Stok sınıflamasında bulanık AHP ve bulanık C-ortalamalar yöntemlerinin uygulanması
Application of fuzzy AHP and C-means methods in stock classification
Yazar: MÜMİN İRİCAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH YİĞİT
İstanbul Arel Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: ABC analizi = ABC method ; ABC envanter sınıflandırması = ABC  inventory classification ; Analitik hiyerarşi süreci = Analytical hierarchy process ; Stok yönetimi = Stock management

Özet:
Dünya üzerinde sürekli artan rekabetle birlikte stok yönetiminin önemi her geçen gün artan bir kavram haline gelmektedir. Stok, şirketlerin üretim ve hizmet faaliyetlerini devam ettirebilmeleri için depolarında bulundurmaları gereken hammadde, yarı mamul, mamul veya varlıkları ifade etmektedir. Stok bulundurma şirketlerin faaliyetlerini devam ettirmesi için önemli bir uygulamadır. Ancak şirket kaynaklarının stoğa bağlanması ileride ortaya çıkabilecek fırsatların kaçırılmasına neden olabilmektedir ve bu bir şirket için istenmeyen bir durumdur. Bu yüzden şirketlerde stokların çeşitli parametrelere göre sınıflandırılması ve stoktaki ürünlerin önem seviyesine göre stok kontrol politikalarının oluşturulması ve geliştirilmesi gerekmektedir. Sonuç olarak bu çalışmada çok kriterli ürün sınıflandırması gerçekleştirilmiş ve bulanık grup ortak görüşü ile verilerin toplanması gerçekleştirilmiştir. Bu görüşler bir sonraki aşamada girdi olarak kullanılmış ve Bulanık AHP ile belirlenen kriterler için ağırlıklar iki aşamada ayrı ayrı belirlenmiştir. Sonrasında ürünlerin normalizasyon hesapları elde edilmiş ve Bulanık C-Ortalamaları algoritmasına dayalı olarak stok sınıflaması gerçekleştirilmiştir. Stok sınıflaması yapılırken stoklarda bulundurulacak ürünlere sadece envanter değerleri değil aynı zamanda etki eden diğer kriterlerde dahil edilmiştir. Bu sayede bulanık mantık kuralları oluştururken ABC sınıflandırmasında yer alan (A, B, C) kriterler kendi içinde envanter değerine göre üç gruba ayrılmıştır. Elde edilen bu gruplar sayesinde veri setindeki en önemli ürünler üzerinde durulması sağlanabilmiştir.

Abstract:
Along with the ever-increasing competition in the world, the importance of inventory management becomes a concept that increase day by day. Inventory refers to raw materials, semi-finished products, products or assets that companies must keep in their warehouses in order to continue their production and service activities. Keeping inventory is an important practice for companies to continue their activities. However, linking company resources to stock may cause future opportunities to be missed and this is an undesirable situation for a company. Because of this reason, classification of company inventory according to various parameters and the importance level of the products in inventory are necessary to establish and develop inventory control policies. As a result, multi-criteria product classification has been carried out and data collection has been carried out with fuzzy group consensus in this study. These views were used as inputs in the next step and the weights for the criteria that was determined by Fuzzy AHP have been determined separately in two stages. Afterwards, the normalization calculations of the products have been obtained and stock classification has been performed based on the Fuzzy C-Means algorithm. While making the inventory classification, not only the inventory values but also other affecting criteria are included in the products to be kept in inventory. In this way, according to the inventory value, while creating fuzzy logic rules, the criteria (A, B, C) in the ABC classification were divided into three groups. Thanks to these groups that was obtained, it was possible to focus on the most important products in the data set.