Geri Dön

Depo tasarım sorunu analizi: Bir analitik ağ süreci uygulaması

Analysis of warehouse design problem: An analytic network process application

  1. Tez No: 152222
  2. Yazar: FATİH ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İLKER TOPÇU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Depo tasarımı, Analitik ağ süreci, Çok kriterli karar verme, Warehouse design, Analytic network process, Multi criteria decision making
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 109

Özet

DEPO TASARIM SORUNU ANALİZİ: BİR ANALİTİK AG SURECİ UYGULAMASI ÖZET Depoculuk bir kaynaktan gelen malların alınması, müşteri tarafından talep edilene kadar stoklanması ve talep edildiğinde stok konumlarından alınması fonksiyonlarını içerir. Genel olarak depoların ana amacı, karı ve müşteri servis seviyesini artırmaktır. Depolar yüksek maliyetlere neden olan kaynakların kullanımına gerek duymalarına rağmen ürün konsolidasyonunu sağlamak, üretim ve siparişte ölçek ekonomisinin avantajlarından yararlanmak, katma değer sağlamak, tepki süresini azaltmak gibi mevcut ekonomik ortamda vazgeçilemeyecek birçok önemli hizmet sağlarlar. Depo, süreçler, kaynaklar ve organizasyon olmak üzere üç farklı açıdan değerlendirilebilir. Depoya ulaşan ürünler sonrasında süreçler olarak adlandırılan bir takım adımlara alınırlar. Kaynaklar, bir depoyu işletebilmek için gerekli ekipman ve personel gibi bütün bileşenleri kapsarlar. Son olarak, organizasyon, sistemin çalışması için kullanılan bütün planlama ve kontrol prosedürlerini içerir. Depo tasarımının değerlendirilmesi için, iyi tanımlanmış performans kriterlerine ihtiyaç vardır. Depo tasarımı ile ilgili olarak yatırım ve operasyonel maliyetler, yatırımın geri dönüş oranı, esneklik, işlem hacmi, stok kapasitesi, tepki süresi ve sipariş yerine getirme kalitesi kriterlerinden bahsedilebilir. Depo çeşitlerine göre kriterlerin önemi değişiklik göstermektedir. Performans kriterleri tasarım amacı ya da tasarım kısıtları olarak ele alınabilir. Depo sisteminin tasarımı esnasında çok sayıda stoklama metodu ve elleçleme ekipmanı alternatifi arasından seçim yapmak gerekir. Depo tasarımının ana amacı en uygun stoklama yapısının seçimi, uygun elleçleme ekipmanının seçimi ve depo yerleşiminin kombinasyonunun belirlenmesidir. Depo tasarım problemi stoklanacak ürün çeşitliliğinin fazlalığı, farklı stok alanı ihtiyaçları ve ürün taleplerindeki dalgalanmalar nedeniyle karmaşık hale gelir. Ayrıca, alternatif stoklama metotları ve ekipmanları sayısı tasarım problemini daha karmaşık hale getirir. Depo tasarımı Stratejik, Taktik, Operasyonel seviyelerde ele alınabilir. Stratejik seviyede süreç akışının tasarımına ve depo sistemlerinin seçimine ilişkin kararlar üzerinde durulur.Taktik seviyedeki kararlar kaynakların vıııboyutlandırılması, yerleşimin belirlenmesi ve bazı organizasyonel konularla ilgilidir. Operasyonel seviyedeki ana kararlar insan ve ekipmanın atanması ve kontrolü ile ilgilidir. Stratejik seviye depo tasarımı planlama ve kontrol politikalarının belirlenmesi ve uygun ekipmanların seçilmesi ile ilgili kararların teknik ve ekonomik faktörler göz önünde bulundurularak verilmesini gerektirir. Bu seviyede verilen kararların yapısı nedeniyle bileşenler arasında karşılıklı etkileşimlerin ve geri beslemelerin olduğu gözlemlenmektedir. Bu nedenle çalışmada Analitik Ağ Süreci (AAS) kullanılarak stratejik seviye depo tasarım sorunu analiz edilecektir. AAS karar verme ölçütleri ve seçenekleri arasında ve kendi içlerinde geri besleme ve bağımlılığa olanak tanıyan bir yaklaşımdır. AAS'de yapılandırma aşamasında karar bileşenleri, bileşenlerin altındaki elemanlar ve aralarındaki etkileşimler belirlenir. Modelleme aşamasında kriterlerin önemleri belirlenerek seçeneklerin kriterlere göre performans değerleri elde edilir. Bu amaçla kullanılan ikili karşılaştırma yöntemi elemanların bağlı oldukları kriterlere olan katkılarıyla ilgili verileri sağlar. Çözüm aşamasında ikili karşılaştırma matrislerinin üstünlük vektörlerinin hesaplanması gerekmektedir. Bileşenler ve elemanlar arasındaki tüm etkileşimlerin hesaplamaya dahil edilebilmesi için süpermatris yöntemi kullanılmaktadır. Süpermatris genel olarak ağ yapısında mümkün olan tüm ikili karşılaştırmalar sonucu elde edilmiş olan üstünlük vektörlerinden oluşan bir kare matristir. Ağırlıklandırılmış süpermatris matris, süpermatrisin stokastik hale getirilmesi için ağırlıklandırılması ile elde edilen matristir. Sonrasında ağırlıklandırılmış süpermatrisin kuvvetlerini alarak sınır matris elde edilir. Depo tasarım sorununun AAS ile analizi çalışmasının ilk aşamasında sorununun yapılandırılması gerçekleştirilmektedir. İlk olarak, depo tasarım problemi ile ilgili yazın taraması ve depoculuk konusundaki uzmanlarla yapılan görüşmeler neticesinde depo tasarımına ilişkin bileşenler belirlenmiştir. Bu süreç neticesinde elde edilen bileşenler şunlardır: stok bilgileri, birim özellikleri, performans kriterleri, sipariş birimi, depo türü, sipariş özellikleri, depo sistemleri, sipariş toplama politikaları ve stok politikaları. Stratejik seviyedeki süreç akışının ve operasyonel politikaların belirlenmesine ilişkin kararlar sipariş toplama politikaları ve stok politikaları bileşenleri ile temsil edilmektedir. Depo sistemlerinin seçimine ilişkin kararlar ise depo sistemleri bileşeni ile ifade edilmektedir, stok bilgileri, birim özellikleri, sipariş birimi, sipariş özellikleri bileşenleri, stratejik seviyedeki bu iki karar grubu ile ilgili kararların verilmesi esnasında göz önünde bulundurulan verileri içerir. Performans kriterleri bileşeninde, depo tasarımına ilişkin tanımlanmış bir takım performans kriterleri mevcuttur. Depo Türü bileşeninde ise depo türleri yer almaktadır. Depo türlerine göre performans kriterlerinin önemi ve veri bileşenlerinin etkisi değişmektedir. Yapılandırma aşamasının sonraki adımı, depo tasarımında etkili olan elemanlar arasındaki etkileşimlerin belirlenmesidir. Bu adımda, uzmanlarla görüşülerek ilişkileri belirlemeleri istenmiştir. Bu etkileşimler incelendiğinde oluşan yapının karmaşık bir ağ yapısı olduğu görülmektedir. Son olarak, yapılandırma ıxaşamasında belirlenen elemanlar ve etkileşimler AAS yöntemi ile karar vermek için hazırlanmış olan“Super Decisions”programına aktarılmıştır. İkinci aşama modelleme aşamasıdır. Bu aşamada elemanların etkiledikleri kavrama göre ikili olarak karşılaştırmaları yapılabilmesi için sorular hazırlanmıştır. Bu sorular ilaç depoculuğu alanında faaliyet gösteren bir firmada depo faaliyetleri ile ilgili çalışmalar yürüten üç yöneticiye cevaplatılmıştır. Yöneticilerden alınan cevapların geometrik ortalamaları alınarak tek bir veri kümesi elde edilmiştir. Yapılandırma ve modelleme aşamasında yapılan işlemlerin ardından Super Decisions programında hesaplamalar menüsü kullanılarak bileşen matrisi, ağırlıklandırılmamış süper matris, ağırlıklandırılmış süper matris ve sınır matris elde edilmiştir. Sınır matris verileri incelendiğinde şu yorumlar yapılabilmektedir. Stok bilgileri arasında en önemli eleman ürün çeşitliliği (%86,32)'dir. İkinci olarak stok seviyeleri (% 10,08) ve sonrasında da mal kabul karakteri (%3,60) gelmektedir. Birim özellikleri bileşeninin eleman önem sıralamasının boyut (%84,91), diğer özellikler (hassaslık, güvenlik vb.) (%9,68) ve ağırlık (%5,41)şeklinde olduğunu görülmektedir. Performans kriterleri arasında en önemli elemanın tepki süresi (%33,8) olduğu belirlenmiştir. İkinci önem sırasındaki eleman sipariş yerine getirme kalitesi (%21,98)'dir. Diğerleri ise önem açısından esneklik (%10,64), işlem hacmi (%10,37), yatırım maliyeti (%8,10), operasyonel maliyetler (%5,35), yatırımın geri dönüş oranı (%5,35) ve stok kapasitesi (%4,3) olarak sıralanmaktadırlar. Sipariş birimi bileşeni içerisindeki elemanlar önem açısından tek-ürün (%46,66), koli (%28,73), palet (%24,61) şeklinde sıralanmaktadırlar. Depo türü bileşeni içerisinde önem sıralaması dağıtım deposu (%79,74), imalat deposu (% 14,49) olarak belirlenmiştir. Sipariş özellikleri bileşeni içerisindeki elemanlar önem açısından sipariş miktarı (%67,86), satır sayısı (% 18,52) ve günlük sipariş sayısı (% 13,62) şeklinde sıralanmaktadırlar. Depo sistemleri bileşeni içerisinde en önemli eleman otomatik sistemlerdir (%42,59). Yarı otomatik sistemler (%29,23) ikinci sırada, manuel sistemler (%28,18) ise üçüncü sırada yer almaktadır. Bu sonuçlara göre depo sistemi olarak otomatik sistemlerin seçilmesi önerilebilir. Sipariş toplama politikaları arasında alan toplama (%39,47), tek-sipariş toplama (%37,43), kitle toplama (% 23,10) şeklinde bir sıralama oluşmuştur. Bu durumda siparişlerin alan toplama politikaları kullanılarak hazırlanması daha uygundur. Stoklama politikaları arasında ise sınıf-bazlı (%34,91), ithaf edilmiş (%26,04), korelasyonlu (%21,30), rassal (% 17,75) önem sıralaması elde edilmiştir. Buverilere göre, ürünlerin stok konumlarının belirlenmesinde sınıf-bazlı stoklama politikalarının kullanılması önerilebilir. Çalışma sonucunda elde edilen veriler sayesinde depo tasarımında etkili olan elemanların öncelikleri belirlenmektedir. Bu veriler depo sistemi ve politika seçimi ile ilgili kararların verilmesinde ve bu kararlar üzerinde daha etkili olan elemanların belirlenmesinde depo tasarımcısına yol göstermektedir. İlerideki çalışmalar için farklı sektörler üzerinde uygulamanın yapılması, modele sektör bileşeni eklenerek kriterlerin sektör bazında önem seviyelerinin analiz edilmesi, sorunun modellenmesi esnasında kontrol hiyerarşilerinin kullanılması, taktik ve operasyonel seviye kararların AAS yaklaşımı ile modellenmesi konuları önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

ANALYSIS OF WAREHOUSE DESIGN PROBLEM: AN ANALYTIC NETWORK PROCESS APPLICATION SUMMARY Warehousing includes the functions of receiving goods from a source, storing them until demanded by customers and retrieving from stock locations when demanded. In general, main objectives of warehouses are maximizing profit and customer service level. Although warehouses require use of expensive sources, they have many useful services such as product consolidation, realization of economies of scale, value- added processing, response time reduction which can not be vanished under current economic scene. Warehouses can be evaluated from three different points of view which are processes, sources and organization. Products arriving to a warehouse are taken through a number of steps called processes. Resources comprise all components such as equipment and personnel needed to operate a warehouse. Finally, organization includes all planning and control procedures used to run the system. In order to evaluate a warehouse design, clearly defined performance criteria are needed. Within the field of warehousing; investment and operational costs, return on investment, flexibility, throughput, stock capacity, response time, order fulfillment quality criteria can be discussed. Importance of a particular criterion depends on the type of the warehouse. These performance criteria can be stated as both design objectives and design constraints. During the warehouse system design, a selection is made within numerous storage methods and equipment alternatives. The main objectives of warehouse design are selecting the convenient storage method and appropriate handling equipment and determining the warehouse settlement combination. Warehouse design problem gets complicated because of product variety, different storage method needs and changes at product demand. Besides, number of alternative storage methods and equipments make design problem more complex. Warehouse design can be examined at strategic, tactic and operational levels. At strategic level, decisions related to process flow design and warehouse system selection are considered. Decisions at tactic level concern dimensioning the resources, determination of layout and a number of organizational issues. The Xllmain decisions at operational level concern assignment and control of people and equipment. Warehouse design at strategic level requires making decisions related to determination of planning and control policies and selection of appropriate equipment by considering technical and economic factors. Because of the structure of decisions at this level, mutual influences and feedbacks are observed between components. Therefore, in this study Analytic Network Process (ANP) is used to analyze strategic level warehouse design problem. ANP is an approach making possible the feedback and dependency between and within the decision making criterion and alternatives. At structuring phase of ANP, decision components, the elements inside them, and the interactions among them are determined. Performance points of alternatives according to criterion are evaluated at modeling phase by determining the importance of criterion. Pairwise comparison method used for performing this provides data about contribution of the elements to the criterion they are linked with. At solution phase, eigenvectors of pairwise comparison matrices should be computed. Supermatrix method is used in order to include all of the influences between components and elements at the calculations. Supermatrix, in general, is a square matrix composed of the eigenvectors of the pairwise comparison matrices. Weighted supermatrix is the matrix constituted by weighting the supermatrix in order to have a stochastic structure. After this, limiting supermatrix is derived by calculating exponents of weighting supermatrix. At the first phase of the study of analyzing warehouse design problem with ANP, problem is structured. Firstly, components of warehouse design problem are stated with literature survey and expert interviews. Components composed at this stage are: inventory characteristics, unit characteristics, performance criteria, order unit, warehouse type, order characteristics, warehousing systems, order picking policy and storage policy. Decisions of determining process flow design and operational policies at strategic level are represented by order picking policy and storage policy components. Decisions related with warehousing systems selection are stated with warehousing system component. Inventory characteristics, unit characteristics, warehouse type, order characteristics components include the data considered when making decisions related to these two decision clusters. There is a number of performance criteria defined for warehouse design in performance criteria component. In warehouse type component, there exist types of warehouses. Relative to the types of warehouses the importance of performance criteria and the influence of data components change. Next step of the structuring phase is to determine the influences between elements which are effective at warehouse design. At this step, experts are interviewed and they are asked to determine the relations. When these interactions are examined, it is recognized that the structure is a complex network. Last, elements and components determined at structuring phase are input to Super Decisions program which is generated to make decisions with ANP method. XlllSecond phase is the modeling phase. At this phase, questions are prepared for making paired comparisons of elements relative to concepts affected. These questions are answered by three managers working on warehouse operations at a firm which is active at medicine warehousing sector. By performing geometric mean calculations on answers of managers, single data cluster is obtained. After processes at structuring and modeling phases, clustermatrix, unweighted supermatrix, weighted supermatrix and limiting supermatrix is obtained from Super Decisions under computations menu. When limiting supermatrix data are examined, these outcomes are obtained: Most important element within inventory characteristics is product variety (%86,32). Second is stock level (% 10,08) and afterwards product arrival pattern exist (%3,60). It is observed that the priority order of unit characteristics component is weight (%84,91), other characteristics (fragility, security etc.) (%9,68) and weight (%5,41). Response time (%33,8) is determined as the most important element within performance criteria. The element at the second priority order is order fulfillment quality (%21,98). Others are sequenced as flexibility (% 10,64), throughput (% 10,37), investment cost (%8,10), operational costs (%5,35), return on investment (%5,35) and stock capacity (%4,3) according to priorities. Elements in the order unit component are sequenced as single-item (%46,66), case (%28,73), pallet (%24,61) according to priority. The priority sequence is determined as distribution warehouse (%79,74), production warehouse (% 14,49). Elements in the order characteristics are order as number of items (%67,86), number of line items (%18,52), order per day (%13,62) according to priorities. The most important element in warehousing systems component is automatic systems (%42,59). Semi-automatic systems (%29,23) is at second place, manual systems (%28,18) is at third. According to these results, it can be suggested to select automatic systems as warehousing system. The sequence between order picking policies is as zone picking (%39,47), single- order picking (%37,43) and batch picking (% 23,10). In this situation it is more appropriate to prepare orders with zone picking policy. Between storage policies, class-based (%34,91), dedicated (%26,04), correlated (%21,30), random (% 17,75) priority sequence is obtained. According to this data, it can be suggested to use class-based storage policy for determining the storage locations for items. By the data obtained with this study, the priorities of the elements effective at warehouse design are determined. These data guide warehouse designer with decision making about issues related with warehouse system and policies XIVselection and determining the elements which are more effective over these decisions. For future studies, making application on different sectors, analyzing the priorities of the elements according to sectors by including sector component in the model, using the control hierarchy when modeling problem, modeling tactic and operational level decisions by ANP approach subjects are suggested.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    620749

    Tool as design variant

    Tasarım değişkeni olarak gereçler

    BETÜL ORBEY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SİNAN MERT ŞENER

  2. Tez No

    636226

    Otonom mobil depo robotunun mekatronik sistem tasarımı

    Mechatronic system design of the autonomous warehouse mobile robot

    CAN ÖZBARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Gedik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAVAŞ DİLİBAL

  3. Tez No

    768748

    GIS-based multi-criteria decision analysis for optimal urban emergency facility planning

    Kentsel optimal acil durum tesis planlaması için CBS tabanlı çok kriterli karar analizi

    PENJANI HOPKINS NYIMBILI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Coğrafyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TURAN ERDEN

  4. Tez No

    14379

    Thermal energy storages

    Başlık çevirisi yok

    İLYAS BÖREKÇİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1991

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. MURAT TUNÇ

  5. Tez No

    75053

    An Investigation on the selection of the fine tuning parameters of STC

    Özayarlamalı kontrol edicilerin hassas ayar parametrelerinin seçimi üzerine bir çalışma

    HİKMET İSKENDER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ALİ ŞAŞMAZ

Geri Dön