Disaggregate Plan Master Production Schedule

Disaggregate Plan

&

Master Production Schedule

Perencanaan & Pengendalian Produksi

IE 2353

Pratya Poeri S

2

Master Production Schedule, MPS

•

Jadwal Produksi Induk (

Master Production Schedule

,

MPS) atau JPI merupakan output disagregasi pada

Rencana Agregat

•

JPI berada pada tingkatan item

•

JPI bertujuan untuk melihat dampak

demand

pada

perencanaan material dan kapasitas

•

JPI bertujuan untuk menjamin bahwa produk tersedia

untuk memenuhi

demand

tetapi ongkos dan inventory

yang tidak perlu dapat dihindarkan

•

Teknik disagregasi: persentase dan metoda Bitran

and Hax

3

Prosedur Teknik Persentase

•

Hitung

persentase

kuantitas

item

masing-masing

terhadap kuantitas famili pada data masa lalu (semua

dalam unit agregat)

•

Gunakan persentase ini untuk menentukan kuantitas

item masing-masing dari Rencana Agregat. Output

adalah MPS dalam satuan agregat

•

Lakukan pembagian MPS (yang masih dalam satuan

agregat) dengan nilai konversi sehingga dihasilkan

MPS dalam satuan individu item

Contoh (1)

4

Data Item (unit)

Periode 1 2 3 4 5 6 Waktu baku

(jam/unit)

Produk A 200 220 240 230 250 260 3

Produk B 600 650 700 690 720 770 2

Produk C 50 55 60 58 60 60 5

Data Agregat (jam)

Periode 1 2 3 4 5 6 Total Persentase

Produk A 600 660 720 690 750 780 4200 29.63%

Produk B 1200 1300 1400 1380 1440 1540 8260 58.27%

Produk C 250 275 300 290 300 300 1715 12.10%

Contoh (2)

5

Peramalan (regresi linier)

Periode Demand

(t) (At)

1

2050

2050

1

2

2235

4470

4

3

2420

7260

9

4

2360

9440

16

5

2490

12450

25

6

2620

15720

36

Total

21

14175

51390

91

t.A

t

t

2

n

t n

t n

t n

i n

t t t

t t n

t A tA n b

1

2

1 2

1 1 1

) (

b = 101,6

a = 2006,9

n

t b A a

n

t n

t t

1 1

F

_t

= 2006,9 + 101,6 t

6

Contoh(3)

•

Berdasarkan model ramalan tersebut, dapat dihitung

permintaan agregat pada perioda ke 7, 8, dan 9,

yaitu:

F7 = 2.006,9 + 101,6 x 7 = 2.718,1 F8 = 2.006,9 + 101,6 x 8 = 2.819,7 F9 = 2.006,9 + 101,6 x 9 = 2.921,3

•

Bila dalam penentuan rencana agregat (

aggregate

plan

)

diasumsikan

menggunakan

chase

strategy

,

maka nilai rencana agregat akan sama dengan nilai

ramalan

Contoh(4)

•

Dengan demikian nilai rencana agregat pada perioda

ke 7 adalah: 2.718,1 jam

•

Dengan

teknik

persentase,

disagregasi

dilakukan

untuk memperoleh MPS, yaitu:

Produk A = x 2.718,1 =

Produk B = x 2.718,1 =

Produk C = x 2.718,1 =

0,296

0,583

0,121

804,56 jam

1.584,65 jam

328,89 jam

MPS ini masih dalam unit agregat, sehingga perlu dilakukan

konversi untuk memperoleh unit item. Konversi ini menggunakan

Contoh(5)

Produk Waktu Proses

Waktu Baku (jam)

Jumlah Unit (pembulatan)

A 804.55 3 269

B 1584.65 2 793

C 328.89 5 66

MPS pada perioda ke 7:

Produk A: 269 unit

Produk B: 793 unit

Model Bitran and Hax (1)

Langkah-langkah pengerjaan:

1. Pilih family yang akan diproduksi pada perioda yang

bersangkutan

Suatufamilyakan diproduksi bila salah satuitemdarifamily tersebut memenuhi syarat berikut:

I_ij.t-1–D_ij.t B_ij

Dengan:

Iij.t-1= Tingkat persediaan pada akhir perioda t – 1 dari

item j family i

Dij.t = Permintaanitem j family ipada perioda t

Bij = Cadangan pengamanitem jdalamfamily i

9 10

Contoh (1)

• Bila terdapat item j dalam famili i yang memenuhi

maka seluruh item j dalam famili i harus dibuat.

0

min

I

_{ij,t 1}

D

_ij,t

B

_ij

Expected Quantity i j Iij,t-1 Dij,t Kij Bij Iij,t-1- Dij,t

A 1 240 170 0,85 50 70

A 2 285 200 1,10 75 85

A 3 122 100 0,90 40 22

B 4 223 130 1,15 50 93

B 5 290 170 1,05 50 120

B 6 193 110 1,20 40 83

B 7 420 210 1,15 60 210

C 8 235 150 0,75 40 85

C 9 135 100 0,85 50 35

C 10 180 140 0,80 50 40

Conversion Safety Stock

Family Item Inventory Demand

11

Contoh (2)

Kasus

•

Family

yang akan diproduksi adalah

family

A dan

C

•

Aggregate plan

: 450 unit

•

Ongkos

setup

untuk

family

A dan C

masing-masing $2000 dan $1000

Model Bitran and Hax (2)

13

2.

Tentukan jumlah yang akan diproduksi dari

family

yang terpilih dengan menggunakan model

knapsack.

Holding cost

Set up

Konversi Demand

14

Model Bitran and Hax (3)

• Fungsi tujuan

z

Model Bitran and Hax (4)

Ongkossetupuntuk memproduksi familii

Kebutuhan produksi yang ditunjukkan oleh rencana agregat Faktor konversi unit item j, familiimenjadi unit agregat Permintaan item j, familiipada perioda produksit

Ongkos simpan familii

Jumlah unit familiiyang harus dibuat Batas bawah produksi familii

Batas atas produksi familii Safety stockitem j, familii

Set famili terpilih yang harus diproduksi

i

Model Bitran and Hax (5)

•

Bila maka produksi di atas upper bound, dan ini

menyebabkan terjadi inventory. Bila ongkos inventory sama

untuk semua family, maka kuantitas produksi masing-masing

famili adalah (agar ongkos inventory terdistribusi secara adil):

•

Bila maka inventory akan lebih rendah darisafety stock

sehingga timbulongkos stock out. Bila ongkosstockoutkonstan,

maka kuantitas produksi masing-masing familiy adalah (agar

17

Algoritma Bitran and Hax (1)

•

Bitran and Hax (1981) menawarkan algoritma pemecahan, untuk kondisi:

•

Algoritma tersebut terdiri atas:

 Algoritma Disagregasi Famili (ADF)  Algoritma Disagregasi Item (ADI)

•

ADF untuk membagi agregate plan menjadi nilai kuantitas

produksi masing-masing famili

•

ADI untuk membagi nilai kuantitas famili-famili tersebut menjadi nilai kuantitas item dalam famili masing-masing

z i

i z

i

i

x

U

L

*

18

Algoritma Bitran and Hax (2)

Algoritma Disagregasi Famili

1.

Tentukan =1, P1_{= x}*_danz1_{= z}

2.

Hitung untuk semua

3.

Untuk nilai manapun, bila

tentukan . Untuk famili lain lanjutkan ke Langkah 4.

z i

P

D

K

S

D

K

S

y

z

i ji

t ij ij i

i

j ij ijt

i

i

)

(

)

(

, ,

1

z

i

L

i

y

i

U

i

i

i

y

y

*

19

Algoritma Bitran and Hax (3)

4. Kelompokkan famili lain ke dalam 2 kelompok, yaitu

Hitung

Lanjutkan ke Langkah 5

i

i

U

y

z

i

z

:

i

i

L

y

z

i

z

:

z i

i

i U

y )

(

z i

i

i y

L )

(

20

Algoritma Bitran and Hax (4)

5. Bila

Bila

z i U

yi i,

nyatakan *

z

i

L

y

i i

,

nyatakan

*

Nyatakan

=

+1,

z

+1

₌

_z

β

_{-(semua famili yang}

nilai

y

*

_{sudah ditentukan) dan}

_P

β+1

₌

_P

β

_-

_y

*

_(untuk

semua famili

i

yang telah dijadwalkan pada iterasi

β

).

Bila

z

β+1

_=Φ

_{maka stop}

．

_{Bila tidak kembali ke}

21 22

Algoritma Bitran and Hax (5)

Algoritma Disagregasi Item

1. Untuk setiap familiiyang sedang diproduksi, tentukan jumlah perioda

Nsehingga dapat dihitung

2. Hitung

i j

N

n

t ij ij n ij ij

i

K

D

B

I

y

1

1 , ,

*

*

1

1 ,

, i

i j

N

n

t ij ij n ij ij

i

K

D

B

I

y

E

Algoritma Bitran and Hax (6)

3. Untuk setiap item dalam familii, hitung kuantitas produksi

i j

N ij ij

N ij i t ij ij N

n n ij ij

D

K

D

E

I

B

D

y

, , 1

, 1

, *

Bila untuk item manapun, misal j=g, maka

nyatakan . Keluarkan itemgdari famili tersebut, dan

kurangkan sebesarKijDig,Ndari penyebut persamaan di atas.

Ulangi Langkah 3

0

* ij

y

0

* ig

25

CONTOH

Hasil

ADF

•

Famili A: 284

•

Famili C: 166

ADI

•

Famili A. Item1: 91 unit, Item2: 120 unit, Item3:

83 unit

•

Famili B. Item8: 42 unit, Item9: 73 unit, Item10:

91 unit

26

27

Latihan Soal

(1)

1. Diketahui:

Diperoleh rencana agregat sebesar 600 unit, Ongkosset upuntuk family A sebesar $ 500, family B sebesar $ 200 dan family C sebesar $ 150 batas atas dan batas bawah diabaikan.

Tentukanfamilyyang dibuat dan berapa unit yang harus dibuat untuk masing-masingfamilytersebut.

Family Item Inventory Demand Safety Stock Konversi

i j Iij.t-1 Dij.t Sij Kij

1 20 12 10 3 2 46 16 15 2 A

3 32 20 6 4 4 28 18 12 7 B

5 19 6 10 6 6 35 20 10 5 C

7 16 2 8 1

28

Latihan Soal (2)

2.

Suatu lintasan produksi membuat 3familyproduk yaitu X, Y dan Z. Rencana produksi untuk yang akan datang telah ditetapkan sebanyak 1250 satuan unit produksi agregat.

Tentukanfamilyyang dibuat dan berapa unit yang harus dibuat untuk masing-masingitemdari setiapfamily yang dibuat.

Family Item Inventory Demand Safety

Stock Konversi Set up

cost i J Iij.t-1 Dij.t Sij Kij

X 1 ₂ 30 ₅₉ 25 ₄₀ 10 ₁₅ 5 ₃ 350

Y 3 4 5

45 36 30

32 25 20

10 10 8

3 6 8

500

Z 6 7

55 24

40 20

15 8

6