Malzeme atama yöntemleri ve çoklu depoya sınıflandırılmış aile grubu malzeme atama modeli
Material allocation methods and an allocation model for classified family group material into multi-warehouses
- Tez No: 418706
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA YÜZÜKIRMIZI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 214
Özet
Bu çalışmanın amacı, belirli kıstaslara göre ürünlerin hangi depoya atanacağının tespit edilmesi maksadıyla matematiksel bir model geliştirmektir. Bu modelde problem, tamsayılı matematiksel bir problem olarak ele alınmıştır. Aile grubu malzemeleri çoklu depoya atama problemi, lojistikte en dikkat çekici konulardan biridir. Hedef, mümkün olduğu kadar depolama zamanı, maliyeti, işgücü ve envanter işlemlerini azaltmaktır. Çalışmada 89 çeşit malzemenin 10 aile grubuna ayrılarak hacim, alan, ağırlık, birlikte depolanabilme ve ihtiyaç miktarları kısıtları dâhilinde 20 depoya atanması problemi üzerinde çalışılmıştır. Aynı zamanda kısıtlarda yapılan gerçekleşmesi muhtemel çeşitli değişikliklerle test edilerek duyarlılık analizi yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
The aim of this work, is to develop a mathematical model to determine to which warehouse family group materials should be allocated within specific constraints. In this model, problem is handled as an Integer Mathematical Model. The family group materials allocation into multi-warehoues problem under study is one of the most interesting topic in Logistics. The goal is to diminish, the allocation problem of 89 materials divided into 10 family groups into 20 warehouses was studied within volume, space, weight, and requirement quantity constraints. Beside this, sensitivity analysis is also carried out by a sort of executable and most relevant changes which were made on the constraints of the model.
Benzer Tezler
- Optimization and deep learning based multi model abundance estimation and unmixing algorithms for hyperspectral images
Hiperspektral görüntülerde optimizasyon ve derin öğrenme tabanlı çok modelli bolluk tahmini ve ayrıştırma algoritmaları
OKAN BİLGE ÖZDEMİR
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN ÇETİN
DOÇ. DR. ALPER KOZ
- Uçak yolcu koltuklarında magnezyum alaşımlı dizaynla ağırlık tasarrufu ve çoklu bileşenli alaşım geliştirme
Weight reduction in aircraft passenger seats by designing magnesium alloys and designing multi-component alloys
ALİCAN ATAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Metalurji MühendisliğiAnadolu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ARSLAN KAYA
- Tepki veren cephelerin standart ürünlerle tasarımı: Yeniden tasarım modeli
Designing adaptive facades with standard products: Redesign model
BAHAR BAŞARIR
Doktora
Türkçe
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET CEM ALTUN
- Developing and applying multi-threaded metaheuristic policies to solve combinatorial industrial engineering problems
Endüstri mühendisliğindeki kombinatoryal optimizasyon problemlerinin çözümü için çoklu iş parçacıklı metasezgisel politikalar geliştirilmesi ve uygulanması
İSMET KARACAN
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEROL BULKAN
PROF. DR. ÖZLEM ŞENVAR
- Doğal lifli kompozitlerin ses yutma performanslarının belirlenmesinde laboratuvar çalışması ve yapay zeka yaklaşımı: su kabağı lifleri-epoksi kompoziti örneği
A laboratory study and artificial intelligence approach in determining sound absorption performance of natural fiber composites: a case study of luffa cylindrica fibers-epoxy composite
OYA KESKİN