UPM Institutional Repository

Kajian Produktiviti Melalui Appilkasi Pemodelan Dan Simulasi Komputer Di Industri Kecil Dan Sederhana (Iks)


Citation

Mohd Sani, Mohd Shahrir (2003) Kajian Produktiviti Melalui Appilkasi Pemodelan Dan Simulasi Komputer Di Industri Kecil Dan Sederhana (Iks). Masters thesis, Universiti Putra Malaysia.

Abstract

Tujuan projek ini dijalankan adalah untuk mengaplikasikan teknik pemodelan dan simulasi WITNESS ke atas kajian produktiviti di Industri Kecil dan Sederhana (IKS). Objektif utamanya adalah untuk meningkatkan kuantiti keluaran produk serta memaksimakan penggunaan mesin dalam sistem pengeluaran di IKS. Dalam kajian ini, 5 model simulasi produk plastik ubat dan 5 model simulasi produk plastik Pizza Hut telah dibina dan diuji untuk beberapa tempoh pengeluaran. Kuantiti pengeluaran selama 3 bulan berturut-turut telah direkodkan dan dijadikan input kepada model yang dibentuk. Perbandingan model berdasarkan kuantiti pengeluaran, masa operasi, masa sesakan, masa henti, masa pembaikan dan masa melahu dilakukan untuk menentukan model yang lebih baik. Parameter kerosakan dimasukkan ke dalam model altematif yang diuji untuk mengkaji kesannya kepada baris pengeluaran. Model alternatif kedua-dua produk ini akan dinilai dan dibandingkan dengan model sediada. Hasil kajian menunjukkan bahawa model altematif adalah lebih baik daripada model yang sediada. Penguntukan penimbal dan kerja lebih masa merupakan strategi pengeluaran yang akan diuji untuk meningkatkan kuantiti pengeluaran. Teknik pemodelan dan simulasi ini boleh digunakan oleh IKS untuk meningkatkan produktiviti pengeluaran.


Download File

[img] Text
FK_2003_16.pdf

Download (1MB)

Additional Metadata

Item Type: Thesis (Masters)
Subject: Modeling
Call Number: FK 2003 16
Chairman Supervisor: Professor Madya Dr. Napsiah Ismail
Divisions: Faculty of Engineering
Depositing User: Mohd Nezeri Mohamad
Date Deposited: 15 Jul 2011 03:38
Last Modified: 03 Jul 2024 03:02
URI: http://psasir.upm.edu.my/id/eprint/12157
Statistic Details: View Download Statistic

Actions (login required)

View Item View Item