KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2009 / Sayı: 32

TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI

Ali ÖZDEMİR
Gökhan SEÇME
Sayfa
219–237
Yayın Tarihi
2015-05-14
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Her bir model ile hangi arz merkezinden hangi talep merkezine ne kadar maliyetle tasıma olduğu tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Yeni is çevresindeki belirsizlikler dikkate alındığında; isletmelerin, maliyetlerde, taleplerde ve kapasitelerde meydana gelebilecek belirsizlikleri etkin yönetmesi gerekmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Karar alma süreçlerindeki bu durum karar vericileri sübjektiflik altında karar almaya mecbur bırakmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Her bir model ile hangi arz merkezinden hangi talep merkezine ne kadar maliyetle tasıma olduğu tespit edilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Ulaştırma Problemi · Bulanık Kümeler · Tedarik Zinciri Ağları

Özet

Yeni is çevresindeki belirsizlikler dikkate alındığında; isletmelerin, maliyetlerde, taleplerde ve kapasitelerde meydana gelebilecek belirsizlikleri etkin yönetmesi gerekmektedir. Karar alma süreçlerindeki bu durum karar vericileri sübjektiflik altında karar almaya mecbur bırakmıştır. Bu çalışmada tedarik zincirlerinde işletme problemlerinden ulaştırma problemi ele alınarak bu problemde meydana gelebilecek belirsizlikler bulanık doğrusal programlama yöntemi ile çözülmeye çalışılmıstır. Ele alınan problemde sadece amaç fonksiyon katsayılarının bulanık olması (maliyetlerin bulanıklığı), sadece sağ taraf sabitlerinin bulanık olması (taleplerin ve kapasitelerin) ve hem amaç fonksiyonun hem de sağ taraf sabitlerinin bulanık olması sonucunda elde edilen modeller incelenmiştir. Her bir model ile hangi arz merkezinden hangi talep merkezine ne kadar maliyetle tasıma olduğu tespit edilmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÖZDEMİR, A., SEÇME, G. (2015). TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı: 32, 219–237. https://ajindex.com/articles/119118

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (9)

  1. ARMSTRONG J.; (2004) “Using Fuzzy Math Programming to Manage Risk in the Supply Chain” http://www.algorithmist.net/schain.html Çevrimiçi: Mayıs 2007 BELLMAN R.E. ve L.A. ZADEH; (1970), “Decision-Making in a Fuzzy Environment”, Management Science, 17, ss.141–164. BENITA M. ve M. BEAMON; (1998), “Supply Chain Design and Analysis: Models and Methods. International Journal of Production Economics, 55, ss.281– 294. BUCKLY J.J.; (1988), “Possibilistic Linear Programming With Triangular Fuzzy Num- bers”, Fuzzy Sets and Systems, 26, ss.135–138. CHANAS S. ve D. KUCHTA; (1996), “A Concept of The Optimal Solution of The Transportation Problem With Fuzzy Cost Coecients”, Fuzzy Sets and Sys- tems, 82, ss. 299–305.
  2. CHEN, Chen-Tung, ve Sue-Fen HUANG; (2006), “Order-Fullfillment Availabelity Analysis İn The Supply-Chain System With Fuzzy Operation Times”, Interna- tional Journal of Production Economics, 101, ss.185-193.
  3. CHRISTOPHER, M.; C. M. MAGRILL ve G. WİLLS; (1998), “Educational Develop- ments For Marketing Logistics”, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management. 28(4), ss.234-241.
  4. COOPER, M.C. ve LAMBERT D.M.,(2000)“Issues in Supply Chain Manage ment”, Industrial Marketing Management, 29(1), ss.65-83.
  5. DEJONCKHEERE, J.; S.M. DISNEY, M.R. LAMBRECHT ve D.R. TOWILL; (2002)“Transfer Function Analysis Of Forecasting İnduced Bullwhip İn Supply Chains”,International Journal Production Economics, 76, ss.133– 144. DOLGUI, A. ve M.A. OULD-LOULY; (2002), “A Model For Supply Planning Under Operation Time Uncertainty”, International Journal Production Economics, 78, ss.145–152.
  6. DUBOIS, D.; H., FARGIER ve V. GALVAGONON; (2003), “On Latest Starting Times And Oats in Activity Networks With Ill-Known Durations”, European Jour- nal of Operational Research, 147, ss.266–280.
  7. JUKKA, K.; L., ANTTI ve T. MARKKU; (2001), “An Analytic Approach To Supply Chain Development”, International Journal Production Economics, 71, ss.145–155. JULIEN B.; (1994), “An Extension To Possibilistic Linear Programming”, Fuzzy Sets and Systems, 64, ss.195–206.
  8. KAUFFMANN, A. ve GUPTA M.M.; (1988), Fuzzy Mathematical Models in Engi- neering and Management Sciences, Elsevier Science Publishers B.V., Net- herlands. LEE, H.L.; V. PADAMANABHAN ve S. WHANG; (1997), “Information Distortion in A Supply Chain:The Bullwhip Effect”, Management Science, 43, ss.546-565.
  9. MIN, H. ve G. ZHOU; (2002), “Supply Chain Modeling: Past, Present And Future”, Computers and Industrial Engineering, 43(1/2), ss.2