Intelligent Dynamic Scheduling Systems Modelling pada Tipe Aliran Proses Produksi Job Shop (Study Kasus pada Departemen Komponen Dasar PT.Hart.Co Furniture Kabupaten Kendal, Jawa Tengah)
Abstract
Permasalahan penjadwalan produksi pada sistem nyata seringkali tidak dapat
diselesaikan dengan menggunakan metode-metode yang bergantung pada data
yang tepat. Waktu proses pengerjaan material pada sebuah proses produksi, tidak
akan mudah untuk ditentukan apabila dikerjakan dengan menggunakan tenaga
manusia. Kecepatan proses yang tidak konstan akan mempengaruhi waktu
selesainya produk yang diproses dan waktu penyerahan produk kepada
konsumen. Selain itu, untuk membentuk sebuah jadwal produksi dimana semua
produk dapat diselesaikan sebelum due date hampir tidak mungkin untuk
dilakukan, beberapa pekerjaan mungkin terlambat. Sehingga diperlukan
representasi dari pengambil keputusan mengenai pekerjaan yang terlambat
dalam pembuatan sebuah jadwal produksi.
Pada PT.Hart.Co yang bergerak di bidang industri furniture, dan banyak
menggunakan tenaga manusia dalam proses produksinya, masalah ini sering
menyebabkan tidak sesuainya jadwal produksi yang terbentuk dengan
realisasinya. Sistem kontrol jadwal yang kurang baik, penghitungan due date dan
completion time produk yang bersifat tegas membuat jadwal produksi menjadi
tidak fleksibel. Atas dasar itulah, dilakukan pengembangan metode penjadwalan
produksi dengan menggunakan tool dari artificial intelligence, yaitu logika fuzzy
untuk merepresentasikan pandangan manusia dalam pembentukan jadwal
produksi dan algoritma genetik untuk melakukan pencarian jadwal optimal
dengan tujuan untuk meminimasi rata-rata pekerjaan yang terlambat dan jumlah
pekerjaanyang terlambat.
Dengan menggunakan kedua tool tersebut, perusahaan dapat mengurangi jumlah
keterlambatan produk. Dengan menggunakan metode yang digunakan
perusahaan, terdapat 8 pekerjaan yang terlambat dan tingkat kepuasan dari
pekerjaan yang terlambat adalah 0,42 dengan nilai maksimal 1,00. Pada
pembentukan jadwal dengan menggunakan tool dari artificial intelligence, pada
jadwal yang terbentuk hanya terdapat 4 pekerjaan yang terlambat dengan rata-rata
tingkat kepuasan pekerjaan yang terlambat adalah 0,69 dengan nilai
maksimal 1,00. Selain itu, completion time pada jadwal yang terbentuk juga
bersifat fleksibel (berada dalam range tertentu) sehingga dapat mengakomodasi
ketidakpastian waktu proses yang dikerjakan dengan menggunakan tenaga
manusia.
Collections
- Industrial Engineering [2235]