Yedek parça üretiminde aralıklı talep planlama problemleri ve çözüm yaklaşımları
Intermittent demand planning problems and solution approaches in spare parts production
- Tez No: 921610
- Danışmanlar: PROF. DR. BURAK ERKAYMAN, DOÇ. DR. ENGİN TOPAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Aralıklı talep, Metasezgiseller, Envanter yönetimi, Stok seviye optimizasyonu, Parametre optimizasyonu, Intermittent demand, Metaheuristics, Inventory management, Stock level optimization, Parameter optimization
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Amaç: Aralıklı talep konusu hem tahmin edilmesi hem de planlaması zor olan bir alandır. Özellikle bu talep yapısı yedek parça talepleri ile ilişkilendirilir. Taleplerdeki süreksizlikten kaynaklanan aralık ve talep büyüklüklerindeki değişkenlik problemi karmaşıklığa iten en büyük iki faktördür. Bu iki faktör iyi yönetilemezse talepteki aralık durumu stok maliyetlerinin artışına ve talepteki değişkenlik ise kayıp satış durumlarına sebep olabilir. Bu tez çalışmasında aralıklı talepler için bir matematiksel model önerilmiştir. Modelin amacı stok maliyetlerini ve kayıp satışları dengeleyerek bir kar maksimizasyonu sağlamaktır. Ayrıca bu çalışma, geçmiş dönemlere ait aralıklı talep verileri ile geleceğe yönelik stok seviyelerini optimize etmeyi amaçlamaktadır. Yöntem: Bu tez çalışması üç aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada bir matematiksel model önerisi vardır. Önerilen matematiksel model kayıp satışları dikkate almaktadır. Bu aşamada yedi adet test verisi ile çalışılmıştır. Fakat probleme matematiksel model ile bir uygun çözüm sağlanamamıştır. Metasezgisel yöntemler ile probleme alternatif uygun bir çözüm sağlamak amacıyla bir uygunluk fonksiyonu üretilmiştir. Önerilen uygunluk fonksiyonu genetik algoritma (GA) ve parçacık sürü optimizasyonu (PSO) ile çalıştırılmıştır. İkinci aşamada ise sürece Markov yaklaşımı dahil edilmiştir. Bu aşamada ise tavlama benzetimi (SA) ve tabu arama algoritması (TSA) ile çözüm yapılmıştır. Her iki yöntem için Taguchi yöntemi ile parametre optimizasyonu yapılmıştır. Üçüncü aşamada ise önerilen uygunluk fonksiyonu yedi farklı metasezgisel yöntem ile çalıştırılarak test edilmiştir. Sonuçlar istatistiksel olarak karşılaştırılmıştır. Bulgular: Çalışmanın birinci aşamasında, önerilen matematiksel model ile uygun bir çözüm bulunamamıştır. Bu yüzden önerilen uygunluk fonksiyonu GA ve PSO ile çözülmüştür. Yöntemler çözüm süresi ve çözüm kalitesi açısından karşılaştırılmıştır. İkinci aşamada Markov sürecinin dahil olduğu ve olmadığı iki yaklaşım SA ve TSA ile karşılaştırılmıştır. Markov yaklaşımının sürece olumlu etkisi görülmüştür. Üçüncü aşamada ise önerilen uygunluk fonksiyonu yedi farklı metasezgisel yöntem ile istatistiksel olarak karşılaştırılmıştır. Metasezgisel yöntemlerin parametre optimizasyonu sonrasında TSA hariç ortalama olarak aynı uygunluk fonksiyonu değerlerine ulaştığı görülmektedir. Sonuç: Önerilen matematiksel modelin bir uygunluk fonksiyonu ile temsil edilmesi alternatif olarak iyi çözümler üretmiştir. Aralıklı talepler için stok seviyesi optimizasyonu metasezgisel yöntemler ve Markov süreci ile sağlanmıştır. Böylece kayıp satışlar ve stok maliyetleri dengelenerek aralıklı taleplerin olumsuz sonuçları minimize edilmeye çalışılmıştır. Ayrıca Markov süreci ile, aralıklı taleplerin envanter yönetimine proaktif bir yaklaşım getirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Purpose: The subject of intermittent demand is a difficult area to both predict and plan. This demand structure is particularly associated with spare parts demands. The intervals resulting from discontinuity in demands and the variability in demand sizes are the two biggest factors that complicate the problem. If these two factors are not managed well, the intervals in demand can cause an increase in inventory costs and the variability in demand can cause lost sales. In this thesis, a mathematical model for intermittent demands is proposed. The aim of the model is to provide profit maximization by balancing inventory costs and lost sales. In addition, this study aims to optimize future stock levels with intermittent demand data from past periods. Method: This thesis consists of three stages. In the first stage, there is a mathematical model proposal. The proposed mathematical model takes into account lost sales. In this stage, seven test data were studied. However, a feasible solution to the problem could not be provided with the mathematical model. A fitness function was produced with metaheuristic methods in order to provide an alternative feasible solution to the problem. The proposed fitness function was run with genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO). In the second stage, Markov approach was included in the process. In this stage, the solution was made with simulated annealing (SA) and tabu search algorithm (TSA). Parameter optimization was done with Taguchi method for both methods. In the third stage, the proposed fitness function was tested by running with seven different metaheuristic methods. The results were compared statistically. Findings: In the first stage of the study, a feasible solution could not be found with the proposed mathematical model. Therefore, the proposed fitness function was solved with GA and PSO. The methods were compared in terms of solution time and solution quality. In the second stage, two approaches with and without Markov process were compared with SA and TSA. The positive effect of the Markov approach on the process was observed. In the third stage, the proposed fitness function was compared statistically with seven different metaheuristic methods. It is seen that the metaheuristic methods reached the same fitness function values on average after parameter optimization except for TSA. Results: Representing the proposed mathematical model with a fitness function produced good solutions as an alternative. Stock level optimization for intermittent demands was provided with metaheuristic methods and Markov process. Thus, the negative results of intermittent demands were tried to be minimized by balancing lost sales and inventory costs. In addition, a proactive approach was brought to the inventory management of intermittent demands with the Markov process.
Benzer Tezler
- Kalite fonksiyonu yayılımı yöntemi ile ders müfredatının yeniden tasarımı
Redesign curriculum with quality function deployment methodology
YELİZ ORTABURUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Teknik EğitimMarmara ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YEŞİM YAYLA
- A356, A357 ve F357 alüminyum döküm alaşımlarının hassas döküm tekniği ile üretimi ve karakterizasyonu
Production of A356, A357 and F357 aluminum casting alloys by precision casting technique and characterization
MERVE SANCAR COŞKUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVAT BORA DERİN
- Firma rekabet edebilirliği ve maliyet yönetimi
Firm?s competitiveness and cost management
ASAF MURAT ALTUĞ
- Endüstriyel atık kauçuk katkılı geçirimli jeopolimerin karakteristik özellikleri
Characteristic properties of industrial waste rubber added geopolymer
ARİFE GÖZDE AKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Çevre MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVGİ DEMİREL
- Bazik oksijen fırını (BOF) ile çelik üretiminde malzeme katkı şutunun iyileştirilmesi
Improvements of material additives chute in steel production with basic oxygen furnace (BOF)
OZAN GENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Makine MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN GÖKKAYA