Geri Dön

A data driven inventory solution framework for an inventory management problem

Bir envanter yönetim problemine yönelik veri dayalı envanter çözüm çerçevesi

  1. Tez No: 746860
  2. Yazar: REZA VALIMORADI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. RAHA AKHAVAN TABATABAEI, ASST. ASSOC. DR. BURAK GÖKGÜR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: İşletme Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İş Analitiği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 46

Özet

Talep tahmini, stok modellerinin en önemli girdisidir. Ortak bir üretim hattını ve ortak kaynakları kullanabilen çeşitli benzer ürünlere sahip üretim süreçlerinde, toplam envanter miktarı ve kalemlere ayrılmış envanter seviyelerinin ayrı ayrı belirlenmesi gerekir, ancak paylaşılan kaynakların neden olduğu korelasyon dikkate alındığında, biz önceki satış ve talep tahminlerine dayalı olarak gerekli toplam stok seviyelerini hesaplayan ve ardından her bir ürünün tahmininin bir fonksiyonu olarak stoklanacak maksimum üretim miktarını ve stok dönemi için önceki satışlarını belirleyen bir çerçeve öneririz. Her ürün için üretilecek maksimum oranı elde ettikten sonra, sanayide uygulamayı kolaylaştırmak için ürünleri bu orana göre kümelemeyi öneriyoruz. Bu oranlar ve tahminler kullanılarak her bir ürün için üretilmesi gereken miktar hesaplanır. Daha sonra, ürün miktarı o ürün için gerekli envantere bölünerek her ürün için yeni bir oran hesaplanır. Daha sonra ekstra kapasite kullanılır, böylece en düşük oran mümkün olduğu kadar yüksek olur. Vaka çalışmamızda, çerçeveyi bir lastik kordu kumaş üreticisine (Şirket K) uyguladık ve uygulamadan sonra toplam envanterin 20 günlük hizmetten 10'a düştüğünü bildirdiler.

Özet (Çeviri)

Demand forecast is the most essential input of the inventory models. In the case of manufacturing processes with a variety of similar products that can use a shared production line and common resources, the total amount of inventory and the itemized inventory levels need to be determined separately, but considering the correlation caused by the shared resources, we propose a framework that calculates the total required inventory levels based on the previous sales and demand forecasts and then determines the maximum amount of a production to be inventoried as a function of each product's forecast, and its previous sales for the period of the inventory. After deriving the max ratio to produce for each product, we propose clustering the products based on this ratio, to facilitate the application in industry. Using these ratios and the forecasts, the amount that need to be produced for each product is calculated. Then a new ratio for each product is calculated by dividing the amount of product to the required inventory for that product. Then the extra capacity is used so lowest ratio will become as high as possible. In our case study, we applied the framework to a tire cord fabric manufacturer (Company K), and after implementation they reported a total inventory decrease from 20 days of service to 10.

Benzer Tezler

  1. Üretim şirketlerinin operasyonel verimliliklerinin artırılması için endüstri 4.0 gerçekleştirme prosedürel modeli tasarımı

    Procedure model for industry 4.0 realization for operations improvement of manufacturing organizations

    İZLEM TEKİN BAYRAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

  2. Tekli dakikalarda kalıp değiştirme zeki karar destek sistemi ve tekstil sektöründe uygulaması

    Single minute exchange of die - intelligent decision support system - application of smed into textile industry

    VOLKAN KEMALBAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UFUK CEBECİ

  3. Sarıyer (İstanbul) ilçesinin peyzaj karakter analizi ve değerlendirme yaklaşımları

    Landscape character analysis of sariyer (İstanbul) district and assessment approaches

    SELİM BAYRAKTAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Peyzaj Mimarlığıİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞERİFE DOĞANAY YENER

  4. Developing data-driven methods using machine learning in operations and finance

    Üretim yönetimi ve finansta yapay öğrenme kullanan veri tabanlı yöntemler

    DAVOOD PIRAYESH NEGHAB

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi

    PROF. DR. AHMET FİKRİ KARAESMEN

  5. ERP sistemine entegre tüketime dayalı stok kontrol parametrelerinin belirlenmesi

    Determination of consumption-based inventory control parameters integrated in the ERP system

    NEVA EMEL İŞLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik BilimleriSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN GÜNDOĞAR