Product-line planning under uncertainty
Belirsizlik ortamında ürün-grubu planlaması
- Tez No: 519856
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 369
Özet
Bu çalışmada, yeni ürünlerin pazara sunulma zamanlarını, kapasite artırım kararlarını ve ürünler arası etkileşimleri içeren, bir ürün-ailesi altında yer alan ürün-grubu karması problemi ele alınmıştır. Ürün taleplerinin, satış fiyatlarının, birim üretim maliyetlerinin ve yeni ürünlerin mevcut ürünlerin satış hacmini azaltmaya yönelik etkisinin rassal parametreler olarak tanımlandığı bu problem, iki seviyeli stokastik programlama modeli olarak ele alınmıştır. Modelin çözümü için Monte Carlo sınırlama tekniğine dayalı ve stokastik modellerin etkin çözümü için L-shaped (Benders ayrışım) algoritmasını kullanan bir Örneklem Ortalaması Yakınsaması yaklaşımı geliştirilmiştir ve bu yaklaşımın performansı geliştirilen çeşitli problemler üzerinde test edilmiştir. Bu amaçla geliştirilen iki deneysel tasarımdan elde edilen veriler, problem parametrelerinin çözüm performansı üzerinde etkisini anlayabilmek ve önerilen stokastik yaklaşımın performansı ve anlamlı problem parametreleri arasındaki ilişkileri gösteren kurallar üretebilmek amacıyla ANOVA ve Random Forest metodolojileri kullanılarak analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
This study addresses the problem of multi-period mix of product-lines under a product- family, which incorporates launching decisions of new products, capacity expansion decisions and product interdependencies. The problem is modelled as a two-stage stochastic program with recourse in which price, demand, production cost and cannibalisation effect of new products are treated as uncertain parameters. The solution approach employs the Sample Average Approximation based on Monte Carlo bounding technique and multi-cut version of L-shaped method to solve approximate problems efficiently, which is tested on different cases considering VSS and EVPI performance measures. The data collected through two experimental studies is analysed using ANOVA and Random Forest methodology in order to understand which problem parameters are significant on the performance measures and to generate some rule-based inferences reflecting the relationship between significant parameters and the performance of the proposed stochastic model.
Benzer Tezler
- Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model
A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems
ÖMER ATLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Değer akışlarının belirsizlik altında analizi ve haritalandırılması: Büyük ölçekli bir gıda işletmesinde uygulama
Value stream analysis and mapping under uncertainity: An application in a large-scaled food company
MEHMET ÖZFINDIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAKUP KARA
- Tereddütlü bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri esaslı kalite fonksiyon yayılımı yaklaşımı ve brode üretiminde bir uygulama
Quality function deployment approach based on hesitant fuzzy multi criteria decision making methods and an application in embroidery production
BÜŞRA BAKDAAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA TEKEZ
- Üretim planlama ve kontrol
Production planning and control
ENGİN ÖZPAMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET TANYAŞ
- İşletmelerde senaryo tabanlı strateji seçimine yönelik bir model önerisi
A model proposal for scenario-based strategy selection in businesses
ŞEYMA NUR AYDIN