Dergiler / Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2005 / Cilt: 23 - Sayı: 2

Belirsiz ve Dinamik Talep Altında Malzeme İhtiyaç Planlaması İçin Bir Optimizasyon Modeli

An Optimizasyon Model for Material Requirement Planning Under Stochastic Dynamic Demand

Sayfa
235–256
Yayın Tarihi
2022-10-18
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)

Bu yöntemle, MRP’de optimum sonucu verecek sipariş miktarları ve zamanları tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Çok yaygın olarak kullanımına rağmen MRP sistemleri hala birçok zayıfığı bünyesinde taşımaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Birincisi, talepteki belirsizliğin MRP modellerine etkin şekilde katılmamasıdır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu yöntemle, MRP’de optimum sonucu verecek sipariş miktarları ve zamanları tespit edilmiştir.
🔬Tür:Deneysel Tarla Denemesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Çok yaygın olarak kullanımına rağmen MRP sistemleri hala birçok zayıfığı bünyesinde taşımaktadır. Birincisi, talepteki belirsizliğin MRP modellerine etkin şekilde katılmamasıdır. Belirsizlik gösteren talebin, olasılık dağılım fonksiyonu yerine, beklenen talep olarak MRP modelinde dikkate alınması, optimal çözümden sapmalara neden olmaktadır. İkinci sorun ise, MRP’de sistem sinirliliğidir; planlanan siparişlerin durağan olmaması durumudur. Üretim sürecinin bir aşamasındaki durağan olmama durumu tüm sistemi olumsuz etkilemektedir. MRP’deki zayıflıkları giderebilmek için Tarım-Kingsman’ın tek ve çok kademeli stok sistemleri için dinamik-stokastik talebi karşılamaya yönelik geliştirdiği matematiksel model MRP sistemlerine uyarlanmıştır. Bu yöntemle, MRP’de optimum sonucu verecek sipariş miktarları ve zamanları tespit edilmiştir. Hangi dönemde, hangi üst sınıra kadar sipariş verilmesi gerektiğini planlama ufkunun başında belirleyen Tarım-Kingsman’ın çalışması MRP sistemini de sinirlilikten uzaklaştıracak potansiyele sahiptir.

Abstract

Although MRP has advantages over statistical inventory control, it has some weak points. One is that uncertainty on demand cannot be added effectively to the MRP models. Another weakness is the system nervousness, which is the state of non-stagnancy of the planned orders. This situation in one step of production process affects the whole system. Mathematical model, aimed at meeting the dynamic-stochastic demand developed by Tarım-Kingsman for single and multi-level inventory systems, to eliminate the weaknesses in MRP, adapted to MRP. By this method, order amounts and periods determined those would give the optimum result. In addition, the study of Tarım-Kingsman that determines, at the beginning of the planning, up to which upper limit the orders have to be recieved has a potential to take the system nervousness away from the MRP system.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ULUPINAR, M., TARIM, Ş. A. (2022). Belirsiz ve Dinamik Talep Altında Malzeme İhtiyaç Planlaması İçin Bir Optimizasyon Modeli. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 23 - Sayı: 2, 235–256. https://ajindex.com/articles/533288

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. Acar, N. (1995)
  2. Malzeme İhtiyaç Planlaması, Ankara: Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, 323. Bookbinder J. and J. Tan (1988) "Strategies For The Probabilistic Lot-Sizing Problem With Service-Level Constarints", Management Science, 34, 1096-1108.
  3. Chrwan and J. Ho (1999) "Evaluating The Effectiveness of Using Lot-Sizing Rules to Cope with MRP System Nervousness", Production Planning And Control 10(2), 150-161.
  4. Chrwan and J. Ho. (2002) "Evaluating Dampening Effects of Alternative Lot-Sizing Rules to Reduce MRP System Nervousness", International Journal of Production Research, 40(11), 2633-2652.
  5. De Kok, T. and K.Inderfurth (1997) "Nervousness in Inventory Management: Comparison of Basic Control Rules", European Journal of Operational Research, 103, 55-82.
  6. Ho, C. J. (1989) "Evaluating The Impact of Operating Environments on MRP System Nervousness", 27(7), 1115-1135.
  7. Ho, C. J., W. K. Law and R. Rampal (1995) "Uncertainty-Dampening Methods for Reducing MRP System Nervousness", International Journal of Production Research, 33(2), 483-5-496.
  8. Orlicky, J. (1975) Materials Requirement Planning, 1st Ed. Mcgraw-Hill Inc., Newyork. Penlesky, R. J. and U. Wemmerlov (1989) "Open Order Due Date Maintenance in MRP Systems", Management Science, 35(5), 571-584.
  9. Sılver., A. Edward, Davıd, F. Pyke,. R. Peterson (1989) Inventory Management And Production Planning And Scheduling, New York. Srıdharan, V and W. L. Berry (1987) "Master Production Scheduling Make-to-Stock Products, a Framework For Analysis", International Journal of Production Research, 28(3), 541-558.
  10. Tarım Ş.A (1996) "Dynamic Lot-Sizing Models for Stochastic Demand in Single and Multi-Echelon Inventory Systems", A Thesis Submitted to The University of Lancaster for the Degree of Doctor of Philosophy. Tarım Ş.A. and B.G. Kıngsman (2004) "The Stochastic Dynamic Production/Inventory Lot-Sizingproblem With Service-Level Constraints", International Journal Production Ekonomics, 88, 105-119.
  11. Wacker, J.G. (1985) "A Theory of Material Requirements Planning (MRP): An Emperical Methodology to Reduce Uncertainty in MRP Systems." International Journal of Production Research, 23(4), 807-824.