Inventory Placement Optimization: An Application in the Storage Tank Industry

Abstract

Today, inventory has become one of the important profit making points for a company in the global system. An improvement in the warehouse greatly increases the efficiency of the company. In this study, an approach has been developed to apply a set of mathematical analysis and modeling methods in a certain order to minimize the in-warehouse shipments in a factory whose existing layout is randomized. In the first step, Pareto and ABC analyzes were performed by using the space requirements and the amount of movement in the warehouse to determine the importance levels of the products. According to these analyzes, coefficients to be used in mathematical modeling were determined. Mathematical model of the problem was established using determined coefficients, distances of the fields to the door and some parameters, and this model was solved by using the LINGO program. From the solution, optimum locations for the products in warehouses were determined. As a result, an average of 14.9% improvement has been achieved for the in-warehouse transportation quantities of the products in three separate warehouses. Through the sequential methods used, inventory placement has become neat and less costly. In fact, the efficiency of the warehouses and the efficiency of the company (in the long term) have increased significantly.

Keywords

• Inventory Placement Optimization
• Warehouse Transport Minimization
• ABC Analysis
• Pareto Analysis
• Mathematical Modeling

Envanter Yerleşim Optimizasyonu: Depolama Tankı Endüstrisinde Bir Uygulama

Abstract

Günümüzde envanter, bir işletme için küresel sistemde önemli kâr edebilme noktalarından biri haline gelmiştir. Depoda yapılan bir iyileştirme, firma etkinliğini yüksek oranda artırmaktadır. Bu çalışmada, mevcut düzeni rastgele yerleşim olan bir firmadaki depo içi taşımaları minimize etmek amacıyla, bir dizi matematiksel analiz ve modelleme yöntemlerinin belli bir sıra dahilinde uygulanmasını içeren bir yaklaşım geliştirilmiştir. İlk adımda ürünlerin önem düzeylerinin belirlenmesi için alan gereksinimleri ve depo içindeki hareket miktarları kullanılarak Pareto ve ABC Analizleri yapılmıştır. Bu analizlere göre matematiksel modellemede kullanılacak katsayılar belirlenmiştir. Belirlenen katsayılar, alanların kapıya uzaklıkları ve bazı parametreler kullanılarak problemin matematiksel modeli kurulmuş ve bu model, LINGO programı kullanılarak çözülmüştür. Çözüm sonucunda ürünlerin depolarda olması gereken optimum konumlar belirlenmiştir. Sonuç olarak üç ayrı depoda, ürünlerin depo içi taşıma miktarlarında ortalama %14,9 iyileştirme sağlanmıştır. Kullanılan sıralı yöntemler sayesinde stok yerleşimi düzenli ve daha az maliyetli hale gelmiştir. Aynı zamanda deponun ve uzun vadede işletmenin etkinliğinin yüksek oranda artması sağlanmıştır.

Keywords

• Envanter Yerleşim Optimizasyonu
• Depo İçi Taşıma Minimizasyonu
• ABC Analizi
• Pareto Analizi
• Matematiksel Modelleme

References

1. Referans1 Hammami, R. & Frein, Y. (2013). Inventory placement optimisation in complex supply chains. IFAC Proceedings Volumes, 46(9), 412–417.
2. Referans2 Baray, A. ve Çakmak, E. (2015). Design methodology for a multiple-level warehouse layout based on particle swarm optimization algorithm . İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 25(77), 13-38.
3. Referans3 Shqair, M. & Altarazi, S., (2014). A statistical study employing agent-based modeling to estimate the effects of different warehouse parameters on the distance traveled in warehouses, Simulation Modelling Practice and Theory, 49, 122-135.
4. Referans4 Denizhan, B. ve Menşur, Ş. (2019). Bir Lastik Fabrikasında Dinamik Adresleme Yaklaşımı ile Depoya Yerleştirme, Academic Platform Journal of Engineering and Science, 7(3), 481-488.
5. Referans5 Toktaş Palut, P. ve Okçuoğlu, F. (2019). Depo tasarımı ve yerleşimi: Bir gerçek hayat uygulaması, Beykent Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(2), 14-22.
6. Referans6 Yener, F. ve Yazgan, H.R. (2019). Optimal Warehouse Design: Literature Review And Case Study Application, Computers & Industrial Engineering, 129, 1-13.
7. Referans 7 Ang, M. & Lim, Y. F. (2019). How to Optimize Storage Classes in A Unit-Load Warehouse, European Journal of Operational Research, 278(1), 186-201.
8. Referans8 Gu, J., Goetschalckx, M., & McGinnis, L. F. (2010). Research on warehouse design and performance evaluation: A comprehensive review, European Journal of Operational Research, 203(3), 539–549.

9. Referans9 Davarzani, H. & Norrman, A. (2015). Toward a relevant agenda for warehousing research: literature review and practitioners’ input, Logistic Research, 8(1), 1-18.
10. Referans10 Reis, A. C. de Souza, C. G., da Costa, N. N., Stender, G. H. C., Vieira, P. S. & Pizzolato, N. D. (2017). Warehouse Design: A Systematic Literature Review, Brazilian Journal of Operations & Production Management, 14(4), 542-555.
11. Referans11 Chen, M.C. & Wu, H.P. (2005). An Association Based Clustering Approach to Order Batching Considering Customer Demand Patterns, Omega, 33(4), 333-343.
12. Referans12 Çelik, O. (2018). Envanter Kontrolü İçin ABC Metodu. URL: https://www.linkedin.com/pulse/envanter-kontrol%C3%BC-i%C3%A7in-abc-metodu-nas%C4%B1l-kullan%C4%B1l%C4%B1r-m-olcay-celik/ ,(Erişim: 10.06.2020)
13. Referans13 Canpolat, E. (2019). Pareto Analizi. URL: https://www.ceyrekmuhendis.com/pareto-analizi-nedir/ ,(Erişim: 10.06.2020)
14. Referans14 Töz, İ.(2007). Stok Yönetimi Uygulama Örneği. URL: http://acikerisim.deu.edu.tr:8080/xmlui/bitstream/handle/20.500.12397/11590/205382.pdf?sequence=1 ,(Erişim: 10.06.2020)
15. Referans15 LINDO. (2017). URL: https://en.wikipedia.org/wiki/LINDO ,(Erişim: 10.06.2020)
16. Referans16 Canpolat, E. (2019). Yöneylem Araştırmasında Modelleri Kısa Sürede Çözme Yöntemleri. URL: https://www.ceyrekmuhendis.com/yoneylem-arastirmasinda-modelleri-kisa-surede-nasil-cozeriz/ ,(Erişim: 11.06. 2020)
17. Referans17 Alyahya, S., Wang, Q. & Bennett, N. (2016). Application and integration of an RFID-enabled warehousing management system - a feasibility study, Journal of Industrial Information Integration, 4, 15-25.
18. Referans18 Chen, M.C. & Wu, H.P. (2005). An Association Based Clustering Approach To Order Batching Considering Customer Demand Patterns, Omega, 33(4), 333–343.
19. Referans19 Çolak, M., Keskin, G.A., Günel, G. ve Akkaya, D. (2016). Bir Kimya Firmasında Hammadde Deposunun Etkin Yerleşimi İçin Bir Model Önerisi, Beykent Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(2), 55–76.
20. Referans20 Evinsel, C. (2010). Depo Tasarımı ve Yerleşimi. İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, 163s, İstanbul.
21. Referans21 Gül, G., Erol, B., Öngelen, G., Eser, S., Çetinkaya, Ç., Özmutlu, H.C., Özmutlu, S., Gökçedağlıoğlu, M. ve Erhuy, C.G. (2016). Ambar Depolama Maksimizasyonu. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 27(4), 26-38.
22. Referans22 HMT Tank Firma Bilgileri. URL: http://www.hmttank.com/ ,(Erişim: 11.12.2019)
23. Referans23 Kıymetli Şen, İ. (2014). Lojistik Faaliyetlerin Yönetimi ve Maliyetleme Yaklaşımları, Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), 83-106.
24. Referans24 Muppani V.R. & Adil G.K. (2008). Efficient formation of storage classes for warehouse storage location assignment: A simulated annealing approach, Omega, 36(4), 609-618.
25. Referans25 Pareto Analizi, URL: https://www.bilgiustam.com/pareto-analizi-abc-analizi-nedir-nasil-uygulanir/ ,(Erişim: 10.06.2020)
26. Referans26 Sipahioğlu, A. ve Saraç, T. (2003). LINGO Kullanım Kılavuzu. URL: https://web.itu.edu.tr/~ercelebi/LINGOEkim2003.pdf ,(Erişim: 08.06. 2020)
27. Referans27 T.C. Milli Eğitim Bakanlığı. (2011). Depo Tasarımı. Ankara. T.C. Milli Eğitim Bakanlığı.
28. Referans28 Yalçıner, A.Y. ve Can, Burak. (2019). Tam Sayılı Programlama Ve Simülasyon İle Raf Alanı Optimizasyonu: Bir Ambalaj Firmasında Uygulama, European Journal Of Science And Technology, Special Issue, 375-388.