Kapalı döngü tedarik zincirlerinde itme/çekme sınırının seçimi ve dinamik faktörler altında performans değerlendirmesi

Öz

Arka Plan—Günümüzün rekabetçi iş ortamında, artan sürdürülebilirlik kaygıları ve çevre bilinci, şirketleri kapalı döngü tedarik zinciri yapılarını benimsemeye teşvik etmiştir. Kapalı döngü tedarik zincirleri, ürünlerin tedarikçilerden tüketicilere doğru olan ileri yönlü akışının yanı sıra, geri dönüşüm ürünlerinin toplanması, geri kazanılması, geri dönüştürülmesi ve bertaraf edilmesini içeren tersine akışı da kapsar. Ancak, iade edilen ürünlerin tedarik zincirine yeniden entegrasyonu, özellikle dinamik piyasa koşulları altında ağ karmaşıklığını artırmaktadır. Bu nedenle, ileri ve tersine tedarik zinciri süreçlerinin etkin yönetimi büyük önem arz etmektedir. Bu bağlamda, itme ve çekme stratejilerinin uygun şekilde kullanılması ve itme/çekme sınırının doğru konumlandırılması, tedarik zinciri performansını doğrudan etkileyen önemli bir karar problemini oluşturmaktadır.

Amaç—Bu çalışmanın amacı, farklı itme/çekme sınırı konumlarının kapalı döngü tedarik zinciri performansı üzerindeki etkisini incelemektir. Çalışma özellikle; toplam kâr, stok maliyeti, ceza maliyeti, satış kârı ve tedarik süresi gibi temel performans göstergelerini iyileştirmek için hangi hizmet sağlayıcının itme-çekme sınırı olarak seçilmesi gerektiğini belirlemeyi amaçlamaktadır.

Yöntem—Bu çalışmada, kapalı döngü tedarik zinciri yapısını modellemek için simülasyon tabanlı bir yaklaşım kullanılmıştır. Tedarik zinciri ağı içindeki çeşitli hizmet sağlayıcılarda farklı bir itme/çekme sınırı konumunu temsil eden sekiz farklı simülasyon modeli geliştirilmiştir. Model performansını etkileyen faktörleri sistematik olarak analiz etmek amacıyla Taguchi deneysel tasarım yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntem, uygun faktör seviyelerinin belirlenmesini sağlamış ve farklı itme/çekme konfigürasyonlarının performansının kontrollü deneysel koşullar altında değerlendirilmesine olanak tanımıştır.

Bulgular—Sonuçlar, kapalı döngü tedarik zinciri performansının itme/çekme sınırının konumuna bağlı olarak değişiklik gösterdiğini ortaya koymaktadır. İtme/çekme sınırının tedarikçi ile geri dönüşüm tesisi arasında konumlandırılması, ortalama toplam kârı en üst düzeye çıkarmaktadır. Saf bir çekme stratejisi ise en düşük stok maliyetini sağlamaktadır. Sınırın dağıtım merkezinde konumlandırılması, ceza maliyeti ve satış kârı açısından daha iyi bir performans sağlamaktadır. Ayrıca, itme/çekme sınırının toptancıya yerleştirilmesi, ortalama tedarik süresini kısaltmaktadır.

Sonuç—Bulgular, itme/çekme sınırının konumunun kapalı döngü tedarik zinciri performansında kritik bir rol oynadığını göstermektedir. Farklı sınır konumları farklı performans ölçütlerini iyileştirdiğinden, yöneticilerin itme/çekme stratejisini öncelikli operasyonel hedeflerine göre belirlemeleri gerekmektedir. Bu çalışma, daha etkin ve sürdürülebilir kapalı döngü tedarik zincirleri tasarlamak için faydalı içgörüler sunmaktadır. Gelecekteki çalışmalarda belirsizlik, çoklu ürün türleri, stokastik talep veya gerçek dünya vaka uygulamaları dikkate alınarak önerilen yaklaşım genişletebilir.

Anahtar Kelimeler

• Kapalı döngü tedarik zinciri
• İtme/çekme sınırı
• Simülasyon

Selection of push/pull boundary in closed-loop supply chains and performance evaluation under dynamic factors

Öz

Context—In today’s competitive business environment, increasing sustainability concerns and environmental awareness have encouraged companies to adopt closed-loop supply chain (CLSC) structures. CLSCs involve not only the forward flow of products from suppliers to consumers but also the reverse flow, including the collection, recovery, recycling, and disposal of returned products. However, the reintegration of returned products into the supply chain increases network complexity, especially under dynamic market conditions. Therefore, effective management of forward and reverse supply chain processes is essential. In this context, the appropriate use of push and pull strategies and the correct positioning of the push–pull boundary constitute an important decision problem that directly affects supply chain performance.

Objective—The aim of this study is to investigate the effect of different push–pull boundary positions on the performance of a CLSC. Specifically, the study aims to determine which service provider should be selected as the push–pull boundary to improve key performance indicators, including total profit, inventory holding cost, penalty cost, sales profit, and delivery lead time.

Method—In this study, a simulation-based approach was employed to model the CLSC structure. Eight different simulation models were developed, each representing a different push–pull boundary position at various service providers within the supply chain network. To systematically analyze the factors affecting model performance, the Taguchi experimental design method was used. This method enabled the determination of appropriate factor levels and the evaluation of different push–pull configurations under controlled experimental conditions.

Results—The results show that the performance of the CLSC varies depending on the location of the push–pull boundary. Positioning the push–pull boundary between the supplier and the recycling facility maximizes average total profit. A pure pull strategy provides the lowest inventory holding cost. Locating the boundary at the distribution center leads to better performance in terms of penalty cost and sales profit. In addition, placing the push–pull boundary at the wholesaler reduces the average delivery lead time.

Conclusion—The findings indicate that the position of the push–pull boundary plays a critical role in CLSC performance. Since different boundary locations improve different performance measures, managers should determine the push–pull strategy according to their primary operational objectives. The study provides useful insights for designing more effective and sustainable CLSCs. Future studies may extend this approach by considering uncertainty, multiple product types, stochastic demand, or real-world case applications.

Anahtar Kelimeler

• Closed-loop supply chain
• Push/pull boundary
• Simulation

Kaynakça

1. K. Mathiyazhagan, S. Rajak, S. Sampurna Panigrahi, V. Agarwal, D. Manani, “Reverse supply chain management in manufacturing industry: a systematic review”, International Journal of Productivity and Performance Management, 70(4), 859–892, 2021. https://doi.org/10.1108/IJPPM-06-2019-0293.
2. G. Nakıboğlu, “Tersine lojistik: Önemi ve dünyadaki uygulamaları”, Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2), 181–196, 2007. https://izlik.org/JA88FY96WB.
3. T. P. Harrison, H. L. Lee, J. J. Neale, The Practice of Supply Chain Management: Where Theory and Application Converge, New York, USA, Springer Science & Business Media, 2005.
4. S. Chopra, P. Meindl, “Supply Chain Management: Strategy, Planning and Operation”, Das Summa Summarum des Management, 1st Edition, C. Boersch, R. Elschen, Eds., Upper Saddle River, NJ, USA, Gabler Verlag Wiesbaden, 2007, ch. 4, 265–275. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-9320-5_22.
5. K. Takahashi, N. Nakamura, “Push, pull, or hybrid control in supply chain management”, International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 17(2), 126–140, 2004. https://doi.org/10.1080/09511920310001593083.
6. W. Masuchun, S. Davis, J. W. Patterson, “Comparison of push and pull control strategies for supply network management in a make-to-stock environment”, International Journal of Production Research, 42(20), 4401–4419, 2004. https://doi.org/10.1080/00207540410001716543.
7. S. Kundu, A. McKay, A. de Pennington, “Selection of decoupling points in supply chains using a knowledge-based approach”, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part B-Journal of Engineering Manufacture, 222(11), 1529–1549, 2008. https://doi.org/10.1243/09544054JEM1165.
8. N. K. Dev, R. Caprihan, S. Swami, “Strategic positioning of the push-pull boundary within a supply chain: An ordering policy co-ordination perspective”, Operations and Supply Chain Management-An International Journal, 5(1), 42–53, 2012. https://doi.org/10.31387/oscm0110073.

9. S. Mahapatra, D. Z. Yu, F. Mahmoodi, “Impact of the pull and push-pull policies on the performance of a three-stage supply chain”, International Journal of Production Research, 50(16), 4699–4717, 2012. https://doi.org/10.1080/00207543.2011.637091.
10. S. H. Kim, J. W. Fowler, D. L. Shunk, M. E. Pfund, “Improving the push–pull strategy in a serial supply chain by a hybrid push–pull control with multiple pulling points”, International Journal of Production Research, 50(19), 5651–5668, 2012. https://doi.org/10.1080/00207543.2012.656332.
11. Y. H. Huang, Z. Huang, “On building a push-pull supply chain of iron and steel scrap”, Advanced Materials Research, 864-867, 1959–1962, 2014. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.864-867.1959.
12. L. Guojia, W. Dingwei, “Design and simulation on RFID-enabled hybrid Pull/Push control strategy for multi-echelon inventory of supply chain”, Proceedings of the 26th Chinese Control and Decision Conference (CCDC), Changsha, China, 31 May–02 June 2014, pp. 4323–4328. https://doi.org/10.1109/CCDC.2014.6852940.
13. M. C. Chen, Y. H. Hsiao, H. Y. Huang, “Semiconductor supply chain planning with decisions of decoupling point and VMI scenario”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Systems, 47(5), 856–868, 2017. https://doi.org/10.1109/TSMC.2016.2521740.
14. K. Iacocca, M. Liberatore, “An empirical study of service postponement: locating the push–pull boundary”, International Journal of Production Research, 56(12), 4100–4114, 2018. https://doi.org/10.1080/00207543.2018.1436786.
15. J. Y. Lin, M. M. Naim, V. L. M. Spiegler, “Delivery time dynamics in an assemble-to-order inventory and order based production control system”, International Journal of Production Economics, 223, 107531, 2020. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.107531.
16. S. R. Pournamazi, R. G. Yaghin, F. Jolai, “Positioning push–pull boundary in a hesitant fuzzy environment”, Expert Systems, 38(2), e12616, 2021. https://doi.org/10.1111/exsy.12616.
17. J. D. Abbey, V. D. R. Guide Jr, G. C. Souza, “Delayed differentiation for multiple lifecycle products”, Production and Operations Management, 22(3), 588–602, 2013. https://doi.org/10.1111/j.1937-5956.2012.01370.x.
18. J. Lin, L. Zhou, V. L. M. Spiegler, M. M. Naim, A. Syntetos, “Push or Pull? The impact of ordering policy choice on the dynamics of a hybrid closed-loop supply chain”, European Journal of Operational Research, 300(1), 282–295, 2022. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.10.031.
19. İ. N. Yiyit, L. Görkemli, “Kapalı döngü tedarik zincirinde itme ve çekme stratejilerinin karşılaştırılması”, III. International Science and Innovation Congress, Afyonkarahisar, Türkiye, 09–12 June 2022, 88–93.
20. Rockwell Automation, “Arena Simulation Software”, https://www.rockwellautomation.com/en-us/products/software/arena-simulation.html (31.12.2024).
21. S. A. Fraley, M. Oom, B. Terrien, J. Zalewski, “Design of experiments via Taguchi methods: Orthogonal arrays”, University of Michigan Chemical Process Dynamic and Controls Open Text Book, 2(3), 945-957, 2006. https://eng.libretexts.org/Bookshelves/Industrial_and_Systems_Engineering/Chemical_Process_Dynamics_and_Controls_(Woolf)/14%3A_Design_of_Experiments/14.01%3A_Design_of_Experiments_via_Taguchi_Methods_-_Orthogonal_Arrays (19.10.2026).
22. İ. N. Yiyit, “Kapalı döngü tedarik zincirinde itme çekme noktası kararı ve çeşitli dinamiklikler altında performans analizi”, Yüksek Lisans Tezi, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Kayseri, Türkiye, 2022.
23. Minitab LLC, “Minitab Statistical Software”, https://www.minitab.com/en-us/ (31.12.2024).