Geri Dön

Yalın lojistik tabanlı sistemin bağımsızlık ve bilgi aksiyomları kullanılarak tasarlanması ve bir firma uygulaması

Designing of lean logistics based system using independence and information axioms and a firm application

  1. Tez No: 238975
  2. Yazar: ENGİN KURTCAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MESUT ÖZGÜRLER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 301

Özet

Yalın lojistik yalın düşünce felsefesinin lojistik boyutudur. Yalın lojistiğin ilk amacı doğru malzemeyi doğru yere doğru miktarda ve doğru sunumla ulaştırmaktır. İkinci amacı bunların hepsini verimli olarak gerçekleştirmektir.Döngüsel sefer ve çapraz havuzlama, yalın lojistik hedeflerine ulaşabilmek için kullanılabilecek iki yalın lojistik tekniğidir. Döngüsel sefer sisteminde bir araç tek bir tedarikçiden birçok perakendeciye veya birçok tedarikçiden tek bir perakendeciye ürünleri dağıtır. Çapraz havuzlama sisteminde ise birçok tedarikçiden küçük sevkiyatlarda araçlarla gelen ürünler gideceği herbir tedarikçi için tek bir araca yüklenir. Bu tekniklerin amacı taşımanın maliyetini düşürmek ve verimliliğini arttırmaktır.Aksiyomlarla tasarım, tasarım aktiviteleri için bilimsel bir temel kuran bir araçtır. Birinci tasarım aksiyomu, fonksiyonel gereksinimlerin bağımsızlığını sürdürmeyi amaçlayan bağımsızlık aksiyomudur, ikinci aksiyom bilgi içeriğini en azlamayı amaçlayan bilgi aksiyomudur.Bu çalışmada, gerçek bir vaka için alternatif taşıma yöntemleri arasında en az bilgi içeriğine sahip olan en uygun taşıma yönteminin seçimi, bulanık aksiyomlarla tasarım ve ağırlıklandırılmış bulanık aksiyomlarla tasarım yöntemleriyle yapılmış ve her iki yöntemin sonuçları karşılaştırılmıştır. Seçilen taşıma yönteminin tasarımı bağımsızlık aksiyomu kullanılarak yapılmıştır. Ayrıca tasarlanan sistem performansını sürekli olarak geliştirmek için bağımsızlık aksiyomu kullanılarak performans geliştirme sistemi tasarlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Lean logistics is the logistics dimension of lean thinking philosophy. Its first objective is to deliver the right materials to the right locations, in the right quantities and in the right presentations. Its second objective is to do all of them efficiently.Milk run and cross dock are two lean logistics techniques which can be used to reach lean logistics targets. Milk run is a system in which a truck either delivers product from a single supplier to multiple retailers or goes from multiple suppliers to a single retailer. In cross dock system products arriving from many suppliers on trucks by breaking each shipment into smaller shipments that are then loaded onto trucks going to each retail store. The main goals of these systems are to decrease costs and increase efficiency of transportation.Axiomatic design is a tool which establishes a scientific basis for design activities. The first design axiom is known as the independence axiom which aims at maintaining the independence of functional requirements, the second axiom is known as the information axiom which aims to minimize the information content.In this study, an application of selecting the most appropriate transportation method among the alternative transportation methods has been done using fuzzy axiomatic design and weighted fuzzy axiomatic design and results of both methods have been compared. The design of selected method has been done using independence axiom. Additionally, performance development system has been designed using independence axiom in order to improve designed system performance continuously.

Benzer Tezler

  1. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  2. Çok boyutlu bulanık karar verme yaklaşımlarıyla türkiye için sanayi 4.0 kapsamında sektörel önceliklendirme

    Sectoral prioritization within the scope of industry 4.0 for turkey with multi-dimensional fuzzy decision making approaches

    BEYZA YÜCEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İHSAN KAYA

  3. Modeling and analysis of an auction-based logistics market

    İhale tabanlı bir lojistik pazarının modellenmesi ve analizi

    SEMRA AĞRALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. FİKRİ KARAESMEN

  4. Bulanık ve yalın yapay sinir ağları ile çoklu lojistik regresyon yöntemlerinin sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması: Ülkelerin gelişmişlik düzeylerinin sınıflandırılması üzerine bir uygulama

    Comparison of classification performance of fuzzy and simple artificial neural networks and multiple logistic regression methods: An application on classification of developmental levels of countries

    ÖMER FARUK RENÇBER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    EkonometriAksaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SİNAN METE

  5. Toplu taşıma araçlarında yapay zekâ tabanlı kestirimci bakım yaklaşımı

    Artificial intelligence based predictive maintenance approach in public transport vehicles

    ÖZLEM GÜVEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN ŞAHİN