İşletme sorunlarının çözümünde markov karar süreçlerinin kullanılması ve bir uygulama

Teknolojik gelişmelerle yoğunlaşan rekabet ve değişen müşteri ihtiyaçları ile birlikte işletmelerin karar verme sürecinde belirsizlik artmaktadır. Yüksek düzeyde belirsizlik, geleceğe yönelik projeksiyonlar yapılırken daha objektif kararların verilmesini ve bu doğrultuda işletmelerin çeşitli yönetim bilimi tekniklerini de kullanmasını gerektirmektedir. Geleceğe yönelik planlar yapılırken belirsizlik içeren kararların verilmesinde stokastik yönetim bilimi tekniklerinden biri olan Markov Karar Süreçleri (MDP) yöneticilere destek sağlayabilmektedir. Literatürde işletmelerin pek çok kararına yönelik olarak MDP uygulamalarının gerçekleştirildiği çalışmalar olduğu görülmektedir.Kar maksimizasyonu, maliyet minimizasyonu gibi tek bir amaç ele alındığında MDP'lerinin çözümünde değer iterasyonu, politika iterasyonu ya da Doğrusal Programlama (LP) gibi pek çok yöntem kullanılabilmektedir. LP, diğer yöntemlere kıyasla, çeşitli sistem kısıtlarının da ele alınabilmesine imkan vermesi açısından karar vericilere daha fazla esneklik sağlamaktadır. Ancak, işletmelerin yoğun rekabet ortamında faaliyet gösterirken aldıkları kararlar, birden fazla ve çoğunlukla da birbiriyle çatışan amaçların eş zamanlı olarak ele alınmasını ve tüm bu amaçlara mümkün olduğunca yaklaşmayı sağlayan kararlar verilmesini gerektirmektedir. Çok amaçlı karar verme tekniklerinden biri olan Hedef Programlama (GP) yaklaşımı bu tür sorunların çözümünde kullanılabilmektedir. Çalışmada otomotiv yan sanayinde faaliyet gösteren bir işletmenin üretim/envanter sistemi MDP olarak modellenmekte ve problemin çözümüne yönelik GP modeli oluşturularak işletmenin üç hedefi bir arada ele alınmaktadır. Çalışmanın amacı stokastik yapıdaki çok amaçlı karar problemlerinin çözümü için MDP ve GP yaklaşımlarının bir arada kullanıldığı bütünleşik bir bakış açısı ortaya koymaktır.