Benzetim temelli bir yaklaşım ve doğrusal olmayan programlama ile envanter en iyileme önerisi

Abstract

Envanter kararları hemen her işletme için oldukça önemlidir. Envanterin elde bulundurulması ya da bulundurulmaması çok yüksek maliyetler oluşmasına sebep olabilir. Bu maliyetler işletmeler için rekabette dezavantajlar oluşturabilmektedir. Bazen doğru kararı belirlemek ve ilgili alanlarda bu kararları uygulamak zor olabilmektedir. Bu karar verme sürecine yardımcı bazı modeller bulunmaktadır. Envanter yönetimi modelleri olarak anılan bu modeller iki anahtar soruya -“ne zaman sipariş verileceği” ve “ne kadar sipariş verileceği”- cevap bulmaya yardımcıdır. Bu iki anahtar soruya cevap vermek için modeller matematiksel formüller barındırmaktadır. Bu çalışma bu sorulara, karmaşık matematiksel formüller olmadan cevap vermeyi amaçlamaktadır. Talebin tahmin edilmesi için Monte Carlo Benzetimi kullanılmıştır ve tahmin edilen bu veriler ile karı maksimize, zararı minimize etmek için maliyet hesaplamaları yapılmıştır. Envanter kararlarını en iyilemek için MS Excel Çözücü eklentisi içerisinde Doğrusal Olmayan Programlama kullanılmıştır. Ayrıca, talep ve maliyetlerin belirlenmesi için ikincil veriler kullanılmıştır. En iyileme süreci sonucunda karı maksimize eden sipariş miktarı ve tekrar sipariş noktası belirlenmiş ve test edilmiştir.

Inventory decisions are extremely crucial for almost any businesses. Holding or not holding inventory on hand can lead to excessive costs. These costs may create competitive disadvantage to the business. Sometimes it can be hard to determine the right decision and implement it to the related areas. There are some models to help this decision making process. These models are called inventory management models and they help to answer two key questions about inventory decisions -“when to order” and “how much to order”. To answer these two questions, models include some mathematical formulas. This study aims to answer these questions without any complicated mathematical formulas. Monte Carlo simulation has been used to forecast demand and through these forecasted data, cost calculations have been done in order to maximize profit or minimize loss. Non-Linear Programming in MS Excel Solver extension has been used to optimize inventory decisions. Moreover, secondary data sources have been used to determine demand and inventory costs. As a result of the optimization process, lot size and reorder point which maximize the profit have been determined and tested.