Perpustakaan Digital ITB

Bertambahnya kompleksitas proses produksi menyebabkan perusahaan manufaktur perlu meningkatkan fleksibilitas lintas perakitan. Namun, operator manusia yang dapat bekerja dengan tingkat fleksibilitas tinggi tidak lagi dapat mengakomodasi tren mass customization. Salah satu teknologi yang berkembang disebut collaborative robot (cobot), yaitu robot yang didesain untuk berkolaborasi dengan manusia di satu stasiun kerja. Lintas perakitan kolaborasi manusia dan robot memungkinkan suatu proses dikerjakan dengan sumber daya berbeda sehingga lintas perakitan memiliki alternatif jalur atau alternative subgraph assembly line balancing problem (ASALBP). Pencarian solusi ASALBP-HRC membutuhkan waktu komputasi yang efisien untuk mencapai perencanaan produksi yang optimal. Penelitian sebelumnya telah mengembangkan algoritma metaheuristik variable neighborhood search (VNS) untuk mencari solusi dari lintas perakitan berbasis ALBP-HRC, namun belum dapat mengakomodasi permasalahan lebih kompleks seperti ASALBP-HRC yang memilih satu dari beberapa alternatif jalur tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk meminimalkan cycle time lintas perakitan berbasis ASALBP-HRC menggunakan algoritma VNS. Pengembangan algoritma dilakukan berdasarkan tahapan dasar VNS yaitu shaking, local search, dan move dengan menambahkan tahapan pemilihan operator dan perpindahan jalur alternatif. Penelitian ini menghasilkan usulan algoritma VNS untuk mencari solusi suboptimal yang mendekati solusi optimal dengan waktu perhitungan yang singkat dalam bentuk kode pemrograman Python. Algoritma menghasilkan gap waktu komputasi antara metode analitis dan algoritma VNS sebesar -94.3% dan perbedaan solusi sebesar 86.2% untuk 9 jenis data. Kemudian, dilakukan pula analisis parameter yang signifikan dalam menentukan solusi akhir yaitu jumlah neighborhood pada seluruh jenis data dan jumlah iterasi shaking hanya pada data berjumlah tugas kecil.