Hakim, Satrio Lucqman (2017) Perencanaan Persediaan Spare Part Consumable Mesin Cfm56-3 Dengan Klasifikasi Abc-Fns Dan Eoq Probabilistik. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
PT. Garuda Maintenance Facilities AeroAsia (PT. GMF AA) adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang perawatan mesin pesawat di Indonesia. Dalam kegiatannya, PT. GMF AA perlu melakukan pengadaan spare part dari supplier untuk mesin yang sedang melakukan perawatan. Hambatan yang kerap terjadi pada kegiatan perawatan mesin pesawat adalah mengalami kekurangan stok spare part untuk mesin-mesin yang dilakukan perbaikan, khususnya mesin CFM56-3 yang merupakan mesin utama pada pesawat jenis Boeing 737 dan serinya. Ketika terjadi kekurangan stok, perusahaan perlu melakukan pengadaan spare part dengan pemesanan darurat yang memerlukan biaya yang besar agar dapat segera memenuhi target penyelesaian perawatan yang telah ditetapkan antara perusahaan dengan maskapai yang menjadi customer. Penelitian ini terfokus pada spare part dengan nilai penggunaan tinggi dan tingkat permintaan tinggi untuk dapat mencegah terjadinya kekurangan stok serta meminimumkan total cost yang terjadi. Oleh karena itu perlu adanya perencanaan persediaan spare part agar proses perawatan mesin pesawat dalam perusahaan dapat berjalan lancar dan efisien. Pada penelitian ini dilakukan perhitungan dengan klasifikasi Always, Better, Control (ABC) dan Fast Moving, Normal Moving, Slow Moving (FNS) untuk mengetahui kelompok spare part dengan nilai penggunaan tinggi dan tingkat permintaan tinggi. Setelah itu menghitung variability coefficient pada kelompok spare part yang diteliti. Langkah selanjutnya adalah menghitung Economic Order Quantity (EOQ) Probabilistic untuk mengetahui quantity order dan reoder point dari kelompok spare part yang diteliti. Kemudian melakukan pengujian distribusi data historis permintaan dengan software SPSS 20 dan dilanjutkan pembangkitan bilangan random dengan software Microsoft Excel. Setelah itu dilakukan simulasi dengan Simulasi Monte Carlo untuk mengetahui nilai total biaya persediaan dan service level yang dihasilkan berdasarkan nilai quantity order dan reorder point yang telah didapatkan sebelumnya. Langkah terakhir adalah membandingkan total biaya persediaan dan service level dari metode yang digunakan dan dengan kebijakan perusahaan. Penelitian menunjukkan bahwa terdapat 11 spare part dengan nilai penggunaan yang tinggi dan tingkat permintaan tinggi. Hasil perhitungan dengan metode Simulasi Monte Carlo dengan EOQ Probabilistic adalah total cost yang lebih rendah dan service level yang lebih tinggi dibandingkan dengan total cost dan service level yang dihasilkan dengan kebijakan perusahaan saat ini. Pada penelitian ini diketahui bahwa terjadi penghematan sebesar 10,53% hingga 34,59% pada total cost dan peningkatan 16,90% hingga 45,75% pada service level untuk kelompok spare part yang diteliti.
English Abstract
PT. Garuda Maintenance Facilities AeroAsia (PT. GMF AA) is a company engaged in the maintenance of aircraft engines in Indonesia. In its activities, PT. GMF AA needs to procure spare parts from suppliers for machines that are performing maintenance. Obstacles that often occur in aircraft maintenance activities are experiencing a shortage of spare part stock for repaired engines, especially the CFM56-3 engine which is the main engine on Boeing 737 and its series. When there is a shortage of stock, the company needs to procure spare parts with emergency orders that require a large cost in order to immediately meet the target completion of maintenance and repair that has been established between the company and the airline customer. In this study focuses on spare parts with high usage value and highest level of demand to be able to prevent the occurrence of stock shortage and minimize the total cost incurred. Therefore the need for spare part inventory planning for maintenance process of aircraft engines in the company can run smoothly and efficiently. In this study, the calculation is done by classification Always, Better, Control (ABC) and Fast Moving, Normal Moving, Slow Moving (FNS) to know the spare part group with high value usage and high demand level. After that, calculate the variability coefficient in the spare part group studied. The next step is to calculate Economic Order Quantity (EOQ) Probabilistic to know the quantity order and reoder point of the spare part group under study. Then test the distribution of historical data request with SPSS 20 software and continued generation of random numbers with Microsoft Excel software. After that simulation is done with Monte Carlo Simulation to know the total cost of inventory and service level generated based on value of quantity order and reorder point which have been obtained before. The final step is to compare the total inventory cost and service level of the method used and with the existed company policy. The study shows that there are 11 spare part with high value usage and high demand level. The result of the Monte Carlo Simulation method with EOQ Probabilistic resulted in a lower total cost and higher service level compared to the existing company policy. In this study, it is known that there is a savings of 10,53% to 34,59% in the total cost and an increase of 16,90% to 45,75% on the service level for the studied spare part group.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FT/2017/1087/051712298 |
| Uncontrolled Keywords: | Perencanaan Persediaan, Klafisikasi ABC, Analisis FNS, Economic Order Quantity Probabilistic, Simulasi Monte Carlo, Inventory Planning, ABC Classification, FNS Analysis, Economic Order Quantity Probabilistic, Monte Carlo Simulation |
| Subjects: | 600 Technology (Applied sciences) > 629 Other branches of engineering > 629.1 Aerospace engineering > 629.13 Aeronautics > 629.133 Aircraft types |
| Divisions: | Fakultas Teknik > Teknik Industri |
| Depositing User: | Nur Cholis |
| Date Deposited: | 04 Jan 2018 02:39 |
| Last Modified: | 15 Aug 2020 13:46 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/7701 |
Actions (login required)
 |
View Item |