Çok Kriterli Stok Alanı Atama Problemi ve Bir Uygulama

Year 2017, Volume: 20 Issue: 3, 613 - 621, 15.09.2017

Banu Soylu

Abstract

Bu çalışmada bir halı dokuma fabrikasının yarı mamulü
olan iplik bobinlerinin, önemli bir kısıt olan depo alanında yer ataması
problemi ele alınmış ve problem çok kriterli karar verme problemi olarak
değerlendirilmiştir. Fabrika, halı üretiminde kullanılan yün ve akrilik
iplikleri yarı mamul olarak üretmektedir. Ancak iplik bobinlerinin
depolanabileceği alan sınırlıdır ve her tip iplik için ne kadar stok alanı
ayrılacağı belirlenmek istenmektedir. Ayrılan stok alanı üretim parti
büyüklüklerinde bir üst sınır olarak da kullanılacaktır. Bu çalışmada, iplik
tiplerinin yıllık kullanım değeri ve renk tonu uyumsuzluk kriterleri dikkate
alınarak bir stok alanı atama politikası geliştirilmiştir. Yöntemin birinci
aşamasında iplik tiplerini A, B ve C olmak üzere sıralı üç kategoriye ayırmak
için çok kriterli ABC analizi uygulanmıştır. İkinci aşamada ise veri zarflama
analizi temelli bir yaklaşım ile iplik tipleri için stok alanı ataması
yapılmıştır. Çeşitli senaryolar analiz edilmiş ve sonuçlar mevcut durum ile
karşılaştırılmıştır. 

Keywords

Stok alanı atama, çok kriterli ABC analizi, veri zarflama analizi

References

• 1. Kobu B. “Üretim Yönetimi”, Beta Basım Dağıtım,13.Baskı, 2006.
• 2. Hausman W. H., Schwarz L. B., and Graves S. C., “Optimal storage assignment in automatic warehousing systems”, Management Science, 22(6): 629-638, (1976).
• 3. Petersen C. G., Aase G. R., and Heiser D. R., ”Improving order-picking performance through the implementation of class-based storage”, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 34(7): 534-544, (2004).
• 4. Hackman S. T., Rosenblatt M. J., and Olin J. M., “Allocating items to an automated storage and retrieval system”, IIE transactions, 22(1): 7-14, (1990).
• 5. Van den Berg J. P., and Zijm W. H. M., “Models for warehouse management: Classification and examples”, International Journal of Production Economics, 59(1): 519-528, (1999).
• 6. Silver E. A., Pyke D. F., and Peterson R., “Inventory management and production planning and scheduling”, Wiley, New York, (1998).
• 7. Viale J. D., “Inventory Management: From Warehouse to Distribution Center”, Course Technology Crisp. Menlo Park, CA, US, (1996).
• 8. Flores B. E., and Whybark, D. C., “Implementing multiple criteria ABC analysis”, Journal of Operations Management, 7(1-2): 79-85, (1987).
• 9. Ramanathan, R., “ABC inventory classification with multiple-criteria using weighted linear optimization”, Computers & Operations Research, 33(3): 695-700, (2006).
• 10. Zhou P., and Fan L., “A note on multi-criteria ABC inventory classification using weighted linear optimization”, European Journal of Operational Research,182(3): 1488-1491, (2007).
• 11. Ng W. L., “A simple classifier for multiple criteria ABC analysis”, European Journal of Operational Research, 177(1): 344-353, (2007).
• 12. Kıyak E., Timuş O. H., ve Karayel M., “Inventory classification with ABC analysis”, Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 11(2): 11-24, (2015).
• 13. Chen Y., Li K. W., Kilgour D. M., and Hipel K. W., “A case-based distance model for multiple criteria ABC analysis”, Computers & Operations Research, 35(3): 776-796, (2008).
• 14. Soylu B., and Akyol B., “Multi-criteria inventory classification with reference items”, Computers & Industrial Engineering, 69: 12-20, (2014).
• 15. Partovi F. Y., and Anandarajan M., “Classifying inventory using an artificial neural network approach”, Computers & Industrial Engineering, 41(4): 389-404, (2002).
• 16. Özdemir A. ve Özveri O., “Çok kriterli envanter sınıflandırılmasında analitik hiyerarşi süreci analizinin uygulanması”, D.E.Ü.İ.İ.B.F. dergisi, 19(2): 137-154, (2004).
• 17. Çakir O. and Canbolat M. S., “A web-based decision support system for multi-criteria inventory classification using fuzzy AHP methodology”, Expert Systems with Applications, 35(3): 1367-1378, (2008).
• 18. Ertuğrul İ., ve Tanrıverdi Y., “Stok Kontrolde ABC Yöntemi ve AHP Analizlerinin İplik İşletmesine Uygulanması”, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 5(1), (2013).
• 19. Güvenir H.A., and Erel E., “Multicriteria inventory classification using a genetic algorithm”, European Journal of Operational Research, 105: 29-37, 1998.
• 20. Chu C. W., Liang G. S., and Liao C. T., “Controlling inventory by combining ABC analysis and fuzzy classification”, Computers & Industrial Engineering, 55(4): 841-851, (2008).
• 21. Keskin G.A., and Özkan C., “Multiple criteria ABC analysis with FCM clustering”, Journal of Industrial Engineering, 2013: 1-7, (2013).
• 22. Partovi F. Y., and Hopton W. E., “The analytic hierarchy process as applied to two types of inventory problems”, Production and Inventory Management Journal, 35(1): 13-19. (1994).
• 23. Jumabaeva J., “Hafif Raylı Sistemlerde Yedek Parça Stoklarının Sınıflandırılması İçin Çok Ölçütlü ABC Analizi İle Yapay Sinir Ağı Yaklaşımı”, Yüksek Lisans tezi, İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, (2011).
• 24. Bhattacharya A., Sarkar B., and Mukherjee S. K., “Distance-based consensus method for ABC analysis”, International Journal of Production Research, 45(15): 3405-3420, (2007).
• 25. Kılıç A., Aygün S., Keskin G. A., ve Baynal K., “Çok kriterli ABC analizi problemine farklı bir bakış açısı: bulanık analitik hiyerarşi prosesi-ideal çözüme yakınlığa göre tercih sıralama tekniği”, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20(5): 179-188, (2014).