Üretim planlaması problemine robust optimizasyon yaklaşımı ve bir uygulama
Robust optimization approach to production planning problem and an application
Yazar: PEMBE GÜÇLÜ
Danışman: DOÇ. DR. ALİ ÖZDEMİR
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Optimizasyon problemi = Optimization problem ; Planlama = Planning ; Planlama = Planning ; Robust optimizasyon = Robust optimization ; Tekstil işletmeleri = Textile enterprises ; Üretim planlaması = Production planning ; İşletmeler = Businesses

Özet:
Son zamanlarda işletmelerin içinde bulundukları çevre koşullarının değişkenliği artmıştır. Bu değişkenlik belirsizliği de beraberinde getirmiştir. Gelecekle ilgili kararlar verilip, planlar yapılırken belirsizliğin göz önünde bulundurulması kural haline gelmiştir. Bu nedenle stokastik programlama, bulanık mantık, simülasyon ve robust optimizasyon gibi yöntemlerin kullanıldığı çalışmaların sayısı giderek artış göstermiştir.  Sayılan yöntemlerden robust optimizasyon, gelecekte karşılaşılabilecek olası durumları problemin modellenmesi aşamasında göz önünde bulundurarak verilerdeki belirsizlikten çok az düzeyde etkilenen sonuçlar üreten bir tekniktir.
Üretim planlamasının temel alt süreçlerinden biri olan lot büyüklüğü belirleme, en basit anlamda hangi üründen, ne zaman, ne kadar üretileceğine karar verilmesidir. Lot büyüklüğü belirleme problemlerinin modellenmesi ve çözümü üretim sürecinin, ele alınan parametre ve değişkenlerin yapısına bağlı olarak farklılık göstermektedir.
Bu tez çalışmasında, parametre ve talep belirsizliği altında, kapasite kısıtlı iki aşamalı, çok ürünlü lot büyüklüğü belirleme problemi için senaryo tabanlı robust optimizasyon modelinin oluşturulması ve uygulanması amaçlanmıştır. Bu amaçla İzmir'de faaliyet gösteren bir tekstil firmasının üretim planlama problemi modellenerek çözülmüş, robust modelin sonuçları ile deterministik senaryoların sonuçları karşılaştırılmıştır. Robust yöntem, daha yüksek maliyetli ancak gelecekte karşılaşılabilecek farklı senaryoların çoğunluğunda büyük ölçüde olurlu ve optimale yakın sonuçlar verecek, sağlam bir üretim planı sunmuştur. Robust modelin daha yüksek maliyetli olmasının sebebi, optimal maliyet değerinden sapmaların ve olurluluktan sapmaların ceza maliyetinin toplam beklenen maliyet üzerine eklenmesi ile açıklanmıştır. Robust model parametrelerinin duyarlılık analizleri sonucunda modelin sağlamlığından ödün verilerek daha düşük maliyetli, daha az sağlam robust planların oluşturulabileceği gösterilmiştir. 
Bu tez, robust optimizasyonun üretim planlamasında uygulanması ile ilgili Türkiye'de yapılan ilk çalışma olup, bundan sonra yapılacak çalışmalar için örnek ve kaynak teşkil etmektedir.

Abstract:
The variability of the environmental conditions in which businesses are included, have been increased, recently. This variability has also brought with it uncertainty. While making decisions and plans on future, taking the uncertainty account has been become as a rule. For this reason, number of the papers' that is used stochastic programming, fuzzy logic, simulation and robust optimization has been increased. Robust optimization, is an operations research technique that produces results which are less affected from data uncertainty by considering possible situations that may come up in the future while modelling of the problem. 
Lot sizing, that is one of the main sub-processes of the production planning, is to decide from which product, when and how much will be produced, with a most basic definition. Modelling and solution of the lot sizing problems changes depending on structure of the production processes, parameters and variables. 
In this thesis, it is aimed to generate and apply scenario based robust optimization model for capacitated two-stage multi-product lot sizing problem under parameter and demand uncertainty. With this purpose,  production planning problem of a textile company that operate in İzmir has been modelled and solved, then deterministic scenarios' and robust method's results have been compared. Robust method has provided a production plan that has higher cost but, will result close to feasible and optimal for most of the different scenarios in the future. The reason of the higher cost of the robust model has been explained with addition of the deviations from optimal cost values and the penalty costs of the deviations from feasibility on total expected cost.  As a result of sensitivity analysis of the robust model parameters, it has been shown that low-cost, less robust plans could be obtain by sacrificing model robustness.
This thesis is the first study in Turkey on application of robust optimization in production planning and it constitutes example and resource for the studies in future.


Keywords: Production Planning, Lot Sizing, Robust Optimization, Solution
Robustness, Model Robustness.