode

CIc, i, j inventarisasi subkomponen c dibawa dari periode i ke j periode

RIr, i, j inventarisasi r bahan baku dibawa dari periode i ke j periode

PISp, I kuantitas p produk yang akan digunakan pada periode i daripersediaan

awal onhand

CISc, I kuantitas c komponen yang akan digunakan dalam periode I dari

onhand awal inventaris

RISr, I kuantitas r bahan baku yang akan digunakan dalam periode i dari

onhand awal inventaris

Bantu variabel  

dp- deviasi variabel prestasi rendah dari tujuanp (Tujuan produksi)

dp+ deviasi variabel prestasi tinggi dari tujuanp (Tujuan produksi)  

dh- deviasi variabel prestasi rendah dari tujuanh (Tujuan memegang)  

dh+ deviasi variabel prestasi tinggi dari tujuanh (Tujuan memegang)  

ds- deviasi variabel prestasi rendah dari tujuans (Tujuan sumber)  

ds+ deviasi variabel prestasi tinggi dari tujuans (Tujuan sumber)  

4.2 Tujuan Kendala dan Fungsi Objektif

4.2.1 Tujuan 1: Biaya Produksi

Komponen pertama dalam kendala adalah total biaya produksi produk termasuk semua

produksi selain bahan baku dan subkomponen 'biaya pembelian biaya. Kedua komponen

adalah biaya subkomponen total termasuk biaya pembelian untuk item diperoleh dari luar

sedangkan biaya produksi untuk yang diproduksi dalam pabrik. Komponen ketiga adalah

bahan total biaya termasuk biaya pembelian untuk item pengadaan dari luar sementara

produksi biaya bagi mereka yang diproduksi dalam pabrik. Hal ini dapat dilakukan

dengan formula sebagai berikut:

Keterangan:

• Pada komponen 1 adalah total biaya produksi produk termasuk semua produksi selain

bahan baku dan subkomponen.

• Pada komponen 2 adalah biaya subkomponen total termasuk biaya pembelian item

yang diperoleh dari luar sedangkan biaya produksi untuk yang diproduksi dalam

pabrik.

• Pada komponen 3 adalah bahan total biaya termasuk biaya pembelian item pengadaan

dari luar, sementara produksi biaya yang diproduksi dalam pabrik

4.2.2 Tujuan 2: Biaya Penyimpanan

Kendala mengejar untuk mencapai tujuan biaya holding. Biaya kepemilikan sebesar

meliputi, biaya penyimpanan produk, subkomponen dan bahan baku. Biaya pemeliharaan

untuk jangka waktu dalam perencanaan php, Bab c dan rhr, dan mencakup persediaan

tercatat sebagai biaya. Mereka tidak mencakup produksi atau pembelian biaya. Biaya

penyimpanan juga berlaku untuk persediaan yang disimpan untuk periode setelah masa

terakhir dari perencanaan. Namun, biaya penyimpnan ditetapkan untuk persediaan yang

dibawa dari periode sebelum periode pertama perencanaan, PIHp, CIHc dan Rihr

termasuk semua biaya yang terbuat dari kedua biaya produksi atau pembelian dan biaya

persediaan. Hal ini dapat diselesaikan dengan formula berikut:

4.2.3 Tujuan3: Biaya Tambahan

Pada model ini menerangkan bahwa manajemen berusaha untuk mengurangi total biaya dari extra time used by sources dan cost of lazy time of souces. Hal ini dapat diselesaikan dengan formula berikut:

Contoh:

Sebuah model tiga tingkatan dibuat adalah sebagai contoh untuk penelitian ini. Struktur BOM untuk contoh kasus diberikan pada Gambar dibawah ini. Contoh ini terdiri dari satu produk, enam subkomponen dan dua bahan baku. Dalam Gambar ini, angka dalam kurung oleh mewakili lead time untuk item, dan angka dalam tanda kurung di dekat busur mewakili penggunaan unit subitems. 

Perusahaan telah menetapkan nilai target, yang ingin dicapai dalam tiga tujuan, yaitu: produksi biaya sebesar 4.500.000.000, biaya penyimpanan sebesar 20.000.000 dan biaya tambahan sebesar 100.000.000. Optimal nilai-nilai dari variabel keputusan dasar dan nilai target dirangkum dalam Tabel 1. Tanda dari ‘’N/A‘’ dalam sel-sel dari Tabel 1 berarti bahwa pasokan untuk pembagian pada periode dan item tidak ada, karena struktur dari masalah sampel. 

Kelebihan:

Penelitian ini memiliki beberapa itions propos untuk penelitian lebih lanjut. 

(A) Jenis ketidakpastian dapat dimasukkan, seperti, ketidakpastian permintaan, ketidakpastian dalam lead time, ketidakpastian sumber daya kapasitas atau ketidakpastian karena variasi kualitas.

 (B) model yang diusulkan dalam makalah ini dapat menjadi konstruksi blok untuk membuat keputusan sistem pendukung untuk perencanaan produksi dengan tepat data.

 (C) Penelitian lebih lanjut dapat fokus pada model goal programming nonlinier. 

(D) Selanjutnya penelitian dapat digunakan dari koefisien fuzzy dalam model.

Nur Anas 105100301111025

Dimas Ronggo 105100300111052

Nurisya 105100307111006

Muh. Idham 105100303111001