4 research outputs found
Model Proses Produk Kembali: Studi Kasus Perusahaan Daur Ulang Elektronik X
No full textProses produk kembali yang terjadi pada perusahaan X akan dipaparkan pada makalah ini. Produk kembali merupakan salah satu hal yang mendorong penggunaan rantai pasok balik pada suatu perusahaan. Penenganan produk kembali dari pengguna akhir diperlukan oleh perusahaan agar produk kembali yang diterima dapat mendatangkan keuntungan bagi perusahaan. Model umum yang sudah ada digunakan untuk memeriksa kemungkinan proses manufaktur ulang dalam rantai pasok balik yang ada di perusahaan X. Proses model produk kembali diselidiki dan diamati. Studi kasus pada usaha kecil menengah yang bergerak di bidang daur ulang produk-produk elektronik dan sudah memiliki proses rantai pasok balik. Sebuah model matematika akan diusulkan untuk mengevaluasi biaya proses penanganan produk kembali dengan tujuan untuk meminimalkan biaya penanganan produk kembali. Diharapkan dengan adanya model dari proses yang dilalui oleh produk kembali, perusahaan dapat mulai mengevaluasi proses rantai pasok balik dan mempertimbangkan proses ini sebagai cara untuk mendapatkan keuntungan bagi perusahaan
PENGGUNAAN SIMULASI UNTUK PEMECAHAN MASALAH TRANSPORTASI
No full textSecara umum sebagian besar masalah transportasi darat yang sering terjadi adalah, kemacetan lalu lintas, trayek-trayek yang tumpang tindih, volume pelayanan tidak sesuai dengan jumlah penumpang serta efisiensi yang rendah. Dengan melakukan simulasi melalui komputer untuk masalah transportasi tersebut, yakni dengan parameter jumlah antrian, menentukan waktu keberangkatan bus (headway) pada shelter keberangkatan, dapat ditentukan jumlah armada bus yang optimal untuk suatu trayek tertentu, dapat ditentukan penjadwalan bus dan sebagainya. Makalah ini mendeskripsikan usaha penentuan jumlah bus yang optimal pada perencanaan busway kota Yogyakarta. Pada model awal yaitu sistem dengan jadwal keberangkatan bus pada menit ke-0, ke-5, ke-10, ke-25 dan seterusnya, diperlukan 18 bus yang memiliki kapasitas penumpang perhari 15.352. Model alternatif 1 dengan jadwal keberangkatan bus setiap 5 menit berkapasitas 21.812 penumpang per hari. Pada model alternatif 2 dengan jadwal keberangkatan bus pada menit ke-0, ke-5, ke-10, ke-18 dan seterusnya, kapasitas penumpang perhari 20.140. Sedangkan pada model alternatif 3 dengan jadwal keberangkatan bus setiap 3 menit, kapasitas penumpang perhari mencapai 31.996
Supply Chain Simulation for Determining Quantity of Delivery Bach
No full textSupply chain planning problems encompass industrial production process design and improvement,
inventory control policy, transportation management, supply procurement, and demand planning. The
supply chain is due to a realization by most companies that maximizing performance of one department
or function may lead to less than optimal performance for the whole company. In order to achieve high
performance, supply chain functions must operate in an integrated and coordinated manner. As the modern
high technology manufacturing systems can be extremely complex due to factors such as: multiple
part types made in the same facility/line, numerous manufacturing, batch processing, multiple levels of
subassemblies, just to name a few. The uncertainties in the supply chain network make manufacturing
enterprises inefficient. The supply chain management should be concerned with the reduction or even
elimination of uncertainties. Simulation is a practical methodology for understanding the high-level dynamics
of a complex manufacturing system
PEMILIHAN PEMASOK MENGGUNAKAN METODE K-MEANS KLUSTERING BERBASIS PYTHON
No full textSupplier selection is a decision-making process that is complex and carries a lot of risks. Therefore, in order to make decisions more precise, decision-making requires tools that are scientific, logical and structured. Currently, most supplier selection is done using manual calculations, so it requires accuracy in doing so. With current technological advances supplier selection can be implemented with artificial intelligence. Implementing artificial intelligence by selecting suppliers can reduce errors in manual calculations and hopefully get better suppliers. The purpose of this research is to implement artificial intelligence into supplier selection with the method used, namely K-means clustering with the criteria used are quality, price, and delivery time. The data used in this research is secondary data sourced from Kaggle so the weight of each criterion is unknown. The results of this study show that the best suppliers are supplier 19 in cluster 0, supplier 8 in cluster 1, and supplier 20 in cluster 3
