Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Pemilihan Supplier dan Penjadwalan Distribusi CNG dengan Pemodelan Matematis Ludfi Pratiwi Bowo; AAB Dinariyana; RO Saut Gurning
Jurnal Teknik ITS Vol 3, No 2 (2014)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (822.588 KB) | DOI: 10.12962/j23373539.v3i2.6837

Abstract

Pemilihan supplier yang optimal merupakan salah satu strategi bagi suatu perusahaan guna meningkatkan profit yang dimiliki perusahaan dan juga berperan dalam penentuan operasional pendistribusian CNG menuju konsumen. Dalam melakukan pemilihan dipengaruhi oleh faktor kuantitaf yang terdiri atas harga gas, kualitas gas, ketepatan waktu pengiriman dan biaya distribusi, serta dipengaruhi oleh faktor kualitatif yang terdiri atas factor-faktor subjektif perusahaan dalam melakukan pemilihan supplier. Dari setiap kriteria akan dilakukan pembobotan untuk mendapatkan indeks dari tiap kriteria. Berdasarkan metode yang digunakan terpilih dua supplier untuk membantu distribusi, adalah PT. CNG Plant, Gresik dengan 0,5 MMSCFD dan PT. CNG Plant, Pasuruan dengan 0,45 MMSCFD. Setelah melakukan pemilihan supplier tahapan selanjutnya adalah menyusun penjadwalan distribusi dengan menggunakan metode Vendor-Managed Inventory (VMI), dimana dengan menggunakan metode ini, perusahaan memiliki peran untuk mengatur jadwal distribusi gas menuju perusahaan. Dilakukan dua jenis skenario dan dua model untuk melakukan penjadwalan, dimana skenario 1 PT. Mini CNG plant, Blora mampu mendistribusikan sendiri dan skenario kedua supplier lain ikut membantu. Hasil yang didapatkan dengan menggunakan metode VMI lebih optimal dibandingkan dengan replikasi penjadwalan yang didapatkan dari hasil optimasi jangka waktu yang lebih pendek.
A Systematic Literature Review of Risk Assessment Methodologies for Battery Electric Vehicles Gusti, Ayudhia Pangestu; Waskito, Dwitya Harits; Kaleg, Sunarto; Bowo, Ludfi Pratiwi; Pratama, Angjuang; Maulani, Defi Rizki; Varadita, Ayumi Putri; Nugroho, Sinung; Wiguna, I Kadek Candra Parmana
Automotive Experiences Vol 8 No 1 (2025)
Publisher : Automotive Laboratory of Universitas Muhammadiyah Magelang in collaboration with Association of Indonesian Vocational Educators (AIVE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31603/ae.12835

Abstract

This systematic literature review investigates risk assessment methodologies for Battery Electric Vehicles (BEVs), highlighting their diversity and effectiveness in addressing emerging safety challenges. With the rapid global adoption of BEVs, there is an increasing need for robust methodologies to assess risks such as thermal runaway (TR), degradation, and operational failures. This review highlights techniques such as fuzzy failure mode and effect analysis (FMEA), hybrid neural networks, bayesian networks (BN), and entropy weight methods. These tools effectively identify and mitigate risks; however, they face challenges in providing holistic, system-level safety assessments and adapting to long-term, real-world conditions. Unlike previous works, this study integrates interdependent BEV subsystems into unified risk models and examines underexplored areas such as maritime transport safety. The transport of BEVs by vessels presents unique risks, including high humidity and confined cargo spaces, which intensify the battery safety challenges. Tools like FMEA and real-time monitoring systems are critical to mitigate these risks. The findings highlight the growing reliance on real-time diagnostics and advanced algorithms for enhancing BEV safety and reliability. By identifying gaps and proposing recommendations, this review aims to support the development of standardized frameworks to ensure BEV safety across various environments and operational scenarios, contributing to their continued global adoption.