(s,S) Envanter Sisteminin Etki-Dayanıklılık Güvenilirliği

Year 2022, Issue: 43, 21 - 26, 30.11.2022

Özge Balta , Sevcan Demir Atalay

https://doi.org/10.31590/ejosat.1203037

Abstract

Etki-dayanıklılık modelleri güvenilirlik analizinde önemli bir role sahiptir. Bu modelde etki değişkeni, bir bileşene (sisteme) dışarıdan etki eden faktörlere, dayanıklılık değişkeni ise bileşenin (sistemin) bu dış faktörlere karşı gösterdiği dirence karşılık gelmektedir. Bu çalışma kapsamında; faaliyetteki bir işletmenin her bir deposunda talep ve teslim süresi rasgele olan bir (s,S) envanter yönetim modelinin kullanıldığı varsayımı üzerine bir simülasyon çalışması yapılmıştır. Çalışmanın hedefi, tek bir deponun toplam maliyeti ve depo için önceden belirlenmiş olan bütçe ele alınarak işletmenin envanter yönetim modelinin güvenilirliğinin etki-dayanıklılık modellerinden yararlanılarak hesaplanmasıdır. Diğer hedef, farklı yeniden sipariş noktaları kullanılarak işletmenin tek bir deposunun envanter yönetim modelinin optimizasyonunun yapılması ve modelin güvenilirliğini maksimum düzeye çıkaran yeniden sipariş noktalarının belirlenmesidir. İşletmenin tek bir deposu için envanter yönetim modelinin toplam maliyeti dayanıklılık rasgele değişkeni (X) ve depo için önceden belirlenmiş olan bütçe de etki rasgele değişkeni (Y) olarak ele alınmış; bu değişkenlerin normal dağılımdan geldiği durum için envanter sisteminin güvenilirliğine karşılık gelen P(Y>X) olasılığı hesaplanmıştır. Envanter yönetim modelinin varsayımlarının değişmesinin sistem güvenilirliği üzerindeki etkisinin incelenmesi amacıyla envanter varsayımlarından bazıları değiştirilmiş ve bu olasılık tekrar hesaplanmıştır. Hesaplanan güvenilirlik değerleri karşılaştırılmış ve envanter yönetim modelinin güvenilirliği analiz edilmiştir.

Keywords

Etki-Dayanıklılık Sistem Güvenilirliği, Simülasyon, Güvenilirliğe Dayalı Optimizasyon, (s,S) Envanter Sistemi

Stress-Strength Reliability Of (s,S) Inventory System

Abstract

Stress-strength models play an important role in reliability analysis. In these models, stress refers the external factors imposed upon a component (system) and the strength refers the resistance of the component (system) available to overcome the stress. In this work, a simulation study was conducted assuming (s,S) inventory management model in which demands and lead times are random was used in each warehouse of a company. The aim of this work is to calculate the reliability of the inventory management model of the company by using the stress-strength models, considering the total cost and predefined budget of the warehouse. The other aim is optimizing inventory management model of a single warehouse by using different reorder points and identifying the reorder points that maximize the reliability of the inventory management model. To achieve this purpose, total cost of a single warehouse was considered as the strength variable (X) and the predefined budget for the warehouse as the stress variable (Y); the probability of P(Y>X), which corresponds to the reliability of the inventory system, was calculated assuming both variables follow normal distribution. In order to examine the effect of the change in assumptions of inventory management model on system reliability, some assumptions were changed and the probability was recalculated. These reliabilities were compared and the reliability of the inventory model was analyzed.

Keywords

Stress-Strength Reliability, (s, S) Inventory Systems, Simulation, Reliability Based Optimization

References

• Adimari, G., Chiogna, M., 2006, Partially parametric interval estimation of Pr{Y >X}. Computational Statistics & Data Analysis 51,1875 – 1891 pp.
• Ahmed, I. and Sultana, I., 2014, A literature review on inventory modeling with reliability consideration. International Journal of Industrial Engineering Computations 5:169–178 pp.
• Almaktoom, A.T., Krishnan, K.K., Wang, P. and Alsobhi, S., 2016, Cost efficient robust global supply chain system design under uncertainty, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 85, no. 1-4, 853–868 pp.
• Domma, F., Giordano, S., 2012, A stress-strength model with dependent variables to measure household financial fragility, Stat. Methods Appl., vol. 21, 375-389 pp.
• Eryilmaz, S., 2008, Multivariate stress–strength reliability model and its evaluation for coherent structures, Journal of Multivariate Analysis, 99, 1878–1887 pp.
• Eryılmaz, S., 2008, Consecutive k-out-of-n : G system in stress-strength setup, Communications in Statistics-Simulation and Computation, vol. 37, no.3, 579-589 pp.
• Hejazi, T. H., 2017, A multiresponse model for reliability‐based simulation optimization in systems subjected to random external stresses, Qual Reliab. Engng Int., vol.33, 1225–1233 pp.
• Huang, C., 2017, Evaluation of system reliability for a stochastic delivery-flow distribution network with inventory. Annals of Operations Research, Springer, vol. 277(1),33-45 pp.
• Jiang, L. and Wong, A. C. M., 2008, A note on inference for P(X<Y) for right truncated exponentially distributed data, Stat Papers, 49, 637-651 pp.
• Johnson, R.A., 1988, 3 Stress-strength models for reliability, Handbook of Statistics, Vol.7, 27-54 pp.
• Kasap, N., Biçer, İ. ve Yüksel Özkaya, B., 2010, Stokastik envanter model kullanılarak iş makinelerinin onarımında kullanılanılan kritik yedek parçalar için envanter yönetim sistemi oluşturulması, Istanbul University Journal of the School of Business Administration Cilt/Vol:39, Sayı/No:2, 310-334 s.
• Kotz, S., & Pensky, M., 2003, The stress-strength model and its generalizations: theory and applications. Singapore: World Scientific
• Maji, A., Bhunia, A.K. and Mondal, S.K., 2020, Exploring a production-inventory model with optimal reliability of the production in a parallel-series system, Journal of Industrial and Production Engineering, 37:2-3, 71-86 pp.
• Place, C.S., Strutt, J.E., Allsopp, K., Irving, P.E. and Trille C., 1999, Reliability Prediction Of Helicopter Transmission Systems Using Stress–Strength Interference With Underlying Damage Accumulation, Quality And Reliability Engineering International, 15: 69–78 pp.