Apakah Anda penasaran dengan ruang lingkup riset operasi pada tahun 2024? Jika ya, Anda berada di tempat yang tepat untuk mengeksplorasi pentingnya riset operasional pada tahun ini. Faktanya, profesional riset operasi memiliki peran krusial dalam meningkatkan proses pengambilan keputusan. Mereka mampu menyediakan akses ke seluruh kumpulan data yang relevan, mempertimbangkan berbagai opsi yang tersedia, dan melakukan prediksi serta estimasi risiko secara lebih akurat dibandingkan dengan perangkat lunak konvensional.

Ruang lingkup riset operasi 2024

Ruang lingkup riset operasi luas di sektor manajemen, administrasi, keuangan, pemerintahan, dan militer. Metode ini meningkatkan pengambilan keputusan organisasi.

Di sisi lain, Riset Operasi adalah pendekatan sistemik yang berakar pada ilmu komputer dan matematika. Oleh karena itu, ia hadir dengan cakupan yang sangat besar di semua sektor raksasa. Berikut lihat di bawah untuk pemahaman lebih dalam. 

• Manajemen pemasaran
• Penelitian dan pengembangan
• Telekomunikasi dan TI 
• Perencanaan keuangan, anggaran dan investasi 
• Manajemen produksi 
• Manajemen personalia 
• Operasi bisnis 
• Transportasi dan logistik
• Sumber daya manusia 
• Rencana pemerintah dan nasional 
• Pertanian dan lingkungan
• Sektor kesehatan 
• Bidang angkatan darat dan pertahanan 
• Energi dan utilitas

Apa Itu riset operasi?

Riset operasi adalah metode ilmiah pemecahan masalah dan pengambilan keputusan untuk manajemen organisasi swasta dan publik. Selain itu, penelitian operasional memungkinkan peneliti untuk memecah masalah menjadi beberapa bagian dan memberikan solusi nyata dengan menggunakan berbagai teknologi, metode matematika, analisis sistematis, dan pendekatan ilmiah. 

Definisi menurut para ahli

Berikut adalah beberapa definisi populer yang diberikan oleh para profesional industri. Harus memeriksanya. 

1. “Riset Operasi adalah studi sistematis dan berorientasi metode mengenai struktur dasar, karakteristik, fungsi, dan hubungan suatu organisasi untuk memberikan dasar yang masuk akal, ilmiah, dan kuantitatif bagi eksekutif dalam pengambilan keputusan.” – EL Arnoff dan MJ Netzorg

2. “Riset Operasi adalah pendekatan ilmiah untuk pemecahan masalah bagi manajemen eksekutif.” – HM Wagner

3. “Riset Operasi adalah bantuan bagi eksekutif dalam mengambil keputusan dengan menyediakan informasi kuantitatif yang dibutuhkan berdasarkan metode analisis ilmiah.” – C.Kittel

4. “Riset Operasi adalah penerapan metode, teknik, dan alat ilmiah terhadap masalah yang melibatkan pengoperasian suatu sistem sehingga dapat memberikan solusi optimal bagi mereka yang mengendalikan sistem tersebut.” – Pendeta CW

Pentingnya & kegunaan riset operasi

Di sini cari tahu pentingnya riset operasi dalam istilah awam. 

• Pengambilan keputusan, koordinasi, dan kontrol yang lebih baik 
• Solusi penuh realitas 
• Analisis yang ditingkatkan 
• Tingkatkan ROI dan maksimalkan keuntungan
• Memaksimalkan produktivitas 
• Sukses dalam persaingan dan pasar 

Sifat riset operasi

Anda dapat dengan mudah mengidentifikasi sifat riset operasi karena melibatkan hampir sama dengan ilmu manajemen. Oleh karena itu, ini mencakup pemecahan masalah, pengambilan keputusan, analisis sistematis, dan penerapan solusi yang lebih baik dalam situasi kehidupan nyata untuk pertumbuhan bisnis. 

Keterbatasan dalam riset operasi

Cari tahu keterbatasan dalam riset operasi yang disebutkan di bawah ini. 

• Berinvestasi pada alat dan teknologi canggih
• Sangat bergantung pada teknologi dan perangkat lunak 
• Membutuhkan tim ahli dan analis 
• Potensi mengambil keputusan yang salah

Karakteristik riset operasi

Berikut cari tahu daftar ciri-ciri riset operasi yang disebutkan di bawah ini. 

• Optimasi Implementasi : praktis
• Pendekatan interdisipliner : Penerapan
• Pendukung keputusan : Pendekatan obyektif 
• Memecahkan masalah yang kompleks : Pendekatan sistematis
•  Probabilitas dan statistik : Pemodelan & simulasi 

Fase dalam riset operasi

Ada beberapa fase utama dalam riset operasi yang dapat Anda temukan dalam daftar di bawah ini. 

• Fase penghakiman – Menentukan tujuan operasional dan mengidentifikasi masalah.
• Tahap penelitian – Mengamati dan menganalisis hipotesis dan model.
• Fase tindakan – Memberikan solusi termasuk asumsi, risiko, ruang lingkup, dan penerapan solusi dalam situasi kehidupan nyata. 

Model riset operasi

Berikut adalah model riset operasi yang dapat Anda temukan di bawah. 

• Model matematika : Model prediktif
• Model bahasa : Model dinamis
• Model fisik : Model statis 

Penerapan riset operasi

Temukan di bawah ini berbagai aplikasi dalam riset operasi. 

• Masalah distribusi 
• Pilihan portofolio terbaik 
• Campuran dan perencanaan produksi 
• Penugasan staf 
• Aplikasi keuangan

Metodologi dalam riset operasi 

Anda dapat mengetahui metodologi dalam riset operasi yang disebutkan di bawah ini. 

• Mengidentifikasi masalahnya
• Optimasi dan analisis 
• Menentukan solusi 
• Peramalan dan pemodelan prediktif
• Pengujian model dan solusi 
• Kontrol dan implementasi solusi 

Keterampilan yang dibutuhkan dalam riset operasi

Berikut adalah daftar keterampilan yang dibutuhkan dalam riset operasi yang disebutkan di bawah ini. 

• Keterampilan matematika : terbaik Analisis tren 
• Reduksi data : melakukan model simulasi
• Keterampilan pemecahan masalah yang kuat  : Berpikir analitis dan kritis 
• Kemampuan berorganisasi : Pengambilan keputusan yang penuh kekuatan 

Pekerjaan & gaji dalam riset operasi

Pekerjaan : Gaji rata-rata 

• Manajer proyek : INR 4-28 LPA
• Analis data : INR 5-11 LPA 
• Analis Operasi  : INR 4-8 LPA 
• Analis Penjaminan Mutu : INR 6-10 LPA 
• Analis Proyek : INR 7-13 LPA 
• Analis Riset : INR 4-9 LPA 
• Analis Riset Operasi : INR 6-12 LPA 
• Analis Bisnis : INR 9-15 LPA 
• Analis Sistem : INR 2-18 LPA 

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apa ruang lingkup riset operasi?

JAWABAN: Ruang lingkup riset operasi adalah di bidang kesehatan, manajemen keuangan, administrasi rumah sakit, dan sektor publik.

Apa sifat dan ruang lingkup riset operasi?

JAWABAN: Sifat riset operasi adalah tentang pengambilan keputusan rasional sambil mempertimbangkan semua situasi kompleks dan hasil prediktif di sektor-sektor seperti bisnis, layanan kesehatan, manajemen keuangan, administrasi rumah sakit, dll.

Apa ruang lingkup dan keterbatasan riset operasi?

JAWABAN: Cakupan riset operasi cukup luas di bidang administrasi bisnis, manajemen keuangan, dan TI namun membatasi spesialis dalam sangat bergantung pada teknologi, berinvestasi pada teknologi dan perangkat lunak berbiaya tinggi, dan risiko pengambilan keputusan yang salah. 

Apa saja tahapan riset operasi?

JAWABAN: Tahapan riset operasi meliputi formulasi, analisis, dan interpretasi.

_{Disadur dari: visagurukul.com}

Pendahuluan

Komunitas ilmu komputer dan riset operasi telah berupaya memecahkan masalah dunia nyata yang kompleks dan berskala besar. Pada artikel sebelumnya (Musim Gugur 2020), saya menjelaskan algoritma dasar yang mengubah komputasi ilmiah dalam matematika, ilmu komputer, dan riset operasi. Saat memecahkan masalah berskala besar, penting untuk menemukan solusi yang layak dan meningkatkan solusi agar menyatu dengan solusi global yang optimal. Namun, menemukan solusi yang tepat sulit dilakukan karena sumber daya terbatas, dan sebagian besar masalah optimasi bersifat kompleks. Metaheuristik dapat mengatasi kesulitan ini dengan menawarkan solusi perkiraan .

Memahami kompleksitas komputasi sangat penting untuk mendapatkan manfaat metaheuristik. Dalam teori kompleksitas komputasi, kita hanya mengetahui beberapa algoritma yang dijamin akan menyatu ke optimalitas dalam waktu proses yang wajar (algoritma waktu polinomial). Namun, banyak permasalahan dunia nyata yang bersifat NP (non-deterministik). yaitu, dengan adanya solusi terhadap masalah tersebut, kita dapat memverifikasi solusi tersebut dalam jangka waktu yang wajar. Apakah P ≠ NP? Pencarian algoritma waktu polinomial untuk permasalahan NP-complete masih dalam proses. Masalah NP-complete adalah yang tersulit di NP. Jika ada masalah NP-complete yang dapat diselesaikan dalam waktu P, maka semua masalah dalam NP dapat diselesaikan dalam waktu p.

Artikel ini terinspirasi dari artikel sebelumnya tentang "Algoritma yang mengubah dunia" pada edisi Musim Gugur 2020. Melanjutkan ini, saya membagikan lima algoritma meta-heuristik teratas (Algoritma Genetika, Simulated Annealing, Tabu Search, Swarm Intelligence Algorithm, Variable Neighborhood Search) untuk menyelesaikan masalah optimasi kompleks yang sulit diselesaikan secara optimal menggunakan teknik optimasi tradisional.

Algoritma metaheuristik

Algoritma metaheuristik adalah prosedur pencarian yang dirancang untuk menemukan, solusi yang baik terhadap masalah optimasi yang kompleks dan sulit diselesaikan secara optimal. Sangat penting untuk menemukan solusi yang mendekati optimal berdasarkan informasi yang tidak sempurna atau tidak lengkap di dunia nyata dengan sumber daya yang terbatas (misalnya, daya dan waktu komputasi). Munculnya metaheuristik untuk memecahkan masalah optimasi tersebut adalah salah satu pencapaian paling menonjol dalam dua dekade terakhir dalam riset operasi.

Terdapat tantangan yang memerlukan perhatian untuk mengembangkan solusi yang lebih baik dibandingkan pendekatan tradisional yang ada. Algoritma metaheuristik yang berbeda dijelaskan oleh penulis yang cukup luas untuk berbagai aplikasi untuk menyelesaikan masalah optimasi non-linier non-cembung. Dalam optimasi kombinatorial, tidak mungkin untuk memecahkan masalah spesifik yang bersifat NP-hard (yaitu, dalam jangka waktu yang wajar). Dengan demikian, metaheuristik seringkali dapat menemukan solusi yang baik dengan upaya komputasi yang lebih sedikit dibandingkan algoritma optimasi, metode iteratif, dan heuristik serakah sederhana. Ada berbagai jenis masalah yang tidak praktis untuk diselesaikan menggunakan algoritma optimasi menuju optimalitas global. Misalnya, masalah optimasi menjadi kompleks ketika terdapat variabel acak stokastik dalam tujuan atau batasan. Oleh karena itu, tidak mudah untuk menyelesaikan program stokastik skala besar menggunakan pemrograman stokastik atau teknik optimasi yang kuat.

Metaheuristik dapat memainkan peran kunci dalam domain yang berbeda. Intinya, banyak masalah optimasi yang merupakan fungsi multi-tujuan dengan batasan non-linier. Misalnya, sebagian besar masalah optimasi teknik sangat non-linier sehingga memerlukan solusi terhadap masalah multi-tujuan. Di sisi lain, masalah kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin sangat bergantung pada kumpulan data yang besar, dan sulit untuk merumuskan masalah pengoptimalan yang harus diselesaikan agar optimal. Oleh karena itu, metaheuristik memainkan peran penting dalam memecahkan masalah praktis yang sulit diselesaikan dengan metode optimasi konvensional.

Algoritme metaheuristik diklasifikasikan berdasarkan cara mereka beroperasi pada ruang pencarian [3] seperti pencarian yang terinspirasi dari alam vs. yang terinspirasi dari alam, pencarian berbasis populasi vs. titik tunggal, fungsi tujuan dinamis vs. statis, struktur satu vs. berbagai lingkungan. , penggunaan memori vs. metode tanpa memori. Tujuan artikel ini bukan untuk membandingkan teknik pencarian dan optimasi. Namun demikian, penting untuk mempertanyakan apakah metode pencarian konvensional memenuhi persyaratan ketahanan. Metaheuristik cocok untuk eksploitasi dan eksplorasi ruang solusi.

Sekarang, mari kita jelajahi beberapa algoritma metaheuristik. Selain perspektif algoritmiknya, skenario kehidupan nyata dari alokasi tanggap darurat kecelakaan laut dan penerapan metaheuristik akan dicontohkan.

Algoritma genetika

Algoritma Genetika (GA) merupakan suatu metaheuristik yang dimotivasi oleh proses evolusi seleksi alam dan genetika alam. Algoritma [9] menggabungkan kelangsungan hidup yang terkuat di antara struktur string dengan pertukaran informasi yang terstruktur namun acak untuk membentuk algoritma pencarian. Aspek kunci dari algoritma genetika adalah keseimbangan antara efisiensi dan kemanjuran yang diperlukan untuk bertahan hidup dalam berbagai lingkungan persaingan yang keras.

Algoritma genetika terbukti secara teoritis dan empiris memberikan pencarian yang kuat dalam ruang yang kompleks. Di GA, kumpulan rangkaian solusi awal dihasilkan dan disimpan dalam kumpulan populasi. Urutan ini mewakili representasi genetik dari domain solusi. Fungsi kebugaran yang menggambarkan nilai solusi dari fungsi tujuan ditentukan. Dengan menggunakan operator seleksi, solusi dua orang tua dari populasi menjalani operator genetik seperti persilangan dan mutasi dengan probabilitas yang terkait. Kromosom induk menghasilkan kromosom keturunan melalui operator crossover untuk mewakili solusi anak, yaitu anak1 dan anak2. Kromosom keturunan ini mengalami mutasi (pertukaran alel) operator. Fungsi kesesuaian (objektif) dievaluasi untuk solusi anak-anak, dan populasi diperbarui berdasarkan keunggulan (Elitisme) dari fungsi kesesuaian. Algoritma ini diulangi hingga generasi maksimum atau hingga kondisi berhenti. Umumnya, urutan solusi dikodekan dalam struktur biner atau bit string untuk mewakili solusi.

Perhatikan contoh pengalokasian wadah respons (misalnya r v ₁ , r v ₂ , r v ₃ , r v ₄ , dan r v ₅ ) pada beberapa lokasi kecelakaan, misalnya s ₁ , s ₂ , s ₃ , s ₄ dan hal ₅ . Representasi kromosom urutannya adalah [ s ₁  −  s ₃  −  s ₄  −  s ₂  −  s ₅ ] . " Anak " mewakili usulan "Adegan Kecelakaan" untuk menetapkan "Kapal Respons". Ada beberapa jenis operator crossover yang digunakan di GA. Operator crossover seperti crossover titik tunggal, crossover dua titik, crossover k-point, pengkodean berbasis prioritas, dan crossover seragam banyak digunakan. Contoh persilangan satu titik ditunjukkan di bawah ini yang dapat membelah kromosom induk pada titik tertentu.

Kapal Responr v ₁r v ₂r v ₃r v ₄r v ₅
Induk (Adegan Kecelakaan)hal ₁hal ₂hal ₃hal ₄hal ₅
Anakhal ₄hal ₅hal ₁hal ₂hal ₃(Persilangan)Anakhal ₄hal ₅hal ₃hal ₂hal ₁(Mutasi)

Dalam mutasi, salah satu urutan anak ditukar, misalnya s ₁ ditukar dengan s ₃ . Kondisi penghentian bergantung pada jenis masalah optimasi kombinatorial. Umumnya, generasi maksimum dan waktu berjalan maksimum dianggap sebagai kriteria penghentian. Namun, kondisi penghentian dapat didasarkan pada waktu penghentian dan generasi penghentian maksimum. Alur proses umum pengembangan Algoritma Genetika ditunjukkan pada Algoritma 1.
Beberapa penerapan GA adalah pemilihan fitur dan penyetelan hyperparameter dalam pembelajaran mesin, aplikasi teori permainan, masalah penjadwalan, optimasi struktur molekul, pemrograman non-linier, dan matematika keuangan. Model alokasi kapal respons menggunakan GA diusulkan pada [14] untuk mendukung rencana kontinjensi tumpahan minyak.

Algoritma 1: Algoritma genetika

^{_{Sumber:https://www.informs.org}}

Simulated annealing

Simulated annealing (SA) [12] terutama terinspirasi oleh anil: operasi pemanasan dan pendinginan terkontrol dalam metalurgi.
Alur proses umum dari algoritma SA ditunjukkan pada Algoritma 2. Solusi lingkungan dihasilkan menggunakan prosedur pencarian lokal menggunakan benih awal ( s ₀ ) dan suhu. Nilai kesesuaian fungsi tujuan dievaluasi untuk solusi benih dan lingkungan ini. Misalkan δ adalah selisih antara nilai fungsi kebugaran. Jika δ  < 0 , solusi tetangga diterima, jika tidak, solusi tetangga diterima dengan kepadatan probabilitas Boltzmann $e^{(\frac{-\delta}{T})}$ . Dengan demikian, eksploitasi (pencarian ekstensif dalam ruang pencarian yang telah diketahui sebelumnya) dan eksplorasi (menjelajahi peluang baru dalam ruang pencarian yang lebih luas) diterapkan pada ruang pencarian. Dalam proses pendinginan, algoritma dikonvergensi ke solusi perkiraan, keluar dari local optima untuk menemukan solusi yang mendekati optimal. Pendinginan lambat yang diimplementasikan dalam algoritma SA diinterpretasikan sebagai proses eksplorasi yang melibatkan sedikit penurunan kemungkinan menerima solusi yang lebih buruk ketika ruang solusi dieksplorasi. Singkatnya, algoritma SA berperilaku seperti heuristik pendakian bukit tetapi dengan kekuatan lebih besar untuk tidak terjebak dalam local optima [19].

Algoritma 2: Algoritma Simulasi Annealing

^{_{Sumber:https://www.informs.org}}

Meskipun SA biasanya mencapai solusi perkiraan minimum global, SA mungkin cukup untuk menyelesaikan banyak masalah praktis dan implementasi. Penerapan SA mencakup masalah penjual keliling, masalah pewarnaan grafik, perutean dan perluasan kendaraan, integrasi skala sangat besar dan desain komputer, serta masalah penjadwalan. Beberapa varian SA yang dikemukakan penulis adalah quantum annealing, dual-phase Evolution, stochastic tunneling, dan parallel tempering. Perutean kapal yang optimal dapat diusulkan dengan menggunakan SA [13] yang meminimalkan waktu pelayaran dan memaksimalkan keselamatan pelayaran.

Tabu search
Tabu search (TS), algoritma metaheuristik lainnya, didasarkan pada struktur memori dan menggunakan metode pencarian lokal untuk menemukan solusi potensial dengan memeriksa tetangganya untuk menemukan solusi yang lebih baik [8]. Umumnya, metode pencarian lokal terjebak di wilayah suboptimal. TS meningkatkan proses pencarian dengan membatasi (selanjutnya disebut Tabu) pengulangan solusi yang sama agar tidak kembali ke solusi yang dikunjungi sebelumnya. TS memiliki banyak kesamaan dengan SA, dan keduanya melibatkan pendakian bukit dan kemungkinan eksplorasi. Struktur memori mendefinisikan seperangkat aturan yang digunakan untuk memfilter solusi dari pencarian lingkungan. Lebih umum lagi, daftar Tabu terdiri dari solusi yang ditentukan oleh tenurial Tabu (jumlah iterasi) dimana solusi tersebut tetap berada dalam keranjang solusi. Struktur memori yang digunakan dalam TS dapat dibagi menjadi tiga kategori [7]:

• Memori jangka pendek: Jika solusi potensial muncul dalam daftar Tabu, solusi tersebut tidak dapat ditinjau kembali hingga mencapai masa berlaku Tabu

• Memori perantara: Aturan intensifikasi digunakan untuk meningkatkan ruang pencarian

• Memori jangka panjang: Aturan diversifikasi yang mendorong pencarian ke wilayah baru. Penyetelan ulang diterapkan jika solusi terhenti di wilayah dataran tinggi atau sub-optimal

Algoritma pencarian lokal sederhana ditunjukkan di bawah ini dalam Algoritma 3. TS menggunakan pencarian lokal atau prosedur pencarian lingkungan terdekat (serakah) untuk berpindah dari satu solusi potensial secara iteratif, s ₀ ke solusi yang lebih baik s dengan operasi sederhana σ di lingkungan s ₀ , hingga beberapa kriteria penghentian terpenuhi. Banyak heuristik pencarian lokal yang tersedia dalam praktiknya, termasuk penurunan paling curam, 2-opt, 3-opt, R-opt, tetangga terdekat, dan penurunan acak.

Algoritma 3: Algoritma Pencarian Lokal [19]

 

^{_{Sumber:https://www.informs.org}}

 

Algoritme ini dimulai dengan inisialisasi dan solusi acak. Dalam setiap iterasi, solusi baru ditemukan dengan melakukan pergerakan lokal terhadap solusi saat ini. Solusi tetangga adalah yang terbaik di antara semua (atau sebagian) solusi yang mungkin dalam lingkungan tersebut dengan menggunakan operator N ( σ ) . Dalam proses eksplorasi, solusi yang baru-baru ini dikunjungi tidak boleh dikunjungi, sehingga mempertahankan daftar tabu untuk membatasi pergerakan solusi dalam proses pencarian lokal. Oleh karena itu, kami memiliki lingkungan dinamis dibandingkan dengan lingkungan statis yang diperoleh dari algoritma pencarian lokal lainnya. Biasanya, ada tiga jenis daftar tabu yang dikelola menggunakan struktur memori: 1) Memori jangka panjang yang menyimpan riwayat melalui seluruh proses eksplorasi dan mengatur ulang proses pencarian yang terjebak dalam optima lokal, 2) memori perantara untuk meningkatkan ruang pencarian dan 3) memori jangka pendek untuk menyimpan solusi yang paling baru dikunjungi sebagai gerakan tabu.

Pencarian Tabu sangat efisien dan keluar dari solusi lokal untuk menemukan solusi yang mendekati optimal. Beberapa aplikasi penyelesaian masalah kombinatorial menggunakan Tabu search adalah Penjadwalan, penetapan jalur komunikasi, pewarnaan graf, partisi graf, penjadwalan job shop, pengenalan pola jaringan syaraf tiruan, dan masalah perutean [7]. Alokasi tempat berlabuh yang optimal, mirip dengan tempat parkir mobil , untuk kapal diusulkan pada [4] menggunakan algoritma Tabu Search.

Algoritma 4: Algoritma Pencarian Tabu

 

^{_{Sumber:https://www.informs.org}}

 

Algoritma kecerdasan kawanan

Algoritma Kecerdasan Kawanan terinspirasi oleh perilaku sosial kawanan burung, penggembalaan hewan, pertumbuhan bakteri, dan kawanan ikan. Sistem intelijen gerombolan, awalnya dikembangkan dalam sistem robot seluler [1], biasanya terdiri dari populasi agen sederhana yang berinteraksi secara lokal satu sama lain dan dengan lingkungannya. Para peneliti mengusulkan beberapa algoritma kecerdasan gerombolan yang terinspirasi dari alam untuk memecahkan masalah kombinatorial hingga mencapai solusi yang mendekati optimal. Algoritma seperti optimasi koloni semut [5], optimasi kawanan partikel (PSO) [11], optimasi koloni lebah, pencarian kukuk adalah beberapa algoritma terkenal di bawah kecerdasan gerombolan.

PSO [11] adalah algoritma evolusioner berbasis populasi di mana solusi terbaik dapat direpresentasikan sebagai vektor dalam ruang berdimensi n. Dalam setiap iterasi, kecepatan ( vi _j ) dan posisi ( xi ₎ partikel dikontrol agar menyatu ke solusi mendekati optimal yang memaksimalkan atau meminimalkan fungsi tujuan. Partikel bergerak melalui ruang solusi dan dievaluasi berdasarkan fungsi kebugaran. Pada setiap iterasi, partikel diupdate dengan dua nilai yaitu p _B e s t dan g _B e s t . p _B e s t ( y _i j ) adalah solusi terbaik yang dicapai sejauh ini, sedangkan g _B e s t ( ŷ _j ) adalah nilai terbaik kedua yang diperoleh partikel mana pun dalam populasi. Representasi skematis dari _{p Best dan g Best} ditunjukkan _pada Gambar _{1. Dengan demikian ,} eksplorasi terjadi _{dengan pencarian lingkungan dan mengurangi kerentanan PSO untuk masuk ke dalam local optima tetapi} memperlambat kecepatan konvergensi.

^{_{Sumber:https://www.informs.org}}

Gambar 1: Konstruksi komponen kecepatan segerombolan partikel

Posisi partikel diubah dengan menambahkan kecepatan, v _i ( t ) , ke posisi saat ini, seperti pada Persamaan di bawah, dengan x _i (0) ∼ U( x _m i n , x _m a x ).

x _saya ( t  + 1) =  x _saya ( t ₎ +  vi ( t  + 1)

Untuk g _B e s t PSO, kecepatan partikel i dihitung seperti pada Persamaan di bawah, dimana c ₁ dan c ₂ adalah konstanta percepatan. Algoritma PSO ditunjukkan di bawah ini pada Algoritma 5.

v _i j ( t  + 1) =  v _i j ( t ) +  c ₁ r _1 j ( t )[ y _i j ( t ) −  x _i j ( t )] +  c ₂ r _2 j ( t )[ ŷ _j ( t ) −  x _saya j ( t )]

Algoritma 5: Algoritma Particle Swarm Optimization

^{_{Sumber:https://www.informs.org}}

PSO dapat diterapkan pada berbagai masalah optimasi [20], termasuk sistem infrastruktur sipil, perkiraan kecelakaan lalu lintas, rekayasa struktural, modalitas multi-ambang batas untuk deteksi wilayah mencurigakan pada mammogram, konfigurasi ulang susunan fotovoltaik, sistem tenaga, dan perakitan sistem robot angkutan kereta api. Beberapa aplikasi menarik termasuk investigasi teknologi gerombolan NASA untuk pemetaan planet, film 'Batman Returns' yang menggunakan teknologi gerombolan untuk rendering, menggambarkan pergerakan penguin, dan trilogi film 'Lord of the Rings' yang memanfaatkan teknologi serupa selama adegan pertempuran .

Sebagai gambaran, dalam kasus sistem tanggap darurat tumpahan minyak di laut, alokasi dan pengerahan kapal tanggap (misalnya kapal penyelamat) dapat dioptimalkan dengan menggunakan PSO, seperti yang diusulkan dalam [21]. Dalam operasi pemulihan minyak, tujuan utamanya adalah mengumpulkan minyak sebanyak mungkin, dan ini merupakan operasi yang bergantung pada waktu. Rencana respons optimal (dengan mempertimbangkan alokasi sumber daya, perilaku pemulihan skimmer, ruang untuk membawa peralatan transportasi kapal, dan pemanfaatan sumber daya dari pusat respons) yang diusulkan dalam penelitian ini memulihkan sekitar 80,28% minyak yang tumpah dalam 48 jam respons pertama.

^{_{Sumber:https://www.informs.org}}

Gambar 2: Tanggap Darurat Kecelakaan Laut, menggunakan PSO [21]

 

Variable neighborhood search

Algoritma Variable Neighborhood Search (VNS) [16] mengeksplorasi lingkungan yang jauh dari solusi awal dan berpindah ke solusi baru yang lebih baik. Mirip dengan pencarian Tabu, metode pencarian lokal diterapkan berulang kali untuk mendapatkan solusi di lingkungan sekitar ke local optima dan keluar dari lembah yang menampung solusi tersebut. Karakteristik ini membantu VNS dalam menyelesaikan program linear, non-linear, integer, dan mixed-integer. VNS menggunakan pencarian lokal sederhana ditambah dengan algoritma heuristik perbaikan pertama dan perubahan lingkungan; ia memiliki proses eksploitasi dan eksplorasi yang mirip dengan metaheuristik lainnya.

Detail dari algoritma VNS ditunjukkan pada Algoritma 10. Mula-mula, heuristik perbaikan pertama dipanggil untuk mencari local optima, dengan mempertimbangkan wilayah solusi yang layak, seperti pada Algoritma 6. Kemudian, heuristik lingkungan dipanggil untuk keluar dari lokal. optima untuk menemukan solusi yang lebih baik di area kelayakan baru, seperti pada Algoritma 7. Algoritma ini diulangi hingga iterasi maksimum yang telah ditetapkan dan waktu pengoperasian CPU. Selain heuristik perbaikan pertama, pencarian lokal sederhana dapat digunakan untuk operasi pencarian lokal, seperti pada Algoritma 3.

Algoritma 6: Heuristik perbaikan pertama [10]

 

Algoritma 7: Heuristik perubahan lingkungan [10]

 

 

Algoritma 8: Algoritma Variable Neighborhood Search [10]

 

^{_{Sumber:https://www.informs.org}}

Varian dari VNS [6] menggunakan pencarian lingkungan deterministik, tidak seperti struktur lingkungan tunggal. 'Shaking' merupakan langkah tambahan yang dilakukan untuk mencari alternatif solusi terbaik dari ^{lingkungan k} secara acak. Demikian pula, VNS tereduksi, VNS miring, dekomposisi pencarian variabel, VNS paralel adalah teknik yang banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah pemrograman matematika [10]. Secara keseluruhan, VNS sederhana dan dapat diterapkan secara luas. Lebih efisien untuk menghasilkan kualitas solusi yang baik dalam waktu CPU yang wajar. Penerapan VNS meliputi teori lokasi, desain jaringan, ukuran lot, masalah pengumpulan, keandalan, geometri, dan desain telekomunikasi.

Ringkasan ringkasnya

Metaheuristik digunakan untuk menemukan solusi yang cukup baik untuk masalah optimasi. Metaheuristik lebih sederhana untuk dirancang dan diimplementasikan [17]. Beberapa algoritma metaheuristik mapan yang dapat menyelesaikan masalah optimasi dalam jangka waktu yang wajar dijelaskan dalam artikel ini. Pengembangan algoritma yang efektif adalah proses perbaikan yang berkelanjutan. Beberapa prosedur pencarian, algoritma yang terinspirasi dari alam sedang dikembangkan untuk memecahkan berbagai masalah optimasi yang kompleks.

Mengingat kelebihannya, metaheuristik adalah strategi yang memandu proses pencarian. Ada teknik pencarian lokal sederhana hingga proses pembelajaran kompleks yang tersedia dalam bentuk algoritma berulang. Metaheuristik adalah metode solusi perkiraan dan biasanya bersifat non-deterministik [3]. Aspek penting dari metaheuristik bukanlah masalah yang spesifik, dan karenanya masalah optimasi apa pun dapat diselesaikan dengan mudah untuk dipahami. Namun demikian, meskipun popularitas dan kemanjuran praktisnya, metode metaheuristik memberikan kualitas solusi yang tidak memadai. Ini sangat bergantung pada implementasi yang tepat dan penyetelan hyperparameter, yang merupakan lanskap pengoptimalan lainnya [2].

Mempertimbangkan platform implementasi metaheuristik untuk memecahkan masalah dunia nyata, MATLAB [15] memiliki algoritma GA, SA, dan gerombolan partikel bawaan. Demikian pula, banyak paket dikembangkan menggunakan berbagai bahasa pemrograman seperti C  ++ , Java, dan Python (misalnya, [18]) untuk memecahkan masalah optimasi.

_{Disadur dari: informs.org}

Riset operasi dan ilmu data adalah dua bidang yang memanfaatkan metode analitis dan pemodelan statistik untuk memecahkan masalah bisnis yang kompleks dan mendorong pengambilan keputusan berdasarkan data. Di permukaan, keduanya mungkin terlihat sangat mirip – namun ada beberapa perbedaan utama antara disiplin ilmu ini yang penting untuk dipahami.

Jika Anda kekurangan waktu, inilah jawaban cepatnya: Riset operasi berfokus pada optimalisasi operasi bisnis dan sumber daya melalui analisis kuantitatif dan pemodelan matematis . Ilmu data memanfaatkan metode statistik dan pembelajaran mesin untuk mengekstrak wawasan dan memprediksi hasil dari kumpulan data yang besar dan kompleks.

Mendefinisikan riset operasi

Riset Operasi (OR) adalah bidang studi yang menggabungkan pemodelan matematika, analisis statistik, dan teknik optimasi untuk memecahkan masalah kompleks di berbagai industri. Hal ini melibatkan penerapan metode kuantitatif dalam proses pengambilan keputusan, dengan tujuan meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional.

Pemodelan dan optimasi matematika

Salah satu aspek kunci dari Riset Operasi adalah penggunaan model matematika untuk mewakili sistem dunia nyata. Model-model ini membantu dalam memahami proses yang mendasarinya dan mengidentifikasi cara paling efisien untuk mengalokasikan sumber daya, menjadwalkan tugas, dan membuat keputusan.

Teknik optimasi kemudian diterapkan pada model ini untuk menemukan solusi terbaik, dengan mempertimbangkan berbagai kendala dan tujuan.

Fokus pada efisiensi operasional

Riset Operasi terutama berfokus pada peningkatan efisiensi operasional, yang melibatkan memaksimalkan output sambil meminimalkan biaya, waktu, dan sumber daya lainnya. Dengan menganalisis data dan membuat keputusan yang tepat, para profesional OR berupaya mengoptimalkan proses, meningkatkan produktivitas, dan mengurangi pemborosan.

Hal ini dapat menghasilkan penghematan biaya yang signifikan dan peningkatan profitabilitas bagi bisnis.

Analisis preskriptif

Analisis preskriptif adalah cabang Riset Operasi yang lebih dari sekadar analisis deskriptif dan prediktif. Meskipun analisis deskriptif berfokus pada analisis data historis, dan analisis prediktif bertujuan untuk memperkirakan hasil di masa depan, analisis preskriptif memberikan rekomendasi mengenai tindakan terbaik untuk mencapai tujuan tertentu.

Hal ini mempertimbangkan berbagai skenario, kendala, dan tujuan untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti kepada pengambil keputusan.

Riset Operasi adalah bidang multidisiplin yang diambil dari matematika, statistik, ilmu komputer, ekonomi, dan disiplin ilmu lainnya. Ini memiliki aplikasi di berbagai industri, termasuk logistik, manajemen rantai pasokan, perawatan kesehatan, keuangan, dan transportasi.

Dengan menggunakan teknik analisis tingkat lanjut, peneliti operasi membantu organisasi membuat keputusan berdasarkan data dan meningkatkan kinerja secara keseluruhan.

Mendefinisikan ilmu data

Ilmu Data adalah bidang multidisiplin yang menggabungkan berbagai teknik dan metodologi untuk mengekstrak wawasan dan pengetahuan berharga dari sejumlah besar data. Ini melibatkan penggunaan analisis statistik, pembelajaran mesin, dan analisis prediktif untuk mengungkap pola, tren, dan hubungan dalam kumpulan data.

Ilmuwan Data menggunakan berbagai alat dan bahasa pemrograman seperti Python dan R untuk memanipulasi dan menganalisis data, dan mereka sering kali bekerja dengan kumpulan data besar yang memerlukan keterampilan komputasi tingkat lanjut.

Analisis statistik dan pembelajaran mesin

Analisis statistik memainkan peran penting dalam ilmu data karena membantu memahami pola dan hubungan yang mendasari data. Ilmuwan Data menggunakan teknik statistik untuk mengidentifikasi korelasi, menguji hipotesis, dan membuat prediksi berdasarkan data.

Mereka juga menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk mengembangkan model yang dapat secara otomatis belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit.

Algoritme pembelajaran mesin dirancang untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu. Mereka dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah, seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan sistem rekomendasi.

Dengan memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin, Data Scientist dapat mengekstrak wawasan dan prediksi berharga dari kumpulan data yang besar dan kompleks.

Fokus Pada Analisis Prediktif

Ilmu Data terutama berfokus pada analisis prediktif, yang melibatkan penggunaan data historis untuk membuat prediksi tentang peristiwa atau tren di masa depan. Dengan menganalisis pola dan tren masa lalu, Data Scientist dapat mengembangkan model yang dapat memprediksi hasil di masa depan dengan tingkat akurasi tertentu.

Prediksi ini dapat digunakan untuk membuat keputusan yang tepat dan mendorong strategi bisnis.

Salah satu keunggulan utama analisis prediktif adalah kemampuannya mengidentifikasi potensi peluang dan risiko. Misalnya, dalam industri keuangan, analisis prediktif dapat digunakan untuk mendeteksi penipuan, mengidentifikasi potensi peluang investasi, atau menilai kelayakan kredit.

Dalam layanan kesehatan, ini dapat digunakan untuk memprediksi pola wabah penyakit atau mengidentifikasi pasien yang berisiko mengalami kondisi medis tertentu.

Analisis deskriptif dan prediktif

Meskipun Ilmu Data terutama berfokus pada analisis prediktif, ia juga melibatkan analisis deskriptif. Analisis deskriptif melibatkan merangkum dan memvisualisasikan data untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang keadaan saat ini. Ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan seperti “Apa yang terjadi?”

dan “Mengapa itu terjadi?”. Dengan menganalisis data historis, Data Scientist dapat mengidentifikasi tren, pola, dan outlier yang dapat memberikan wawasan berharga untuk pengambilan keputusan.

Teknik analisis deskriptif mencakup visualisasi data, analisis data eksplorasi, dan statistik ringkasan. Teknik-teknik ini membantu Data Scientist untuk memahami karakteristik data, mengidentifikasi outlier dan anomali, serta memperoleh wawasan awal sebelum beralih ke teknik pemodelan prediktif yang lebih canggih.

Persamaan antara riset operasi dan ilmu data

• Memanfaatkan metode kuantitatif dan analitis

Baik Riset Operasi maupun Ilmu Data sangat bergantung pada metode kuantitatif dan analitis untuk memecahkan masalah yang kompleks. Riset Operasi, juga dikenal sebagai OR, menggunakan model matematika dan teknik optimasi untuk menemukan solusi paling efisien terhadap permasalahan di berbagai bidang seperti logistik, manajemen rantai pasokan, dan alokasi sumber daya.

Ilmu Data, di sisi lain, menggunakan analisis statistik, algoritme pembelajaran mesin, dan teknik visualisasi data untuk mengekstrak wawasan dan membuat prediksi dari kumpulan data besar.

• Andalkan data untuk mendorong keputusan

Kedua disiplin ilmu ini sangat bergantung pada data untuk mendorong proses pengambilan keputusan. Riset Operasi menggunakan data historis dan real-time untuk mengembangkan model matematika yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan berdasarkan informasi tentang alokasi sumber daya, perencanaan produksi, dan manajemen inventaris.

Demikian pula, Ilmu Data mengandalkan penambangan dan analisis data untuk mengungkap pola, tren, dan korelasi yang dapat digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan data. Baik itu mengoptimalkan rute transportasi atau memprediksi perilaku pelanggan, Riset Operasi dan Ilmu Data menggunakan data sebagai landasan pengambilan keputusan.

Dapat menginformasikan strategi bisnis

Riset Operasi dan Ilmu Data dapat memainkan peran penting dalam menentukan strategi bisnis. Dengan memanfaatkan metode kuantitatif dan analitis, disiplin ilmu ini dapat memberikan wawasan dan rekomendasi yang membantu perusahaan mengoptimalkan operasi mereka, mengurangi biaya, dan meningkatkan efisiensi.

Riset Operasi dapat membantu perusahaan mengidentifikasi hambatan dalam rantai pasokan mereka, mengoptimalkan jadwal produksi, dan meminimalkan biaya transportasi. Demikian pula, Ilmu Data dapat membantu perusahaan mengidentifikasi peluang pasar baru, memahami preferensi pelanggan, dan meningkatkan kampanye pemasaran.

Pada akhirnya, Riset Operasi dan Ilmu Data dapat berkontribusi pada pengembangan strategi bisnis berbasis data.

Menurut studi yang dilakukan oleh Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS), perusahaan yang secara efektif memanfaatkan teknik Riset Operasi dan Ilmu Data dapat mengalami peningkatan signifikan dalam efisiensi operasional dan profitabilitasnya.

Perbedaan utama

• Riset operasi menekankan optimasi, ilmu data menekankan prediksi

Salah satu perbedaan utama antara riset operasi dan ilmu data terletak pada fokus utamanya. Riset operasi terutama berkaitan dengan optimasi, yaitu menemukan solusi terbaik terhadap masalah tertentu.

Hal ini bertujuan untuk meminimalkan biaya, memaksimalkan efisiensi, dan meningkatkan proses pengambilan keputusan. Di sisi lain, ilmu data lebih fokus pada prediksi. Ini melibatkan analisis data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang dapat digunakan untuk membuat prediksi akurat tentang peristiwa atau hasil di masa depan.

• Riset operasi menggunakan model matematika, ilmu data menggunakan model statistik

Perbedaan signifikan lainnya antara riset operasi dan ilmu data adalah jenis model yang digunakan. Riset operasi sangat bergantung pada model matematika, yang melibatkan penggunaan persamaan matematika, algoritma, dan teknik optimasi untuk memecahkan masalah yang kompleks.

Model-model ini sering kali didasarkan pada asumsi deterministik dan memberikan solusi yang tepat. Sebaliknya, ilmu data terutama menggunakan model statistik. Model-model ini didasarkan pada teori probabilitas dan analisis statistik, dan memungkinkan adanya ketidakpastian dan variabilitas dalam data. Model statistik sangat berguna ketika menangani kumpulan data besar dan membuat prediksi.

• Riset operasi lebih bersifat preskriptif, ilmu data lebih deskriptif

Riset operasi sering digambarkan sebagai bidang preskriptif karena bertujuan untuk memberikan rekomendasi dan solusi yang dapat ditindaklanjuti terhadap permasalahan dunia nyata. Ini membantu pengambil keputusan mengoptimalkan proses mereka dan membuat pilihan yang tepat. Ilmu data, di sisi lain, lebih bersifat deskriptif.

Ini berfokus pada pemahaman dan analisis data untuk mengungkap wawasan dan pola. Meskipun dapat memberikan informasi berharga untuk pengambilan keputusan, ilmu data tidak serta merta memberikan rekomendasi atau solusi eksplisit.

Sebaliknya, hal ini bertujuan untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang data dan implikasinya.

Kapan Menggunakan Setiap Pendekatan

• Gunakan riset operasi untuk mengoptimalkan proses bisnis

Riset operasi adalah pendekatan ampuh yang memanfaatkan pemodelan matematika dan teknik optimasi untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan menyederhanakan proses bisnis. Hal ini sangat berguna ketika menghadapi masalah kompleks yang memerlukan pencarian solusi terbaik dalam batasan tertentu.

Misalnya, jika perusahaan ingin mengoptimalkan manajemen rantai pasokannya, riset operasi dapat membantu menentukan rute transportasi yang paling efisien, meminimalkan biaya inventaris, dan mengoptimalkan jadwal produksi.

Dengan menggunakan model dan algoritma matematika, riset operasi dapat memberikan wawasan dan rekomendasi berharga untuk mengoptimalkan operasi bisnis.

• Gunakan ilmu data untuk mengungkap wawasan dan memprediksi hasil

Ilmu data, di sisi lain, berfokus pada penggalian pengetahuan dan wawasan dari data dalam jumlah besar. Ini melibatkan pengumpulan, pembersihan, dan analisis data menggunakan berbagai teknik statistik dan pembelajaran mesin.

Ilmu data dapat digunakan untuk mengungkap pola, tren, dan korelasi dalam data, yang kemudian dapat digunakan untuk membuat keputusan dan prediksi yang tepat.

Misalnya, dalam industri kesehatan, ilmu data dapat digunakan untuk menganalisis data pasien dan mengidentifikasi faktor risiko penyakit tertentu. Dengan menganalisis kumpulan data yang besar, ilmuwan data dapat mengungkap pola tersembunyi dan mengembangkan model prediktif yang dapat membantu penyedia layanan kesehatan membuat diagnosis yang lebih akurat dan mengembangkan rencana perawatan yang dipersonalisasi.

• Mereka bisa saling melengkapi

Meskipun riset operasi dan ilmu data merupakan pendekatan yang berbeda, keduanya juga dapat saling melengkapi dalam banyak hal. Riset operasi dapat memberikan kerangka kerja yang kuat untuk mengoptimalkan proses bisnis, sementara ilmu data dapat memberikan wawasan dan prediksi yang diperlukan berdasarkan data dunia nyata.

Misalnya, riset operasi dapat membantu mengidentifikasi alokasi sumber daya yang optimal di pabrik manufaktur, sementara ilmu data dapat memberikan wawasan tentang pola permintaan dan membantu memprediksi perilaku pelanggan di masa depan.

Dengan menggabungkan kekuatan kedua pendekatan tersebut, bisnis dapat mengambil keputusan yang lebih tepat dan mencapai hasil yang lebih baik.

Kesimpulan

Meskipun riset operasi dan ilmu data memiliki beberapa kesamaan, keduanya merupakan disiplin ilmu yang berbeda dengan bidang fokus yang berbeda. Riset operasi memanfaatkan model matematika untuk mengoptimalkan operasi bisnis, sementara ilmu data lebih bergantung pada statistik dan pembelajaran mesin untuk mengekstrak wawasan dari data.

Memahami perbedaan inti antara kedua bidang ini dapat membantu bisnis menentukan kapan harus menerapkan metode riset operasi versus teknik ilmu data untuk mendapatkan hasil terbaik. Seringkali, menggabungkan perspektif dari kedua disiplin ilmu menghasilkan hasil yang paling kuat.

Disadur dari: jamiefosterscience.com

Apa itu riset operasi dalam manajemen proyek?

Asumsikan area manajemen proyek yang sibuk dengan bagan, jadwal, dan tim yang fokus pada tenggat waktu yang semakin dekat. Di tengah kekacauan yang teratur ini, saya mendapati diri saya memikirkan tentang teknik membuat pilihan dan mengoptimalkan, mencari keseimbangan ideal antara produktivitas dan kemanjuran. Ini adalah perjalanan pertama saya ke dalam Riset Operasi (OR) dalam Manajemen Proyek—sebuah sektor di mana strategi bertemu dengan analisis, dan pemecahan masalah yang kompleks menjadi sebuah terobosan.  

Pencarian cara untuk mengoptimalkan prosedur, mengalokasikan sumber daya secara cerdas, dan mengelola kesulitan dalam manajemen proyek seringkali tampak seperti tantangan yang berisiko tinggi. Di sinilah Riset Operasi berperan, dengan alat pilihannya yang terdiri dari struktur matematika, algoritma, dan metode statistik. Ini bukan semata-mata tentang membuat pilihan; ini tentang mengambil keputusan terbaik dan memanfaatkan wawasan berbasis data untuk mengungkap hambatan yang menghambat pertumbuhan dan kesuksesan.

Izinkan saya memandu Anda melalui artikel berikut, di mana Anda akan belajar tentang hubungan bermanfaat antara Riset Operasi dan Manajemen Proyek. Juga, pelajari bagaimana teknik pendekatan Riset Operasi dapat membantu dalam pemilihan, alokasi sumber daya, evaluasi risiko, dan hasil proyek

Apa itu riset operasi dalam manajemen proyek?

Riset operasi adalah bidang matematika dan ilmu statistik yang telah mendapatkan popularitas dan kepentingan luar biasa di setiap bidang bisnis, termasuk disiplin manajemen proyek. Riset operasi melibatkan penggunaan teknik matematika dan statistik untuk memecahkan masalah bisnis. Analis atau konsultan riset operasi meninjau operasi bisnis, masalah, dan celah serta melakukan analisis terhadap pola dan tren untuk merumuskan model guna membantu menekan tombol dan memberikan wawasan untuk memecahkan masalah.

Riset manajemen operasi yang mencakup manajemen proyek dalam riset operasi, bertujuan untuk mendorong tim menggunakan alat dan teknik analitis tingkat lanjut untuk mensintesis keputusan yang terinformasi dan menghasilkan keputusan berdasarkan data kuantitatif, juga membantu memitigasi beberapa risiko dan tantangan proyek. 

Teknik riset operasi umumnya diterapkan untuk meredakan tantangan terkait perencanaan proyek, penjadwalan, rincian kerja, manajemen operasi, logistik, dan manajemen rantai pasokan, serta beberapa fungsi tambahan lainnya yang didukung dan bergantung pada strategi riset operasi. 

Mengapa riset operasi penting?

Bisnis saat ini jauh berbeda dari toko-toko yang dulunya terbatas karena setiap bisnis dalam sistem saat ini beroperasi di banyak ruang digital berbeda yang menghadirkan banyak peluang dan kemungkinan namun bukannya tanpa tantangan besar yang dapat menyebabkan banyak keributan jika tidak. dirasakan dengan benar. Ruang lingkup riset operasi adalah untuk menghindari kekacauan ini dan memberikan solusi hebat terhadap cara kerja.

Riset operasi penting bagi para pemimpin dan profesional manajemen untuk menghilangkan bias subjektif dan memungkinkan proses pengambilan keputusan menjadi lebih efisien dan efektif. Hal ini membantu meningkatkan prediktabilitas dan wawasan mengenai probabilitas dan ketidakpastian dalam mendorong keputusan bisnis yang penting.

Manfaat riset operasi dalam manajemen proyek

Dengan pemahaman awal tentang apa itu riset operasi, mari kita lihat beberapa manfaat penting yang ditawarkan fungsi penting ini dalam bidang manajemen proyek:

• Keputusan yang dapat dihitung - Riset operasional mendorong keterlibatan bisnis berdasarkan model yang menafsirkan data empiris dan melakukan perhitungan sesuai analisis pemodelan dan teori untuk menghasilkan solusi terbaik.
• Bukti empiris - Riset operasi melibatkan studi dan pemahaman proses bisnis yang ada, model tata kelola, tantangan, dan peluang untuk membuat keputusan yang paling sesuai untuk memenuhi kebutuhan yang ada.
• Perencanaan dan penjadwalan penuh - khusus untuk manajemen proyek, riset operasi membantu mensimulasikan pemahaman situasi proyek secara real-time untuk merancang perencanaan proyek dan penjadwalan kegiatan yang sangat mudah. Hal ini membantu meminimalkan varians, menghemat biaya, dan menjaga kemajuan proyek sesuai jalur dan jadwal.
• Meningkatkan produktivitas - Manajer proyek dapat membantu memfasilitasi keterlibatan tim yang lebih baik dengan memahami model yang membantu rincian kerja dan pemanfaatan sumber daya secara efektif, sehingga meminimalkan kekurangan alokasi serta kehabisan sumber daya proyek.
• Mendorong inovasi - Dengan analisis prediktif dan metrik kuantitatif yang dapat dilihat oleh manajer proyek dan pemangku kepentingan, terdapat fokus pada inovasi cara kerja sehari-hari serta mencari peluang untuk beradaptasi dengan hasil yang lebih menjanjikan.

Selain hal di atas, riset operasi juga memberikan beberapa manfaat bagi manajer proyek untuk memantau proyek, meringankan masalah, dan mendorong hasil yang menarik baik bagi bisnis maupun pemangku kepentingan sehingga menghasilkan proyek yang dikelola dengan baik dengan pembaruan dan transparansi yang tepat waktu, sehingga membantu proyek yang efektif. manajemen dan pengambilan keputusan berdasarkan data.

Apa saja komponen riset operasi?

Menurut Alex Vasegaard, riset operasi menggabungkan teknik analisis statistik, pemodelan matematika, optimasi, dan pembelajaran mesin sambil menonjolkan antarmuka manusia-teknologi. Komponen utama bidang ini meliputi:

Pemodelan matematika dan analisis statistik

Analisis post-mortem atas contoh dan solusi riset operasi menetapkan bahwa hal itu melibatkan penerapan metode statistik untuk menganalisis dan memperoleh algoritma matematika dari pemecahan masalah. Hal ini melibatkan penerapan data untuk menggali lebih dalam, menarik kesimpulan, dan menghasilkan algoritme yang memberikan wawasan dan solusi dalam skenario bisnis. 

Pendekatan optimasi

Pendekatan optimasi berguna ketika ada trade-off antara opsi-opsi potensial atau pilihan-pilihan yang perlu diambil oleh suatu bisnis. Teknik optimasi juga mencakup pemberian solusi terhadap masalah bisnis, dengan mempertimbangkan kendala proyek yang ada. Kendala bisa berupa segala sesuatu yang menghambat pengambilan keputusan atau menimbulkan keterbatasan ketika mencoba membuat pilihan terbaik.

Teknik simulasi

Simulasi adalah langkah kedua dari belakang dalam proses riset operasi di mana algoritma, model, atau pendekatan yang disarankan dicoba dan diuji sebelum diimplementasikan. Simulasi melibatkan evaluasi hasil metode riset operasi, penyesuaian faktor atau kendala untuk menyesuaikan solusi dengan kebutuhan bisnis, melakukan analisis implementasi, dan akhirnya menyarankan solusi dengan bobot tertinggi dari faktor-faktor tersebut.

Riset operasi melibatkan tiga fase luas, yaitu fase penilaian dimana masalah dipahami; fase penelitian di mana model ditentukan dan dievaluasi dan terakhir, fase tindakan, yang melibatkan saran solusi untuk memecahkan masalah. Komponen riset operasi dapat diterapkan secara berurutan atau digunakan bersama-sama sesuai masalah/skenario yang mungkin memerlukan analisis dan solusi yang tepat. Riset operasi juga melibatkan empat M penting – juga dikenal sebagai 4M yaitu, Tenaga Kerja, Metode, Bahan dan Mesin. 

Pentingnya riset operasi dalam manajemen proyek

Riset Operasi memainkan peran penting dalam manajemen proyek, yang berdampak pada berbagai aspek penting yang diperlukan untuk pelaksanaan proyek yang efektif. Pentingnya riset operasi dalam banyak aspek diberikan di bawah ini:

Alokasi sumber daya yang efisien  

Model riset operasi membuat alokasi sumber daya yang optimal dapat dicapai. Mereka memastikan bahwa sumber daya digunakan secara efektif dan sesuai dengan persyaratan dan batasan proyek, menghilangkan pemborosan dan meningkatkan produktivitas.

Penjadwalan proyek  

Algoritma riset operasional membantu dalam pembuatan jadwal proyek yang tepat. Teknik seperti Metode Jalur Kritis (CPM) dan Teknik Evaluasi dan Tinjauan Program (PERT) mengidentifikasi aktivitas yang paling signifikan dan hubungan di antara keduanya. Hal ini menghindari penundaan dan memungkinkan manajemen untuk fokus pada aktivitas yang memiliki dampak terbesar pada jangka waktu proyek.

Manajemen risiko  

Alat OR memberikan penilaian risiko menyeluruh dan teknik mitigasi risiko. Kemungkinan bahaya dikenali dan dikendalikan secara efektif melalui evaluasi dan pengujian skenario, sehingga mengurangi dampak ketidakpastian terhadap hasil proyek.

Pengambilan keputusan  

OR memberikan kerangka sistematis untuk membuat pilihan yang menggunakan evaluasi kuantitatif. Hal ini memungkinkan evaluasi beberapa kemungkinan, mempertimbangkan berbagai standar, dan memilih tindakan yang paling tepat, sehingga meningkatkan kualitas keputusan.

Optimalisasi biaya

Penggunaan model riset operasi membantu dalam mengidentifikasi pendekatan ekonomi. Hal ini membantu mencapai keseimbangan kinerja biaya yang optimal, baik itu mengoptimalkan prosedur pembelian atau mengurangi biaya operasional. Manajer proyek dapat membuat pilihan hemat biaya dan mengelola sumber daya untuk memaksimalkan laba atas investasi ekonomi proyek dengan menggunakan pendekatan seperti analisis biaya-manfaat dan pemrograman linier.

Pengukuran kinerja

OR mempermudah pengukuran dan evaluasi keberhasilan proyek berdasarkan metrik yang telah ditetapkan. Metrik dan Indikator Kinerja Utama (KPI) dapat diatur dan dilacak untuk menjaga tugas tetap pada jalurnya. Evaluasi komprehensif ini mengungkapkan keuntungan dan area yang perlu ditingkatkan dalam pelaksanaan proyek, sehingga memungkinkan perbaikan berkelanjutan.

Penerapan riset operasi dalam manajemen proyek

Kegunaan Riset Operasi dalam Manajemen Proyek mencakup berbagai topik yang membantu menyederhanakan proses dan meningkatkan proses pengambilan keputusan.

Analisis resiko  

Metode OR sangat penting dalam penilaian risiko dalam manajemen proyek. Model ini mengkaji kemungkinan bahaya, peluang terjadinya, dan kemungkinan konsekuensi dengan menggunakan pendekatan seperti skenario Monte Carlo atau keputusan berbasis pohon. Studi ini membantu manajer proyek membangun metode mitigasi risiko yang kuat, memprediksi hambatan, dan menangani ketidakpastian yang dapat memengaruhi jadwal dan kinerja proyek.

Alokasi sumber daya

Penerapan penting lainnya dari riset operasi dalam manajemen proyek adalah alokasi sumber daya yang efektif. Metode OR membantu penggunaan sumber daya secara efektif seperti tenaga kerja, dana, dan persediaan. Penggunaan pemrograman linier atau model jaringan yang dioptimalkan membantu dalam menentukan pendekatan perencanaan sumber daya yang paling efisien, dengan ketentuan bahwa sumber daya digunakan dengan sebaik-baiknya di berbagai aktivitas proyek, meningkatkan produktivitas dan mengurangi pemborosan.

Penjadwalan proyek

Pendekatan OR memberikan kontribusi yang signifikan terhadap penjadwalan proyek dengan memanfaatkan metodologi seperti analisis jalur kritis dan PERT. Model-model ini membantu pengembangan kerangka waktu proyek yang akurat namun efektif dengan mempertimbangkan ketergantungan proyek, keterbatasan sumber daya, dan ketidakpastian. Hasilnya, manajer proyek dapat mengembangkan tenggat waktu yang layak, mengelola operasi proyek secara efisien, dan menjamin penyelesaian tepat waktu.

Sistem pendukung keputusan

Model riset operasi memudahkan pembuatan sistem pendukung keputusan dalam manajemen proyek. Platform ini menggabungkan beberapa sumber data dan menggunakan pendekatan optimasi atau simulasi untuk membantu manajer membuat pilihan yang masuk akal. Sistem pendukung keputusan yang didorong oleh OR memberikan wawasan yang signifikan untuk meningkatkan pengambilan keputusan, baik itu alokasi sumber daya, penilaian risiko, atau pengurangan biaya.

Contoh riset operasi dalam manajemen proyek

Menurut sebuah studi yang dilakukan pada proyek riset operasi, bidang studi ini menggabungkan pertimbangan berbagai topik dari suatu masalah tertentu secara individual, menganalisis dan memodelkannya untuk menyelesaikan masalah yang sama menggunakan serangkaian langkah yang ditentukan. Beberapa contoh riset operasi dapat dilihat digunakan oleh para profesional proyek, yaitu:

• Memanfaatkan algoritma untuk menentukan jumlah staf yang ideal untuk mendukung proyek
• Memperluas algoritme penempatan staf untuk mengoptimalkan perekrutan dan menghindari kumpulan sumber daya yang besar
• Mengelola RoQ - Menyusun ulang kuantitas secara optimal untuk mengelola proses pengadaan secara efisien
• Mengelola jadwal produksi untuk barang-barang dengan umur simpan lebih pendek untuk menghindari pemborosan sumber daya
• Mengoptimalkan fasilitas pemanfaatan pabrik dalam proses manufaktur untuk pemanfaatan sumber daya secara efisien
• Merencanakan dan menjadwalkan aktivitas menggunakan algoritma yang ditentukan untuk mengurutkan tugas secara optimal
• Metode pengurutan digunakan dalam berbagai model proses - Kanban, Manajemen layanan, dan antrian
• Metode pemilihan proyek dan penggunaan Jalur Kritis, Evaluasi Program, dan Teknik Tinjauan (PERT) yang didasarkan pada model riset operasi

Meskipun daftar di atas belum lengkap, tidak ada batasan riset operasi dalam manajemen proyek untuk membantu bisnis mendorong solusi yang efektif, terlibat dalam pengambilan keputusan, menghilangkan bias kognitif, dan mempertimbangkan model kuantitatif.

Kesimpulan

Riset operasi menawarka kemungkinan tak terbatas bagi bisnis, terutama di era kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa alami. Aliran bisnis itulah yang menghilangkan perselisihan untuk menyelesaikan masalah dengan menggunakan data subjektif, yang disaring melalui model matematika dan statistik dan memberikan solusi optimal. Tidak ada bisnis di era sekarang yang dapat meremehkan pentingnya dan manfaat riset operasi karena penelitian ini bertujuan tidak hanya untuk menghemat biaya namun juga untuk meningkatkan perolehan pendapatan, meningkatkan visibilitas dan transparansi di seluruh organisasi.

Konsultan riset operasi dipekerjakan sebagai bagian dari tim intelijen bisnis atau analisis data di berbagai tingkatan yang mendukung fungsi bisnis internal, sehingga berkontribusi terhadap peningkatan indikator kinerja utama dan perluasan operasi bisnis. Meskipun mungkin ada beberapa keterbatasan dalam riset operasi, ini adalah disiplin ilmu yang diterapkan secara luas dan ditanamkan dalam setiap bisnis di industri, geografi, atau domain apa pun.

Pertanyaan yang sering diajukan (FAQ)

• Apa tujuan utama riset operasi?

Tujuan utama riset operasi adalah untuk menambah intelijen bisnis, pengambilan keputusan, dan pemecahan masalah dengan data kuantitatif yang kuat dan menghilangkan subjektivitas sambil memasukkan analisis pola dan tren untuk mendapatkan hasil, solusi, dan keputusan.

• Apa tiga fase riset operasi?
  • Ketiga fase riset operasi dapat dijelaskan sebagai berikut:
  • Fase penilaian- Pemahaman masalah
  • Fase penelitian- Pengumpulan data dan pembuatan model
  • Fase tindakan- Implementasi model yang optimal.
• Apa saja 4M manajemen operasi?

Manajemen operasi 4 M meliputi Tenaga Kerja, Metode, Bahan, dan Mesin.

Disadur dari: knowledgehut.com

Model riset operasi

Model Riset Operasional (OR), juga dikenal sebagai Model Sains Manajemen dan Model Sains Keputusan, adalah metode matematis dan analitis yang digunakan untuk menjawab pertanyaan kompleks dan membuat keputusan berdasarkan informasi di banyak bidang, termasuk bisnis, teknik, perawatan kesehatan, logistik, dan keuangan.

Dengan merumuskan masalah dunia nyata sebagai persamaan atau algoritma matematika, model OR memungkinkan pengambil keputusan menemukan solusi terbaik dalam batasan tertentu, mengoptimalkan proses, sumber daya, dan hasil.

Tujuan utama model OR adalah memaksimalkan keuntungan, meminimalkan biaya, meningkatkan efisiensi, dan memaksimalkan kinerja secara keseluruhan. Situasi pengambilan keputusan yang melibatkan banyak variabel, ketidakpastian, dan kendala perlu dipertimbangkan secara bersamaan dengan menggunakan model-model ini. Ada beberapa jenis model OR, masing-masing cocok untuk jenis masalah yang berbeda. Berikut adalah beberapa jenis model OR yang paling umum:

Model pemrograman linier (LP)

Linear Programming (LP) adalah salah satu model OR yang paling banyak digunakan dan menonjol. Persamaan linier mewakili hubungan antara variabel keputusan dan tujuan/batasan ketika fungsi tujuan dan batasan semuanya linier.

Keuntungan, biaya, utilitas, atau metrik relevan lainnya biasanya diwakili oleh fungsi linier, dan tujuan LP adalah memaksimalkan atau meminimalkannya. Batasan membatasi kemungkinan nilai variabel-variabel ini, yang mencerminkan keterbatasan sumber daya dan kapasitas di dunia nyata, sedangkan variabel keputusan mewakili kuantitas yang harus ditentukan.

Berbagai bidang memanfaatkan LP, termasuk perencanaan produksi, optimalisasi rantai pasokan, optimalisasi portofolio, alokasi sumber daya, dan perencanaan transportasi. Pada tahun 1947, George Dantzig mengembangkan Metode Simplex, sebuah algoritma populer untuk memecahkan masalah program linier.

Model pemrograman integer (IP)

Konsep integer programming merupakan perpanjangan dari linear programming yang menangani permasalahan dimana variabel keputusannya harus bernilai integer, yaitu penyelesaiannya harus berupa bilangan bulat, bukan pecahan.

Jika suatu keputusan melibatkan pilihan-pilihan yang terpisah, seperti memilih lokasi fasilitas, menugaskan pekerja, atau menentukan jumlah unit yang akan diproduksi, model IP sangat berguna. Di antara aplikasinya adalah pemilihan proyek, penjadwalan tenaga kerja, dan perutean.

Karena permasalahan IP mempunyai variabel tersendiri, penyelesaiannya lebih menantang dan intensif komputasi dibandingkan penyelesaian permasalahan LP. Algoritma seperti Branch and Bound dan Cut Plane sering digunakan untuk mencari solusi optimal atau mendekati optimal.

Model pemrograman non-linear

Konsep pemrograman nonlinier mengacu pada permasalahan yang fungsi tujuan atau batasannya bersifat nonlinier. Berbeda dengan hubungan linier, permasalahan ini melibatkan persamaan nonlinier yang mungkin tidak mudah diselesaikan secara analitis.

Ada banyak aplikasi untuk model pemrograman non-linier, termasuk desain teknik, optimalisasi portofolio, perencanaan keuangan, dan pengelolaan sumber daya. Metode berulang seperti Gradient Descent atau metode Newton sering digunakan untuk menyelesaikan masalah pemrograman non-linier, di mana perkiraan yang berurutan menghasilkan solusi optimal.

Model jaringan

Model jaringan adalah jenis model OR yang berfokus pada permasalahan yang melibatkan elemen atau jaringan yang saling berhubungan. Model-model ini banyak digunakan dalam industri transportasi, penjadwalan proyek, logistik rantai pasokan, dan aplikasi lainnya.

Berikut ini adalah model jaringan yang umum:

A. Masalah jalur terpendek:

Masalah jalur terpendek bertujuan untuk menemukan jalur terpendek antara dua node dalam suatu jaringan, dengan mempertimbangkan jarak, biaya, atau waktu transit.

B. Masalah pemotongan aliran maks-min:

Ini adalah masalah yang menentukan aliran maksimum yang dapat dikirim melalui jaringan dari node sumber ke node sink sambil meminimalkan pemotongan (kapasitas minimum edge untuk memutuskan sumber dan sink).

C. Metode jalur kritis (CPM):

Metode CPM digunakan untuk menentukan jalur kritis, yaitu urutan tugas yang harus diselesaikan agar tidak terjadi penundaan proyek.

Dimungkinkan untuk mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya, perutean, dan penjadwalan dalam sistem yang kompleks dengan menggunakan model jaringan.

Model antrian:

Model antrian menganalisis garis atau antrian di berbagai sistem, termasuk pusat layanan pelanggan, fasilitas manufaktur, dan fasilitas kesehatan. Dengan menggunakan model ini, tingkat layanan dapat dioptimalkan, waktu tunggu diminimalkan, dan sumber daya dialokasikan dengan lebih efisien.

Ketika organisasi memahami dinamika sistem antrian, mereka dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional. Model antrian mempertimbangkan faktor-faktor seperti tingkat kedatangan, tarif layanan, dan jumlah server.

Model simulasi:

Model simulasi adalah kelompok model OR lain yang digunakan untuk mereproduksi proses dunia nyata melalui model berbasis komputer. Simulasi memungkinkan pengambil keputusan untuk melihat bagaimana sistem berperilaku dalam keadaan yang berbeda.

Dalam desain produk, analisis risiko, perencanaan keuangan, dan optimalisasi rantai pasokan, model simulasi sangat berguna ketika eksperimen di dunia nyata terlalu mahal, berisiko, atau memakan waktu.

Model proses keputusan markov (MDP):

Model MDP digunakan untuk pengambilan keputusan di lingkungan yang tidak pasti. Dalam situasi seperti ini, hasilnya bersifat probabilistik, dan pengambil keputusan bertujuan untuk memilih tindakan yang memaksimalkan imbalan jangka panjang atau meminimalkan biaya jangka panjang.

Aplikasi kecerdasan buatan dan pembelajaran penguatan menggunakan MDP untuk mengajari agen cara berinteraksi dengan lingkungan dan mengoptimalkan keputusan mereka.

Model heuristik:

Dalam model heuristik, solusi tidak dijamin optimal, namun baik dan efisien serta dapat diselesaikan dalam jangka waktu yang wajar. Untuk permasalahan berskala besar dan kompleks, dimana pencarian solusi eksak tidak mungkin dilakukan secara komputasi, model ini sangat berguna.

Sebagai strategi praktis, heuristik membantu mempersempit ruang pencarian untuk menemukan solusi yang memuaskan dengan memandu pencarian. Meskipun heuristik tidak menjamin optimalitas, heuristik merupakan alat yang efektif untuk mengatasi permasalahan dunia nyata dan memberikan hasil praktis.

Model Riset Operasi (OR) telah menjadi alat yang sangat diperlukan untuk pengambilan keputusan modern. Dalam lingkungan yang kompleks dan dinamis, model OR membantu organisasi dalam mengoptimalkan sumber daya, meningkatkan efisiensi, dan membuat pilihan berdasarkan informasi dengan memanfaatkan teknik matematika dan analitis.

Selain pemrograman linier dan pemrograman bilangan bulat, pemrograman non-linier, model jaringan, model antrian, model simulasi, dan banyak lagi, setiap jenis model OR menawarkan wawasan unik ke dalam jenis masalah tertentu.

Dunia usaha, pemerintah, atau individu yang ingin menavigasi kompleksitas dunia saat ini akan menganggap model OR sebagai aset yang sangat berharga karena keserbagunaan dan kemampuan mereka dalam menangani ketidakpastian, pilihan-pilihan yang berbeda, dan saling ketergantungan yang kompleks. Model OR akan terus menjadi bagian integral dalam meningkatkan proses pengambilan keputusan dan memajukan kemajuan di berbagai bidang seiring dengan kemajuan teknologi dan peningkatan ketersediaan data.

Disadur dari: managementnote.com

Dengan proses logistik masuk yang baik, bisnis dapat mengisi ulang produk terlaris mereka pada saat liburan, memperkenalkan produk baru untuk dijual, dan bahkan memproses pengembalian barang. Di sisi outbound, Anda dapat mengirimkan paket ke pelanggan dan pemangku kepentingan lainnya tepat waktu.

Di bawah ini kami akan membahas cara untuk mencapai hal tersebut.

Jadi, apa yang ingin Anda pelajari?

Apa itu logistik masuk dan keluar?

Logistik masuk dan keluar mengacu pada dua proses yang paling umum untuk memindahkan barang di seluruh rantai pasokan ritel. 

Meskipun keduanya memiliki sifat yang mirip dan keduanya melibatkan transportasi produk di berbagai saluran distribusi, logistik masuk berurusan dengan pasokan dan logistik keluar memenuhi permintaan.

Logistik masuk

Logistik masuk adalah tentang memindahkan bahan mentah, persediaan, atau barang jadi ke dalam rantai pasokan. Melalui logistik masuk, bisnis mengamankan pasokannya - yaitu memperoleh produk (atau bahan untuk membuat produk) yang pada akhirnya akan dijual. 

Proses logistik yang mengangkut bahan mentah, inventaris, atau persediaan dari pemasok dan masuk ke gudang, pusat distribusi, pusat pemenuhan, atau toko ritel bisnis semuanya dianggap sebagai logistik masuk.   

Logistik keluar

Logistik keluar adalah tentang memindahkan inventaris yang sudah jadi keluar dari rantai pasokan - yaitu memindahkan inventaris dari penyimpanan, memenuhi pesanan, dan mengirimkan pesanan tersebut ke pelanggan akhir. 

Setiap proses logistik yang terlibat dalam konfirmasi pesanan, pemenuhan (termasuk pengambilan dan pengemasan), pengiriman, pengiriman jarak jauh, layanan pelanggan, dan pemecahan masalah memenuhi syarat sebagai proses logistik keluar.

Apa perbedaan antara logistik masuk dan keluar?

Logistik masuk dan keluar bertujuan untuk mencapai hal yang berbeda. Tujuan dari logistik masuk adalah untuk mengamankan pasokan bagi suatu bisnis, sedangkan tujuan dari logistik keluar adalah untuk memenuhi dan memenuhi permintaan.

Proses logistik masuk dan keluar juga memindahkan dan mengirimkan barang yang berbeda ke pihak yang berbeda. Proses logistik masuk memindahkan inventaris, bahan mentah, atau pasokan dari pemasok ke bisnis; logistik keluar, di sisi lain, memindahkan  produk jadi  dari bisnis ke pelanggan atau pengguna akhir.   

Logistik masuk

 

Definisi

Proses yang terlibat dalam memindahkan material atau barang  ke dalam  rantai pasokan, dan mengamankan inventaris yang kemudian dijual oleh bisnis Anda 

Proses

1. Manajemen material
2. Pengadaan
3. Penerimaan gudang
4. penyimpanan inventaris

Titik sentuh

Diangkut dari:

• Pemasok
• Produsen
• Distributor
• Pemegang Produk

Dikirim ke:

• Perusahaan
• Merek
• Pengecer
• Perusahaan logistik pihak ketiga

Logistik keluar

Definisi

Proses yang terlibat dalam pemindahan inventaris jadi  keluar  dari rantai pasokan dengan memenuhi dan mengirimkan pesanan ke pelanggan akhir.

Proses

1. Konfirmasi & pemrosesan pesanan
2. Pengambilan
3. Pengepakan
4. Pengiriman 
5. Pengiriman jarak jauh
6. Layanan pelanggan yang melibatkan pengiriman

Titik sentuh

Diangkut dari:

• Perusahaan
• Merek
• Pengecer
• Perusahaan logistik pihak ketiga

Dikirim ke:

• Pelanggan akhir
• Pengguna akhir

Bersama-sama, proses logistik masuk dan keluar membentuk sebagian besar rantai pasokan bisnis e-niaga. Jadi, jika sebuah bisnis ingin sukses, sangat penting untuk membangun proses logistik yang efektif di seluruh bisnis mereka. 

Namun, ada juga manfaat lain untuk mengasah operasi logistik masuk dan keluar.  

Meningkatkan arus barang

Ketika semua proses logistik bisnis disederhanakan, akan lebih mudah - dan lebih cepat - bagi barang untuk berpindah dari satu tahap rantai pasokan ke tahap berikutnya. Hal ini menghemat waktu dan tenaga, serta menjaga operasi Anda tetap berjalan dengan lancar.

Meningkatkan inventaris dan akurasi pesanan

Logistik masuk dan keluar yang efisien memberi bisnis kontrol yang lebih baik atas outputnya. Ketika proses logistik cepat dan dapat diprediksi, kesalahan jauh lebih kecil kemungkinannya untuk terjadi. 

Misalnya, jauh lebih sulit untuk kehilangan atau merusak inventaris ketika proses penerimaan inventaris sederhana dan intuitif. Demikian pula, ketika pemenuhan dipantau dengan cermat untuk kontrol kualitas, pekerja mungkin lebih kecil kemungkinannya untuk secara tidak sengaja menukar dua label alamat pengiriman.  

Mengoptimalkan kecepatan pengiriman

Semakin cepat dan efisien inventaris dipesan, diterima, diambil, dikemas, dan dikirim, semakin cepat pesanan pelanggan tiba di depan pintu mereka. Logistik masuk dan keluar yang dikelola dengan baik bersama-sama memfasilitasi pengiriman cepat yang tidak hanya menyenangkan pelanggan, tetapi juga memberikan keunggulan kompetitif bagi bisnis. 

Memaksimalkan penjualan dan pendapatan 

Pendapatan bisnis bergantung pada kemampuannya untuk tidak hanya melakukan penjualan, tetapi juga menindaklanjuti penjualan tersebut. 

Seperti disebutkan di atas, proses logistik masuk dan keluar yang efisien memungkinkan bisnis untuk mengirimkan pesanan yang lebih akurat kepada pelanggan dengan lebih cepat - yang pada gilirannya memenuhi harapan pelanggan dan mendorong mereka untuk membeli lagi. 

Dengan demikian, dengan membuka jalan bagi pengalaman pelanggan yang lebih lancar, logistik masuk dan keluar yang berkualitas dapat meningkatkan penjualan dan meningkatkan keuntungan bisnis.   

Mengurangi biaya 

Selain meningkatkan pendapatan, logistik masuk dan keluar yang dikelola dengan baik dapat menghemat uang bisnis. Logistik yang lebih efisien lebih hemat biaya untuk dijalankan, karena membutuhkan lebih sedikit jam kerja yang harus dibayar oleh bisnis. Sistem logistik yang lebih baik juga tidak mudah kehilangan inventaris, sehingga menghemat biaya bisnis.  

Proses logistik masuk dan keluar

Logistik masuk dan keluar sama-sama berfokus pada pengangkutan barang dari satu jaringan distribusi ke jaringan distribusi lainnya. Mengetahui cara kerja setiap proses sangat penting untuk mengoptimalkan rantai pasokan Anda, mengurangi biaya logistik, dan mengelola ekspektasi pelanggan dengan lebih baik.

Proses logistik masuk

Berikut adalah beberapa proses logistik masuk yang paling umum.

Mencari sumber bahan

• Proses logistik masuk pertama - dan langkah pertama dalam keseluruhan rantai pasokan - adalah memutuskan bahan atau inventaris apa yang dibutuhkan bisnis Anda, dan menentukan cara mendapatkannya. Proses pengadaan melibatkan penelitian bahan atau produk, dan menentukan produsen, pemasok, atau vendor tempat Anda akan membelinya. 

Membeli bahan

• Selanjutnya, bisnis Anda harus benar-benar melakukan pemesanan pembelian untuk bahan atau inventaris yang mereka dapatkan. Anda dan pemasok atau produsen Anda harus menyimpan catatan transaksi, serta bahan dan / atau barang apa yang dipesan oleh bisnis Anda, dan memiliki pelacakan pengiriman barang yang tepat.

Pengangkutan ke saluran distribusi

• Setelah mengonfirmasi pesanan Anda, pemasok atau produsen bertanggung jawab untuk mengangkut barang ke lokasi atau saluran distribusi yang sesuai dengan pengiriman barang (biasanya melalui laut, udara, darat, atau kombinasi). Sebuah bisnis dapat mengirimkan barang ke toko ritel, gudang, pusat pemenuhan, atau pusat distribusi lainnya. 

Penerimaan

• Setelah barang tiba di toko, gudang, atau pusat pemenuhan, tim penerima di lokasi bertanggung jawab untuk menerima inventaris. Tim akan menerima kiriman, mencatatnya dalam catatan mereka, dan menghitung isinya untuk memastikan bahwa kiriman tersebut sesuai dengan yang dipesan. 

Penyimpanan

• Jika kiriman dapat diterima, tim penerima akan memindahkan inventaris ke tempat penyimpanan. Inventaris akan tetap berada di sana sampai digunakan dalam proses logistik keluar. 

Logistik balik

• Logistik balik - atau pemrosesan pengembalian dan penukaran barang pelanggan - juga termasuk dalam proses logistik masuk, karena inventaris secara teknis masuk ke gudang. 
• Ketika kiriman dari pelanggan tiba di gudang, barang tersebut perlu diperiksa. Jika produk belum dibuka atau dalam kondisi baik, produk tersebut dapat diisi ulang ke dalam inventaris yang tersedia; jika tidak, tim gudang perlu menemukan cara untuk memindahkannya keluar dari gudang. 

Proses logistik keluar

Berikut adalah beberapa proses logistik keluar yang paling umum.

Pemrosesan pesanan

• Segera setelah pelanggan melakukan pemesanan di situs web e-niaga Anda, langkah logistik keluar pertama adalah memprosesnya. 
• Setiap pesanan dikirim melalui sistem manajemen pesanan bisnis, dan kemudian diteruskan ke gudang atau pusat pemenuhan yang sesuai, di mana pesanan tersebut dimasukkan ke dalam antrean pemenuhan.  

Pengambilan dan pengemasan produk

• Ketika tiba waktunya untuk memenuhi pesanan, produk dari inventaris harus diambil dari lokasi inventaris yang telah ditentukan, dan jumlah inventaris diperbarui untuk memastikan tingkat stok yang akurat. 
• Produk kemudian dikemas dalam kotak atau mailer poli, diberi label dengan detail pengiriman yang benar, dan diurutkan berdasarkan operator dan layanan.

Pengiriman barang jadi

• Terakhir, operator (seperti FedEx, UPS, atau USPS) mengambil paket, dan mengangkut masing-masing paket ke tujuan akhir. 
• Tergantung pada seberapa jauh sebuah paket harus menempuh perjalanan, pengangkut dapat menggunakan berbagai metode transportasi dalam proses pengiriman (termasuk transportasi darat, udara, kereta api, atau bahkan laut). 

Layanan pelanggan dan pemecahan masalah

• Karena logistik keluar mencakup semua proses yang terkait dengan pengiriman pesanan ke pelanggan, pemecahan masalah pelanggan harus dianggap sebagai bagian dari logistik keluar. 
• Bisnis Anda harus siap untuk berkomunikasi dengan pelanggan dan dengan cepat menangani masalah yang terkait dengan detail pesanan, pemenuhan, atau pengiriman. 

Mana yang lebih penting?

Baik logistik masuk maupun logistik keluar pada dasarnya tidak lebih penting dari yang lain. Tanpa logistik masuk, bisnis tidak memiliki inventaris untuk dipindahkan melalui proses logistik keluar; tetapi tanpa logistik keluar, inventaris akan menumpuk hingga menjadi persediaan, dan bisnis tidak dapat memperoleh keuntungan. Oleh karena itu, keduanya diperlukan untuk rantai pasokan yang kohesif. 

Demikian pula, unggul dalam satu proses logistik tetapi kesulitan dalam proses logistik lainnya tidak cukup untuk memenuhi kebutuhan pelanggan secara konsisten. Sebuah bisnis harus secara hati-hati mengoptimalkan setiap fase rantai pasokannya, karena setiap tahap memiliki potensi untuk membuat atau menghancurkan pengalaman pelanggan.

KPI logistik yang mungkin dilacak oleh pesaing Anda

Untuk memastikan proses logistik masuk dan keluar Anda berjalan dengan baik, Anda perlu melacak beberapa indikator kinerja utama (atau KPI) yang penting.

KPI yang harus Anda lacak bergantung pada berbagai faktor, termasuk tujuan bisnis Anda. Karena tujuan bisnis dapat berubah seiring waktu, KPI yang menarik bagi bisnis Anda juga dapat berubah - dan saat Anda mendeteksi peluang baru untuk peningkatan, Anda dapat berhenti melacak beberapa KPI dan mulai melacak KPI lainnya. 

Beberapa KPI yang mungkin berguna bagi bisnis Anda antara lain:

KPI masuk:

1. Akurasi tagihan pengiriman
2. Waktu bongkar muat
3. Waktu tunggu

Logistik keluar:

1. Volume pesanan 
2. Tingkat pesanan yang sempurna
3. Tingkat pengisian pesanan
4. Tingkat akurasi pesanan
5. Perputaran persediaan
6. Biaya rantai pasokan
7. Waktu pengiriman rata-rata
8. Waktu siklus pesanan pelanggan
9. Waktu siklus kas-ke-kas
10. Waktu pengiriman
11. Tingkat pengembalian

5 tantangan terbesar logistik masuk dan keluar

Baik logistik masuk maupun keluar membawa nilai bagi rantai pasokan Anda - tetapi keduanya juga membawa tantangan. 

Berikut ini adalah beberapa tantangan yang paling sering dialami bisnis dalam logistik masuk dan keluar. 

Kesulitan dengan kontrol kualitas 

Melibatkan pemasok luar dalam rantai pasokan Anda mungkin diperlukan, tetapi tetap saja hal ini meningkatkan kemungkinan terjadinya kesalahan pengadaan. Kesalahan pemasok diperparah dengan lemahnya penghitungan dan pengecekan dalam proses penerimaan inventaris.

Berkurangnya visibilitas ke dalam operasi transportasi  

Demikian pula, ketika produsen atau operator mengirimkan barang Anda, Anda memiliki wawasan yang lebih sedikit tentang detail prosesnya. Inventaris dapat hilang atau rusak dalam perjalanan, dan melacak inventaris Anda dapat menjadi tantangan, tergantung pada produsen atau pengangkutnya.  

Waktu tunggu yang lama

Krisis rantai pasokan global dan fluktuasi permintaan dapat menyebabkan waktu tunggu meroket. Ketika hal ini terjadi, pengiriman barang dan pengiriman jarak jauh akan tertunda, yang dapat mengacaukan waktu rantai pasokan Anda.

Biaya tinggi

Kecuali dioptimalkan untuk biaya, logistik masuk dan keluar dapat dengan mudah menjadi sangat mahal untuk dikelola. Semakin kompleks sebuah rantai pasokan, semakin sulit untuk menemukan solusi hemat biaya untuk masalah yang muncul. 

Keakuratan inventaris dan pemenuhan

Bagaimanapun canggihnya logistik masuk dan keluar bisnis, kesalahan umum masih bisa terjadi. Penyusutan inventaris, kesalahan dalam memasukkan informasi pesanan, dan kesalahan pengambilan dan pengepakan tampak seperti masalah kecil, tetapi dapat menyebabkan masalah besar bagi bisnis jika dibiarkan. 

Cara mengoptimalkan logistik masuk dan keluar Anda

Berikut adalah beberapa praktik terbaik yang dapat diterapkan di seluruh rantai pasokan Anda untuk meningkatkan logistik masuk dan keluar. 

Logistik masuk

Kurangi biaya inventaris

Biaya penyimpanan inventaris dapat dengan cepat meningkat seiring pertumbuhan bisnis Anda, karena lebih banyak ruang pergudangan yang tersedia dengan harga yang lebih tinggi - terutama jika Anda berinvestasi dalam infrastruktur sendiri. Meskipun Anda membutuhkan pasokan inventaris yang stabil agar sesuai dengan permintaan Anda, jika Anda memesan terlalu banyak inventaris, Anda akan menghadapi biaya penyimpanan inventaris yang tinggi. 

Untuk menekan biaya penyimpanan sambil tetap memenuhi permintaan, coba terapkan tips berikut:

• Berinvestasi lebih banyak pada barang yang memiliki tingkat perputaran tinggi, karena barang ini lebih mungkin terjual. 
• Pertimbangkan untuk menggunakan strategi inventaris JIT (atau “tepat waktu”) saat melakukan pemesanan ulang untuk meminimalkan jumlah produk yang tidak terjual di rak. 
• Lakukan audit inventaris secara teratur untuk menghindari penumpukan stok mati, dan untuk memberi ruang bagi inventaris lainnya. 
• Pertimbangkan inventaris konsinyasi sebagai strategi untuk memindahkan inventaris tanpa biaya tambahan atau risiko kelebihan stok. 
• Mengoptimalkan tingkat persediaan
• Memiliki jumlah inventaris yang tepat setiap saat dapat mencegah segala macam hambatan logistik.  
• Mulailah mengoptimalkan tingkat stok Anda dengan meningkatkan perkiraan permintaan Anda, karena prediksi yang akurat akan membantu bisnis Anda menyimpan SKU yang kemungkinan besar akan terjual. 
• Selanjutnya, hitung titik pemesanan ulang yang optimal untuk setiap SKU sehingga Anda dapat mengatur waktu pengisian ulang dengan benar dan tidak pernah membiarkan pelanggan menunggu pesanan. 
• Gunakan sistem manajemen gudang (atau WMS) yang tepat
• WMS dapat membantu mengotomatiskan dan meningkatkan manajemen dan operasi gudang. Tidak semua WMS memiliki kemampuan yang sama, jadi pastikan untuk memilih salah satu yang sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda. 

Beberapa fitur WMS terpenting yang merampingkan logistik masuk meliputi:

• Pelacakan inventaris 
• Pemberitahuan titik pemesanan ulang otomatis 
• Visibilitas operasional omnichannel
• Pembuatan daftar pengambilan untuk mengoptimalkan rute pengambilan
• Kode batang di seluruh inventaris untuk menyederhanakan manajemen inventaris
• Dukungan multi-gudang
• Pelacakan pengiriman
• Dasbor analitik yang memungkinkan Anda memantau data dalam sekejap 

Bermitra dengan 3PL

Jika Anda tidak terjun ke bisnis untuk mengawasi logistik, tetapi tidak mampu mempekerjakan direktur logistik, Anda dapat melakukan outsourcing pemenuhan ke perusahaan logistik pihak ketiga, atau 3PL. 

3PL bermitra dengan bisnis e-niaga untuk menangani proses logistik masuk dan keluar seperti penerimaan, pergudangan, mengelola hubungan dengan operator pengiriman, memproses pengembalian barang, dan banyak lagi. Beberapa penyedia layanan logistik seperti ShipBob bahkan akan menyimpan inventaris Anda di pusat-pusat pemenuhan yang mereka operasikan, dan sepenuhnya menangani proses pengambilan dan pengemasan untuk Anda. 

Secara keseluruhan, keahlian, efisiensi, dan teknologi yang dibawa oleh 3PL ke dalam kemitraan dapat memberikan penghematan biaya, meningkatkan kualitas operasional, dan meluangkan lebih banyak waktu bagi Anda untuk fokus pada area pertumbuhan strategis lainnya dalam bisnis Anda. 

Logistik keluar

Bangun hubungan yang kuat

Logistik keluar bersifat sangat kolaboratif, jadi memperkuat hubungan dengan orang-orang dan pihak-pihak yang diandalkan oleh rantai pasokan Anda hanya akan meningkatkannya. Pastikan Anda memperhatikan semua pihak, termasuk operator pengiriman, 3PL, mitra pengangkutan, penyedia layanan pengiriman, dan bahkan staf gudang Anda sendiri jika ada. 

Membangun hubungan baik dan kepercayaan membutuhkan waktu, dan Anda harus berkomitmen untuk membayar vendor tepat waktu, selalu bersikap hormat, dan berkomunikasi secara efektif. Dengan konsistensi yang cukup, Anda dapat membentuk kemitraan jangka panjang yang dapat membantu Anda mengurangi waktu tunggu, menghemat uang, dan bahkan mendapatkan persyaratan kontrak yang lebih menguntungkan, diskon volume, dan peluang ekspansi.

Mengurangi waktu transit

Bergantung pada seberapa efisien operasi pergudangan Anda, pesanan dapat diproses, diambil, dan dikemas dalam beberapa jam. Proses pengiriman - dan semua kerumitan, penundaan, dan hambatannya - yang membutuhkan waktu paling lama.

Untuk mendapatkan pesanan pelanggan di depan pintu lebih cepat, cobalah menjadwalkan penjemputan kurir lebih sering, atau pertimbangkan untuk beralih ke kurir yang lebih cepat. Bermitra dengan 3PL dapat sangat bermanfaat, karena 3PL memiliki hubungan kerja yang sangat baik dengan operator yang tidak hanya dapat memberi Anda diskon pengiriman massal, tetapi juga mengirimkan lebih banyak pesanan ke operator lebih sering.    

Memperkenalkan otomatisasi 

Meskipun beberapa operasi gudang memerlukan sentuhan manusia, banyak tugas yang berulang atau sederhana dapat diotomatisasi untuk meningkatkan efisiensi. Fungsi otomatis juga dapat mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi, karena mengurangi atau menghilangkan kesalahan manusia.    

Memproses pesanan, membuat pesanan pembelian dan dokumen lainnya, membuat daftar pengambilan, dan membuat faktur adalah pilihan yang baik untuk diotomatisasi. Jika Anda bermitra dengan 3PL atau platform logistik, mereka mungkin sudah mengotomatiskan fungsi-fungsi ini untuk menghemat waktu dan uang. 

Sederhanakan logistik masuk dan keluar dengan ShipBob

ShipBob adalah platform logistik omnichannel global yang siap membantu bisnis Anda meningkatkan skala logistik dengan mudah dalam berbagai ukuran.

Untuk membantu bisnis e-niaga mengoptimalkan logistik masuk, ShipBob menerima inventaris Anda menggunakan praktik terbaik, termasuk proses WRO terstandarisasi yang dirancang untuk kecepatan dan kesederhanaan. Kami kemudian menyimpan inventaris Anda di salah satu dari beberapa pusat pemenuhan yang berbasis di AS dan internasional, sehingga Anda dapat mengurangi biaya pengiriman sambil meminimalkan waktu pengiriman. 

Dari sana, ShipBob menangani semua proses logistik keluar untuk Anda, berapa pun volume pesanan Anda. Apakah Anda melakukan 400 pesanan sebulan atau 40.000, ShipBob terhubung dengan platform e-niaga Anda sehingga pesanan secara otomatis didorong ke pusat pemenuhan ShipBob. Tim gudang kemudian akan mengambil dan mengemas pesanan Anda, dan mengirimkannya melalui mitra operator. 

Infrastruktur ShipBob dirancang dengan kemampuan untuk membuat logistik menjadi lancar. Dari otomatisasi gudang hingga pemindaian barcode, diskon yang dinegosiasikan dengan operator pengiriman hingga pengemasan dan perakitan, ShipBob dilengkapi untuk menangani kebutuhan logistik Anda yang paling rumit. 

Pedagang bahkan dapat memantau logistik mereka melalui dasbor ShipBob. Perangkat lunak ini memberikan visibilitas waktu nyata ke tingkat inventaris, memungkinkan Anda untuk mengatur titik pemesanan ulang otomatis, dan melihat status pesanan untuk setiap pengiriman yang mereka penuhi dan kirimkan ke pelanggan Anda - semuanya dari satu platform yang mudah digunakan. 

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana ShipBob dapat mengelola logistik Anda, klik di bawah ini untuk informasi lebih lanjut. 

Minta harga pemenuhan

Punya gudang sendiri?

Merek e-niaga Anda sekarang dapat menerapkan sistem manajemen gudang terbaik di kelasnya dari ShipBob (sistem yang sama yang mendukung jaringan pemenuhan ShipBob!) di gudang Anda sendiri.

Dengan menggunakan WMS ShipBob, merek Anda dapat mengelola logistik masuk dan keluar dari satu platform. Dengan otomatisasi bawaan, opsi pengambilan yang fleksibel, dan integrasi siap pakai dengan platform dan alat e-niaga utama, ShipBob WMS merampingkan semuanya mulai dari penerimaan hingga pengiriman, sehingga merek Anda dapat meningkatkan efisiensi dan mengurangi kesalahan di seluruh rantai pasokan Anda.

Berikut adalah jawaban atas beberapa pertanyaan umum tentang logistik masuk dan keluar.

Apa itu pengiriman masuk dan keluar?

Pengiriman masuk berbeda dengan pengiriman keluar.

Pengiriman masuk mengacu pada produsen atau pemasok yang mengirimkan bahan mentah, persediaan, atau barang lain ke bisnis yang memesannya (dan nantinya akan menjualnya ke pelanggan akhir).

Pengiriman keluar mengacu pada proses pengangkutan pesanan (yaitu barang jadi yang telah diambil dan dikemas ke dalam kotak atau poli mailer) dari gudang pedagang atau pusat pemenuhan ke pelanggan akhir.

Apa saja jenis logistik yang berbeda?

Sebagian besar proses logistik diurutkan ke dalam salah satu dari dua kategori: logistik masuk atau logistik keluar. Logistik pengadaan, logistik penerimaan, dan logistik penyimpanan biasanya dikategorikan sebagai proses logistik masuk, sedangkan pemrosesan pesanan, pemenuhan, dan logistik pengiriman dikategorikan sebagai logistik keluar.

Apa yang dimaksud dengan logistik terbalik?

Logistik balik mengacu pada proses logistik yang terlibat dalam pengembalian ecommerce

Disadur dari: shipbob.com