Ringkasan Jurnal

Integrasi Produksi – Distribusi pada Supply Chain dengan Pendakatan Hybrid Analitik – Simulasi

Annisa Kesy Garside, R. Hadi Wahyuono, Tiananda Widyarini

1.       PENDAHULUAN

Proses Utama dalam sebuah Supply chain adalah perencanaan produksi dan distribusi. Linear Programing (LP) dan Mixed Intteger Programing (MIP) merupakan program yang banyak digunakan untuk membuat analitik pada problem integrasi produksi distribusi. Model Simulasi merupakan alat evaluasi  performansi yang efektif  dan alat pemodelan stokastik yang paling kompleks untuk memvisualisasikan perencanaan produksi distribusi yang bisa beradaptasi dengan berbagai kebijakan persediaan . Model simulasi menggambarkan network supply chain yang berbeda namun hasil simulasi menunjukan solusi model analitik menjadi tidak layak, sehingga diperlukan penyesuaian atau penambahan kapasitas pada saat diimplementasikan.Tujuan penelitian untuk mengembangkan pendekatan hybrid analitik-simulasi dalam menyelesaikan problem integrasi produksi-distribusi pada sebuah SC.

 

2.       Metode Penelitian

Garside mengembangkan model integrasi produksi-distribusi untuk menentukan jenis produk yang harus diproduksi, jumlah produksi, kuantitas dan jumlah pengiriman dari masing-masing pabrik ke masing-masing DC, serta persediaan di pabrik dan DC. Persediaan tersebut berfungsi sebagai safety stock sehingga pabrik dan DC dapat mengantisipasi ketidakpastian permintaan dan pasokan yang berlangsung dalam supply chain dan anticipation/seasonal stock dimana pabrik dan DC menggunakan persediaan yang dibuat pada periode permintaan rendah untuk memenuhi permintaan pada musim puncak. Model ini memodifikasi model yang telah dikembangkan sebelumnya dengan mengijinkan permintaan tidak terpenuhi jika tidak menggunakan alokasi persediaan dan pabrik akan kehilangan biaya kesempatan untuk memenuhi permintaan tersebut. Variabel keputusan dalam model integrasi produksidistribusi dinyatakan sebagai berikut :

 

3.       PERANCANGAN MODEL SIMULASI

Perancangan model simulasi menggunakan software ARENA dan VBA yang terintegrasi dalam software tersebut. Data-data yang diinputkan pada model simulasi meliputi:

 (1) Rencana produksi – distribusi yang dihasilkan dari model analitik. Untuk mempermudah proses input dikembangkan Worksheet Excel yang terintegrasi dengan VBA ARENA sehingga setiap perubahan secara otomatis akan merubah model simulasi.

 (2) Waktu produksi tiap produk di tiap pabrik.

(3) Jarak dari tiap pabrik ke tiap DC.

(4) Kecepatan kendaraan.

 (5) Waktu antar kerusakan dan perbaikan mesin di masing-masing pabrik.

(6) Waktu antar kerusakan dan waktu perbaikan masing-masing kendaraan.

 

Step 1. Kapasitas waktu telah disesuaikan sehingga diperoleh kapasitas waktu produksi di tiap pabrik dan waktu pengiriman masingmasing kendaraan untuk iterasi ke-i.

Step 2. Menentukan rencana produksi dan distribusi di masing-masing pabrik pada tiap periode dengan menggunakan model analitik berdasarkan kapasitas dari step 1.

Step 3. Menjalankan model simulasi berdasarkan solusi dari step 2 dengan replikasi sebanyak 15 kali.

Step 4. Menghitung selang kepercayaan rata-rata waktu simulasi di masing-masing pabrik pada tiap periode dengan menggunakan uji t pada tingkat kepercayaan 95%.

Step 5. Menetapkan batas atas/nilai maksimum dari selang kepercayaan sebagai waktu simulasi di pabrik ke-p pada periode k-t.

Step 6. Jika waktu simulasi pada masing-masing pabrik pada tiap periode tidak melebihi kapasitas waktu yang tersedia maka berhenti/ stop. Jika masih ada salah satu yang belum memenuhi, lanjutkan step 7.

Step 7. Cek waktu simulasi pada masing-masing pabrik pada tiap periode. Jika waktu simulasinya sudah lebih kecil dari waktu tersedia maka lanjut ke step 8. Jika tidak, lanjutkan ke step 9 dan 10.

Step 8. Tetapkan kapasitas waktu yang telah disesuaikan untuk iterasi ke-i+1 sama dengan iterasi ke-i.

 

4.       HASIL DAN PEMBAHASAN

Prosedur hybrid analitik-simulasi digunakan untuk menyelesaikan sebuah problem integrasi produksi-distribusi yang berlangsung pada two echelon supply chain.

 

 

5.       SIMPULAN

Solusi awal model analitik tidak dapat diimplementasikan direalita yang memiliki karakteristik stokastik oleh karena itu penyesuaian kapasitas waktu digunakan untuk megubah nilai sisi kanan pada pembatas kapasitas waktu produksi di pabrik dan kapasitas waktu yang dimiliki tiap kendaraan pada modelanalitik. Hasil dari penyesuaian kapasitas secara signifikan mempengaruhi rencana produksi-distribusi. Konsekuensi yang harus ditanggung supply chain dengan implementasi pendekatan hybrid analitik-simulasi adalah penambahan biaya setup pabrik, produksi pada pabrik dengan biaya produksi, simpan dan pengiriman yang lebih mahal, serta biaya kesempatan yang hilang untuk memenuhi permintaan langsung konsumen. Namun dengan menggunakan keunggulan dari kedua model tersebut maka pencarian solusi akan mempertimbangkan struktur biaya yang harus dikeluarkan dan faktor stokastik yang terjadi pada supply chain sehingga solusi yang diperoleh mendekati optimal dan layak untuk diimplementasikan di realita.