Journals / Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2016 / Cilt: 34 - Sayı: 2

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN RİSK GÖZETEN KARAR MODELLERİ

Risk Averse Decision Models for Resilient Supplier Selection

Pages
53–78
Publication Date
2022-10-18
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)

Bu sayısal çalışmada ortalama kar, CVaR ve ortalama artık pişmanlık yöntemleri uygulanmıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmanın amacı arz talep dengesizliğinden dolayı tedarik zincirinde oluşacabilecek kesintilerin yıkıcı etkilerini azaltmak için karar modelleri sunmaktır.
📊
Key Findings & Data:Risk gözeten ve risk karşıtı farklı modeller sunulmuştur.
💡
Conclusion & Impact:Bu sayısal çalışmada ortalama kar, CVaR ve ortalama artık pişmanlık yöntemleri uygulanmıştır.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:newsvendor problem · supplier selection

Abstract

Bu çalışmanın amacı arz talep dengesizliğinden dolayı tedarik zincirinde oluşacabilecek kesintilerin yıkıcı etkilerini azaltmak için karar modelleri sunmaktır. Bu çalışmada birden çok güvenilir olmayan tedarikçisi olan “Gazeteci” problemi ele alınmıştır. Risk gözeten ve risk karşıtı farklı modeller sunulmuştur. Gelecekteki tüketici talebi ve tedarikçi güvenilirliği senaryolarla belirlenmiştir. Problemler optimizasyon amaçlı yazılımlarla kolayca çözülebilen “Doğrusal Programlama” yöntemi ile modellenmiştir. Yöneticilere tedarikçi seçimlerinde yol gösterici stratejiler üretmek amacı ile örnek bir sayısal çalışma da yapılmıştır. Bu sayısal çalışmada ortalama kar, CVaR ve ortalama artık pişmanlık yöntemleri uygulanmıştır.

Özet

Decision models provided by this study aim to help managers to find remedies to devastating supply chain disruptions that could be caused by a mismatch between volatile customer demand and unreliable supply. We considered the newsvendor problem where the firm has more than one suppliers who are not necessarily reliable. We have provided a range of decision models with risk neutral and risk averse objective functions. The model uses scenarios to represent uncertain events (specifying customer demand and supplier reliability). Linear Programming formulations are provided which can be easily solved using commercially available software. A sample numerical study is also carried out to provide valuable managerial insights for optimal sourcing behaviors of risk averse and risk neutral firms. In the numerical study, expected profit, CVaR and Mean Excess Regret models are selected for evaluation.

🔖

Cite This Article

UZUNGÖREN, Y. M. (2022). TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN RİSK GÖZETEN KARAR MODELLERİ. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 34 - Sayı: 2, 53–78. https://ajindex.com/articles/533040

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Agrawal, N., S. Nahmias (1997), “Rationalization of the Supplier Base in the Presence of Yield Uncertainty”, Production and Operations Management, (6), 291–308.
  2. Anupindi, R., R. Akella (1993), “Diversification under Supply Uncertainty”, Management Science, 39(8), 944–963.
  3. Artzner, P., F. Delbaen, J.M. Eber, D. Heath (1999), “Coherent Measures of Risk”, Mathematical Finance, 9, 203–28. Axsäter, S. (2006), Inventory Control, (2nd ed.), Springer, New York. Burke, G.J., J.E. Carrillo, A.J. Vakharia (2007), “Single versus Multiple Supplier Sourcing Strategies”, European Journal of Operational Research, 182(1), 95-112.
  4. Burke, G.J., J.E. Carrillo, A.J. Vakharia (2009), “Sourcing Decisions with Stochastic Supplier Reliability and Stochastic Demand”, Production and Operations Management, 18(4), 475-484.
  5. Chen, G., M. Daskin, M. Shen, S. Uryasev (2007), “The α Reliable Mean-Excess Regret Model for Stochastic Facility Location Modeling”, Naval Research Logistics, 53, 617-626.
  6. Christopher, M., H. Peck (2004), “Building the Resilient Supply Chain”, International Journal of Logistics Management, 15(2). Daskin, M.S., S.M. Hesse, C.S. Revelle (1997), “α-Reliable p-minimax Regret: A New Model for Strategic Facility Location Modeling”, Location Science, 5(4), 227-246.
  7. Elmaghraby, W.J. (2000), “Supply Contract Competition and Sourcing Policies”, Manufacturing and Service Operations Management, 2(4), 350–371.
  8. Gallego, G., I. Moon (1993), “The Distribution Free Newsboy Problem: Review and Extension”, Journal of the Operational Research Society, 44(8), 825–834.
  9. Gotoh, J., Y. Takano (2007), “Newsvendor Solutions via Conditional Value- at-risk Minimization”, European Journal of Operational Research, 179(1), 80–96.
  10. Hochreiter, R., G.C. Pflug (2007), “Financial Scenario Generation for Stochastic Multi-stage Decision Processes as Facility Location Problems”, Annals of Operations Research, 152(1), 257–272.
  11. Jammernegg, W., P. Kischka (2012), “Newsvendor problems with VaR and CVaR consideration,” T.M. Choi (ed.), Handbook on Newsvendor Problems: Models, Extensions and Applications, Springer-New York, 197-216.
  12. Khouja, M. (1999), “The Single-period (news-vendor) Problem: Literature Review and Suggestions for Future Research”, Omega, 27(5), 537–553.
  13. Kleywegt, A.J., A. Shapiro, T. Homem-de Mello (2001), “The Sample Average Approximation Method for Stochastic Discrete Optimization”, SIAM Journal on Optimization, 12, 479-502.
  14. Lau, H.S. (1980), “The Newsboy Problem under Alternative Optimizati