Kontrol inventaris selalu merupakan proses yang sulit tetapi merupakan aspek yang sangat penting dalam bisnis apa pun. Tidak ada yang bisa menjalankan bisnis dengan baik kecuali mereka tahu apa yang mereka miliki, apa yang telah terjual, dan berapa harga pokoknya. Pada artikel ini, kami akan memperkenalkan 11 prosedur pengendalian persediaan yang dapat Anda terapkan untuk mengelola persediaan Anda dengan lebih efisien.

Fitur-fitur pengendalian inventaris

Pengendalian inventaris, sering dikenal sebagai manajemen inventaris, adalah proses pemantauan stok gudang perusahaan untuk memastikan bahwa stok tersebut berada pada tingkat yang paling memadai. Ini mencakup proses pengelolaan barang dari saat dipesan, melalui penyimpanan, pemindahan di dalam gudang atau di gudang yang berbeda, serta ke tujuan akhir atau pembuangan. Manajemen inventaris adalah bagian penting dari setiap bisnis ritel. Ingin tahu seberapa penting laporan pergerakan inventaris?. 

Sistem kontrol inventaris adalah pendekatan teknologi yang membantu bisnis untuk menjaga dan melacak komoditas melalui rantai pasokan. Teknologi ini akan mengintegrasikan dan mengelola pembelian, pengiriman, penerimaan, pergudangan, dan pengembalian barang ke dalam satu sistem. Mempraktikkan prosedur kontrol inventaris yang baik dapat membantu bisnis mengurangi banyak operasi manual yang mahal dan memakan waktu. Sistem ini akan menunjukkan kepada Anda berapa banyak persediaan yang Anda miliki, di mana lokasinya, dan kapan Anda perlu melakukan pemesanan ulang untuk mempertahankan tingkat stok yang ideal. Bagi UKM yang ingin mempelajari cara mengelola inventaris secara efisien, panduan infografis ini sangat direkomendasikan.

11 prosedur dan teknik kontrol inventaris

^{_{Sumber: magestore.com}}

Setiap bisnis akan menerapkan cara kontrol inventarisnya sendiri. Namun, pada akhirnya, mengelola stok secara efisien adalah target yang ingin dicapai semua orang. Ada beberapa prosedur umum dan praktik terbaik manajemen inventaris yang dapat menginstruksikan Anda tentang cara mengelola inventaris dengan lebih efisien.

Prioritaskan lokasi dan aksesibilitas
Pastikan gudang dan stok Anda terorganisir dengan baik dan mudah diakses karena akan mengurangi banyak waktu bagi staf untuk mencari lokasi dan menemukan produk. Dengan demikian, semua langkah selanjutnya dapat berjalan dengan lancar.

Tetapkan pengaturan lantai dan tata letak
Hal ini akan membantu pemilik dan staf untuk mengingat semua lokasi produk sehingga akan lebih mudah dan cepat untuk menemukan barang saat dibutuhkan. Selain itu, membuat denah lantai akan membantu Anda dalam menentukan lokasi terbaik untuk barang dagangan Anda.

Optimalkan dan perkirakan inventaris Anda
Cobalah untuk mengoptimalkan dan memperkirakan inventaris Anda dengan memastikan jumlah barang yang memadai, tidak terlalu sedikit atau terlalu banyak. Sebaiknya Anda juga membuat daftar barang yang laris yang lebih cepat terjual daripada yang lain. Terlepas dari musimnya, barang-barang ini harus selalu ada di gudang. Akan lebih mudah untuk mempersiapkan diri menghadapi masalah pasokan dan permintaan yang akan datang jika tingkat penjualan dipantau dan tren pasar diikuti.

Singkirkan stok yang tidak dibutuhkan
Cobalah untuk menyingkirkan barang-barang yang telah ada di gudang dalam jangka waktu yang lama dengan menjalankan promosi atau menawarkan diskon. Ini akan menciptakan lebih banyak ruang bagi Anda untuk menaruh barang lain yang dibutuhkan. Selain itu, penawaran semacam itu juga dapat meningkatkan kepuasan pelanggan, membuat pengisian ulang inventaris menjadi lebih mudah, dan membuat bisnis terus berjalan.

Tetapkan jadwal penghitungan siklus
Tetapkan jadwal penghitungan siklus untuk memantau aliran produk secara memadai daripada menunggu kesempatan untuk menghitung inventaris Anda.

Periksa stok dengan cepat setelah pengiriman
Setelah setiap pesanan inventaris tiba, luangkan waktu beberapa menit untuk memeriksa apakah barang dagangan yang Anda kirimkan sudah benar atau ada masalah dengan kualitas produk dan tolak barang yang tidak dipesan atau rusak. Langkah ini akan membantu Anda menghindari kasus stok yang sebenarnya tidak cukup atau melebihi data inventaris dari sistem.

Beri label pada semua produk
Label harus memiliki data yang cukup seperti nama produk, nomor, jumlah, dan deskripsi. Memberi label pada semua produk akan membuat Anda lebih mudah dan cepat mengenalinya.

Perhatikan tanggal kedaluwarsa
Ketika Anda memperhatikan tanggal kedaluwarsa produk, Anda dapat menyingkirkan barang dagangan yang tersisa sebelum kedaluwarsa dengan mengurangi harga atau menawarkan penawaran khusus.

Pastikan Anda melacak inventaris Anda
Anda perlu mengetahui berapa banyak stok yang Anda miliki, dari mana stok tersebut berasal, atau kapan barang meninggalkan gudang untuk menjalankan bisnis Anda. Jadi, sangat penting untuk melacak inventaris Anda sesering mungkin. Saat ini, hampir semua bisnis menggunakan perangkat lunak manajemen inventaris untuk membantu mereka melacak inventaris. 

Menetapkan tanggung jawab manajemen inventaris
Ketika Anda menetapkan tanggung jawab manajemen inventaris terpisah untuk seseorang, mereka cenderung melakukan tugas dengan lebih baik. Ini karena mereka lebih fokus pada proses, menghabiskan lebih banyak waktu, dan lebih terbiasa.

Buat cadangan data inventaris Anda
Anda juga harus memastikan bahwa Anda memiliki cadangan data sehingga informasi penting selalu tersedia, dapat diakses, dan tidak pernah hilang. Dan, jika data hilang atau terhapus, Anda akan memiliki cadangan yang siap untuk dipulihkan, sehingga bisnis dan pelanggan Anda tidak dirugikan.

Bagaimana kontrol inventaris dapat memengaruhi bisnis Anda?

^{_{Sumber: magestore.com}}

Menggabungkan proses manajemen inventaris yang memadai dengan sistem Anda dapat membantu bisnis memastikan kesehatan keuangan dan tingkat stok yang memenuhi kebutuhan dan harapan pelanggan. Menurut netsuite.com, 62% pelanggan berhenti membeli dari sebuah perusahaan karena layanan pelanggan yang buruk. Frustrasi karena kehabisan stok atau barang yang dipesan lebih dulu berada di urutan teratas dalam daftar keluhan layanan pelanggan. Faktanya, menurut penelitian tentang toko serba ada, kehabisan stok dapat menyebabkan toko kehilangan satu dari setiap 100 konsumen. Selain itu, 55% pembeli di toko mana pun tidak akan membeli barang pengganti jika barang yang mereka inginkan tidak tersedia. 

Selain itu, sistem kontrol stok yang baik juga dapat membantu bisnis mendapatkan informasi real-time tentang barang, mengurangi kerusakan, dan mengurangi biaya penyimpanan inventaris. Hasilnya, pemilik bisnis dapat menyimpan, melacak, mengirim, dan memesan inventaris atau stok dengan mempraktikkan prosedur kontrol inventaris standar untuk menghindari kerugian dan mengoptimalkan pendapatan.

Apa saja jenis-jenis sistem manajemen inventaris?

^{_{Sumber: magestore.com}}

Ada dua jenis utama sistem manajemen inventaris: 

Sistem persediaan abadi

Sistem persediaan abadi mengharuskan bisnis untuk mengimplementasikan perangkat lunak dan peralatan pendukung sehingga lebih mahal daripada sistem persediaan periodik. Di sisi lain, sistem ini membantu memperbarui statistik inventaris secara teratur dan real-time. Metode kontrol inventaris ini menggunakan perangkat lunak point-of-sale dan manajemen aset untuk menentukan inventaris berdasarkan penjualan dan pembelian. Oleh karena itu, Anda akan selalu memiliki perhitungan stok yang tepat kapan pun Anda membutuhkannya dan pelacakan berkelanjutan juga membantu bisnis menghindari kehabisan stok.

Namun, masih ada beberapa kekurangan dengan sistem ini karena dijalankan oleh peralatan dan perangkat lunak. Peralatan yang mengalami kesalahan dan item yang dipindai dengan tidak benar dapat memengaruhi catatan inventaris. Selain itu, ada beberapa kasus yang tidak dapat dikenali oleh sistem seperti kerusakan, barang yang dicuri. 

Sistem inventaris berkala
Sistem inventaris periodik cocok untuk bisnis kecil karena tidak memerlukan perangkat lunak yang rumit. Sistem ini mengandalkan penghitungan fisik persediaan secara berkala atau tidak berkala. Pemilik bisnis hanya melacak semua transaksi di akun pembelian. Setelah inventaris fisik selesai, saldo di akun pembelian ditransfer ke akun persediaan. Terakhir, Anda mencocokkan biaya stok akhir ke akun persediaan. Ada 2 metode untuk menghitung biaya persediaan: FIFO berarti stok pertama adalah yang dijual terlebih dahulu, dan LIFO berarti stok terakhir adalah yang dijual terlebih dahulu.

Kerugian dari sistem inventaris periodik berasal dari penghitungan fisik stok. Hal ini jelas akan meningkatkan biaya tenaga kerja karena bisnis harus mempekerjakan lebih banyak staf dan membayar lebih banyak waktu kerja. Selain itu, ada kemungkinan besar terjadi ketidaksesuaian inventaris dan kecurangan.

Kesimpulan

Secara umum, manajemen inventaris dapat memengaruhi keberhasilan atau kegagalan bisnis. Memiliki visibilitas yang tepat ke dalam stok Anda pada saat yang diperlukan sangat penting untuk kesuksesan. Untuk mendapatkan laporan inventaris yang real-time dan informatif untuk membuat rencana bisnis, penting untuk menerapkan prosedur kontrol inventaris yang tepat, bersama dengan alat dan perangkat lunak pendukung yang sesuai.

Disadur dari: magestore.com

Pada bagian ini, beberapa contoh aplikasi riset operasi yang sukses di dunia nyata diberikan. Hal ini akan memberikan apresiasi kepada pembaca terhadap beragam jenis masalah yang dapat diatasi oleh O.R., dan juga besarnya penghematan yang dapat dilakukan. Tidak diragukan lagi, sumber terbaik untuk studi kasus dan rincian aplikasi yang berhasil adalah jurnal Interfaces, yang merupakan publikasi dari Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS). Jurnal ini berorientasi pada praktisi dan sebagian besar penjelasannya menggunakan istilah awam; pada titik tertentu, setiap insinyur industri yang berpraktik harus mengacu pada jurnal ini untuk menghargai kontribusi yang dapat diberikan oleh O.R.. Semua aplikasi yang ada di bawah ini diambil dari edisi terbaru Interfaces. 

Sebelum menjelaskan aplikasi-aplikasi ini, beberapa kata akan menjelaskan posisi riset operasi di dunia nyata. Kenyataan yang tidak menguntungkan adalah bahwa O.R. telah menerima lebih dari sekadar publisitas negatif. Kadang-kadang dianggap sebagai ilmu esoterik yang tidak memiliki relevansi dengan dunia nyata, dan beberapa kritikus bahkan menyebutnya sebagai kumpulan teknik untuk mencari masalah yang harus dipecahkan! Jelas, kritik ini tidak benar dan ada banyak bukti yang terdokumentasi bahwa ketika diterapkan dengan benar dan dengan fokus pada masalah, O.R. dapat menghasilkan manfaat yang cukup spektakuler; contoh-contoh yang ada di bagian ini dengan jelas membuktikan fakta ini.

Di sisi lain, ada juga bukti yang menunjukkan bahwa (sayangnya) kritik yang dilontarkan terhadap O.R. tidak sepenuhnya tidak berdasar. Hal ini dikarenakan O.R. sering kali tidak diterapkan sebagaimana mestinya - orang sering kali berpandangan bahwa O.R. merupakan metode yang spesifik, bukan sebuah proses yang lengkap dan sistematis. Secara khusus, ada banyak sekali penekanan pada pemodelan dan langkah-langkah solusi, mungkin karena hal ini jelas menawarkan tantangan intelektual yang paling besar. Namun, sangat penting untuk mempertahankan fokus yang digerakkan oleh masalah - tujuan akhir dari studi O.R. adalah untuk mengimplementasikan solusi untuk masalah yang sedang dianalisis.

Membangun model kompleks yang pada akhirnya tidak dapat dipecahkan, atau mengembangkan prosedur solusi yang sangat efisien untuk model yang tidak memiliki relevansi dengan dunia nyata mungkin baik sebagai latihan intelektual, tetapi bertentangan dengan sifat praktis dari riset operasi! Sayangnya, fakta ini terkadang dilupakan. Kritik lain yang valid adalah kenyataan bahwa banyak analis yang terkenal buruk dalam mengkomunikasikan hasil proyek O.R. dalam hal yang dapat dipahami dan dihargai oleh praktisi yang mungkin tidak memiliki banyak kecanggihan matematika atau pelatihan formal dalam O.R. Intinya adalah bahwa proyek O.R. dapat berhasil hanya jika perhatian yang cukup diberikan pada masing-masing dari tujuh langkah proses dan hasilnya dikomunikasikan kepada pengguna akhir dalam bentuk yang dapat dimengerti.

Beberapa contoh proyek O.R. yang sukses sekarang disajikan.

Perencanaan Produksi di Harris Corporation - Bagian Semikonduktor: Untuk aplikasi pertama kami, kami melihat area yang mudah dihargai oleh setiap insinyur industri - perencanaan produksi dan kutipan tanggal jatuh tempo. Bagian semikonduktor Harris Corporation selama beberapa tahun merupakan bisnis yang cukup kecil yang melayani ceruk pasar di industri kedirgantaraan dan pertahanan di mana persaingannya sangat minim. Namun, pada tahun 1988, sebuah keputusan strategis dibuat untuk mengakuisisi lini produk semikonduktor dan fasilitas manufaktur General Electric.

Hal ini segera meningkatkan ukuran operasi dan lini produk Harris Semiconductor sekitar tiga kali lipat, dan yang lebih penting lagi, melambungkan Harris ke area pasar komersial seperti mobil dan telekomunikasi yang persaingannya sangat ketat. Dengan adanya keragaman lini produk yang baru dan peningkatan yang luar biasa dalam kompleksitas perencanaan produksi, Harris mengalami kesulitan untuk memenuhi jadwal pengiriman dan untuk tetap kompetitif dari segi finansial; jelas, diperlukan sistem yang lebih baik.

Pada fase orientasi, ditentukan bahwa sistem jenis MRP yang digunakan oleh sejumlah pesaingnya tidak akan menjadi jawaban yang memuaskan dan keputusan dibuat untuk mengembangkan sistem perencanaan yang akan memenuhi kebutuhan unik Harris - hasil akhirnya adalah IMPReSS, sebuah sistem perencanaan produksi dan penawaran pengiriman otomatis untuk seluruh jaringan produksi. Sistem ini merupakan kombinasi yang mengesankan dari heuristik serta teknik berbasis optimasi. Sistem ini bekerja dengan memecah masalah keseluruhan menjadi masalah yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola dengan menggunakan pendekatan dekomposisi heuristik. Model matematika dalam masalah diselesaikan dengan menggunakan pemrograman linier bersama dengan konsep-konsep dari perencanaan kebutuhan material.

Seluruh sistem berinteraksi dengan basis data yang canggih yang memungkinkan untuk peramalan, penawaran dan entri pesanan, material dan informasi dinamis tentang kapasitas. Harris memperkirakan bahwa sistem ini telah meningkatkan pengiriman tepat waktu dari 75% menjadi 95% tanpa peningkatan persediaan, membantunya beralih dari kerugian sebesar $75 juta menjadi keuntungan sebesar $40 juta per tahun, dan memungkinkannya untuk merencanakan investasi modalnya dengan lebih efisien.

Pencampuran bensin di texaco: Untuk aplikasi lain dalam perencanaan produksi, tetapi kali ini dalam lingkungan produksi kontinu dan bukan produksi terpisah, kami melihat sistem yang digunakan di Texaco. Salah satu aplikasi utama O.R. adalah di bidang pencampuran bensin di kilang minyak bumi, dan hampir semua perusahaan minyak besar menggunakan model optimasi yang canggih di bidang ini. Di Texaco, sistem ini disebut StarBlend dan berjalan pada komputer mikro berjaringan. Sebagai latar belakang, penyulingan minyak mentah menghasilkan sejumlah produk yang berbeda pada suhu penyulingan yang berbeda. Masing-masing produk tersebut dapat dimurnikan lebih lanjut melalui perengkahan (di mana hidrokarbon yang kompleks dipecah menjadi hidrokarbon yang lebih sederhana) dan rekombinasi.

Berbagai aliran keluaran ini kemudian dicampur bersama untuk membentuk produk akhir seperti berbagai jenis bensin (bertimbal, tanpa timbal, super tanpa timbal, dll.), bahan bakar jet, diesel, dan minyak pemanas. Masalah perencanaannya sangat kompleks, karena kualitas minyak mentah yang berbeda menghasilkan konsentrasi aliran keluaran yang berbeda dan menimbulkan biaya yang berbeda, dan karena produk akhir yang berbeda menghasilkan pendapatan yang berbeda dan menggunakan sumber daya kilang yang berbeda pula. Mempertimbangkan hanya satu produk - bensin - ada berbagai properti yang membatasi campuran yang dihasilkan. Ini termasuk angka oktan, kandungan timbal dan sulfur, volatilitas, dan tekanan uap Reid, untuk menyebutkan beberapa di antaranya. Selain itu, kendala regulasi juga memberikan batasan tertentu.

Sebagai tanggapan awal terhadap masalah yang kompleks ini, pada awal hingga pertengahan tahun 1980-an, Texaco mengembangkan sebuah sistem yang disebut OMEGA. Inti dari sistem ini adalah model optimasi nonlinier yang mendukung sistem pendukung keputusan interaktif untuk pencampuran bensin secara optimal; sistem ini sendiri diperkirakan telah menghemat sekitar $30 juta per tahun bagi Texaco. StarBlend merupakan perluasan dari OMEGA ke lingkungan perencanaan multi periode di mana keputusan optimal dapat dibuat dalam jangka waktu perencanaan yang lebih panjang dibandingkan dengan satu periode.

Selain kendala kualitas campuran, model optimasi juga memasukkan kendala inventaris dan keseimbangan material untuk setiap periode dalam horison perencanaan. Pengoptimal menggunakan bahasa pemodelan aljabar yang disebut GAMS dan solver nonlinier yang disebut MINOS, bersama dengan sistem basis data relasional untuk mengelola data. Keseluruhan sistem berada dalam antarmuka yang mudah digunakan dan selain untuk perencanaan campuran langsung, sistem ini juga dapat digunakan untuk menganalisis berbagai skenario “bagaimana-jika” untuk masa depan dan untuk perencanaan jangka panjang.

Penjadwalan FMS di caterpillar: Untuk aplikasi ketiga, kami melihat penggunaan model simulasi. Model ini diterapkan untuk mendapatkan jadwal untuk Sistem Manufaktur Fleksibel (FMS) di Caterpillar, Inc. Pembaca yang tertarik dapat merujuk ke teks apa pun tentang manufaktur terintegrasi komputer untuk mengetahui detail tentang FMS; biasanya, FMS adalah sistem mesin CNC tujuan umum yang dihubungkan bersama oleh sistem penanganan material otomatis dan sepenuhnya dikontrol oleh komputer. FMS yang dimaksud di Caterpillar memiliki tujuh mesin milling CNC, stasiun fiksasi dan stasiun alat, dengan penanganan material dan alat dilakukan oleh empat kendaraan berpemandu otomatis (AGV) yang berjalan di sepanjang jalur kawat berpemandu satu arah. FMS dapat memberikan peningkatan kapasitas dan produktivitas yang luar biasa karena tingkat otomatisasi yang tinggi yang melekat di dalamnya dan potensinya untuk memproduksi berbagai macam komponen.

Di sisi lain, hal ini ada harganya; sistem ini juga sangat kompleks dan proses perencanaan dan penjadwalan produksi pada FMS dan kemudian mengendalikan operasinya bisa menjadi sangat sulit. Efisiensi prosedur penjadwalan yang digunakan dapat sangat berpengaruh pada besarnya manfaat yang diperoleh.

Di Caterpillar, analisis awal menunjukkan bahwa FMS kurang dimanfaatkan dan tujuan proyek ini adalah untuk menentukan jadwal produksi yang baik yang akan meningkatkan pemanfaatan dan meluangkan lebih banyak waktu untuk memproduksi suku cadang tambahan. Pada tahap orientasi, ditentukan bahwa lingkungan terlalu kompleks untuk direpresentasikan secara akurat melalui model matematika, dan oleh karena itu simulasi dipilih sebagai pendekatan pemodelan alternatif. Juga ditentukan bahwa meminimalkan makespan (yaitu waktu yang dibutuhkan untuk memproduksi semua kebutuhan harian) akan menjadi tujuan terbaik karena hal ini juga akan memaksimalkan dan menyeimbangkan pemanfaatan mesin.

Sebuah model simulasi yang terperinci kemudian dibangun dengan menggunakan bahasa khusus yang disebut SLAM. Selain rencana proses yang diperlukan untuk menentukan pemesinan aktual dari berbagai jenis suku cadang, model ini juga memperhitungkan sejumlah faktor seperti penanganan material, penanganan alat, dan fiksasi. Beberapa alternatif kemudian disimulasikan untuk mengamati bagaimana kinerja sistem dan ditentukan bahwa seperangkat aturan penjadwalan heuristik yang cukup sederhana dapat menghasilkan jadwal yang mendekati optimal dengan pemanfaatan mesin hampir 85%. Namun, yang lebih menarik adalah bahwa penelitian ini juga menunjukkan bahwa stabilitas jadwal sangat bergantung pada efisiensi alat potong yang digunakan oleh mesin.

Faktanya, ketika kualitas alat mulai menurun, sistem mulai menjadi semakin tidak stabil dan jadwal mulai tertinggal dari tanggal jatuh tempo. Untuk menghindari masalah ini, perusahaan harus menghentikan produksi selama akhir pekan dan mengganti alat yang sudah usang atau sesekali menggunakan waktu lembur untuk kembali ke jadwal. Poin utama yang perlu diperhatikan dari aplikasi ini adalah bahwa model simulasi dapat digunakan untuk menganalisis sistem yang sangat kompleks untuk sejumlah skenario bagaimana-jika dan untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang dinamika sistem.

Penugasan armada di delta airlines: Salah satu area aplikasi O.R. yang paling menantang sekaligus bermanfaat adalah industri penerbangan. Kami menjelaskan secara singkat di sini salah satu aplikasi seperti itu di Delta Airlines. Masalah yang dipecahkan sering disebut sebagai masalah penugasan armada. Delta menerbangkan lebih dari 2500 penerbangan domestik setiap harinya dan menggunakan sekitar 450 pesawat dari 10 armada yang berbeda, dan tujuannya adalah untuk menugaskan pesawat ke dalam rute penerbangan sedemikian rupa sehingga pendapatan dari kursi dapat dimaksimalkan. Pengorbanannya cukup sederhana - jika sebuah pesawat terlalu kecil maka maskapai kehilangan potensi pendapatan dari penumpang yang tidak dapat ditampung di dalam pesawat, dan jika pesawat terlalu besar maka kursi yang tidak terisi merupakan pendapatan yang hilang (selain fakta bahwa pesawat yang lebih besar juga lebih mahal untuk dioperasikan).

Dengan demikian, tujuannya adalah untuk memastikan bahwa pesawat dengan ukuran yang “tepat” tersedia saat dibutuhkan dan di mana dibutuhkan. Sayangnya, memastikan bahwa hal ini dapat terjadi sangatlah rumit karena ada sejumlah masalah logistik yang membatasi ketersediaan pesawat pada waktu dan lokasi yang berbeda.

Masalah ini dimodelkan dengan program linear bilangan bulat campuran yang sangat besar - formulasi tipikal dapat menghasilkan sekitar 60.000 variabel dan 40.000 kendala. Horison perencanaan untuk setiap masalah adalah satu hari karena asumsinya adalah jadwal yang sama diulang setiap hari (pengecualian seperti jadwal akhir pekan ditangani secara terpisah). Tujuan utama dari masalah ini adalah untuk meminimalkan jumlah biaya operasional (termasuk biaya awak, biaya bahan bakar dan biaya pendaratan) dan biaya dari pendapatan penumpang yang hilang. Sebagian besar kendala bersifat struktural dan merupakan hasil dari pemodelan konservasi aliran pesawat dari armada yang berbeda ke lokasi yang berbeda di sekitar sistem pada waktu kedatangan dan keberangkatan yang berbeda.

Selain itu, terdapat kendala yang mengatur penugasan armada tertentu ke kaki tertentu dalam jadwal penerbangan. Ada juga kendala yang berkaitan dengan ketersediaan pesawat dalam armada yang berbeda, peraturan yang mengatur penugasan kru, persyaratan pemeliharaan terjadwal, dan pembatasan bandara. Seperti yang dapat dibayangkan oleh pembaca, tugas untuk mengumpulkan dan memelihara informasi yang diperlukan untuk menentukan secara matematis semua hal tersebut merupakan tugas yang luar biasa.

Meskipun membangun model seperti itu sulit tetapi bukan tidak mungkin, kemampuan untuk menyelesaikannya hingga optimal adalah hal yang mustahil hingga beberapa waktu yang lalu. Namun, O.R. komputasi telah berkembang hingga mencapai titik di mana sekarang memungkinkan untuk menyelesaikan model yang begitu rumit; sistem di Delta disebut Coldstart dan menggunakan implementasi yang sangat canggih untuk memecahkan masalah pemrograman linier dan integer. Manfaat finansial dari proyek ini sangat besar; sebagai contoh, menurut Delta, penghematan selama periode 1 Juni hingga 31 Agustus 1993 diperkirakan mencapai sekitar $220.000 per hari dibandingkan dengan jadwal yang lama.

Sistem manajemen keunggulan layanan keycorp: Untuk aplikasi terakhir kami, kami beralih ke sektor jasa dan industri yang mempekerjakan banyak insinyur industri - perbankan. Aplikasi ini menunjukkan bagaimana riset operasi digunakan untuk meningkatkan produktivitas dan kualitas layanan di KeyCorp, sebuah perusahaan induk bank yang berkantor pusat di Cleveland, Ohio. Dihadapkan pada persaingan yang semakin meningkat dari sumber-sumber nontradisional dan konsolidasi yang cepat di dalam industri perbankan, tujuan KeyCorp adalah untuk menyediakan serangkaian produk dan layanan keuangan kelas dunia dibandingkan dengan menjadi bank tradisional.

Elemen kunci untuk dapat melakukan hal ini secara efektif adalah layanan pelanggan berkualitas tinggi dan pertukaran alami yang dihadapi oleh manajer adalah dalam hal staf dan layanan - layanan yang lebih baik dalam bentuk waktu tunggu yang lebih singkat membutuhkan staf tambahan yang membutuhkan biaya lebih tinggi. Tujuan dari proyek ini adalah untuk menyediakan sistem pendukung keputusan yang lengkap bagi para manajer yang dijuluki SEMS (Sistem Manajemen Keunggulan Layanan).

Langkah pertama adalah pengembangan sistem terkomputerisasi untuk mengumpulkan data kinerja. Sistem ini merekam waktu awal dan akhir dari semua komponen transaksi teller, termasuk waktu respons host, waktu respons jaringan, waktu yang dikendalikan teller, waktu yang dikendalikan nasabah dan waktu perangkat keras cabang. Data yang dikumpulkan kemudian dapat dianalisis untuk mengidentifikasi area-area yang perlu ditingkatkan. Teori antrian digunakan untuk menentukan kebutuhan staf untuk tingkat layanan yang telah ditentukan.

Analisis ini menghasilkan peningkatan jumlah staf yang diperlukan yang tidak mungkin dilakukan dari sudut pandang biaya, dan oleh karena itu dibuat perkiraan pengurangan waktu pemrosesan yang diperlukan untuk memenuhi tujuan layanan dengan tingkat staf maksimum yang memungkinkan. Dengan menggunakan sistem pencatatan kinerja, KeyCorp kemudian dapat mengidentifikasi strategi untuk mengurangi berbagai komponen waktu layanan. Beberapa di antaranya melibatkan peningkatan teknologi, sementara yang lainnya berfokus pada peningkatan prosedural, dan hasilnya adalah pengurangan waktu pemrosesan transaksi sebesar 27%. Setelah lingkungan operasi stabil, KeyCorp memperkenalkan dua komponen utama SEMS untuk membantu para manajer cabang meningkatkan produktivitas.

Yang pertama, sistem Produktivitas Teller, memberikan ringkasan statistik dan laporan kepada manajer untuk membantu penempatan staf, penjadwalan, dan mengidentifikasi teller yang memerlukan pelatihan lebih lanjut. Yang kedua, sistem Waktu Tunggu Nasabah, memberikan informasi mengenai waktu tunggu nasabah per cabang, per hari dan per interval setengah jam di setiap cabang. Sistem ini menggunakan konsep-konsep dari statistik dan teori antrian untuk mengembangkan algoritma untuk menghasilkan informasi yang dibutuhkan.

Dengan menggunakan SEMS, manajer cabang dapat secara mandiri memutuskan strategi untuk meningkatkan layanan. Sistem ini secara bertahap diluncurkan ke semua cabang KeyCorp dan hasilnya sangat mengesankan. Sebagai contoh, secara rata-rata, waktu pemrosesan pelanggan berkurang hingga 53% dan waktu tunggu pelanggan menurun secara signifikan dengan hanya empat persen pelanggan yang menunggu lebih dari lima menit. Penghematan yang dihasilkan selama periode lima tahun diperkirakan mencapai $98 juta.

Ringkasan

Bab ini memberikan gambaran umum tentang riset operasi, asal-usulnya, pendekatannya dalam memecahkan masalah, dan beberapa contoh aplikasi yang berhasil. Dari sudut pandang seorang insinyur industri, O.R. adalah alat yang dapat melakukan banyak hal untuk meningkatkan produktivitas. Perlu ditekankan bahwa O.R. tidak bersifat esoterik atau tidak praktis, dan para insinyur yang tertarik untuk mempelajari topik ini lebih lanjut untuk teknik dan aplikasinya; potensi imbalannya bisa sangat besar.

Disadur dari: sites.pitt.edu

Mengingat bahwa O.R. merupakan sebuah kerangka kerja yang terintegrasi untuk membantu pengambilan keputusan, maka penting untuk memiliki pemahaman yang jelas mengenai kerangka kerja ini agar dapat diterapkan pada suatu masalah yang umum. Untuk mencapai hal ini, pendekatan yang disebut O.R. sekarang dirinci. Pendekatan ini terdiri dari tujuh langkah berurutan berikut ini:

1. Orientasi.
2. Definisi masalah.
3. Pengumpulan data.
4. Perumusan model.
5. Solusi.
6. Validasi model dan analisis keluaran.
7. Implementasi dan pemantauan.

Menghubungkan setiap langkah ini menjadi sebuah mekanisme untuk umpan balik yang berkesinambungan; Gambar 1 menunjukkan hal ini secara skematis.

^{_{Sumber: sites.pitt.edu Gambar 1: Pendekatan Riset Operasi}}

Meskipun sebagian besar penekanan akademis adalah pada Langkah 4, 5 dan 6, pembaca harus mengingat fakta bahwa langkah-langkah lainnya juga sama pentingnya dari sudut pandang praktis. Memang, kurangnya perhatian pada langkah-langkah ini telah menjadi alasan mengapa O.R. terkadang secara keliru dianggap tidak praktis atau tidak efektif di dunia nyata.

Masing-masing langkah ini sekarang dibahas secara lebih rinci. Untuk mengilustrasikan bagaimana langkah-langkah tersebut dapat diterapkan, pertimbangkan skenario tipikal di mana sebuah perusahaan manufaktur merencanakan produksi untuk bulan yang akan datang. Perusahaan menggunakan berbagai sumber daya (seperti tenaga kerja, mesin produksi, bahan baku, modal, pemrosesan data, ruang penyimpanan, dan peralatan penanganan material) untuk membuat sejumlah produk berbeda yang bersaing untuk mendapatkan sumber daya ini. Produk-produk tersebut memiliki margin keuntungan yang berbeda dan membutuhkan jumlah yang berbeda dari setiap sumber daya. Banyak sumber daya yang ketersediaannya terbatas. Selain itu, terdapat faktor-faktor lain yang menyulitkan seperti ketidakpastian dalam permintaan produk, kerusakan mesin secara acak, dan perjanjian dengan serikat pekerja yang membatasi penggunaan tenaga kerja. Mengingat lingkungan operasi yang kompleks ini, tujuan keseluruhannya adalah merencanakan produksi bulan depan sehingga perusahaan dapat merealisasikan keuntungan semaksimal mungkin sekaligus berakhir di posisi yang baik untuk bulan berikutnya.

Sebagai ilustrasi tentang bagaimana seseorang dapat melakukan studi riset operasi untuk mengatasi situasi ini, pertimbangkan contoh yang sangat disederhanakan dari masalah perencanaan produksi di mana ada dua lini produk utama (widget dan gizmos, misalnya) dan tiga sumber daya pembatas utama (A, B dan C, misalnya) di mana masing-masing produk bersaing. Setiap produk membutuhkan jumlah yang berbeda-beda dari setiap sumber daya dan perusahaan mengeluarkan biaya yang berbeda (tenaga kerja, bahan baku, dll.) dalam membuat produk dan merealisasikan pendapatan yang berbeda saat produk tersebut dijual. Tujuan dari proyek O.R. adalah untuk mengalokasikan sumber daya ke dua produk secara optimal.

Orientasi: Langkah pertama dalam pendekatan O.R. disebut sebagai orientasi masalah. Tujuan utama dari langkah ini adalah untuk membentuk tim yang akan menangani masalah yang dihadapi dan memastikan bahwa semua anggotanya memiliki gambaran yang jelas tentang isu-isu yang relevan. Perlu dicatat bahwa karakteristik yang membedakan dari setiap studi O.R. adalah bahwa studi ini dilakukan oleh tim multifungsi. Sedikit menyimpang, menarik juga bahwa dalam beberapa tahun terakhir banyak hal yang telah ditulis dan dikatakan tentang manfaat tim proyek dan bahwa hampir semua proyek industri saat ini dilakukan oleh tim multifungsi. Bahkan dalam pendidikan teknik, kerja tim telah menjadi unsur penting dari materi yang diajarkan kepada siswa dan hampir semua program teknik akademis mengharuskan proyek tim siswa mereka. Pendekatan tim dari O.R. dengan demikian merupakan fenomena yang sangat alami dan diinginkan.

Biasanya, tim akan memiliki seorang pemimpin dan terdiri dari anggota dari berbagai bidang fungsional atau departemen yang akan terpengaruh oleh atau memiliki efek pada masalah yang dihadapi. Pada fase orientasi, tim biasanya bertemu beberapa kali untuk mendiskusikan semua masalah yang ada dan untuk mendapatkan fokus pada masalah-masalah yang kritis. Fase ini juga melibatkan studi dokumen dan literatur yang relevan dengan masalah untuk menentukan apakah ada orang lain yang mengalami masalah yang sama (atau serupa) di masa lalu, dan jika ada, untuk menentukan dan mengevaluasi apa yang telah dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut.

Hal ini merupakan poin yang sering kali cenderung diabaikan, namun untuk mendapatkan solusi yang tepat waktu, sangat penting untuk tidak mengulang dari awal. Dalam banyak penelitian O.R., seseorang sebenarnya mengadaptasi prosedur solusi yang telah dicoba dan diuji, dibandingkan dengan mengembangkan prosedur yang sama sekali baru. Tujuan dari fase orientasi adalah untuk mendapatkan pemahaman yang jelas tentang masalah dan hubungannya dengan berbagai aspek operasional sistem, dan untuk mencapai konsensus tentang apa yang harus menjadi fokus utama proyek. Selain itu, tim juga harus memiliki apresiasi terhadap apa (jika ada) yang telah dilakukan di tempat lain untuk memecahkan masalah yang sama (atau serupa).

Dalam contoh perencanaan produksi hipotetis kami, tim proyek dapat terdiri dari anggota dari bidang teknik (untuk memberikan informasi tentang proses dan teknologi yang digunakan untuk produksi), perencanaan produksi (untuk memberikan informasi tentang waktu pemesinan, tenaga kerja, inventaris, dan sumber daya lainnya), penjualan dan pemasaran (untuk memberikan masukan tentang permintaan produk), akuntansi (untuk memberikan informasi tentang biaya dan pendapatan), dan sistem informasi (untuk menyediakan data terkomputerisasi). Tentu saja, insinyur industri bekerja di semua bidang ini.

Selain itu, tim mungkin juga memiliki personel di lantai pabrik seperti mandor atau pengawas shift dan mungkin akan dipimpin oleh manajer tingkat menengah yang memiliki hubungan dengan beberapa area fungsional yang tercantum di atas. Pada akhir fase orientasi, tim mungkin memutuskan bahwa tujuan spesifiknya adalah untuk memaksimalkan keuntungan dari dua produknya selama satu bulan ke depan. Tim ini juga dapat menentukan hal-hal tambahan yang diinginkan, seperti tingkat persediaan minimum untuk kedua produk pada awal bulan berikutnya, tingkat tenaga kerja yang stabil, atau tingkat pemanfaatan mesin yang diinginkan.

Definisi masalah: Ini adalah langkah kedua, dan dalam banyak kasus, langkah tersulit dalam proses O.R.. Tujuannya di sini adalah untuk menyempurnakan pertimbangan lebih lanjut dari fase orientasi ke titik di mana ada definisi yang jelas tentang masalah dalam hal cakupannya dan hasil yang diinginkan. Fase ini tidak boleh disamakan dengan fase sebelumnya karena fase ini jauh lebih terfokus dan berorientasi pada tujuan; namun, orientasi yang jelas sangat membantu dalam memperoleh fokus ini. Sebagian besar insinyur industri yang berpraktik dapat memahami perbedaan ini dan kesulitan dalam beralih dari tujuan umum seperti “meningkatkan produktivitas” atau “mengurangi masalah kualitas” ke tujuan yang lebih spesifik dan terdefinisi dengan baik yang akan membantu dalam memenuhi tujuan ini.

Definisi yang jelas tentang masalah memiliki tiga komponen yang luas. Yang pertama adalah pernyataan tujuan yang jelas. Bersamaan dengan spesifikasi tujuan, penting juga untuk mendefinisikan cakupannya, yaitu menetapkan batasan untuk analisis yang akan dilakukan. Meskipun solusi tingkat sistem yang lengkap selalu diinginkan, hal ini sering kali tidak realistis ketika sistemnya sangat besar atau kompleks dan dalam banyak kasus, kita harus fokus pada bagian sistem yang dapat diisolasi dan dianalisis secara efektif. Dalam kasus seperti itu, penting untuk diingat bahwa ruang lingkup solusi yang diperoleh juga akan dibatasi. Beberapa contoh tujuan yang tepat adalah

1. Memaksimalkan keuntungan selama kuartal berikutnya dari penjualan produk kami.
2. Meminimalkan rata-rata waktu henti di pusat kerja X.
3. Meminimalkan total biaya produksi di Pabrik Y.
4. Meminimalkan jumlah rata-rata pengiriman terlambat per bulan ke pelanggan.

Komponen kedua dari definisi masalah adalah spesifikasi faktor-faktor yang akan mempengaruhi tujuan. Faktor-faktor tersebut harus diklasifikasikan lebih lanjut ke dalam alternatif tindakan yang berada di bawah kendali pengambil keputusan dan faktor-faktor yang tidak dapat dikendalikan yang tidak dapat dikontrol. Sebagai contoh, dalam lingkungan produksi, tingkat produksi yang direncanakan dapat dikontrol, tetapi permintaan pasar yang sebenarnya mungkin tidak dapat diprediksi (meskipun mungkin dapat diperkirakan secara ilmiah dengan akurasi yang wajar). Idenya di sini adalah untuk membentuk daftar komprehensif dari semua tindakan alternatif yang dapat diambil oleh pengambil keputusan dan yang kemudian akan berdampak pada tujuan yang telah ditetapkan. Pada akhirnya, pendekatan O.R. akan mencari tindakan tertentu yang dapat mengoptimalkan tujuan.

Komponen ketiga dan terakhir dari definisi masalah adalah spesifikasi batasan-batasan tindakan, yaitu menetapkan batasan-batasan untuk tindakan spesifik yang dapat diambil oleh pengambil keputusan. Sebagai contoh, dalam lingkungan produksi, ketersediaan sumber daya dapat menentukan batasan tingkat produksi yang dapat dicapai. Ini adalah salah satu aktivitas di mana fokus tim multifungsi dari O.R. sangat berguna karena batasan yang dihasilkan oleh satu area fungsional sering kali tidak terlihat oleh orang-orang di area fungsional lainnya. Secara umum, merupakan ide yang baik untuk memulai dengan daftar panjang dari semua kendala yang mungkin terjadi dan kemudian mempersempitnya menjadi kendala yang jelas berpengaruh pada tindakan yang dapat dipilih. Tujuannya adalah untuk menjadi komprehensif namun tetap sederhana ketika menentukan batasan.

Melanjutkan ilustrasi hipotetis kita, tujuannya mungkin untuk memaksimalkan keuntungan dari penjualan kedua produk. Alternatif tindakannya adalah jumlah masing-masing produk yang akan diproduksi bulan depan, dan alternatif tersebut mungkin dibatasi oleh fakta bahwa jumlah masing-masing dari ketiga sumber daya yang diperlukan untuk memenuhi produksi yang direncanakan tidak boleh melebihi ketersediaan sumber daya yang diharapkan. Asumsi yang dapat dibuat di sini adalah bahwa semua unit yang diproduksi dapat dijual. Perhatikan bahwa pada titik ini seluruh masalah dinyatakan dalam kata-kata; nantinya pendekatan O.R. akan menerjemahkannya ke dalam model analitis.

Pengumpulan data: Pada tahap ketiga dari proses O.R., data dikumpulkan dengan tujuan untuk menerjemahkan masalah yang telah didefinisikan pada tahap kedua ke dalam sebuah model yang kemudian dapat dianalisis secara obyektif. Data biasanya berasal dari dua sumber - observasi dan standar. Yang pertama berhubungan dengan kasus di mana data benar-benar dikumpulkan dengan mengamati sistem yang sedang beroperasi dan biasanya, data ini cenderung berasal dari teknologi sistem. Misalnya, waktu operasi dapat diperoleh melalui studi waktu atau analisis metode kerja, penggunaan sumber daya atau tingkat sisa dapat diperoleh dengan melakukan pengukuran sampel selama beberapa interval waktu yang sesuai, dan data tentang permintaan dan ketersediaan dapat diperoleh dari catatan penjualan, pesanan pembelian, dan basis data inventaris.

Data lainnya diperoleh dengan menggunakan standar; banyak informasi terkait biaya yang cenderung termasuk dalam kategori ini. Sebagai contoh, sebagian besar perusahaan memiliki nilai standar untuk item biaya seperti tingkat upah per jam, biaya penyimpanan inventaris, harga jual, dan lain-lain; standar ini kemudian harus dikonsolidasikan dengan tepat untuk menghitung biaya berbagai aktivitas. Kadang-kadang, data juga dapat diminta secara tegas untuk masalah yang sedang dihadapi melalui penggunaan survei, kuesioner atau instrumen psikometrik lainnya.

Salah satu kekuatan pendorong utama di balik pertumbuhan O.R. adalah pertumbuhan yang cepat dalam teknologi komputer dan pertumbuhan yang bersamaan dalam sistem informasi serta penyimpanan dan pengambilan data secara otomatis. Hal ini merupakan keuntungan besar, karena analis O.R. sekarang memiliki akses siap pakai ke data yang sebelumnya sangat sulit diperoleh. Pada saat yang sama, hal ini juga menyulitkan karena banyak perusahaan yang berada dalam situasi kaya data namun miskin informasi. Dengan kata lain, meskipun semua data ada di “suatu tempat” dan dalam “beberapa bentuk”, mengekstrak informasi yang berguna dari sumber-sumber ini seringkali sangat sulit. Inilah salah satu alasan mengapa spesialis sistem informasi sangat berharga bagi tim yang terlibat dalam proyek O.R. yang tidak sepele. Pengumpulan data dapat memiliki efek penting pada langkah sebelumnya yaitu definisi masalah dan juga pada langkah selanjutnya yaitu perumusan model.

Untuk menghubungkan pengumpulan data dengan contoh produksi hipotetis kami, berdasarkan biaya variabel produksi dan harga jual masing-masing produk, dapat ditentukan bahwa keuntungan dari penjualan satu alat adalah $ 10 dan satu widget adalah $ 9. Dapat ditentukan berdasarkan pengukuran waktu dan pekerjaan bahwa setiap alat dan setiap widget masing-masing membutuhkan 7/10 unit dan 1 unit sumber daya 1, 1 unit dan 2/3 unit sumber daya 2, serta 1/10 unit dan 1/4 unit sumber daya 3. Akhirnya, berdasarkan komitmen sebelumnya dan data historis tentang ketersediaan sumber daya, dapat ditentukan bahwa pada bulan berikutnya akan ada 630 unit sumber daya 1, 708 unit sumber daya 2, dan 135 unit sumber daya 3 yang tersedia untuk digunakan dalam memproduksi kedua produk tersebut.

Perlu ditekankan bahwa ini hanyalah contoh ilustrasi yang sangat disederhanakan dan angka-angka di sini serta metode pengumpulan data yang disarankan juga sangat disederhanakan. Dalam praktiknya, angka-angka seperti ini sering kali sangat sulit untuk diperoleh secara tepat, dan nilai akhir biasanya didasarkan pada analisis sistem yang ekstensif dan mewakili kompromi yang disetujui oleh semua orang dalam tim proyek. Sebagai contoh, seorang manajer pemasaran mungkin mengutip data produksi historis atau data dari lingkungan yang serupa dan cenderung memperkirakan ketersediaan sumber daya dalam istilah yang sangat optimis. Di sisi lain, seorang perencana produksi mungkin mengutip tingkat skrap atau waktu henti mesin dan menghasilkan estimasi yang jauh lebih konservatif untuk hal yang sama. Perkiraan akhir mungkin akan mewakili kompromi di antara keduanya yang dapat diterima oleh sebagian besar anggota tim.

Formulasi model: Ini adalah fase keempat dari proses O.R.. Fase ini juga merupakan fase yang perlu mendapat banyak perhatian karena pemodelan adalah karakteristik yang menentukan dari semua proyek riset operasi. Istilah “model” disalahpahami oleh banyak orang, dan oleh karena itu dijelaskan secara rinci di sini. Sebuah model dapat didefinisikan secara formal sebagai abstraksi selektif dari realitas. Definisi ini menyiratkan bahwa pemodelan adalah proses menangkap karakteristik yang dipilih dari suatu sistem atau proses dan kemudian menggabungkannya ke dalam representasi abstrak dari aslinya. Gagasan utama di sini adalah bahwa biasanya jauh lebih mudah untuk menganalisis model yang disederhanakan daripada menganalisis sistem aslinya, dan selama model tersebut merupakan representasi yang cukup akurat, kesimpulan yang diambil dari analisis semacam itu dapat diekstrapolasi secara valid kembali ke sistem aslinya.

Tidak ada satu cara yang “benar” untuk membangun sebuah model dan seperti yang sering dicatat, pembangunan model lebih merupakan seni daripada ilmu pengetahuan. Poin penting yang perlu diingat adalah bahwa sering kali terdapat trade-off alami antara keakuratan model dan traktabilitasnya. Di satu sisi, dimungkinkan untuk membangun model yang sangat komprehensif, terperinci dan tepat dari sistem yang sedang dihadapi; ini memiliki fitur yang jelas diinginkan sebagai representasi yang sangat realistis dari sistem asli. Meskipun proses pembuatan model yang begitu rinci sering kali dapat membantu dalam memahami sistem dengan lebih baik, model ini mungkin tidak berguna dari perspektif analitis karena konstruksinya mungkin sangat memakan waktu dan kerumitannya menghalangi analisis yang berarti.

Di sisi lain, seseorang dapat membangun model yang kurang komprehensif dengan banyak asumsi penyederhanaan sehingga dapat dianalisis dengan mudah. Namun, bahayanya di sini adalah bahwa model tersebut mungkin kurang akurat sehingga ekstrapolasi hasil dari analisis kembali ke sistem asli dapat menyebabkan kesalahan yang serius. Jelasnya, kita harus menarik garis di suatu tempat di tengah-tengah di mana model merupakan representasi yang cukup akurat dari sistem asli, namun tetap dapat digunakan. Mengetahui di mana harus menarik garis tersebut adalah hal yang menentukan pemodel yang baik, dan ini adalah sesuatu yang hanya dapat diperoleh dengan pengalaman. Dalam definisi formal model yang diberikan di atas, kata kuncinya adalah “selektif”. Memiliki definisi masalah yang jelas memungkinkan seseorang untuk lebih menentukan aspek-aspek penting dari suatu sistem yang harus dipilih untuk direpresentasikan oleh model, dan tujuan utamanya adalah untuk sampai pada model yang menangkap semua elemen kunci dari sistem sambil tetap cukup sederhana untuk dianalisis.

Disadur dari: sites.pitt.edu

Chemical Engineering atau Teknik Kimia

Teknik kimia adalah bidang teknik yang berhubungan dengan studi operasi dan desain pabrik kimia serta metode peningkatan produksi. Insinyur kimia mengembangkan proses komersial yang ekonomis untuk mengubah bahan mentah menjadi produk yang bermanfaat. Teknik kimia menggunakan prinsip kimia, fisika, matematika, biologi, dan ekonomi untuk menggunakan, memproduksi, merancang, mengangkut, dan mengubah energi dan material secara efisien. Pekerjaan insinyur kimia dapat berkisar dari pemanfaatan nanoteknologi dan bahan nano di laboratorium hingga proses industri skala besar yang mengubah bahan kimia, bahan baku, sel hidup, mikroorganisme, dan energi menjadi bentuk dan produk yang berguna. Insinyur kimia terlibat dalam banyak aspek desain dan operasi pabrik, termasuk penilaian keselamatan dan bahaya, desain dan analisis proses, pemodelan, teknik kontrol, teknik reaksi kimia, teknik nuklir, teknik biologi, spesifikasi konstruksi, dan instruksi pengoperasian.

Desain Teknik Kimia

Desain teknik kimia menyangkut pembuatan rencana, spesifikasi, dan analisis ekonomi untuk pabrik percontohan, pabrik baru, atau modifikasi pabrik. Insinyur desain sering bekerja sebagai konsultan, merancang pabrik untuk memenuhi kebutuhan klien. Desain dibatasi oleh beberapa faktor, termasuk pendanaan, peraturan pemerintah, dan standar keselamatan. Kendala-kendala ini menentukan pilihan proses, bahan,

Sumber : Wikipedia

Dalam dunia otomotif, pasti sering mendengar istilah ergonomis. Terutama ketika mendeskripsikan sebuah kenyamanan duduk di kabin mobil. Semakin nyaman mobil itu, berarti perancang mobil menerapkan konsep ergonomis dengan baik, tentu sesuai dengan pasar di mana kendaraan itu dijual. Dealer Technical Support Dept. Head PT TAM, Didi Ahadi, coba menjelaskan makna ergonomis dalam kebutuhan berkendara.

Desain yang disebut ergonomis, mampu menjamin pengemudi dan penumpang untuk merasa nyaman dan aman selama perjalanan. “Ergonomis terkait dengan tubuh manusia saat berinteraksi di dalam kendaraan. Kalau tidak ergonomis, bisa menyebabkan beberapa bagian tubuh merasa sakit atau bisa dikatakan pegal-pegal, di leher maupun di pundak. Jadi kita perlu memeriksa segala aspek dari aktivitas manusia di dalam mobil,” ujar Didi kepada Kompas.com, Senin (7/9/2020). Selain itu, kata Didi, yang tergolong dalam katagori ekonomis, yaitu bagaimana memposisikan instrumen di dalam kendaraan, tombol pengaturan, panel indikator atau fitur-fitur yang ada di dalam mobil di posisi yang tepat.

Apakah semua itu bisa dioperasikan dengan mudah dari bangku pengemudi atau penumpang sehingga memberikan kenyamanan dan keamanan? Oleh sebab itu, ketika akan membeli mobil, jangan pernah abaikan pertimbangan sisi “ergonomis”. Seperti salah satunya, apakah bangku mobil bisa disesuaikan dengan posisi berkendara yang nyaman sesuai dengan postur tubuh. “Serta tidak kerepotan dan kesulitan saat menginjak pedal (gas, rem, kopling), melihat ke depan dan ke kaca spion kanan, kiri serta belakang, atau menjangkau instrumen di dalam mobil.
 

Sumber: kompas.com

Praktikum pelaksanaan ergonomic dan pengukuran kerja program studi (prodi) Teknik Industri, Fakultas Teknik Informatika (FTI) sukses dilakukan, pada Rabu (17/11) secara online. Kegiatan ini dibuka oleh ketua prodi (kaprodi) Teknik Industri, Miwan K Hidayat dan menghadirkan Destiana Putri sebagai narasumber.

Destiana mengatakan, ergonomic berasal dari Bahasa Yunani yaitu ergon yang berarti kerja dan nomos berarti hukum alam dengan demikian ergonomic pada prodi teknik industri mempelajari aspek manusia dalam lingkungan kerja yang ditinjau secara anatomi, fisiologi, psikologi, rekayasa teknik manajemen ataupun desain/perancangan.

“Pada praktikum ergonomic dan pengukuran kerja juga berhubungan dengan kesehatan kerja baik dari segi pencahayaan, ventilasi dan temperature lingkungan kerja, beban kerja, jam kerja dan gerakan yang berulang-ulang,” kata Destiana. Ada beberapa ilmu yang berkaitan diantaranya kinesiologi, biomekanika, anthropometri, industrial hygiene, industrial phsychology dan berkaitan satu sama lain karena berhubungan dengan kemampuan penginderaan, respon, daya ingat, posisi optimum tangan dan kaki dan bagian lainnya dan untuk mengukur.

“Itu semua ada beberapa aplikasi yang akan dipelajari pada semester empat diantaranya anthropometri, ROSA, QEC, RULA, REBA, BRIEF,” paparnya. Sedangkan, menurut Miwan K Hidayat, pelaksanaan evaluasi ergonomic dan pengukuran kerja sangatlah penting sebagai bagian dari lingkungan kerja.

“Hal ini perlu dilakukan supaya dapat menyelesaikan pekerjaan dengan baik dengan waktu dan jumlah yang maksimal. Maka dibutuhkan ergonomic dan pengukuran kerja,” ujarnya saat membuka kegiatan ini, Rabu (17/11). Ia pun berharap, mahasiswa mampu menguasai teknik dasar perancangan dengan memperhitungkan interaksi manusia dan mesin, sehingga dihasilkan stasiun kerja yang nyaman.

“Mahasiswa diharapkan memiliki tanggung jawab profesi dengan tetap mengutamakan efektivitas dan efisiensi sistem serta menguasai keterkaitan sistem metabolisme tubuh manusia terhadap aktivitas kerja dan berbagai potensi bahaya yang ada akibat kerja dan berbagai cara preventif yang diperlukan,” katanya.
 

Sumber: republika.co.id