Çok ürünlü çok aşamalı tedarik zincirlerinde talep ve temin süresi belirsizliği altında ileri seviye stok yönetimi için yeni bir yaklaşım
A new approach for advanced inventory management under demand and lead time uncertainty in multi product multi echelon supply chains
- Tez No: 935517
- Danışmanlar: PROF. DR. ALEV TAŞKIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 149
Özet
Tedarik zinciri sistemlerinde stok yönetimi oldukça önemlidir. Hatalı stok yönetimi beklenmedik maliyetlere, fazla stoklanmaya, satış kaçırmaya ve en önemlisi de son müşteri memnuniyetsizliğine sebebiyet verebilir. Bu çalışmanın amacı son müşteri odaklı yeni stok yönetim iş modelini sunmaktır. Çalışmanın ilk fazında stok sınıflandırma alanına odaklanılmıştır. İki farklı veri seti kullanılmış ve bu veri setleri kendi aralarında karşılaştırılmıştır. Bu veri setlerinden büyük olanı Stok Tutma Birimi (Stock Keeping Unit - SKU) tabanlı (6.032 SKU) ve küçük olanı ise ürün grubu tabanlıdır (270 ürün grubu). İlk aşamada stok sınıflandırma alanında bilgimize göre daha önce kullanılmamış Yapay Zeka (YZ) kümeleme yöntemleri; K-Ortalamalar, Gauss Karışımı, Birleştirici Hiyerarşik Kümeleme, Spektral Kümeleme yöntemleri kullanılarak sonuçlar elde edilmiş ve karşılaştırılmıştır. İkinci aşamada literatürde daha önce uygulanmamış yeni hibrit metot uygulanmıştır. Bu yeni metot AutoEncoder (AE) ve YZ kümeleme yöntemleriyle ayrı ayrı hibritlenerek stok sınıflandırmaya yeni bir yaklaşım getirmiştir. Üçüncü aşamada Bulanık C-Ortalamalar (Fuzzy C-Means - FCM) kullanılmıştır. Çalışmanın sonunda, 9 farklı metodoloji (AE hibrit, AE olmadan ve FCM) iki farklı veri seti için karşılaştırılmıştır. Önerilen yeni hibrit yöntemin, YZ yöntemlerinden çok daha iyi sonuçlar verdiği gösterilmiştir. Yeni önerilen AE ve YZ hibrit metodundan çıkan sonuçlara göre en önemli ürün grupları için optimizasyon çalışması yapılarak maliyet minimizasyonu hedeflenmiştir. Optimizasyon, çok ürünlü, 3 aşamalı tedarik zinciri siteminde belirsiz talep ve belirsiz temin süresi koşulları altında gerçekleştirilmiştir. Stok optimizasyonu için 4 farklı metot uygulanmış ve bu metotlar birbiri ile kıyaslanarak gerçek dünya problemlerine en doğru sonucu verecek metot seçilmiştir. Bu metotlar; takviyeli öğrenme (Reinforcement Learning - RL), kesin çözüm, Baskın Olmayan Sıralama Genetik Algoritması - II (a non-dominated sorting genetic algorithm - NSGA-II), Baskın Olmayan Derecelendirme Genetik Algoritması (non-dominated ranking genetic algorithm - NRGA). Çok aşamalı, çok ürünlü, belirsiz talep ve belirsiz temin süresi koşulları altında bulunan tedarik zinciri sisteminde RL daha önce kullanılmamış olup, optimizasyon çalışmalarına yeni bir bakış açısı sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Inventory management is important in supply chain systems. Incorrect inventory management can lead to unexpected costs, overstocking, missed sales and importantly, end customer dissatisfaction. The aim is to present a end customer focused inventory management model. 1st phase of the study focused on inventory classification. Two different data sets are used and compared. The larger one is based on Stock Keeping Unit (SKU) (6.032 SKUs) and the smaller one is based on product group (270 product groups). Firstly, according to our knowledge, Artificial Intelligence (AI) clustering methods that have not been used before in the inventory classification; K-Means, Gaussian mixture, Agglomerative Hierarchical Clustering, Spectral Clustering methods are used and results are compared. Secondly, a new hybrid method that has not been applied in the literature before is applied. This new method is hybridized separately with AutoEncoder (AE) and AI clustering methods, bringing a new approach to inventory classification. Thirdly, Fuzzy C-Means (FCM) is used. 9 different methodologies (AE hybrid, without AE and FCM) are compared for two different data sets. It is shown that the proposed new hybrid method gives much better results than AI methods. According to the newly proposed hybrid method, an optimization study is carried out for the most important products and cost minimization is aimed. The optimization is carried out under uncertain demand and uncertain lead time conditions in a multi-product, 3-echelon supply chain. 4 different methods are applied for optimization and results are compared. The method that would give the most accurate result for real-world problems is selected. These methods; Reinforcement Learning (RL), exact solution, Non-dominated sorting genetic algorithm - II (NSGA-II), Non-dominated ranking genetic algorithm (NRGA). RL has not been used before in the supply chain under multi-echelon, multi-product, uncertain demand and uncertain lead time conditions, and a new perspective is presented for optimization.
Benzer Tezler
- Tedarik zinciri yönetiminde optimal depo yeri seçimi
Optimal warehouse location selection in supply chain management
ÖZHAN NURİ ÖZESENLİ
Doktora
Türkçe
2011
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TUFAN DEMİREL
- Modelisation des chaines d'approvisionnement par l'approche de planification de la production hierarchique
Tedarik zincirlerinin hiyerarşik üretim planlama yaklaşımı ile modellenmesi
YEŞİM İÇEN
Yüksek Lisans
Fransızca
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MÜJDE EROL GENEVOİS
- Modelling strategic and tactical planning problems in closed-loop supply chains under crisp and fuzzy environments
Kapalı çevrim tedarik zincirlerinde stratejik ve taktiksel planlama problemlerinin belirli ve bulanık ortamlarda modellenmesi
KEMAL SUBULAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ SERDAR TAŞAN
- Karbon salınımını dikkate alan çok aşamalı çok ürünlü üretim-dağıtım sistemi için hedef programlama modeli
A goal programming model for multi stage multi product production-distribution system which considers carbon emission
AHMET AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. İZZETTİN TEMİZ
- A Dutch disease approach into the premature deindustrialization
Erken sanayisizleşmeye Hollanda hastalığı yaklaşımı
MUHAMMET SAİT ÇAKIR