Geri Dön

Çok aşamalı tedarik zincirlerinde kamçı etkisinin modellenmesi ve tahmini: Beyaz eşya endüstrisinden bir uygulama çalışması

Modeling and estimation of the bullwhip effect in multi-stage supply chains: An implementation study in the white goods industry

  1. Tez No: 488164
  2. Yazar: SENA KESKİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALEV TAŞKIN GÜMÜŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Tedarik Zinciri Yönetimi, Kamçı Etkisi, Yapay Sinir Ağları, Bulanık Sinir Ağları, Supply Chain Management, Bullwhip Effect, Artificial Neural Networks, Neuro Fuzzy
  7. Yıl: 2017
  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: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

Tedarik zinciri yönetimi kavramı günümüz rekabet koşullarında önem kazanmaya günden güne devam etmektedir. İşletmelerin sürdürülebilirliğinin sağlanması ve rekabet piyasasında varlığını sürdürebilmesi için tedarik zinciri yönetimi çok önemlidir. Tedarik zinciri yönetimindeki önemli iki olgu malzeme akışı ve bilgi akışıdır. Tedarik zinciri yönetimi; tedarikçiden, son müşteriye kadar uzanan geniş bir ağa sahip olduğu için bu akışı yönetmek oldukça zordur. Tedarik zinciri akışı boyunca oluşan sipariş varyansları kamçı etkisini oluşturmaktadır. Kamçı etkisi; üretim, envanter, işçilik ve taşımacılık gibi birçok maliyet kalemini olumsuz yönde etkilemektedir. Bu durum şirketlerin rekabet piyasasındaki varlıklarını sürdürebilme yeteneklerini azaltmaktadır. Oluşabilecek kamçı etkisini doğru tahmin etmek, kamçı etkisini en aza indirmek açısından çok önemlidir. Bu tezde 3 aşamalı bir tedarik zincirinde kamçı etkisi tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu tez çalışmasının ilk aşamasında tedarik zinciri yönetimi anlatılmıştır. Tedarik zinciri öğelerine ve tedarik zinciri akışına değinilmiştir. Daha sonrasında tedarik zinciri içinde ortaya çıkan kamçı etkisi tanımlanmıştır. Kamçı etkisinin sebep olan etkenler ve kamçı etkisinin sonuçları tanımlanmıştır. Daha sonra uygulama kısmında kullanılacak olan 'Yapay Sinir Ağları' ve 'Bulanık Sinir Ağları' yöntemleri tanımlanmıştır. Tezin son aşaması olan uygulama aşamasında, uygulama yapılan şirket verileri kullanılarak kamçı etkisini tahmin etmek için en uygun tahmin metodu ortaya konulmaya çalışılmıştır. Tezin sonucunda 'Yapay Sinir Ağları' metodunun 'Bulanık Sinir Ağları' metodundan daha iyi sonuç verdiği ortaya konulmuştur.

Özet (Çeviri)

The concept of supply chain management continues to gain importance in today's competitive conditions. Supply chain management is crucial to ensuring sustainability of companies and maintaining their presence in the competitive market. There are two phenomena in supply chain management are very important which are material flow and information flow. Managing flows is too hard because there is a wide network from supplier to end customer. In supply chain, order variance can occur which is called bullwhip effect. Bullwhip effect causes increasing of production, inventory, labor and transportation cost. It also causes reducing the ability of companies to sustain their competitive market assets. Predicting the bullwhip effect is very important in terms of minimizing the bullwhip effect. In this thesis, the bullwhip effect was tried to be estimated in a 3-stage supply chain. In the first section of this thesis, supply chain management is explained. Supply chain elements and the supply chain flows are explained. And then the bullwhip effect that emerged in the supply chain was defined. The causes of the bullwhip effect and the consequences of the bullwhip effect are defined. Then 'Artificial Neural Networks' and 'Neuro Fuzzy' methods are defined which used on application. In the application section, which is the last stage of the thesis, the most suitable estimation method was tried to determine for predicting bullwhip effect by using company's data. As a result , 'Artificial Neural Networks' method has been shown to give better results than“Neuro Fuzzy”.

Benzer Tezler

  1. Tedarik zincirlerinde talep ve temin sürelerine duyarlı çok aşamalı envanter kararlarının incelenmesi ve endüstriyel bir uygulama

    Analyze of demand and lead times sensitive multi echelon inventory decisions in supply chains and an industrial application

    ALEV TAŞKIN GÜMÜŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT GÜNERİ

  2. Tedarik zincirinde eniyi emniyet stok seviyelerinin ve yerleşiminin belirlenmesi

    Determination of optimum safety stock levels and placement in supply chain

    NİLÜFER AÇIKGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİHAT YÜZÜGÜLLÜ

  3. Bundle pricing in two-stage supply chains

    İki aşamalı tedarik zincirlerinde paket fiyatlandırma

    BURAK GÖKGÜR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Operasyon ve Bilgi Sistemleri Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK KARABATI

  4. Modelling strategic and tactical planning problems in closed-loop supply chains under crisp and fuzzy environments

    Kapalı çevrim tedarik zincirlerinde stratejik ve taktiksel planlama problemlerinin belirli ve bulanık ortamlarda modellenmesi

    KEMAL SUBULAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ SERDAR TAŞAN

  5. Availability management in configure-to-order manufacturing systems

    Siparişe göre yapılandırılan üretim sistemlerinde uygunluk yönetimi

    HÜSEYİN ERDEM YÖNTEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. SEDEF MERAL