Buffer based approaches for managing uncertainties in supply chain risk modelling
Tedarik zinciri risk modellemesinde belirsizliklerin yönetimine yönelik tampon tabanlı yaklaşımlar
- Tez No: 882957
- Danışmanlar: PROF. DR. ZEKİ CANER TAŞKIN, DOÇ. DR. ALİ TAMER ÜNAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Günümüz hızlı değişen iş dünyasında, tedarik zinciri şirketlerin başarısı için kritik bir rol oynamaktadır. Şirketler rekabetçiliği artırmak ve var olan iş taahhütlerini sürdürmeye odaklanarak bu pazarlık dengesini sağlamaya çalışırlar. Bu nedenle, etkili çizelgeleme stratejisi gerektiren dinamik ve endojen sistemler için terminlere bağlılık önem arz eder. Bu çalışmada, birincil amaç sisteme zaman tamponlarını entegre ederek proseslerdeki belirsizlikten kaynaklanan riskleri ele almak ve kontrol etmektir. Bu kapsamda termin tamponu ve proses tamponu olmak üzere iki çeşit zaman tamponu kullanılmaktadır. Tamponları belirlemek için üç tampon metodolojisi önerilmektedir: statik, yarı-dinamik ve dinamik tampon methodu. Bu yaklaşımlar, iş sahiplerince belirlenen hedef seviyeye ulaşmak için kullanılır. Bu yaklaşımların etkinliği çeşitli ayarlar altında test edilir ve hedeften sapma gözlemlenir. Sonuç olarak, dinamik tampon yaklaşımı en etkili yöntem olarak gözlemlenmiştir, onu sırasıyla statik ve yarı-dinamik tampon yaklaşımları takip eder. Özetle, bu çalışma belirsizlik risklerine maruz kalan şirketlerin kendi şartlarına ve beklentilerine göre bu yaklaşımları önermektedir.
Özet (Çeviri)
In today's rapidly evolving business world, the supply chain performs a crucial role for the success of companies. Companies endeavor to balance the trade-off between focus on enhancing competitiveness and maintaining business commitments. Hence, adherence to promised due date becomes essential within dynamic and endogenous systems, requiring efficient scheduling strategies. In this thesis, our primary objective is to address and control risks associated with uncertainty in processes by integrating time buffers into the system. Specifically, due date buffer and process buffer are the types of time buffers utilized within this scope. Three buffer methodologies are proposed to determine the buffers: static, semi-dynamic and dynamic approaches. These approaches are employed to achieve the target level decided by business owners. The efficiency of these approaches is tested under various settings and the deviation from the target is observed. Consequently, the dynamic buffer approach emerges as the most effective, followed by the static and semi-dynamic buffer approaches. In essence, the thesis proposes these alternative approaches according to the specific environment and expectations of companies facing inherent risks of uncertainties.
Benzer Tezler
- Swarm fighter aircraft control with deep reinforcement learning approach
Derin pekiştirmeli öğrenme ile sürü savaş uçaklarının kontrolü
METİN SARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- Safinamid mesilat safsızlıklarının ve izomerlerinin HPLC ile analizi
Analysis of safinamide mesylate impurities and isomers by HPLC
NİHAL DOLAPCI
- Çifte kaynak kısıtlı grup teknolojisi üretim sistemlerinin bozucu faktörlere dayanıklı tasarımı
Robust design of dual resource constrained group technology production systems
MUSTAFA AKHUN
Doktora
Türkçe
1999
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. M. BÜLENT DURMUŞOĞLU
- A data-driven approach to identifying and selecting temporary disaster debris management sites: The case of Istanbul
Geçici afet moloz yönetim alanlarının belirlenmesi ve seçimi için veri odaklı bir yaklaşım: İstanbul örneği
BURAK KABAKLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN
- AI-enhanced dynamic preemptive resource allocation in next generation cellular networks
Yeni nesil hücresel ağlarda yapay zeka destekli dinamik öncelikli kaynak tahsisi
EGE ENGİN
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN