İnşaat Sektöründe Ekonomik Malzeme Yönetim Sisteminin Seçimi İçin Simulasyon Tabanlı Karar Destek Modeli

Abstract

Malzeme yönetim sisteminin performansının arttırılabilmesi için uygulanması önerilen yaklaşımlardan bir tanesi, inşaat malzemelerinin, şantiyeye küçük partiler halinde sıklıkla temin edilmesi ve bu yöntemle stokların azaltılmasıdır. Bir yüklenici inşaat firması, projenin daha en başında, bolluk miktarı (büyük, orta veya küçük), planlama yaklaşımına (iyimser, nötr veya kötümser), ve parti hacmine (büyük veya küçük) bağlı olarak değişen 18 değişik malzeme yönetim alternatifinden birini seçebilir. Bu araştırmada, yüklenici inşaat firmalarına, en düşük toplam envanter maliyetini oluşturacak olan bolluk miktarını, planlama yaklaşımını ve parti hacmini tavsiye edecek simülasyon tabanlı bir karar destek modeli geliştirilmiştir. Simülasyon tabanlı karar destek modelinin etkinliğini ispatlayabilmek amacıyla, tamamlanmış olan üç ticaret merkezi projesinden gerçek veriler elde edilmiş ve söz konusu malzeme yönetim sistemi alternatifleri için toplam envanter maliyeti hesaplanarak, bu modelin yüklenici inşaat firmasına ciddi miktarda bir mali fayda sağlayıp sağlamadığı gözlenmiştir. İncelenen projelerde, geliştirilen modelin uygulanması, yüklenici inşaat firmalarına %4,2-7,3’lük bir maliyet kazancı sağlamıştır.

The generally acknowledged rules of materials management are small orders (lot sizes), frequent deliveries, and reduced inventory in both raw material and work-in-progress. A contractor should be familiar with the impacts of lot size (large or small) and buffer size (large, medium or small) as governed by contractor’s scheduling practice (optimistic, neutral or pessimistic) in handling uncertainty and variability on the economics of the each material management alternative at the beginning of the project in order to make a decision on the most economical alternative that will be used throughout the project. The main objective of this study is to provide contractors with an objective and dynamic tool, namely a discrete event simulation model, to assist them in selecting the most economical materials management system by recommending buffer sizes, a scheduling practice, and lot sizes given the special conditions of the project at the beginning of the project. After the simulation-based decision support tool was completed, it was time to plug the actual data obtained from the completed three trade center projects into the simulation model and run the model. The case studies revealed that using the simulation-based decision support tool provided the contractor with a cost saving of 4.2-7.3% in the studied projects.