Tedarikçi Yönetimli Stok İçin Bir Modelleme Ve Genetik Algoritma İle Çözüm Önerisi

Abstract

Bu çalışmada, son yıllarda tanınırlığı giderek artan bir tedarik zinciri işbirliği stratejisi “Tedarikçi Yönetimli Stok” araştırılmıştır. Tedarikçi Yönetimli Stok (VMI) uygulaması sonucunda oluşan değişiklikleri incelemek için iki aşamalı tek tedarikçi-çok alıcıdan oluşan bir tedarik zinciri yapısı göz önüne alınmıştır. VMI sisteminin en iyi işletim parametreleri bulunmaya çalışılmıştır. Tedarikçi ve alıcıları için üretim, dağıtım, sipariş verme ve depolama gibi faaliyetler ve ilgili maliyetler tek tek belirlenir. Belirli bir bölgede herhangi bir ürünün satış miktarı, satış fiyatından oldukça etkilenir. Bütün bu değerlendirmeler hesaba katılarak her alıcı için, tedarik zincirinin toplam faydasını eniyileyecek ikmal sıklığı ve satış miktarını bulmak amacıyla matematiksel bir model geliştirilmiştir. Sonrasında, en iyi satış fiyatı ve tedarikçi ile alıcı arasında farklı gelir paylaşımı oranları için kabul edilebilir sözleşme fiyatları, en iyi satış miktarı ve ikmal sayısı kullanılarak hesaplanmıştır. Bu doğrusal olmayan tamsayılı programlama problemini çözmek için bir Genetik Algoritma temelli sezgisel yaklaşım geliştirilmiştir. Model için girdileri belirledikten sonra sezgisel yöntem ile sonuçlar bulunup değerlendirilmiştir.

In this research, we investigate Vendor Managed Inventory, a widely discussed supply chain collaboration concept in recent years. We consider a two-echelon single vendor-multiple buyers supply chain to examine changes under VMI and to find out the optimal operating parameters of VMI system. We distinguish one by one the vendor and buyers’ operations and costs like production, distribution, order and stock maintenance. On the other hand, it is observed that the sales quantity of any product at a particular location is greatly influenced by its sales price. Taking into consideration all of these aspects, we formulate a mathematical model to find out the replenishment frequency and sales quantity for each buyer, which will optimize the joint total profit of the supply chain. Optimal sales price and acceptable contract price between the vendor and the buyer at different revenue share are derived from the optimal sales quantity and replenishment frequency. We propose a Genetic Algorithm based heuristic to find out the optimal operating parameters of VMI system.