Müşteri odaklı sistemler için yapay sinir ağı ve bulanık çıkarım tabanlı bir karar destek sistemi yaklaşımı
An artificial neural network and fuzzy inference based decision support system approach for customer orientated systems
Yazar: TUĞBA EFENDİGİL
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SEMİH ÖNÜT
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Bölümü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2008
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Bulanık çıkarsama = Fuzzy inference ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Talep tahmini = Demand estimation ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Değişen iş dünyası ve piyasa koşulları, işletmeleri sürekli olarak yeni stratejiler aramaya ya da mevcut stratejilerini bu yeni koşullara adapte etmeye zorlamaktadır. Artık organizasyonlar arasındaki farklılığı belirleyen en önemli faktör, bilgi akışı faktörüdür. Dolayısıyla, bir işletmenin başarısı, işlediği ve dağıttığı bilgiden değer yaratma becerisine ve bu değeri ele geçirmek için geliştirdiği iş modeline bağlı olacaktır. Günümüzde, tedarik zinciri yönetimindeki fonksiyonel ve operasyonel entegrasyon kavramı, tedarik zincirinde yer alan tüm birimlere genişletilmiştir. Bu sebeple bir tedarik zincirindeki tüm birimler, zincirin performansını geliştirmek adına birbirlerine ihtiyaç duyar hale gelmişlerdir. Bu noktada müşteri odaklılık, değişen rekabet çevresini dikkate alan yeni bir strateji olarak tedarik zinciri literatüründe yer almaya başlamıştır.Bu tez çalışmasında, tedarik zincirindeki tüm birimlerin iş performanslarını arttırmak amacıyla, çok aşamalı bir tedarik zinciri için değişken temin sürelerini dikkate alan, müşteri taleplerini ve tedarikçi kapasitelerini entegre etmeye olanak tanıyan, güçlü karar destek altyapısı oluşturacak bir model önerilmektedir. Tez çalışmasında, tedarik zinciri üç aşama olarak incelenmiştir; (i) müşteri-bayi aşaması, (ii) dağıtım merkezi aşaması, (iii) üretici aşaması. Yapay sinir ağı ve bulanık mantık yaklaşımları ile modellenen bu yapı, İstanbul'da dayanıklı tüketim malları sektöründe faaliyet gösteren bir işletmeye uygulanmıştır. Her aşama için uygun olan sinir ağı yapıları kurulmuş ve parametrelere bağlı olarak çeşitli simülasyonlar yapılmıştır.Tüm bu değerlendirmelerden sonra; elde edilen değerlerin gerçeğe çok yakın olması sebebiyle, tedarik ve talep zincirlerinin entegre bir şekilde çalışmasının yapay zeka yaklaşımları ile modellenebileceği sonucuna varılmaktadır. Model bünyesinde kalitatif ve kantitatif değişkenleri de içererek, kullanıcıya karar verme sürecinde büyük esneklikler sağlamaktadır. Sonuçlar klasik istatistiksel yöntemlerle karşılaştırmalı analiz şeklinde sunulmuştur. Sonuçların tatmin edici olması, modelin pratikte kullanılabilirliği görüşünü desteklemektedir.

Abstract:
Changeable business environment forces enterprises consistently either to find out new technologies or to adopt their current strategies to these new conditions. Today the distinctive character among the enterprises is the knowledge flow factor. Hence, an enterprise?s success depends on the ability of creating value from the knowledge processing and the business model to gain this value. Today, supply chain management extends the concept of functional and operational integration beyond an enterprise to all the enterprises in the supply chain. Therefore the individual entities in a supply chain need each other in order to improve the competitiveness of the chain. Herein, customer orientation has recently emerged in supply chain literature as a new strategy depending on the changing competitive environment.This study proposes a model that integrates the customer demands to the supplier capacities regarding the flexible lead times and constitutes a strong decision support structure to increase the business performance for all entities in the supply chain. In this study, supply chain is investigated as three levels; (i) customer-retailer level, (ii) distribution center level, (iii) manufacturer level. Artificial neural network and fuzzy logic based model is applied to a company which is active in durable consumer goods industry in Istanbul. For every level, neural network structures have been established and various simulation experiments have been implemented.After whole evaluation, it is reasoned that the integration of supply and demand chains can be modeled via artificial intelligence techniques. The proposed model ensures flexibility for users in decision making process by containing qualitative and quantitative variables. The results are presented as comparative analysis with traditional statistical methods. The obtained satisfactory results support the applicability of the proposed model for practical usage.