BAB III SOLUSI BISNIS 3.1.
Alternatif Solusi Bisnis
Setelah mengetahui akar dari permasalahan pada bab sebelumnya, alternatif solusi akan diberikan untuk mengatasi masalah–masalah tersebut. Tahap awal dari pembuatan alternatif solusi ini adalah pemetaan akan solusi permasalahan. Kemudian dari peta tersebut akan didapatkan solusi‐solusi yang akan diberikan pada tiap masalah yang dihadapi oleh warehouse full good. Pemetaan tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.1. Masalah
Cara perbaikan yang akan dilakukan
Hasil yang diharapkan
WI & SOP yang perlu ditambah
Melakukan perbaikan melalui isu yang ada
Isu-isu yang ada teratasi
Kapasitas warehouse kurang
Mencari penambahan kapasitas yang memungkinkan dan menata layout serta model storage
Kapasitas bertambah sesuai keinginan perusahaan dan mengetahui layout dan model storage yang terbaik
Komitmen pekerja kurang
Memberikan usulan mengenai sistem penilaian performansi dan reward/punishment
Terdapat sistem penilaian performansi yang baik untuk perusahaan
Gambar 3.1. Pemetaan Solusi Masalah
3.2.
Pemecahan
Masalah
Kapasitas
Warehouse
Kurang
dan
Analisisnya Sekarang ini, perusahaan CCBI sudah memiliki model storage dalam penyimpanan di warehouse full good. Model storage yang digunakan adalah 63
model storage randomized. Model storage randomized merupakan model penyimpanan barang dimana apabila terdapat tempat yang sedang tidak digunakan (kosong), maka tempat itu akan digunakan apapun jenis produknya. Tetapi terdapat pengecualian pada produk RGB saja yang memang sudah memiliki tempat yang pasti yaitu blok E dan F. Metode ini memang memiliki kelebihan dan kekurangan. Kelebihan dari metode randomized storage ini adalah biasanya akan membutuhkan wilayah penyimpanan yang lebih kecil. Tetapi metode ini juga memiliki kekurangan dimana product handling dari produk yang disimpan akan lebih besar (Kusiak, 1997). Biaya product handling yang lebih besar ini didapatkan karena tidak adanya suatu usaha untuk menyimpan suatu produk fast‐moving (produk yang memiliki turn over tinggi) di tempat yang paling strategis di wilayah penyimpanan yang tersedia, dimana tempat paling strategis adalah tempat yang tidak jauh dari pintu masuk produk dan tidak jauh dari pintu keluar produk. Sebenarnya metode ini sudah cukup baik karena apabila melihat jumlah SKU dari produk yang sangat banyak dan luas warehouse yang lebih kecil daripada jumlah inventory maka kelebihan dari metode randomized storage dapat dimanfaatkan pada keadaan sekarang ini. Metode dedicated storage adalah suatu metode penyimpanan dimana setiap produk memiliki tempat penyimpanan yang khusus dan tidak akan berubah (Kusiak, 1997). Tentunya metode ini juga memiliki kelebihan dan kekurangan. Metode ini memiliki kelebihan dimana akan mengurangi biaya product handling karena produk yang paling fast‐moving akan terletak
64
pada tempat yang paling strategis. Kekurangan dari metode dedicated storage ini adalah dibutuhkannya suatu tempat yang lebih besar. Kedua metode, yang dijelaskan sebelumnya, merupakan dua kutub yang saling membuat adanya imbal balik (trade‐off) di antara keduanya. Oleh karena itu, Terdapat suatu metode yang merupakan gabungan antara kedua metode sebelumnya. Metode tersebut adalah metode class‐based storage. Metode class‐based storage adalah suatu metode penyimpanan dengan membagi‐bagi terlebih dahulu semua produk dalam beberapa kelas (kelas dapat dibagi berdasarkan ciri‐ciri, demand, dan lainnya) dan kelas produk tersebut memiliki tempat yang khusus (dedicated) tetapi produk yang ada pada kelas tersebut akan memiliki tempat yang random (randomized) didalam wilayah yang telah disediakan. Penempatan random pada wilayah kelas yang disediakan akan memberikan fleksibilitas untuk mengakomodasi variasi pada inventory level pada produk dalam kelas. Dengan metode ini, maka akan meningkatkan utilitas penggunaan ruang, mengurangi biaya product handling dan meningkatkan fleksibilitas (Kusiak, 1997). Walaupun metode class‐based storage merupakan metode gabungan antara kedua metode yang lain, bukan berarti metode class‐based selalu metode yang terbaik di antara ketiga metode tersebut. Metode yang terbaik pada suatu kondisi belum tentu akan menjadi metode terbaik juga pada kondisi yang berbeda. Oleh karena itu, pada setiap usulan layout yang diberikan nantinya, penulis akan melakukan perhitungan dan analisis dari ketiga metode tersebut manakah yang paling baik untuk usulan layout yang
65
diberikan. Sebelum memberikan usulan tersebut, dapat dilihat mengenai gambaran layout yang dimiliki oleh perusahaan saat ini pada Gambar 3.2 dan Gambar 3.3. Gambar 3.2 merupakan gambar layout yang mencerminkan kondisi saat ini yang terlalu penuh. Sedangkan untuk Gambar 3.3 merupakan gambar yang mencerminkan kondisi layout yang sesuai dengan aturan. Untuk memberikan usulan layout, maka akan dilakukan perhitungan ekspansi yang diperlukan oleh perusahaan sehingga perusahaan tidak memerlukan lagi pinjaman tempat diluar wilayah perusahaan. Untuk mendapatkan perhitungan tersebut, diperlukan data‐data forecast mengenai inventory level dari tahun 2008 dari DOP. Dari data tersebut, akan diketahui luas yang diperlukan untuk perluasan. Setelah mendapatkan data forecast yang dimiliki oleh DOP, dapat diketahui bahwa jumlah working stock yang harus dimiliki oleh CCBI untuk mempertahankan service level 99% adalah sebesar 13.614 pallet. Sedangkan kapasitas warehouse sekarang ini adalah 7.982 pallet, jadi terdapat kekurangan sebesar 5.632 pallet.
66
Gambar 3.2. Current Layout yang Tidak Sesuai Aturan
67
Gambar 3.3. Current Layout yang Sesuai Aturan
68
Diperkirakan bahwa untuk meningkatkan kapasitas sebesar 5.632 pallet diperlukan perluasan sebesar 2.252,8 floor pallet atau 2.703,36 m2 (1 pallet luasnya 1,2 m2). Tetapi hal itu dianggap perusahaan terlalu luas. Anggaran yang dimiliki oleh perusahaan untuk perluasan warehouse full good ini sangat terbatas. Perusahaan telah memiliki rencana tersendiri untuk perluasan warehouse full good dan dapat digambarkan seperti pada Gambar 3.5. Dengan berdasarkan pada Gambar 3.4, penulis akan memberikan beberapa alternatif sehingga nantinya akan dihasilkan suatu alternatif layout yang terbaik dan terpilih juga model storage yang terbaik untuk layout tersebut. Metodologi yang akan digunakan adalah sebagai berikut.
Gambar 3.4. Metodologi Pemilihan Alternatif Layout Dan Model Storage Terbaik
Langkah 1: Menggambarkan alternatif layout setelah ekspansi Dalam melakukan langkah 1 ini, penulis meminta masukan dari pembimbing, Manager W&T dan para supervisor W&T. Dari masukan‐ masukan yang telah diberikan, maka didapatkan tiga alternatif dari layout usulan yang akan diberikan. Gambar layout usulan tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.6, Gambar 3.7 dan Gambar 3.8. Dari ketiga alternatif layout ini akan dibandingkan satu dengan lainnya untuk mendapatkan alternatif layout terbaik.
69
Gambar 3.5. Luas Ekspansi yang Diinginkan Perusahaan
70
Gambar 3.6. Layout Usulan Alternatif 1
71
Gambar 3.7. Layout Usulan Alternatif 2
72
Gambar 3.8. Layout Usulan Alternatif 3
73
Dalam paper yang dibuat oleh Andrew Kusiak dan dikutip dari http://www.allbusiness.com/professional‐scientific/architectural‐ engineering/617268‐1.html sebenarnya terdapat suatu langkah‐langkah yang dapat digunakan untuk menentukan suatu alternatif yang terbaik. Tetapi pada CCBI ini banyak sekali hambatan yang membuat langkah‐ langkah tersebut tidak dapat diterapkan. Sebagai contoh hambatan tersebut adalah penentuan jumlah pallet dalam satu baris yang tidak dapat diubah, penentuan titik masuk dan keluar yang tidak dapat menjadi satu titik saja. Oleh karena itu, pembuatan alternatif berdasarkan pada hambatan tersebut, ide‐ide dan masukan dari CCBI dan ide penulis tersendiri. Usulan alternatif 1 (sederhana, penambahan baris), merupakan ide dari hasil pengembangan dari layout sekarang yang sedang digunakan dan dikembangkan
untuk
menggunakan
perluasan
yang
dilakukan
semaksimal mungkin. Penambahan baris dari tiap blok sesuai dengan jarak dan aturan penyimpanan yang berlaku. Alternatif 1 ini, merupakan alternatif paling sederhana karena hanya dilakukan penambahan baris karena adanya perluasan lahan. Usulan alternatif 2 (penambahan lahan khusus untuk DSD), merupakan pengembangan ide dari alternatif 1 tetapi mengakomodasi adanya pemikiran dari manajemen untuk membuat suatu tempat khusus yang diperuntukkan permintaan dari DSD. Oleh karena itu, dibuat suatu tempat khusus yang terletak pada blok G dan H. Selain itu, terdapat juga pemintaan
74
untuk
tidak
membongkar
depalletizer
karena
akan
meningkatkan lalu lintas forklift karena harus mengantarkan botol kosong dengan forklift. Selain itu pembongkaran depalletizer akan memakan biaya yang sangat tinggi. Usulan alternatif 3 (penambahan racking untuk slow moving), merupakan pengembangan ide dari alternatif 2 tetapi mengakomodasi adanya bagian dari artikel yang mengatakan bahwa apabila SKU yang memiliki working stock / inventory level yang kurang dari satu baris (slow moving) akan lebih baik menggunakan racking. (Kusiak, 1997). Oleh karena itu, terdapat beberapa SKU yang akan ditempatkan pada sistem racking untuk mempermudah sistem peletakan barang dan sistem pengeluaran barang. Langkah 2: Membandingkan tiap alternatif layout Langkah kedua ini, merupakan langkah untuk menentukan alternatif layout mana yang terbaik dan dipilih. Dalam menentukan alternatif mana yang terbaik akan dilakukan analisis mengenai kelebihan dan kekurangan dari tiap‐tiap alternatif dan akan dilakukan juga perhitungan jumlah produk yang akan diletakan pada outside warehouse. Dari kedua analisis tersebut akan dibandingkan satu dengan yang lainnya kemudian akan dipilih layout terbaik. Dalam pembandingan tersebut, akan dilakukan perhitungan jumlah storage area dari tiap model storage yang telah dijelaskan sebelumnya. Karena tiap model storage untuk tiap alternatif layout akan menghasilkan jumlah produk yang harus berada di luar warehouse berbeda satu dengan lainnya akan lebih baik dari tiap alternatif tersebut dilakukan perhitungan
75
jumlah storage area dan kemudian dibandingkan satu dengan lainnya. Setelah itu, akan didapatkan usulan alternatif yang terbaik untuk dari segi jumlah produk yang harus berada di luar warehouse. Sebelum dapat melakukan langkah kedua ini, diperlukan adanya data DOP untuk mendapatkan data working stock/inventory level dari tiap SKU. 1.
Alternatif 1
•
Dedicated Storage Model
Jumlah storage area untuk masing‐masing SKU akan dilakukan perhitungan yang dapat dilihat pada Tabel 3.1 dan Tabel 3.2. Untuk mencegah terdapat perbedaan antara model satu dengan yang lainnya, maka urutan SKU disamakan. Urutan SKU tersebut disesuaikan dengan ketentuan perusahaan dimana Can 330 dan Can 250‐lah sedapat mungkin diletakan di outside warehouse. Pada alternatif 1 ini, kapasitas yang dimiliki oleh warehouse adalah 269 baris dengan panjang 16 pallet dan 16 baris dengan panjang 13 pallet. Warna abu‐abu pada Tabel 3.2 merupakan SKU yang harus berada di outside warehouse. Sehingga perhitungan jumlah outside warehouse dapat dilihat pada Tabel 3.3. Dari Tabel 3.3 didapatkan bahwa jumlah pallet yang harus berada di luar warehouse adalah 3917 pallet atau 1357 floor pallet (floor pallet adalah jumlah working stock dibagi dengan jumlah tumpukan). Luas outside warehouse yang harus dipinjam adalah sebesar 1357 * 1,2m2 yaitu 1628,4 m2.
76
Tabel 3.1. Jumlah Storage Area Model Dedicated Storage Pada Baris = 16 Pallet Alternatif 1
77
Tabel 3.2. Jumlah Storage Area Dedicated Storage Model Pada Baris = 13 Pallet Alternatif 1
78
Tabel 3.3. Jumlah Pallet dan Floor Pallet Di Luar Warehouse Dedicated Storage Alternatif 1
•
Randomized Storage Model
Jumlah storage area untuk masing‐masing SKU akan dilakukan perhitungan yang dapat dilihat pada Tabel 3.4. Warna abu‐abu pada Tabel 3.5 merupakan SKU yang harus berada di outside warehouse. Perhitungan jumlah outside warehouse dapat dilihat pada Tabel 3.6. Tabel 3.4. Jumlah Storage Area Model Randomized Storage Pada Baris = 16 Pallet Alternatif 1
79
80
Tabel 3.4. Jumlah Storage Area Model Randomized Storage Pada Baris = 16 Pallet Alternatif 1 (Lanjutan)
Tabel 3.5. Jumlah Storage Area Model Randomized Storage Pada Baris = 13 Pallet Alternatif 1
81
Tabel 3.6. Jumlah Pallet dan Floor Pallet Di Luar Warehouse Randomized Storage Alternatif 1
Dari Tabel 3.6 didapatkan bahwa jumlah pallet yang harus berada di luar warehouse adalah 2772 pallet atau 945 floor pallet (floor pallet adalah jumlah working stock dibagi dengan jumlah tumpukan). Luas outside warehouse yang harus dipinjam adalah sebesar 945 * 1,2m2 yaitu 1134 m2. •
Class‐based Storage Model
Untuk model Class‐based Storage ini, akan dilakukan terlebih dahulu pembagian kelas yang berdasarkan pada permintaan dan ciri‐ciri dari tiap SKU. Kelas dari produk tersebut adalah: 1.
RGB (Return Glass Bottle)
Memiliki ciri‐ciri dimana: •
Susah untuk dicuri (dibandingkan pada barang‐barang lain seperti Can, PET, OWP dan TWA).
82
•
Tidak boleh berada disebelah barang lain selain dengan RGB sendiri. Hal ini disebabkan karena RGB akan mengeluarkan embun sehinga apabila berada disebelah barang‐barang seperti Can, OWP dan TWA yang dikemas menggunakan karton. Hal ini akan menyebabkan karton rusak, sehingga berbagai hal harus dilakukan untuk memperbaiki karton rusak tersebut.
•
Dapat ditumpuk sampai dengan tiga tingkat. Hal ini membuat vertical space dipakai dengan optimal.
•
Sebisa mungkin harus berada didalam warehouse.
Dalam kelas RGB ini, akan terdapat subkelas yang dipisah‐pisah kembali berdasarkan atas demand mingguan. Aturan pembagian subkelas RGB adalah RGB‐fast moving adalah RGB yang memiliki 80% dari permintaan tiap minggunya, RGB‐medium moving adalah RGB yang memiliki 15% setelah 80% pertama, dan RGB‐slow moving adalah RGB yang memiliki 5% setelah 95% pertama. Pembagian tersebut dapat dilihat pada Tabel 3.7. Tabel 3.7. Pembagian subkelas RGB sesuai dengan Demand Weekly
83
2.
Can 330 & Can 250‐Fast&Medium Moving
Memiliki ciri‐ciri dimana: •
Lebih rentan akan pencurian (dibandingkan pada RGB)
•
Tidak boleh berada disebelah RGB karena kemasan yang digunakan berupa karton.
•
Dapat ditumpuk menjadi tiga tingkat kecuali untuk beberapa produk seperti Fanta Oranggo.
•
Apabila warehouse penuh, maka menjadi pilihan pertama untuk dipindahkan keluar warehouse CCBI.
Dalam kelas Can 330 & Can 250‐Fast&Medium moving sudah dipisahkan sesuai dengan ciri‐ciri dan demand mingguan dari Can 330& Can 250 yang mencapai 95% penjualan dari Can 330 dan Can 250. Berikut ini adalah tabel SKU yang termasuk pada Can 330 & Can 250‐Fast&Medium Moving Tabel 3.8. SKU Can 330&Can 250‐Fast&Medium Moving
84
3.
PET‐Fast Moving
Memiliki ciri‐ciri dimana: •
Lebih rentan akan pencurian (dibandingkan pada RGB)
•
Tidak boleh berada disebelah RGB karena package yang digunakan berupa karton.
•
Hanya dapat ditumpuk menjadi dua tingkat.
•
Merupakan PET dengan penjualan yang mencapai 80%.
•
Sedapat mungkin berada di dalam warehouse karena memiliki umur lebih pendek daripada barang lainnya.
Dalam kelas PET‐Fast Moving sudah dipisahkan sesuai dengan ciri‐ciri dan demand mingguan cari PET dimana merupakan barang PET dengan penjualan mencapai 80%. Berikut ini adalah tabel SKU PET yang termasuk dalam fast moving. Tabel 3.9. SKU PET‐Fast Moving
4.
PET‐Medium Moving
Ciri‐ciri yang dimiliki oleh PET‐Fast Moving tetapi perbedaan hanyalah merupakan jumlah permintaan setelah 80% pertama dari weekly demand 85
PET sampai 95% permintaan. SKU PET‐Medium Moving dapat dilihat pada Tabel 3.10. Tabel 3.10. SKU PET‐Medium Moving
5.
PET‐Slow Moving, Can 330 & Can 250‐Slow Moving
Ciri‐ciri yang dimiliki oleh PET‐Fast Moving tetapi perbedaan hanyalah merupakan jumlah permintaan setelah 95% pertama dari weekly demand PET dan Can 330&250. SKU PET‐Slow Moving dan Can 330 & Can250‐ Slow Moving dapat dilihat pada Tabel 3.11. 6.
TWA,TBA,PostMix & BIB
Memiliki ciri‐ciri dimana: •
Hanya dapat ditumpuk satu tingkat.
•
Memiliki tempat khusus yang telah disediakan.
SKU yang merupakan kelas ini dapat dilihat pada Tabel 3.12. Dengan didapatkannya enam kelas di dalam Model Class‐based Storage ini, maka akan dilakukan perhitungan akan jumlah storage area dari tiap kelas sehingga akan didapatkan juga jumlah outside warehouse dari model ini. 86
Tabel 3.11. SKU PET‐Slow Moving & Can 330&250‐Slow Moving
Tabel 3.12. SKU class TWA, TBA, Postmix & BIB
87
Tabel 3.13. Jumlah Storage Area Model Class‐Based Storage Pada Baris = 16 Pallet Alternatif 1
88
Tabel 3.14. Jumlah Storage Area Model Randomized Storage Pada Baris = 13 Pallet Alternatif 1
Warna abu‐abu pada Tabel 3.14 merupakan SKU yang harus berada di outside warehouse. Perhitungan jumlah outside warehouse dapat dilihat pada Tabel 3.15. Tabel 3.15. Jumlah Pallet dan Floor Pallet Di Luar Warehouse Class‐Based Storage Alternatif 1
89
Dari Tabel 3.15 didapatkan bahwa jumlah pallet yang harus berada di luar warehouse adalah 2918 pallet atau 994 floor pallet (floor pallet adalah jumlah working stock dibagi dengan jumlah tumpukan). Luas outside warehouse yang harus dipinjam adalah sebesar 994 * 1,2m2 yaitu 1192,8 m2. Selain dari segi kapasitas dari tiap model, akan dilakukan analisis dari kelebihan dan kekurangan yang dimiliki oleh alternatif 1. Kelebihan: •
Situasi warehouse yang tidak jauh berbeda dengan sebelumnya karena perbedaannya hanya dari semakin banyaknya jumlah baris dari tiap blok. Karena tidak jauh berbeda, para karyawan tidak perlu lagi banyak beradaptasi.
Kekurangan: •
Belum mengakomodasi keinginan manajemen untuk membuat suatu tempat khusus untuk DSD.
•
Biaya pembongkaran depalletizer cukup besar dan meningkatkan lalu lintas untuk mengirimkan botol kosong ke line RGB.
•
Untuk SKU yang kurang dari satu baris belum diakomodasi di suatu tempat racking.
2.
Alternatif 2
Perbedaan alternatif 1 dan alternatif 2 adalah adanya tempat khusus untuk DSD dan tidak dibongkarnya depalletizer. Oleh karena itu, jumlah working stock yang ada akan dikurangi dari tempat DSD. Selain itu, kapasitas alternatif 1 dan alternatif 2 akan berbeda sehingga akan dilakukan perhitungan kembali untuk ketiga model yang ada. Kapasitas
90
dari DSD area adalah 1152 pallet / 11,32 % dari total barang selain RGB. Jadi total working stock yang akan dicari storage area adalah 88,68% dari total working stock sekarang. • Dedicated Storage Model Jumlah storage area untuk masing‐masing SKU akan dilakukan perhitungan yang dapat dilihat pada Tabel 3.16. Tabel 3.16. Jumlah Storage Area Model Dedicated Storage Pada Baris = 16 Pallet Alternatif 2
91
Tabel 3.17. Jumlah Storage Area Model Dedicated Storage Pada Baris = 13 Pallet Alternatif 2
Pada alternatif 2 ini, kapasitas yang dimiliki oleh warehouse adalah 233 baris dengan panjang 16 pallet, 16 baris dengan panjang 13 pallet dan 1152 pallet di area DSD. Warna abu‐abu pada Tabel 3.17 merupakan SKU yang harus berada di outside warehouse. Perhitungan jumlah outside warehouse adalah sebagai berikut.
92
Tabel 3.18. Jumlah Pallet dan Floor Pallet Di Luar Warehouse Dedicated Storage Alternatif 2
Dari Tabel 3.18 didapatkan bahwa jumlah pallet yang harus berada di luar warehouse adalah 3710 pallet atau 1302 floor pallet (floor pallet adalah jumlah working stock dibagi dengan jumlah tumpukan). Luas outside warehouse yang harus dipinjam adalah sebesar 1302 * 1,2m2 yaitu 1562,4 m2. • Randomized Storage Model Jumlah storage area untuk masing‐masing SKU akan dilakukan perhitungan yang dapat dilihat pada Tabel 3.19.
93
Tabel 3.19. Jumlah Storage Area Model Randomized Storage Pada Baris = 16 Pallet Alternatif 2
94
Tabel 3.20. Jumlah Storage Area Model Randomized Storage Pada Baris = 13 Pallet Alternatif 2
Warna abu‐abu pada Tabel 3.20 merupakan SKU yang harus berada di outside warehouse. Perhitungan jumlah outside warehouse dapat dilihat pada Tabel 3.21. Dari Tabel 3.21 dapat diketahui bahwa jumlah pallet yang harus berada diluar warehouse adalah sebesar 3269 pallet atau 1109 floor pallet. Jadi luas outside warehouse yang harus dipinjam adalah 1330,8 m2.
95
Tabel 3.21. Jumlah Pallet dan Floor Pallet Di Luar Warehouse Randomized Storage Alternatif 2
• Class‐based Storage Model Untuk pembuatan kelas‐kelas pada model ini, telah dilakukan dan hasilnya akan sama dengan perhitungan dengan alternatif 1. Perbedaan disini adalah jumlah storage area dari tiap kelas. Berikut ini adalah perhitungan‐perhitungan untuk tiap kelas sehingga didapatkan jumlah outside warehouse alternatif 2 dengan menggunakan model ini. Pada Tabel 3.22 dan Tabel 3.23 telah dihitung berapakah storage area dari tiap SKU dan SKU apakah yang harus diletakan pada outside warehouse. Pada Tabel 3.24 dapat dilihat bahwa pada model ini dengan menggunakan alternatif 2 membutuhkan 3494 pallet / 1194 floor pallet. Luas outside warehouse yang diperlukan adalah sebesar 1432,8 m2. 96
Tabel 3.22. Jumlah Storage Area Model Class‐based Storage Pada Baris = 16 Pallet Alternatif 2
97
Tabel 3.23. Jumlah Storage Area Model Class‐based Storage Pada Baris = 13 Pallet Alternatif 2
Tabel 3.24. Jumlah Pallet dan Floor Pallet Di Luar Warehouse Class‐Based Storage Alternatif 2
98
Selain dari segi kapasitas dari tiap model, akan dilakukan analisis dari kelebihan dan kekurangan yang dimiliki oleh alternatif 2. Kelebihan: •
Adanya area khusus DSD, sehingga kebutuhan DSD ini akan dipenuhi dari area ini.
•
Depalletizer tidak dibongkar sehingga lalu lintas forklift tidak terlalu padat untuk memberikan supply botol kosong ke line RGB.
Kekurangan: •
Adanya perbedaan yang cukup signifikan terutama di blok G dan H yang merupakan tempat khusus DSD sehingga para karyawan memerlukan waktu untuk menyesuaikan alur dan tempat yang baru ini.
•
Untuk SKU yang kurang dari satu baris belum diakomodasi di suatu tempat racking.
3.
Alternatif 3
Perbedaan alternatif 2 dan alternatif 3 adalah adanya tempat racking yang diperuntukkan kepada SKU yang memiliki inventory kurang dari satu baris (slow‐moving). Untuk jumlah working stock yang ada, akan dikurangi dari tempat DSD. Selain itu, kapasitas alternatif 2 dan alternatif 3 akan berbeda sehingga akan dilakukan perhitungan kembali untuk ketiga model yang ada. Kapasitas dari DSD area adalah 1152 pallet / 11,32% dari total barang selain RGB. Jadi total working stock yang akan dicari storage area adalah 88,68% dari total working stock sekarang.
99
•
Dedicated Storage Model
Jumlah storage area untuk masing‐masing SKU akan dilakukan perhitungan yang dapat dilihat pada Tabel 3.25. Tabel 3.25. Jumlah Storage Area Model Dedicated Storage Pada Baris = 16 Pallet Alternatif 3
100
Tabel 3.26. Jumlah Storage Area Model Dedicated Storage Pada Racking = 952 Pallet Altaernatif 3
101
Pada alternatif 3 ini, kapasitas yang dimiliki oleh warehouse adalah 233 baris dengan panjang 16 pallet, racking 952 pallet dan 1152 pallet di area DSD. Warna abu‐abu pada Tabel 3.26 merupakan SKU yang harus berada di outside warehouse. Perhitungan jumlah outside warehouse adalah sebagai berikut. Tabel 3.27. Jumlah Pallet dan Floor Pallet Di Luar Warehouse Dedicated Storage Alternatif 3
Dari Tabel 3.28 didapatkan bahwa jumlah pallet yang harus berada di luar warehouse adalah 3110 pallet atau 1056 floor pallet (floor pallet adalah jumlah working stock dibagi dengan jumlah tumpukan). Luas outside warehouse yang harus dipinjam adalah sebesar 1056 * 1,2m2 yaitu 1267,2 m2. •
Randomized Storage Model
Jumlah storage area untuk masing‐masing SKU akan dilakukan perhitungan yang dapat dilihat pada Tabel 3.28.
102
Tabel 3.28. Jumlah Storage Area Model Randomized Storage Pada Baris = 16 Pallet Alternatif 3
103
Tabel 3.29. Jumlah Storage Area Model Randomized Storage Pada Racking = 952 Pallet Alternatif 3
Warna abu‐abu pada Tabel 3.29 merupakan SKU yang harus berada di outside warehouse. Perhitungan jumlah outside warehouse dapat dilihat pada Tabel 3.30.
104
Tabel 3.30. Jumlah Pallet dan Floor Pallet Di Luar Warehouse Randomized Storage Alternatif 3
Dari Tabel 3.30 dapat diketahui bahwa jumlah pallet yang harus berada diluar warehouse adalah sebesar 2522 pallet atau 859 floor pallet. Jadi luas outside warehouse yang harus dipinjam adalah 1030 m2. •
Class‐based Storage Model
Untuk pembuatan kelas‐kelas pada model ini, telah dilakukan dan hasilnya akan sama dengan perhitungan dengan alternatif 1 dan alternatif 2. Yang berbeda disini adalah jumlah storage area dari tiap kelas. Berikut ini adalah perhitungan‐perhitungan untuk tiap kelas sehingga didapatkan jumlah outside warehouse alternatif 3 dengan menggunakan model ini. Pada Tabel 3.31 dan Tabel 3.32 telah dihitung berapakah storage area dari tiap SKU dan SKU apakah yang harus diletakkan pada outside warehouse.
105
Pada Tabel 3.33 dapat dilihat bahwa pada model ini dengan menggunakan alternatif 3 membutuhkan 2642 pallet / 900 floor pallet. Luas outside warehouse yang diperlukan adalah sebesar 1080 m2. Tabel 3.31. Jumlah Storage Area Model Class‐based Storage Pada Baris = 16 Pallet Alternatif 3
106
Tabel 3.32. Jumlah Storage Area Model Class‐based Storage Pada Racking = 952 Pallet Alternatif 3
107
Tabel 3.33. Jumlah Pallet dan Floor Pallet Di Luar Warehouse Class‐Based Storage Alternatif 3
Selain dari segi kapasitas dari tiap model, akan dilakukan analisis dari kelebihan dan kekurangan yang dimiliki oleh alternatif 3. Kelebihan: •
Adanya area khusus DSD, sehingga kebutuhan DSD ini akan dipenuhi dari area ini.
•
Depalletizer tidak dibongkar sehingga lalu lintas forklift tidak terlalu padat untuk memberikan pasokan botol kosong ke line RGB.
•
Terdapat racking yang digunakan untuk meletakan SKU yang memiliki inventory kurang dari satu baris.
Kekurangan: •
Adanya perbedaan yang cukup signifikan terutama di block G dan H yang merupakan tempat khusus DSD sehingga para karyawan memerlukan waktu untuk menyeseuaikan alur dan tempat yang baru ini.
108
•
Harus menyediakan tempat untuk tempat material yang terpakai untuk membuat racking.
Langkah 3: Memilih alternatif layout terbaik Untuk melakukan pemilihan alternatif layout terbaik dapat dilihat perbandingan jumlah outside warehouse, pemenuhan kebutuhan sesuai dengan keinginan perusahaan. Untuk perbandingan jarak dapat dilihat pada tabel rekapitulasi sebagai berikut. Tabel 3.34. Rekap Tiap Alternatif Layout
Dari segi jumlah outside warehouse yang perlu dipinjam, alternatif 3 merupakan alternatif terbaik karena apapun model storage yang digunakan jumlah outside warehouse‐nya paling kecil. Kemudian, dari segi keinginan perusahaan dapat dilihat dari kelebihan dan kekurangan dari tiap‐tiap alternatif. Untuk pencarian tempat untuk tempat material yang telah terpakai, perusahaan sebenarnya telah memiliki rencana juga untuk melakukan ekspansi material warehouse. Oleh karena itu, pemindahan yang dilakukan untuk mendapatkan tempat racking tersebut dapat dilakukan. Alternatif 3 merupakan alternatif yang mengakomodasi keinginan perusahaan (tidak dibongkarnya depalletizer dan adanya area DSD) dan penggunaan racking untuk kemudahan peletakan dan pengambilan untuk SKU kurang dari satu baris. Oleh karena itu, alternatif 3 merupakan alternatif terbaik untuk alternatif layout yang telah diajukan sebelumnya.
109
Langkah 4: Membandingkan model storage pada alternatif 3 Setelah didapatkan alternatif layout yang terbaik yaitu alternatif 3, maka akan dilakukan pencarian model storage yang terbaik untuk alternatif 3 tersebut. Pada alternatif 3 ini, terdapat dua area yaitu area DSD dan area regular. Untuk tiap area tersebut dapat dilakukan model storage yang berbeda‐beda. Oleh karena itu, untuk tiap area tersebut akan dicari model storage yang terbaik untuk tiap area yang ada. Parameter yang akan digunakan untuk pemilihan model storage yang terbaik ini adalah luas outside warehouse yang diperlukan, jarak tempuh rata‐rata per hari, dan analisis dari tiap‐tiap model apabila diimplementasikan sebagai model storage di perusahaan. Untuk mendapatkan jarak‐jarak dari tiap baris‐blok untuk alternatif 3, maka akan dilakukan penghitungan jarak. Untuk mencari jarak terdapat beberapa metode penentuan jarak yang dapat digunakan yaitu: 1. Rectilinear Distance Menurut Paul E. Black , Rectilinear Distance adalah jarak yang diukur sepanjang
garis
yang
tegak
lurus
(2006:
NIST,
http://www.nist.gov/dads/HTML/manhattanDistance.html). Contoh : Terdapat dua titik A (x,y) dan B (a,b) maka jaraknya adalah d = |a ‐ x| + |b – y| 2. Euclidean Distance
110
Menurut Paul E. Black , Euclidean Distance adalah menghubungkan
2
buah
titik
Garis lurus yang (2006:
NIST,
http://www.nist.gov/dads/HTML/manhattanDistance.html). Contoh : Terdapat dua titik A(x,y) dan B (a,b) maka jaraknya adalah D =
3. Flow Path Distance
Jarak diukur sesuai dengan jarak aktual.
Metode pengukuran jarak yang dipilih adalah metode Flow Path Distance. Penggunaan model pengukuran tersebut karena jarak layout telah terbentuk sehingga jalan yang akan digunakan untuk melakukan product handling telah diketahui sehingga pengukuran jarak sesuai dengan keadan aktual akan lebih mencerminkan jarak tempuh yang paling baik. Setelah menggunakan pengukuran sesuai dengan kenyataan dan keinginan ekspansi (sesuai Gambar 3.8) maka didapatkan jarak tiap baris dari tiap blok.
Langkah‐langkah dalam mengukur jarak tersebut adalah: 1.
Mengukur jarak masuk yaitu jarak yang diperlukan oleh forklift dari mengambil produk dari line produksi menuju tiap baris‐blok yang ada.
2.
Mengukur jarak keluar yaitu jarak yang diperlukan oleh forklift dari mengambil produk dari baris‐blok menuju titik tempat melakukan shipping.
3.
Jumlahkan jarak masuk dan jarak keluar untuk mendapatkan fk.
111
4.
Urutkan baris‐blok yang paling strategis dengan cara mengurutkan nilai fk dari baris‐blok dari yang terkecil menuju yang terbesar (semakin kecil nilai fk, baris‐blok tersebut semakin strategis).
Dalam pengukuran jarak terdapat beberapa hal yang dilakukan penyesuaian dengan kenyataan yang ada pada perusahaan. Hal–hal yang dilakukan penyesuaian adalah: 1.
Tiap baris‐blok, jarak yang diambil berada pada titik tengah dari baris‐blok tersebut. Hal ini dikarenakan untuk mengambil nilai rata‐ rata jarak untuk mengambil barang dari tiap baris‐blok tersebut.
2.
Untuk perhitungan jarak baris‐blok pada RGB, line yang memproduksi Coca Cola, Fanta, Sprite adalah line 5,6 dan 7 sehingga dilakukan perhitungan jarak masuk tiap baris‐blok untuk tiap line tersebut. Tetapi karena ketiga line tersebut dapat memproduksi semua jenis produk RGB Coca Cola, Fanta dan Sprite, maka setelah mendapatkan jarak masuk dari masing‐masing line ke baris‐blok maka jaraknya dirata‐rata sehingga didapatkan jarak masuk tiap baris‐blok untuk RGB Coca Cola, Fanta, Sprite. Sedangkan untuk RGB frestea hanya diproduksi oleh line 8 sehingga jarak masuk untuk baris‐blok tidak dilakukan penyesuaian apapun. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat perhitungan keseluruhan pada lampiran.
3.
Untuk perhitungan jarak keluar baris‐blok pada RGB juga dilakukan penyesuaian. Karena terdapat tiga titik keluar (dapat dilihat pada Gambar 3.8) yaitu titik keluar Bandung, Jakarta dan Other Operation, maka dilakukan persentase dari masa lampau (data tahun 2007). Dengan adanya persentase tersebut, maka tiap baris‐blok akan mendapatkan satu jarak keluar dengan mengkalikan jarak ke titik
112
keluar dengan persentase penjualan ke titik keluar tersebut. Untuk perhitungan secara keseluruhan dapat dilihat pada lampiran. Tabel 3.35 adalah tabel yang menunjukan persentase dari titik keluar yang ada untuk produk RGB. Data penjualan RGB hanya didapatkan lima bulan dari tahun 2007 karena data beberapa bulan kurang dapat memperlihatkan penjualan masing‐masing produk secara detail. Tabel 3.35. Persentase Titik Keluar Kelas RGB
4.
Setelah didapatkan baris‐blok untuk RGB, maka dilakukan perhitungan jarak masuk baris‐blok untuk sisa kelas. Baris‐blok yang tersisa dilakukan pencarian jarak masuk dari tiap line 2,3,4,9 dan 12. Untuk jarak masuk line 4,9 dan 12 akan dirata‐rata karena memiliki hasil produksi yang memiliki jenis sama yaitu PET. Sedangkan line 2 untuk can 250 dan line 3 untuk can 330. Jadi akan didapatkan tiga nilai jarak masuk yaitu jarak masuk PET (line 4,9 dan 12), jarak masuk can 330 (line 3) dan jarak masuk can 250 (line 2).
5.
Untuk jarak keluar PET, can 330 dan can 250 ini juga mengalami penyesuaian. Ketiga kelas produk ini memiliki juga memiliki tiga titik keluar yaitu Jakarta, Bandung dan Other Operation. Dengan menggunakan data masa lampau (beberapa bulan pada tahun 2007 karena keterbatasan data) akan dicari berupa persentase untuk
113
penjualan ke masing‐masing titik keluar tersebut. Untuk perhitungan secara keseluruhan dapat dilihat pada lampiran. Untuk perhitungan persentase penjualan untuk masing‐masing titik dari tiap PET, Can 330 dan Can 250 dapat dilihat pada Tabel 3.36, Tabel 3.37 dan Tabel 3.38. Tabel 3.36. Persentase Titik Keluar Kelas Can 330
Tabel 3.37. Persentase Titik Keluar Kelas Can 250
Tabel 3.38. Persentase Titik Keluar Kelas PET
Untuk lebih jelasnya mengenai perhitungan jarak, maka dapat dilihat pada lampiran mengenai jarak dan peringkat dari tiap baris dan blok serta tiap‐tiap tempat pada DSD. Setelah mendapatkan jarak‐jarak dari tiap baris‐blok, maka berikut ini merupakan pembandingan antara model
114
penyimpanan dan akhirnya nantinya dilakukan pemilihan model penyimpanan yang terbaik. 1.
Area Regular
•
Dedicated Storage Model
Dedicated Storage Model ini tidak akan dilakukan perhitungan jarak tempuh untuk area regular ini dengan alasan sebagai berikut: a) Untuk alternatif 3 yang telah terpilih, pada Tabel 3.35 dapat dilihat bahwa jumlah outside warehouse yang dibutuhkan apabila menggunakan Dedicated Storage Model adalah yang terbanyak dibandingkan kedua model lainnya. Perbedaan yang terjadi pada model ini dibandingkan dua model lainnya cukup signifikan yaitu ± 500 pallet atau ± 200 m2. Hal itu menyebabkan kapasitas dari warehouse setelah ekspansi berkurang sehingga perusahaanpun pasti akan menolak usulan menggunakan model ini untuk penyimpanan produk karena tujuan utama perusahaan ini adalah memaksimalkan kapasitas yang ada. b) Dengan menggunakan Dedicated Storage Model ini terdapat barang‐ barang / SKU yang tidak mendapatkan tempat di warehouse. Hal ini menyebabkan pembandingan jarak pengambilan barang tidak dapat dibandingkan dengan model lainnya yang memiliki tiap SKU dalam warehouse perusahaan. c) Dengan SKU yang sangat banyak, mengakibatkan model ini tidak akan begitu praktis (Tompkins, James; 1996: 422). Hal ini dikarenakan tempat yang tidak mencukupi (hasil outside warehouse terbanyak) untuk setiap SKU yang ada.
115
Berdasarkan ketiga alasan tersebut, maka model ini tidak akan terpilih menjadi model penyimpanan produk dari warehouse. •
Randomized Storage Model
Randomized Storage Model memang menghasilkan luas outside warehouse yang paling kecil, tetapi hasil tersebut tidak cukup signifikan dibandingkan hasil dari Class‐based Model yaitu terdapat perbedaan sebesar 50 m2. Oleh karena itu, akan dilakukan perhitungan jarak rata‐rata per hari yang dihasilkan oleh model ini dan nantinya dibandingkan dengan model Class‐based Storage. Selain itu akan dibandingkan juga analisis apabila model storage ini diterapkan di warehouse CCBI. a) Perhitungan jarak Untuk melakukan perhitungan jarak model randomized ini, langkah‐ langkah yang dilakukan adalah: i. Tandai tiap baris yang dapat digunakan untuk melakukan penyimpanan. ii. Cari jumlah permintaan per hari dari tiap SKU untuk mencari jumlah throughput dari tiap SKU tersebut kecuali RGB yang perusahaan juga telah memberikan tempat yang pasti untuk produk tersebut. iii. Dari jumlah permintaan juga didapatkan jumlah baris yang diperlukan untuk tiap SKU tiap harinya. iv. Membuat angka random dengan menggunakan Microsoft Excel di antara 1 sampai dengan jumlah baris yang tersedia.
116
v. Misalkan saja random tersebut mendapatkan angka 10, maka barang dengan urutan satu akan ditempatkan pada baris yang memiliki urutan 10 misalkan saja B‐10. vi. Setelah setiap barang mendapatkan tempatnya, maka dicari jarak total yang dilakukan oleh forklift. vii. Langkah 1 sampai dengan 6 dilakukan sebanyak lima kali dan kemudian dirata‐rata. viii. Hasil rata‐rata tersebutlah yang nantinya dibandingkan dengan jarak dari model Class‐based Storage. Dalam perhitungan jarak tersebut, terdapat SKU yang tidak dilakukan penempatan random yaitu RGB dan SKU slow moving. Hal ini dikarenakan RGB telah memiliki tempat yang pasti yaitu blok E dan F, hal ini merupakan kebijakan perusahaan. Demikian pula, untuk produk SKU slow moving yang telah ditentukan sebelumnya bahwa pada alternatif 3 ini, produk slow moving diletakan pada racking pada blok A. Oleh karena itu hanya terdapat 45 jenis SKU yang akan dibandingkan jaraknya nantinya oleh kedua model. Untuk perhitungan jarak dari randomized yang sebanyak lima kali dapat dilihat pada lampiran. Berikut ini adalah tabel rekapitulasi hasil dan rata‐ rata jarak yang dibutuhkan model Randomized Storage tiap harinya (perhitungan lengkap dapat dilihat pada lampiran). Tabel 3.39. Rekapitulasi Hasil Random Jarak Randomized Storage Model
117
Dari Tabel 3.39 dapat dilihat bahwa dalam pengambilan 45 SKU dengan menggunakan model Randomized Storage, didapatkan jarak tempuh rata‐ rata perharinya adalah 92.359,46 m. b) Analisis penerapan model Dalam penerapan model randomized ini, memiliki beberapa analisis sebagai berikut: i.
Model ini merupakan model yang digunakan oleh CCBI sekarang ini dalam melakukan penyimpanan barang. Oleh karena itu, para petugas/karyawan tidak akan kesulitan untuk menggunakan model ini.
ii.
Dengan sistem pencatatan inventory saat ini yang digunakan oleh CCBI yang masih manual dan banyak menggunakan tenaga manusia. Oleh karena itu, tingkat kesalahan dalam melakukan pencatatan produk pada saat stock take akan lebih tinggi dengan menggunakan model ini. Hal ini dikarenakan jumlah produk dalam satu blok bisa sangat bervariasi dibandingkan dengan model lainnya. Apabila dalam pencatatan ini tidak dilakukan dengan baik, maka akan berakibat pada tingkat accuracy yang dimiliki oleh warehouse full good dimana accuracy tersebut merupakan suatu KPI yang dimiliki oleh warehouse full good yang saat ini kurang dari target yang diinginkan.
iii.
Dengan menggunakan model Randomized Storage ini, memang jumlah barang yang akan diletakan diluar warehouse akan paling minimal, tetapi hal ini akan memberikan imbal balik pada jarak
118
penanganan produk yang lebih jauh daripada model lainnya (Kusiak, 1997). •
Class‐based Storage Model
a) Perhitungan jarak Untuk melakukan model Class‐based Storage diperlukan pembuatan peringkat dari tiap kelas yang telah dibuat sebelumnya. Pembuatan peringkat tersebut berdasarkan pada throughput‐to‐storage ratio (Liu, 2004). Semakin tinggi throughput‐to‐storage ratio yang dimiliki oleh suatu kelas, maka kelas tersebut harus diletakan pada tempat yang semakin strategis. Dengan melakukan hal tersebut, maka akan didapatkan suatu layout penyimpanan untuk model Class‐based Storage untuk alternatif 3 pada area regular. Berikut ini adalah perhitungan hasil throughput‐to‐storage area dan hasil pengurutan kelas. Tabel 3.40. Throughput-To-Storage Ratio Untuk PET-Medium Moving
Tabel 3.41. Throughput-To-Storage Ratio Untuk RGB
119
Tabel 3.42. Throughput-To-Storage Ratio Untuk Can 330 & Can 2500-Fast Moving & Medium Moving
Tabel 3.43. Throughput-To-Storage Ratio Untuk PET-Fast Moving
Tabel 3.44. Throughput-To-Storage Ratio Untuk PET, Can 330 dan can 250-Slow Moving
120
Untuk lebih mudahnya maka akan direkap mengenai nilai Tj/Sj dari tiap kelas dan peringkat penempatannya. Tabel 3.45. Rekapitulasi Nilai Throughput-to-Storage Ratio dan Peringkat Tiap Kelas
Setelah didapatkan peringkat dari tiap kelas, maka peringkat tertinggi akan menempati nilai fk yang paling kecil (tempat paling strategis). Untuk itu maka didapatkan suatu layout untuk alternatif 3 dengan area‐area dari tiap kelas adalah pada Gambar 3.9. Pada kelas can 330 & can 250 Fast & Medium Moving, digunakan persentase agar seluruh SKU yang ada pada kelas tersebut dapat berada pada suatu area yang tersedia (warehouse
121
walaupun dengan menggunakan Class‐based Storage masih memerlukan outside warehouse). Setelah didapatkan suatu layout alternatif 3 dengan menggunakan model ini, maka akan dilakukan pencarian jarak sesuai dengan Gambar 3.9 ini. Untuk perhitungan dapat dilihat pada lampiran. Berikut ini adalah tabel rekapitulasi dari penghitungan jarak tersebut. Tabel 3.46. Rekapitulasi Jarak Random Class‐based Storage Model
b) Analisis penerapan model Dalam penerapan Class‐based Storage Model ini, memiliki beberapa analisis sebagai berikut: i.
Model yang akan dipakai ini berbeda yang sedang dipakai dan digunakan di CCBI. Perbedaannya adalah adanya pembagian kelas yang menjadikan warehouse ini terbagi menjadi area‐area dari tiap kelas. Diharapkan dengan penjelasan adanya area tersebut, pengimplementasian tidak terlalu susah dilakukan karena sekalin sistem area tersebut, sistem penyimpanan tidak jauh berbeda dengan sistem pada saat Randomized Storage.
122
Gambar 3.9. Area‐Area Class‐based Storage Model Pada Alternatif 3
123
ii.
Dengan menggunakan Class‐based Storage Model, diharapkan accuracy dari warehouse full good dapat meningkat. Dengan sistem manual yang dipakai, model ini memberikan suatu area‐area tertentu untuk kelasnya. Oleh karena itu, jumlah SKU dari tiap blok akan berkurang dibandingkan dengan model Randomized. Dengan berkurangnya jumlah SKU dari tiap blok dan adanya area tersebut diharapkan accuracy dapat meningkat karena tingkat kesalahan dari karyawan/pekerja dapat ditekan.
iii.
Memang dari segi luas outside warehouse yang harus dipinjam dengan menggunakan model ini lebih besar daripada model Randomized. Tetapi dapat dilihat pada Tabel 3.35 bahwa perbedaan tersebut 50 m2. Oleh karena itu, perlu adanya analisis lebih jauh yaitu dari segi jarak yang dibutuhkan dalam produk handling.
2.
Area DSD
Adanya area DSD ini merupakan keinginan dari perusahaan untuk membuat suatu tempat khusus yang digunakan untuk melayani kebutuhan dari DSD. Kapasitas dari DSD ini adalah 1152 pallet. Dengan kapasitas ini, kebutuhan DSD lebih kecil dari kapasitas yang dimilikinya. Untuk perhitungan jumlah inventory yang harus dimiliki oleh DSD dapat dilihat pada Tabel 3.47. Dengan kondisi seperti ini, maka akan dilakukan analisis pada ketiga penempatan.
124
Tabel 3.47. Jumlah Inventory tiap SKU di DSD Area
125
•
Dedicated Storage Model
Dengan karakteristik dari area DSD yang berbeda dengan area regular, model ini menjadi dapat digunakan. Kekurangan dari model ini adalah membutuhkan area yang besar. Tetapi dengan area DSD berupa area racking dan jumlah racking lebih besar daripada inventory dari seluruh SKU, maka kekurangan ini dapat tereleminasi. Kelebihan‐kelebihan dari menggunakan model ini pada area DSD adalah: i.
Setiap SKU memiliki area tersendiri, hal ini memudahkan dari storeman/penjaga dalam menunjukkan kepada forklift pada bagian mana harus mengambil.
ii.
Jumlah throughput akan meningkat. (Tompkins, James; 1996: 422) Hal ini dikarenakan storeman yang dengan pasti telah mengetahui tempat barang yang akan diambil sehingga tidak perlu lagi mencari letak barang yang harus diambil.
iii.
Tingkat FIFO akan lebih mudah dilakukan, karena berada di area tertentu.
•
Randomized Storage Model
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, kelebihan dari model ini adalah kebutuhan tempat yang lebih kecil. Tetapi dengan tersedianya tempat yang melebihi tempat yang dibutuhkan, hal ini membuat kelebihan dari model ini tidak dapat digunakan. Sedangkan kekurangan dari model ini akan tampak jelas pada area DSD ini.
126
Kekurangannya adalah: i.
Tempat yang terlalu random, sehingga storeman akan kesulitan untuk mengetahui tempat yang pasti dari barang yang akan diambil atau disimpan. Kekurangan ini dipertambah lagi dengan sistem manual yang dimiliki oleh CCBI.
ii.
Dengan tempat yang tidak selalu pasti dan mengakibatkan storeman kesulitan dalam menunjukan barang yang tepat (sesuai dengan FIFO) sehingga throughput menjadi berkurang dan membuat kemungkinan dalam membuat kesalahan menjadi besar.
•
Class‐based Storage Model
Sebagai model yang merupakan gabungan dari kedua model sebelumnya, model ini memiliki keunggulan dari keduanya walaupun tidak semaksimal dari model lainnya. Oleh karena itu, kelebihan dari segi area yang dibutuhkan tidak digunakan maksimal sedangkan kelebihan dari dedicated model pun tidak dimanfaatkan semaksimal mungkin. Kekurangan dari model ini adalah: i.
Tempat dari tiap produk memang tidak se‐random dari model Randomized. Tetapi storeman masih mungkin kebingungan daripada dari model Dedicated walaupun lebih teratur daripada model Randomized.
ii.
FIFO juga belum dapat dilakukan secara maksimal dibandingkan model Dedicated walaupun model ini lebih baik dari segi FIFO daripada Randomized.
127
Langkah 5: Pemilihan model storage yang terbaik untuk Alternatif 3 Untuk pemilihan model storage ini akan berdasarkan penjelasan dari langkah keempat yang telah dilakukan. •
Untuk Area Regular
Untuk area regular, rekapitulasi dari langkah 4 adalah sebagai berikut. Tabel 3.48. Rekapitulasi Hasil Tiap Model Pada Area Regular
Dengan melihat dari Tabel 3.49, maka penulis memberikan usulan agar menggunakan model Class‐based Storage untuk layout alternatif 3. Hal ini disebabkan karena: i.
Tingkat outside warehouse dari model Class‐based tidak jauh berbeda dengan model Randomized, tetapi memberikan jarak rata‐rata per hari yang jauh lebih kecil dari pada model Randomized. Dengan jarak rata‐rata per hari yang lebih kecil, diharapkan throughput dari warehouse full good akan meningkat.
ii.
Selain itu, dengan menggunakan Class‐based maka tingkat accuracy yang merupakan KPI dari warehouse dapat ditingkatkan.
Jadi usulan yang terbaik dari regular area untuk model storage adalah Class‐ based Storage Model.
128
•
Untuk Area DSD
Untuk area DSD, seperti yang telah dilakukan analisis pada langkah keempat, maka penulis memberikan usulan agar menggunakan model Dedicated Storage. Hal itu disebabkan karena: i.
Dengan menggunakan Dedicated Storage, tiap racking dari DSD area telah memiliki penghuni tetap sehingga accuracy dan FIFO dapat dikontrol lebih baik. Hal ini juga cocok dengan sistem pencatatan di CCBI yang masih manual dan memiliki kemungkinan human error yang cukup tinggi.
ii.
Karena area DSD memiliki kapasitas yang lebih besar daripada inventory maka kelebihan‐kelebihan dari Dedicated Storage dapat digunakan maksimal (throughput‐nya akan meningkat). Throughput akan meningkat karena disebabkan storeman telah mengetahui letak dengan pasti sehingga storeman tidak akan mencari‐cari telebih dahulu. Sedangkan kelemahan mengenai membutuhkan kapasitas yang besar juga tereleminasi karena tempat yang disediakan lebih besar daripada inventory yang dibutuhkan.
Jadi untuk area DSD, penulis memberikan usulan terbaik adalah Dedicated Storage Model. 3.3.
Pemecahan Masalah SOP & WI dan Analisisnya
Setelah memberikan usulan kepada masalah pada layout, maka akan diberikan usulan mengenai prosedur kerja. Usulan‐usulan yang akan
129
diberikan berupa usulan prosedur kerja kepada para pekerja yang berhubungan langsung KPI warehouse full good seperti yang telah dijelaskan pada bab dua mengenai faktor kerangka konseptual yaitu internal warehouse full good. Pada pekerja yang berhubungan langsung tersebut adalah storeman, forklift, shipper dan customer service. Untuk tugas masing‐masing juga telah dijelaskan sebelumnya. Berikut ini adalah tambahan–tambahan prosedur untuk tiap masing‐masing bagian tersebut. 1.
Storeman
Perbaikan untuk storeman adalah sebagai berikut. a.
Penambahan jumlah storeman dari satu tiap dua blok menjadi satu tiap satu bloknya. Tiap blok yang berhadap‐hadapan, storeman bekerja dalam satu tim, dimana salah satu dari mereka harus selalu ada pada kedua blok tersebut untuk memperhatikan barang yang menjadi tanggung jawab mereka. Penambahan storeman yang diperlukan adalah tiga orang. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 3.10. New
Current
Storeman
Letak storeman pada ujung atas blok dan tiap 2 blok = 1 storeman
Storeman
Letak storeman pada tengah blok dan tiap 1 blok = 1 storeman
Hal ini dilakukan dengan syarat bahwa dua blok yang berhadapan menjadi satu team dan minimal setiap waktu ada satu orang storeman disana
Gambar 3.10. Penambahan Jumlah Storeman
130
b. Dengan adanya storeman yang selalu ada di tempat, maka diberikan juga usulan untuk dilakukannya pencatatan setiap aktivitas yang terjadi di blok tersebut. Tujuan dari pencatatan ini adalah storeman menjadi tahu atas segala barang yang ada di blok yang menjadi tanggung jawabnya baik barang tersebut masuk dari produksi, maupun barang tersebut keluar menuju pengiriman. Keuntungannya dari penambahan prosedur ini adalah tidak perlu lagi adanya stock take pada shift 3, hanya cukup melakukan perhitungan matematis mengenai barang yang masuk dan barang yang keluar sehingga pekerjaan tiap shift storeman lebih merata. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 3.11.
Forklift Forklift mengeluarkan barang Storeman
Forklift
Storeman harus melakukan pencatatan segala aktivitas di block dia
Dokumen stok take harian & Dokumen pencatatan aktivitas
Forklift memasukan barang
Gambar 3.11. Penyempurnaan Prosedur Pada Storeman Mengenai Pencatatan
Dengan adanya pencatatan tersebut, storeman memerlukan suatu form baru dimana untuk merecord pencatatan tersebut. Berikut ini adalah usulan mengenai form pencatatan storeman.
131
Tabel 3.49. Form Yang Ada Sekarang Row Kode barang Jenis Produk
Jumlah Pallet
Jumlah Receh
Jumlah Barang
Kode Produksi
Status
Tabel 3.50. Form Usulan Untuk Pencatatan Form Usulan Form Keadaan Stok di Block … Status stok jam … Row Kode Barang Jenis Produk
Jumlah Pallet
Form tambahan untuk memudahkan storeman Row Kode Barang Jenis Produk In/Out
Jumlah Receh
Jumlah Barang
Best Before
Kode Produksi
Jumlah Pallet
Jumlah Receh
Jumlah Barang
Best Before
Status
Kode Produksi Status
Keterangan: untuk lebih mudahnya jumlah pada produk masuk/ keluar dilakukan pencatatan dengan turus
c.
Adanya penambahan prosedur pada saat pengambilan barang oleh forklift. Storeman dan forklift harus melakukan approval bahwa barang yang diambil oleh forklift telah sesuai dengan LO. Hal ini bertujuan untuk menyakinkan bahwa forklift telah mengambil barang sesuai dengan LO yang diberikan.
Gambar 3.12. Penyempurnaan Prosedur Pada Storeman Mengenai Aproval Pengambilan
132
2.
Forklift
Usulan perbaikan yang dilakukan adalah adanya suatu prosedur dimana forklift meminta tanda tangan storeman setelah mengambil barang sesuai dengan LO.
Gambar 3.13. Penyempurnaan Prosedur Tanda Tangan Storeman Bahwa Mengambil Barang Dengan Benar
3.
Shipper
Dengan issue yang dihadapi oleh shipper maka akan diusulkan adanya suatu penilaian performansi yang akan dibahas pada pemecahan masalah berikutnya. 4.
Customer service
Perbaikan‐perbaikan yang diusulkan untuk customer service adalah sebagai berikut. a) Untuk mengurangi adanya human error, maka diperlukan sistem peningkatan kinerja seperti penilaian kinerja untuk nantinya adanya pemberian insentif. Untuk lebih jelasnya akan dijelaskan pada
133
pemecahan masalah dengan penilaian performansi untuk pemberian reward. b) Untuk mempercepat respon mengenai keluhan dari konsumen, maka diperlukan adanya pencatatan keluhan apa sajakah yang pernah dilakukan oleh konsumen. Nantinya apabila terdapat complain dengan situasi yang sama, maka dapat dilakukan tindakan secepat mungkin dan tidak perlu menunggu pihak yang berwenang karena tindakan yang dilakukan pasti kurang lebih sama.
Gambar 3.14. Pencatatan Komplain Dan Tindakan yang Harus Dilakukan
3.4.
Pemecahan Masalah Komitmen Pekerja Kurang dan Analisisnya
Dari semua usulan penambahan prosedur untuk pihak Storeman, Customer service, Shipper dan Forklift, hanyalah suatu strategy perbaikan yang akan diimplementasikan. Untuk mengimplementasikannya perlu didukung adanya “People dan Reward” seperti yang diperlihatkan pada Gambar 3.16. People disini merupakan bagian dari skill yang harus dikembangkan agar dapat mencapai target yang diinginkan. Oleh karena itu, sebelum penambahan prosedur dilakukan akan diperlukan adanya sosialisasi dan 134
training sehingga skill yang diperlukan untuk Storeman, Customer service, Shipper dan Forklift dapat melakukan segala usulan yang diberikan dengan sebaik‐baiknya. Sedangkan Reward/Punishment yang ada pada perusahaan saat ini masih sangat minim. Oleh karena itu, perusahaan memerlukan suatu cara dalam memberikan reward/punishment. Seperti pada Gambar 3.17, apabila reward/punishment tidak diberlakukan maka perubahan yang terjadi tidak akan berlangsung dengan cepat. Sedangkan perubahan yang diperlukan oleh perusahaan haruslah berlangsung cepat agar dapat menekan kerugian yang ditimbulkan. Selain itu, reward/punishment tidak harus selalu berubah material (uang) tetapi dapat juga berupa immaterial (penghargaan) sehingga hal ini dapat meningkatkan motivasi yang dimiliki oleh para pekerja untuk dapat bekerja semaksimal mungkin dalam memajukan perusahaan.
Gambar 3.15. Implementation Levers (sumber: Carpenter and Sanders, 2007, Strategic Management: A Dynamic Perpective)
135
Gambar 3.16. The Change Process (Sumber: A. Marcus,2004: Management Strategy)
Usulan penilaian performansi yang akan diberikan menggunakan KPI dari masing‐masing pekerja dalam mengukur performansi. Usulan akan berupa KPI yang akan dinilai dan bagaimana cara melakukan penilaian tersebut. Usulan penilaian performansi ini hanya terbatas pada bagian yang berhubungan langsung dalam proses bisnis warehouse full good yaitu Storeman, Customer service, Shipper dan Forklift. 1.
Storeman
Untuk storeman, akan diusulkan kriteria penilaian (KPI) adalah sebagai berikut: •
Accuracy
Accuracy storeman ini adalah ketelitian storeman dalam melakukan input data baik secara manual (pencatatan dalam dokumen) maupun dalam melakukan input ke komputer. Ketelitian storeman disini sangatlah vital dalam pencapaian KPI warehouse full good yaitu accuracy. Apabila terdapat kesalahan dari pencatatan yang dilakukan oleh storeman maka accuracy dari warehouse full goodpun akan berkurang. Dalam melakukan penilaian
136
accuracy dari storeman ini terdapat beberapa langkah seperti yang terlihat pada flow chart Gambar 3.18.
Gambar 3.17. Flow Chart Penilaian Accuracy Storeman
Mengenai batasan‐batasan untuk mendapatkan insentif dari KPI accuracy adalah 99,5%, sedangkan pemberian punishment adalah 98%. Nilai dari batasan pemberian insentif ini diambil dari batasan KPI dari warehouse sendiri untuk accuracy adalah sebesar 99,5%. Apabila setiap storeman dapat memiliki accuracy 99,5% maka KPI dari warehouse full good dapat tercapai. Sedangkan nilai dari punishment didapatkan karena keinginan perusahaan untuk mempertahankan accuracy yang cukup tinggi, sehingga storeman 137
yang memiliki accuracy yang kurang dari 98% akan diberikan suatu punishment / hukuman / peringatan. •
Availability Availability storeman adalah tingkat keberadaan storeman berada di
tempat. Seperti pada usulan prosedur yang diberikan, terdapat penambahan storeman sebanyak tiga orang dan mereka bertindak dalam team (dua orang storeman dalam block yang berhadapan) sehingga minimal ada satu orang storeman yang menjaga dan melakukan pencatatan aktivitas didalam block tersebut. Supervisor melakukan pengecekan secara random pada waktu‐waktu tertentu. Untuk penilaian availability dapat dilihat pada Gambar 3.19.
Gambar 3.18. Flow Chart Penilaian Availability Storeman
Untuk KPI availability, usulan batasan yang diberikan adalah 100%. Tetapi dalam KPI ini tidak terdapat insentif apabila mencapai 100% tersebut. Hal ini dikarenakan tingkat keberadaaan storeman diblok yang mereka jaga adalah
kewajiban
mereka.
Oleh
karena
itu,
punishment/hukuman/peringatan akan diberikan apabila terdapat storeman yang memiliki availability kurang dari 100%.
138
•
Keteraturan & Kerapihan Barang di Warehouse
Keteraturan dan kerapihan barang merupakan suatu isu penting dimana, sebelumnya banyak sekali para storeman yang mengeluhkan karena ketidakteraturan tersebut yang menyulitkan storeman melakukan pengecekan.
Oleh
karena
itu,
storeman‐lah
sebenarnya
yang
bertanggungjawab dalam mengatur dan mengarahkan forklift untuk meletakkan barang sesuai dengan aturan yang berlaku. Untuk flow chart penilaian dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 3.19. Flow Chart Penilaian Keteraturan dan Kerapihan Barang
Untuk batasan KPI keteraturan dan kerapihan adalah 95%. Seperti halnya availability, ini merupakan tanggungjawab dari storeman untuk bertanggungjawab mengenai keteraturan dari bloknya tersebut. Nilai 95% adalah mutlak didapatkan apabila tidak akan diberikan suatu punishment/hukuman/peringatan. Ketiga KPI tersebutlah yang menjadi usulan dalam penilaian performansi yang ditujukan kepada storeman. 139
2.
Customer service
Untuk customer service hanya akan diberikan satu usulan KPI yaitu Accuracy. Adanya penilaian performansi ini digunakan untuk menekan adanya human error yang terjadi pada saat pembuatan surat‐surat seperti LO, surat jalan dan lainnya. Berikut ini adalah cara penilaian performansi untuk customer service.
Gambar 3.20. Flow Chart Penilaian Accuracy Customer service
Batasan untuk customer service dalam KPI accuracy ini adalah 100% untuk mendapatkan insentif dan 98% merupakan batas bawah untuk diberikan punishment/hukuman/peringatan. Nilai 100% sangat diharapkan oleh perusahaan untuk mengurangi adanya kerugian dari kesalahan dalam pembuatan LO dan surat jalan yang berakibat merugikan perusahaan dan konsumen. Niali 98% adalah toleransi dari perusahaan dari kesalahan yang dibuat oleh Customer service. 140
3.
Shipper
Untuk shipper akan diusulkan dua buah KPI untuk dilakukannya penilaian performansi. KPI tersebut adalah: •
Accuracy
Accuracy shipper adalah ketelitian shipper dalam melakukan pengecekan barang di truk apakah telah sesuai dengan LO. Penilaian performansi ini untuk mengurangi adanya kurangnya barang yang dilakukan pengiriman ke konsumen ataupun kelebihan barang ke konsumen. Hal ini menjadi cukup penting karena hal ini berhubungan dengan customer satisfaction dan kerugian perusahaan akibat kelebihan barang. Flow chart penilaian dapat dilihat sebagai berikut.
Supervisor Shipper Supervisor melakukan pengecekan pada dokumen TIW dan pada pos keluar, apakah ada pengembalian karena ketidaksesuaian barang
Ya
Apakah sesuai dengan ketentuan?
Supervisor memberi nilai baik dalam Accuracy pengecekan
Dokumen penilaian harian
Tidak Supervisor bertanya mengapa hal ini bisa terjadi dan menyelesaikan masalah yang ada
Supervisor memberikan nilai kurang dan mencatatnya
Dokumen penilaian harian
Gambar 3.21. Flow Chart Penilaian Accuracy Shipper
Batasan dari KPI accuracy dari shipper adalah 100% untuk mendapatkan insentif
dan
98%
adalah
batas
bawah
untuk
memberikan
punishment/hukuman/peringatan. Nilai 100% perlu didapatkan untuk menghindari perusahaan dari kerugian karena salah pengiriman dan menurunnya customer satisfaction akibat dari kesalahan pengiriman dari
141
permintaan. Sedangkan 98% adalah batas toleransi dari perusahaan, karena perusahaan ingin memberikan terbaik untuk konsumen. •
Quantity
Quantity shipper adalah banyaknya truk yang diperiksa oleh shipper. Hal ini untuk mensetarakan pekerjaan antara shipper satu dengan shipper yang lainnya. Cara penilaian ini dilakukan dengan melakukan pengecekan banyaknya truk melakukan pengiriman pada shift tersebut dan kemudian membaginya dengan jumlah shipper yang ada pada shift tersebut. Berikut ini adalah flow chart mengenai quantity shipper.
Gambar 3.22. Flow Chart Penilaian Quantity Shipper
Untuk KPI Quantity, usulan batasannya adalah jumlah pengiriman hari itu dibagi dengan jumlah shipper yang bekerja pada shift tersebut. Hal ini berguna untuk menyeimbangkan pekerjaan dari tiap shipper yang bekerja pada tiap shift sehingga tidak terjadi perbedaan jumlah pekerjaan yang dimiliki oleh shipper dalam satu shift tersebut. 142
4.
Forklift
Untuk forklift akan diusulkan tiga KPI untuk penilaian performansi. KPI tersebut adalah: •
Accuracy
Accuracy forklift adalah ketepatan forklift dalam mengambil barang sesuai dengan baris‐blok yang tertera pada LO. Penilaian ini dapat dilakukan dengan melihat apakah storeman telah meng‐approve LO bahwa forklift telah mengambil barang sesuai dengan baris‐blok sesuai dengan LO. Berikut ini adalah flow chart penilaian accuracy forklift.
Supervisor forklift Supervisor melakukan pengecekan berita acara kerusakan barang karena handling
Apakah sudah seusai ketentuan?
Ya
Supervisor memberi nilai baik dalam Losses akibat handling
Dokumen penilaian harian
Tidak
Supervisor bertanya mengapa hal ini terjadi dan menyelesaikan masalah yang ada
Supervior memberikan nilai kurang dan mencatat kesalahannya
Dokumen penilaian harian
Gambar 3.23. Flow Chart Penilaian Accuracy Forklift
Usulan batasan dari accuracy adalah 100%. Tingkat 100% ini sangat diharapkan oleh pihak warehouse untuk meningkatkan sistem FIFO dari warehouse. Apabila terdapat forklift yang tidak memiliki accuracy 100% akan diberikan punishment/hukuman/peringatan. •
Losses
Losses adalah banyaknya kerusakan yang diakibatkan oleh product handling yang dilakukan forklift. Penilaian performansi ini diperlukan untuk menekan ketidaksengajaan dalam merusak produk dalam
143
melakukan handling. Untuk itulah, penilaian performansi losses dari forklift perlu dilakukan. Flow chart untuk penilaian losses ini adalah sebagai berikut.
Gambar 3.24. Flow Chart Penilaian Losses Forklift
Jumlah Losses yang diharapkan oleh perusahaan adalah 0. Insentif akan diberikan apabila Forklift mampu memberikan zero losses dalam product handling yang dilakukan. Apabila terdapat losses, maka forklift tersebut akan diberikan punishment/hukuman/peringatan. •
Jumlah Loading/Unloading
Jumlah loading/unloading adalah banyaknya forklift dalam melakukan product handling. Penilaian performansi ini dapat dilihat dengan melakukan pengecekan jumlah pengiriman dan jumlah forklift yang beroperasi pada shift yang sama. Berikut ini adalah flow chart penilaian loading/unloading forklift.
144
Supervisor Forklift Supervisor melakukan pengecekan di akhir shift di LO mengenai banyaknya loading/ unloading
Apakah sudah sesuai dengan ketentuan?
Ya
Supervisor memberi nilai baik dalam loading/unloading
Dokumen penilaian harian
Tidak Supervisor bertanya mengapa hal ini terjadi dan menyelesaikan masalah yang sebenarnya terjadi
Supervior memberikan nilai kurang dan mencatat kesalahannya
Dokumen penilaian harian
Gambar 3.25. Flow Chart Penilaian Loading/Unloading Forklift
Seperti halnya shipper, jumlah loading/unloading perlu dilakukan penyeragaman antara forklift yang bekerja pada shift tersebut. Oleh karena itu, jumlah minimal dari loading/unloading adalah jumlah pengiriman pada shift tersebut dibagi dengan jumlah forklift yang bekerja pada saat shift tersebut. Untuk lebih mudahnya maka akan diberikan suatu rekapitulasi jenis KPI dan batasan insentif dan punishment dari tiap jenis KPI. Tabel 3.51. Rekapitulasi KPI Beserta Batasan‐Batasannya
145
146