Depo Tasarım Sorunu Analizi: Bir Analitik Ağ Süreci Uygulaması

Abstract

Bu çalışmada, depo tasarım sorunu Analitik Ağ Süreci (AAS) yaklaşımı kullanılarak analiz edilmiştir. Sorun stratejik seviyede ele alınarak planlama ve kontrol politikalarının belirlenmesi ve depo sistemlerinin seçimine ilişkin kararlar üzerinde durulmuştur. Yazın taraması ve uzmanlarla yapılan görüşmeler sonucunda depo tasarımına ilişkin bileşenler, elemanlar ve bunların arasındaki ilişkiler belirlenmiştir. Elemanların etkiledikleri kavrama göre ikili olarak karşılaştırmalarının yapılabilmesi için hazırlanan sorular uzmanlar tarafından cevaplanmıştır. Elde edilen veriler Super Decisions programına girilerek bileşen matrisi, ağırlıklandırılmamış süper matris, ağırlıklandırılmış süper matris ve sınır matris elde edilmiştir. Çalışma sonucunda elde edilen veriler sayesinde depo tasarımında etkili olan elemanların öncelikleri belirlenmektedir. Bu veriler depo sistemi ve politika seçimi ile ilgili kararların verilmesinde ve bu kararlar üzerinde daha etkili olan elemanların belirlenmesinde depo tasarımcısına yol göstermektedir.

In this study, warehouse design problem is analyzed using Analytic Network Process (ANP). Problem is considered at strategic level and decisions related to determination of planning and control policies and selections of appropriate equipments are examined. Components and elements of warehouse design problem and the interactions among them are determined with literature survey and expert interviews. Questions prepared for making paired comparisons of elements relative to concepts affected are answered by experts. Data obtained are input to Super Decisions program and cluster matrix, unweighted supermatrix, weighted supermatrix and limiting supermatrix is obtained from Super Decisions. By the data obtained with this study, the priorities of the elements effective at warehouse design are determined. These data guide warehouse designer with decision making about issues related with warehouse system and policies selection and determining the elements which are more effective over these decisions.