Veri madenciliği yaklaşımını kullanarak koordineli envanter yönetiminin analizi ve uygulaması
Analysis and application of coordinated inventory replenishment using data mining
Yazar: OLCAYTU TOKER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SABAHATTİN KEREM AYTULUN
Milli Savunma Üniversitesi / Hezarfen Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Sürekli envanter yöntemi = Continuous inventory method

Özet:
Sanayi devriminden bu yana işletmelerde en önemli amaç maliyetleri minimize etmektir. Bu amaçla 1915 yılından itibaren envanter kontrol politikaları oluşturulmaya başlanmış ve devam etmektedir. Teknolojinin baş döndüren bir hızla ilerlediği günümüz rekabet ortamında da tüm işletmeler maliyetlerini minimize etmek için farklı çözümler üretmek zorundadır.
Lojistik yöneticilerinin ve dolayısıyla endüstri mühendislerinin karşılaştığı en büyük zorluklardan biri de envanter maliyetleridir. Maliyetleri azaltmak için de doğru bir envanter yönetimi gerekmektedir.
Maliyet kalemlerindeki en büyük orana sahip olan yedek parçaların koordineli envanter yenilemesi, literatürde 1970'li yıllardan itibaren çalışılan ve halâ geliştirilen konulardandır. Envanter yönetiminde talebin belirli veya belirsiz oluşuna göre sipariş gözden geçirmesi değişmektedir. Bu çalışmada gerçek hayatta en çok görüleceği değerlendirilen belirsiz taleplerin sürekli gözden geçirilmesi ile envanter kontrolü konusuna değinilmiştir.
Teknolojinin hayatımızı kolaylaştırmasıyla birlikte elimizdeki bilgilerin boyutu her geçen gün artmıştır. Büyük miktardaki verilerden çıkarım yapıp anlamlı bilgiler haline dönüştüren veri madenciliği algoritmaları pek çok alanda kullanılmasına rağmen koordineli envanter yenilemede konusunda literatürde çalışma eksikliği farkedilince, konu ile ilgili mühendislik iyileştirilmesi yapılmasına karar verilmiştir.
Yedek parçalar tüm bakım faaliyetlerinde yüksek miktarlarda kullanılan ve stoklanması ile planlaması yüksek öncelik seviyesine sahip malzemelerdir. Hava araçlarının periyodik bakımlarında da tüketilebilir yedek parçalar çok kritik öneme haizdir. Teknik emirlerde belirtilen bakım işlem maddelerine göre malzemelerin kullanım miktarları sisteme kaydedilmektedir. Malzeme eksikliklerinde hava araçları periyodik bakımdan faal olarak çıkamamakta ve bu kapsamda malzeme ihtiyaç planlamasının önemi artmaktadır. 
Planlı bakım faaliyetlerinde kullanılan yedek malzemelerin yıllık olarak ne kadar talep edileceği ile ilgili malzemelerin ihtiyaçlarını planlayan programlarda analizler genellikle malzemenin aynı iş emrinde birlikte tüketildiği malzemeler ile birlikte kullanımına göre değerlendirilmektedir. Veri madenciliği algoritmaları malzemeler farklı iş emirlerinde olsa veya farklı bakım kademesinde kullanılsa dahi aralarındaki ilişkiyi tespit edebilmektedir. Bu kapsamda tüketilebilir yedek parçaların veri madenciliği algoritmaları ile birbirine bağımlılıklarının tespit edilip koordineli envanter planlamasına entegre edilmesi bu çalışmada konu olmuştur. 
Öncelikle malzeme tüketim durumlarına göre veri madenciliği kurallarından yararlanılarak bir ana parça ve ana parçaya bağımlı iki ara parça belirlenmiştir. Ana parçanın çevrim süresi içerisinde talebinin karşılanamaması durumunda ara parçaların da etkileneceği ve üretim duracağından dolayı ana parçaya bağımlı bir ceza maliyeti çıkacağı öngörülmüştür. Bu amaç doğrultusunda elde bulunduracağımız stoklar bağımlılık oranına göre tekrar gözden geçirilmiştir. Ara parçaların talep periyotları ana parçanın talebinden kaynaklanan çevrim süresine göre tekrar belirlenmiş ve her bir β değerinde ana parçaya göre güncellenmiştir. Bu amaçla sürekli gözden geçirme toplam maliyet fonksiyonlarına bağımlılık faktörü entegre edilmiştir. Veri madenciliği programının verdiği bağımlılık değeri kullanılarak farklı hizmet seviyelerinde oluşan maliyetler hesaplanmıştır. Çıkan sonuçlar, malzemelerin birbirine bağımlı olmamasına göre karşılaştırılmıştır.
Sonuç olarak birbirine bağımlı yedek parçaların oluşturulan formüle göre toplam envanter maliyetlerinin aralarında bağımlılık olmaması durumuna göre azaldığı görülmüştür. Yöneticilerin ana parçaya bağımlı ara parçaların stok seviyelerini, ana parçanın talep durumuna göre belirlemeleri gerektiği ve aralarındaki bağımlılık oranı bilindiğinde ara parçaların stok seviyelerinin azaltılabileceği anlaşılmıştır.
Veri madenciliği ilişki kuralları algoritmalarının bağımlı yedek parçaların tespitinde yöntem olarak kullanılabileceği, buna bağlı olarak sipariş planlamalarının yapılması gerektiği ve optimum hizmet seviyesinde maliyet minimizasyonunun yapılabileceği sonucuna varılmıştır.

Abstract:
Since the Industrial Revolution, the biggest aim of all the companies is minimizing their costs. For this reason, Inventory Control policies have been made since 1915. Nowadays the technology change rapidly and in these competitive business environments, cost minimization becomes more important. 
Logistic managers and of course Industrial Engineers have dealt with the inventory costs. The most important method of cost optimization is proper inventory management.
Coordinated inventory replenishment of the perishable spare parts has been studying since 1970s and still progressing. Also, spare parts costs are very critical for each business because they are huge. Reviewing the order, changes according to the inventory management policy. Demand can be deterministic or stochastic. In this thesis, we studied with continuous review inventory control on stochastic demands, which can be seen in real life situations.
Technology makes our life easier but, the data which we have is growing stronger every day. We have to transform the data into knowledge. For this purpose, data mining algorithms have been generating for the past 20 years. Data mining rules utilize in very different areas but very few on inventory management, so we decide to study in this area. 
Spare parts are used a lot in all maintenance activities and have a high priority level in stocking and plannig. Also, they have very critical importance in air vehicles' periodic maintenance. Assets consumption ratios are recorded according to the technical manuals. Lack of spare parts means air vehicles being non-mission capable and for this reason, Material Requirement Planning (MRP) is very important and essential. 
We use MRP programs for the annual spare parts demands. In these programs, they analyze the demands with the work orders consumption or with the high assembly. Work order numbers must be in similar periodic maintenance activities. However, data mining algorithms can detect association rules between spares, even if they are in different work orders or in different parts of air vehicles. You can find hidden dependency among spare parts using data mining rules. For this reason, we detect the dependency between spare parts with data mining rules and integrate into coordinated inventory replenishments.
First, according to the material consumption records, we defined one major and two minor spare parts using association rules algorithms. If there is a shortage on the major part in cycle time, minor parts will also have an impact. Because of the disruption of production, minor parts also have shortage costs. So we have to organize our stocks for this dependency rate. Also, we have to determine minor spare parts cycles according to the major spare cycle and in each β value, we update the cycle time of minors. Then, we integrate the dependency factor on continous review total cost function.  
Total cost function compose of order cost, holding cost and shortage cost. There is no integration on the order cost part because we have not changed the order cost rate. We put different cycle time for no dependency but such small changes did not make a big difference. Our biggest integration is in the holding cost part. Holding costs are based on stock levels and dependency effects from major spares. We have to consider major spares shortages. Even if minor spares have stocks, major shortages affects production line and therefore major service level becomes very important. 
After all this integration, we calculate the inventory costs for different service level values with the dependency rate. After that, we compared the result with no dependency.
Finally, when there is a dependency between the spares we have seen that total costs are less for no dependency. Managers must detect minor spares stock levels for the major spare. If he knows the dependency rate between them, he can reduce minor spares stock levels. 
Data mining association rules algorithms is a method for detecting the dependency among spare parts. We have to consider dependency when planning the order. Consequently, we can reduce five percent with the integrated formula.