Optimizing manufacturing parts sourcing to coordinate supplier shipments with the production schedule

Üretim parçalarının tedariğinin üretim planlamasıyla birlikte koordinasyonu sağlanarak yapılması, seri üretim sistemlerinin sürerli devamlılığında önemli bir rol oynamaktadır. Bu tezde çalışılan problemlerle Türkiye'de faaliyet gösteren bir otobüs üreticisinin tedarik zinciri incelenirken karşılaşılmıştır. İlk problem sevkiyattaki düzensizlik, ikinci problem tedarikçinin değişken sevkiyat miktarı ile ilgilidir. Bu iki tespit için üretim parçalarının sipariş verme kararları eniyilenmektedir.Tezin ilk kısmında çok dönemli planlama çevreninde, üretim planlamasını sağlamak amacıyla tek tedarikçiden çok sayıda ürünün tedariğini gerçekleştiren üreticiler için sipariş büyüklüğünün belirlenmesi problemi üzerine çalışılmaktadır. Sevkiyat maliyetlerinin üretici tarafından ödendiği sistemlerde, üretici en iyi sipariş çizelgesini belirlerken aynı zamanda sevkiyat çizelgesini de kontrol altında tutmak istiyor. Verilen siparişleri taşımak için kullanılacak araçlar sipariş verildikten hemen sonra gönderilmek yerine, tam dolu olmayan araçların sevkiyatını ertelenebilme seçeneğini göz önünde bulunduruyoruz. Bir sonraki sevkiyat dönemine ertelenmiş olan ürünler için üretici kendi deposunda emniyet stoğu olarak tuttuğu ürünleri kullanabilmektedir. Önerilen politika altında üretici tarafından ödenen sevkiyat ve stokta tutma maliyetlerini enküçükleyen bir karmaşık tamsayı programlama modeli geliştirdik ve bu modeli kullanarak en iyi sipariş ve sevkiyat planını buluyoruz. Kısmi olarak ertelenmiş sevkiyattan doğabilecek maliyet ve hizmet kalitesi analizleri, bir otobüs üreticisinden alınmış verilerle ve benzetim koşumlarıyla yapılmıştır. Talep yüzünden sık ve küçük miktarlarla yapılması gereken sevkiyat sistemlerinde, önerilen politika daha verimli sonuçlar vermektedir.Tezin ikinci kısmında rassal tedarik ortamında dinamik sipariş büyüklüğünün belirlenmesi problemi üzerinde çalışılmaktadır. Tedarikçi her sipariş döneminde verilen siparişin rassal olarak belirlenmiş bir bölümünü üreticiye göndermektedir. Sipariş sistemini geliştirmek için üreticinin planlama dönemi boyunca verdiği siparişlerin ve elde ettiği miktarların bilgisini kullanarak tedarikçisinin rassallığını tahmin etmeye çalıştığı bir modelleme öneriyoruz. Bu sebeple dinamik sipariş büyüklüğünün belirlenmesi problemine tedarikçinin yeterliliğini güncelleyen bir Bayes güncellemesi modeli geliştirdik. Üretici planlama döneminin başında tedarikçinin yeterliliği ile ilgili olarak her hangi bir bilgi bilmemektedir. Daha önceki periyotlarda elde edilen başarılı ve başarısız sipariş miktarlarını kullanarak tedarikçinin yeterliliği tahmin edilmeye çalışılıyor. Önerdiğimiz modelin performansının nasıl olduğunu göstermek için Tam Bilgi ve Hiçbir Bilgi durumlarıyla toplam maliyetleri karşılaştırdık. Tam Bilgi durumunda, tedarikçinin gönderdiği miktarlar verilen sipariş miktarı ve tedarikçi yeterlilik parametresine bağlı olarak Binom dağılım ile belirlenmektedir. Tam Bilgi durumunda üretici tedarikçinin yeterlilik parametresini bilmekte ve sipariş miktarlarını ona göre belirlemektedir. Hiçbir Bilgi durumunda gelen miktarlar yine Binom dağılımla belirlenmekte ancak tedarikçinin yeterlilik parametresi üretici tarafından bilinmemektedir. Hesaplamalı deneylerle, önerdiğimiz Bayes güncellemesinin Hiçbir Bilgi durumundan çok daha iyi toplam beklenen maliyet verdiğini göstermekteyiz ve aynı zamanda Bayes güncellemesinin önerildiği model sonuçlarının Tam Bilgi durumuna çok yakın değerler vermektedir. Belirtilen üç durum için de dinamik programlama modelleri çözülmektedir. Önerilen yaklaşım ile dinamik programlamadaki durum kümesinin boyutu problem büyüdükçe Tam ve Hiçbir Bilgi durumlarına göre daha hızlı büyümektedir. Çözüm zamanındaki büyümeyi azaltabilmek için durum kümesini küçülten ve daha büyük problemlerin çözülmesini sağlayan bir yaklaşık çözüm modeli geliştirdik.