Envanter rotalama probleminin simülasyon ve büyük veri yaklaşımı ile analizi

Tedarik zincirlerinde envanter ve rotalama, şirketin hayatta kalması ve sürdürülebilirliği için anahtar unsurlardır. Uygun olmayan envanter kontrolü ve rotalama şirketin karlılığına ve pazar rekabetçiliğine zarar verecektir. Bu nedenle, envanter rotalama probleminin (IRP) çözümü, her bir tedarik zinciri üyesi için en uygun envanter seviyesini sağlamalı ve ayrıca periyotlar boyunca rotalama maliyetini en aza indiren etkili bir rota sağlamalıdır. Bu noktada, melez metodoloji, IRP'deki değişikliklerin riskini ve maliyetini en aza indirgeyebilmek için araştırmacıya imkan sağlamaktadır. Bu çalışmada IRP'yi çözmek için iki bölüm içeren yeni melez metodolojiler geliştirilmiştir. İlk bölümde, aralıklı, düzensiz ve çok düzensiz talebi içeren talep modelleri için üç farklı rotalama stratejisinin değerlendirildiği IRP'yi çözmek için simülasyon optimizasyonu ve yapay zeka tabanlı simülasyonu içeren yeni bir melez yöntem oluşturulmuştur. İkinci bölümde, müşteri değerlendirmelerini anlamlı bilgilere dönüştürmek ve değer yaratmak için büyük veri ve duygu analizi kullanılmıştır. Daha sonra, IRP'yi analiz etmek için yapay zeka ve simülasyon optimizasyonu kullanılmıştır. Melez metodolojiler tarafından elde edilen sayısal sonuçlar, dinamik ve stokastik IRP'nin, metot uygun şekilde kurulduğunda başarıyla çözülebileceğini göstermiştir.