Ağırlıklı doğrusal programlama modeli ile zırhlı araç yedek parçalarının sınıflandırılması: Jandarma Genel Komutanlığında bir uygulama
Classification of armored vehicle spare parts using weighted linear programming model: An application in the Gendarmerie General Command
Yazar: EFSUN ANIK
Danışman: DR. ORHAN GERDAN
Kara Harp Okulu Komutanlığı / Savunma Bilimleri Enstitüsü / Malzeme Tedarik ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Araçların çalışır halde tutulmasını sağlayan bakım faaliyetlerinin desteklenmesi için yedek parça envanter yönetimi oldukça önemlidir. Bakım faaliyetleri için gerekli olan yedek parçaların elde bulundurulmaması hesaplanması zor maliyetlere neden olabilir.
Çok sayıda envanter için etkin bir yönetimin sağlanması amacıyla ilk adım envanterin sınıflandırılmasıdır. Yüzlerce çeşit yedek parça aynı dikkat ile kontrol edilemeyebilir. Bu nedenle daha fazla yönetsel kontrolü gerektiren yedek parça gruplarını tanımlamak gereklidir. En yaygın sınıflandırma yöntemi envanter kalemlerini A, B ve C gruplarına tanımlayan ABC analizidir. Bu yöntem sadece tek bir kriteri esas almaktadır.
Bu çalışmada çok kriterli ABC analizi yaklaşımı ile savunma sektöründe zırhlı araçlarda kullanılan yedek parça stoklarının sınıflandırılması için Veri Zarflama Analizi benzeri bir model geliştirilmiştir.
Yedek parça sınıflandırma modelinde birim fiyat, yıllık talep, muhtemel tedarik süresi, talepler arası ortalama zaman ve taleplerin karşılanma yüzdesi kriterleri kullanılmıştır.
Envanter sınıflandırılması ile ilgili literatürde mevcut yöntemlerin ve kriterlerin incelenmesinden sonra modelin geçerliliğinin gösterilmesi için önerilen model, test verisi kullanılarak, Ramanathan (2006) tarafından önerilen model ile karşılaştırılmıştır. Ardından önerilen model gerçek verilere dayalı olarak uygulanmıştır.

Abstract:
The spare parts inventory management is quite important for supporting the maintenance operations that the vehicles are kept in working condition. The unavailability of spare parts, which are necessary for the maintenance operations may lead to the costs which are difficult to estimate. 
The first step to ensure an effective management for large numbers of inventory is classification of inventory. Hundreds of spare parts can not be controlled with equal attention, hence, it is necessary identifying the groups of spare parts requiring greater managerial control. The most widespread classification method is the ABC analysis identifying inventory items into A, B and C groups. This method is based on just one criterion.  
In this thesis, a data envelopment analysis like model was developed with multi criteria ABC analysis approach to classify spare parts inventories which is used in defence sector for armored vehicles.
Unit cost, annual demand, probable lead time, annual value usage, average inter-demand interval and percentage of demand fulfillment have been employed in spare parts classification model.
After being examined the methods and criterias about related inventory classification in literature were examined, proposed model, by using the test data, was compared with the model proposed by Ramahathan (2006) to demonstrate the validity. The proposed model was then applied on the basis of real data.