FUZZY OPTIMIZATION APPROACH IN SUPPLY CHAIN NETWORK WITH UNCERTAIN DEMAND

Year 2012, Volume: 8 Issue: 17, 27 - 44, 01.01.2012

Bilal Şişman

https://doi.org/10.11122/ijmeb.2012.8.17.43

Abstract

Uncertainties, complexities and lack of information become quite effective manners on decision makers’ decisions in the real world. Especially from the perspective of enterprises, this situation make necessary managers taking decisions under subjective environment. In this paper, Werner’s fuzzy linear mathematical programming model is used by considering with uncertain and indefinite demand in supply chain design. The objective functions and constraints of fuzzy models are reformed in order to maximize membership satisfy degrees at three different decision environments with differential that the number of suppliers, facilities, distribution centers and customers. These test problems are compared by using linear programming and fuzzy linear programming methods. Total cost and membership functions are calculated and presented for decision makers when customer demands are uncertain. According to the results, the best cost values were obtained that satisfy degrees of % 55 for the first test problem, % 44 for the second test problem and % 43 for the third test problem

Keywords

Supply Chain Network, Fuzzy Linear Programming, Fuzzy Set.

TALEBİN BELİRSİZ OLDUĞU TEDARİK ZİNCİRİ TASARIMINDA BULANIK ENİYİLEME YAKLAŞIMI

Abstract

Gerçek yaşamdaki belirsizlikler, karmaşıklıklar ve bilgi eksikliği karar vericilerin karar vermeleri üzerinde oldukça etkili olmuştur. Özellikle işletmeler açısından bakıldığında, bu durum yöneticilerin sübjektif ortam altında karar vermelerini zorunlu kılmıştır. Çalışmada, tedarik zinciri tasarımında talebin belirsiz olduğu ve kesin olmadığı düşünülerek, Werner’in bulanık doğrusal matematiksel programlama modeli kullanılmıştır. Tedarikçi, tesis, dağıtım merkezi ve müşteri sayısının birbirinden farklı olduğu karar ortamlarında test problemleri üyelik tatmin derecelerini enbüyüklemek için geliştirilen bulanık modellerin amaç fonksiyonu ve kısıtları tekrar düzenlenmiştir. Ele alınan test problemleri, doğrusal matematiksel programlama ve bulanık doğrusal programlama yöntemleri kullanılarak birbiriyle karşılaştırılmıştır. Müşteri taleplerinin belirsiz olduğu durumlarda tatmin dereceleri ve toplam maliyetin değerleri hesaplanmış ve bu değerler karar vericiye sunulmuştur. Çıkan sonuçlara göre birinci test problemi için % 55, ikinci test problemi için % 44 ve üçüncü test problemi için % 43 tatmin derecesinde en iyi maliyet değerleri elde edilmiştir.

Keywords

Tedarik Zinciri Tasarımı, Bulanık Doğrusal Programlama, Bulanık Küme

References

• Buckley, J. J. (1988). Possibilistic linear programming with triangular fuzzy numbers. Fuzzy Sets and Systems, 26, 135–138.
• Dubois, D., Fargier, H., & Galvagonon, V. (2003). On latest starting times and oats in activity networks with ill-known durations. European Journal of Operational Research, 147, 266–280.
• Garey, M. R., & Johnson, D. S. (1979). Computers intractability: A guide to the theory of NP-completeness. San Francisco: Freeman.
• Gupta, A., & Maranas, C. D. (2003). Managing demand uncertainty in supply chain planning. Computers & Chemical Engineering, 27, 1219–1227.
• Hsu, H. M., &Wang, W. P. (2001). Possibilistic programming in production planning of assemble-to-order environments. Fuzzy Sets and Systems , 119, 59–70.
• Kabak Ö., & Ülengin F. (2011). Possibilistic linear-programming approach for supply chain networking decisions. European Journal of Operational Research, 209, 253–264.
• Lai, Y. J., &Hwang, C. L. (1992). Fuzzy mathematical programming: Methods and applications, Springer, Heidelberg.
• Liang, T. F., & Cheng, H. W. (2009).Application of fuzzy sets to manufacturing distributing planning decisions with multi product and multi time period in supply chains. Expert Systems with Applications, 36, 3367-3377.
• Mula, J., David, P., & Polen, R. (2010). The effectiveness of a fuzzy mathematical programming approach for supply chain production planning with fuzzy demand. International Journal of Production Economies, 128, 136-143.
• Özdemir, A. İ., & Seçme, G. (2009). Tedarik zinciri ağı tasarımında bulanık ulaştırma modeli yaklaşımı. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve idari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32, 219- 237.
• Paksoy, T. (2004). Tedarik zinciri yönetiminde dağıtım ağlarının tasarımı ve optimizasyonu: Bir örnek olay ve genetik algoritmaya dayalı deneysel bir çalışma. Selçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimleri Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, Doktora Tezi.
• Paksoy, T. (2011). Bulanık doğrusal programlama: Bulanık küme teorisi. (Ders notları).
• Peidro, D., Mula, J., Poler, R., & Verdegay, J. (2009). Fuzzy optimization for supply chain planning under supply, demand and process uncertainties. Fuzzy Sets and Systems, 160, 2640–2657.
• Peidro, D., Mula, J. & Jimenez, M. (2010). A fuzzy linear programming based approach for tactical supply chain planning in an uncertainty environment. European Journal of Operational Research, 205, 65-80.
• Werners, B. (1987). An interactive fuzzy programming system. Fuzzy Sets and Systems, 23, 131-147.
• Zadeh, L. A. (1978). Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility. Fuzzy Sets and Systems, 1, 3–28.
• Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8, 338–353.