dc.contributor.author | Ceren, Dirik | |
dc.date.accessioned | 2017-08-01T07:21:52Z | |
dc.date.available | 2017-08-01T07:21:52Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.date.submitted | 2017-05-31 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11655/3825 | |
dc.description.abstract | Due to economic, environmental and legal obligations, the concepts of product reuse
and remanufacturing have gained an important dimension both in industry and
academia. The fact that remanufactured products are identical to those produced by
conventional manufacturing distinguishes remanufacturing from other types of product
recovery. Many businesses perform manufacturing and remanufacturing activities
together, which causes some difficulties in production and inventory control.
One of the most important problems encountered in remanufacturing systems is the
adaptation of the classical economic lot sizing problem (ELSP) to the remanufacturing
systems. It is known that the economic lot sizing problem with returns (ELSPR), which
has a great importance in terms of balancing supply and demand in remanufacturing
systems, falls within the class of NP-hard complexity. In other words, it is not possible to
obtain the optimal solution of the problem with a computationally efficient algorithm.
Furthermore, assuming that both demand and return amounts are deterministic, the
applicability of ELSPR to real life conditions is limited. For this reason, the problem in
this thesis is addressed by the assumption that the demand and return amounts are
stochastic and non-stationary and a computationally efficient heuristic algorithm has
been developed for the solution of the problem by adapting the well-known Silver-Meal
(SM) heuristic to the remanufacturing systems. It is aimed to determine the inventory
plan that will minimize the total expected cost of holding, penalty and set-up costs by
deciding when and how much manufacturing and/or remanufacturing will be made for a
single product with a finite planning horizon. Finally, a large set of test has been produced
in which the various factors that could affect the performance of the algorithm accounted
for and the findings of the algorithm's operational effectiveness have been reached. | tr_TR |
dc.language.iso | tur | tr_TR |
dc.publisher | Sosyal Bilimler Enstitüsü | tr_TR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | tr_TR |
dc.subject | Karma Tamsayılı Programlama | tr_TR |
dc.subject | Mixed Integer Programming | |
dc.subject | Sezgisel Algoritmalar | |
dc.subject | Heuristic Algorithms | |
dc.subject | Stokastik Envanter Kontrolü | |
dc.subject | Stochastic Inventory Control | |
dc.subject | Yeniden Üretim | |
dc.subject | Remanufacturing | |
dc.title | Stokastik Talep ve Geri Dönüşlü Ekonomik Parti Büyüklüğü Problemi Üzerine Bir Çalışma | tr_TR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | tr_TR |
dc.description.ozet | Ekonomik, çevresel ve yasal zorunluluklar sonucunda ürünleri yeniden kullanma ve
yeniden üretim kavramları hem endüstride hem de akademik alanda önemli bir boyut
kazanmıştır. Yeniden üretilen ürünlerin, geleneksel üretim ile üretilen ürünlerle özdeş
olması yeniden üretimi diğer ürün geri kazanım türlerinden ayırmaktadır. Birçok işletme
üretim ve yeniden üretim faaliyetlerini birlikte yürütmekte ve bu durum üretim ve envanter
kontrolünde birtakım zorlukların ortaya çıkmasına neden olmaktadır.
Yeniden üretim sistemlerinde karşılaşılan en önemli problemlerden biri klasik Ekonomik
Parti Büyüklüğü Problemi (EPBP)’nin yeniden üretim sistemlerine uyarlanmasıdır.
Yeniden üretim sistemlerinde arz ve talebin dengelenmesi açısından büyük önem
taşıyan Geri Dönüşlü Ekonomik Parti Büyüklüğü Problemi (GD-EPBP)’nin NP-zor
karmaşıklık sınıfına dahil olduğu bilinmektedir. Diğer bir ifade ile problemin optimal
çözümünün hesapsal verimliliği yüksek bir algoritma ile elde edilmesi mümkün değildir.
Bunun yanı sıra, hem talep hem de geri dönen ürün miktarlarının deterministik yapıda
olduğunun varsayılması, GD-EPBP’nin gerçek hayat koşullarındaki uygulanabilirliğini
kısıtlamaktadır. Bu nedenle bu tez çalışmasında problem, talebin ve geri dönüşlerin
stokastik ve durağan olmayan bir yapıda olduğu varsayımı ile ele alınmış ve literatürde
yaygın olarak bilinen Silver-Meal (SM) sezgiseli yeniden üretim sistemlerine uyarlanarak
problemin çözümü için hesapsal açıdan verimli sezgisel bir algoritma geliştirilmiştir.
Sonlu planlama ufkuna sahip tek bir ürün için ne zaman ve ne kadar üretim ve/veya
yeniden üretim yapılacağına karar vererek; elde bulundurma, elde bulundurmama ve
kurulum maliyetlerinden oluşan toplam beklenen maliyeti minimize edecek olan envanter
planını belirlemek amaçlanmıştır. Son olarak, algoritmanın performansı üzerinde etkili
olabilecek çeşitli faktörlerin hesaba katıldığı geniş bir test seti üretilmiş ve algoritmanın
işlemsel etkinliği ile ilgili bulgulara ulaşılmıştır. | tr_TR |
dc.contributor.department | İşletme | tr_TR |
dc.contributor.authorID | 241219 | tr_TR |