Penjadwalan Pemesanan Bahan Baku untuk y p di Raw meminimasi Ruangg Penyimpanan Material Warehouse Lamp Factory PT. Philips Indonesia
DISUSUN OLEH: NISMAH MAULIDA 2506100178 NISMAH MAULIDA 2506100178
PEMBIMBING PEMBIMBING: Prof. Ir. I Nyoman Pujawan, M.Eng,.PhD
Latar Belakang order
produksi
Stock harus selalu tersedia agar aliran material ke produksi lancar sehingga produksi dapat berjalan secara kontinyu
Menghindari Stockout
Pesan Dalam Jumlah banyak walaupun tidak dibutuhkan dalam waktu dekat
produksi
Mengganggu jalannya Material Handling Ada sekitar 6% ditempati material selama >6 bulan
Perumusan Masalah Dengan adanya beberapa bahan baku yang yang tersimpan di gudang dalam waktu lama dan menyebabkan luas penyimpanan tidak digunakan secara efisien, maka PT. Philips memerlukan adanya penentuan kebijakan pemesanan bahan baku yang dapat meningkatkan ITR dan ITR dan meminimasi ruang penyimpanan tanpa mengorbankan service level nya
Tujuan Penelitian • Mengevaluasi kebijakan pengisian ulang eksisting PT. Philips Indonesia dari segi ITR dan luas penyimpanan yang digunakan yang digunakan • Menentukan kebijakan pemesanan usulan yang dapat meminimasi biaya total yang dapat total persediaan, meningkatkan ITR, dan meminimasi luas penyimpanan
Batasan • Penelitian ini hanya mengamati gudang A yang A yang menyimpan bahan baku box luar (OBOX) duplex (DPX) dan dudukan lampu (OBOX), duplex (DPX) dan (Cap) di Lamp Factory PT. Philips Indonesia. • Penelitian ini mengamati 41 jenis 41 jenis material material yang terdapat di gudang A
Asumsi • Tingkat Tingkat permintaan permintaan dan waktu antara permintaan diketahui • Periode awal dimulai pada periode 1 sehingga 1 sehingga lead time pengiriman awal mengacu pada periode 1 • Tidak terjadi perubahan harga pada material selama l periode i d pengamatan • Biaya transportasi tidak dipertimbangkan
Metodologi Penelitian (1)
Metodologi g Penelitian (2)
A
Pengumpulan Data
Pengolahan Data
Analisis & & Interpretasi
Kesimpulan & Saran
End
Data yang diperlukan Data yang diperlukan • • • • • • • • •
Jenis bahan baku,harga, dan lead time (Lampiran tabel 4.A) Data pemakaian bahan baku (Lampiran tabel 4.B) Data pemakaian 4 B) Data penerimaan bahan baku (Lampiran tabel 4.C) Jumlah unit bahan baku/palet untuk duplex=35000, OBOX=560 dan CAP=84 Biaya persediaan (Lampiran Tabel 4.F & 4.G) Stock awal (Tabel 4.2) Stock awal 4 2) Kebijaksanaan Pemesanan Bahan Baku eksisting Kebijakan pemesanan Supplier (Tabel 4.3) Service level target perusahaan
BACK
Pengolahan Data • Menghitung Kinerja Persediaan ITR =
Rekap ITR & penggunaan palet rata‐ rata
Rekap ITR & penggunaan palet rata‐ rata (2) ( )
Model Pemesanan yang diusulkan Model Pemesanan yang diusulkan • Fixed Fixed Order Quantity Order Quantity Waters (1996), disebutkan bahwa Pada sistem pemesanan fixed order quantity stok fixed order quantity stok yang yang disimpan akan lebih rendah karena safety stock hanya untuk menutupi ketidakpastian selama leadtime tidak seperti pada periodic review yang mencakup yang mencakup T+LT. T+LT
Service level Service level • service service level level target tinggi target tinggi = persediaan persediaan yang disimpan yang disimpan akan semakin besar. g p semua • Service level target PT. Philips Indonesia untuk material =95%.
SU AH T PATKAH?? SUDAH TEPATKAH??
Penentuan service level setiap materiall • Untuk mencari service level yang tepat service level yang tepat untuk setiap jenis material maka akan dilakukan simulasi terhadap beberapa skenario service service level. Ada 3 skenario service level yaitu 90% 95% dan 99% yang akan 90%, 95% dan 99% yang akan dilihat kinerja persediaannya yaitu ITR dan penggunaan palet rata rata‐ratanya ratanya
Simulasi Montecarlo 3 skenario service level/jenis 3 skenario service level/jenis material = 3 k 3 skenario i Reorder Point (RP) dan d i ( ) d kuantitas k i pemesanan (Q) jenis material
Perhitungan Q dan Q dan RP/service level RP/service level • RP RP dan dan Q dihitung Q dihitung dengan menggunakan persamaan silver (1998)
• Dimana,
Hasil Perhitungan RP (1) RP (1)
Hasil Perhitungan RP (2) RP (2)
Hasil Perhitungan Q (1) Q (1)
Hasil Perhitungan Q (2) Q (2)
Q available pada supplier (1) Q available pada supplier (1)
Perbandingan Total Cost untuk setiap Q/service level (1) / l l( )
Q available pada supplier (2) Q available pada supplier (2)
Perbandingan Total Cost untuk setiap Q/service level (2) / l l( )
Simulasi • Simulasi akan dilakukan dengan bantuan aplikasi Excel vba yang sudah dibuat sebelumnya oleh peneliti untuk mempermudah dan mempercepat proses pengeluaran output ITR dan output ITR dan penggunaan palet rata‐rata
simulasi
Verifikasi dan Validasi • Verifikasi e as d dilakukan a u a de dengan ga membandingkan e ba d g a hasil running simulasi dengan perhitungan secara manual Hasil verifikasi menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan antara running simulasi d dengan perhitungan hit secara manuall • Validasi dilakukan dengan menguji mean dari input permintaan yang dimasukkan input permintaan yang dimasukkan kedalam simulasi Uji validasi menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan yang berarti antara input simulasi verifikasi dengan permintaan sebenarnya
Hasil Simulasi (1)
Hasil Simulasi (2)
Kriteria Pemilihan ROP dan ROP dan Q • Kriteria Pemilihan (Diurutkan berdasarkan preference peneliti) – Jumlah Periode terjadinya Stockout – Space Terkecil – ITR terkecil ITR terkecil
Service level yang yang dipilih
Perbandingan kinerja eksisting vs kebijakan usulan
BACK
Analisis Kinerja Persediaan Eksisting •
•
Ada 8 material yang memiliki ITR dibawah 1. disebabkan ada perbedaan yang besar antara jumlah permintaan dengan stock yang disimpan. Misalnya pada material no. 10 pada tabel 4.4, jumlah permintaan selama 3 bulan hanya 36224 unit sedangkan stock rata‐rata yang disimpan sebesar 306880 unit Kebutuhan space total masih sangat berfluktuasi sehingga kemungkinan terjadinya over load digudang akan semakin besar perlu adanya kebijakan yang menjaga persediaan agar tetap stabil
penggunaan space (palet) 1400 1200 1000 800 penggunaan space (palet)
600 400 200 0 1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13
Analisis Penentuan Service Level Service Level • Semakin tinggi service level target semakin service level target semakin besar ROP dan semakin kecil Q. Namun semakin tinggi service level target tidak service level target tidak selalu menandakan semakin sedikit peluang terjadinya stockout karena berdasarkan hasil simulasi ada beberapa material yang service level targetnya semakin tinggi justru semakin level targetnya sering terjadinya stock out.
Analisis Hasil Simulasi • Ada beberapa material yang stock awalnya material yang stock awalnya tinggi sekali sehingga selama 1 tahun simulasi tidak melakukan pemesanan p • Dari hasil simulasi service level yang dipilih bahwa ada 8 jenis 8 jenis material justru material justru mengalami penurunan ITR sedangkan material yang lain mengalami g peningkatan. Sedangkan p g g untuk penggunaan palet ada 5 material yang penggunaan paletnya justru mengalami peningkatan penggunaan palet rata‐rata sedangkan yang lainnya mengalami penurunan.
60.00
50.00
40.00
ITR eksisting
30.00
ITR simulasi
20.00
10.00
0.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41
200.00
180.00
160.00
140.00
120.00
Rata‐rata penggunaan palet eksisting
100.00
Rata‐rata Penggunaan Palet simulasi 80.00
60.00
40.00
20.00
0.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41
back
Kesimpulan dan Saran • Kesimpulan 1. FOQ adalah salah satu kebijakan yang dapat menjaga luas penyimpanan yang digunakan agar tetap stabil. 2. Sebagian besar material service level targetnya adalah 90%, 15 jenis 90% 15 jenis material 95% dan material 95% dan sisanya 99%. 99% 3. Kebijakan FOQ berhasil menurunkan penggunaan luas penyimpanan sebesar sebesar 59% dari luas penyimpanan awal Saran Penelitian ini akan mendapatkan hasil yang representatif yang representatif terhadap kondisi eksisiting perusahaan jika ditunjang dengan data yang lengkap dan memadai
Back
TERIMA A KASIH AS
DAFTAR PUSTAKA DAFTAR PUSTAKA
•
Fauzi, Dairul. 2005. Perancangan ulang alokasi penyimpanan produk untuk meningkatkan performansi Gudang. Surabaya: Tugas Akhir Teknik Industri ITS, Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Gu et al. 2006. Research on warehouse operation: A comprehensive review. European Journal of Gu,et al 2006 Research on warehouse operation A comprehensive review European Journal of Operational Research 177 (2007) 1–21 Hasan, Djubaidillah.2006. Perancangan Ulang Sistem Penyimpanan Dan Alokasi Bahan baku Di Gudang. Surabaya: Tugas Akhir Teknik Industri ITS, Institut Teknologi Sepuluh Nopember. J.P. van den Berg dan W.H.M.1999 Models for warehouse management: Classification and examples. International Journal of production economics International Journal of production economics Lina, 2008. Model Penentuan Ukuran Warehouse Dinamis Dengan Kebijakan Dedicated Storage Dan Kondisi Permintaan Stokastik. Surabaya: Tugas Akhir Teknik Industri ITS, Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Pujawan, I Nyoman. 2005. Supply Chain Management. Surabaya: Guna Widya Rahayu Maria suci 2001 Perancangan Sistem Persediaan Bahan Pembantu Rokok Dengan Batasan Rahayu, Maria suci. 2001. Perancangan Investasi Dan Ruang Studi Kasus Di PT.Gelora Djaja. Surabaya: Tugas Akhir Teknik Industri ITS, Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Rahman, Yohan Abdul. 2000. Perencanaan Penjadwalan Pemesanan Kelompok Bahan Baku Obat Dengan Menggunakan Metode Pengendalian Persediaan Multi Item. Surabaya: Tugas Akhir Teknik Industri ITS, Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Tersine, Richard J.1994. Principles of Inventory and Raw Material Management. New Jersey: Prentice Hall.
•
Waters, C.D.J. 1992. Inventory Control and Management. Inggris: John Wiley & Sons Ltd.
• • • • • • • •
