Talep belirsizliği durumunu içeren envanter rotalama problemleri
Inventory routing problems under demand uncertainty
Yazar: ÖMER UTKU KAHRAMAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ERDAL AYDEMİR
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Envanter rotalama problemi, envanter yönetimi ve araç rotalama probleminin bir arada çözümü ile tanımlanır. Araç rotalama problemi ile dağıtım planlaması öncesinde kısıtlar altında envanter yönetimi süreci ile dağıtım miktarları belirlenir. Araç rotalama probleminde genellikle toplam alınan yol minimizasyonu ele alnırken, envanter rotalama probleminde müşterilerin envanter seviyelerinin de minimizasyonu amaçlanır. Problemin gelişim süreci de dikkate alınarak, bu tez çalışmasında envanter rotalama probleminde talep belirsizliği temel araştırma konusu olarak ele alınmıştır. Talep belirsizliği işletmeye 30 farklı müşterisinden gelen 12 periyot için ayrı ayrı geçmiş yıl/yıllar incelenerek en küçük ve en büyük olacak şekilde bir aralık olarak elde edilmiştir. Ayrıca işletmenin bu 30 müşterisinin her biri için aynı sayıda geçmiş dönem verisi bulunmamakta hatta bazı müşteri/ler için eksik veriler de bulunmaktadır. Tüm bu nedenlerin yanı sıra geçmiş veri kümesi için istatistiksel herhangi bir dağılım oluşturulamamış olması nedeniyle talep belirsizliğini yönetebilmek için temel yöntem olarak Gri Sistem Teorisi tercih edilmiştir. Sonuç gri sistem teorisi ile talep miktarlarının beş farklı modelle beyazlaştırılması sağlanmış ve modellerin çözümü için MATLAB programlama dilinde bir yazılım yazılmıştır. Geliştirilen yazılım ile en küçük ve en büyük talep miktarları içinde iki ayrı çözüm ile problemin sınır değerleri de elde edilmiştir. 
Çözümde elde edilen göstergeler olarak, toplam gönderim miktarı, toplam maliyet, toplam tur sayısı, dağıtım kapasitesi, ortalama boş kalan kapasite vve çözüm süresi belirlenmiştir. Modellerin karşılaştırılabilmesi amacıyla birim başına maliyet ve kullanılan gerekli en fazla araç sayısı göstergeleri de hesaplanmıştır. Bu iki göstergenin çarpımı ile elde edilen büyüklük değerine göre beş gri model sıralanarak değerlendirme yapılmıştır.

Abstract:
Inventory routing problem is combined of the inventory management and vehicle routing problem. With the vehicle routing problem, inventory management process and distribution amounts are determined under constraints before distribution planning. In the case of vehicle routing problem, it is generally minimizing the total destination, inventory routing problem minimizing customers inventory levels.  In this thesis, inventory routing problems under demand uncertainty is considered as the main research topic. The demand uncertainty was obtained as a minimum and maximum numbers (as the limits) by examining past year/years for 12 periods from 30 different customers. In addition, the company does not have the same number of past period data for each of these 30 customers, and there are also missing data for some customers. In addition to all these reasons, the Grey System Theory has been preferred as the basic method for managing demand uncertainty, since no statistical distribution has been established for the past data set. The result is that the demand quantities are whitened with five different models through the grey system theory and MATLAB based solution sofware is using for solving the models. The limit values of the problem have been obtained with two solutions in the smallest and largest demand quantities by using developed software. 
Total deliveries, total cost, total number of tours, distribution capacity, average remaining capacity and solution time were determined as the indicators from the solution. In order to compare the grey models, the cost per unit and the maximum number of vehicles are also calculated. Then, result of multiply of these two parameters, a new key value is obtained, and then the five grey models were ranked and evaluated by using key value for solution.