AI Summary & Key Takeaways
AI InsightResults of comparison showed that SMR policy generally has better performance to LUCR policy.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Purchasing problem is interested in supply of essential raw materials and equipments with required amount and necessary quality, at right time, with true price. Determining purchasing policies under uncertain environment conditions is a difficult problem. Analysis of systems which have stochastic factors with analytical approaches are impossible in many problem types for mathematical difficulties. The aim of this paper is to propose new policies for determining ordering periods and order sizes on a rolling horizon under demand and price uncertainties with a service level constraint. Least Unit Cost and Silver-Meal methods which are classical lot-sizing methods were revised for time varying purchasing price lot-sizing problem solution. Results of comparison showed that SMR policy generally has better performance to LUCR policy.
Özet
Satınalma problemi, gerekli hammadde ve malzemelerin istenen kalitede, istenen miktarda, istenen fiyatta ve istenen zamanda temin edilmesi ile ilgilidir. Belirsiz çalışma koşullarında satınalma politikalarının belirlenmesi güç bir problemdir. Belirsizlik içeren sistemlerin belirgin yaklaşımlar ile modellenmesi çoğu problem için mümkün değildir. Bu çalışmanın amacı, dönen planlama ufkunda belirsiz fiyat ve talep koşulları altında hizmet düzeyi kısıtı altında sipariş verme dönemlerini ve sipariş miktarlarını belirleyen politikaları sunmaktır. Bu amacı gerçekleştirmek için En Düşük Birim Maliyet ve Silver Meal yöntemleri probleminin çözümü için uyarlanmıştır. Uyarlanmış En Düşük Birim Maliyet ve Uyarlanmış Silver Meal yöntemleri çalışmada sunulmuştur. Karşılaştırma sonuçlarına göre, SMR satınalma politikasının LUCR politikasına göre genelde daha iyi performans göstermiştir.