Salsabila, Nabila Yuraisyah (2020) Model Optimasi Gabungan Pada Manajemen Persediaan Suku Cadang Dan Perencanaan Perawatan Dengan Mempertimbangkan Ketidakpastian Kegagalan. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
02411850020004_Master_Thesis.pdf Download (2MB) | Preview |
Abstract
Suku cadang pada umumnya termasuk dalam kelompok barang kelas C, hal ini disebabkan karena biaya dan permintaan yang rendah dibandingkan dengan barang-barang lainnya. Tetapi, ketersediaan suku cadang sangat penting untuk
mendukung perawatan. Salah satu masalah utama dalam manajemen persediaan suku cadang adalah meminimalkan jumlah barang yang tersimpan dalam gudang dengan mengoptimalkan parameter persediaan. Teknik optimasi pada umumnya digunakan untuk menyeimbangkan biaya persediaan dan ketersediaan suku cadang. Penelitian ini mengusulkan model optimasi gabungan dari manajemen persediaan suku cadang multi-periode multi-item dan perencanaan perawatan dengan mempertimbangkan ketidakpastian kegagalan. Pertama, model Mixed Integer Nonlinear Programing (MINLP) persediaan suku cadang diformulasikan dengan kebijakan (s, S) dengan tinjauan berkala setiap T periode. Kedua, model persediaan suku cadang ini kemudian digabungkan dengan model perencanaan pemeliharaan berkala. Ketidakpastian kegagalan dimodelkan berdasarkan distribusi probabilitas normal. Pendekatan optimasi eksak akan membutuhkan waktu komputasi yang lama untuk menyelesaikan model gabungan ini dalam skala besar. Sehingga, pendekatan metaheuristik dengan Genetic Algorithm (GA) dikembangkan untuk menyelesaikan permasalahan ini dalam skala besar. Ketiga, analisis komputasi dilakukan pada beberapa contoh dan studi kasus untuk mengevaluasi efektivitas dan efisiensi pendekatan GA yang diusulkan. Berdasarkan hasil simulasi, GA dapat menyelesaikan permasalahan berskala besar. Total biaya pada contoh studi kasus dapat menurun hingga 17,9% dibandingkan dengan kebijakan awal.
============================================================================================
Spare parts are often considered as Class C items, because of their low cost and low demand among the stocked items, but the availability of spare parts is essential to support maintenance requirements. Optimizing inventory parameters is the main problem of spare parts management to maintain a small number of SKUs kept in a store, and optimization techniques are commonly used to balance inventory cost and spare parts availability. Thus, this research proposes a joint optimization model of single-item multi-period spare parts inventory management and planned maintenance under uncertain failures. We present a Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) formulation of the inventory optimization model under (s, S) policy with T periods of the order interval. Second, we combine this formulation with the predictive maintenance interval, representing the uncertain failures under predefined distribution. Since the model is nonlinear and stochastic, it is difficult to use exact methods to tackle it. Therefore, we combine the previously introduced MINLP formulation with a metaheuristic approach to solve the problem. Lastly, we perform a computational study on some instances and a real case study to demonstrate the proposed approach’s effectiveness and efficiency. Based on the numerical experiment results, the proposed GA performs efficiently in large scale problem and the total cost of the real case study decreased by 17.9% compared to the current policy.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Inventory management, metaheuristics, stochastic programming, manajemen persediaan, meta-heuristik, pemrograman stokhastik |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) > T57.6 Operations research--Mathematics. Goal programming T Technology > T Technology (General) > T57.62 Simulation T Technology > T Technology (General) > T57.8 Nonlinear programming. Support vector machine. Wavelets. Hidden Markov models. T Technology > T Technology (General) > T57.84 Heuristic algorithms. |
| Divisions: | Faculty of Industrial Technology > Industrial Engineering > 26101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | Nabila Yuraisyah Salsabila |
| Date Deposited: | 21 Aug 2020 04:29 |
| Last Modified: | 04 Nov 2023 14:31 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/79796 |
Actions (login required)
 |
View Item |