Optimasi Perencanaan Produksi Dengan Menggunakan Metode De Novo Programming DI Pt. Asahimas Flat Glass (original) (raw)
Related papers
Aplikasi Metode De Novo Programming untuk Optimasi Perencanaan Produksi
2019
UD. Akbar Jaya is a company engaged in the bakery industry. In carrying out a production UD. Akbar Jaya often has problems with product incompatibility with the number of requests and use of resources that have not been optimal. This is considered a waste by the company, the reason is that production planning is not optimal. With this problem, optimal production planning is needed. The de novo programming method is used to obtain optimal solutions in planning production and to obtain maximum benefits. In this study production optimization has one goal, namely, maximizing profits, with existing constraints such as constraints in the availability of raw materials, budget constraints, constraints of production capacity, and constraints of demand. The results of this study indicate the optimal amount of production that must be produced by UD. Akbar Jaya and the benefits obtained for 12 periods are as many as 14985 bread products, 9969 chocolate bread products, 4128 cappucino bread produ...
Jurnal Sains dan Teknologi: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknologi Industri, 2016
PT. Coca Cola Amatil Indonesia (CCAI) is a company engaged in the manufacture of soft drinks agro-industry. In the process of production of PT. CCAI has decreased the amount of production in 2013. To overcome this problem, researchers interested in more depth about the function of the simplex method for optimal production quantities and the maximum income that can be obtained by PT. CCAI. Simplex method is a method of solving problems through recalculation linear program (iteration) which measures the same calculation is repeated many times before the optimum solution is achieved. Simplex method is used to solve the case with many decision variables. In this study, the calculation of the simplex method using software lingo10, variable objective function simplex method in this study is the selling price of the product, raw material concentrates, sugar raw materials, raw materials and raw materials CO2 syrup. From the calculations have been done obtained optimal production quantities which produces Coca Cola 295ml many as 440547.8 crates / year, as many as 44604.35 crates Sprite 295ml / 220ml Frestea year and as many as 464847.8 crates / year so that the maximum income to be obtained by the company amounted to USD 2.235097 billion.
Optimisasi produksi dengan Linier Programming (Studi pada CV. Maza Deco)
Al Tijarah, 2020
Perseroan commanditer Maza Deco adalah produksi massal dan pesanan. Hasil pra survey diperoleh bahwa laba perusahaan tidak sesuai dengan yang diharapkan meskipun penggunaan sumber daya cukup tersedia. Dengan demikian perlu adanya kajian dalam menentukan jumlah produksi dengan ketersediaan sumber daya yang terbatas agar dicapai hasil yang optimal. Tujuan dalam penelitian adalah pertama menentukan jumlah produksi optimal dengan menggunakan model linier programming dengan tidak memasukan batas permintaan sebagai batasan dan kedua menentukan produksi optimal dengan memasukan batasan permintaan sebagai batasan. Metode penelitian menggunakan pendekatan metode kuantitatif. Hasil pengolahaan data menunjukan bahwa produksi optimal dengan menggunakan metode linier programming tanpa memasukan batasan permintaan jumlah yang diproduksi produk X3 (meja bintang 90) sebanyak 12.915 unit dan produk X5 (stool S) sebanyak 472 unit dengan hasil kontribusi marjin sebesar Rp.
Perencanaan Optimasi Produksi Produk Freezer Dan Showcase DI PT FPS
2017
ABSTRAK Peramalan permintaan dalam periode satu tahun mendatang merupakan dasar dalam perumusan perencanaan optimasi produksi PT FPS. Dimana perusahaan ini merupakan perusahaan manufaktur yang memproduksi produk freezer dan showcase. Angka pertumbuhan produksi yang menurun sebesar 18,685% dari tahun 2013 ke tahun 2014 merupakan suatu hal yang mengancam keberlangsungan bisnis perusahaan. Oleh karena itu, perusahaan harus melakukan perencanaan optimasi produksi yang baik, agar dapat melakukan efisiensi biaya. Penelitian ini bertujuan untuk (1) Mengetahui jumlah permintaan produk freezer dan showcase dalam satu tahun ke depan, (2) Menentukan perencanaan produksi yang optimum produk freezer dan showcase sehingga perusahaan dapat melakukan minimasi biaya produksi. Metode pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan metode wawancara, studi literatur dan dokumentasi yang dimiliki perusahaan serta observasi langsung untuk mengetahui proses produksi dan sistem perencanaan produksi pada P...
Optimasi Perencanaan Produksi Dengan Menggunakan Model Sistem Dinamik Di PT X
Jurnal Optimasi Teknik Industri (JOTI)
Pada saat ini, dunia perindustrian telah tumbuh dan berkembang dengan sangat pesat. Meningkatnya jumlah permintaan di pasar dan bertambahnya jumlah pesaing industri di dunia menyebabkan perusahaan harus berlomba-lomba untuk menjadi unggul agar dapat dikenal dan diketahui oleh pasar luas. Salah satunya adalah memperbaiki kelangsungan produksi agar dapat memenuhi permintaan konsumen dengan tepat waktu dan biaya produksi seefisien mungkin. Pada penelitian ini, ditemukan masalah dalam perencanaan produksi yaitu berfluktuasinya permintaan akan produk 3 side seal dan pillow seal sehingga rencana produksi yang diterapkan sebelumnya di PT X sering mengalami kekurangan atau kelebihan dalam memproduksi produk sehingga mengakibatkan biaya produksi yang kurang efisien. Pada penelitian kali ini, pemecahan masalah dilakukan dengan menggunakan sistem program dinamis. Sistem dinamik merupakan teknik matematis yang digunakanuntukpengambilankeputusan yang terdiri dari banyak tahap (multistage). Program dinamis membagi masalah asli dengan sub-sub masalah. Kelebihan metode program dinamik dibandingan dengan metode optimasi lainnya adalah memiliki lebih dari satu rangkaian keputusan. Pada periode agustus 2018 sampai dengan juli 2019 perusahaan dapat menggunakan persediaan dengan beberapa keputusan diantaranya 0, 6598, 9897, dan 13196. Dengan demikian peusahaan yang menggunakan variabel keputusan tersebut mendapatkan biaya produksi sebesar Rp 149.425.025.077 sedangkan jika menggunakan perencanaan produksi aktual perusahaan mendapatkan biaya produksi sebesar Rp 187.489.966.259 dapat disimpulkan jika perusahaan menggunakan program dinamis dapat menghemat sebesar Rp 38.064.941.182 atau setara dengan 20%. Sehingga pada penelitian kali ini dapat diketahui optimasi kapasitas produksi yang dapat digunakan perusahaan sesuai dengan keadaan perusahaan tersebut.
Optimasi Penjadwalan Produksi DI Ikm Ed Aluminium Yogyakarta
KAIZEN : Management Systems & Industrial Engineering Journal
Guna meningkatkan efisiensi dan efektivitas, perencanaan produksi bagi industri kecil dan menengah menjadi sesuatu yang penting karena industri tersebut memiliki lebih banyak keterbatasan dalam berbagai hal, baik material, mesin, maupun SDM. Dengan menggunakan sistem perencanaan produksi yang lebih baik, diharapkan IKM dapat meminimalisir kerugian yang mungkin akan didapatkan, tak terkecuali untuk IKM ED Aluminium. Kerugian yang mungkin didapatkan dari sistem perencanaan produksi yang kurang optimal adalah terjadinya overstock ataupun stockout yang tentu saja berimbas pada naiknya biaya atau hilangnya opportunity cost. Belum adanya sistem penjadwalan produksi yang eksak melatarbelakangi perlunya dilakukan optimasi perencanaan produksi di IKM ED Aluminium. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan optimasi penjadwalan produksi guna menghasilkan makespan minimal dan lebih baik daripada sistem penjadwalan sebelumnya. Optimasi penjadwalan produksi dilakukan dengan metodePalmer, Algoritma Dannenbring, serta Algoritma Campbell Dudek Smith (CDS).Ketiga metode ini dipilih karena sesuai dengan proses produksi IKM ED Aluminium, yaitu flowshop. Terdapat 5 kelompok produk yang menjadi objek penelitian yaitu WB, WSD, DE, PE, dan PT. Pada penelitian ini dihasilkan metode dengan mayoritas urutan penjadwalan terbaik yaitu Algoritma CDS karena menghasilkan makespan paling minimum dengan rata-rata minimasi sebesar 33,21%.
MATRIK (Jurnal Manajemen dan Teknik), 2018
Production capacity planning this company have obstacle in meeting its production target, then company oftentimes unable to fulfill consumer demands. It can be inflict the company loose. The problems is how planning production capacity based on Rough Cut Capacity Planning (RCCP) Method in order to make consumers demand be able to supplied? “ The researcher attempt to resolving problem in PT Muncul Abadi by aiming calculate product capacity plan based on Rough Cut Capacity Planning Method and determine required product. To be useful as consideration for the company in planning production. Forecast done within the coming one year term. Capacity planning base on Rough Cut Capacity Planning (RCCP) Method. From forecast result toward previous demand quantity period within 12 periods we could be make production index schedule and order Bill of Resources with standard time that is 0,000316 hours/kg. Able to know machine capacity need in 1 workday = 8 hours day, with 3 shifts per day, 1 wee...
Jurnal PASTI (Penelitian dan Aplikasi Sistem dan Teknik Industri)
PT. Dunlopillo Indonesia merupakan produsen bantal. Rata-rata selisih permintaan dan produksi 8,34% melebihi batas toleransi 5%. Perlu dilakukan perencanaan produksi Januari 2022 yang tepat melalui perhitungan kapasitas produksi. Untuk itu dilakukan penelitian yang bertujuan mengoptimumkan kapasitas produksi dalam memenuhi permintaan produksi untuk mendapatkan profit yang maksimum. Perencanaan kapasitas dilakukan dengan Rough Cut Capacity Planning (RCCP). Optimasi kapasitas produksi dilakukan dengan menggunakan Integer Linier Programming. Hasil temuan penelitian menunjukkan bahwa optimasi kapasitas produksi dilakukan dengan penambahan operator di SK-5 sebanyak 7 yaitu 4 di-hire, 1 diambil dari SK-6, dan 2 diambil dari SK-7. Penambahan operator juga dilakukan di SK-1 sebanyak 2 yang diambil dari SK-2 dan penambahan di SK-3 sebanyak 3 yang diambil dari SK-4. Jumlah produksi yang optimum untuk bantal dewasa sebanyak 1130 pcs, bantal anak sebanyak 350 pcs dan bantal guling sebanyak 405 ...