Fuzzy inventory with backorder for fuzzy order quantity and fuzzy shortage quantity

2003 ◽  
Vol 150 (2) ◽  
pp. 320-352 ◽  
Author(s):  
Kweimei Wu ◽  
Jing-Shing Yao
Author(s):  
Anant Tiwari, Dr. Amit Kumar Vats

Generally, the fuzzy set concept could be used to deal with the problems with the qualities of ambiguity as well as vagueness. In the decision making process, the reference comparisons for criteria & options tend to be more appropriate to make use of the linguistic variables rather than crisp values in some instances. Meanwhile, the GMIR technique is utilized for the constrained trouble construction to derive the weights of options & criteria, which accomplishes the extension of fuzzy environment. Here in this paper we will study about some basic terms related to K-preference Graded Integration method. We will discuss the fuzzy inventory models under decision maker’s preference (k-preference), and find the optimal solutions of these models, the optimal crisp order quantity or the optimal fuzzy order quantity.


2000 ◽  
Vol 27 (10) ◽  
pp. 935-962 ◽  
Author(s):  
Jing-Shing Yao ◽  
San-Chyi Chang ◽  
Jin-Shieh Su

1996 ◽  
Vol 93 (3-4) ◽  
pp. 283-319 ◽  
Author(s):  
Jing-Shing Yao ◽  
Huey-Ming Lee

2013 ◽  
Vol 811 ◽  
pp. 619-624 ◽  
Author(s):  
Prasert Aengchuan ◽  
Busaba Phruksaphanrat

Existing inventory lot-sizing models assume certain demand and sufficient supply, which are not practical for industry. Dynamic inventory models can serve uncertain demand, but supply is assumed to be available. However, in the real world situation, supply is not always offered. So, the method that can deal with both uncertain demand and supply should be developed. Fuzzy logic control is now being the effective methodology in many applications under uncertainty. Therefore, a fuzzy logic approach for solving the problem of inventory control under uncertainty was proposed for a case study factory. In the proposed Fuzzy Inventory System (FIS), both demand and availability of supply are described by linguistic terms. Then, the developed fuzzy rules are used to extract the fuzzy order quantity and the fuzzy reorder point continuously. The order quantity and reorder point are both adjusted according to the FIS system. In this research, the suitable ranges for the inputs of the FIS model are justified for the case study factory. Moreover, the effect of trend demands for both increase and decrease are also analyzed with the proposed range. Inventory costs of the proposed fuzzy inventory system are compared with the existing model based on historical data of the case study factory. It found that the proposed range can obtain lower cost than the previous research FIS lot-sizing model, which is better than conventional approaches.


JUMINTEN ◽  
2020 ◽  
Vol 1 (4) ◽  
pp. 117-129
Author(s):  
Nur Hafidhatul Wahidah ◽  
M T Safirin

Permasalahan yang dihadapi oleh PT. XX Probolinggo dalam pengelolaan bahan baku untuk produksi celana jeans adalah masih sering terjadi kekurangan bahan baku (stockout) tertinggi yang mencapai 2.950 Yd kain dan 4.040 Yd benang jahit serta adanya kelebihan bahan baku (overstock) tertinggi yang mencapai 4.020 Yd kain dan 5.500 Yd benang jahit. Sedangkan kekurangan bahan baku terendah sebanyak 600 Yd kain dan 3.340 Yd benang jahit serta kelebihan bahan baku terendah sebanyak 860 Yd kain dan 1.550 Yd benang jahit. Persediaan yang terlalu kecil dapat menimbulkan kekurangan persediaan, sedangkan persediaan yang terlalu besar dapat menimbulkan tambahan biaya yang besar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan jumlah pemesanan bahan baku yang optimal sehingga biaya persediaannya minimum.  Metode yang digunakan untuk mewujudkan tujuan tersebut adalah Metode fuzzy inventory control,  pertimbangannya adalah karena Model fuzzy (fuzzy inventory control) adalah salah satu model persediaan yang sesuai dengan kondisi permintaan yang fluktuatif. Hasil penelitian yang dilakukan di PT. XX Probolinggo ini adalah jumlah pemesanan optimal bahan baku celana jeans pada tahun 2020 sebanyak 72.570 Yd kain, 191.970 Yd benang jahit, 462.800 Unit Kancing, 462.800 Unit Resleting dan 2.901.000 Unit Rivets sehingga diperoleh total biaya pengendalian persediaan sebesar Rp. 2.234.987.960,- setahun. Sedangkan dengan menggunakan model fuzzy ini perusahaan dapat menghemat total biaya pengendalian persediaan sebesar 14,97%.   Kata Kunci: Pengendalian Persediaan, Fuzzy Inventory Control, Fluktuasi Permintaan, Jumlah Pemesanan Optimal.   The problems which appeared by PT. XX Probolinggo in managing raw materials is still often the highest shortage of raw materials (stockout) reaching 2,950 Yd of fabric and 4,040 Yd of sewing thread and the highest excess of overstock which reaches 4020 Yd of fabric and 5,500 Yd of sewing thread. While the lowest raw material shortages are 600 Yd of fabric and 3,340 Yd of sewing thread and the lowest raw material excess is 860 Yd of fabric and 1,550 Yd of sewing thread. Inventories that are too small caused stockout, while inventory that is too large caused a large additional cost. The purpose of this reasearch is to determining the optimal order quantity of raw materials which is will make the minimum inventory costs. The method used to realize these objectives is the fuzzy inventory control method, the consideration that the fuzzy inventory control model is one of the inventory models that is in line with fluctuating demand conditions. The results of research conducted at PT. XX Probolinggo is the optimal order of jeans raw material in 2020 as many as 72,570 Yd of fabric, 191,970 Yd of sewing thread, 462.800 Unit of Buttons, 462.800 Unit of Zippers dan 2.901.000 Unit of Rivets so that the total inventory control costs are Rp. 2.234.987.960,- a year. Whereas by using this fuzzy model the company can save total inventory control costs by 14.97%. Keywords: Inventory Control, Fuzzy Inventory Control, Fluctuations Of Demand, Optimal Order Quantity.  


2020 ◽  
Vol 8 (1) ◽  
Author(s):  
Chairul Amni

Perencanaan persediaan bahan baku merupakan salah satu peranan yang sangat penting dalam dunia industri untuk meningkatkan permintaan pasar. Sebuah perencanaan produksi akan berjalan dengan baik jika di dukung dengan adanya persediaan bahan baku yang memadai. Persediaan bahan baku juga memberikan kontribusi biaya yang cukup besar sehingga komponen biaya ini juga perlu untuk dikendalikan. Melihat pentingnya fungsi perencanaan produksi dan pengendalian persediaan bahan baku, maka perlu adanya usaha untuk mengelolanya secara efisien untuk mendapatkan hasil yang optimal. Perencanaan bahan baku merupakan hal yang sangat penting dilakukan untuk mendukung proses produksi, sehingga tidak terjadi masalah seperti keterlambatan pengiriman barang kepada konsumen, dan pemborosan biaya bahan baku. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sistem pengendalian bahan baku yang diterapkan serta untuk mengetahui jumlah ekonomis bahan baku pada setiap kali pemesanan yang di analisis dengan menggunakan metode EOQ (Economic Order Quantity). Dari penelitian ini mendapatkan hasil yang menunjukkan bahwa penggunaan metode EOQ dalam pemesanan bahan baku jauh lebih optimal dan efisien dibanding metode yang selama ini diterapkan, terlihat dari selisih total biaya pemesanan bahan baku pada tepung mencapai 1,21% (404.950 rupiah) selisih pada bahan baku gula 0,02% (4.450 rupiah) dan selisih biaya pada pemesanan ragi dan garam sebesar 14,31% yaitu sebesar Rp. 82.500 untuk Ragi dan Rp. 8.250 untuk selisih pemesanan garam. dengan demikian dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode EOQ mempuanyai hasil baik dalam melakukan pemesanan bahan baku sehingga bahan baku untuk produksi tidak mengalami penumpukan dan tidak mengalami kekosongan dalam gudang.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document