Supply Chain: Optimisasi Performansi dengan Simulasi

Oleh : Syeh Assery

 Proses Bisnis Supply Chain adalah terintegrasi dengan fungsi-fungsi manajemen lainnya. Banyak komponen yang terlibat dalam SC, dan ditentukan oleh bagaimana mereka distrukturisasi dan dikelola dengan baik. Aliran material memainkan peran penting dalam disain dan pengelolaan SC. Setiap langkah dalam aliran tersebut mempengaruhi seluruh proses bisnis SC (Manzini, et al, 2005).

Riset-riset  SCM oleh Ganeshan (1999) diklasifikasikan kedalam tiga perspektif: level strategi bersaing (corporate level), level taktik perusahaan (business level),  level efisiensi operasional (functional level). Ketiga perspektif (perspectives) ini berkaitan dengan pendekatan konseptual.

 

Manzini et al (2005) menggunakan pendekatan dinamis dengan visual interactive simulation (VIS) dalam rangka meningkatkan optimisasi SC. Kasus yang diteliti di lima perusahaan di Italia dalam berbagai jenis industri yang berbeda-beda. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa dalam lingkungan industri yang sangat kompleks, kompetitif, dan dalam konteks pasar yang luas, memerlukan optimisasi SC dengan teknik simulasi. Dengan pendekatan dinamis lebih efektif dalam optimasi bahkan jumlah entitas yang dilibatkan dalam model dapat mencapai 30.000 entitas. VIS menawarkan realitas dalam konteks virtual untuk kecepatan dalam merespon fleksibilitas dan memungkinkan menghitung sampai pada aktifitas per unit.

 

 

 

1. Riset Problem

Sedangkan Riddals et al (2000) menyimpulkan bahwa tingkah laku global dari supply chain menyeluruh hanya dapat diperhatikan (assessed) menggunakan pendekatan dinamis. Riddals telah mempelajari metode matematis untuk pemodelan dan analisis SC, seperti persamaan diferensial waktu berlanjut, persamaan diferensial waktu diskrit, teknik riset operasi, dan simulasi kejadian-kejadian diskrit.

 

Adapun Hello (2000) menyarankan bahwa penggunaan pendekatan dinamis dalam pemodelan adalah tergantung penggunaan simulasi SC sebagai sarana efektif untuk bereaksi terhadap perubahan pasar yang sulit diprediksi. Teori simulasi dan praktek SC telah dicatat secara baik oleh Carrie (1988), Robinson (1994), Siha (1994), Hsieh dan Oh (1997), Marin et al (1998), dan Pidd (1998).

 

Sedangkan menurut Gunasekaran (1999) dan Helo (2000) riset yang terkait pemodelan produksi dan logistik adalah yang penting karena terganggunya aliran material dapat melemahkan seluruh performansi.

 

Sejak 1999, beberapa penulis mengembangkan model simulasi SC dengan pendekatan Visual Interactive Simulation (VIS).   Pendekatan VIS ini adalah yang disarankan sebagai suatu jalan terbaik dalam mendukung disain dan pengelolaan dan keputusan untuk optimisasi terintegrasi dalam seluruh aktivitas bersamaan. Dalam waktu yang lampau, metode ini sangat tergantung kepada ahli teknik simulasi yang kadang memiliki keterbatasan dalam sukses simulasi. Namun kini dengan software-software modern maka pendekatan simulasi visual iteractive atau VIS approach adalah sangat mungkin dilakukan (West, et al, 2000).

 

Perangkat lunak simulasi modern ini sangat mudah dipelajari dan dipergunakan, dimana model dengan mudah dapat dibuat dan diubah oleh orang yang tidak terlalu ahli. Ada 57 perangkat lunak simulasi yang pernah diperbandingkan pada bulan Mei 1996 yang dirangkum dalam majalan IE Solutions.

 

2. Metodologi.

Dari penjelasan mengenai research gap diatas, Manzini (2005) melakukan simulasi lima kasus yang mewakili SC dan Industri yang berbeda-beda. Studi kasus ini melibatkan kerjasama dengan Universitas Bologna Itali dan Universitas Padova Itali. Pusat Kerja Simulasi dibangun untuk melakukan simulasi sampai kepada model numeris dan hirarki berbagai tahap yang disarankan kepustakaan.

 

Untuk mengetahui pengaruh simulasi dalam SCM, maka lima kasus industri tersebut dipilih. Hasil VIS dianalisis untuk memverifikasi efektifitas model yang diusulkan, dibandingkan dengan sebelumnya termasuk kelebihan yang diperoleh atas simulasi yang dilakukan.

 

Kasus yang disajikan disini adalah yang meiliki perbedaan dari sisi; sektor industri, kompleksitas produk, umur produk, sistem manufaktur, otomatisasi, problem-problem yang terjadi, dan kebutuhan solusi SC

 

3. Hasil Simulasi

Penelitian Manzini et al (2005) ini menekankan pada hasil akhir, bukan pada hasil tiap tahapan SCM. Menurut Manzini (2005), namun tetap dapat menunjukkan secara umum dalam optimisasi SCM, yang menitikberatkan pada solusi keuntungan akhir yang diperoleh dari simulasi.

 

Untuk analisis objektif dan dapat diperbandingkan, maka ditetapkan 2 grup indikator; Grup Indikator Umum Kompleksitas Model dan Grup Indikator Umum Efektifitas Model. Untuk Kompleksitas ditetapkan 2 indikator yaitu Number of Entities (NE Index) dan Programming Time (PT). Sedangkan Efektifitas berisi 3 indikator yaitu Saving Index (SI), Simulation Cost Index (SCI),  dan Readines Index (RI).

 

1. NE Index adalah jumlah entitas yang digunakan dalam model simulasi yang menjelaskan situasi sebenarnya yang dapat terjadi.
2. PT adalah waktu yang dibutuhkan dalam masa pemrograman atau man-hours yang dibutuhkan programmer untuk membangun model simulasi tersebut.
3. SI adalah rasio antara perkiraan perbandingan antara penghematan dan biaya, menunjukkan nilai ekonomis kelayakan model simulasi
4. SCI adalah rasio antara biaya simulasi dengan biaya modifikasi alat-alat yang dibutuhkan untuk optimisasi.
5. RI adalah rasio antara lead-time dalam simulasi dengan kondisi aslinya di lapangan, menunjukkan kapabilitas model dinamis dalam memberikan solusi seberapa cepat mengatasi suatu masalah.

 

Dari penelitian Manzini (2005) ini diperoleh beberapa hasil sbb:

1. Simulasi membutuhkan waktu untuk implementasi dan validasi model dinamis ini. Waktu pemrograman (PT) mencapai 273 jam per model setara dengan 34 hari kerja untuk level seorang ahli (asumsi sehari 8 jam kerja). Tambahan 1.000 entitas ke dalam model (NE), membutuhkan tambahan waktu 13.5 jam pemrograman disain model dinamis. Ada korelasi linear antara NE dan PT (r = 0,92).
2. Dengan menggunakan perangkat simulasi memberikan keuntungan yang baik dari sisi penghematan biaya (SI). Untuk setiap euro mata uang yang dikeluarkan dalam membangun dan melaksanakan model simulasi, menghemat 3,3 euro dalam SC, Persediaan,dan Sistem.
3. Biaya simulasi dibandingkan biaya modifikasi peralatan dan mesin, rata-rata sebesar 28 persen (SCI). Artinya  simulasi lebih layak digunakan sebelum modifikasi.
4. Dengan adanya simulasi mempercepat 15 persen dari total waktu project (RI).
5. Modifikasi peralatan dan mesin pada pada industri biaya rendah akan meningkatkan keunggulan yang tinggi. Dibanding modifikasi pada industri biaya tinggi yang menekankan pada industri pemrosesan karena melibatkan biaya tinggi.

  

4. Kesimpulan Penelitian

Pentingnya simulasi dalam mendukung keputusan terkait dengan disain dan pengelolaan SC.  Lingkungan industri yang sangat kompleks, kompetitif, dan dalam konteks pasar yang luas memerlukan optimisasi SC dengan simulasi.

 

Beberapa point penting keunggulan yang diperoleh sebagai berikut:

1. Optimisasi menyeluruh SC. Pendekatan optimisasi model tradisional berorientasi pada performansi lokal
2. Model dinamis lebih efektif. Entitas yang dilibatkan dalam model dapat mencapai 30.000 entitas.
3. Kecepatan dalam merespon.
4. Fleksibilitas.
5. VIS menawarkan realitas atas virtual.
6. Memungkinkan menghitung sampai pada aktifitas per unit.
7. Simulation is very versatile and flexible tool.

 

Referensi

Simulation Performance in The Optimisation of The Supply Chain. Riccardo Manzini, Emilio Ferrari, Mauro Gamberi, Alessandro Persona, Alberto Regattieri. Journal of Manufacturing Technology Management. 2005, 16, 2. p127.