Desain Tata Letak Lini Produksi Furnitur kanthi Metode Formal

Panjebar Semangat

Makalah iki nyinaoni aplikasi pendekatan heuristik sing beda kanggo masalah tata letak fasilitas nyata ing perusahaan manufaktur mebel. Kabeh model dibandhingake nggunakake AHP, ngendi sawetara paramèter kapentingan dipunginaaken. Eksperimen kasebut nuduhake manawa pendekatan modeling tata letak formal bisa digunakake kanthi efektif kanggo masalah nyata sing diadhepi ing industri, sing nyebabake perbaikan sing signifikan.

1. PURWAKA

Industri furnitur ngalami jaman sing kompetitif kaya akeh liyane, saengga ngupayakake golek cara kanggo nyuda biaya produksi, nambah kualitas, lsp. Minangka bagean saka program peningkatan produktivitas ing perusahaan manufaktur sing diarani (Perusahaan = TC) kita nindakake proyek kanggo ngoptimalake desain tata letak baris produksi ing lantai toko perusahaan iki kanggo ngatasi masalah saiki amarga tata letak sing ora efisien. Diputusake kanggo ngetrapake sawetara teknik pemodelan tata letak kanggo ngasilake tata letak sing paling optimal adhedhasar metode formal sing jarang digunakake ing praktik. Teknik pemodelan ingkang dipunginakaken inggih menika Graph Theory, Bloc Plan, CRAFT, Optimum Sequence lan Genetic Algorithm. Tata letak kasebut banjur dievaluasi lan dibandhingake nggunakake 3 kriteria yaiku Total Area, Aliran * Distrik lan Persentase Adjacency. Total Area nuduhake wilayah sing dikuwasani dening jalur produksi kanggo saben model sing dikembangake. Aliran * Dist ngitung jumlah produk aliran lan jarak antarane saben 2 fasilitas. Persentase Adjacency ngitung persentase fasilitas sing nyukupi syarat sing ana ing jejere.

Pamilihan tata letak sing paling apik uga ditindakake kanthi resmimulti-kriteriapendekatan pengambilan keputusan AHP (Satty, 1980) nggunakake piranti lunak Expert Choice. Tata letak sing paling apik dibandhingake karo tata letak sing ana kanggo nduduhake dandan sing dipikolehi kanthi pendekatan formal kanggo desain tata letak.

Dhéfinisi masalah tata letak pabrik yaiku nemokake susunan fasilitas fisik sing paling apik kanggo nyedhiyakake operasi sing efisien (Hassan lan Hogg, 1991). Tata letak mengaruhi biaya penanganan materi, wektu timbal lan throughput. Dadi mengaruhi produktivitas lan efisiensi sakabèhé tanduran. Miturut Tompkins lan White (1984) desain fasilitas wis ana ing sajarah sing kacathet lan pancen fasilitas kutha sing dirancang lan dibangun wis diterangake ing jaman kuna.

* Penulis sing cocog

sajarah Yunani lan Kakaisaran Romawi. Antarane 1st sing sinau masalah iki yaiku Armor lan Buffa et al. (1964). Sedikit kayane wis diterbitake ing taun 1950-an. Francis lan White (1974) minangka 1st sing ngumpulake lan nganyari riset awal ing wilayah iki. Riset mengko wis dianyari dening 2 pasinaon 1st dening Domschke lan Drexl (1985) lan liyane dening Francis et al. (1992). Hassan lan Hogg (1991) nglapurake studi ekstensif babagan jinis data sing dibutuhake ing masalah tata letak mesin. Data tata letak mesin dianggep minangka hirarki; gumantung carane rinci tata letak dirancang. Nalika tata letak sing dibutuhake mung kanggo nemokake susunan relatif mesin, data sing makili nomer mesin lan hubungan alirane cukup. Nanging, yen tata letak sing rinci dibutuhake, luwih akeh data dibutuhake. Ing nemokake data sawetara kangelan bisa njedhul utamané ing fasilitas Manufaktur anyar ngendi data durung kasedhiya. Nalika tata letak dikembangake kanggo fasilitas modern lan otomatis, data sing dibutuhake ora bisa dipikolehi saka data historis utawa saka fasilitas sing padha amarga bisa uga ora ana. Pemodelan matematika wis disaranake minangka cara kanggo entuk solusi optimal kanggo masalah tata letak fasilitas. Wiwit model matématika pisanan dikembangaké déning Koopmans lan Beckmann (1) minangka masalah tugas kuadrat, kapentingan ing wilayah wis kepincut wutah owahan. Iki mbukak lapangan anyar lan menarik kanggo peneliti. Nalika nggoleki solusi kanggo masalah tata letak fasilitas, peneliti miwiti ngembangake model matematika. Houshyar lan White (1957) nliti masalah tata letak minangka anpemrograman integermodel nalika Rosenblatt (1986) ngrumusake masalah tata letak minangka model program dinamis. Palekar et al. (1992) ngatasi kahanan sing durung mesthi lan Shang (1993) nggunakake amulti-kriteriapendekatan. Ing sisih liya, Leung (1992) nampilake rumusan teori grafik.

Ijo lanAl-Hakim(1985) nggunakake GA kanggo nemokake kulawarga bagean uga tata letak antarane sel. Ing formulasi, dheweke mbatesi susunan sel minangka baris tunggal linear utawa baris ganda linear. Algoritma sing dikembangake luwih menyang tata letak sistem sel, utawa tata letak lantai produksi, tinimbang tata letak sel, utawa tata mesin. Tata letak mesin ing sel ora dianggep. Banerjee lan Zhou (1995) ngrumusake masalah optimasi desain fasilitas kanggo atunggal-looptata letak nggunakake algoritma genetika. Algoritma sing dikembangake yaiku kanggo tata letak sistem sel lan mula ora nimbang tata letak mesin ing sel. Fu lan Kaku (1997) nampilake perumusan masalah tata letak pabrik kanggo sistem manufaktur job shop sing tujuane kanggo nyilikake rata-rata Work in Process. Dheweke nggawe model tanduran kasebut minangka jaringan antrian sing mbukak miturut sawetara asumsi. Masalah kasebut nyuda dadi Masalah Penugasan Antrian (QAP). Simulasi digunakake kanggo nyilikake biaya Material Handling rata-rata lan nyilikake Rata-rata Work in Process.

2. PENDEKATAN MODEL

Model dikategorikake gumantung saka sifat, asumsi lan tujuane. Pendekatan Perencanaan Tata Letak Sistematis generik 1, sing dikembangake dening Muthor (1955), isih dadi skema sing migunani utamane yen didhukung dening pendekatan liyane lan dibantu dening komputer. Pendekatan konstruksi, Hassan lan Hogg (1991) contone, mbangun tata letak saka ngeruk nalika Metode Improvement, Bozer, Meller and Erlebacher (1994) contone, nyoba ngowahi tata letak sing wis ana kanggo asil sing luwih apik. Cara ngoptimalake lan uga heuristik kanggo tata letak kanthi didokumentasikake kanthi apik dening Heragu (2007).De-Alvarengalan Gomes (2000) ngrembag ameta-heuristikpendekatan minangka cara kanggo ngatasi sifat NP- hard model optimal.

Macem-macem teknik pemodelan sing digunakake ing karya iki yaiku Teori Grafik, CRAFT, Urutan Optimum, BLOCPLAN lan Algoritma Genetik. Diterangake ing ngisor iki minangka paramèter sing dibutuhake saben algoritma kanggo nggawe model sing padha.

Teori Grafik

Teori grafik (Foulds lan Robinson, 1976; Giffin et al., 1984; Kim lan Kim, 1985; lan Leung, 1992) ditrapakepinggir-bobotgrafik planar maksimal kang vertex (V) makili fasilitas lan pinggiran (E) makili adjacencies lan Kn nuduhake grafik lengkap n Vertices. Diwenehi grafik bobot G, masalah tata letak fasilitas kanggo nemokake spanning bobot maksimumsub-grafikG 'saka G sing planar.

Makalah iki nggunakake 2 macem-macem pendekatan kanggo model studi kasus. Pendekatan 1st yaikuDelta-hedronMetode Foulds lan Robinson (1976). Cara kasebut kalebu penyisipan prasaja kanthi K4 awal, lan simpul banjur dilebokake siji-siji miturut kriteria keuntungan. Pendekatan kaping 2 sing digunakake yaiku algoritma ekspansi roda (Green andAl-Hakim,1985). Ing kene K4 dhisikan dipikolehi kanthi milih pinggiran sing nduweni w8 paling dhuwur lan banjur ngetrapake 2 sisipan vertex sing berturut-turut miturut kriteria keuntungan. Algoritma banjur nerusake karo proses selipan, disebut prosedur expansion wheel. A wheel ing n vertex ditetepake minangka siklus ing(n-1)vertex (disebut rim), supaya saben vertex jejer karo siji vertex tambahan (disebut hub). Ayo W dadi wheel gadhah hub x. Pilih 2 vertices k lan l, kang rims saka siklus iki. A vertexy saka pesawat saka vertex sing ora digunakake banjur dilebokake menyang wheel iki ing sebagean saikisub-grafikkuwi y minangka hub saka wheel anyar W′ ngemot k, l lan x minangka pelek sawijining, lan kabeh pelek ing W saiki jejer kanggo vertex x utawa vertex y. Kanthi nglebokake saben vertex sing ora digunakake kanthi berturut-turut ing mode ing ndhuwur, sub graph planar maksimal pungkasan dipikolehi.

Nggunakake CRAFT

CRAFT (Computerized Relative Allocation of Facilities Technique) nggunakake ijol-ijolan sing wicaksana pasangan kanggo ngembangake tata letak (Buffa et al., 1964; Hicks and Lowan, 1976). CRAFT ora nliti kabeh ijol-ijolan sing wicaksana pasangan sadurunge nggawe tata letak sing luwih apik. Data input kalebu dimensi bangunan lan fasilitas, aliran materi utawa frekuensi lelungan antarane pasangan fasilitas lan biaya saben unit beban saben unit jarak. Produk aliran (f) lan jarak (d) nyedhiyakake biaya kanggo mindhah bahan antarane 2 fasilitas. Pengurangan biaya kasebut banjur diitung adhedhasar kontribusi biaya penanganan bahan pra lan pasca ijol-ijolan.

Urutan paling optimal

Cara solusi diwiwiti kanthi tata letak urutan sing sewenang-wenang lan nyoba nambah kanthi ngganti 2 departemen ing urutan kasebut (Heragu, 1997). Ing saben langkah, cara ngetung aliran * owah-owahan jarak kanggo kabeh saklar 2 departemen lan milih pasangan sing paling efektif. 2 departemen diowahi lan metode kasebut diulang. Proses mandheg nalika ora ana switch nyebabake biaya suda. Input sing dibutuhake kanggo ngasilake tata letak nggunakake Urutan Optimal utamane dimensi bangunan lan fasilitas, aliran materi utawa frekuensi lelungan antarane pasangan fasilitas lan biaya saben unit beban saben unit jarak.

Nggunakake BLOCPLAN

BLOCPLAN minangka program interaktif sing digunakake kanggo ngembangake lan nambah tata letak siji lan bertingkat (Ijo lan Al-Hakim,1985). Iku program prasaja sing ngasilake tata letak awal sing apik amarga keluwesan adhedhasar sawetara opsi sing dipasang. Iki nggunakake data kuantitatif lan kualitatif kanggo

ngasilake sawetara tata letak blok lan ukuran fitness. Pangguna bisa milih solusi relatif adhedhasar kahanan.

Algoritma Genetik

Ana akeh cara kanggo ngrumusake masalah Layout fasilitas liwat algoritma genetika (GA).Banerjee, Zhou, lan Montreuil (1997) Applied GA kanggo tata letak sel. Pendekatan kasebut banjur digunakake dening akeh penulis kalebu Tam lan Chan (1) sing digunakake kanggo ngatasi masalah tata letak area sing ora padha karo kendala geometris. Algoritma GA sing digunakake ing karya iki dikembangake dening Shayan lan Chittilappilli (1982) adhedhasar slicing tree structures (STC). Iki menehi kode tata letak calon sing disusun wit dadi struktur khusus kromosom 1995 dimensi sing nuduhake lokasi relatif saben fasilitas ing wit sing diiris. Skema khusus kasedhiya kanggo ngapusi kromosom ing operasi GA (Tam lan Li, 2004). A anyar "kloning" operasi uga ngenalaken ing Shayan lanAl-Hakim(1999). Solusi sing dipilih liwat GA banjur diowahi dadi tata letak slicing. Diwiwiti karo siji blok awal sing ngemot kabeh fasilitas. Nalika algoritma mbangun tata letak maju, partisi anyar digawe lan fasilitas ditugasake ing antarane blok sing mentas digawe, nganti mung ana siji fasilitas ing saben blok. Dene koordinat saben fasilitas uga diitung. Jarak rectilinear antarane centroid fasilitas digunakake kanggo ngevaluasi fitness kromosom. Nalika GA mungkasi, prosedur drawing njupuk liwat kanggo print tata letak nggunakake nilai disimpen saka koordinat. Fungsi objektif nduweni istilah penalti kanggo ngindhari irisan sing sempit.

3. EKSPERIMENTASI VIA STUDI KASUS

Kanggo nguji kinerja metode sing diterangake sadurunge, kabeh mau ditrapake kanggo skenario kasus nyata ing manufaktur furnitur. Perusahaan ngasilake 9 macem-macem gaya Kursi, 2- Seater lan3-Seatermungguh. Produksi kabeh gaya ngetutake operasi sing padha nanging mbutuhake bahan mentah sing beda. 5 bagean yaiku Bantal Kursi, Bantal Punggung, Kursi Arms lan Punggung diprodhuksi sacara internal kanthi ukuran sing beda-beda, ing wilayah sing kasebar (departemen). Gerakan bagean ngasilake masalah kayata karya sing lagi ditindakake, bagean sing ilang, kekurangan, kemacetan lan panggonan sing salah.

Saben produk dadi liwat 11 operasi kang diwiwiti ing Facility 1 - Cutting Area lan pungkasan ing Facility 11- Bolt munggah Area. Saben rakitan pungkasan bisa dipérang dadi subassemblies kanthi jeneng sing padha. Subassemblies iki ketemu ing Bolt-MunggahFasilitas kanggo perakitan pungkasan. Saben subassemblies miwiti operasi sawijining lan kabeh liwat pesawat tetep saka operasi kang ditampilake ing wangun grafik perakitan ing Fig 1. Fasilitas tata letak saiki ora diselehake miturut urutan operasi.

Amarga iki, ora ana aliran bahan sing berurutan, nyebabake karya sing ditindakake. Interaksi antarane fasilitas bisa ditemtokake nggunakake ukuran subyektif uga obyektif. Input utama sing dibutuhake kanggo diagram alur yaiku panjaluk, jumlah bahan sing diprodhuksi lan jumlah materi sing mili ing antarane saben mesin. Aliran materi diitung adhedhasar jumlah aliran materi sing lelungan saben 10 sasi * Unit ukuran sing ditampilake ing Gambar 2. Gambar 3 nuduhake area saben departemen sing digunakake ing studi kasus. Gambar 4 nuduhake tata letak Studi Kasus saiki.

Gambar 1 Bagan perakitan kanggo studi kasus

Gambar 2 Alur materi pasinaon kasus.

Gambar 3 Nomer sing cocog karo departemen

Gambar 4 Tata letak saiki perusahaan mebel lan dimensi saben departemen sing digunakake ing modeling studi kasus

4. APLIKASI PENDEKATAN MODEL

Ing kene macem-macem pendekatan model sing dibahas ing bagean 2 ditrapake kanggo studi kasus kanggo ngasilake tata letak alternatif kanggo mbandhingake.

4.1 Nggunakake Teori Grafik

Tabel 1 nuduhake perbandingan asil nggunakake 2 pendekatan Teori Grafik sing beda yaiku metode Foulds lan Robinsons lan metode Wheels and Rims. Tabel 1 kanthi jelas nuduhake yen metode Foulds lan Robinsons luwih apik tinimbang asil 2. Asil metode Foulds lan Robinsons diterangake kanthi rinci ing Gambar5-7.

Tabel 1: Tabel sing nuduhake perbandingan 2 metode teori grafik sing digunakake.

Gambar 5 Grafik adjacency asil studi kasus nggunakake metode Foulds lan Robinson.

Gambar 6 Tata letak sing luwih apik sawise nggunakake teori grafik (metode Foulds lan Robinsons)

1-Ngethok,2- Jahit, 3- Isi Calico, 4- Tutup Up, 5 - Isi bantalan sisipan, 6- Busa Cutting, Foamcutting, 7- Rakitan Frame, 8- Nempel,9-Musim semiMunggah,10 - Kasur,11- Bolt Up.

Gambar 7 Alur * Bagan evaluasi jarak kanggo studi kasus nggunakake teori grafik (metode Folds lan Robinsons)

4.2 Nggunakake CRAFT

Data input kanggo CRAFT dilebokake lan biaya wiwitan kanggo tata letak saiki diwilang kaping 1. Biaya iki bisa suda nggunakake pasangan wicaksana comparison minangka ditampilake ing Figures 8,9.

Figure 8 Biaya dhisikan kanggo tata letak saiki nggunakake CRAFT

Figure 9 Step by step exchange dening CRAFT

Asil sing dipikolehi dening CRAFT ditampilake ing Tabel 2. Adhedhasar petungan ing ndhuwur bisa digambar tata letak anyar lan apik sing ditampilake ing Gambar 10

Tabel 2: Tabel sing nuduhake asil

Gambar 10 Ngapikake tata letak digawe dening CRAFT

4.3 Algoritma urutan paling optimal

Data input padha kanggo CRAFT kajaba sing nderek pesawat beda saka comparison wicaksana pasangan. Tabel 3 nuduhake asil sing digambar saka tata letak sing luwih apik. Gambar 11 nuduhake tata letak sing luwih apik nggunakake Urutan Optimum.

Tabel 3 Tabel nuduhake asil nggunakake CRAFT