Bir elektronik firmasında çok ölçütlü stok sınıflandırma
Multi attribute inventory classification in an electronic firm
Yazar: ŞENAY ÇITAK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. FEYZAN ARIKAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Stok yönetiminin amacı stok düzeyinin uygun seviyesinin belirlenmesinde karar sağlamaktır. Fakat pratikte bilhassa binlerce stok çeşidi ile çalışan elektronik işletmelerinde stok kalemlerinin tümü aynı hassasiyette kontrol edilemez. Bu nedenle işletmeler stok kalemlerini sınıflandırmaya ihtiyaç duyarlar. Sınıflandırmada yaygın olarak klasik ABC analizi kullanılmaktadır. Bu yöntemdeki sınıflandırmanın temeli pareto yaklaşımıdır. Bu yaklaşıma göre yüksek yatırıma sebep olan kalemler düşük miktarda adedi kapsamaktadır. ABC analizi iki kriteri göz önünde bulundurur; bunlar birim fiyat ve yıllık tüketim miktarıdır. Bu kriterlerin yanı sıra tedarik süresi, bulunabilirlik gibi kriterleri dikkate almak daha gerçekçi bir stok sınıflandırma için ihtiyaçtır. Bu nedenle literatürde çok kriterli yöntemlere eğilim artmıştır. Bu tezde bir elektronik firmasındaki stok sınıflandırma probleminin çözümü için çok kriterli karar yöntemlerinden TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) yönteminin Analitik Hiyerarşi Prosesi ve ABC yöntemi ile bütünleşik olarak kullanılmasına karar verilmiştir. Probleme etki eden kriterler, alanında yetkin üç satın alma uzmanı ve bir üretim planlama mühendisi tarafından belirlenmiştir. TOPSIS yöntemine girdi teşkil eden kriter ağırlıklarının hesaplanmasında ise Analitik Hiyerarşi Prosesi?nden yararlanılmıştır. TOPSIS ile tam sıralamanın oluşturulmasının ardından geleneksel ABC analizinin dikkate aldığı pareto yaklaşımı ile stok sınıflandırma yapılmıştır. Çok kriterli ABC yöntemi ile geleneksel ABC yöntemi sonuçları birbirleriyle kıyaslanmıştır. Çok kriterli ABC yöntemi ile elde edilen sonuçlar problemin gerçekte var olduğu şekliyle çok kriterli olarak ele alınması nedeniyle sistemde uygulanabilirliği fazla, etkin ve faydalı sonuçlardır.

Abstract:
The objective of the inventory management is to make decision regarding the appropriate level of inventory. However in practice; it is impossible for all inventory items to be controlled with equal precision especially in electronics companies which are working with thousands of different inventory items. Hence, electronic firms need to classify inventory items. Traditional ABC analysis is the most widely used technique in inventory classification.  Classification by ABC analysis technique is based on pareto approach. According to this approach, items which leads to a high volume of investment includes a low amount of units. ABC analysis considers two criteria which are unit price and annual usage. In order to make more reliable classification, besides unit price and annual usage it is required that other criteria should be taken into account like lead time, availability. Therefore in the literature the tendency for multi criteria methods has increased. In this thesis, it is decided to be used TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method which is among multi criteria methods, integrated with Analytic Hierarchy Process and ABC Analysis, to solve the inventory classification problem in an electronic firm. Criteria which affect the problem are set by three purchasing experts and a production planning engineer who are experts in their field. To calculate weights of criteria which constitute the input of TOPSIS, Analytic Hierarchy Process is employed. After the establishment of full ranging with TOPSIS, classification is set with pareto approach which is taken into consideration by classic ABC analysis. Results of multi criteria ABC analysis method and traditional ABC analysis method compare with each other. The obtained results by multi criteria ABC analysis are more effective, workable and useful because of the problem as it exists in reality considered as a multi-criteria.