Kısa ömürlü ürünlerin tedarik zincirinin modellenmesi ve yeni stok politikalarının geliştirilmesi
Modelling the supply chain of perishable products and developing new inventory policies
- Tez No: 492769
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM DOĞAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kısa ömürlü envanter yönetimi, Tedarik zinciri yönetimi, Simülasyona dayalı optimizasyon, Takviyeli öğrenme, Sipariş tahsis problemi, Perishable ınventory management, Supply chain management, Simulation-based optimization, Reinforcement learning, Order allocation problem
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
Geleneksel envanter sistemlerinde ürünlerin sonsuz planlama dönemi boyunca stoklanabileceği kabul edilir ve modellenir. Fakat bu kabullenme, sadece sınırlı bir zaman için stoklanabilen kısa ömürlü ürünler için pratik ve uygun değildir. Bu tez çalışmasında, öncelikle stoktaki ürünlerin hem miktarını hem de geriye kalan ömrünü dikkate alan 2S adında yeni bir stok kontrol politikası geliştirilmiştir. Simülasyon çalışmaları, daha iyi stok politikaları için sadece stok seviyelerinin takip edilmesinin yeterli olmadığını göstermiştir. Ayrıca, kısa ömürlü ürün satan perakendeciler için literatürde var olan stok politikası iyileştirilerek yeni bir yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen envanter politikası bozulan miktarın daha iyi tahmin edilmesini kolaylaştırmıştır. Üstelik, rastgele talep ve belirli bir temin süresi altında kısa ömürlü ürünlerin envanter yönetim problemi, bir perakendecinin toplam maliyetini minimize etmek için takviyeli öğrenme yaklaşımına dayalı Q-öğrenme ve Sarsa algoritmaları kullanılarak modellenmiştir. Elde edilen sonuçlar genetik algoritma sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Son olarak, bir tedarikçi ve rekabet içerisinde olmayan çoklu perakendeciden oluşan iki aşamalı tedarik zincirinde kısa ömürlü ürünlerin envanter yönetim problemi ele alınmıştır. Ayrıca, envanterinde farklı yaş gruplarında ürün bulunduran bir tedarikçinin, farklı perakendecilerin siparişlerini karşılamak için stoklarını nasıl tahsis edeceği sorununun üstesinden gelmek için farklı tahsis modelleri geliştirilmiştir. Önerilen politikaların performansı, simülasyon tabanlı deneylerle karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Classical inventory systems are assumed and modeled such that goods can be stored for an infinite planning horizon. However, this assumption is not practical and suitable for perishable products where products can only be stored for a limited time. In this thesis, a new inventory control policy called 2S which takes into account both the quantity and the remaining life of the products in stock was developed. Simulation studies show that for better stock policies, monitoring only the inventory levels of stock is not sufficient. A new renewal policy approach by improving inventory policy in the literature has been proposed for retailers who sell perishable goods. The proposed inventory policy has facilitated better estimation of outdating quantities. Furthermore, the inventory control problem of perishable items under the random demand and deterministic lead time in order to minimize the total cost of a retailer are modeled using Q-learning and Sarsa algorithms based on reinforcement learning approach. The obtained results were compared with genetic algorithm results. The inventory management problem of perishable products for a two echelon supply chain including a single supplier and two non-competing retailers is addressed. Furthermore different allocation models for the supplier are developed to cope with the question of how a supplier will allocate stocks with different ages to the orders of the different retailers. The performance of the proposed policies is compared through simulation based experiments.
Benzer Tezler
- Kısa ömürlü ürünlerin tedarik zincirinin modellenmesi ve simülasyon çalışması
Supply chain modelling of perishable products and simulation study
AHMET TEKKEŞİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM DOĞAN
- Perakende hazır giyim firmasında makine öğrenmesi yöntemleriyle satış tahmini
Sales forecasting in a retail fashion company using machine learning methods
ŞEYMA GÖNEN HALICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- A profitability analysis of product sales and leasing in supply chains
Tedarik zincirlerinde ürün ve hizmet satışının karlılığının incelenmesi
CANER DEMİRAYAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYBEK KORUGAN
- Üçüncü parti lojistik (3PL) servisi kullanan bir perakende dağıtım merkezi için taşıma planlama problemi optimizasyon modeli ve sezgisel çözüm yaklaşımı
Third party logistics (3PL) service transport planning problem optimization model and intuitive solution approach for a retail distribution center using
BEHİYE EDA ÇABUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR ERTOĞRAL
- Proposition d'un modele mathematique pour la planification de production adapte a une entreprise de tissu de corde
Bir kord fabrikasına yönelik matematiksel üretim planlama modeli
SEVİL ERİN
Yüksek Lisans
Fransızca
2004
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. GÜLÇİN BÜYÜKÖZKAN