BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMASININ HEDEF PROGRAMLAMAYLA OPTİMİZASYONU VE DENİZLİ İMALAT SANAYİİNDE UYGULANMASI

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMASININ HEDEF PROGRAMLAMAYLA OPTİMİZASYONU VE DENİZLİ İMALAT SANAYİİNDE UYGULANMASI"

Transkript

1 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMASININ HEDEF PROGRAMLAMAYLA OPTİMİZASYONU VE DENİZLİ İMALAT SANAYİİNDE UYGULANMASI ÖZ Arzu ORGAN* İrfan ERTUĞRUL** Seçil GÜLEÇ GÜREL*** Günümüzde, işletmeler açısından üretim planlama ve ontrol fonsiyonu hayati önem taşımatadır. İş reabetinin artan armaşılığı ve müşteri memnuniyeti işletmeleri yüse alite düzeyine ve maliyet minimizasyonuna yöneltmiştir. Böyle bir reabet ortamında üretim planlama ve ontrol sistemlerine verilen değer günden güne artmatadır. Bütünleşi üretim planlama, üretim planlama ve ontrol çalışmalarında ullanılan araçlardan biridir. Bütünleşi üretim planlama ile üretim hızları, işgücü düzeyleri, fazla mesai ve diğer ontrol edilebilir değişenler ayarlanara, öngörülmüş talep en iyi biçimde arşılanmaya çalışılır. Bütünleşi üretim planlamasında yer alan birden ço ve armaşı amaçları çözümleme için, hedef programlama yöntemi geliştirilmiştir. Bu çalışmada hedef programlama ile firmanın öncelileri belirlenip, buna uygun matematisel modeller geliştirilmiştir. Matematisel modellerde ullanılan parametrelere ait veriler, uygulamanın yapıldığı firmadan elde edilmiştir. Firmanın ar ve maliyet hedeflerine ulaşabilmesi için, üretilmesi gereen ürün mitarları ve işgücü değerleri göz önünde bulundurulara model urulmuş ve Winqsb programı ullanılara optimum çözüme ulaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Bütünleşi Üretim Planlama, Optimizasyon, Hedef programlama JEL Sınıflaması: C02, C44, C60 OPTIMIZATION OF INTEGRATED PRODUCTION PLANNING WITH TARGET PROGRAMMING AND MANUFACTURING INDUSTRY APPLICATION OF DENİZLİ ABSTRACT Today, businesses are vital in terms of production plannning and control function. The increasing complexity of business competition and customer satisfaction, firms are directed high quality levels and cost minimization. In such a competitive environment, the value of production planning and control systems is increasing day by day. Aggregate production planning, production planning and control is one of the tools used in the wor. Aggregate production planning and production rates, worforce levels, overtime and other variables can be controlled by adjusting the best way to meet the prescribed demand tries. The aim of the process, reduce the cost expenses. Aggregate production planning and multiple objective programming methods have been developed to analyze complex objectives.in this study an integrated production planning in an enterprise, to achieve the goal programming method was used for multiple purposes. Goal programming with the business priorities identified by developing an appropriate mathematical models, the optimal solution has been reached. Mathematical models of the application data of the parameters used were obtained from the entity. Finding the results, conclusions were reached using Winqsb program. Keywords : Integrated Production Planning, Optimization, Goal Programming JEL Classification : C02, C44, C60 * Yrd. Doç. Dr., Pamuale Üniversitesi, İ.İB.F. İşletme Böl., ** Doç. Dr., Pamuale Üniversitesi, İ.İ.B.F. İşletme Böl., *** Pamuale Üni. Sosyal Bil. Ens. Sayısal Yöntemler Yüse Lisans Proğ.

2 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL 97 GİRİŞ Küresel pazarlarda reabet edebilme için; maliyetlerin düşürülmesi, alitenin yüseltilmesi ve ürünlerin toplam üretim zamanlarının azaltılması geremetedir. Bu durumların yerine getirilebilmesi için üretim sistemlerindei arar verme süreçlerinin geliştirilmesi geremetedir. Bütünleşi üretim planlama süreci, her bir ürün için detaylandırılmış apasite aynaları ve malzeme ihtiyaçlarına gere duymadan, üretimi toplu düzeyde ele alır. Bütünleşi planlama probleminin çözümü, belirlenen planlama döneminde belenen maliyetin en aza indirilmesini içerir. Kullanılan metotlar ve yöntemler maliyet alemlerinin en aza indirilmesi için gereli çabayı göstermeye çalışır. Metotlar işletmeye yöneli amaç ve stratejilere dayanır. Bütünleşi üretim planlamada ullanılan birço yöntem bulunmatadır. Ço amaçlı arar verme için ullanılan en yaygın yöntemlerden biri hedef programlamadır. Hedef programlama, doğrusal programlamanın daha fonsiyonel bir şelidir. Hedef programlamanın en önemli özelliği, birbiri ile zıt yönetimsel problemleri içeren çolu hedefleri, hedeflerin önem derecelerine göre atayabilmesidir. Bu çalışma, 3 bölümden oluşmatadır. Birinci bölümde bütünleşi üretim planlamadan bahsedilmiş, iinci bölümde bütünleşi üretim planlama yöntemlerinden hedef programlama yöntemi anlatılmıştır. 3. bölümde ise uygulama bölümü yer almıştır. Uygulamada, ip üretimi yapan bir firmanın hedef verilerini ullanara, hedeflerine ne derece ulaşabileceği hedef programlama yöntemiyle araştırılmış ve uygulama sonucu elde edilen bulgular yorumlanmıştır. 1. BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMA Bütünleşi Üretim Planlama (BÜP); talep tahminleri, envanter seviyeleri, sipariş mitarları, işgücü seviyeleri, üretim merezlerinin apasiteleri, malzeme temin edilebilirliği, üretim standartları, maliyet standartları ve yönetim politiaları gibi verilerden yararlanılara uygun aynaların bir araya getirilmesi sonucu envanter ve üretim maliyetlerinin belenen değerini minimize eden üretim planının oluşturulması işlemidir (Yılman, 2007:4). BÜP, üç aydan bir yıla adar yapılan üretim planlamasıdır. Kapasite sabit tutulup uzun dönem planlarına uygun olaca planlamalara gidilir. Dönemsel talep tahminleri, mevcut üretim aynaları göz önüne alınara bütünlülü bir plan yapılır. Bütünsel planlamada ullanılan ölçütler ton, adım-saat, müşteri sayısı gibi somut ölçülerdir (Şengül, 2007 s:158). BÜP, üretimin envanter ararlılığı, envanter ve planlama döneminde değişen talep ihtiyaçlarının arşılanması için iş gücü düzeyleri ile ilgilenir (Gallego, 2001:1). BÜP, 3 aydan 12 ay boyunca tahmin edilen talebi yerine getirebilece uygun apasiteyi ve müşteri siparişlerindei dalgalanmaları içerir (Wang ve Liang, 2004:17-41). BÜP sisteminin amacı, son talebin belirlenmesiyle bu talebi uygun imalat planlarına dönüştürere, malzemenin detaylı planlamasını oluşturma, apasiteyi belirleme ve bunların sonucunda çizelgeleme ve satın alma faaliyetlerini yürütece biçimde, bütünleşi bir sistem urmatır. Bu işlemler sonucunda, envanter mitarının azalması, apasite ullanım oranının artması ve imalat süresinin ısalması gibi faydalar sağlanmatadır. Değişen talebe ve buna bağlı olara değişen ürün tiplerine sahip olan bir işletmede imalat aynalarını etin ullanaca bir biçimde bütünleştirilmesi gereir. Taleple başlayan BÜP sistemi faaliyetleri atölyede çizelgeleme ve ontrolle sona erer. BÜP sistemi faaliyetlerinde en önemli nota; müşteri istelerinde veya taleptei değişimlere ilave olara imalatta meydana gelebilece tezgâh, donanım arızaları, dolayısıyla apasite

3 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s ayıplarına arşı hızlı bir cevap verme sistemi urmatır (Torul vd, 2005: 6). Bütünleşi üretim planlamasının yapısı Şeil 1. de gösterilmetedir. Şeil 1. Bütünleşi Üretim Planlamasının Yapısı (Yılman, 2007:12) BÜP, ürün çeşitliliğine göre toplam pazarı arşılama için ihtiyaç duyulan üretim, sto ve iş gücü seviyelerinin belirlenmesi ile ilgilenmetedir. Benzer ürün maliyetleri ile ürün grupları ve taleptei mevsimsel değişim, bir ürün tipi halinde gruplandırılır. BÜP, üretim yönetimi sistemi içinde önemli düzeyde planlama faaliyetidir. Ana üretim planı, apasite planı, ve malzeme ihtiyaç planını hiyerarşi bir şeilde BÜP e bağlıdır (Fung vd, 2003:302). BÜP ün uygulanması çeşitli aşamalardan oluşmatadır. Bu aşamaları şu şeilde sıralama mümündür: Her mal için bir satış tahmini yapılması. Bu tahmin genellile haftalı, aylı veya üç aylı dönemlerde ve orta dönemde satılaca mal mitarını içerir. Mal veya hizmetlerin hepsi için yapılan tahminler toplanara bir işletme için te bir toplam talep halinde değerlendirilmesi. Toplam talep her bir zaman periyodu için işçi, maine, malzeme vb. diğer elemanlar şelinde üretim apasitesine dönüştürülmesi, Toplam talebi arşılama için gereli olan üretim apasitesini oluşturma için alternatif aynalar aranması ve geliştirilmesi Alternatif apasite planları arasından, toplam talebi arşılayaca ve işletmenin amaçlarına uygun olan plan seçilir (Levin vd, 1989). BÜP, şiretlerin insan ve eipman aynalarını tahmin edilen müşteri taleplerini arşılama üzere en iyi şeilde ullanma için çalışır. BÜP hazırlama için öncelile ürünlerin sınıflandırılması geremetedir. Sınıflandırılmış ürünlerde BÜP ün oluşturulması için birço metot ullanılabilir (Vural, 2005). BÜP ü çözme için bir ço yöntem vardır. Bu yöntemlerden belli başlıçaları aşağıdai şeilde sıralanabilir (Demir ve Gümüşoğlu, 2003:462): 1-İnisiyatif Yalaşımı

4 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL 99 2-Grafisel Yöntem ya da Çizelgeleme Yöntemi 3-Matematisel Yalaşımlar a. Doğrusal programlama b. Ulaştırma modeli c. Hedef programlama, olara sıralanabilir. 2. HEDEF PROGRAMLAMA Yaşadığımız dünyada aynaların ıtlığı ve eldei bilgilerin yetersizliği nedeniyle, her zaman arar vericilerin tercihlerini temsil eden güvenilir matematisel modelleri urma çoğu zaman olanasızdır. Bazı şiret yönetimleri toplam arın masimumu veya toplam maliyetin minimumu gibi te amaçtan ziyade ço farlı amaçlar üzerinde odalanır. İşte bu durumlarda ço riterli arar verme yalaşımı gerelidir. Ço ölçütlü arar vermede ayda değer sayıda teniler geliştirilmiş olup bunlardan en ilgi çeenlerden birisi hedef programlamadır (Öztür,2009:273). Hedef programlama (HP), ço sayıda hedef veya amaçların olduğu doğrusal programlama (DP) problemlerine uygulanan bir yöntemdir. Doğrudan amaçları optimize eden doğrusal programlamanın asine, HP, amaç değerlerini ve gerçeleşmiş sonuçlar arasındai sapmaları minimize edere, çelişen hedefleri sonuca ulaştırma nedeniyle ullanılır (Gülenç ve Karabulut, 2005:57). HP nın amacı, hiyerarşi olara sapmaları minimize etmetir. Bunun için birincil önemin amaçlarını il öncelili durum olara abul eder; iinci önemin amaçlarını iinci öncelili durum olara abul eder. Bu şeilde amaç önemine göre sıralanır. Daha sonra il önceliğin amaçları il evrede minimize edilir. Safha da elde edilen olası çözüm sonucu ullanılara, iinci önceliğin amaçları minimize edilir ve bu şeilde devam eder (Leung vd, 2003:428). HP modeli, ço amaçlı programlama modellerinin bir türüdür. Optimizasyon düşüncesine dayanan ço amaçlı programlama modellerinde, birbiriyle çelişen amaçları ısıtlayıcı ümesine göre eşanlı olara doyuran bir çözüm vetörünün belirlenmesi amaçlanır. HP modelinde, arar vericinin doyurucu bulduğu bir çözüm belirlenmeye çalışılır. Bu nedenle, HP modelinin optimizasyon düşüncesinden daha ço bir doyum düşüncesine dayandığı söylenebilir (Ertuğrul, 2005:51-52). HP modeli, DP modeli gibi ısıtlayıcı ümesi ve amaç fonsiyonu şelinde ii bölümde incelenebilir. Bir DP modelinde bulunan bütün fonsiyonlar HP modelinin sadece ısıtlayıcı ümesini oluşturur. HP modelinde, amaç fonsiyonları için ulaşılma istenen hedef değerlerini arar vericinin belirlemesi gereir. Doğal bir sonuç olara, erişim değerli amaç fonsiyonları bir eşitli halinde ısıtlayıcı ümesine elenir. Bu işlem her bir hedef fonsiyonu için sapma değişenlerinin belirlenmesinin geretirir. Sapma değişenleri, hedef fonsiyonlarının hedef düzeylerinden ne adar uzalaştığının ölçülmesini sağlar. Hedef programlama modelinde, hedefler için belirlenen erişim düzeylerinden oluşabilece sapmalar minimize edilir (Ertuğrul, 2005:52-53). HP modeli, hedeflerin önceliğine göre ii türde düşünülebilir. Bunlardan ili, aynı tercih önceliğini içeren HP modelidir. Burada, hedeflerin göreli önemi birbirine eşittir ve bütün hedefler eşanlı olara doyurulmaya çalışılır. İincisi ise, hedeflerin farlı tercih özellilerin içeren tercih öncelili HP modelidir. Burada, hedeflere ilişin hiyerarşi bir yapının arar verici tarafından ortaya onması ve söz onusu hedeflerin en önemliden daha az önemliye doğru sıralanması gereir. Bu sıralama işlemi sözel olara yapılabileceği gibi, ağırlı avramının ullanılmasıyla, sayısal olara da yapılabilir (Özan, 2003:177). Bütün

5 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s hedeflerin aynı tercih önceliğinde yer aldığı HP problemleri ve ağırlılı HP problemleri simples yöntemi ile çözülebilir. Öncelili HP modellerinin çözümü sonucuna ise uyarlamalı simples yöntemleri veya ardışı optimizasyon yöntemiyle ulaşılır (Ertuğrul, 2005:52-53). HP ço sayıda ve çelişili hedeflerin bulunduğu arar problemlerinde başarıyla ullanılabilir. Aynı zamanda, HP amaç fonsiyonu homojen olmayan ölçü birimlerinden de oluşabilir. HP yalaşımı, yöneylem araştırmasında arar analizi, pazarlama ararları, urumsal planlama, aademi planlama ve hüümet ararları gibi alanlarda ullanılmıştır (Terzi vd, 2006:44) Hedef Programlama Modelinin Genel Özellileri Hedef programlamada amaç fonsiyonu, önceli sıralaması yapılabilen sapma değişenlerinin toplamlarının minimize edilmesini sağlamatır. Burada sapma değişeninin değeri endine den düşen amacın hedef değerinden her birim sapma için göreli bir ceza atsayısını yansıtır. Kar masimizasyonu veya maliyet minimizasyonu tipindei doğrusal programlama modelleri de hedef programlama modellerine uygun duruma getirilme istenirse alt veya üst limit verilmesi geremetedir. Her bir amaç için sapma değişenleri negatif ve pozitif sapmayı içerir. Kaynalar üzerindei sınırlamaları yansıtan ısıtlamalar modele doğrusal programlamadai gibi dâhil edilir (Koça, 1998:97). Genel hedef programlama modeli aşağıdai gibi formüle edilmiştir; Amaç fonsiyonu: Min z = I 1 i1 p ( a d a d ) (1) i i i i Kısıtlayıcılar: n t ij j1 x j d i d i b i (2) ( i= 1, 2,., I) ( j = 1, 2,, n) Pozitif ısıtlayıcılar: - + x j 0, d i 0, d i 0 olara yazılabilir. Burada; P + - a i, a i d - + i, d i t ij b i : ıncı hedefin önceliği : önceliğine sahip i inci hedefe ilişin negatif ve pozitif sapma değişenleri : i inci hedef ilişin negatif ve pozitif sapma değişenleri : i inci hedef ve x j ile ilişili tenoloji atsayısı : i inci hedef düzeyini gösterir

6 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL 101 Bu temel özellilere e olara bazı HP modellerinde arşılaşılabilece bir özel durum daha vardır. Bu durumda bazı modellerde hedefin tamamının arşılanması yerine g ile bir alt sınır hedefi veya üst sınır hedefi tanımlanabilmesidir. Eğer g alt sınır hedefi ise; n j1 t j x j g (3) Eşitsizliği ullanılır. Yani hedef g dan üçü olan tüm sapmalardan mümün olduğunca saınılmalıdır. Bu durumda, amaç fonsiyonunda yer alan d ları çıartma gereir. Çünü sadece d sapma değişeni en üçülenme istenmetedir. Ayrıca d ve d lerin her iisi de g hedefi ısıtlayıcılarında yer alacağından, her ii sapma değişeni de değer alabilecetir. Eğer g üst hedef sınırı ise; n t j x j j1. g (4) Burada ise hedef g dan daha üçü her değerin abul edilebilmesine arşın g dan daha büyü mitarlardan mümün olduğunca açınmalıdır. Bu amaçla amaç fonsiyonundan d sapma değişenini çıarma gereir. Çünü burada sadece sapma değişeni üçülenecetir. Ayrıca d ve d lerin her iisi de d g hedefi ısıtlayıcılarında yer alacağından, her ii sapma değişeni de modelin tamamına bağlı olara değer alabilecetir. Burada hedeften aynı anda ii yönlü sapma olamayacağı için sapma değişenlerinden birinin değeri otomati olara sıfır olacatır (Öztür A., 2009: ) Hedef Programlama Modelinin Bütünleşi Planlama Uygulamaları HP uygulamalarının en önemli alanı üretim planlamadır. Bu alandai çalışmaların çoğu bütünleşi planlama (BP) problemi olara varsayılmatadır (Durmuş, 2002:95). Aladağ ve Yılmaz (1998), süreç içi stolar ve iş istasyonu ayıp zamanlarına sebep olan darboğaz iş istasyonu üzerinde incelemeler yapmışlardır. Üründen ürüne geçiş anındai hazırlı sürelerinin toplam üretim süresi içindei payının önemli boyutlara ulaştığını görmüşlerdir. Bu nedenle, üründen ürüne geçiş sılılarının azaltılması ve uygun parti büyülülerinin saptanması hedefine yöneli bir BP modeli geliştirmişlerdir (Aladağ ve Yılmaz, 1998:3-8). J. G. Ricard tarafından 2000 yılında BP problemlerinin çözümü için ii paet programın birleştirilmesinden oluşan gboss++ adında ve UNIX işletim sisteminde çalışan bir il örne sistem uygulamaya onulmuştur. Sistemin en önemli avantajı üretim değişililerine olay adapte olabilmesidir (Durmuş, 2002:100). J. Reifman, E. E. Feldman (2002); fizisel apasite nedeniyle bazı ısıtlar ile sınırlandırılmış üretim planlama problemlerinin çözümleri grafi yöntemiyle yapıldığında, sonuçlar uygun bölgenin sınırlarında ise uygun olmayan çözümler esinlile abul edilemiyorsa, bazı özel

7 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s varsayımlar nedeniyle problemin formülasyonu armaşılaşıyor ise yeni bir yöntem olan ceza fonsiyonu metodunun HP problemlerinin çözümünde etili olduğunu ortaya oymuşlardır (Durmuş, 2002:141). 3. UYGULAMA Çalışmasının bu bölümünde, Denizli de faaliyet gösteren bir firmanın üretimini yaptığı rafya ip ve halat ip çeşitlerinin, 2010 yılı verilerini ullanara 2011 yılı hedeflerine ne derece ulaşabileceği hedef programlama yöntemi ile araştırılmış, daha sonra araştırma sonucunda elde edilen bulgular yorumlanmıştır. 3.1.İşletme Haında Genel Bilgi Firma Denizli de faaliyet göstermetedir. Kurulduğu yıllarda ip halat olara üretimine başlamıştır. Aylı 80 ton apasite ile başladığı ticari hayatını geliştirere poşet naylon torba imalatına da başlayara 250 ton ip halat, 200 ton naylon torba 250 ton poşet üretim apasitesine ulaşmıştır m 2 li apalı alanı bulunan fabriada 128 personel ile çalışmatadır. İp üretimi yapan firmanın iş aış şeması Şeil 2 de gösterilmiştir. Şeil 2. İp Üretimi Yapan X İşletmesinin İş Aış Şeması Bu firma ip, halat, poşet ve naylon torba üretiminin genelini apsayan plasti setöründe faaliyet göstermetedir. Bu firmada yapılan uygulamanın amacı; ip ve halat üretiminde ihtiyaçlar doğrultusun da hedefler belirleyere, ihtiyaçları arşılama adına hedeflere ulaşmatır. Çalışmanın uygulama bölümünde yer alan veriler, Seçil Güleç Gürel (2011), Bütünleşi Üretim Planlaması İle Hedef Programa Uygulaması başlılı yayımlanmamış yüse lisans tezinden alınmıştır.

8 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL 103 Bu çalışmada firma yöneticileri temel olara 4 hedef belirlemiştir. Bunlar; ar hedefi, üretim mitarı hedefi, fazla mesai hedefi ve işçi sayısı hedefidir. Bu çalışmada işletmenin amaçları doğrultusunda, bu hedeflere ulaşılıp ulaşılamayacağı hedef programlama yalaşımı ile hesaplanmaya çalışılmıştır Problemin Modellenmesine İlişin Varsayımlar: Planlama Dönemi, 4 er aylı üç üretim döneminden oluşmatadır. Bunlar: 1.dönem : Oca-Şubat-Mart-Nisan, 2. dönem : Mayıs-Haziran-Temmuz-Ağustos, 3.dönem : Eylül-Eim-Kasım-Aralı aylarını apsamatadır. (Formülasyon da her dönemin başlangıç ayı 1 olara gösterilmiştir). Modeldei talep mitarı, hedeflenen üretim mitarıdır. Rafya ve halat ip üretiminde ullanılan hammadde sınırlıdır. Stolama yapılmatadır. Bu varsayımlar ve verilere göre, firmanın üretim hedeflerini gerçeleştirebilmesi için, bir üretim döneminde rafya ve halat iplerine olan talep diate alınara, üretim maliyetini en üçüleyere üretmesi gereen mitarları, gereli işgücü sayısını, mainelerin apasitelerinin hangi oranlarda ullanıldığı firmanın hedeflerinde eşit öncelilere göre hedef programlama yöntemi ile bulunacatır. Mainelerin Aylı Masimum Kapasitelerini Hesaplama Yöntemi: Maine İçin (Budinöz): Oca Ayı Çalışma Günü : 26 gün Net Operasyon Süresi Budinöz Adedi : 23 saat : 4 adet Nisan Ayı 1.Maine Masimum Kapasitesi = 26*23*4 = 2392 ma/saat. Diğer tüm mainelerin apasiteleri yuarıdai şeilde hesaplanmıştır Hedef Programlama Modeli Rafya ve halat ip üretiminde, ürünlere olan talebi arşılayaca üretim seçenelerine ilişin bütünleşi üretim planlaması maliyetini minimize edere, normal ve fazla mesaide üretilece mitarlar, sto mitarı, işçi sayısının hesaplanması ısıtlar ullanılara çözümlenmiştir. Aşağıda hedef programlamanın formülasyonunda ullanılan notasyonlar verilmiştir. Notasyonlar: i t a b c f g : ürün tipleri (i=1,2,,10) : periyotlar- aylar (t=1,2,3,4) : Normal mesaide 1 g. ürünün üretim maliyeti. : Fazla mesaide 1 g. ürünün üretim maliyeti. : Bir periyotlu sürede (aylı) 1 g. ürünün sto maliyeti. : Bir işçiyi işe alma maliyeti. : Bir işçiyi işten çıarma maliyeti.

9 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s R it Oit I i(t-1) I it b im M mt W t Ht F t S i D it : t. periyotta i. üründen normal mesaide üretilece mitar. : t. periyotta i. üründen fazla mesaide üretilece mitar. : t periyodundan bir öncei ayda i. üründen stota bulunan mitar. : t periyodunda i. üründen stota bulunan mitar. : i. ürünün m. mainede 1 g nın mainede işlem süresi (maine-saat). : t periyodunda m. mainenin normal mesai apasitesi. : t periyodundai işçi sayısı. : t periyodunda işe alınan işçi sayısı. : t periyodunda işten çıarılan işçi sayısı. : i.ürünün satış fiyatı. : i.ürünün t periyodundai (ayında) talebi Hedef Programlamada Kullanılan Sistem Kısıtları: R it + O it + I t(t-i) = D it + I it i, t (1) (Talep Arz Kısıtı) i1 m1 t1 (2) b im R it M mt (Normal mesai üretim mitarına göre mainenin apasite ısıtı) i1 m1 t1 (3) b im O it 0,5 M mt i,, t m (Fazla mesai üretim mitarına göre mainenin apasite ısıtı) W 0 = 60 (Dönem başı işçi sayısı ısıtı) W t W t-1 = H t F t t=1, 2, 3, 4,, 12 (4) (Dönem içinde işe alınan-çıarılan işgücünün denge ısıtı) W t W 0 t=1, 2, 3, 4,..,12 (5) (Her dönem sonu işgücü ısıtı) I t, O t, H t, F t, W t, tamsayı, I t, O t, S t, Ht, F t, W t, 0 (6)

10 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL Kısıtlar R i t + O i t + I t (t-i) = D i t + I i t i, t 1. Dönem 1. Ay Arz-Talep Kısıtı 1. Ürün İçin: R 11 + O 11 + I 10 = D 11 + I Ürün İçin: R 21 + O 21 + I 20 = D 21 + I Ürün İçin: R 31 + O 31 + I 30 = D 31 + I Ürün İçin: R 41 + O 41 + I 40 = D 41 + I Ürün İçin: R 51 + O 51 + I 50 = D 51 + I Ürün İçin: R 61 + O 61 + I 60 = D 61 + I Ürün İçin: R 71 + O 71 + I 70 = D 71 + I Ürün İçin: R 81 + O 81 + I 80 = D 81 + I Ürün İçin: R 91 + O 91 + I 90 = D 91 + I Ürün İçin: R O I 100 = D I 101 (1. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (2. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (3. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (4. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (5. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (6. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (7. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (8. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (9. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) (10. Ürün, 1. Ay Arz-Talep Kısıtı) Tüm ürünlerin üç üretim dönemi boyunca ısıtları yazılmıştır i1 m1 t1 b im R it M mt Normal mesaide 1. dönem 1. Ay Maine Kısıtı 1. Maine İçin: (Budinöz ile ilgili ısıt) b 11 R 11 + b 21 R 21 + b 31 R 31 + b 41 R 41 + b 51 R 51 + b 61 R 61 + b 71 R 71 + b 81 R 81 + b 91 R 91 + b 101 R 101 M 11 ( 1. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için normal mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı)

11 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s ,0033 R ,0033 R ,0033 R Saat 2. Maine İçin: (Beşi Büüm ile ilgili ısıt) b 12 R 11 + b 22 R 21 + b 32 R 31 + b 42 R 41 + b 52 R 51 + b 62 R 61 + b 72 R 71 + b 82 R 81 + b 92 R 91 + b 102 R 101 M 21 ( 2. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için normal mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,003 R ,003 R ,003 R ,003 R ,003 R ,0033 R Maine İçin: ( Ti ta ile ilgili ısıt) b 13 R 11 + b 23 R 21 + b 33 R 31 + b 43 R 41 + b 53 R 51 + b 63 R 61 + b 73 R 71 + b 83 R 81 + b 93 R 91 + b 103 R 101 M 31 ( 3. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için normal mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,008 R ,006 R ,0068 R ,004 R ,0027 R ,0048 R ,006 R 91 +0,008 R Maine İçin: ( Halat Büüm ile ilgili ısıt) b 14 R 11 + b 24 R 21 + b 34 R 31 + b 44 R 41 + b 54 R 51 + b 64 R 61 + b 74 R 71 + b 84 R 81 + b 94 R 91 + b 104 R 101 M 41 ( 4. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için normal mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,0044 R ,005 R Maine İçin: ( Çamaşır İpi ile ilgili ısıt) b 15 R 11 + b 25 R 21 + b 35 R 31 + b 45 R 41 + b 55 R 51 + b 65 R 61 + b 75 R 71 + b 85 R 81 + b 95 R 91 + b 105 R 101 M 51 ( 5. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için normal mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,0053 R ,0053 R Maine İçin: ( Flatör ile ilgili ısıt) b 16 R 11 + b 26 R 21 + b 36 R 31 + b 46 R 41 + b 56 R 51 + b 66 R 61 + b 76 R 71 + b 86 R 81 + b 96 R 91 + b 106 R 101 M 61 ( 6. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için normal mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,0075 R ,0075 R Maine İçin: ( Vaum ile ilgili ısıt) b 17 R 11 + b 27 R 21 + b 37 R 31 + b 47 R 41 + b 57 R 51 + b 67 R 61 + b 77 R 71 + b 87 R 81 + b 97 R 91 + b 107 R 101 M 71 ( 7. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için normal mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,003 R ,0024 R ,0016 R ,0015 R ,0015 R ,0018 R ,0024 R ,003 R Tüm ürünlerin üç üretim dönemi boyunca ısıtları yazılmıştır.

12 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL i1 m1 t1 b im O it 0,5 M mt Fazla Mesaide 1. Dönem 1. Ay Maine Kısıtı 1. Maine İçin: (Budinöz ile ilgili ısıt) b 11 O 11 + b 21 O 21 + b 31 O 31 + b 41 O 41 + b 51 O 51 + b 61 O 61 + b 71 O 71 + b 81 O 81 + b 91 O 91 + b 101 O 101 0,5 M 11 ( 1. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için fazla mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,0033 O ,0033 O ,0033 O Maine İçin: (Beşi Büüm ile ilgili ısıt) b 12 O 11 + b 22 O 21 + b 32 O 31 + b 42 O 41 + b 52 O 51 + b 62 O 61 + b 72 O 71 + b 82 O 81 + b 92 O 91 + b 102 O 101 0,5 M 21 ( 2. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için fazla mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,003 O ,003 O ,003 O ,003 O ,003 O ,003 O Maine İçin: ( Ti ta ile ilgili ısıt) b 13 O 11 + b 23 O 21 + b 33 O 31 + b 43 O 41 + b 53 O 51 + b 63 O 61 + b 73 O 71 + b 83 O 81 + b 93 O 91 + b 103 O 101 0,5 M 31 ( 3. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için fazla mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,008 O ,006 O ,0068 O ,004 O ,0027 O ,0048 O ,006 O ,008 O Maine İçin: ( Halat Büüm ile ilgili ısıt) b 14 O 11 + b 24 O 21 + b 34 O 31 + b 44 O 41 + b 54 O 51 + b 64 O 61 + b 74 O 71 + b 84 O 81 + b 94 O 91 + b 104 O 101 0,5 x M 41 ( 4. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için fazla mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,0044 O ,005 O Maine İçin: ( Çamaşır İpi ile ilgili ısıt) b 15 O 11 + b 25 O 21 + b 35 O 31 + b 45 O 41 + b 55 O 51 + b 65 O 61 + b 75 O 71 + b 85 O 81 + b 95 O 91 + b 105 O 101 0,5 x M 51 ( 5. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için fazla mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,0053 O ,0053 O Maine İçin: ( Flatör ile ilgili ısıt)

13 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s b 16 O 11 + b 26 O 21 + b 36 O 31 + b 46 O 41 + b 56 O 51 + b 66 O 61 + b 76 O 71 + b 86 O 81 + b 96 O 91 + b 106 O 101 0,5 M 61 ( 6. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için fazla mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,0075 O ,0075 O Maine İçin: ( Vaum ile ilgili ısıt) b 17 O 11 + b 27 O 21 + b 37 O 31 + b 47 O 41 + b 57 O 51 + b 67 O 61 + b 77 O 71 + b 87 O 81 + b 97 O 91 + b 107 O 101 0,5 M 71 ( 7. mainede 1. Periyotta tüm ürünler için fazla mesai üretim mitarı ile maine apasite ısıtı) 0,003 O ,0024 O ,0016 O ,0015 O ,0015 O ,0018 O ,0024 O ,003 O Tüm ürünlerin üç üretim dönemi boyunca ısıtları yazılmıştır. W 0 = 60 (Dönem başı işgücü düzeyini gösterir) W t W t-1 = H t F t t=1, 2, 3, 4,.,12 (Dönem içinde işe alınan-çıarılan işgücünün denge ısıtı) W 1 W 0 = H 1 F 1 W 2 W 1 = H 2 F 2 W 3 W 2 = H 3 F 3 W 4 W 3 = H 4 F 4 W t W 0 t=1, 2, 3, 4,.,12 (Her dönem sonu işgücü ısıtı) W 1 60, W 2 60, W 3 60, W Hedeflerin Belirlenmesi Firma yöneticilerinin belirlediği ar hedefi, üretim mitarı hedefi, fazla mesai hedefi ve işçi sayısı hedefleri aşağıdai gibidir: Kar Hedefi Önümüzdei 2011 yılı arının, 2010 yılında elde ettiği arın ( TL) her üç üretim döneminde; 1. Üretim Dönemin de %25.2, üretim döneminde %45.3, üretim döneminde %30 fazlasını elde etmeyi hedeflemetedir. ( Her bir üretim dönemin için genel üretim maliyeti ar hedefleriyle aynı oranlarda abul edilmiştir). Üretim Mitarı Hedefi Rafya iplerinin ( Çuval Ağzı İpi, Ambalaj Ağzı İpi, Paet İpi, Bağlama İpi, UV li Çuval Ağzı İpi ) üretim mitarının ton olmasını istemetedir. Taleptei mevsimsel dalgalanmalardan dolayı rafya iplerinin üretim mitarının, 1. üretim döneminde %25.2, üretim döneminde %45.3, üretim döneminde %30 olmasını istemetedir. Fazla Mesai Hedefi Fazla mesainin olabildiğince en aza indirilmesi istemetedir.

14 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL 109 İşçi Sayısı Hedefi İşçi alımı ve çıarılmasının en aza indirilmesi istemetedir. Yuarıdai hedefler doğrultusunda firmanın her bir üretim dönemi için tüm ürün gruplarından üretmesi gereen mitarlar, stota bulundurması gereen mitarlar ve işçi sayıları hedef programlama yalaşımı ile hesaplanmıştır. Amaç Fonsiyonu: Amaç fonsiyonu, hedeflerin eşit önceli sırasına göre minimizasyonu denlemini göstermetedir i1 t1 S D a R bo c I d d Kar Hedefi i it it it it 1 1 (7) Hedef 1 : Kar Hedefi (8) Z P d P d d P d P d d min Burada sabit gider alemi TL olara alınmıştır. 1. Dönem Kar Hedefi Kısıtı ( Oca-Şubat-Mart-Nisan ) : 10 4 i1 t1 S D a R bo c I d d Kar Hedefi i it it it it Dönem Kar Hedefi Kısıtı ( Mayıs-Haziran-Temmuz-Ağustos ) : 10 4 i1 t1 S D a R bo c I d d Kar Hedefi i it it it it 3. Dönem Kar Hedefi Kısıtı ( Eylül-Eim-Kasım-Aralı ) : i1 t1 S D a R bo c I d d Kar Hedefi i it it it it 1 1 Hedef 2 : Rafya İplerinin Üretim Mitarı Hedefi 5 12 i1 t1 D d d it (9) 2 2 = Üretim Mitarı 1. Dönem Üretim Hedefi Kısıtı ( Oca-Şubat-Mart-Nisan ) :

15 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s i1 t1 D d d it 2 2 = Üretim Mitarı (360 Ton) 2. Dönem Üretim Hedefi Kısıtı ( Mayıs-Haziran-Temmuz-Ağustos ) : 5 4 i1 t1 D d d it 2 2 = Üretim Mitarı (648 Ton) 3. Dönem Üretim Hedefi Kısıtı ( Eylül-Eim-Kasım-Aralı ) : 5 4 i1 t1 D d d it 2 2 = Üretim Mitarı (432 Ton) Hedef 3 : Fazla Mesai ile İlgili Hedef i1 t1 O d d it 3 3 (10) = Fazla Mesai 1. Dönem Fazla Mesai Hedef Kısıtı ( Oca-Şubat-Mart-Nisan ) : 10 4 i1 t1 O d d it 3 3 = Fazla Mesai 2. Dönem Fazla Mesai Hedef Kısıtı ( Mayıs-Haziran-Temmuz-Ağustos ): 10 4 i1 t1 O d d it 3 3 = Fazla Mesai 3. Dönem Fazla Mesai Hedef Kısıtı ( Eylül-Eim-Kasım-Aralı ) : 10 4 i1 t1 O d d it 3 3 = Fazla Mesai Hedef 4 :İşçi Alımı-Ççıarıası ile ilgili ısıt 12 ( H1 F1 ) d4 d4 İşçi Dönüşümü t1 (11) 1. Dönem İşçi Hedefi Kısıtı ( Oca-Şubat-Mart-Nisan ): 4 ( H1 F1 ) d4 d4 İşçi Dönüşümü t1 2. Dönem İşçi Hedefi Kısıtı ( Mayıs-Haziran-Temmuz-Ağustos ):

16 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL t1 ( H1 F1 ) d4 d4 İşçi Dönüşümü 3. Dönem İşçi Hedefi Kısıtı ( Eylül-Eim-Kasım-Aralı ): 4 ( H1 F1 ) d4 d4 İşçi Dönüşümü t1 Sistem Kısıtları: i1 t1 S D a R bo c I d d i it it it it 1 1 Kar Hedefi 5 12 i1 t i1 t1 D d d it it 2 2 O d d 3 3 = Üretim Mitarı = Fazla Mesai 12 ( H1 F1 ) d4 d4 İşçi Dönüşümü t1 Kurulan hedef programlama modeli, Winqsb paet programı ile eşit öncelili hedefler diate alınara çözümlenmiştir. Modelde üç üretim dönemi için toplam değişen sayısı 453, ısıt sayısı 315 diate alınara çözümleme yapılmıştır. Çözümde negatif sapma d 4, pozitif sapma d 4 tür Hedef Programlama Modelinin Çözümüne İlişin Değerlendirmeler Birinci Üretim Dönemi Sonuçları Hedefte yer alan sapma değişenlerinin sıfır değerini almaları hedefin en iyi şeilde arşılanması için olduça iyi bir göstergedir. İl sırada yer alan 1. üretim dönemi ar hedefine göre, firmanın amacı olan TL ye ulaşmaya yöneli çözüm yapıldığında hedefte eşitli oluşmuştur. Winqsb sonucuna baıldığında, hedef 1 eşitlenmesine rağmen hedefte negatif yönde sapma meydana gelmiştir. Bu sapma, firmanın hedeflediği orana göre ço yüse oranda bir sapma değildir. Bu sapma, üretim maliyetleri düşürülere giderilebilir. Firma diğer ürün gruplarına göre rafya-halat ip çeşitlerinin (x 1, x 2, x 7, x 9, x 10 ) talebinin g. olmasını iinci hedefi olara belirlemiştir. Problemin çözümünden elde edilen veriler girildiğinde iinci hedefte negatif yönde sapma oluştuğu görülmüştür (d 2 - = 9.000, d 2 + = 0 ). Hedefe ulaşma ve sapmayı giderme için, talebin yüselmesine bağlı olara üretim mitarını 9000 g. arttırılabilir. Hedef-2 sonuçları incelendiğinde, firma il ayda çuval ağzı ipi talebini arşılama için, üretim yapma yerine stotan ullanmıştır. Diğer aylarda ise normal mesainin yetersiz gelmesi nedeniyle fazla mesai yapılara talep

17 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s arşılanmaya çalışılmıştır. Sapmayı giderme için fazla mesai oranı düşürülüp normal mesai ile üretim mitarı arttırılabilir. Maineler normal mesai süresi zarfında tam apasite ile çalıştırılara, talep giderilmeye çalışılabilir. Hedef-3 e baıldığında firmanın sadece birinci ürünü olan çuval ağzı ipi (x 1 ), haricindei diğer ürünlerin talebi fazla mesai yapılmadan arşılanabilmiştir. Çuval ağzı ipinde talep normal mesai yapılara arşılanamamıştır. Firmanın x 1 ürünü için g. fazla mesai de üretim yapılara talep arşılanmaya çalışılmıştır. Hedefte istenmeyen sapma olan d 3 - = 0 olara sonuçlanmıştır. Modele göre istenilen minimizasyon sağlanmıştır. Firmanın son hedefi işe alım ve işten çıarımın en aza indirilmesidir. Bu hedef diate alınıp, modele ilişin ısıtlar veri olara ullanılmıştır. Çözüm yapıldığında negatif ve pozitif yönde sapmanın olmadığı çözüm sonucunda görülmüştür ( d 4 - = 0, d 4 + = 0 ). Firmanın başlangıç işçi sayısı olan 60 işi ile 1. üretim dönemini devam ettirmiştir. Firma işçi çıarımı ve işçi alımına gitmemiştir İinci Üretim Dönemi Sonuçları Firma, 2. üretim dönemi ar hedefini TL olara belirlemiştir. 1. döneme göre ar hedefini yüse belirlemesindei bu dönemin talebinin diğer dönemlere göre daha fazla olmasıdır. 2. üretim döneminin başlangıç ayı olan Mayıs ayında talep yüselişe geçmetedir. Firmanın belirlediği ar hedefinde eşitli sağlanmıştır. Bu eşitlite birinci dönem gibi negatif yönde sapma oluşmuştur ( d 1 - = 3.131, d 1 + = 0). Bu oluşan negatif sapma, talepte meydana gelen mevsimsel artışa bağlı olara yüselmiştir. Bu sapmayı azaltmaya çalışma için firma, artan talebe göre belirlediği ar hedefini yüseltebilir yada azaltabilir. Hedef-2 de firma rafya halat iplerinden g. üretilmesini istemetedir. Winqsb sonucuna baıldığında, 2. hedef olan rafya halat ipleri üretiminin eşitlendiği görülmetedir. Modelde negatif yönde bir sapma oluşmatadır (d 2 - = 30800, d 2 + = 0). Firmada istenilen üretim mitarı, normal mesaide üretilip; sadece x 1, x 2, x 9, x 10 ürünlerinden fazla mesai yapılara arşılanmıştır. Ayrıca x 1, x 2 ve x 10 ürünleri bir öncei dönemden devreden sto mitarı ile arşılanmıştır. Hedef 3 te firma tarafından fazla mesainin minimum seviyede olması istenmiştir. - + Modelde negatif yöndei sapma 0 a eşitlenmiştir (d 3 = 0, d 3 =91.756). Firmada, x 1, x 2, x 9, x 10 ürünlerini fazla mesai yapara arşılayabilmiştir. Talep artışından dolayı fazla mesai üretim mitarı da artmıştır. Talebi arşılayabilme için firma sto mitarından ullanmasına rağmen fazla mesaiye ihtiyaç duymuştur. Son hedef olan işçi dönüşümünde diğer üretim dönemlerinde olduğu gibi negatif ve pozitif yönde sapma olmamıştır. İşçi hedefi istenilen gibi eşitlenmiştir Üretim Dönemi Sonuçları Son üretim dönemi olan Eylül, Eim, Kasım ve Aralı aylarında talepte terar azalma görülmetedir. Firma, azalan talep oranına göre ar hedefinin TL olmasını istemiştir. İstenilen ar hedefinde eşitli sağlanmıştır. Buna bağlı olara negatif yönde sapma meydana gelmete ve bu sapma 2. döneme göre azalmıştır (d 1 - = 1672, d 1 + = 0). Hedef-2 de firma rafya halat iplerinin üretim mitarının g. olmasını istemetedir. Firmanın istediği üretim mitarı hedefi eşitli sağlamatadır. Modelde negatif yönde sapma meydana gelmetedir (d 2 - = , d 2 + = 0). Bu sapma istenilen üretim

18 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL 113 mitarında normal mesainin yetersiz gelmesiyle aynalanmıştır. Dolayısıyla firmada fazla mesai üretimi arttırılmıştır. Hedef-3 e göre firma fazla mesainin azaltılmasını istemetedir. Bu istenilen hedefte eşitli sağlanmış; negatif yönde sapma oluşmamıştır (d 3 - = 0, d 3 + = ). Oluşan bu pozitif yönde sapma, x 1 in 2. ve 3. aylarında normal mesainin yetersiz almasıyla oluşmatadır. Firma, diğer dönemler gibi işçi hedefinde yine eşitli sağlamatadır. Çünü firma işçi alım ve çıarılmasına gitmemetedir. Başlangıç sayısı ile üretime devam etmetedir. Firmada BÜP sı dört periyottan oluşan üç üretim dönemini apsamatadır. BÜP sın da belirlenen dört farlı hedefte optimal çözümü gerçeleştirebilme için HP yöntemi uygulanmıştır. Bu yöntemin çözümünde Winqsb programı uygulanmıştır. Bir bütün olara modelin sonucuna baıldığında; BÜP sının her üç üretim dönemi için hedefler eşitlenmete, negatif ve pozitif yönde sapmalar oluşmatadır. BÜP sın da ullanılan on ürünün talebi daha ço normal mesaide üretilmiştir. Faat talepte meydana gelen mevsimsel artıştan dolayı bazı aylarda talep, fazla mesai yapılara ve sto ullanılara arşılanmıştır. Firmanın üretim dönemlerindei işçi sayısı, başlangıç işçi sayısı ile aynı almatadır. Firma BÜP için belirlediği ar hedefine ulaşmıştır. Her üretim dönemi için belirlenen ar hedefinde negatif yönde sapmalar meydana gelmiştir. Bunun nedeni talebin 2. dönemde yüselişe geçip terar azalmasından aynalanabilir. Firmanın her bir dönem için ar hedefini yüseltmesi ya da azaltması bu negatif sapmaları azaltmaya yardımcı olabilir. Kullanılan maineler çoğunlula apasitenin altında çalışmıştır. Bu mainelerin çalışma apasitelerini arttırılara fazla mesai üretimi azaltılabilir. Oluşan sapmalara rağmen firmanın amaçları eşitlenmiş ve firma hedeflerine ulaşmıştır. SONUÇ Uygulamada, ço sayıda ürün çeşidinin üretildiği bir sanayi işletmesinin BÜP ün, ço amaçlı arar verme yöntemlerinden olan hedef programlama yöntemi ile hedefleri aynı anda gerçeleştirilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada, bir sanayi uruluşunda çelişen dört hedef göz önüne alınara bütünleşi plan hazırlanmıştır. BÜP üç üretim döneminden oluşmatadır. Rafya ve halat ip grubuna giren ürün grubundan oluşan on ürün bütünleşi planlamada ullanılmıştır. Problemin çözümü için, her ürün grubunun üretimi aşamasında yapılan işlemler ele alınara arar değişenleri belirlenmiş ve hedef programlama modeli urulmuştur. Çözüm aşamasında Winqsb programı ullanılmıştır. Modelde 453 tane arar değişeni, 315 tane sistem ısıtı bulunmatadır. Bütünleşi planlama için firma, TL olan ar hedefini her üç dönem için artan talebe göre oranlayara optimal çözüme ulaşmıştır. Bir diğer hedef, rafya halat iplerinin ton üretime ulaşmasıdır. Firma üretim hedefi içinde optimal çözüme ulaşmıştır. Firma, talebin arşılanmasında öncelili olara normal mesaide üretim yapmatadır. Talep fazla mesai yapılara, sto yapılara da arşılanabilmiştir. İstenilen fazla mesai üretim mitarı minimizasyonu ve işçi alım-çıarımı minimizasyonu hedefleri de istenilen düzeyde sağlanmaya çalışılmıştır. Sonuç olara görülmüştür i; arar verme yöntemlerinden biri olan hedef programlama yöntemi ile bulunan üretim mitarları, işçi sayısı, işletmenin tüm hedeflerini uzlaşı olara çözümlemiştir. Bulunan bu üretim mitarlarından faydalanara, çalışmanın yapıldığı üretim dönemlerine ait üretim programlarını en doğru şeilde hazırlayara üretimi detaylandırma mümündür. Modelin çözümünden görüleceği üzere, sonuçlardan yola çıara hedef değerlerindei pozitif ve negatif yönde sapma mitarları ile apasite artırımı,

19 Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s fazla mesai, üretim mitarı, işçi sayısı gibi ararları verebilme mümün olacatır. Elde edilen sonuçların anlamlı olması hedef programlama yönteminin üretim planlama çalışmalarında uygulanabilir olması nedeniyle önem arz eder. KAYNAKÇA ALADAĞ, Z., YILMAZ, D. (1998), Ço Ürünlü Te Kanallı Üretim Hattında Darboğaz Sorununa Yöneli Kantitatif Analiz, Endüstri Mühendisliği Dergisi, Cilt:9, Sayı:2, s:3-8 DEMİR, H., GÜMÜŞOĞLU Ş.(2003), Üretim Yönetimi, Beta Basım Yayın Dağıtım, İstanbul DOĞAN, Ü. (1997), Üretim Planlama ve Kontrolü : Bir Testil İşletmesinde Uygulama, Üniversiteliler Ofset, İzmir DURMUŞ, T., (2002), Bütünleşi Planlama Ve Bir Endüstri İşletmesinde Uygulama, Yüse Lisans Tezi, Douz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir, s:141 ERTUĞRUL, İ. (2005), Bulanı Hedef Programlama ve Bir Testil Firmasında Uygulama Örneği, Osman Gazi Üniversitesi, Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:6, sayı:2, Esişehir, s:45-75 FUNG, R. Y. K., TANG, J., WANG, D. (2003), Multiproduct Aggregate Production Planning With Fuzzy Demands And Fuzzy Capacities, IEEE Transactıons On Systems, Man, And Cybernetıcs Part A: Systems And Humans, Vol. 33, No. 3, s: GALLEGO, PROF. G. (2001), Aggregate Production Planning, IEOR 4000: Production Management Lecture 5, pp:7 GÜLEÇ GÜREL, S. (2011), Bütünleşi Üretim Planlaması İle Hedef Programlama Uygulaması, Yayımlanmamış yüse Lisans Tezi, Pamuale Üni. Sosyal Bilimler Enstitüsü, Denizli KOÇAK, M. (1998), Hedef Programlaması Teniği İle Üretim Planlaması Ve Bir Uygulama, Yüse Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Anara, s:97 LEVİN, I. R., RUBIN, S. D., STINSON P. J. ve GARDNER S.E. (1989), Quantiative Approaches to Management, 7th Ed., Mcgraw_Hill Publishing Company, New Yor ÖZTÜRK, A., (2009), Yöneylem Araştırması, Ein Yayınevi, 12. Bası, Bursa. s: ÖZTÜRK, M. U. (2007), Üretim Planlamasında Ço Hedefli Doğrusal Hedef Programlama ve Bir Testil İşletmesinde Uygulama, Yüse Lisans Tezi, Uludağ Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bursa, s:138 ŞENGÜL, P., (2007), Aggregate Productıon Plannıng In A Turısh Furniture Company, Yüse Lisans Tezi, Douz Eylül Üniversitesi, İzmir, s:158

20 Arzu ORGAN, İrfan ERTUĞRUL, Seçil GÜLEÇ GÜREL 115 TORKUL, O.,ÖVER, T., GÖKSU, A., Bir İşletmenin Yeniden Yapılandırılmasında Kavramsal Bir Model, Enformati Bölüm Başanlığı, Saarya Üniversitesi, Adapazarı, s:6 VURAL, M., (2005), Geneti Algoritma Yöntemi İle Toplu Üretim Planlama, Yüse Lisans Tezi, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, s:103 YILMAN, N. (2007), Bir Toplu Üretim Planlama Modeli Ve Uygulaması, Yüse Lisans Tezi, İstanbul Teni Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, s:131

MOBİLYA ENDÜSTRİSİNDE AŞAMALAR ARASINDA FİRE BULUNAN ÇOK AŞAMALI TEDARİK ZİNCİRİ AĞININ OPTİMİZASYONU. Ercan ŞENYİĞİT 1, *

MOBİLYA ENDÜSTRİSİNDE AŞAMALAR ARASINDA FİRE BULUNAN ÇOK AŞAMALI TEDARİK ZİNCİRİ AĞININ OPTİMİZASYONU. Ercan ŞENYİĞİT 1, * Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 25 (1-2) 168-182 (2009) http://fbe.erciyes.edu.tr/ ISSN 1012-2354 MOBİLYA ENDÜSTRİSİNDE AŞAMALAR ARASINDA FİRE BULUNAN ÇOK AŞAMALI TEDARİK ZİNCİRİ AĞININ

Detaylı

Malzeme Bağıyla Konstrüksiyon

Malzeme Bağıyla Konstrüksiyon Shigley s Mechanical Engineering Design Richard G. Budynas and J. Keith Nisbett Malzeme Bağıyla Konstrüsiyon Hazırlayan Prof. Dr. Mehmet Fırat Maine Mühendisliği Bölümü Saarya Üniversitesi Çözülemeyen

Detaylı

KİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES

KİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES KİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES Mehmet YÜCEER, İlnur ATASOY, Rıdvan BERBER Anara Üniversitesi Mühendisli Faültesi Kimya Mühendisliği Bölümü Tandoğan- 0600 Anara (berber@eng.anara.edu.tr)

Detaylı

Kollektif Risk Modellemesinde Panjér Yöntemi

Kollektif Risk Modellemesinde Panjér Yöntemi Douz Eylül Üniversitesi İtisadi ve İdari Bilimler Faültesi Dergisi, Cilt:6, Sayı:, Yıl:, ss.39-49. olletif Ris Modellemesinde anér Yöntemi ervin BAYAN İRVEN Güçan YAAR Özet Hayat dışı sigortalarda, olletif

Detaylı

28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE 27255 SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR.

28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE 27255 SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR. 28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE 27255 SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumundan: ELEKTRĠK PĠYASASI DENGELEME VE UZLAġTIRMA YÖNETMELĠĞĠ

Detaylı

Bulanık Hedef Programlama Yöntemi ile Süre-Maliyet-Kalite Eniyilemesi

Bulanık Hedef Programlama Yöntemi ile Süre-Maliyet-Kalite Eniyilemesi Bulanı Programlama Yöntemi ile Süre-- Eniyilemesi Eran Karaman, Serdar Kale BAÜ Mühendisli Mimarlı Faültesi, 045, Çağış, Balıesir Tel: (266) 62 94 E-posta: earaman@baliesir.edu.tr sale@baliesir.edu.tr

Detaylı

OCAK HAVALANDIRMA ŞEBEKE ANALİZİ İÇİN KOMBİNE BİR YÖNTEM (A COMBINED METHOD FOR THE ANALYSIS OF MINE VENTILATION NETWORKS)

OCAK HAVALANDIRMA ŞEBEKE ANALİZİ İÇİN KOMBİNE BİR YÖNTEM (A COMBINED METHOD FOR THE ANALYSIS OF MINE VENTILATION NETWORKS) ÖZET/ABSTRACT DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 2 Sayı: 2 sh. 49-54 Mayıs 2000 OCAK HAVALANDIRMA ŞEBEKE ANALİZİ İÇİN KOMBİNE BİR YÖNTEM (A COMBINED METHOD FOR THE ANALYSIS OF MINE

Detaylı

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems Available online at www.alphanumericournal.com alphanumeric ournal Volume 3, Issue 1, 2015 2015.03.01.OR.02 MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA İLE TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİNDE ETKİNLİK PLANLAMASI Murat ATAN * Sibel

Detaylı

GÜNEŞ ENERJİSİ SİSTEMLERİNDE KANATÇIK YÜZEYİNDEKİ SICAKLIK DAĞILIMININ SONLU FARKLAR METODU İLE ANALİZİ

GÜNEŞ ENERJİSİ SİSTEMLERİNDE KANATÇIK YÜZEYİNDEKİ SICAKLIK DAĞILIMININ SONLU FARKLAR METODU İLE ANALİZİ TEKNOLOJİ, Cilt 7, (2004), Sayı 3, 407-414 TEKNOLOJİ GÜNEŞ ENERJİSİ SİSTEMLERİNDE KANATÇIK YÜZEYİNDEKİ SICAKLIK DAĞILIMININ SONLU FARKLAR METODU İLE ANALİZİ ÖZET Himet DOĞAN Mustafa AKTAŞ Tayfun MENLİK

Detaylı

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL) DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL) Belirli bir amacın gerçekleşmesini etkileyen bazı kısıtlayıcı koşulların ve bu kısıtlayıcı koşulların doğrusal eşitlik ya da eşitsizlik biçiminde verilmesi durumunda amaca

Detaylı

Electronic Letters on Science & Engineering 6(1) (2010) Available online at www.e-lse.org

Electronic Letters on Science & Engineering 6(1) (2010) Available online at www.e-lse.org Electronic Letters on Science & Engineering 6(1) (2010) Available online at www.e-lse.org FUZZY Control Strategy Adapting to ISPM-15 Standarts Aydın Mühürcü 1, Gülçin Mühürcü 2 1 Saarya University, Electrical-Electronical

Detaylı

Bu deneyin amacı Ayrık Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır.

Bu deneyin amacı Ayrık Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır. Deney : Ayrı Fourier Dönüşümü (DFT) & Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) Amaç Bu deneyin amacı Ayrı Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır. Giriş Bir öncei deneyde ayrı-zamanlı

Detaylı

İstatistikçiler Dergisi

İstatistikçiler Dergisi www.istatisticiler.org İstatistiçiler Dergisi (008) 68-79 İstatistiçiler Dergisi BAĞIMLI RİSKLER İÇİ TOPLAM HASAR MİKTARII DAĞILIMI Mehmet PIRILDAK Hacettepe Üniversitesi Fen Faültesi, Atüerya Bilimleri

Detaylı

Eğitim ve Bilim. Cilt 40 (2015) Sayı 177 31-41. Türkiye deki Vakıf Üniversitelerinin Etkinlik Çözümlemesi. Anahtar Kelimeler.

Eğitim ve Bilim. Cilt 40 (2015) Sayı 177 31-41. Türkiye deki Vakıf Üniversitelerinin Etkinlik Çözümlemesi. Anahtar Kelimeler. Eğitim ve Bilim Cilt 40 (2015) Sayı 177 31-41 Türiye dei Vaıf Üniversitelerinin Etinli Çözümlemesi Gamze Özel Kadılar 1 Öz Oran analizi ve parametri yöntemlerin eğitim urumlarını ıyaslaren yetersiz alması

Detaylı

Dinamik Programlama Tekniğindeki Gelişmeler

Dinamik Programlama Tekniğindeki Gelişmeler MADENCİLİK Aralı December 1991 Cilt Volume XXX Sayı No 4 Dinami Programlama Teniğindei Gelişmeler Developments in Dynamic Programming Technique Ercüment YALÇIN (*) ÖZET Bu yazıda, optimum nihai açı işletme

Detaylı

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre): DP SİMPLEKS ÇÖZÜM Simpleks Yöntemi, amaç fonksiyonunu en büyük (maksimum) veya en küçük (minimum) yapacak en iyi çözüme adım adım yaklaşan bir algoritma (hesaplama yöntemi) dir. Bu nedenle, probleme bir

Detaylı

EÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3-2 Yıl: 2010 199-206

EÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3-2 Yıl: 2010 199-206 99 EÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3- Yıl: 99-6 İKİNCİ MERTEBEDEN BİR DİFERENSİYEL DENKLEM SINIFI İÇİN BAŞLANGIÇ DEĞER PROBLEMİNİN DİFERENSİYEL DÖNÜŞÜM YÖNTEMİ İLE TAM ÇÖZÜMLERİ THE

Detaylı

ile plakalarda biriken yük Q arasındaki ilişkiyi bulmak, bu ilişkiyi kullanarak boşluğun elektrik geçirgenlik sabiti ε

ile plakalarda biriken yük Q arasındaki ilişkiyi bulmak, bu ilişkiyi kullanarak boşluğun elektrik geçirgenlik sabiti ε Farlı Malzemelerin Dieletri Sabiti maç Bu deneyde, ondansatörün plaalarına uygulanan gerilim U ile plaalarda birien yü Q arasındai ilişiyi bulma, bu ilişiyi ullanara luğun eletri geçirgenli sabiti ı belirleme,

Detaylı

Biyoistatistik (Ders 7: Bağımlı Gruplarda İkiden Çok Örneklem Testleri)

Biyoistatistik (Ders 7: Bağımlı Gruplarda İkiden Çok Örneklem Testleri) ÖRNEKLEM TESTLERİ BAĞIMLI GRUPLARDA ÖRNEKLEM TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Saarya Üniversitesi Tıp Faültesi Biyoistatisti Anabilim Dalı uerormaz@saarya.edu.tr BAĞIMLI İKİDEN ÇOK GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASINA

Detaylı

RASGELE SÜREÇLER. Bir X rasgele değişkenin, a ve b arasında tekdüze dağılımlı olabilmesi için olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi olmalıdır.

RASGELE SÜREÇLER. Bir X rasgele değişkenin, a ve b arasında tekdüze dağılımlı olabilmesi için olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi olmalıdır. RASGELE SÜREÇLER Eğer bir büyülüğün her t anında alacağı değeri te bir şeilde belirleyen matematisel bir ifade verilebilirse bu büyülüğün deterministi bir büyülü olduğu söylenebilir. Haberleşmeden habere

Detaylı

Açık işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinamik Programlama Tekniği

Açık işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinamik Programlama Tekniği MADENCİLİK Haziran June 1991 Cilt Volume XXX Sayı No 2 Açı işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinami Programlama Teniği A Three Dimensional Dynamic Programming Technique for Open Pit Design Ercüment YALÇE\(*)

Detaylı

Cahit Arf Liseler Arası Matematik Yarışması 2008

Cahit Arf Liseler Arası Matematik Yarışması 2008 Cahit Arf Liseler Arası Matemati Yarışması 2008 İinci Aşama 11 Mayıs 2008 Notlar: Birnci tasla. 1. Tamsayılardan gerçel sayılara tanımlı fonsiyonlar ümesi üzerinde şöyle bir operatörü tanımlayalım: f(x)

Detaylı

Ders 2 : MATLAB ile Matris İşlemleri

Ders 2 : MATLAB ile Matris İşlemleri Ders : MATLAB ile Matris İşlemleri Kapsam Vetörlerin ve matrislerin tanıtılması Vetör ve matris operasyonları Lineer denlem taımlarının çözümü Vetörler Vetörler te boyutlu sayı dizileridir. Elemanlarının

Detaylı

SAÜ Fen Edebiyat Dergisi (2009-II) ÜÇ BOYUTLU LORENTZ UZAYI MANNHEİM EĞRİ ÇİFTİ ÜZERİNE A. ZEYNEP AZAK

SAÜ Fen Edebiyat Dergisi (2009-II) ÜÇ BOYUTLU LORENTZ UZAYI MANNHEİM EĞRİ ÇİFTİ ÜZERİNE A. ZEYNEP AZAK SAÜ Fen Edebiyat Dergisi (009-II) ÜÇ BOYUTLU LORENTZ UZAYI L DE TIMELIKE MANNHEİM EĞRİ ÇİFTİ ÜZERİNE A. ZEYNEP AZAK Saarya Üniversitesi, Fen-Edebiyat Faültesi Matemati Bölümü, 5487, SAKARYA apirdal@saarya.edu.tr

Detaylı

PI KONTROLÖR TASARIMI ÖDEVİ

PI KONTROLÖR TASARIMI ÖDEVİ PI ONTROLÖR TASARIMI ÖDEVİ ONTROLÖR İLE TASARIM ontrolör Taarım riterleri Taarım riterleri genellile itemine yapmaı geretiğini belirtme ve naıl yaptığını değerlendirme için ullanılır. Bu riterler her bir

Detaylı

2 Serbestlik Dereceli Taşıt Modeli PID Kontrolü

2 Serbestlik Dereceli Taşıt Modeli PID Kontrolü Serbestli Dereceli Taşıt Modeli PID Kontrolü Matematisel Modelin Çıarılması: Hareet denlemlerinin çıarılmasında Lagrange yöntemi ullanılmıştır. Lagrange yöntemi haında detaylı bilgi (Francis,978; Pasin,984;

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 1 sh. 89-101 Ocak 2003

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 1 sh. 89-101 Ocak 2003 DEÜ MÜENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 1 sh. 89-101 Oca 00 PERDE ÇERÇEVELİ YAPILARDA a m PERDE KATKI KATSAYISININ DİFERANSİYEL DENKLEM YÖNTEMİ İLE BULUNMASI VE GELİŞTİRİLEN BİLGİSAYAR

Detaylı

SERVOVALF VE HİDROLİK SİSTEMDEN OLUŞAN ELEKTROHİDROLİK BİR DÜMEN SİSTEMİNİN KONUM KONTROLÜ

SERVOVALF VE HİDROLİK SİSTEMDEN OLUŞAN ELEKTROHİDROLİK BİR DÜMEN SİSTEMİNİN KONUM KONTROLÜ GEMİ İNŞAATI VE DENİZ TEKNOLOJİSİ TEKNİK KONGRESİ 08 BİLDİRİLER KİTABI SERVOVALF VE HİDROLİK SİSTEMDEN OLUŞAN ELEKTROHİDROLİK BİR DÜMEN SİSTEMİNİN KONUM KONTROLÜ Fevzi ŞENLİTÜRK, Fuat ALARÇİN ÖZET Bu çalışmada

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Bu bölümde eşitsizlik kısıtlarına bağlı bir doğrusal olmayan kısıta sahip problemin belirlenen stasyoner noktaları

Detaylı

TALEBİN BELİRSİZ OLDUĞU TEDARİK ZİNCİRİ TASARIMINDA BULANIK ENİYİLEME YAKLAŞIMI

TALEBİN BELİRSİZ OLDUĞU TEDARİK ZİNCİRİ TASARIMINDA BULANIK ENİYİLEME YAKLAŞIMI Uluslararası Yönetim İtisat ve İşletme Dergisi, Cilt 8, Sayı 17, 2012 Int. Journal of Management Economics and Business, Vol. 8, No. 17, 2012 TALEBİN BELİRSİZ OLDUĞU TEDARİK ZİNCİRİ TASARIMINDA BULANIK

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 2 sh. 27-35 Mayıs 2003

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 2 sh. 27-35 Mayıs 2003 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: sh. 7-35 Mayıs 003 FATURALI CTP LEVHALARDA GERİLME KONSANTRASYONUNUN ARAŞTIRILMASI (AN INVESTIGATION OF STRESS CONCENTRATION IN FILLETED

Detaylı

DÜŞÜK SICAKLIKTA ISI KAYNAĞI KULLANAN BİR ABSORBSİYONLU SOĞUTMA SİSTEMİNİN TERMOEKONOMİK OPTİMİZASYONU

DÜŞÜK SICAKLIKTA ISI KAYNAĞI KULLANAN BİR ABSORBSİYONLU SOĞUTMA SİSTEMİNİN TERMOEKONOMİK OPTİMİZASYONU Isı Bilimi ve eniği Dergisi, 33, 2, 111-117, 2013 J. of hermal Siene and ehnology 2013 IBD Printed in urey ISSN 1300-3615 DÜŞÜK SICAKLIKA ISI KAYNAĞI KULLANAN BİR ABSORBSİYONLU SOĞUMA SİSEMİNİN ERMOEKONOMİK

Detaylı

Genetik Algoritma ile Mikrofon Dizilerinde Ses Kaynağının Yerinin Bulunması. Sound Source Localization in Microphone Arrays Using Genetic Algorithm

Genetik Algoritma ile Mikrofon Dizilerinde Ses Kaynağının Yerinin Bulunması. Sound Source Localization in Microphone Arrays Using Genetic Algorithm BİLİŞİM TEKOLOJİLERİ DERGİSİ, CİLT: 1, SAYI: 1, OCAK 2008 23 Geneti Algoritma ile Mirofon Dizilerinde Ses Kaynağının Yerinin Bulunması Erem Çontar, Hasan Şair Bilge Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Gazi

Detaylı

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez Doğrusal Programlama Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez Doğrusal Programlama Belirli bir amacın gerçekleşmesini etkileyen bazı kısıtlayıcı koşulların ve bu kısıtlayıcı koşulların doğrusal eşitlik ya da eşitsizlik

Detaylı

TALEBİN BELİRSİZ OLDUĞU TEDARİK ZİNCİRİ TASARIMINDA BULANIK ENİYİLEME YAKLAŞIMI

TALEBİN BELİRSİZ OLDUĞU TEDARİK ZİNCİRİ TASARIMINDA BULANIK ENİYİLEME YAKLAŞIMI Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, Cilt 8, Sayı 17, 2012 Int. Journal of Management Economics and Business, Vol. 8, No. 17, 2012 TALEBİN BELİRSİZ OLDUĞU TEDARİK ZİNCİRİ TASARIMINDA BULANIK

Detaylı

Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Karınca Koloni Optimizasyonu Kullanılarak Yapılan Optimum Yönlendirme İşlemi

Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Karınca Koloni Optimizasyonu Kullanılarak Yapılan Optimum Yönlendirme İşlemi Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Karınca Koloni Optimizasyonu Kullanılara Yapılan Optimum Yönlendirme İşlemi Derviş Karaboğa 1 Selçu Ödem 2 1,2 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Mühendisli Faültesi, Erciyes Üniversitesi,

Detaylı

GÜNEŞ ENERJİSİYLE ÇALIŞAN ISI POMPASININ DENEYSEL İNCELENMESİ EXPERIMENTAL INVESTIGATION OF THE HEAT PUMP RUNNING WITH SOLAR ENERGY

GÜNEŞ ENERJİSİYLE ÇALIŞAN ISI POMPASININ DENEYSEL İNCELENMESİ EXPERIMENTAL INVESTIGATION OF THE HEAT PUMP RUNNING WITH SOLAR ENERGY Isı Bilimi ve Teniği Dergisi, 6,, 3-8, 6 J. of Thermal Science and Technology 6 TIBTD Printed in Turey ISSBN 3-365 GÜNEŞ ENERJİSİYLE ÇALIŞAN ISI POMPASININ DENEYSEL İNCELENMESİ adir BAIRCI* ve Bedri YÜSEL**

Detaylı

Farklı Madde Puanlama Yöntemlerinin ve Farklı Test Puanlama Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Farklı Madde Puanlama Yöntemlerinin ve Farklı Test Puanlama Yöntemlerinin Karşılaştırılması Eğitimde ve Psiolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, Yaz 200, (), -8 Farlı Madde Puanlama Yöntemlerinin ve Farlı Test Puanlama Yöntemlerinin Karşılaştırılması Halil YURDUGÜL * Hacettepe Üniversitesi

Detaylı

İKLİMLENDİRME VE SOĞUTMA TEKNOLOJİLERİ

İKLİMLENDİRME VE SOĞUTMA TEKNOLOJİLERİ AKDENİZ ÜNİVERSİESİ EKNİK BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU İKLİMLENDİRME VE SOĞUMA EKNOLOJİSİ İKLİMLENDİRME VE SOĞUMA EKNOLOJİLERİ DERS NOLARI ORHAN KISA Maina Yüse Mühendisi Öğretim Görevlisi ANALYA-0 . SOĞUMANIN

Detaylı

Basitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi

Basitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi Basitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi M. Ozan AKI Yrd.Doç Dr. Erdem UÇAR ABSTRACT: Bu çalışmada, sıvıların seviye ölçümünde dalgalanmalardan aynalı meydana

Detaylı

SAKARYA HAVZASI AYLIK YAĞIŞLARININ OTOREGRESİF MODELLEMESİ

SAKARYA HAVZASI AYLIK YAĞIŞLARININ OTOREGRESİF MODELLEMESİ PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİ SLİK FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİSLİK B İ L İ MLERİ DERGİSİ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 006 : : : 7-6 SAKARYA HAVZASI

Detaylı

Çok Yüksek Mobiliteli Sönümlemeli Kanallardaki OFDM Sistemleri için Kanal Kestirimi

Çok Yüksek Mobiliteli Sönümlemeli Kanallardaki OFDM Sistemleri için Kanal Kestirimi 9-11 Aralı 2009 Ço Yüse Mobiliteli Sönümlemeli Kanallardai OFDM Sistemleri için Kanal Kestirimi İstanbul Üniversitesi Eletri-Eletroni Mühendisliği Bölümü {myalcin, aan}@istanbul.edu.tr Sunum İçeriği Giriş

Detaylı

FARKLI YAPIM SİSTEMLERİ VE KONUT MALİYETLERİ

FARKLI YAPIM SİSTEMLERİ VE KONUT MALİYETLERİ FARKLI YAPIM SİSTEMLERİ VE KONUT MALİYETLERİ ESRA BOSTANCIOĞLU 1, EMEL DÜZGÜN BİRER 2 ÖZET Bir binanın fonsiyon ve performansının değerlendirilmesinde; diğerlerinin yanında maliyet önemli bir parametredir.

Detaylı

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa ELECO '2012 Eletri - Eletroni ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 ralı 2012, Bursa Lineer Olmayan Dinami Sistemlerin Yapay Sinir ğları ile Modellenmesinde MLP ve RBF Yapılarının Karşılaştırılması

Detaylı

İNSANSIZ HAVA ARAÇLARI İÇİN RADAR KAPLAMA ALANLARINDAN KAÇINACAK EN KISA ROTANIN HESAPLANMASI

İNSANSIZ HAVA ARAÇLARI İÇİN RADAR KAPLAMA ALANLARINDAN KAÇINACAK EN KISA ROTANIN HESAPLANMASI İNSANSIZ HAVA ARAÇLARI İÇİN RADAR KAPLAMA ALANLARINDAN KAÇINACAK EN KISA ROTANIN HESAPLANMASI Hamdi DEMİREL (a), Halil SAVURAN (b), Murat KARAKAYA (c) (a) Mühendisli Faültesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

BİR FONKSİYONUN FOURİER SERİSİNE AÇILIMI:

BİR FONKSİYONUN FOURİER SERİSİNE AÇILIMI: FOURIER SERİERİ GİRİŞ Elastisite probleminin çözümünde en büyü zorlu sınır şartlarının sağlatılmasındadır. Bu zorluğu gidermenin yollarından biride sınır yülerini Fourier serilerine açmatır. Fourier serilerinin

Detaylı

KRONĐK BÖBREK YETMEZLĐĞĐ HASTALIĞINDA ÖNEMLĐ FAKTÖRLERĐN BELĐRLENMESĐ

KRONĐK BÖBREK YETMEZLĐĞĐ HASTALIĞINDA ÖNEMLĐ FAKTÖRLERĐN BELĐRLENMESĐ ISSN:0- e-journal of New World Sciences Academy 009, Volume:, Number:, Article Number: A000 PHYSICAL SCIENCES Received: November 00 Acceted: June 009 Series : A ISSN : 0-0 009 www.newwsa.com Yüsel Öner,

Detaylı

Çok Taşıyıcılı Gerçek Zaman WiMAX Radyoda Zaman Bölgesi ve Frekans Bölgesi Kanal Denkleştiricilerin Teorik ve Deneysel BER Başarım Analizleri

Çok Taşıyıcılı Gerçek Zaman WiMAX Radyoda Zaman Bölgesi ve Frekans Bölgesi Kanal Denkleştiricilerin Teorik ve Deneysel BER Başarım Analizleri Ço Taşıyıcılı Gerçe Zaman WiMA adyoda Zaman Bölgesi ve Freans Bölgesi Kanal Denleştiricilerin Teori ve Deneysel Başarım Analizleri E. Tuğcu, O. Çaır, A. Güner, A. Özen, B. Soysal, İ. Kaya Eletri-Eletroni

Detaylı

Hızlı Ağırlık Belirleme İçin Yük Hücresi İşaretlerinin İşlenmesi

Hızlı Ağırlık Belirleme İçin Yük Hücresi İşaretlerinin İşlenmesi Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part:C, Tasarım Ve Tenoloji GU J Sci Part:C 4(3):97-102 (2016) Hızlı Ağırlı Belirleme İçin Yü Hücresi İşaretlerinin İşlenmesi Zehan KESİLMİŞ 1,, Tarı BARAN 2 1 Osmaniye

Detaylı

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular Güvenl Stoları Tedar Zncrlernde Belrszl Yönetm: Güvenl Stoları Güvenl Stoğu: Herhang br dönemde, talebn tahmn edlen mtarın üzernde gerçeleşen mtarını arşılama çn elde bulundurulan sto mtarıdır Q Çevrm

Detaylı

Tremalarla Oluşum: Kenar uzunluğu 1 olan bir eşkenar üçgenle başlayalım. Bu üçgene S 0

Tremalarla Oluşum: Kenar uzunluğu 1 olan bir eşkenar üçgenle başlayalım. Bu üçgene S 0 SİERPİNSKİ ÜÇGENİ Polonyalı matematiçi Waclaw Sierpinsi (1882-1969) yılında Sierpinsi üçgeni veya Sierpinsi şapası denilen bir fratal tanıttı. Sierpinsi üçgeni fratalların il örneğidir ve tremalarla oluşturulur.

Detaylı

HETEROJEN EŞ-ZAMANLI TOPLA-DAĞIT ARAÇ ROTALAMA PROBLEMİ: MATEMATİKSEL MODELLER VE SEZGİSEL BİR ALGORİTMA

HETEROJEN EŞ-ZAMANLI TOPLA-DAĞIT ARAÇ ROTALAMA PROBLEMİ: MATEMATİKSEL MODELLER VE SEZGİSEL BİR ALGORİTMA Gazi Üniv. Müh. Mim. Fa. Der. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University Cilt 30, No 2, 185-195, 2015 Vol 30, No 2, 185-195, 2015 HETEROJEN EŞ-ZAMANLI TOPLA-DAĞIT ARAÇ ROTALAMA

Detaylı

İbrahim Küçükkoç Arş. Gör.

İbrahim Küçükkoç Arş. Gör. Doğrusal Programlamada Karışım Problemleri İbrahim Küçükkoç Arş. Gör. Balikesir Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Çağış Kampüsü 10145 / Balıkesir 0 (266) 6121194

Detaylı

Aşınmadan aynalanan hasar, gelişmiş ülelerde gayri safi milli hasılanın % 1-4 ü arasında maliyete sebep olmata ve bu maliyetin % 36 sını abrasiv aşınm

Aşınmadan aynalanan hasar, gelişmiş ülelerde gayri safi milli hasılanın % 1-4 ü arasında maliyete sebep olmata ve bu maliyetin % 36 sını abrasiv aşınm TİMAK-Tasarım İmalat Analiz Kongresi 6-8 Nisan 006 - BALIKESİR RSM TEKNİĞİ UYGULANARAK DERLİN MALZEMESİNİN OPTİMUM AŞINMA DEĞERİNİN TAHMİN EDİLMESİ Aysun SAĞBAŞ 1, F.Bülent YILMAZ ve Fatih ALTINIŞIK 3

Detaylı

VİNÇTE ÇELİK KONSTRÜKSİYON

VİNÇTE ÇELİK KONSTRÜKSİYON 01 Mayıs VİNÇTE ÇELİK KONSTRÜKSİYON KİRİŞTE BURUŞMA 1-03 Güven KUTAY Semboller ve Kaynalar için "1_00_CeliKonstrusiyonaGiris.doc" a baınız. Koordinat esenleri "GENEL GİRİŞ" de belirtildiği gibi DIN 18800

Detaylı

DİNAMİK ARAÇ ROTALAMA PROBLEMLERİ İÇİN YENİ BİR ÇÖZÜM ÖNERİSİ 1 A NOVEL APPROACH FOR SOLUTION OF DYNAMIC VEHICLE ROUTING PROBLEMS

DİNAMİK ARAÇ ROTALAMA PROBLEMLERİ İÇİN YENİ BİR ÇÖZÜM ÖNERİSİ 1 A NOVEL APPROACH FOR SOLUTION OF DYNAMIC VEHICLE ROUTING PROBLEMS Süleyman Demirel Üniversitesi İtisadi ve İdari Bilimler Faültesi Dergisi Y.2017, C.22, S.3, s.807-823. Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.2017,

Detaylı

Ç.Ü Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Yıl:2012 Cilt:27-2 GÜNEŞ TOPLAÇLARI VE HAVUZDAN OLUŞAN ENTEGRE BİR SİSTEMİN PERFORMANSININ İNCELENMESİ *

Ç.Ü Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Yıl:2012 Cilt:27-2 GÜNEŞ TOPLAÇLARI VE HAVUZDAN OLUŞAN ENTEGRE BİR SİSTEMİN PERFORMANSININ İNCELENMESİ * GÜNEŞ TOPLAÇLARI VE HAVUZDAN OLUŞAN ENTEGRE BİR SİSTEMİN PERFORMANSININ İNCELENMESİ * Investigation of The Performance of The Integrated Solar Collector and Pond System İsmail BOZKURT Fizi Anabilim Dalı

Detaylı

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTıRMA MODELININ TANıMı Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.

Detaylı

TÜRKĠYE DE HANEHALKI YOKSULLUĞU

TÜRKĠYE DE HANEHALKI YOKSULLUĞU Ege Aademi BaıĢ / Ege Academic Review 0 (2) 200: 627-649 TÜRĠYE DE HANEHALI YOSULLUĞU HOUSEHOLD POVERTY IN TUREY Yrd. Doç. Dr. Tülin CANBAY, Celal Bayar Üniversitesi, Ġtisadi ve Ġdari Bilimler Faültesi,

Detaylı

TAM ZAMANINDA ÜRETİM (JUST IN TIME MANUFACTURING)

TAM ZAMANINDA ÜRETİM (JUST IN TIME MANUFACTURING) TAM ZAMANINDA ÜRETİM (JUST IN TIME MANUFACTURING) TAM ZAMANINDA ÜRETİM (JUST IN TIME MANUFACTURING) İstenilen zamanda İstenilen miktarda Her türlü kaynak israfını önleyecek şekilde yapılan üretim Tam Zamanında

Detaylı

Türkiye de Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındaki Nedensellik İlişkisi: 1984-2003

Türkiye de Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındaki Nedensellik İlişkisi: 1984-2003 Türiye de Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındai Nedenselli İlişisi: 1984-2003 The Causal Relationship Between Exchange Rates and Inflation in Turey:1984-2003 Yrd.Doç.Dr. Erem GÜL* Yrd.Doç.Dr. Ayut EKİNCİ**

Detaylı

ENDEKS SAYILAR. fiyat, üretim, yatırım, ücret ve satış değişimlerinin belirlenmesi. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör.

ENDEKS SAYILAR. fiyat, üretim, yatırım, ücret ve satış değişimlerinin belirlenmesi. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. ENDEKS SLAR Bir değişenin farlı birimler üzerinde veya zaman içerisindei değişimini oransal olara ifade sayılara ENDEKS SLAR adı verilir. Endes sayılar ısaca endesler olara ifade edilir. Kullanım alanları;

Detaylı

TESİSLERDE MEYDANA GELEN PARALEL REZONANS OLAYININ BİLGİSAYAR DESTEKLİ ANALİZİ

TESİSLERDE MEYDANA GELEN PARALEL REZONANS OLAYININ BİLGİSAYAR DESTEKLİ ANALİZİ TESİSLERDE MEYDANA GELEN PARALEL REZONANS OLAYNN BİLGİSAYAR DESTEKLİ ANALİZİ Cen GEZEGİN Muammer ÖZDEMİR Eletri Eletroni Mühendisliği Bölümü Mühendisli Faültesi Ondouz Mayıs Üniversitesi, 559, Samsun e-posta:

Detaylı

SANAL RASGELELĐK. Sanal sözcüğü ile ilgili olarak Güncel Türkçe Sözlük, ve Wikipedia Ansiklopedisi,

SANAL RASGELELĐK. Sanal sözcüğü ile ilgili olarak Güncel Türkçe Sözlük, ve Wikipedia Ansiklopedisi, SANAL RASGELELĐK Rasgeleli sözcüğü Đstatisti Bilim Dalında bir temel avram olup, fizisel, biyoloji, sosyal, eonomi, olgular (nesneler, olaylar, fenomenler) ile ilgili meansal, anlı veya zaman içindei gelişigüzelliği

Detaylı

Esmer Irkı Sığırlarda Süt Verimi Üzerine Etkili Faktörlerin Path Analizi İle Belirlenmesi

Esmer Irkı Sığırlarda Süt Verimi Üzerine Etkili Faktörlerin Path Analizi İle Belirlenmesi Kafas Univ Vet Fa Derg 7 (5): 859-86, 0 DOI:0.9775/vfd.0.688 REEARCH ARTICLE Esmer Irı ığırlarda üt Verimi Üzerine Etili Fatörlerin Path Analizi İle Belirlenmesi Yalçın TAHTALI * Aziz ŞAHİN * Zafer ULUTAŞ

Detaylı

ONDOKUZ MAYIS ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ KİMYA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KMB 405 KİMYA MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI - 3

ONDOKUZ MAYIS ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ KİMYA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KMB 405 KİMYA MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI - 3 ONOKUZ MAYIS ÜNİVERSİESİ MÜHENİSLİK FAKÜLESİ KİMYA MÜHENİSLİĞİ BÖLÜMÜ KMB 405 KİMYA MÜHENİSLİĞİ LABORAUVARI - 3 ENEY 5: KABUK ÜP ISI EĞİŞİRİCİ ENEYİ (SHALL AN UBE HEA EXCHANGER) EORİ ISI RANSFERİ Isı,

Detaylı

YUVACIK VE NAMAZGAH BARAJ DEFORMASYONLARININ İZLENMESİ

YUVACIK VE NAMAZGAH BARAJ DEFORMASYONLARININ İZLENMESİ YUVACI VE NAMAZGAH BARAJ DEFORMASYONLARININ İZLENMESİ Orhan URT-1, Haan İLHAN-, Dile AYDIN-3, İsmail SEYRE-4, Eşref AIŞ-5, Ömer Faru ÇELİ- 6, Önder EİNCİ-7, Veysel BAŞARIR-8, Türer AYGÜN-9 Mail Adresi:

Detaylı

Matris Unutma Faktörü İle Uyarlanmış Kalman Filtresinin Başarım Değerlendirmesi

Matris Unutma Faktörü İle Uyarlanmış Kalman Filtresinin Başarım Değerlendirmesi Fırat Üniv. Fen Bilimleri Dergisi Fırat Unv. Journal of Science 25(), 7-76, 23 25(), 7-76, 23 Matris Unutma Fatörü İle Uyarlanmış Kalman Filtresinin Başarım Değerlendirmesi Özet Cener BİÇER * Esin KÖKSAL

Detaylı

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTIRMA MODELİNİN TANIMI Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.

Detaylı

GRUP TEKNOLOJİSİ VE HÜCRESEL ÜRETİM

GRUP TEKNOLOJİSİ VE HÜCRESEL ÜRETİM GRUP TEKNOLOJİSİ VE HÜCRESEL ÜRETİM GRUP TEKNOLOJİSİ VE HÜCRESEL ÜRETİM Grup Teknolojisi Ve Hücresel Üretim Kavramları Grup teknolojisi oldukça geniş bir kavramdır. Üretim ve endüstri mühendisliği alanlarında

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 13 Sayı: 1 sh. 55-74 Ocak 2011

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 13 Sayı: 1 sh. 55-74 Ocak 2011 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 13 Sayı: 1 sh. 55-74 Oca 2011 STOKASTİK KULLANICI DENGESİ TRAFİK ATAMA PROBLEMİNİN SEZGİSEL METOTLAR KULLANILARAK ÇÖZÜLMESİ (HEURISTIC METHODS

Detaylı

METANOLÜN KATALİTİK OKSİDASYONUYLA FORMALDEHİT ÜRETİM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ

METANOLÜN KATALİTİK OKSİDASYONUYLA FORMALDEHİT ÜRETİM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ METNOLÜN TLİTİ OİDYONUYL FOMLDEHİT ÜETİM İNETİĞİNİN İNCELENMEİ.H. YILMZ, F.. TLY,. TLY Ege Üniversitesi, Mühendisli Faültesi, imya Mühendisliği ölümü, 3500, ornova- İZMİ ÖZET u çalışmada, metanolün formaldehite

Detaylı

Endüstri Mühendisliğine Giriş

Endüstri Mühendisliğine Giriş Endüstri Mühendisliğine Giriş 5 ve 19 Aralık 2012, Şişli-Ayazağa, İstanbul, Türkiye. Yard. Doç. Dr. Kamil Erkan Kabak Endüstri Mühendisliği Bölümü,, Şişli-Ayazağa, İstanbul, Türkiye erkankabak@beykent.edu.tr

Detaylı

GENETİK ALGORİTMALARDA TEK VE ÇOK NOKTALI ÇAPRAZLAMANIN SÖZDE RASSAL POPULASYONLARA ETKİSİ

GENETİK ALGORİTMALARDA TEK VE ÇOK NOKTALI ÇAPRAZLAMANIN SÖZDE RASSAL POPULASYONLARA ETKİSİ GENETİK ALGORİTMALARDA TEK VE ÇOK NOKTALI ÇARAZLAMANIN SÖZDE RASSAL OULASYONLARA ETKİSİ ınar SANAÇ Ali KARCI Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Mühendisli Faültesi Fırat Üniversitesi 239 Elazığ ÖZET Geneti

Detaylı

ÜRETİMDE SONLU KAPASİTE ÇİZELGELEME VE YAZILIMIN ÖNEMİ! Üretim ve Planlama Direktörü

ÜRETİMDE SONLU KAPASİTE ÇİZELGELEME VE YAZILIMIN ÖNEMİ! Üretim ve Planlama Direktörü ÜRETİMDE SONLU KAPASİTE ÇİZELGELEME BİLAL AKAY Üretim ve Planlama Direktörü 1 Üretim planlama yazılımı denince birçoğumuzun aklına ilk gelen, MRP/ERP grubundaki yazılımlardır. Genellikle Üretim Planlama

Detaylı

SÖZDE SPOT ELEKTRİK FİYATINI KULLANAN KISA DÖNEM HİDROTERMAL KOORDİNASYON PROBLEMİ İÇİN DELPHİ DİLİNDE YAZILMIŞ GÖRSEL BİR PROGRAM

SÖZDE SPOT ELEKTRİK FİYATINI KULLANAN KISA DÖNEM HİDROTERMAL KOORDİNASYON PROBLEMİ İÇİN DELPHİ DİLİNDE YAZILMIŞ GÖRSEL BİR PROGRAM SÖZDE SPOT ELEKTRİK FİYATINI KULLANAN KISA DÖNEM HİDROTERMAL KOORDİNASYON PROBLEMİ İÇİN DELPHİ DİLİNDE YAZILMIŞ GÖRSEL BİR PROGRAM Celal YAŞAR 1 Salih FADIL 2 M.Ali TAŞ 3 13 Dumlupınar Üniversitesi Mühendisli

Detaylı

AYIRMA ANALİZİNE MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMLARI. H.Hasan ÖRKCÜ DOKTORA TEZİ İSTATİSTİK

AYIRMA ANALİZİNE MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMLARI. H.Hasan ÖRKCÜ DOKTORA TEZİ İSTATİSTİK AYIRMA ANALİZİNE MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMLARI H.Hasan ÖRKCÜ DOKTORA TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ HAZİRAN 2009 ANKARA H.Hasan ÖRKCÜ tarafından

Detaylı

Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri

Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri 3.2.4. Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri Duyarlılık analizinde doğrusal programlama modelinin parametrelerindeki değişikliklerinin optimal çözüm üzerindeki etkileri araştırılmaktadır. Herhangi bir

Detaylı

AutoLISP KULLANILARAK ÜÇ KOLLU ROBOTUN HAREKET SİMÜLASYONU

AutoLISP KULLANILARAK ÜÇ KOLLU ROBOTUN HAREKET SİMÜLASYONU PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K Bİ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : : 6 : : -7 AutoLISP

Detaylı

DÜŞÜK GÜÇLÜ RÜZGAR TÜRBİNLERİ İÇİN MAKSİMUM GÜÇ NOKTASINI İZLEYEN BİR AKÜ ŞARJ SİSTEMİ

DÜŞÜK GÜÇLÜ RÜZGAR TÜRBİNLERİ İÇİN MAKSİMUM GÜÇ NOKTASINI İZLEYEN BİR AKÜ ŞARJ SİSTEMİ DÜŞÜK GÜÇLÜ RÜZGAR TÜRBİNLERİ İÇİN MAKSİMUM GÜÇ NOKTASINI İZLEYEN BİR AKÜ ŞARJ SİSTEMİ ABSTRACT Şürü Ertie 1, Deniz Yıldırım 2, Efe Turhan 3, Taha Taner İnal 4 İstanbul Teni Üniversitesi, Eletri Mühendisliği

Detaylı

BURSA İLİNDEKİ BİR KONUTUN ISITILMASINDA KLİMA SİSTEMLERİNİN KULLANILMASININ İNCELENMESİ

BURSA İLİNDEKİ BİR KONUTUN ISITILMASINDA KLİMA SİSTEMLERİNİN KULLANILMASININ İNCELENMESİ TESKON 2017 / BİNALARDA ENERJİ PERFORMANSI SEMPOZYUMU Bu bir MMO yayınıdır MMO bu yayındai ifadelerden, fiirlerden, toplantıda çıan sonuçlardan, teni bilgi ve basım hatalarından sorumlu değildir. BURSA

Detaylı

Üretim Yönetimi Nedir?

Üretim Yönetimi Nedir? Üretim Yönetimi Üretim Yönetimi Nedir? Üretim süreçlerini ilgilendiren tüm kararların alınması ile ilgili disiplindir. Üretilen malların istenilen nicelikte ve zamanda en az giderle oluşmasını amaçlar

Detaylı

Ufuk Ekim Accepted: January 2011. ISSN : 1308-7231 yunal@selcuk.edu.tr 2010 www.newwsa.com Konya-Turkey

Ufuk Ekim Accepted: January 2011. ISSN : 1308-7231 yunal@selcuk.edu.tr 2010 www.newwsa.com Konya-Turkey ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 011, Volume: 6, Number: 1, Article Number: 1A0156 ENGINEERING SCIENCES Yavuz Ünal Received: October 010 Ufu Eim Accepted: January 011 Murat Kölü Series

Detaylı

Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997

Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997 Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2016-2017 Güz Dönemi Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997 2 Tesis Yer Seçimi Problemi (TYSP) TEK AMAÇLI

Detaylı

ENM 525 İleri Üretim Planlama ve Kontrolü PAÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

ENM 525 İleri Üretim Planlama ve Kontrolü PAÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı ENM 525 İleri Üretim Planlama ve Kontrolü PAÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı Bu ders notları, 2012-2013 ve 2013-2014 Bahar yarıyılında PAÜ Endüstri Mühendisliği bölümünde

Detaylı

DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ

DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ TRANSPORTASYON (TAŞIMA, ULAŞTIRMA) TRANSİT TAŞIMA (TRANSSHIPMENT) ATAMA (TAHSİS) TRANSPORTASYON (TAŞIMA) (ULAŞTIRMA) TRANSPORTASYON Malların birden fazla üretim (kaynak,

Detaylı

Yavaş Değişen Kritik-Altı Açık Kanal Akımının k-ε Türbülans Kapatma Modelleri ile Sayısal Hesabı

Yavaş Değişen Kritik-Altı Açık Kanal Akımının k-ε Türbülans Kapatma Modelleri ile Sayısal Hesabı Çuurova Üniversitesi Mühendisli Mimarlı Faültesi Dergisi, 9(1), ss. 145-155, Haziran 014 Çuurova University Journal of the Faculty of Engineering and Architecture, 9(1), pp. 145-155, June 014 Yavaş Değişen

Detaylı

FABRİKA ORGANİZASYONU Üretim Planlama ve Yönetimi 2. Uygulama: Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama

FABRİKA ORGANİZASYONU Üretim Planlama ve Yönetimi 2. Uygulama: Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama FABRİKA ORGANİZASYONU Üretim Planlama ve Yönetimi 2. Uygulama: Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama Uygulamalar 1. İhtiyaç Hesaplama 2. Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama 3. Dolaşım Akış Çizelgeleme/Terminleme

Detaylı

Sigma 27, 190-196, 2009 Research Article / Araştırma Makalesi EFFECT OF INSULATION MATERIAL THICKNESS ON THERMAL INSULATION

Sigma 27, 190-196, 2009 Research Article / Araştırma Makalesi EFFECT OF INSULATION MATERIAL THICKNESS ON THERMAL INSULATION Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendisli ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma 7, 19-19, 9 Research Article / Araştırma Maalesi EFFECT OF INSULATION MATERIAL THICKNESS ON THERMAL INSULATION Derya

Detaylı

MAK341 MAKİNA ELEMANLARI I 2. Yarıyıl içi imtihanı 24/04/2012 Müddet: 90 dakika Ögretim Üyesi: Prof.Dr. Hikmet Kocabas, Doç.Dr.

MAK341 MAKİNA ELEMANLARI I 2. Yarıyıl içi imtihanı 24/04/2012 Müddet: 90 dakika Ögretim Üyesi: Prof.Dr. Hikmet Kocabas, Doç.Dr. MAK3 MAKİNA EEMANARI I. Yarıyıl içi imtihanı /0/0 Müddet: 90 daia Ögretim Üyesi: Prof.Dr. Himet Kocabas, Doç.Dr. Cemal Bayara. (0 puan) Sıı geçmelerde sürtünme orozyonu nasıl ve neden meydana gelir? Geçmeye

Detaylı

VII. BÖLÜM İÇME SUYU ŞEBEKELERİ

VII. BÖLÜM İÇME SUYU ŞEBEKELERİ VII. BÖÜM İÇME SUYU ŞEBEKEERİ İsale hattı ile haznelere getirilen suları sarfiyat yerlerine dağıtan oru sistemine içme suyu şeeesi adı verilir. İçme suyu şeeesi her inada yeteri adar asınçlı suyu ulunduraca

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Bölüm 1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ 11. 1.1. Temel Kavramlar 14 1.2. Modeller 17 1.3. Diğer Kavramlar 17 Değerlendirme Soruları 19

İÇİNDEKİLER. Bölüm 1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ 11. 1.1. Temel Kavramlar 14 1.2. Modeller 17 1.3. Diğer Kavramlar 17 Değerlendirme Soruları 19 İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ 11 1.1. Temel Kavramlar 14 1.2. Modeller 17 1.3. Diğer Kavramlar 17 Değerlendirme Soruları 19 Bölüm 2 DOĞRUSAL PROGRAMLAMA 21 2.1 Doğrusal Programlamanın

Detaylı

Fiziksel Karakteristikler: Aynı hizadaki izler bir silindir (cylinder) oluşturur. k. silindir. Manyetik disk düzeni:

Fiziksel Karakteristikler: Aynı hizadaki izler bir silindir (cylinder) oluşturur. k. silindir. Manyetik disk düzeni: 1 7 Belle Organizasyonu (İç / Dış) Elimizde farlı hız, boyut ve fiyatlarda belleler var. Amaç: Toplam maliyeti düşü, performansı ise yüse tutaca şeilde belleleri ullanabilme. Küçü, Daha hızlı, Yüse maliyet

Detaylı

Yapay Sinir Ağları Tabanlı Reaktif Güç Kompanzasyonu

Yapay Sinir Ağları Tabanlı Reaktif Güç Kompanzasyonu Politeni Dergisi Journal of Polytechnic Cilt: 1 Sayı: s.19-135, 7 Vol: 1 No: pp.19-135, 7 Yapay Sinir Ağları Tabanlı Reatif Güç Kompanzasyonu Ramazan BAYINDIR *, Şeref SAĞIROĞLU **, İlhami ÇOLAK * * Gazi

Detaylı

(b) ATILIM Üniversitesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Böl.

(b) ATILIM Üniversitesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Böl. ED Sistemleri için Etin Darbe Ayrıştırma ve Tehdit Kimlilendirme Algoritması Geliştirilmesi Development of Effective Pulse Deinterleaving and Threat Identification Algorithm for ESM Systems Ortaovalı H.

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BCJR ALGORİTMASI KULLANILAN TURBO KOD ÇÖZÜCÜLERİN FPGA GERÇEKLEŞTİRİMİ.

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BCJR ALGORİTMASI KULLANILAN TURBO KOD ÇÖZÜCÜLERİN FPGA GERÇEKLEŞTİRİMİ. ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BCJR ALGORİTMASI KULLANILAN TURBO KOD ÇÖZÜCÜLERİN FPGA GERÇEKLEŞTİRİMİ Onur ATAR ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI ANKARA 20 Her haı salıdır

Detaylı

Sabit Mıknatıslı Disk Motorlarda Mıknatıs Kaykı Etkisi

Sabit Mıknatıslı Disk Motorlarda Mıknatıs Kaykı Etkisi Sabit Mınatıslı Dis Motorlarda Mınatıs Kayı Etisi Metin AYDIN Meatroni Mühendisliği Bölümü, Mühendisli Faültesi, Kocaeli Üniversitesi, Esi Istanbul Yolu 1. m 13, Izmit/Kocaeli e-posta: metin.aydin@ocaeli.edu.tr

Detaylı

MATRİS DEPLASMAN YÖNTEMİ

MATRİS DEPLASMAN YÖNTEMİ SAARYA ÜNİVERSİTESİ M İNŞAAT MÜHENİSİĞİ BÖÜMÜ epartment of Civil Engineering İNM YAI STATIĞI II MATRİS EASMAN YÖNTEMİ Y.OÇ.R. MUSTAA UTANİS tanis@saarya.ed.tr Saarya Üniversitesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü

Detaylı

CİVATALI BAĞLANTILARIN ELEMAN DİRENGENLİĞİN SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI SİSTEMİ İLE BELİRLENMESİ

CİVATALI BAĞLANTILARIN ELEMAN DİRENGENLİĞİN SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI SİSTEMİ İLE BELİRLENMESİ TEKNOLOJİ, Cilt 8, (2005), Sayı, 33-4 TEKNOLOJİ CİVATALI BAĞLANTILARIN ELEMAN DİRENGENLİĞİN SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI SİSTEMİ İLE BELİRLENMESİ ÖZET Murat Tolga ÖZKAN Kürşad DÜNDAR Gazi

Detaylı