Geri Dön

A decision support system for global supply chain risk management by considering premium freights

Küresel tedarik zinciri risk yönetimi için acil sevkiyatları dikkate alan bir karar destek sistemi

  1. Tez No: 438780
  2. Yazar: MUALLA GONCA AVCI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN SELİM
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Küreselleşmenin sonucu olarak, tedarik zincirleri daha geniş alanlara yayılmaya başlamıştır. Bu durum, tedarik zincirlerini risklere karşı daha korunmasız hale getirmektedir. Bir tedarik zinciri üyesini etkileyen olumsuz bir olay tüm tedarik zincirini etkilemekte, hatta tedarik zincirinin rekabet gücü için bir tehdit unsuru oluşturabilmektedir. Bu bağlamda, küresel tedarik zincirinde risk yönetimi (TZRY) için acil sevkiyatları dikkate alan bir karar destek sistemi (KDS) geliştirilmiştir. Önerilen KDS TZRY'nin risklerin belirlenmesi, risk değerleme, risk azaltma, risk izleme ve kontrol işlemlerinden aşamalarını kapsamaktadır. Risklerin belirlenmesi, tedarik zinciri üyeleri arasındaki malzeme akışını etkileyen dikkate değer tedarik zinciri riskleri belirlenmiştir. Risk değerleme aşamasında, küresel tedarik zinciri TOPSIS metodu kullanılarak karar vericilerin tercihlerine göre malzeme veya ürün seviyesinde kritik alt ağlara ayrıştırılmıştır. Risk azaltma aşamasında ise, benzetim tabanlı optimizasyon kullanılarak risk azaltma stratejileri için en iyi parametre değerleri belirlenmiştir. Özellikle, optimizasyon aşaması için ayrıştırma temelli bir çok amaçlı diferansiyel evrim algoritması geliştirilmiştir. Risk izleme ve kontrol aşamalarında, tedarik zinciri performansı sürekli bir şekilde izlenmekte ve gerek görülmesi durumunda KDS tekrar uygulanmaktadır. Önerilen KDS, Avrupa'ya yayılmış bir otomobil tedarik zincirinde hem iç hem de dış risk yönetimi durumları için uygulanmıştır. Tüm durumlar için önerilen KDS'den elde edilen sonuçlar, tedarik zincirinin mevcut durumuyla ve domine edilmemiş sıralamalı genetik algoritma-II'nin sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen KDS'nin tüm durumlar için daha iyi risk yönetimi çözümleri sunduğunu ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

As a result of globalization, supply chains geographically spread on larger areas. This fact makes supply chains more vulnerable against supply chain risks. An adverse event affecting a supply chain partner may influence the entire supply chain, and even pose a threat on the competitive advantage of the supply chain. In this context, a decision support system (DSS) is developed for supply chain risk management (SCRM) in global supply chains. The proposed DSS covers all phases of SCRM, namely, risk identification, risk assessment, risk mitigation, risk monitoring and control phases. In the risk identification phase, the significant supply chain risks affecting material flow between supply chain agents are identified. In risk assessment phase, global supply chain is decomposed into material-level or product-level critical sub-networks according to the decision maker's preference by using TOPSIS. In the risk mitigation phase, the best parameter values for risk mitigation strategies are determined by using a simulation-based optimization framework. In particular, a decomposition-based multi-objective differential evolution algorithm is developed for the optimization phase of the framework. In the risk monitoring and control phase, supply chain performance is monitored continuously, and the DSS is re-implemented if it is needed. The proposed DSS is implemented to an automotive supply chain spread on Europe. The DSS is employed to inbound and outbound risk management cases. The results obtained for both cases are presented in comparison with the results obtained from non-dominated sorting genetic algorithm-II (NSGA-II) and the current operating condition of the supply chain. The results reveal that the proposed DSS suggest better risk management solutions for both cases.

Benzer Tezler

  1. Deniz taşımacılığında emniyet esaslı akıllı gemi denetim analitiği

    Safety based intelligent ship inspection analytics for maritime transportation

    SEYİD MAHMUD ESAD DEMİRCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KADİR ÇİÇEK

  2. Analyzing collaborative planning, forecasting and replenishment (CPFR) supporting factors with fuzzy cognitive map approach

    İşbirliksel planlama, tahmin ve ikmal yapısını destekleyen faktörlerin bulanık bilişsel haritalama yaklaşımıyla incelenmesi

    ZEYNEP VARDALOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLÇİN BÜYÜKÖZKAN FEYZİOĞLU

  3. Digital twin for enhanced construction project management during construction

    Yapım aşamasında etkin yapım yönetimi için dijital ikiz kullanımı

    BERKAY AKTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK

  4. Modeling and design of digital supply chain

    Dijital tedarik zincirinin modellenmesi ve tasarımı

    FETHULLAH GÖÇER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLÇİN BÜYÜKÖZKAN FEYZİOĞLU

  5. Sürdürülebilir tedarik zinciri performansının değerlendirilmesinde SCOR modelinin incelenmesi

    An analysis of the SCOR model in evaluating sustainable supply chain performance

    CEYDA ÇALIŞIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DİLAY ÇELEBİ GONIDIS