Belirsiz fiyat ve talep koşulları altında dönem planlama ufuklu satın alma politikalarının incelenmesi
Analysis of purchasing policies with rolling horizon under uncertain price and demand conditions
Yazar: ERCAN ŞENYİĞİT
Danışman: DOÇ.DR. RIZVAN EROL
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2006
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
ÖZDOKTORA TEZBEL RS Z F YAT VE TALEP KOŞULLARI ALTINDA DÖNENPLANLAMA UFUKLU SATIN ALMA POL T KALARININ NCELENMESErcan ŞENY Ğ TÇUKUROVA ÜN VERS TESFEN B L MLER ENST TÜSÜENDÜSTR MÜHEND SL Ğ ANAB L M DALIDanışman : Doç. Dr. Rızvan EROLYıl : 2006 Sayfa : 275Jüri : Doç. Dr. Rızvan EROLDoç. Dr. Türkay DERELDoç. Dr. Adil BAYKASOĞLUYrd. Doç. Dr. S. Noyan OĞULATAYrd. Doç. Dr. Adem GÖLEÇSatın alma problemi, gerekli hammadde ve malzemelerin doğru kalitede,doğru miktarda, doğru fiyattan ve doğru zamanda temin edilmesinin sağlanması ileilgilidir. Bu problem, deterministik ve stokastik problemler olarak ikiye ayrılır.Belirsiz çalışma koşulları (Talep büyüklüğü, Tedarik, Satın alma fiyatı) altında satınalma politikalarının belirlenmesi güç bir problemdir. Çalışma koşullarınındeterministik olduğu durumlar için optimum parti büyüklüğünün belirlenmesi ileilgili çok sayıda çalışma mevcuttur. Stokastik faktörler içeren sistemlerin analitikyaklaşımlar ile incelenmesi çoğu problem türünde matematiksel zorluklar nedeniylemümkün değildir. Bu nedenle, literatürde stokastik durum daha az ele alınmıştır.Klasik parti büyüklüğü belirleme yöntemlerinden, en düşük birim maliyet(Least Unit Cost) ve birim periyot başına en düşük maliyet (Silver Meal) yöntemlerideğişken fiyatlı parti büyüklüğü belirleme probleminin çözümü için uyarlanmıştır.Ayrıca, talep ve satın alma fiyatının belirsiz olduğu koşullarda dönen planlamaufkunun kullanıldığı kayıp-kazanç esaslı sezgisel satın alma politikası geliştirilmiştir.Hazırlık maliyetinin elde bulundurma maliyetine oranı, dönen plan periyot sayısı,talep ve fiyat belirsizliğinin büyüklüğü, geciktirilmiş sipariş miktarının toplamkarşılanamayan talebe oranı ve servis düzeyi faktörlerinin farklı değerleri içinsimülasyon analizi yapılmıştır. Geliştirilen politikalar, Wagner-Whitin yönteminegöre sapma yüzdesi, satın alma maliyeti, elde bulundurma maliyeti, satış kaybımaliyeti, sipariş geciktirme maliyeti, hazırlık maliyeti, pozitif stok düzeyi ve negatifstok düzeyi performans kriterlerine göre karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçlarıgeliştirilen kayıp-kazanç esaslı satın alma politikasının diğer politikalara göregenelde daha iyi performansa sahip olduğunu göstermiştir.Anahtar Kelimeler: Stok, stokastik parti büyüklüğü belirleme, dönenplanlama ufku, simülasyon.

Abstract:
ABSTRACTPhd. THESISANALYSIS OF PURCHASING POLICIES WITH ROLLING HORIZONUNDER UNCERTAIN PRICE AND DEMAND CONDITIONSErcan ŞENY Ğ TDEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERINGINSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCESÇUKUROVA UNIVERSITY: Assoc. Prof. Dr. Rızvan EROLSupervisorYear : 2006 Pages : 275: Assoc. Prof. Dr. Rızvan EROLJuryAssoc. Prof. Dr. Türkay DERELAssoc. Prof. Dr. Adil BAYKASOĞLUAssist. Prof. Dr. S. Noyan OĞULATAAssist. Prof. Dr. Adem GÖLEÇPurchase lot-sizing problem is essentially to supply raw materials and parts atthe right time, at the right amount and at the right place with economic price andquality. This problem can be formulated in deterministic or stochastic conditions.However, finding optimal purchasing policies under stochastic conditions such asdemand, availability and purchasing price is a considered very difficult problem.There are a large number of papers dealing with deterministic lot-sizing problem.Analytical solutions for stochastic lot-sizing are possible under very strictassumptions that limit utility of such solutions in practice.This study proposes new purchasing policies that consider demand andpurchasing price uncertainties simultaneously. Moreover, purchasing decisions aremade on a rolling horizon basis rather than fixed planning horizon. The proposedpurchasing policy is basically based on a lost-gain evaluation at decision points.Also, well-known Least Unit Cost and Silver-Meal algorithms are modified for bothtime varying purchasing price and rolling horizon.Simulation analysis is conducted for different values of set-up cost to holdingcost ratio, number of rolling horizon periods, coefficient of variation of demand andprice, backordered demand to unsatisfied demand ratio, service level factors. Policiesare compared with respect to deviation from Wagner-Whitin solution, purchasingcost, holding cost, lost sale cost, backordered cost, set-up cost, positive and negativeinventory levels. Simulation results show that developed lost-gain purchasing policygenerally outperforms the other policies.Key Words: Inventory, stochastic lot-sizing, rolling horizon, simulation.