SCM - Envanter Yönetimi
Tedarik zincirinin ana hedefleri altında görüldüğü gibi, TZY'nin temel amaçlarından biri, şirket içindeki ve genelindeki tüm faaliyetlerin ve işlevlerin verimli bir şekilde yönetilmesini sağlamaktır.
Tedarik zincirinde verimliliğin envanterdeki verimlilikle, daha kesin olmak gerekirse, envanter azaltımlarında verimliliği sürdürerek sağlanabileceği durumlar vardır. Envanter, verimli tedarik zinciri yönetimi için bir yükümlülük olarak görülse de, tedarik zinciri yöneticileri envanter ihtiyacını kabul ediyor. Bununla birlikte, yazılı olmayan kural, envanteri minimumda tutmaktır.
Stokları tedarik zincirinin ötesinde düzene sokmak ve envanter yatırımını mümkün olduğunca düşük tutmak amacıyla birçok strateji geliştirilir. Tedarik zinciri yöneticileri, envanter yatırımı nedeniyle stokları olabildiğince düşük tutma eğilimindedir. Stoklara sahip olmakla ilgili maliyet veya yatırım yüksek olabilir. Bu maliyetler, stok satın almak için gerekli olan nakit harcamaları, stokları elde etme maliyetlerini (başka bir şeye yatırım yapmak yerine stoklara yatırım yapmanın maliyeti) ve envanterin yönetimiyle ilgili maliyetleri içermektedir.
Envanterin Rolü
Envanterin tedarik zincirindeki rolünü anlamadan önce, üretici ile müşteri arasındaki samimi ilişkiyi anlamamız gerekir. Müşterileri idare etmek, taleplerini karşılamak ve üreticiyle ilişkiler kurmak, tedarik zincirlerini yönetmenin kritik bir bölümüdür.
İşbirliğine dayalı ilişki kavramının tedarik zinciri yönetiminin özü olarak işaretlendiğini gördüğümüz birçok örnek vardır. Bununla birlikte, tedarik zinciri ilişkilerinin, özellikle de ürün akışlarını içerenlerin daha derin bir analizi, bu ilişkilerin merkezinde envanter hareketi ve depolama olduğunu ortaya koymaktadır.
Yarısından fazlası envanterin satın alınmasına, transferine veya yönetimine dayanıyor. Bildiğimiz gibi envanter, tedarik zincirlerinde göze çarpan bir özellik olarak çok önemli bir rol oynamaktadır.
Envanterin tedarik zincirlerinde sahip olduğu en temel işlevler aşağıdaki gibidir:
- Talep ve arz dengesini sağlamak ve desteklemek.
- Tedarik zincirindeki ileri ve geri akışlarla etkin bir şekilde başa çıkmak.
Şirketlerin, yukarı akış tedarikçi değişimlerini ve alt müşteri taleplerini yönetmesi gerekir. Bu durumda şirket, müşterilerinin taleplerini tam olarak veya kesin olarak tahmin etmesi çok zor olan ve yeterli malzeme ve mal tedariğini sağlamak arasında bir denge kurması gereken bir duruma girer. Bu denge envanter yoluyla elde edilebilir.
Optimizasyon Modelleri
Tedarik zincirinin optimizasyon modelleri, pratik veya gerçek hayat sorunlarını matematiksel modele kodlayan modellerdir. Bu matematiksel modeli oluşturmanın temel amacı, nesnel bir işlevi maksimize etmek veya en aza indirmektir. Buna ek olarak, uygulanabilir bölgenin tanımlanması için bu konulara bazı kısıtlamalar eklenmiştir. Olası tüm çözümleri inceleyecek ve sonunda en iyi çözümü döndürecek verimli bir algoritma oluşturmaya çalışıyoruz. Çeşitli tedarik zinciri optimizasyon modelleri aşağıdaki gibidir -
Karışık Tamsayı Doğrusal Programlama
Karışık tamsayı doğrusal programlama (MILP), bazı kısıtlamalarla bir sistemin en iyi sonucunu elde etmek için kullanılan matematiksel bir modelleme yaklaşımıdır. Bu model, üretim planlama, nakliye, ağ tasarımı vb. Gibi birçok optimizasyon alanında yaygın olarak kullanılmaktadır.
MILP, sürekli ve tamsayı değişkenler tarafından oluşturulan bazı sınırlama kısıtlamaları ile birlikte doğrusal bir amaç fonksiyonunu içerir. Bu modelin temel amacı, amaç işlevi için en uygun çözümü elde etmektir. Bu maksimum veya minimum değer olabilir, ancak empoze edilen kısıtlamaların hiçbirini ihlal etmeden elde edilmelidir.
MILP'nin ikili değişkenler kullanan özel bir doğrusal programlama durumu olduğunu söyleyebiliriz. Normal doğrusal programlama modelleriyle karşılaştırıldığında, çözülmesi biraz zordur. Temelde MILP modelleri ticari ve ticari olmayan çözücüler tarafından çözülür, örneğin: Fico Xpress veya SCIP.
Stokastik Modelleme
Stokastik modelleme, bir dereceye kadar rastlantısallık veya öngörülemezliğin olduğu durumlarda verileri temsil etmek veya sonuçları tahmin etmek için matematiksel bir yaklaşımdır.
Örneğin, bir üretim biriminde, üretim süreci genellikle girdi malzemelerinin kalitesi, makinelerin güvenilirliği ve çalışanların yetkinliği gibi bazı bilinmeyen parametrelere sahiptir. Bu parametrelerin üretim sürecinin sonucuna etkisi vardır, ancak bunları mutlak değerlerle ölçmek imkansızdır.
Tam olarak ölçülemeyen bilinmeyen parametreler için mutlak değer bulmamız gereken bu tür durumlarda, Stokastik modelleme yaklaşımını kullanırız. Bu modelleme stratejisi, bu faktörlerin öngörülemezliğini dikkate alarak bu sürecin sonucunu belirli bir hata oranıyla tahmin etmeye yardımcı olur.
Belirsizlik Modellemesi
Gerçekçi bir modelleme yaklaşımı kullanırken, sistem belirsizlikleri hesaba katmalıdır. Belirsizlik, sistemin belirsiz özelliklerinin olasılıksal yapı ile modellendiği bir seviyede değerlendirilir.
Belirsiz parametreleri olasılık dağılımları ile karakterize etmek için belirsizlik modellemesi kullanıyoruz. Bağımlılıkları, Markov zinciri gibi girdi olarak kolayca hesaba katar veya beklemenin önemli bir role sahip olduğu sistemleri modellemek için kuyruk teorisini kullanabilir. Bunlar belirsizliği modellemenin yaygın yollarıdır.
İki Seviyeli Optimizasyon
Merkezi olmayan veya hiyerarşik bir karar verilmesi gerektiğinde, gerçek yaşam koşullarında iki seviyeli bir sorun ortaya çıkar. Bu tür durumlarda, birden fazla taraf birbiri ardına kararlar alır ve bu da kendi karlarını etkiler.
Şimdiye kadar, iki seviyeli sorunları çözmenin tek çözümü, gerçekçi boyutlar için sezgisel yöntemlerdir. Bununla birlikte, gerçek problemler için de optimal bir çözümü hesaplamak için bu optimal yöntemleri geliştirmek için girişimlerde bulunulmaktadır.