AI Summary & Key Takeaways
AI InsightFinally the feasibility of applying the proposed model in real world has been demonstrated.\r\n
📌 3 Key Takeaways
Abstract
\r\n Aggregate Production Planning (APP) aims at evaluating and balancing the work force and inventory levels, regular and overtime production quantities, backordering levels and subcontract requirement as a whole in the process of taking midterm planning decisions. However market demands, available resources, capacities and related production costs are often uncertain under the changing environmental conditions. Therefore, in this study multi-objective, multi-product and multi-period fuzzy APP problem that is able to reflect real-world features and which does not ignore its uncertainties and ensures decision makers' participation in decision making process by interacting with them during the solution process, has been considered. Interactive Possibilistic Linear Programming (i-PLP) model has been proposed for solving the problem. Finally the feasibility of applying the proposed model in real world has been demonstrated.\r\n
Özet
\r\n Bütünlesik Üretim Planlaması (BÜP), orta dönemli planlama kararlarının alınmasında isgücü ve stok düzeylerinin, normal ve fazla mesai üretim miktarlarının, ertelenen siparis miktarlarının ve taseron gereksiniminin bir bütün olarak degerlendirilmesini ve dengelenmesini amaçlamaktadır. Ancak degisen çevre kosulları altında piyasa talepleri, mevcut kaynaklar, kapasiteler ve ilgili üretim maliyetleri çogunlukla belirsizdir. Dolayısıyla bu çalısmada, gerçek hayatta karsılasılan durumları yansıtabilen, belirsizlikleri göz ardı etmeyen, karar verici ile çözüm süreci boyunca etkileserek onun da karar sürecine katılımını saglayan çok amaçlı, çok ürünlü ve çok dönemli bulanık bir BÜP problemi dikkate alınmıstır. Problemin çözümü için bir Etkilesimli Olabilirlikçi Dogrusal Programlama (EODP) modeli önerilmistir. Son olarak önerilen modelin gerçek hayatta uygulanabilirligi gösterilmistir.\r\n