Suci Fujianti LOGO

Suci Fujianti

Peluang Produk Makanan Perishable

Nasional

Internasional

1/3 total penjualan ritel dunia (Broekmeulen dan Donselaar,

2009)

Kontribusi PDB sektor pertanian terhadap PDB

nasional telah mencapai 11,88% pada tahun 2011

(Kementerian Pertanian Indonesia, 2012)

Lebih dari 60% belanja pelanggan Eropa

(Jackson dkk, 2007)

Indonesia sebagai negara produsen perikanan ketiga terbesar di dunia

Problem Produk Makanan Perishable

Penurunan Kualitas dan

Kuantitas

Penurunan Nilai Ekonomis

Umur Hidup yang terbatas

(shelf life)

waktu

Cold Chain Management

Loss kualitas dan

kuantitas 10%-20% (Kader dan Rolle,2004)

Penjadwalan Produksi

(tradisional)

Perencanaan Pengiriman

(tradisional)

Perusahaan menunda

waktu

produksi untuk

mencegah penurunan

Kendaraan akan dikirimkan

secepat mungkin untuk

menghindari

biaya

distribusi

time windows

time windows

Trade off

Cold Chain Management

Kualitas

Biaya

_Waktu

Trade Off

Penelitian Terdahulu

Penelitian Terdahulu Penelitian Ini

Integrasi Penjadwalan Produksi dan Perencanaan Pengiriman pada Produk Makanan Perishable

A three-dimensional matching model

for perishable production scheduling

Arbib et al (1999)

Capacitated lot sizing and scheduling with parallel machines and shared buffers:

A case study in a packaging company

Marinelli et al (2007)

Vehicle routing problem with time-windows for perishable

food delivery

Hsu et al (2007)

A vehicle routing algorithm for the distribution of fresh vegetables and similar

perishable food

Osvald and Stirn (2008)

Pengembangan Model Distribusi Produk Perishable

Multi Temperatur dengan Mempertimbangkan Biaya

Energi

Production and delivery scheduling problem with time

windows

Garcia and Lozano (2005)

Production scheduling and vehicle routing with time windows for perishable food

products

Chen et al (2009)

Penjadwalan Produksi Perencanaan Pengiriman Perencanaan Produksi dan Penjadwalan Pengiriman

Integrasi Penjadwalan Produksi dan Perencanaan

Pengiriman pada Produk Makanan Perishable

Penelitian yang dilakukan

Integrasi Penjadwalan Produksi dan Perencanaan

Pengiriman pada Produk Makanan Perishable

Chen,dkk (2009)

Production scheduling and vehicle routing with

time windows for perishable food products

Trihardani (2011)

Pengembangan Model Distribusi Produk Perishable Multi

Temperatur dengan

Mempertimbangkan Biaya Energi

Osvald dan Strin

(2008)

A vehicle routing algorithm for the distribution of fresh

vegetables and similar perishable food

Rumusan Masalah

Bagaimana mengembangkan model

integrasi antara penjadwalan produksi dan

perencanaan pengiriman produk makanan

perishable

dengan mempertimbangkan

Tujuan Penelitian

Menghasilkan model integrasi penjadwalan

produksi dan perencanaan pengiriman pada produk

makanan perishable dengan mempertimbangkan

biaya energi, kualitas dan shelf life produk

Melakukan skenario model untuk

menganalisis perilaku model dan

membandingkannya dengan perolehan

total profit

1

Manfaat Penelitian

Model integrasi yang dikembangkan penelitian ini

diharapkan dapat menjadi acuan bagi perusahaan

produk makanan perishable dalam menentukan

kebijakan untuk memaksimalkan total profit.

Mampu menjadi referensi atau rujukan penelitian

selanjutnya di bidang cold chain management

(CCM) dengan fokus integrasi penjadwalan

produksi dan perencanaan pengiriman.

Ruang Lingkup Penelitian

Batasan

_Asumsi

Kapasitas dan kecepatan

kendaraan sama untuk setiap

kendaraan angkut

Biaya setup untuk produksi

berbagai macam produk tidak

dipertimbangkan

Semua produk di dalam

kendaraan yang sama di

produksi secara terus menerus

dalam batch yang sama

Penelitian ini adalah penelitian

teoritis dan tidak berdasarkan

studi kasus tertentu

Struktur distribusi yang diamati

adalah dua eselon, pemasok

dengan satu fasilitas (depot) dan

banyak pelanggan (ritel)

Perusahaan hanya memiliki satu

line

produksi tetapi dapat

memproduksi berbagai macam

produk perishable

Metodologi Penelitian

Mulai

Studi Literatur

Gap Penelitian

Pengembangan dan

Formulasi Model

Model

Pembuatan Algoritma

Percobaan Numerik

Penjadwalan Produksi dan Perencanaan

Pengiriman

Perubahan Perilaku Total Profit dan Kualitas Produk

A

Metodologi Penelitian (2)

Kesimpulan dan Saran

Selesai

A

Analisis

Pengembangan dan Formulasi

Model

Modelling

Integrasi

Integrasi dilakukan dengan melakukan perencanaan pengiriman terlebih

dahulu baru diikuti dengan penjadwalan produksi

Perencanaan Pengiriman

Vehicle Routing Problem

with Time Windows

Vehicle Routing Problem

with Quality Windows

Rute pengiriman dibangun dengan pertimbangan waktu mulai pelayanan (e_i) dan waktu akhir pelayanan (l_i) konsumen. Biaya penalti keterlambatan diberikan apabila kendaraan tiba melebihi waktu akhir pelayanan sampai dengan acceptable time (l’’_i)

Rute pengiriman dibangun dengan pertimbangan kualitas produk. Pada pemilihan rute, kendaraan dapat dilayani pada rentang waktu mulai pelayanan (e_i) sampai dengan waktu transformasi dari batas kualitas yang diharapkan konsumen(l’_i).

Fungsi Tujuan – Lower Level

Lower Level

Biaya Penalti Penurunan Kualitas Biaya Transportasi

Biaya Penalti Keterlambatan dan Biaya Energi

Bilangan Big M

Fungsi Tujuan – Upper Level

Upper Level

Pendapatan

Biaya Produksi, Bilangan Big M dan Biaya Distribusi

Kendala – Aliran Konservasi

Hanya satu kendaraan yang dapat meninggalkan konsumen i satu kali

Hanya satu kendaraan yang dapat tiba di konsumen j satu kali

Pada konsumen h, kendaraan yang masuk harus sama dengan kendaraan yang keluar

.

Kendala – Aliran Konservasi (1)

Masing-masing kendaraan hanya bisa meninggalkan depot paling banyak satu kali

x_ijk sebagai bilangan integer dimana bilangan 0 menunjukkan tidak adanya busur atau rute dari titik i ke j dan sebaliknya

Kendala – Penjadwalan Produksi

Waktu selesai memproduksi semua produk pada kendaraan ke-k harus lebih awal dibandingkan dengan waktu awal memproduksi produk pertama pada kendaraan ke-k+1

Total waktu selesai produksi semua produk untuk semua kendaraan tidak boleh melebihi waktu tutup operasi perusahaan.

Kendala – Defisional

Rata-rata penurunan nilai pada produk ketika konsumen i menerima produk ke-n.

Waktu datang pada konsumen j tergantung pada lamanya waktu yang dihabiskan pada konsumen i (konsumen sebelumnya)

Waktu awal memproduksi produk ke-n+1 sama dengan waktu selesai memproduksi produk ke-n pada kendaraan yang sama

Waktu kedatangan di suatu node pertama kali tergantung pada waktu selesai memproduksi untuk kendaraan tersebut dan lamanya perjalanan

Kendala – Defisional (2)

Temperatur cold storage kendaraan adalah temperatur minimal produk ke-n pada kendaraan ke-k

Besarnya total energi yang dibutuhkan oleh kendaraan adalah penjumlahan dari energi thermal losses (P_t) dan energi freeze power (P_f)

Sisa umur hidup produk ke-n pada konsumen ke-i didapat dari shelf life produk ke-n dan besarnya penurunan kualitas yang terjadi

Kendala – Defisional (3)

Waktu akhir penerimaan kualitas produk pada konsumen ke-i adalah persentase perbedaan antara kondisi kualitas paling baik dikurangi dengan batas kualitas yang diharapkan konsumen ke-i kemudian dibagi dengan laju penurunan kualitas produk tercepat.

Acceptable time pada masing-masing waktu akhir penerimaan kendaraan

Menjaga agar jumlah barang yang diproduksi dan waktu mulai produksi tidak bernilai negatif

Algoritma Perencanaan Pengiriman

Mulai Input data perencanaan pengiriman Menugaskan kendaraan ke-k Menetapkan depot sebagai titik awal

i=0

Mencari titik terdekat dari i (i*)

Kapasitas kendaraan cukup? Memenuhi time atau quality windows ? Menguji kandidat terdekat lainnya i*=i*+1 Ya Ya Jumlah i*=R? Menugaskan kendaraan ke-k; k=k+1 Ya Menghitung biaya distribusi untuk kendaraan ke-k Selesai

Hasil Percobaan

dan

Percobaan Numerik

[1] Integrasi Penjadwalan Produksi dan

Perencanaan Pengiriman

[2] Perencanaan Pengiriman VRPQW

[3] Penjadwalan Produksi

Skenario

Percobaan

Skenario 1- Lower Level

• Integrasi dengan

menggunakan VRPQW

menghasilkan biaya

transportasi yang lebih besar

• Namun, biaya penalti

keterlambatan, biaya energi

dan biaya penurunan

kualitas pada VRPQW

menjadi lebih kecil

Skenario 1- Upper Level

• Integrasi dengan

menggunakan VRPTW

menghasilkan total

perolehan profit terbesar

• Pendapatan perusahaan

menjadi lebih kecil tanpa

adanya integrasi antara

penjadwalan produksi dan

perencanaan pengiriman

Skenario 1- Penurunan kualitas

• Rata-rata penurunan

kualitas terbesar terjadi

pada integrasi dengan

menggunakan VRPTW

Skenario 2- Lower Level

• Integrasi dengan VRPQW

per kluster menghasilkan

biaya transportasi lebih

tinggi

• Namun, biaya energi dan

biaya penurunan kualitas

pada VRPQW per kluster

menjadi lebih kecil

Skenario 2- Upper Level

• Integrasi dengan VRPQW

biasa menghasilkan

perolehan total profit lebih

besar

• Pendapatan yang diterima

dan biaya produksi kedua

kondisi adalah sama

Skenario 2- Penurunan Kualitas

• Rata-rata penurunan

kualitas menjadi lebih kecil

dengan integrasi VRPQW

per kluster

Skenario 3- Lower Level

• Tidak adanya urutan

produksi menyebabkan

biaya penurunan kualitas

lebih tinggi pada kedua

kondisi

• Namun biaya transportasi,

biaya penalti keterlambatan

dan biaya energi akan tetap

sama

Skenario 3- Upper Level

• Tidak adanya urutan

produksi menyebabkan

perolehan total profit

menjadi lebih sedikit pada

kedua kondisi

• Pendapatan dan biaya

produksi pada skenario ini

bernilai sama

Skenario 3- Penurunan Kualitas

• Rata-rata penurunan

kualitas menjadi lebih besar

tanpa adanya pertimbangan

urutan produksi

LOGO

1.Perolehan total profit perusahaan akan semakin lebih besar

jika terdapat integrasi antara penjadwalan produksi dengan

perencanaan pengiriman.

2.Perencanaan pengiriman dengan VRPQW memerlukan

jumlah kendaraan lebih banyak dibandingkan perencanaan

pengiriman dengan VRPTW.

3.Rata-rata penurunan kualitas pada perencanaan pengiriman

dengan VRPQW lebih sedikit dibandingkan perencanaan

pengiriman dengan VRPTW.

4.Semakin tinggi batas kualitas produk yang diharapkan

konsumen maka jumlah kendaraan yang diperlukan akan

semakin banyak.

5.Penjadwalan produksi dengan mempertimbangkan laju

penurunan kualitas produk akan menurunkan biaya

penurunan kualitas.

6.Besar kecilnya kontribusi biaya energi tergantung pada

jumlah muatan barang dan durasi loss kendaraan tersebut

(single temperature).

Sekian

dan