Durağan olmayan talep durumunda envanter politikalarında sistem sinirliliği üzerine bir çalışma
A study on system nervousness of inventory policies under non-stationary demand
- Tez No: 173811
- Danışmanlar: DOÇ. ARMAĞAN TARIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Envanter, Sistem sinirliliği, Durağan Olmayan Talep, S) Politikası, Inventory, System Nervousness, Non-stationary Demand, S) Policy
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Üretim Yönetimi ve Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Stokastik envanter sistemlerinde, talep belirsizliği daha önceden yapılan üretim/sipariş planlarının gözden geçirilmesini gerektirir. Zira yapılan envanter planlan zaman içerisinde en uygun olma özelliklerini kaybedebilir. Uygulamada bu durumla karşılaşıldığında envanter planının bir kısmı güncellenir. Bu durum arka arkaya gelen dönemlerde farklı üretim/sipariş kararlarının verilmesine, dolayısıyla envanter planında sistem sinirliliği olarak adlandırılan kararsızlığa yol açar. Envanter yönetiminde çeşitli envanter kontrol politikaları kullanılır. Bu politikalar maliyet bakı mından geniş olarak araştırılmışlardır. Ancak stokastik sistemlerde önceden verilen sipariş karar larının güncellenmeleri sonucunda oluşacak problemler, maliyet açısından optimal olan politika nın sağlayacağı avantajın önüne geçebilir. Sistem sinirliliği açısından envanter kontrol politikaları farklı düzeylerde performans gösterir. Bu çalışmada, öncelikle literatürde yapılan sistem sinirliliği tanımlan durağan olmayan stokastik talep durumu için genişletilerek yeni bir tanım yapılacak, daha sonra (R, S) ve maliyet bakımından optimal olan (s, S) tipi envanter politikalan, stokastik ve durağan olmayan talep yapısında, sistem sinirliliği açısından değerlendirilecektir.
Özet (Çeviri)
In stochastic inventory planning systems, uncertainties in demand lead to the revision of previous production/order plans, since these inventory plans may become non-ideal within time. In practise, when this is the case, some portion of the plan is regenerated through the planning horizon. This results in different order release decisions in successive planning cycles which in turn leads to an instability in inventory plan which is called system nervousness. Inventory management involves application of various inventory control policies. These policies are extensively investigated in terms of their cost performance. However in stochastic systems the cost of implementing revisions in setup decisions may overcome the advantage of cost-efficient technique. Inventory control rules show different levels of performance in terms of system nervousness. In this thesis study, first the system nervousness definitions in the literature will be extended for the non-stationary stochastic demand, and next (R, S) and cost-optimal (s, 5) type inventory policies will be investigated in terms of system nervousness under non-stationary stochastic demand.
Benzer Tezler
- Durağan olmayan (R,S) tipi envanter politikası için bir hareketli planlama ufku uygulaması
A rolling horizon application for the non-stationary (R,S) inventory policy
BURCU ELLİDÖRT
- Periodic review inventory control and dynamic pricing for perishable products under uncertain and time dependent demand
Kısa ömürlü dayanıksız ürünler için rassal ve zamana bağlı talep ve periyodik kontrol altında koordineli envanter yönetimi ve dinamik fiyatlandırma
SAJJAD RAHİMİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ONUR KAYA
- A deterministic demand inventory model with advance supply information
Ön arz bilgisi altında belirli talebe sahip bir envanter modeli
BİLGE KÜÇÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. REFİK GÜLLÜ
- Orman ürünleri endüstrisi temelli bir endüstriyel simbiyoz ağı için deterministik ve stokastik modeller
Deterministic and stochastic models for an industrial symbiosis network based on forest products industry
MURAT YEŞİLKAYA
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLESİN SENA DAŞ
- Sales forecasting in fashion retail industry with classical and machine learning methods
Moda perakendesi sektöründe klasik ve makine öğrenmesi metodları ile satış tahmini
HANİFE IŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Ekonomiİstanbul Teknik ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA YURET