Journals / Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2020 / Cilt: 0 - Sayı: 66

PROCESS ANALYSIS IN MARITIME LOGISTIC PRICING ACTIVITIES WITH MONTE CARLO SIMULATION IN FUZZY ENVIRONMENT

BULANIK ÇEVRE ORTAMINDA MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE DENİZYOLU LOJİSTİĞİ FİYATLANDIRMA SÜREÇ ANALİZİ

Pages
22–41
Publication Date
2022-10-11
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The study provides a probability view with simulation and offers wider solutions in cases where the uncertainty increases, with fuzzy logic to estimate the duration of these processes; it contributes to the literature with the integration of the field of application of the study and the model approach.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Nowadays, increasing competition conditions show their effect in logistics sector as in all sectors.
📊
Key Findings & Data:In this study, it was aimed to analyse the pricing process in maritime logistics since a significant part of international freight transportation is carried out by sea.
💡
Conclusion & Impact:The study provides a probability view with simulation and offers wider solutions in cases where the uncertainty increases, with fuzzy logic to estimate the duration of these processes; it contributes to the literature with the integration of the field of application of the study and the model approach.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Nowadays, increasing competition conditions show their effect in logistics sector as in all sectors. Logistics processes contain many activities, including pricing. Although competition is not only a price-oriented process in logistics companies, when a holistic approach is taken, businesses will provide customer satisfaction in a more competitive environment. One of the most important functions of pricing is the supply of the most affordable price and the most suitable service to the sales department's price requests in the shortest time. However, the most important link in the supply chain is transportation. In this study, it was aimed to analyse the pricing process in maritime logistics since a significant part of international freight transportation is carried out by sea. In this study, the analysis of the pricing process in maritime logistics was performed by applying Monte Carlo simulation in the fuzzy time environment. Firstly, the pricing process was broken down into activities, and fuzzy times were assigned to these activities, and fuzzy times were defuzzied and analysed with the Monte Carlo simulation. The study provides a probability view with simulation and offers wider solutions in cases where the uncertainty increases, with fuzzy logic to estimate the duration of these processes; it contributes to the literature with the integration of the field of application of the study and the model approach.

Özet

Günümüzde artan rekabet koşullar tüm sektörlerde olduğu gibi lojistik sektöründe de etkisini göstermektedir.Lojistik süreçleri fiyatlandırma dahil olmak üzere pek çok aktiviteyi barındırmaktadır. Lojistik şirketlerinde rekabetsadece fiyat odaklı bir süreç olmamakla beraber bütüncül bir yaklaşım sergilendiğinde işletmeler daha rekabetçi birortamda müşteri memnuniyeti sağlayacaklardır. Fiyatlandırmanın en önemli fonksiyonlarından biri satışdepartmanının fiyat taleplerine en kısa sürede, en uygun fiyat ve en uygun servis hizmetinin tedarikidir. Bununyanında bir hizmet sektörü olarak lojistik sektörü dikkate alındığında, lojistikte fiyatlandırmanın önemini daha daarttırmaktadır. Bununla birlikte tedarik zincirinin en önemli halkası ulaşımdır. Bu çalışmada, uluslararası yüktaşımacılığının önemli bir kısmının denizyolu ile yapılması nedeniyle deniz lojistiğinde fiyatlandırma sürecininanaliz edilmesi amaçlanmıştır. Bu çalışmada bulanık süre ortamında Monte Carlo simülasyonu uygulanarak denizlojistiğinde fiyatlandırma sürecinin analizi yapılmıştır. Öncelikle fiyatlandırma süreci faaliyetlere ayrıştırılarak bufaaliyetlere bulanık süreler atanmış ve bulanık süreler durulaştırılarak Monte Carlo simülasyonu ile analiziyapılmıştır. Çalışma, simülasyon ile bir olasılık bakışı sağlaması ve bulanık mantık ile bu süreçlerin sürelerinintahminin bilinmezliğin arttığı durumlarda daha geniş çözümlerin sunmakta

🔖

Cite This Article

BAYAR, S., AKAN, E. (2022). PROCESS ANALYSIS IN MARITIME LOGISTIC PRICING ACTIVITIES WITH MONTE CARLO SIMULATION IN FUZZY ENVIRONMENT. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 0 - Sayı: 66, 22–41. https://ajindex.com/articles/492441

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (10)

  1. Akbudak, K. (2006). Tekstil sektöründe fiyatlandırma yöntemleri ve bir uygulama. Yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
  2. Avlijas, G. (2019). Examining the value of Monte Carlo simulation for project time management. Journal of Sustainable Business and Management Solutions in Emerging Economies, 24(1), 11-21. Bellman. R. E., & Zadeh. L. A. (1970). Decision- making in a fuzzy environment. Management Science, 17(4),141–164.
  3. Bonato, F. K., Albuquerque, A. A., & Paixao, M. A. S. (2019). An application of Earned Value Management (EVM) with Monte Carlo simulation in engineering project management. Gest. Prod., 26 (3), 1-15. Chopra S., & Meindl, P. (2016). Supply chain management strategy, planning, and operation (6 edt). London: Pearson Education Limited. Coşgun, Ö., Ekinci Y., & Yanık, S. (2014). Fuzzy rule-based demand forecasting for dynamic pricing of a maritime company. Knowledge- Based Systems, 70 (2014), 88-96.
  4. Demir, E., Huang, Y., Scholts, S., & Woensel T. V. (2015). A selected review on the negative externalities of the freight transportation: Modeling and pricing. Transportation Research Part E, 77 (2015), 95-114.
  5. Elbert, R., Scharf, K., & Reinhardt, D. (2017). Simulation of the order process in maritime hinterland transportation: the impact of order realese times. Proceedings of the 2017 Winter Simulation Conference, 3471 -3482. Erten, S. (2010). Lojistik süreç yönetimi bir kamu kurumu analizi. Yüksek lisans tezi,T.C. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı Sayısal Yöntemler ve Yönetim Bilimi Programı, İzmir.
  6. Gouri, R. L., & Srinivas, V. V. (2017). A fuzzy approach to reliability based design of storm water drain network. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 31(5), 1091-1106.
  7. Gudehus, T., & Kotzab, H. (2012). Comprehensive logistics. Berlin: Springer Science & Business Media. Guyonnet, D., Bourgine, B., Dubois, D., Fargier, H., Come, B., & Chilès, J. P. (2003). Hybrid approach for addressing uncertainty in risk assessments. Journal of Environmental Engineering, 129(1), 68-78.
  8. Hahn, G. J. (1972). Sample sizes for Monte Carlo simulation. I.E.E.E. Trans. Syst. Man Cybern., 2(5), 678-680.
  9. Hsieh, T. Y., Lu, S. T., & Tzeng, G. H. (2004). Fuzzy MCDM approach for planning and design tender’s selection in public office buildings. International Journal of Project Management, 22(7), 573–584.
  10. Hwang, B. N., Tsai, J., Yu, H. C., & Chang, S. C. (2011). An effective pricing framework