Determining Amounts of Energy Saver Devices in an Electronic Industry Using Fuzzy Linear Programming

Year 2018, Volume: 1 Issue: 1, 26 - 30, 01.09.2018

Çağatay Teke Alper Kiraz

Abstract

Rapid and
accurate decision making is not only important for people but also for
organizations. However, uncertainty makes decision making difficult. Fuzzy
logic approach is deal with uncertainty situations. Namely, fuzzy logic is a
precise logic of uncertainty and approximate reasoning. Besides, Fuzzy Linear
Programming (FLP) is also known as a strategy that can take into consideration
to fuzziness. Determining amounts of production is one of the most important
factors effecting the profitability level of enterprises.  The aim of this study which is prepared since
classical mathematical programming models are inadequate to examine situations
that consist of uncertainty; is to bring up how FLP model for providing the
best decision making under fuzzy environments can be used at determining
amounts of energy saver devices. Required data is obtained and the problem is
figured out via Zimmerman approach which is one of the approaches for FLP. In
this way, problems that may occur such as cost, waste of time, overstock and
customer loss will be prevented. As a result, the solution gives the amount of
production for each energy saver device in order to get optimal solution for
profit maximizing. This study makes a contribution to practicality of FLP, by
supplying a wider moving area than classical set theory to decision makers.

Keywords

Fuzzy linear programming, production planning, electronic industry

Bulanık Doğrusal Programlama ile Elektronik Endüstrisindeki Enerji Tasarrufu Cihazlarının Miktarlarının Belirlenmesi

Abstract

Hızlı ve doğru karar verme, sadece insanlar için değil, aynı
zamanda organizasyonlar için de önemlidir. Ancak belirsizlik karar vermeyi
zorlaştırmaktadır. Bulanık mantık yaklaşımı belirsizlik durumları ile
ilgilidir. Yani, bulanık mantık kesin bir belirsizlik ve yaklaşık anlam çıkarma
mantığıdır. Ayrıca, Bulanık Doğrusal Programlama (BDP), aynı zamanda,
bulanıklığı dikkate alabilecek bir strateji olarak da bilinir. Üretim
miktarlarının belirlenmesi, işletmelerin karlılık düzeyini etkileyen en önemli
faktörlerden biridir. Klasik matematiksel programlama modellerinin,
belirsizlikten kaynaklanan durumları incelemek için yetersiz olması nedeniyle
hazırlanan bu çalışmanın amacı; bulanık ortamlarda en iyi karar vermeyi
sağlayan BDP modelinin, enerji tasarrufu cihazlarının miktarlarını belirlemede
nasıl kullanılabileceğini ortaya koymaktır. Gerekli veriler elde edildikten
sonra problem, bulanık doğrusal programlama yaklaşımlarından biri olan
Zimmerman yaklaşımıyla çözülmüştür. Bu sayede maliyet, zaman kaybı, stok
fazlası ve müşteri kaybı gibi problemler önlenecektir. Sonuç olarak, çözüm, kar
maksimizasyonu için en uygun çözümü elde etmek amacıyla her bir enerji
tasarrufu cihazı için üretim miktarını vermektedir. Bu çalışma, karar
vericilere klasik küme teorisinden daha geniş bir hareket alanı sağlayarak, BDP'nın
pratikliğine katkı sağlamaktadır.

Keywords

Bulanık doğrusal programlama, üretim planlama, elektronik endüstrisi

References

• Abdullah L., Abidin N. H., 2014. A Fuzzy Linear Programming in Optimizing Meat Production. International Journal of Engineering and Technology, 6(1):436-444, 2014.
• Demiral M. F., 2013. A Case Study at Dairy Industry with Fuzzy Linear Programming. The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences, Suleyman Demirel University, 18(2):373-397.
• Dervişoğlu E., 2005, Fuzzy Linear Programming: Review and Implementation, Sabanci University, İstanbul.
• Elamvazuthi I., Ganesan T., Vasant P., Webb J. F., 2009. Application of a Fuzzy Programming Technique to Production Planning in the Textile Industry, International Journal of Computer Science and Information Security. 6(3): 238-243.
• Gani A. N., Duraisamy C., Veeramani C., 2009. A note on fuzzy linear programming problem using L-R fuzzy number. International Journal of Algorithms, Computing and Mathematics, 3:93-106.
• Gasimov R. N., Yenilmez K., 2002. Solving Fuzzy Linear Programming Problems with Linear Membership Functions. Turk J Math, 26:375-396.
• Herath H.M.I.U., Samarathunga D.M., 2015. Multi-Objective Fuzzy Linear Programming In Agricultural Production Planning. International Journal of Scientific and Technology Research, 4(10):242-250.
• Kalaf B. A., Bakar R. A., Soon L. L., Monsi M. B., Bakheet A. J. K., Abbas I. T., 2015. A Modified Fuzzy Multi-Objective Linear Programming to Solve Aggregate Production Planning. International Journal of Pure and Applied Mathematics, 104(3):339-352.
• Lee C. S., Wen C. G., 1996. River assimilative capacity analysis via fuzzy linear programming. Fuzzy Sets and Systems, 79:191-201.
• Ren J., Sheridan T. B., 1994. Optimization with fuzzy linear programming and fuzzy knowledge base, IEEE, 0-7803- 1896-X/94.