Geri Dön

Stokastik ve gürbüz model önerileri ile belirsizlik altında tam zamanında tedarik zincirinin tasarlanması

Designing just-in-time supply chain under uncertainty with stochastic and robust model suggestions

  1. Tez No: 682645
  2. Yazar: BEREN GÜRSOY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELİN SONER KARA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  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: 115

Özet

Tedarikçilerden hammadde temini ile başlayan ve ürünlerin müşterilere teslimatına varıncaya kadar bütün dağıtım süreçlerini kapsayan tedarik zinciri yönetimi işletmelerin giderek önem verdiği bir konu haline gelmiştir. İşletmelerin tedarik zinciri yönetiminde dikkat etmesi gereken en önemli unsurlardan birisi de ağ tasarımıdır. Ağ tasarım problemleri tedarik zinciri yönetiminde işletmelerin stratejik seviyede alması gereken kararları içerdiği için en baştan ağın verimli bir şekilde tasarlanması gerekmektedir. Tedarik zinciri ağı işletmelerin belirlediği amaçlar doğrultusunda tasarlanmaktadır. Değişen koşullar bu amaçları değiştirirken ağ tasarım problemlerinde uygulanan anlayışları da değiştirmektedir. Müşteri memnuniyetini arttırmaya yönelik yapılan çalışmalar tedarik zinciri ağ tasarım problemlerini de etkilemektedir. Bu değişikliklerden biri de üretim faaliyetlerinde uygulanan“Tam Zamanında”anlayışının tedarik zinciri boyunca uygulanmasıdır. Bu çalışmada da fındık işleme tesisinin tedarik zinciri ağına tam zamanında anlayışı uygulanarak doğru ürünün doğru zamanda doğru müşteriye gereksiz maliyet yaratmadan ulaşmasını sağlamak amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda 4 tedarikçi, 1 üretim merkezi, 4 olası dağıtım merkezi ve 51 perakendeciden oluşan tedarik zinciri ağı için çok periyotlu karma tamsayılı optimizasyon modeli önerilmiştir. Stokastik ve gürbüz programlama yöntemleri kullanılarak hammadde kalitesi ve talepteki belirsizlikler ile başa çıkılmıştır. Deterministik model, stokastik model ve aralık-polihedral belirsizlik kümesine sahip gürbüz model GAMS 23.5 paket programı ile çözülmüştür. Her bir modelin sonucu değerlendirilmiş ve elde edilen sonuçlar sıralı olarak sonuçlar kısmında verilmiştir.

Özet (Çeviri)

The supply chain management starting with the supply of raw materials from suppliers and covers all distribution processes until the delivery of the products to the customers has become an issue that enterprises have given an increasing attention over decades. With that in mind, one of the most critical elements that enterprises should consider is network design. Since the network design problems involve the decisions that enterprises need to make at the strategic level in supply chain management, the network must be designed efficiently from the very beginning. The supply chain network is designed in accordance with the goals determined by the enterprises. That being case, these aims vary according to the conditions, which affect the approaches used for designing networks. Efforts to increase customer satisfaction have an impact on supply chain network design problems as well. One of these changes is the implementation of the“Just in Time”approach applied in production activities throughout the supply chain. In this study, it is aimed to ensure that the right product reaches the right customer at the right time without causing unnecessary costs by applying the understanding of the supply chain network of the Hazelnut Processing Plant on time. For this purpose, a multi-period mixed-integer optimization model has been developed for the supply chain network consisting of four suppliers, one production center, four possible distribution centers, and 51 retailers. The uncertainties caused by raw material quality and demand are considered by employing Stochastic and Robust Programming methods. Deterministic model, stochastic model, and robust optimization model with interval-polyhedral uncertainty set are solved by employing GAMS 23.5 optimization program. The results of each model are evaluated and given respectively within the conclusion section.

Benzer Tezler

  1. Stochastic bitstream-based vision and learning machines

    Stokastik bit akışı tabanlı görü ve öğrenme makineleri

    SERCAN AYGÜN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

  2. Optimal stochastic approaches for signal detection and estimation under inequality constraints

    Eşitsizlik kısıtları altında işaret sezimi ve kestirimi için optimal stokastik yaklaşımlar

    BERKAN DÜLEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN

    YRD. DOÇ. DR. SİNAN GEZİCİ

  3. The interplay of multiple kernel learning in gans via robust optimization

    Gans'ta çoklu kernel öğreniminin etkileşimi sağlam optimizasyon

    MOHAMMED THAMER KAMIL AL-KHAZRAJI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Yapay Zeka Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜREYYA AKYÜZ

  4. Robust trajectory optimization of constrained re-entry flight via stochastic collocation based ensemble pseudospectral optimal control

    Stokastik kolokasyona dayalı ensemble pseudospectral optimal kontrol ile kısıtlı yeniden giriş uçuşunun gürbüz yörünge eniyilemesi

    AKAN SELİM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM OZKOL

  5. Fast NOx prediction methodology via 1D thermodynamical tools

    Bir boyutlu termodinamik modelleme ile NOx emisyon tahmini metodolojisinin geliştirilmesi

    EMRE ÖZGÜL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Makine MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN BEDİR