Stokastik envanter model kullanılarak iş makinelerinin onarımında kullanılanılan kritik yedek parçalar için envanter yönetim sistemi oluşturulması

Year 2010, Volume: 39 Issue: 2, 310 - 334, 02.12.2009

Nihat Kasap , İlker Biçer Banu Özkaya

Abstract

Bu çalışmada, iş makinelerinin bakım onarım deposu için stokastik envanter modeli oluşturulmuştur. Bu model ile iş makinelerinin onarımında kullanılan kritik yedek parçalara ait envanter yönetimi yapılmaktadır. Oluşturulan model, lineer olmayan stokastik bir tam sayılı optimizasyon modelidir. Modelin hedefi, envanter maliyetlerini asgariye indirmek için yedek parçalara ait stok parametrelerini ve yeniden sipariş noktasını belirlemektir. Aynı zamanda kritik yedek parçaların envanterde bulunabilirliği de arttırılmaktadır. Modelde, sipariş sıklığı ve servis düzeyi kısıtları da göz önünde bulundurulmuştur. Çözüm metodu olarak geliştirilmiş ABC analizini içeren ve elektronik tablolarda kolayca uygulanabilen sezgisel (heuristic) bir yöntem önerilmiştir. Son olarak, önerilen model ile bir uygulama ve maliyet analizi yapılmış ve mevcut durumdaki ile modelde önerilen optimum envanter düzeyindeki maliyetlerin karşılaştırılması yapılmıştır. Model kullanımı maliyetlerde % 5’in üzerinde bir azalma sağlamaktadır.

Keywords

Stokastik envanter yönetimi, yedek parça, buluşsal yöntem, ABC analizi, maliyet analizi

Building inventory management system by using stochastic inventory model for critical spare parts used for maintenance of construction machines

Abstract

In this study, we develop a stochastic inventory model for maintenance depot of the construction machines. With this model, the inventory of critical spare parts used for the maintenance of construction machines is managed. Proposed model is a nonlinear stochastic integer optimization problem. The aim of the model is to find out reorder points, and the maximum and minimum stocking levels of critical spare parts that minimize the inventory costs. Moreover, the availability of critical spare parts is increased. The average service level and replenishment frequency constraints are also considered in the model. To solve the model, we propose a heuristic that contains a modified ABC Analysis and can be implemented with the spreadsheet applications easily. Finally, an application and cost analysis with the proposed model are performed. The comparison of total costs for the current situation and optimum inventory level that the model proposes is performed during the cost analysis. Using inventory levels and reorder amount found by the model satisfies more than 5% cost reduction. 

Keywords

spare parts, heuristics, ABC analysis, cost analysis, Stochastic inventory management

References

• Ç. Saraçlar, Lojistik Faaliyetler İçinde Envanter Yönetiminin Rolü ve Önemi. Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, 2003.
• G. Satıcı, Enflasyonist Ortamda Endüstri İşletmelerinde Envanter Model Analizleri (Üretim ve Stok Sistemleri) ve Bir Uygulama. Doktora Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, 1995.
• F. Chen, et al., Quantifying the bullwhip effect in a simple supply chain: the impact of forecasting, lead times, and information. Management Science, 46(3), 436-443 (2000).
• C. Chandra, S. Kumar, Taxonomy of inventory policies for supply-chain effectiveness. International Journal of Retail and Distribution Management. 29 (4), 175 (2001).
• Y.T. Herer, et al., Transshipments: an emerging inventory recourse to achieve supply chain leagility. International Journal of Production Economics. 80, 201-212 (2002).
• M. Khouja, Optimizing inventory decisions in a multi-stage multi-customer supply chain. Transportation Research Part E. 39, 193-208 (2003).
• A. H. L. Lau, H. Lau, Effects of a demand-curve s shape on the optimal solutions of a multi-echelon inventory/pricing model. European Journal of Operational Research. , 530-548 (2003).
• B. Sezen, Tedarik zincirinde stok yönetimi problemleri için elektronik tablolar yardımı ile simülasyon uygulaması. Yönetim ve Ekonomi. 11, 1, 57-68 (2004).
• S. Banerjee, et al., Controlled partial shipments in two-echelon supply chain networks: a simulation study. International Journal of Production Economics. 71, 100 (2001).
• F.T.S. Chan, et al., A simulation approach in supply chain management. Integrated Manufacturing Systems. 13, 117-122. (2002).
• R. Ganeshan, et al., The impact of inventory and flow planning parameters on supply chain performance: an exploratory study. International Journal of Production Economics. 71, 111-118 (2001).
• J.S.K. Lau, G.Q. Huang, Web-based simulation portal for investigating impacts of sharing production information on supply chain dynamics from the perspective of inventory allocation. Integrated Manufacturing Systems. 13, 5, 345-358 (2002).
• F. Persson, J. Olhager, Performance simulation of supply chain designs. International Journal of Production Economics. 77, 231-245 (2002).
• L. Lebel, J.S. Carruth, Simulation of woodyard inventory variations using a stochastic model. Forest Products Journal. 47, 3, 52-57 (1997).
• W.J. Kennedy, et al., An overview of recent literature on spare parts inventories. International Journal of Production Economic. 76, 201-215, (2002).
• S.C. Yang, Z.W. Du, Criticality evaluation for spare parts initial provisioning. IEEE. 513 (2004).
• R. Dekker, et al., A spare part stocking policy based on equipment criticality. International Journal of Production Economics. 56, 69-77 (1998).
• T.S. Dhakar, et al., Base stock level determination for high cost low demand critical repairable spares. Computer and Operations Research. 21(4), 411-420 (1994).
• T.S. Vaughan, Failure replacement and preventive maintenance spare parts ordering policy. European Journal of Operational Research. 161, 183-190 (2005).
• R.Q. Zhang, et al., Spreadsheet implementable inventory control for a distribution center. Journal of Heuristics. 7, 185–203 (2001).
• S. Nahmias, Production and Operation Analysis. McGraw Hill, New York, NY, 2005, p.256. Ekler
• Ek C. Kritik Malzemelerin Qi Değerleri S. Stok No. No. N Di ci F /(NF) √(Di*ci) √(Di/ci) Qi ,7240 540,00 900,00 640,40 789,52 784,80 475,00 658,00 115,20 832,00 832,00 083,88 ,000769 ,2991 ,0438 ,1721 006,00 ,000769 ,3404 ,88 ,000769 ,4184 ,80 ,000769 ,0105 711,00 ,000769 ,4395 ,0640 ,2513 652,00 ,000769 ,9609 ,50 ,000769 ,6120 ,80 ,000769 ,9800 ,1412 ,27 ,000769 ,7132 ,79 ,000769 ,6551 ,08 ,000769 ,7500 080,88 ,000769 ,9654 ,26 ,90 ,00 ,74 ,80 ,08 ,80 ,00 ,86 ,60