Tek dönemli stokastik envanter problemine yönelik simülasyon tabanlı optimizasyon yaklaşımı

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: TUTKU KILINÇ ERARSLAN

Danışman: Hülya Torun

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Global rekabet koşullarında, işletmelerin pazar paylarını koruyabilmeleri için envanter yönetimi kritik öneme sahiptir. Doğru envanter seviyesi, maliyetleri azaltırken müşteri taleplerini karşılamayı amaçlar. Kötü yönetilen envanter, gereksiz maliyetler veya müşteri kayıplarına yol açabilir. Stokastik envanter modelleri, talep ve tedarik belirsizliklerini olasılık dağılımları ile ifade ederek bu belirsizliklere çözümler sunar. Müşteri memnuniyetini artırmak ve maliyetleri minimize etmek için doğru miktarda ürünü doğru zamanda ve doğru yerde bulundurmak amacıyla envanter kontrol politikaları geliştirilir. Malzemenin ne zaman ve ne kadar sipariş edileceği gibi kararlar envanter teorileri yardımıyla belirlenir. Talep ve tedarik süresi gibi değişkenlerin belirsiz olduğu durumlarda stokastik envanter modelleri kullanılır. Bu modeller, belirsizlikleri olasılık dağılımları ile ifade ederek maliyetleri düşürmeyi ve envanter seviyelerini kontrol etmeyi amaçlar. Ancak belirsizliklerin modellenmesi, çözüm sürecini zorlaştırmakta ve daha karmaşık çözüm yöntemleri gerektirmektedir. Bu çalışmada, kısa ömürlü ve talep belirsizliği yüksek ürünler için kullanılan, literatürde "gazeteci çocuk problemi" olarak da bilinen tek dönemli stokastik envanter modelleri incelenmiştir. Çalışmada sabit sipariş maliyeti olan ve olmayan modeller için analitik çözüm yaklaşımları geliştirilmiş, ardından simülasyon tabanlı optimizasyon yaklaşımı uygulanmıştır. Simülasyonlar, Rockwell ARENA yazılımı ve bu yazılıma entegre OptQuest optimizasyon aracı ile gerçekleştirilmiştir. Ayrıca talep belirsizliğinin model üzerindeki etkileri normal, poisson ve düzgün dağılımlar üzerinden analiz edilmiştir.