PERMODELAN RANTAI PASOK DUA ESELON DENGAN MEMPERTIMBANGKAN DISKON BIAYA TRANSPORTASI DAN KELAYAKAN KONSOLIDASI TESIS Abdul Muid 2507203006
DOSEN PEMBIMBING Dr. Eng. Ir. Ahmad Rusdiansyah, M. Eng. Nani Kurniati, ST., MT
Ruang Lingkup Penelitan Pabrik
TL (Truck Load)
Gudang (Cross-dock
TL with consolidation or LTL carrier
Pengecer
Pengecer
Pengecer Pengecer
Pengecer
2
Ruang Lingkup Penelitan
Pabrik
TL (Truck Load) Gudang (Cross-dock LTL (Less than Truck Load) Pengecer
Pengecer
Pengecer
Pengecer
Ruang lingkup penelitian Hill dan Galbreth (2008)
3
Ruang Lingkup Penelitan Pabrik
Pabrik
Pabrik
Ruang lingkup penelitian Attanasio dkk. (2007)
4
LATAR BELAKANG Manajemen rantai pasok sebagai strategi baru dalam persaingan usaha
Perlunya pendekatan yang tepat terhadap biaya transportasi
Penelitian
Faktor konsolidasi sebagai suatu strategi untuk meminimasi biaya transportasi
5
PERMASALAHAN Bagaimana membuat model rantai pasok dua eselon yang mempertimbang kan biaya diskon dan konsolidasi pengiriman ke para pengecer
Bagaimana pengaruh kelayakan konsolidasi terhadap rantai pasok
Penelitian
Faktor – faktor apa yang berpengaruh terhadap biaya rantai pasok dua eselon yang mempertimbangkan biaya diskon dan konsolidasi pengiriman ke para pengecer
6
TUJUAN Membuat model model rantai pasok dua eselon yang mempertimbang kan biaya diskon dan konsolidasi pengiriman ke para pengecer
Mengetahui pengaruh konsolidasi terhadap biaya rantai pasok
Penelitian
Mengetahui faktor – faktor yang berpengaruh terhadap rantai pasok dua eselon yang mempertimbangkan biaya diskon
7
BATASAN Perencanan hanya dilakukan sekali pada awal periode selama periode perencanaan
Biaya pemesanan ke shipper tidak dimasukkan dalam model
Penelitian
Pengecer berada dalam satu area tarif
Biaya crossdock tidak dipertimbang kan
8
STATE OF THE ART OF THE RESEARCH Penelitian Terdahulu Biaya transportasi dimodelkan sebagai fungsi linier (Ng dkk., 2001 dan LeBlanc dkk.,2004) Biaya transportasi diasumsikan bersifat tetap (fixed cost) dan dimasukkan menjadi bagian dari biaya pesan (order cost) (Leenders dkk., 2002)
Usulan Thesis
Penyimpangan asumsi linier dan konstan terhadap biaya transportasi khususnya pada less than truckload (LTL) (Carter dan Ferrin, 1996, Bohman, 2006)
Model Rantai Pasok yang mengakomodasi biaya transportasi LTL dengan fungsi biaya diskon pada semua unit / all-unit discount cost structure (Carter dkk., 1995; Carter and Ferrin, 1996; Chan dkk., 2002; dan Croxton dkk., 2003)
Heuristik Rantai Pasok Gudang Tunggal – Multi Retailer dengan all-unit transportation cost discount structure (James Hill, J.dan Galbreth, M., 2008)
Problem integrasi pengepakan dan pengiriman (Attanasio dkk, 2007)
Permodelan Rantai Pasok Dua Eselon dengan Mempertimban gkan Diskon Biaya Transportasi dan Kelayakan Konsolidasi
9
RESEARCH GAP Karakteristik Penelitian Ruang Lingkup Tingkatan rantai pasok Pabrik asal Gudang (Cross dock) Pengecer / tujuan Kebijakan Sistem Diskon Biaya pengiriman
Hill dan Galbreth (2008)
Attanasio dkk (2007)
Ususlan Thesis
Dua √ √ √
Satu √ − √
Dua √ √ √
√
−
√
Konsolidasi pengiriman Ukuran Performansi Biaya pengrirman Biaya inventori pengecer
−
√
√
√ √
√ −
√ √
Variabel Keputusan Volume pengiriman Konsolidasi pengiriman Pertimbangan nilai diskon
√ − Volume Pengiriman
√ √ −
√ √ Volume Pengiriman
All Discount
−
All Discount
√
−
√
√
√
√
MILP MAUD √
ILP − −
MILP MAUD √
Kebijakan Diskon Variabel Biaya Pengecer Biaya simpan Variabel Biaya Pengirim Biaya transportasi Model Model yang digunakan Pendekatan Model Simplifikasi model
10
All Units Quantity Discounts Structure 0 c G (Q ) = α1Q α Q i α n Q
jika Q = 0, jika 0 < Q < y1 , jika y1 ≤ Q < y2 , jika yi ≤ Q < yi +1 , jika yn ≤ Q, 11
Model MILP (1) Min∑ H jβ + ∑∑βrYrj + r∈R j
j
∑FjxaSxa + ∑ ∑DjkxaSxa + + ∑ Djkxa(k − j )h ∑∑ x j k ≥ j a genap a a ganjil
∑ ∑∑ D j ≤k
r
jkrxb
b
+ ∑∑ D jkxa = m kx , j≤k
a
R j = ∑ ∑∑∑ D jkrxb + ∑∑∑ D jkxa , x
r k≥ j b
∀k , x.
k≥ j x
∀j.
a
12
Model MILP (2) Rj ≤ V
∀j.
Rj ≤ H jP
∀j.
C x (a −1) F jxa ≤ ∑ D jkxa ≤ C xa F jxa
∀j , a, x.
k≥ j
H j ∈{0,1, 2,...}
X jkrxb ∈{0,1,} Yrj ∈{0,1,3,....}
∀j ,
13
Model MILP (3) F jxa ∈{0,1} ∀j , x, a, ∑ F ≤1 ∀j, x. jxa
a
∑ S ∈{0,1}, xa
x∈ X
a
14
Model MILP yang disederhanakan (1) βrYrj + ∑∑Fjx Lx + ∑{DjkxSx + Djkx (k − j)h} x j k≥ j
Min∑ H jβ + ∑∑ r∈R j
j
∑ ∑∑ D j ≤k
r
jkrxb
+ ∑∑ D jkxa = m kx , j≤k
b
a
R j = ∑ ∑∑∑ D jkrxb + ∑∑ D jkx , x
r k≥ j b
Rj ≤ V
k≥ j
jkx
∀j.
k≥ j x
∀j.
Rj ≤ H jP
∑D
∀k , x.
≤ CF jx
∀j. ∀j , a, x.
15
Model MILP yang disederhanakan (2) H j ∈{0,1, 2,...} ∀j , X jkrxb ∈{0,1,}
Yrj ∈{0,1,3,....} Fjxb ∈{0,1}
∀j, x , b,
16
Analisa Perilaku Model Rantai Pasok Skenario
Keterangan
Tipe 1
Contoh Numerik
Tipe 2
Perubahan kapasitas konsolidasi
Tipe 3
Perubahan tarif LTL carrier
Tipe 4
Perubahan biaya simpan
Tipe 5
Pilihan alternatif LTL carrier atau truckload 17
Contoh Numerik Order (b)
(1)
Periode Custome Periode Release Deadlin Deadlin r Release time e e locatio Time n (k)
Weight (mkxb)
1
Ancona
12 June
2
15 June
5
242.65
2
Marseille
11 June
1
15 June
5
207.34
3
Ancona
12 June
2
16 June
6
102.54
4
Marseille
11 June
1
16 June
6
19.05
5
Marseille
11 June
1
16 June
6
19.59
6
Marseille
11 June
1
16 June
6
35.23
7
Marseille
11 June
1
16 June
6
61.54
8
Marseille
12 June
2
3 July
23
15.44 703.38 18
Contoh Numerik (3) Rute (r)
Keterangan
Fixed Cost (USD) (β βr)
1
Bari – Ancona
640
2
Bari – Marseille
1,280
3
Bari – Ancona – Marseille
1,328
19
Daftar tarif dalam satu zone 200 195 190 185 180 175 170 165 160 155 150 145 140 135 130 125 120 115 110 105 100 95 90 85 80 75 70 65 60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5
0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
17.1
25.0
33.1
41.0
49.1
61.5
71.8
85.6
4.5
5.0
5.5
6.0
6.5
7.0
7.5
8.0
8.5
9.0
9.5
10.0
10.5
11.0
11.5
12.0
12.5
13.0
13.5
14.0
14.5
15.0
15.5
16.0
16.5
17.0
17.5
18.0
18.5
19.0
19.5
20.0
98.3 103.7 106.7 109.7 113.1 115.5 118.7 123.1 125.1 128.4 131.3 136.0 142.8 149.6 151.3 152.5 153.3 156.5 159.6 162.3 164.9 167.3 169.4 171.3 172.9 174.4 175.6 176.6 181.5 186.4 191.3 196.2
20
Struktur biaya rantai pasok 8,000.00
1,920.00
TL1COST
TL2COST
453.85
591.46
HOLDTL2COST
LTLCOST
202.65
HOLDLTLCOST
21
Prosentase struktur biaya rantai pasok HOLDTL2COST 4%
LTLCOST 5%
HOLDLTLCOST 2%
TL2COST 17%
TL1COST 72%
22
Rute dan skedul pengiriman
23
Kapasitas TL2 naik / turun 10% Total biaya Outbound
3.200,00 3.100,00 3.000,00 2.900,00 2.800,00 2.700,00 2.600,00 2.500,00 2.400,00
3.198,31
3.167,96
2.675,77
Skenario awal Kap TL2 naik 10% Kap TL2 turun 10%
24
Kapasitas TL2 naik / turun 10% 0,1554 0,1600 0,1400 0,1200 0,1000 0,0800 0,0600 0,0400 0,0200
0,0096
Penurunan total biaya Peningkatan total biaya outbound karena kap outbound karena kap TL2 naik 10% TL2 turun 10%
25
Kapasitas TL2 naik / turun 10% Skenario awal
Kap TL2 naik 10%
Kap TL2 turun 10%
2.500,00 1.920,00 2.000,00
1.920,00
1.901,80
1.500,00 1.000,00 500,00
474,52
575,44 640 453,85
591,46 181,99
0,00 TL2COST
HOLDTL2COST
99,27 LTLCOST
202,65 81,06 HOLDLTLCOST
26
Rute dan skedul pengiriman dengan kenaikan kapasitas TL2 10%
27
Rute dan skedul pengiriman dengan kenaikan kapasitas TL2 10%
28
Kesimpulan 1.
2.
3. 4.
5.
Fungsi tujuan dipengaruhi oleh kapasitas kendaraan konsolidasi, tarif LTL carrier, tarif biaya simpan, serta alternatif ketersediaan pengiriman. Peningkatan kapasitas kendaraan mengakibatkan pengurangan nilai fungsi tujuan yang optimal, demikian juga sebaliknya Kenaikan tarif LTL carrier menyebabkan meningkatnya nilai fungsi tujuan yang optimal, demikian juga sebaliknya Kenaikan biaya simpan menyebabkan kenaikan fungsi tujuan melalui peningkatan total biaya simpan baik yang ditimbulkan pengiriman melalui konsolidasi maupun melalui LTL carrier, demikian juga sebaliknya Pembatasan alternatif pengiriman order dengan maniadakan pilihan konsolidasi akan menaikkan nilai fungsi tujuan melalui peningkatan biaya perngiriman dengan LTL carrier. Demikian juga sebaliknya. 29
Saran
Persoalan yang lebih komplek dengan peningkatan jumlah zone, order dan retailer yang banyak serta perlu diuji coba untuk mengetahui perilaku model yang lebih luas. Pengembangan model masih sangat terbuka dengan menambah kompleksitas rantai pasok
30
References Attanasio, A. dkk. (2007), “Integrated Shipment Dispatching and Packing Problems: A Case Study”, Journal Math Model Algorithm, Vol. 6, hal. 77-85. Ballou, R.H. (2004), Business Logistics / Supply Chain Management. 5th edition, Prentice Hall. Bohman, R. (2006), “Smart Ways You can Cut LTL Costs”, Logistics Management, Vol. 45, No. 10, hal. 37–40. Burwell, T.H. dkk. (1997), “Economic Lot Size Model For Price-Dependent Demand Under Quantity and Freight Discounts”, International Journal of Production Economics, Vol. 48, hal. 141–155. Carter, J.R. dkk. (1995). “The Effect of Less-Thantruckload Rates on The Purchase Order Lot Size Decision”, Transportation Journal, Vol. 34, No. 3, hal. 35–44. Carter, J.R., dan Ferrin, B. (1996), “Transportation Costs and Inventory Management: Why Transportation Costs Matter”, Production and Inventory Management Journal, Vol. 37, No. 3, hal. 58–62. Chan, L.M. dkk. (2002), “Effective Zero-Inventory-Ordering Policies for The Single Warehouse Multiretailer Problem with Piecewise Linear Cost Structures”, Management Science, Vol. 48, No. 11, hal. 1446–1460. Clark, A.R., dan Clark, S.J. (2000), “Rolling-Horizon Lot-Sizing when Set-Up Times are Sequence-Dependent”, International Journal of Production Research, Vol. 38, No. 10, hal. 2287–2307.
31
References Copra, S. dan Meindl, P. (2007), Supply Chain Management, 3rd ed., Pearson Education, Upper Saddle River, New Jersey. Croxton, K.L. dkk. (2003), “Models and Methods For Merge-In-Transit Operations”, Transportation Science, Vol. 37, No. 1, hal. 1–22. Diaby, M., dan Martel, A. (1993), “Dynamic Lot Sizing for Multiechelon Distribution Systems with Purchasing and Transportation Price Discounts”, Operations Research, Vol. 41, No. 1, hal. 48–59. Ertogral, K. dkk. (2007), “Production and Shipment Lot Sizing in A Vendor–Buyer Supply Chain with Transportation Cost”, European Journal of Operational Research, Vol. 176, hal 1592–1606. Fisher, M.L. (1997), “What is The Right Supply Chain for Your Product?”, Harvard Business Review, Vol. 75, No. 2, hal. 105–116. Garg, M. dan Cole, S.J. (2006), “Models and Algorithms for The Design of Survivable Multicommodity Flownetworks with General Failure Scenarios”. Omega, Vol. 36, hal. 1057 – 1071. Ghiani, G. etc. (2004), Introductionto Logistics Systems Planning and Control, John Wiley & Sons Ltd., England. Hill, J. dan Galbreth, M. (2008), “A Heuristic for Single – Warehouse Multi Retailer Supply Chains with All-Unit Transportation Cost Discounts”, European Journal of Operational Research, Vol. 187, hal. 473-482.
32
References LeBlanc, L. dkk. (2004), “Nu-Kote’s Spreadsheet Linear Programming Models for Optimizing Transportation”, Interfaces, Vol. 34, No. 2, hal. 139–149. Leenders, M. dkk (2002). Purchasing and Supply Management, 12th ed. McGraw-Hill, New York. Ng, C.T. dkk. (2001), “Coordinated Replenishments with Alternative Supply Sources in TwoLevel Supply Chains”, International Journal of Production Economics, Vo. 73, hal. 227–240. Nurwidiana (2007), “Pengembangan Model dan Algoritma Common Replenishment Epoch untuk Koordinasi Rantai Pasok dengan Mempertimbangkan Kelayakan Konsolidasi Pengiriman”, Thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya Russell, R.M. dan Krajewski, L.J. (1991), “Optimal Purchase and Transportation Cost Lot SizingfFor A Single Item”, Decision Sciences, Vol. 22, hal 940–951. Russell, R.M. dan Krajewski, L.J. (1992), “Coordinated Replenishments from A Common Supplier”, Decisions Sciences, Vol. 23, hal. 610–632. Sumner, M. (2005), Enterprise Resource Planning. 1st Edition, Prentice Hall. Swenseth, S. dan Godfrey, M. (2002), “Incorporating Transportation Costs into Inventory Replenishment Decisions”, International Journal of Production Economics, Vol. 77, hal. 113–130. Tersine, R.J. dan Barman, S. (1991), “Economic Inventory / Transport Lot Sizing with Quantity and Freight Rate Discounts”, Decision Sciences, Vol. 22, hal. 1171–1179. Thomas, D.J. dan Griffin, P.M. (1996), “Coordinated Supply Chain Management”, European Journal of Operational Research, Vol. 94, hal. 1–15. Vroblefski, M. dkk. (2000), “Efficient Lot-Sizing Under Differential Transportation Cost Structure for Serially Distributed Warehouses”, European Journal of Operational Research, Vol. 127, hal. 574–593.
33
