Mata Kuliah PPIC Kelas I, FTP, Universitas Brawijaya, Malang INVENTORY MANAGEMENT IN A BI-ECHELON MULTIITEM SUPPLY CHAIN USING AN INTEGRATED MATHEMATICAL MODEL WITH A FUZZY-ANP APPROACH Muhammad Afan Alfian 115100300111060 Andy Subhekti 115100300111028 Fadzakkir Sukkal Abd 115100301111052 Candra Kusuma W. 115100300111032 Muhammad Alfian N.L 115100300111014 Wahyu Indra N. 115100300111008 Mata Kuliah PPIC Kelas I, FTP, Universitas Brawijaya, Malang

OUTLINE PENDAHULUAN PEMBAHASAN KESIMPULAN

PENDAHULUAN Dua pertanyaan dasar adalah kapan dan berapa banyak jumlah kuantitas untuk memesan / produk. Setelah model ekonomi klasik akar persegi kuantitas pesanan (EOQ) muncul juga model EOQ klasik untuk memperbarui satu atau lebih dari asumsi tersebut. Untuk mengatasi masalah tentang persediaan, penyimpanan, dan pemesanan maka makalah ini diperluas untuk memperbarui beberapa asumsi relatif model produksi / persediaan klasik control, termasuk-produk tunggal, dan ketersediaan tak terbatas ruang gudang. Karya ini pada bagian 2, digunakan untuk meninjau penelitian sebelumnya. Bagian 3 menyajikan rantai pasokan multi-item bi-eselon dengan didukung oleh kerangka fuzzy-ANP dan model kebijakan persediaan yang diusulkan. Bagian 4 menyajikan hasil eksperimen untuk memvalidasi model yang diusulkan. Dan akhirnya, memberikan kesimpulan dan arah penelitian masa depan .

PEMBAHASAN Usulan Persediaan Rantai Multi-Produk BI-ESELON Perencanaan Persediaan Di Tingkat Pabrik Pengembangan Model EOQ Pngembangan Model EOQ Formulasi Analytical Fuzzy Network Process Proposed Model Experimental Result

Usulan Persediaan Rantai Multi-Produk BI-ESELON persediaan rantai produk bi-eselon memiliki pusat pabrik dengan keterbatasan ruang gudang dan banyak pemasok. Dalam rantai pabrik sebagai pemasok dan konsumen sebagai target. seluruh permintaan pelanggan diteruskan ke perusahaan. Selanjutnya, disampaikan dalam ukuran batch untuk fleksibilitas kinerja.

Perencanaan Persediaan Di Tingkat Pabrik Sistem pengendalian persediaan yang dikelola menerapkan EOQ dan EPQ. EPQ deterministik backordering didedikasikan untuk menganalisis relevan sistem persediaan dari produk akhir. EOQ deterministik backordering dikhususkan untuk kontrol dari sistem persediaan bahan baku yang dikonsumsi dalam pengolahan produksi akhir. Model diintegrasikan guna meminimalkan modal seperti biaya persediaan, biaya backordering, biaya pemesanan yang dapat mengefisiensikan rantai suplai. Model EOQ dan EPQ berdedikasi untuk menentukan berapa banyak dan kapan produk harus ditempatkan sebagai produksi pabrik.

Pengembangan Model EPQ EPQ deterministik mengembangkan backorder murni. Model EPQ menganggap perusahaan pusat dengan tingkat produksi Pi konstan, dan permintaan tingkat Di, mana Pi> Di. Setelah sistem pengendalian model produk persediaan berakhir, waktu siklus perencanaan yang panjang dan diperolehnya fraksi permintaan dalam saham sehingga biaya persediaan total termasuk produksi, biaya penyimpanan(holding), pemesanan, dan backordering biaya yang diminimalkan.

Pngembangan Model EOQ Pada bagian ini, EOQ deterministik dengan backorder lengkap dimodelkan untuk mengelola sistem persediaan bahan baku yang dikonsumsi dalam proses produksi dari produk akhir, dengan permintaan konstan Di’. Urutan kuantitas setiap i_ bahan baku sama, walaupun jumlah pesanan yang berbeda.

Formulasi Bertujuan untuk menentukan nilai dari panjang siklus perencanaan, pengalian dari persediaan dan fraksi permintaan yang akan dipenuhi dari stok produk akhir dilambangkan secara berturut Ti, Ki, Fi. Untuk panjang siklus ketertiban dan fraksi permintaan dilambangkan dengan Ti ' dan Fi'j. sehingga rata-rata biaya total rantai pasokan per tahun dirumuskan sebagai berikut:  

Analytical Fuzzy Network Process Analitycal network process (ANP) ini sebagai Multi-Atribut Pengambilan Keputusan (MADM).

Proposed Model Sistem yang diajukan adalah sistem jaringan agility yang diselidiki oleh ANP di mana bilangan agility diadopsi dari penelitian dalam konteks agility. Memiliki bilangan agility fuzzy- diterapkan untuk mengembangkan sebuah kerangka kerja

Experimental Result Bagian ini disediakan untuk menggambarkan validasi model yang dikembangkan. Dimana model non-linear data yang relevan seharusnya diselesaikan saat produk akhir dan bahan baku di pusat manufaktur perusahaan dihasilkan secara acak.

Terima kasih atas perhatiannya “Manfaatkan pikiran dengan baik sebelum dimanfaatkan orang lain”