Categories
Uncategorized

Konfigurasi strategi pasokan dalam sistem produksi yang terfragmentasi

Konfigurasi strategi pasokan dalam sistem produksi yang terfragmentasi: Sebuah studi empiris,  Dalam lanskap abad kedua puluh satu, perusahaan harus bersaing dalam konteks yang kompleks dan menantang yang ditransformasikan oleh banyak faktor, mulai dari globalisasi, perkembangan teknologi, dan difusi teknologi baru yang semakin cepat, hingga pengembangan dan penggunaan pengetahuan (Jackson, Hitt & Denisi, 2003). Kebutuhan untuk mencapai pengembangan pasar internasional dengan kebutuhan pelanggan yang canggih dan beragam dan pada saat yang sama mempraktikkan strategi pembelian global yang memanfaatkan peluang pasar pemasok di seluruh dunia mempengaruhi cara jaringan produksi dan logistik harus dikonfigurasi dan dikelola. Terlebih lagi, saat ini fragmentasi proses produktif dan multilokasi kegiatan telah memperoleh relevansi. Ini menyiratkan bahwa agen yang mengintegrasikan rantai pasokan global (yaitu distributor, produsen peralatan asli, produsen, pemasok dan operator logistik, dll.) harus melakukan operasi baru dan strategi pasokan di atas batas nasional untuk mencapai tingkat kualitas, fleksibilitas, dan biaya yang optimal. Ini mempengaruhi dalam desain sistem produktif dan logistik, serta desain jaringan pemasok terkait. Strategi sistem produksi dan logistik atau Strategi Operasi harus diselaraskan dengan Strategi produk/pasar Bisnis (Monczka, Handfield, Guinipero & Patterson, 2009). . Dalam konteks ini, strategi sistem produksi dan logistik mengkondisikan keputusan dan proyek rekayasa ulang yang akan dilakukan di perusahaan dalam jangka menengah dan pendek untuk meningkatkan keunggulan kompetitif rantai pasokan. Strategi operasi harus mendapatkan lebih banyak efektivitas dan efisiensi atas sumber daya operasi melalui mendefinisikan dan menerapkan keputusan strategi pasokan yang sesuai, mengelola sumber daya berwujud, dan mengembangkan kemampuan operasi untuk mencapai tujuan kinerja persyaratan pasar. Makalah ini menyajikan studi empiris yang dikembangkan di Tier global 2 dengan beberapa persyaratan OEM. Pertama, dalam tinjauan literatur manajemen rantai pasokan, strategi pasokan dan klasifikasi agen rantai pasokan, serta pertanyaan penelitian. Kedua, peneliti menggambarkan studi kasus dan akhirnya menyatakan kesimpulan.

Categories
Uncategorized

Alokasi pesanan dalam lingkungan multi-pemasok

Alokasi pesanan dalam lingkungan multi-pemasok: tinjauan literatur sejak 2007, Alokasi pesanan yang optimal oleh pembeli di lingkungan multi-pemasok menjadi sangat penting dalam rantai pasokan saat ini. Secara umum, manajemen pembelian pesanan memiliki tiga tujuan utama: mengurangi biaya perolehan, memastikan ketepatan waktu pengiriman, dan memastikan persyaratan kualitas di pihak pemasok. Tujuan ini harus diselaraskan dengan dan dituliskan dalam kerangka strategis perusahaan, serta menggabungkan dan mengembangkan kemampuan pembelian (Gonzalez-Benito, 2007). Tujuan manajemen pembelian sangat penting dalam pengaturan produksi barang industri yang melibatkan alokasi pesanan produk yang sedang berlangsung, di mana manajemen yang tepat berkontribusi untuk mengurangi biaya perusahaan. Pengaruh produk dan jasa yang diperoleh (pembelian) pada struktur biaya perusahaan manufaktur sangat bervariasi, dan semua kasus, signifikan . Di produsen mobil, pengadaan merupakan 68-79% (ICEX, 2009; Pallarés, 1997) dari biaya produksi, sedangkan di industri kimia, tergantung pada sektornya, pengadaan mewakili antara 42% dan 71% dari biaya produksi (FEIQUE, 2008). Mengingat konfigurasi struktur biaya ini, menentukan tindakan yang mengurangi biaya pembelian secara strategis signifikan karena tindakan tersebut akan berdampak langsung pada peningkatan laba. Untuk alasan ini, manajemen pembelian memiliki efek langsung pada hasil perusahaan, seperti salah satu tujuan utamanya adalah meminimalkan pengadaan biaya (produk/jasa yang diperoleh). Untuk mencapai hal ini, strategi yang berbeda dapat dikembangkan, salah satu yang paling penting adalah alokasi pesanan yang optimal dari panel pemasok. Alokasi pesanan yang optimal akan dikondisikan oleh (di antara faktor-faktor lain) panel pemasok yang ada yang sebelumnya dipilih melalui penilaian dan homologasi oleh perusahaan pembelian. Skenario yang dijelaskan memotivasi artikel ini, yang mengulas dua puluh satu artikel yang diterbitkan dalam jurnal yang diindeks oleh Journal Citation Reports (dalam ISI Web of Knowledge), antara tahun 2007 dan sekarang. Artikel yang dianalisis di sini melihat alokasi pesanan optimal dari panel pemasok di mana ada satu pembeli dan N pemasok. Keadaan seni ini tidak termasuk penilaian sebelumnya dan homologasi pemasok. Bagian berikut mencakup analisis aspek-aspek yang telah diungkapkan tinjauan ini sebagai penentu dalam menghasilkan model matematika. Akhirnya, di bagian 3, berdasarkan tinjauan mutakhir ini, kesimpulan ditarik.

Fungsi tujuan yang paling umum adalah minimisasi biaya (9 kasus, 42,9%). Ada juga model yang mempertimbangkan maksimalisasi keuntungan (4 kasus, 19%) dan delapan kasus lainnya (38,1%) dimana model multi-tujuan telah dikembangkan. Model multi-tujuan berosilasi antara dua dan empat fungsi tujuan. Secara umum, salah satu fungsi tersebut adalah minimasi biaya pembelian. Fungsi lainnya bervariasi, dengan yang paling penting adalah memaksimalkan nilai pembelian dan meminimalkan: cacat, dan keterlambatan pengiriman. Terlepas dari kenyataan bahwa keadaan seni ini hanya mencakup alokasi pesanan, perlu disebutkan bahwa enam (28,6%) artikel mengintegrasikan fase penilaian dan pemilihan pemasok dengan alokasi pesanan.

Categories
Uncategorized

Ulasan banyaknya streaming

Ulasan banyaknya streaming di lingkungan flow shop dengan kriteria makespan makes, Dalam enam puluh tahun terakhir ribuan makalah telah membahas masalah penjadwalan yang berbeda terkait dengan konfigurasi toko aliran, dan banyak lainnya dalam variasi yang berbeda. Sebagian besar pekerjaan ini selalu dianggap hipotesis, di mana pekerjaan tidak dibagi. Pada akhir abad lalu, dan dikonsolidasikan dalam dekade terakhir, muncul minat besar untuk mempertimbangkan skenario di mana lot dapat dibagi, itulah yang kami sebut streaming lot. Tampaknya jelas bahwa jika memungkinkan, banyak streaming meminimalkan Cmax. Namun, kesulitan dalam penyelesaian dengan pendekatan ini, sejauh ini, mencegahnya dapat dianggap sebagai pendekatan konsolidasi. Pada bagian berikut notasi dan struktur masalah akan disajikan, bagian 1.3 akan meninjau kasus dua mesin, yang merupakan dasar untuk memahami pendekatan yang berbeda dan untuk mengatasi masalah yang lebih kompleks, seperti yang ditinjau pada bagian 1.4. Dan terakhir, bagian1.5 membahas teknik yang digunakan untuk mendapatkan solusi yang berbeda.

Makalah ini fokus pada masalah flow shop dimana jumlah stage dan mesin sama; tidak ada banyak sumber daya yang tersedia di setiap tahap. Semua makalah flow shop lotstreaming (FSLS) yang ditinjau disajikan pada tabel. Tabel ini mengikuti notasi yang dimodifikasi dari salah satu yang diterbitkan sebelumnya (Sarin & Jaiprakash, 2007): {No. mesin}/{tidak. of jobs}/{sublottype}/{idling}/{sublot size}/{setup, special features}Karena kami hanya menangani masalah flow shop, kami hanya menentukan jumlah mesin di dalamnya (2, 3 atau N). Jumlah pekerjaan dapat berupa pekerjaan tunggal (1) atau pekerjaan ganda (N). Jenis sublot dapat mengacu pada persamaan (E), konsisten (C) dan variabel (V). Pemalasan intermiten (II) atau tanpa pemalasan (NI) juga akan ditentukan. Bilangan real akan dinyatakan dalam nilai kontinu (CV) dan sublot bilangan bulat nilai tak diskrit (DV). Untuk waktu pengaturan, jika tidak ada waktu pengaturan yang dipertimbangkan (Tanpa-ST), jika dianggap (ST) atau jika tergantung urutan (SDST). Fitur khusus termasuk kondisi seperti kondisi tanpa menunggu (No-wait), saat dianggap waktu pemindahan (RemT) atau waktu transportasi (TransT) atau bahkan saat interleaving diperbolehkan (Interleaving). Makespan dianggap implisit dalam semua kasus yang ditinjau.

Masalah 2/*/E, dengan satu atau n pekerjaan, dapat dianggap sebagai masalah urutan sederhana dari sublot yang sama, menggunakan aturan Johnson (Johnson, 1954) untuk menemukan urutan optimal dalam dua mesin. Seperti yang dapat diamati pada Tabel 1.1, hanya tiga masalah yang ditemukan. Masalah pekerjaan tunggal dengan nilai diskrit tetapi tidak menggunakan waktu penyiapan (Sen, Topaloglu & Benli, 1998). Makalah lain mengusulkan masalah pekerjaan n dengan nilai kontinu (Vickson & Alfredsson, 1992). Penelitian analitik lebih lanjut dilakukan pada makalah dan sublot sebelumnya. -waktu setup terpasang dimasukkan ke dalam model (Baker, 1995). Penulis lain menganggap waktu penyiapan sebagai masalah (Cetinkaya & Kayaligil, 1992; Kalir & Sarin, 2003). Untuk 2/1/C menggunakan sublot yang konsisten, tujuannya adalah untuk menentukan ukuran sublot yang optimal untuk semua mesin. Makalah pertama tentang masalah dengan nilai-nilai kontinu ditunjukkan ketika itu nyaman digunakan (Potts & Baker, 1989). Kemudian, berbagai bentuk masalah yang ada dalam literatur ditinjau dan beberapa wawasan struktural penting digeneralisasikan menggunakan nilai-nilai kontinu dan diskrit (Trietsch & Baker, 1993). Bertahun-tahun kemudian, apaper disajikan untuk menentukan keduanya, jumlah sublot dan ukuran sublot untuk satu masalah pekerjaan, dan juga untuk n pekerjaan, dengan mempertimbangkan waktu penyetelan dan alur tanpa menunggu (Sriskandarajah & Wagneur, 1999). Sebelumnya, solusi analitis diberikan menggunakan nilai diskrit, untuk masalah ketika tidak ada waktu setup yang dipertimbangkan (Sen et al., 1998). Penulis lain menggunakan representasi jaringan untuk menganalisis struktur alokasi sublot yang optimal (Chen & Steiner, 1999). Mereka mengusulkan metode solusi yang efisien berdasarkan sifat struktural memberikan hasil diskrit.

Categories
Uncategorized

Heuristik untuk meminimalkan nilai inventaris suku cadang

Heuristik untuk meminimalkan nilai inventaris suku cadang yang dapat diperbaiki dengan kendala layanan: Aplikasi untuk perusahaan penerbangan, Suku cadang yang dapat diperbaiki adalah jenis suku cadang yang dapat diperbaiki dan akhirnya digunakan kembali. Saat ini optimalisasi persediaan suku cadang yang dapat diperbaiki telah menjadi isu strategis di industri seperti maskapai penerbangan karena: (i) mereka melayani instalasi dengan biaya mati yang tinggi ; (ii) barang-barang yang sangat kritis sehingga ketika salah satu dari mereka tidak berfungsi maka pesawat harus tetap di darat, disebut juga kondisi pesawat di darat (AOG); (iii) tingkat inventaris yang tinggi diperlukan untuk memastikan ketersediaan tinggi dari instalasi yang dilayani; (iv) suku cadang yang dapat diperbaiki biasanya mahal dan oleh karena itu memperbaikinya menjadi pilihan yang baik untuk menghemat biaya; dan (v) nilai persediaan yang dihasilkan biasanya sangat besar, bahkan dalam industri ini diceritakan bahwa satu dari dua puluh pesawat selalu di darat dalam bentuk suku cadang. Tidak mengherankan selama beberapa tahun terakhir para peneliti telah berfokus pada pengembangan model untuk meningkatkan pengelolaan item-item ini. Tinjauan literatur lengkap tentang masalah ini dapat ditemukan di (Guide & Srivastava, 1997) dan (Kennedy, Patterson & Fredendall, 2002). Dalam praktiknya, kebijakan yang paling umum digunakan untuk mengelola suku cadang yang dapat diperbaiki adalah kebijakan penggantian penjualan stok dasar (S-1, S). Selain itu, sebagian besar barang yang dapat diperbaiki menunjukkan permintaan yang tidak menentu atau tidak menentu, karena permintaan nol merupakan permintaan yang paling sering per periode. Oleh karena itu, pendekatan tradisional gagal memberikan estimasi rasio pengisian (FR) yang dapat diterima dan sebagai konsekuensinya diperlukan prosedur yang tepat. Dalam konteks ini (Feeney & Sherbrooke, 1966) mengembangkan metode yang tepat untuk menghitung tingkat pengisian sebagai jumlah permintaan yang diharapkan yang dapat diisi segera dari stok yang ada, dengan asumsi permintaan terdistribusi Poisson majemuk. Beberapa tahun kemudian, (Muckstadt & Thomas, 1980) menerapkan pendekatan itu untuk permintaan terdistribusi Poisson yang menurunkan ekspresi yang mudah dihitung untuk menghitung rasio pengisian: (1) di mana S adalah tingkat stok dasar dan FL(·) adalah distribusi kumulatif fungsi permintaan selama waktu tunggu reparasi L. Baru-baru ini (Palmer, Babiloni, Cardós & Estelles, 2012) mengusulkan ekspresi umum untuk menghitung rasio pengisian untuk setiap permintaan diskrit, independen, dan terdistribusi secara identik:(2)Jika sebuah perusahaan memutuskan untuk menggunakan fill rate sebagai metrik tingkat layanan dan target yang sama untuk semua item, maka stok referensi akan menjadi satu unit untuk sebagian besar item karena sifat permintaannya yang tidak menentu, seperti yang akan dijelaskan nanti. Selanjutnya, rata-rata tingkat pengisian yang diharapkan akan jelas melebihi target yang berhubungan dengan kelebihan persediaan yang tidak perlu. Perlu dicatat bahwa tingkat pengisian rata-rata dapat dihitung (Thonemann, Brown & Hausman, 2002) sebagai rata-rata tingkat pengisian item yang dibobot dengan fraksi permintaan yang sesuai untuk setiap item. Perusahaan dapat melangkah lebih jauh dan dapat menetapkan target layanan tetap per kelas ABC, menggunakan nilai permintaan atau kriteria volume permintaan (Silver, Pyke & Peterson, 1998). Namun, pertanyaannya adalah apa target itu seharusnya. Literatur tidak membantu karena di satu penulis tampan (Armstrong, 1985) menegaskan bahwa item A harus memiliki target tertinggi untuk menghindari backlogs yang sering tetapi di sisi lain telah dikemukakan (Knod & Schonberger, 2001) bahwa item C harus memiliki nilai tertinggi. target layanan untuk menghindari berurusan dengan sering kehabisan stok. Selain itu (Zhang, Hopp & Supatgiat, 2001) telah mengusulkan kriteria peringkat baru sesuai dengan rasio D/L·c2 menjadi D permintaan tahunan yang diharapkan, L lead time dan c biaya unit. Baru-baru ini (Teunter, Babai & Syntetos, 2010) telah mempertimbangkan klasifikasi dari perspektif biaya persediaan dan telah mengusulkan peringkat kriteria biaya (D·b)(Q·h) menjadi b biaya kekurangan, h biaya penyimpanan unit dan Q urutan ukuran. Kriteria ini mencakup ukuran kekritisan barang, faktor yang dipertimbangkan oleh beberapa penulis terutama untuk manajemen suku cadang, berupa biaya kehabisan persediaan. Penulis mengklaim bahwa kriteria ini mengungguli yang sebelumnya. Namun, tidak dapat dilupakan bahwa: “Karena evaluasi subjektif dari biaya kehabisan persediaan diperlukan dalam banyak (jika tidak sebagian besar) situasi perencanaan persediaan, masalahnya bukan apakah akan membuat evaluasi seperti itu tetapi bagaimana membuat evaluasi” (Badinelli, 1986) . Oleh karena itu telah disarankan (Fogarty, Blackstone & Hoffman, 1991) bahwa biaya kehabisan persediaan harus diganti dengan tingkat layanan target yang sesuai. Kenyataannya, dalam praktiknya tidak mungkin untuk memberikan evaluasi yang objektif tentang biaya kehabisan stok untuk sebuah perusahaan penerbangan. Bagaimanapun, manajemen operasi harus selalu mengatasi tidak hanya aspek ekonomis dari keputusannya tetapi juga dampaknya terhadap kebutuhan keuangan perusahaan. Oleh karena itu, optimasi biaya persediaan telah menerima banyak pekerjaan, tetapi secara mengejutkan hal itu tidak terjadi pada optimasi nilai persediaan. Makalah ini berfokus pada kesenjangan ini sehingga tujuan utama dari makalah ini adalah untuk menyediakan prosedur untuk meminimalkan nilai persediaan sekaligus memenuhi target fillrate.

Categories
Uncategorized

Mengontrol Konduktivitas Material Pada Skala Nano

Para peneliti di Universitas Sains dan Teknologi Norwegia (NTNU) telah menemukan metode yang sepenuhnya baru untuk memeriksa sifat elektronik bahan oksida dan konduktivitas material. Mengontrol Konduktivitas Material Pada Skala Nano ini membuka pintu ke komponen yang lebih kecil dan mungkin elektronik yang lebih ramah lingkungan.

“Kami menemukan cara yang benar-benar baru untuk mengontrol konduktivitas material pada skala nano,” kata Profesor Dennis Meier dari Departemen Ilmu dan Teknik Material NTNU.

Salah satu aspek terbaik dari metode baru ini adalah tidak mengganggu properti material lainnya, seperti yang dilakukan metode sebelumnya. Hal ini memungkinkan untuk menggabungkan berbagai fungsi pada material yang sama, yang merupakan kemajuan penting dalam teknologi skala nano. “Yang sangat hebat adalah proyek ini dijalankan dari NTNU dan melibatkan orang-orang dari beberapa departemen. Kami juga mendapat manfaat dari fasilitas utama seperti NanoLab dan TEM (mikroskop elektron transmisi) Pusat Gemini.

Pendekatan interdisipliner ini menunjukkan apa yang dapat kami lakukan ketika kami bekerja sama, “kata Meier. Artikel baru di jurnal Nature Materials membahas temuan ini. Artikel tersebut telah menarik perhatian internasional bahkan sebelum dicetak. Kemungkinan yang ditawarkan oleh penemuan ini dibahas dalam Nature Materials edisi Agustus oleh para ahli terkemuka di bidangnya. Kami jarang berpikir tentang teknologi yang ada di balik menyalakan bola lampu atau penggunaan peralatan listrik kami.

Kontrol partikel bermuatan dalam skala kecil hanyalah bagian dari kehidupan sehari-hari. Tetapi pada skala nano yang jauh lebih kecil, para ilmuwan sekarang secara rutin dapat memanipulasi aliran elektron. Ini membuka kemungkinan untuk komponen yang lebih kecil di komputer dan ponsel yang hampir tidak menggunakan listrik. Namun, masalah mendasar tetap ada. Anda dapat mensimulasikan komponen elektronik berskala nano, tetapi beberapa konsep yang paling menjanjikan tampak saling eksklusif. Ini berarti Anda tidak dapat menggabungkan banyak komponen untuk membuat jaringan.

“Memanfaatkan fenomena kuantum membutuhkan ketelitian yang ekstrim untuk menjaga rasio yang tepat dari berbagai zat dalam material sambil mengubah struktur kimia material, yang diperlukan jika Anda ingin membuat sinapsis buatan untuk mensimulasikan sifat jalur saraf seperti yang kita ketahui dari biologi. , “Kata Meier. Upaya kolaboratif antardepartemen yang dipimpin oleh Profesor Meier telah berhasil mengelak beberapa masalah tersebut dengan mengembangkan pendekatan baru. “Pendekatan baru ini didasarkan pada eksploitasi penyimpangan ‘tersembunyi’ pada tingkat atom, yang disebut cacat anti-Frenkel,” kata Meier. Para peneliti telah berhasil menciptakan cacat tersebut sendiri, sehingga memungkinkan bahan isolasi menjadi konduksi listrik. Cacat pada material terkait dengan berbagai propertinya.

Namun, cacat anti-Frenkel dapat dimanipulasi sedemikian rupa sehingga perubahan konduktivitas tidak mempengaruhi struktur material yang sebenarnya atau mengubah sifat lainnya, seperti magnetisme dan feroelektrik. “Menjaga integritas struktural memungkinkan untuk merancang perangkat multifungsi menggunakan bahan yang sama. Ini adalah langkah besar menuju teknologi baru dalam skala nano,” kata Meier. Tim peneliti tersebut termasuk Profesor SM Selbach dari Departemen Ilmu dan Teknik Material, Profesor Antonius TJ van Helvoort dan Jaakko Akola dan Profesor Rekanan Per Erik Vullum dan David Gao dari Departemen Fisika, dan Profesor Madya Jan Torgersen dari Departemen Mekanik dan Teknik Industri.

Mengontrol Konduktivitas Material Pada Skala Nano

Keuntungan lain dari pendekatan baru ini adalah peneliti dapat menghapus komponen pada skala nano menggunakan perlakuan panas sederhana. Kemudian Anda dapat mengubah atau mengupgrade komponen material setelahnya. “Mungkin kita akan dapat menggunakan gadget elektronik kita lebih lama daripada mendaur ulang atau membuangnya. Kita bisa meningkatkannya saja. Ini pada dasarnya jauh lebih ramah lingkungan,” kata Meier. Perencanaan sedang dilakukan untuk upaya lebih lanjut untuk menggabungkan komponen yang berbeda. Pekerjaan ini akan dilakukan oleh kelompok FACET di Departemen Ilmu dan Teknik Material NTNU. Pekerjaan ini didukung oleh European Research Council melalui ERC Consolidator Grant yang diterima Meier tahun lalu. Center for Quantum Spintronics (QuSpin) yang terkenal juga terlibat. Tujuannya adalah untuk memanfaatkan muatan dan putaran elektron untuk memberi kita masa depan yang lebih ramah lingkungan.