Otomatik satış makineleri için bütünleşik yönetim sistemi

Yıl 2024, , 1893 - 1906, 20.05.2024

Gizem Göçen , Aslı Aksoy

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1140636

Öz

Otomatik satış makineleri, klasik bir satış noktası için gereken kira, enerji personel gibi maliyetleri minimize etmesi, 7/24 hizmet vermesi ve kolay ulaşılabilir olması sebebiyle birçok ülkede günlük hayatta sıklıkla kullanılan bir alışveriş aracı olmuştur. Artan ürün, personel ve enerji maliyetleri, otomatik satış makineleri yöneticilerini zorlamakta, kurumların karlılığını düşürmektedir. Bu nedenle otomatik satış makineleri yöneticileri maliyetleri düşürecek yeni yönetim stratejileri arayışına girmişlerdir. Bu çalışmanın amacı otomatik satış makineleri için envanter yönetim ve dağıtım yönetim modellerini içeren yönetim sistemi geliştirilmesidir. Çalışma kapsamında geliştirilen envanter yönetim modelinde otomatik satış makineleri ağında makinelere ürün dağıtımı yapılan depoda bulunan ürünler dört farklı kritere göre sınıflandırılarak ekonomik sipariş miktarı (ESM) ve emniyet stok (ES) seviyesi, dağıtım yönetim modelinde ise dağıtım maliyetlerini azaltan model önerilmiştir. Dağıtım planlama modeli için, matematiksel model geliştirilmiş, en yakın komşu algoritmasına dayalı sezgisel algoritma oluşturulmuştur. Geliştirilen algoritma sonuçları mevcut durumla kıyaslandığında dağıtım maliyetlerinde önemli kazanım sağlanacağı belirlenmiştir. Önerilen dağıtım planlama modeli ile gereksiz makine ziyaretleri ortadan kaldırılacak ve dağıtım aracının gittiği mesafe azaltılarak kazanım sağlanacak, sinyal bilgisi gelmesi durumunda dağıtım personeli sinyal bilgisi gelen makineyi öncelikli ziyaret edeceğinden makine arızası, ürün yokluğu nedenli kayıp satışlar azaltılmış olacaktır.

Anahtar Kelimeler

Otomatik satış makineleri, Envanter yönetimi, Dağıtım planlama

Kaynakça

• 1. https://www.kobiyasam.com.tr/2022/01/14/turkiyede-2-bin-kisiye-1-otomat-dusuyor/. Yayın tarihi Ocak 14, 2022. Erişim tarihi Haziran 23, 2022.
• 2. Grzybowska A., Kerfeld B., Gretton C., Waller S.T., A simulation- optimisation genetic algorithm approach to product allaocation in vending machine systems, Expert Systems with Applications, 145, 110-113, 2020.
• 3. Park Y., Yoon S., The operation of vending machine systems with stock-out-based, one-stage ıtem substitution. International Journal of Industrial Engineering, 19 (11), 412-427, 2012.
• 4. Ketzenberg M.E., Geismar N., Metters R., Van Der Laan E., The Value of Information for managing retail inventory remotely. Production and Operations Management, 22, 811-825, 2013.
• 5. Lolli F., Ishizaka A., Gamberini R., New AHP-based approaches for multi-criteria inventory classification, International Journal ofProduction Economics, 156, 62-74, 2014.
• 6. Hadi-Vencheh A., Mohamadghasemi A., A fuzzy AHP-DEA approach for multiple criteria ABC inventory classification. Expert Systems with Applications, 38 (4), 3346-3352, 2011.
• 7. Ferraira L. M. D. F., Maganha I., Magalhaes V.S.M., Almeida M., A multicriteria decision framework for the management of maintenance spares- a case study, IFAC (International Federation of Automatic Control) Papers Online, 11, 531-537, 2018.
• 8. Özdemir A., Özveri O., Çok kriterli envanter sınıflandırmasında, analitik hiyerarşi süreci analizinin uygulanması, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi , 19 (2) , 137-154, 2016.
• 9. Ishizaka A., Lolli F., Balugani E., Cavallieri R., Gamberini, R., DEA-Sort: Assigning items with data envelopment analysis in ABC classes, International Journal of Production Economics, 199, 7-15, 2018.
• 10. Yücelen A. M., Baykal A., K-ortalamalar kümeleme yöntemi için çift k başlatma algoritması, Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 23, 280-287, 2021.
• 11. Noor N. M., Shuib, A.. Multi-Depot instances for inventory routing problem using clustering techniques, Journal of Industrial and Intelligent Information, 3(2), 97-101, 2015.
• 12. Chen B., Rhodes C., Kline C., Irvin L., Protein sequence motif ınformation generated by fuzzy-hybrid hierarchical k-means clustering algorithm, International Conference on Bioinformatics & Computational Biology (BIOCOM’10)’de sunulmuştur. Nevada-USA, 12-15 Temmuz, 2010.
• 13. Dantzig G. B., Ramser T. H., The truck dispatching problem, Management Science, 6(1), 80-91, 1959.
• 14. Clarke G., Wright J.W., Scheduling of vehicles from a central depot to a number of delivery points, Operations Research, 12, 568–581,1964.
• 15. Chen P., Huang H., Dong, X., Iterated variable neighborhood descent algorithm for the capacitated vehicle routing problem, Expert Systems with Applications, 37(2), 1620-1627, 2010.
• 16. Altabeeb A.M., Mohsen A.M., Ghallab A., An improved hybrid frefy algorithm for capacitated vehicle routing problem, Applied Soft Computing, 84,105728, 2019.
• 17. Eker A. F., Çil A.Y., Çil İ., Bulanık c-ortalama algoritması ile başlangıç çözümü iyileştirilmiş tavlama benzetimi algoritması ile kapasiteli araç rotalama problemi, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University , 37 (2) , 783-798, 2022.
• 18. Hu C., Lu J., Liu X., Zhang G., Robust vehicle routing problem with hard time windows under demand and travel time uncertainty, Computers and Operations Reserach, 94,139–153, 2018.
• 19. Çatay B., A new saving-based ant algorithm for the vehicle routing problem with simultaneous pickup and delivery. Expert Systems with Applications, 37, 6809–6817, 2010.
• 20. Wang C., Mu D., Zhao F., Sutherland J.W., A parallel simulated annealing method for the vehicle routing problem with simultaneous pickup–delivery and time windows, Computers and Industrial Engineering, 83,111– 122, 2015.
• 21. Cömert S. E., Yazgan H.R., Görgülü N., Eş zamanlı topla dağıt araç rotalama problemi için iki aşamalı bir çözüm yöntemi önerisi, International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, 2, 107-125, 2019.
• 22. Nagy, G., Salhi S., Heuristic algorithms for single and multiple depot vehicle routing problems with pickups and deliveries, European Journal of Operational Research, 162, 126–141, 2005.
• 23. Keskintürk T., Topuk N., Özyeşil O., Araç rotalama problemleri ile çözüm yöntemlerinin sınıflandırılması ve bir uygulama, İşletme Bilimi Dergisi, 3(2), 77-107, 2015.
• 24. Worawattawechai T., Intiyot B., Jeenanunta C., Ferrell W.G., A learning enhanced golden ball algorithm for the vehicle routing problem with backhauls and time windows, Computers & Industrial Engineering, 168, 108044, 2022.
• 25. Rodríguez-Martín I., Salazar-González J.J., Yaman H., The periodic vehicle routing problem with driver consistency, European Journal of Operational Research, 273(2), 575-584, 2019.
• 26. Ruiz E., Garcia-Calvillo I., Nucamendi-Guillen S., Open vehicle routing problem with split deliveries: mathematical formulations and cutting-plane method, Operational Research, 22(2), 1017-1028, 2022.
• 27. Morrison D.R., Jacobson S.H., Sauppe J.J., Sewell E.C., Branch-and-bound algortihms: A survey of recent advances in searching, branching, and pruning. Discrete Optimization, 19, 79-102, 2016.
• 28. Xiao Y., Konak A., A genetic algorithm with exact dynamic programming for the green vehicle routing & scheduling problem, Journal of Cleaner Production, 167, 1450-1463, 2017.
• 29. Mohammed M.A., Ghani M.K.A., Hamed R.I., Mostafa S.A., Ibrahim D.A., Jameel H.K., Alallah A.H., Solving vehicle routing problem by using improved K-nearest neighbor algorithm for best solution, Journal of Computational Science, 21, 232-240, 2017.
• 30. Wang Y., Wang L., Chen G., Cai Z., Zhou Y., Xing L. An improved ant colony optimization algorithm to the periodic vehicle routing problem with time window and service choice, Swarm and Evolutionary Computation, 55, 100675, 2020.
• 31. Luo Z., Qin H., Zhu W., Lim A., Branch and price and cut for the split-delivery vehicle routing problem with time windows and linear weight-related cost, Transportation Science, 51(2), 668–687, 2017.
• 32. Metin S., Benzetimli tavlama algoritması ile eksik veri tamamlama, Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 33(1), 295-301, 2021.
• 33. Bianchessi N., Irnich S., Branch-and-cut for the split delivery vehicle routing problem with time Windows, Transportation Science, 53(2), 1–26, 2019.
• 34. Chen Q., Li K., Liu Z., Model and algorithm for an unpaired pickup and delivery vehicle routing problem with split loads, Transportation Research Part E,69, 218–235, 2014.
• 35. Yılmaz V., Büyükyıldız M., Baykan Ö. K., Yapay arı kolonisi algoritması kullanılarak su dağıtım şebekelerinin optimizasyonu, Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(1), 377-392, 2020.
• 36. Demirtaş Y. E., Özdemir E., Dinamik araç rotalama problemleri için yeni bir çözüm önerisi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(3), 807-823, 2017.
• 37. Rusdiansyah A., Tsao D., An integrated model of the periodic delivery problems for vending-machine supply chains, Journal of Food Engineering, 70(3), 421-434, 2005.
• 38. Park Y., Yoon S., The operation of vending machine systems with stock-out-based, one-stage ıtem substitution, International Journal of Industrial Engineering, 19 (11), 412-427, 2012.
• 39. Park Y., Yoo J., A heuristic for the inventory management of smart vending machine systems. Journal of Industrial Engineering and Management, 5 (2), 354-363, 2012.
• 40. Özarı Ç., Demirkale Ö., K-ortalamalar kümeleme yöntemi ile temel makroekonomik ve finansal göstergeler ile değerlendirilmesi: kırılgan beşli ülkelerinin örneği, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5, 2602 – 2486, 2020.
• 41. Ustaahmetoğlu E., Stok yönetimi ve miktar kararları, Perakendecilikte ürün yönetimi, B. Zafer Erdoğan, F. Zeynep Özata, Anadolu Üniversitesi Yayınları, 142-163, 2013.
• 42. Parıldar O., Akyürek Ç.E., Hastanelerde emniyet stoğu seviyesinin ve yeniden sipariş noktasının olasılıklı stok modeli ile belirlenmesi: bir kamu hastanesi örneği, Sosyoekonomi, 29 (47), 229-284, 2021.
• 43. Babayiğit B., Yıldız K., Kapasite kısıtlı araç rotalama problemi için melez bir algoritma, SETSCI Conference Proceedings, 4 (1), 508-513, 2019.
• 44. Peya Z.J., Akhand M.A. H., Rahman M.M.H., Distance based sweep nearest algorithm to solve capacitated vehicle routing problem, International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 10 (10), 259-264, 2019.