Tek dönemli stokastik envanter problemine yönelik simülasyon tabanlı optimizasyon yaklaşımı
Simulation-based optimization approach to single-period stochastic inventory problem
Yazar: TUTKU KILINÇ ERARSLAN
Danışman: PROF. DR. HÜLYA TORUN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Global rekabet koşullarında, işletmelerin pazar paylarını koruyabilmeleri için envanter yönetimi kritik öneme sahiptir. Doğru envanter seviyesi, maliyetleri azaltırken müşteri taleplerini karşılamayı amaçlar. Kötü yönetilen envanter, gereksiz maliyetler veya müşteri kayıplarına yol açabilir. Stokastik envanter modelleri, talep ve tedarik belirsizliklerini olasılık dağılımları ile ifade ederek bu belirsizliklere çözümler sunar. Müşteri memnuniyetini artırmak ve maliyetleri minimize etmek için doğru miktarda ürünü doğru zamanda ve doğru yerde bulundurmak amacıyla envanter kontrol politikaları geliştirilir. Malzemenin ne zaman ve ne kadar sipariş edileceği gibi kararlar envanter teorileri yardımıyla belirlenir. Talep ve tedarik süresi gibi değişkenlerin belirsiz olduğu durumlarda stokastik envanter modelleri kullanılır. Bu modeller, belirsizlikleri olasılık dağılımları ile ifade ederek maliyetleri düşürmeyi ve envanter seviyelerini kontrol etmeyi amaçlar. Ancak belirsizliklerin modellenmesi, çözüm sürecini zorlaştırmakta ve daha karmaşık çözüm yöntemleri gerektirmektedir. Bu çalışmada, kısa ömürlü ve talep belirsizliği yüksek ürünler için kullanılan, literatürde "gazeteci çocuk problemi" olarak da bilinen tek dönemli stokastik envanter modelleri incelenmiştir. Çalışmada sabit sipariş maliyeti olan ve olmayan modeller için analitik çözüm yaklaşımları geliştirilmiş, ardından simülasyon tabanlı optimizasyon yaklaşımı uygulanmıştır. Simülasyonlar, Rockwell ARENA yazılımı ve bu yazılıma entegre OptQuest optimizasyon aracı ile gerçekleştirilmiştir. Ayrıca talep belirsizliğinin model üzerindeki etkileri normal, poisson ve düzgün dağılımlar üzerinden analiz edilmiştir.

Abstract:
In global competition, inventory management is critical for businesses to maintain their market share. The right inventory level aims to meet customer demands while reducing costs. Poorly managed inventory can lead to unnecessary costs or customer losses. Stochastic inventory models provide solutions to demand and supply uncertainties by expressing them with probability distributions. Inventory control policies are developed to have the right amount of products at the right time and in the right place to increase customer satisfaction and minimize costs. Decisions such as when and how much to order materials are determined with the help of inventory theories. Stochastic inventory models are used in cases where variables such as demand and lead time are uncertain. These models aim to reduce costs and control inventory levels by expressing uncertainties with probability distributions. However, modeling uncertainties complicates the solution process and requires more complex solution methods. In this study, single-period stochastic inventory models, also known as the "newsvendor problem" in the literature, used for short-life period products with high demand uncertainty, were examined. In the study, analytical solution approaches were developed for models with and without fixed order costs, and then simulation-based optimization approaches were applied. Simulations were performed with Rockwell ARENA software and the OptQuest optimization tool integrated into this software. In addition, the effects of demand uncertainty on the model were analyzed over normal, poisson and uniform distributions.