Tedarik Zinciri Yönetimi, Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi

Transkript

1 Murray State University From the SelectedWorks of Cemil Kuzey 2013 Tedarik Zinciri Yönetimi, Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi Dr. Cemil Kuzey, Murray State University Available at:

2 HEDEFLER İÇİNDEKİLER TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİ İÇİN KARAR ALMA SİSTEMLERİ Giriş Karar Analizi Karar Ortamları Belirlilik Altında Karar Alma Belirsizlik Altında Karar Alma Risk Altında Karar Alma Model Tabanlı Karar Alma Desteği Model Nedir? Temel Kavramlar ve Sınıflandırmalar Matematiksel Modeller Bilgi Modelleri Bilgi Sistemleri Tabanlı Karar Alma Bilgi Teknolojilerinin Yönetim Üzerindeki Etkisi Bilgi Teknolojileri ve Koordinasyon Tedarik Zinciri Yönetimi'nde (TZY) Bilgi Teknolojilerinin Sınıflandırılması Karar Verme Desteğinin Entegre Altyapıları Entegre Karar Destek Sistemleri (EKDS) TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİ Yrd. Doç. Dr. Cemil KUZEY Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Temel karar teorisi kavramlarının öğrenilecek, Karar analizindeki belirlilik, belirsizlik ve risk altında karar verme tekniklerinin kavranması sağlanacak, Tedarik zinciri yönetiminde (TZY) model tabanlı karar verme desteği ile ilgili temel kavramlar ile matematiksel ve bilgi modellerinin TZY deki işlevleri öğrenilecek, Bilgi tabanlı karar verme desteğinin ve bilişim araçlarının TZY deki önemi anlaşılacak, TZY de entegre modeller hem matematiksel hem de bilgi açısından değerlendirilebilecek, TZY de karar destek sistemlerinin (KDS) yeri ve entegre KDS için temel gereksinimler anlaşılacaktır. ÜNİTE 5

3 GİRİŞ Günümüz bilgi çağında, firmalar küresel pazarda rekabet edebilmek için yapılarında sürekli olarak gelişime açık olmak zorundadırlar. Değişen küresel pazar gereksinimlerini yerine getirmek için, firmalar kuvvetli karar verme desteklerine ihtiyaç duymaktadır. Karar almada optimal tekniklerin kullanımı tedarik zinciri yönetimi (TZY) alanında gittikçe önemli olmaya başlamıştır. Tedarik zinciri yönetimi, belirli bir hizmet düzeyinde faaliyetler yürütülürken sistem boyunca maliyeti azaltmak ve doğru zamanda, doğru miktarda mal üretimi yapmak, doğru yere dağıtımı gerçekleştirmek, tedarikçileri, üreticileri, depoları ve mağazaları verimli bir şekilde bütünleştirmek için kullanılan yaklaşımların bir kümesi şeklinde de tanımlanabilir. Bu bağlamda, etkili karar verme desteği TZY de kritik öneme sahiptir. Tedarik zinciri (TZ) faaliyetleri uzun bir süreç içermektedir. Tedarik zincirinin başarılı şekilde tasarımı ve çalışmasında çok sayıda karar alma gerektirmektedir. Tedarik zinciri ağlarının büyük ölçekli yapıya sahip olması, kararların hiyerarşik yapılara sahip olması ve tedarik zinciri üyeleri arasındaki etkileşimin dinamik bir yapıya sahip olması nedeniyle, tedarik zincirinde karar verme karmaşık bir süreçtir. Stratejik, taktiksel ve işlemsel karar vermede kullanılan çeşitli karar destek sistemleri mevcuttur. Tedarik zinciri modellerini çözümlemek için matematiksel modeller ve bilgi modelleri kullanılmaktadır. TZY de karar alma üzerine farklı bakış açılarından çalışmalar yapılmaktadır. Yöneylem araştırmalarında, kontrol teorisi, evrimsel algoritmalar ve ajan tabanlı sistemler gibi alanlarda önemli gelişmeler kaydedilmiştir. Fakat bunların ayrı ayrı uygulamaları problemlerin basitleştirilememesi gibi sorunlar meydana getirmiştir. TZY de karar verme desteği için kapsamlı ve gerçek dünya problemlerinin çözümü için, işletme yönetimi, bilgi teknolojisi ve matematik modellemesi alanlarındaki araştırmacıların sağlam becerilere sahip olması gerekmektedir. Bu becerilerin elde edilmesi adına, matematik ve bilgi alanındaki modellemelerden aşağıda kısaca bahsedilmiştir. KARAR ANALİZİ Eldeki alternatiflerin en iyisini seçmek için takip edilen akılcı süreçlere karar analizi denir. Karar analizi, problemler ile mücadele etmek için analitik ve sistematik bir yoldur. iyi alternatif kullanılan verinin kalitesine bağlıdır. İyi bir karar, mantığa dayalıdır, tüm mevcut verileri ve olası alternatifleri göz önüne alır ve sayısal yöntemleri kullanır. Buna karşın, kötü bir karar ise, mantığa dayalı değildir, tüm mevcut bilgileri kullanmaz, tüm alternatifleri göz önüne almaz ve uygun sayısal teknikleri uygulamaz. Hangi konuda karar verirsek verelim, iyi karar vermede takip edilecek adımlar aynıdır; bu adımlar basit olarak altı adımda özetlenebilir: Eldeki problemin açık bir şekilde tanımlanması, olası tüm alternatiflerin listelenmesi, olası sonuçların belirlenmesi, her bir alternatif ve sonuç kombinasyonunun kârının veya getirisinin listelenmesi, matematiksel karar teorisi modellerinden bir tanesinin seçilmesi ve seçilen modelin uygulanması ve en iyi kararın alınması. Yukarıdaki adımları bir örnek ile açıklayabiliriz. Kabul edelim ki X GIDA şirketi Erzurum da çeşitli gıdalar üreten bir firma olsun. Problemin tanımlanması: Şirket yönetimi, yeni bir A ürünü üreterek ve pazarlayarak ürün yelpazesini genişletme konusunu bir problem olarak belirliyor. Alternatiflerin listelenmesi. Şirket yönetimi için olası alternatifler a) Yeni A ürününü üretmek için büyük bir fabrika kurmak Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 1

4 Örnek Tedarik Zinciri Yönetimi için Karar Alma Sistemleri b) Küçük bir fabrika kurmak c) Fabrika kurmamak (yani, yeni bir ürün üretmemek) Sonuçların (olay) belirlenmesi: Şirket yönetimince, yeni A ürününün üretilmesinin iki sonucu olduğu öngörülmüştür: Ürüne olan talebin yüksek olması veya ürüne olan talebin az olması. Ödemelerin (Kâr, zarar veya getiri) listelenmesi: Şirket yönetimi, büyük bir fabrika alternatifi sayesinde ve yeni A ürününe olan yüksek talep sonucunda 100,000 TL kâr elde edileceğini hesaplamıştır, diğer yandan talebin az olması durumunda ise 90,000 TL zarar edeceğini hesaplamıştır. Küçük bir fabrika alternatifi durumunda ve A ürününe olan yüksek talep ile 50,000 TL kâr elde edileceği, fakat talebin az olması durumunda ise 15,000 TL zarar edileceği şirket yönetimi tarafından belirlenmiştir. Bu bilgiler bir karar tablosunda (karar matrisi) şu şekilde ifade edilebilir (Tablo 5.1.) Karar ortamının durumuna göre karar matrisini kullanmak için bir karar teorisi modelinin seçilmesi gerekmektedir. Seçilen model eldeki veriye uygulanarak çözüme gidilir. Alternatifler Tablo 5.1. Karar Matrisi Sonuçlar Yüksek talep (TL) Düşük talep (TL) Büyük fabrika kurulması 100,000-90,000 Küçük fabrika kurulması 50,000-15,000 Fabrika kurulmaması 0 0 Karar Ortamları İnsanların verdiği karar türleri, bir durum hakkında ne kadar bilgiye sahip olduklarına bağlıdır. Karar verme süreci, belirlilik altında, belirsizlik altında ve risk altında karar alma olarak belirtilen üç sınıfta ele alınabilir. Belirlilik Altında Karar Alma Belirlilik altında karar alma ortamında, karar vericiler her bir alternatifin ya da karar seçeneğinin sonuçlarını kesin olarak bilmektedir. Doğal olarak, kendilerine en iyi sonucu ve ya en yüksek getiriyi sağlayacak olan alternatifleri seçeceklerdir. Örneğin, elimizde bir yıllık yatırım yapmak için 1000 TL mevcut olsun. Önümüzde iki alternatif var: a) % 7 faiz getirisi olan bir yatırım aracına yatırım yapmak b) % 10 luk faiz getirisi olan ikinci bir yatırım aracına yatırım yapmak. Eğer her iki yatırım aracının da güvenli olduğu biliniyorsa, ikinci yatırım aracının daha yüksek faiz getirisi elde edeceği kesindir. Sonuç olarak, yalnız bir tek olaya ve seçeneğe karşılık olarak belirli sonuçların bulunduğu problemler belirlilik koşullarında karar verme problemi olarak adlandırılır. Her bir seçenekle ilgili olarak tam bilgi mevcuttur. Karar verici, sonuç ve gelecek konusunda güvenilir bilgiye sahiptir. Karar verici amacına en uygun seçeneği seçebilir çünkü belirlilik durumunda karar verici haberdar olma durumunu gösterir. En yüksek Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 2

5 Örnek Örnek Tedarik Zinciri Yönetimi için Karar Alma Sistemleri kazanç değeri amacın en iyi şekilde başarılması derecesini gösterir ve karar kriteri en büyük kazancın seçilmesi yönündedir. Aşağıda bir karar matrisi verilmektedir. bu matris, bir yatırımcı için mevcut olan yatırım seçeneklerini ve yıllık getiri oranını (%) içermektedir. Yatırımcı sadece bir tek seçenek belirleyecek olursa, hangi yatırım aracını benimsemelidir? Seçenekler Getiri (%) s1 12 s2 10 s3 15 s4 8 Yukarıdaki matrise göre, yatırımcı için en iyi karar üçüncü seçenektir. Belirsizlik Altında Karar Alma Belirsizlik altında karar verme durumunda, karar verici için birçok seçenek ve her bir seçenek için olası sonuçlar mevcuttur. Karar verici sonuçların olasılıklarını bilmemektedir. Bundan 25 yıl sonra X takımının şampiyon olma olasılığı bilinemez. Birçok olasılık ya da seçenek mevcut olduğu ve karar verici bu seçeneklerin muhtemel sonuçlarını güvenli bir şekilde belirleyemediği zaman, ya da olasılık verisi olmadığı zaman, bu durum belirsizlik altında karar verme olarak adlandırılır. Belirsizlik altında karar vermede birçok kriter mevcuttur. Bunlardan en çok kullanılan kriterler şunlardır: İyimserlik (Maximax) kıstası, kötümserlik (Maximin ) kıstası, pişmanlık (Minimax) kıstası, Hurwicz kıstası, Laplace (Eşit olasılık) kıstası. İyimserlik (Maximax) kıstası: İyimserlik kıstası, maksimum ödemeyi ya da her bir alternatifin sonucunu maksimum yapan seçeneği bulmak için kullanılır. İlk önce, her bir alternatifin maksimum ödemesi (getiri) belirlenir, daha sonra maksimum sayıya sahip olan ilgili alternatif seçilir. Bu karar verme kıstası, olası en yüksek kazanca sahip olan alternatifi belirlediği için, iyimserlik kriteri olarak adlandırılmaktadır. Yukarıda verilen X GIDA örneğini kullanarak iyimserlik kriterini inceleyelim. X GIDA şirketine ait alternatiflerin her bir satırındaki en yüksek (maksimum) sayı seçilir. Daha sonra elde edilen sayıların da en büyüğü (maksimum) belirlenir. Buna göre, X GIDA şirketinin iyimserlik (maximax) seçimi birinci alternatif olan Büyük fabrika kurulması seçeneğidir. Bu kıstas kullanılarak olası kazanımların en büyüğü elde edilmiş olur. Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 3

6 Tablo 5.2. X GIDA Şirketinin İyimserlik (Maximax) Kararı Satırlardaki en yüksek Sonuçlar değer (Maksimum) Alternatifler Büyük fabrika kurulması Küçük fabrika kurulması Fabrika kurulmaması Yüksek talep (TL) Düşük talep (TL) (Maximax) Kötümserlik (Maximin) kıstası: Bu kriter minimum getiriler içerisinde maksimum alternatifi bulur. İlk önce, her bir alternatifin minimum sonucunu belirler. Daha sonra bu değerler içinden maksimum olan alternatif seçilmiş olur. Bu kıstas mümkün olan en az zarara (kayıp) sahip alternatifi seçtiği için, kötümserlik karar kıstası olarak da adlandırılır. X GIDA şirketi örneğine kötümserlik kıstasını uygulayalım. X GIDA şirketinin kötümserlik (maximin) seçimi, Fabrika kurulmaması seçeneğidir. Bu, her bir satırdaki alternatiflerin minimum sayılarının en büyük (maksimum) değeridir. Alternatifler Tablo 5.3. X GIDA Şirketinin Kötümserlik (maximin) Kararı Sonuçlar Satırlardaki en küçük değer (Minimum) Yüksek talep (TL) Düşük talep (TL) Büyük fabrika kurulması Küçük fabrika kurulması Fabrika (maximin) kurulmaması Pişmanlık (Minimax) kıstası: Bu kıstas fırsat kaybına ya da pişmanlığa dayalı bir karar kriteridir. İlk önce verilen karar matrisini kullanarak fırsat kaybı (pişmanlık) tablosu oluşturulur. Daha sonra, en yüksek (maksimum) fırsat kaybını minimize eden alternatifin seçilmesi ile pişmanlık kriteri elde edilmiş olur. X GIDA şirketinin fırsat kaybı hesaplanarak, her satırdaki alternatiflerin en büyük değeri seçilmiştir. Daha sonra bu değerler içindeki en küçük değer olan küçük fabrika kurulması alternatifi X GIDA şirketi için pişmanlık (minimax) kriteri doğrultusunda en uygun sonuçtur. Tablo 5.4. X GIDA Şirketinin Pişmanlık (Minimax) Kararı Satırlardaki en Sonuçlar büyük değer (Maximum) Alternatifler Büyük fabrika kurulması Küçük fabrika kurulması Fabrika kurulmaması Yüksek talep (TL) Düşük talep (TL) =0 0-( )= ( (Minimax) 50000= )= = = Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 4

7 Hurwicz kıstası: İyimserlik ve kötümserlik arasında bir uzlaşmaya varılır. En iyimserden en kötümsere, karar verme durumları bir aralık şeklinde tasarlanmıştır. İlk önce iyimserlik indeksi olan parametresi seçilir. Bu parametre 0 ile 1 arasında bir sayıdır. Eğer parametresi 0 değerine yakın ise karar verici gelecek hakkında kötümserdir ve eğer 1 değerine yakın ise iyimserdir. İyimserlik katsayısı : Kötümserlik katsayısı: 1-0 (kötümser) < < 1 (iyimser) En iyi koşullardaki ödeme değerleri ile çarpılırken geriye kalan ödeme değerleri (1- ) ile çarpılır: Ağırlıklı ortalama= (satırdaki maksimum deger) + (1- )(satırdaki minimum değer). Aşağıda X GIDA şirketinde iyimserlik indeksi = 0,7 olarak seçilip her bir alternatif için yukarıdaki formül kullanılarak ağırlıklı ortalamalar hesaplanmıştır. Buna göre X GIDA için en iyi karar, büyük bir fabrika kurulması yönündedir. Alternatifler Büyük fabrika kurulması Küçük fabrika kurulması Fabrika kurulmaması Tablo 5.5. X GIDA şirketinin Hurwicz kararı Sonuçlar Ağırlıklı ortalama ( =0,7) Yüksek talep (TL) Düşük talep (TL) (0,7)+(-0000),(0,3)= (en iyi sonuç) (0,7)+(-15000).(0,3)= Laplace (Eşit olasılık) kıstası: Eşit olasılık kıstası olarak da bilinen bu karar kriteri, olayların meydana gelme olasılıkları bilinmediğinde, eşit olasılıkla meydana geleceği varsayımına dayanır. Yani, her bir alternatife ait olan ödemeler eşit olasılıkla ele alınır. İlk önce her bir alternatif için ortalama ödeme değeri elde edilir, daha sonra yüksek ortalamaya sahip olan, alternatif karar verici tarafından seçilir. Tablo 5.6. X GIDA Şirketinin Laplace Kararı Sonuçlar Alternatifler Büyük fabrika kurulması Küçük fabrika kurulması Fabrika kurulmaması Yüksek talep (TL) Düşük talep (TL) Satır ortalamaları (Eş olasılık) Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 5

8 X GIDA şirketi için, eşit olasılık (Laplace) kıstası küçük fabrika kurulması alternatifinin seçilmesidir. Satırların ortalaması alındıktan sonra, bu ortalamaların en büyük değeri ikinci alternatife ait olduğundan, ikinci alternatif seçilir. Risk Altında Karar Verme Risk altında karar verme durumunda, her bir alternatif için olası birçok sonuç vardır. Karar verici her bir sonucunun meydana gelme olasılığını bilmektedir. Bu ortamda işletme problemleri için, karar teorisi modellerinde iki kıstas uygulanmaktadır. Bunlar; beklenen parasal değeri maksimize etmek ve beklenen fırsat maliyetini minimize etmek. Çözümde uygulanacak karar kriteri yardımı ile beklenen değeri en iyi olan seçenek bulunur. Beklenen değer, sonuçlar ile olasılıklarının çarpımı ve elde edilen değerlerin toplanması ile elde edilir. Örnek Problem: Bir işletme kurmayı planladığı bir fabrikanın büyüklüğüne (küçük, orta, büyük) karar vermek istemektedir. Yapılan araştırmaların sonucuna göre, fabrika büyüklüklerinin üretilecek ürünün talep seviyelerine (az, orta, yüksek) bağlı olduğu saptanmıştır. Aşağıda verilen karar matrisindeki olası alternatiflerin olasılıkları pazar araştırması sonucu elde edilmiştir. Tablo 5.7. de matris elemanlarındaki sayılar geliri belirtmektedir. Verilen bu bilgiler doğrultusunda, karar verici hangi büyüklükte bir fabrika kurulmasına karar vermelidir? Tablo 5.7. X GIDA Şirketinin Laplace Kararı Alternatifler Olaylar Az (%40) Orta (%30) Yüksek (%30) Küçük Orta Büyük Seçeneklerden oluşturulacak olan beklenen değerleri E ile göstererek hesaplayalım: E (Küçük) = (45).(0.40)+(-5).(0.30)+(4).(0.30) = 17,7 E (Orta) = (-10).(0.40)+(70).(0.30)+(15).(0.30) = 21,5 E (Büyük) = (-15).(0.40)+(10).(0.30)+(85).(0.30) = 22,5 Elde edilen beklenen değer sonuçlarına göre, beklenen değeri en yüksek olan Büyük bir fabrika kurulması seçeneğinin en iyi karar seçeneği olduğu görülmektedir. MODEL TABANLI KARAR ALMA DESTEĞİ Model nedir? Temel kavramlar ve sınıflandırmalar Model kavramı, günlük hayatımızda çok geniş manada ve birçok alanda kullanılan bilimsel bir terimdir. Kullanıldığı alan ve çerçeveye bağlı olarak, çok anlamlı bir terimdir. Model ve modelleme ile ilgili yüzlerce farklı tanım mevcuttur. Model kavramı basit olarak, gerçek hayat durumunun veya gerçeğin bir temsili olarak tanımlanır. Daha geniş manada model, bilgiye ulaşma metodudur. Bu tanımı daha da ilerletirsek model bir sistemdir, öyle ki başka bir sistemden bilgi elde etmek için tasarlanmış, sistematik bir inceleme metodudur. Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 6

9 Matematiksel model Deterministik model Olasılıklı (Stokastik) model Simgesel model Analog Model Tablo 5.8. Model Türleri Model içerisindeki ilişkileri göstermek için matematiksel denklemleri ve ifadeleri kullanan bir model olarak tanımlanır. Modelde kullanılan tüm değerlerin kesin olarak bilindiği bir modeldir. Modelde kullanılan tüm değerler kesin olarak bilinemez, ancak çoğu zaman bir olasılık değeri olarak hesaplanan, bazı şans ve riskler içeren bir modeldir. Gerçek bir nesnenin temsilî ya da fiziksel kopyalama olarak tanımlanır. Bir model uçak gerçek bir uçağın kopyasıdır ve simgesel modelidir. Biçimi fiziksel olmasına karşın, gerçek nesne ya da duruma benzer şekilde fiziksel bir görüntüsü mevcut değildir. Örneğin termometre, sıcaklığı temsil eden analog bir modeldir. Modelleme: Model oluşturmak ya da eldeki bir modelin uygulanması olarak tanımlanabilir. Modelleme, güncel bir sorunun bütününü kapsar ve bu model sayesinde inceleme ve araştırma bir modelin gelişimini kapsar ve model yardımı sayesinde inceleme ve araştırma yürütülerek sonuçlar elde edilir. Ardından konu ile ilgili ileriki aşamalarda tavsiyeler oluşturur ve belirli koşulları dikkate alır. Modeller orijinal bir olayı basitleştirerek yaklaşık bir şekilde temsil eder. Uygulamalı modellerde sonluluk vardır ve sınırlı kaynaklar söz konusudur. Modellerin sonlu olması, olayları açıklayan ilişkilerin ve elemanların sınırlı sayıda olmasını ifade etmektedir. Modellerde kaynakların sınırlı olması ise, kaynakların geçici olması, finans ve malzeme açısından kısıtlı olmasıdır. İyi bir modelin özellikleri: İyi bir modelde birçok özellik olmalıdır. Aşağıda verilen özelliklerin yanı sıra, modelleme tekniklerinin uygulanmasında, modellerin zaman tüketimi, kaynaklar ve sonuçlar göz önünde bulundurulur. Modellerin evrenselliği ve görev eğilimli olmaları: Modellerin fonksiyonel olması ve evrensel özellikler taşıması. Model yeterliliği: Model, araştırılan olayın tüm yönlerini kapsayıcı olmalıdır. Modelin basitliği ve optimallığı: Modellerin yeterliliği, basitlik ve optimallık özelliği ile direkt olarak ilişkilidir. Gerekli yeterlilik derecesini elde etmek için model zorlaştırılır. Diğer taraftan, yaklaşık olarak aynı yeterliliğe sahip farklı modeller arasından en basit ve sade olan modelin kullanılması daha uygundur. Modelin esnekliği ve uyumu: Bu özellik, verilen aralıklarda çeşitlilik gösteren parametreler ve yapılara modelin uyum göstermesini ifade eder. Bu temel özelliklerin yanında, iyi modelin özellikleri genişletilebilir: Güvenilirlik, açıklık, erişilebilirlik, bilgisayara uygulanabilme, karmaşıklık, belirlilik, tutarlılık, hassaslık, sonuçların gözlenebilirliği, modellerin değişmezliği, kendini örgütlemesi ve kendi kendine öğrenmesi gibi. Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 7

10 Modelleme esnasında bazı temel ögeleri ve ilişkileri ayırt etmemiz gerekmektedir. Örneğin, konu veya konular (karar vericiler, kararları gerçekleştiren kişiler, uzmanlar, modelleri kullanan ve oluşturan kişiler), orijinal bir hedef, model amacı ve modellemenin yapıldığı ortam ve listelenen elemanlar arasındaki ikili ilişkiler. Modelleme esnasında bazı zorluklar da çıkmaktadır. Sade ve basit bir olayın ya da nesnenin modellemesi kolaylıkla yapılabilir. Sadece bir model kurulur. Fakat gerçekte konular veya nesneler karmaşıktır. Yani, yapısal, fonksiyonel davranış bakımından karmaşık yapıya sahiptirler. Bu durumda, tek bir model oluşturma yerine birden fazla model kullanmak gerekmektedir. Bu durumda çoklu modelleme yani sistem modellemesi gerçekleştirilmelidir. Bilgisayarlı model tasarımı, modellemenin uygulama alanlarının sınırlarını genişletmiştir. Pasif enformasyon kaynaklarından aktif kaynaklara doğru bir genişleme olmuştur. Bilgisayarlı modellemede, problemlere çözüm sunmak için algoritmalar kullanılmaktadır. Modellerin sınıflandırılması: Birçok sınıflandırma metodu olmasına rağmen, Tablo 5.9 da yapısal (morfolojik) olarak model sınıflandırması verilmiştir. Sınıflandırma kriterlerine göre matematiksel modeller üç gruba ayrılır. Tablonun birinci sütununda sınıflandırma kriterleri, diğer sütunlarda ise üç alt gruba ayrılmış modeller verilmiştir. Yapısal gösterim, anlaşılması kolay olduğundan en çok tercih edilen sınıflandırma yöntemidir. Sınıflandırma kriteri Bilimsel temeli ve yapı mantığı Tablo 5.9. Yapısal Model Sınıflandırması Matematiksel modeller I II III Aksiyomatik Ampirik Yarı-ampirik Tümden gelim Tümdengelimasimptotik Tümevarımsal hipotezi Tümdengelimli- (olgu mantığı) Tümevarımsal Tümevarımsal Tümdengelimli Kesinlik Analitik Simülasyon Analitik-simülasyon Veri ve kapsamı Kalitatif Kantitatif Karma (Hibrid) Ana model Tanımlayıcı Öngörülü Karma fonksiyonu Model alternatifliği Memnunluk Optimizasyon Alternatifsiz Kendi kendine öğrenme Kendi kendine örgütlenme Kendi kendine öğrenme Kendi kendine örgütlenme Önceden belirlenme Zaman Kesinlik Statik Sürekli Belirlilik (Deterministik) Kinematik Ayrık Olasılıklı (Stokastik) Dinamik Karma Belirsizlik Tedarik zinciri modelleri söz konusu olduğunda, farklı modeller kullanabilmektedir. Bu alanda literatürde en çok kullanılan modeller ve teknikler özetle aşağıda belirtilmiştir: Deterministik analitik modeller, olasılıksal analitik modeller, ekonomik modeller, simülasyon modelleri, sürekli diferansiyel denklem tabanlı modeller, bilgi teknolojileri odaklı ve karma (hibrid) modeller, iş süreçli mühendislik modeller, bilgi teknolojisi teknikleri ve TZ karar verme modelleri, bilgi modelleri, grafiksel (kalitatif) modeller, Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 8

11 matematiksel modeller (İstatiksel tanımlayıcı modeller, statik optimizasyon modeller, dinamik simülasyon modeller). Matematiksel Modeller Tedarik zinciri yönetimi (TZY) alanında çeşitli metotlar ve araçlar kullanılmaktadır. Bunlar modelleme ve problem çözümlerinde yardımcı olan araçlardır. Temel araştırma yaklaşımları ve çözüm teknikleri TZY alanında kullanılmaktadır. Temel araştırma yaklaşımları şunlardır: Yöneylem araştırmaları, kontrol teorisi, ajan (aracı) tabanlı yaklaşımlar. Buna karşılık, temel çözüm teknikleri ise, optimizasyon modelleri, simülasyon modelleri, istatistik modelleri, sezgisel modeller, karma (hibrid) modellerdir. Tedarik zinciri yönetiminde yapılan modelleme için yöneylem araştırmaları üç temel yaklaşıma bölünebilir: Optimizasyon yaklaşımı, simülasyon yaklaşımı, sezgisel yaklaşım. Ayrıca, yöneylem araştırmalarında TZY için en popüler matematiksel modelleme yaklaşımları ise karma tam sayılı doğrusal programlama, dinamik programlama ve dinamik simülasyon modelleridir. Yüksek boyutlu problemler için genellikle sezgisel modeller kullanılır. Kontrol Teorisi: Kontrol teorisi, çok disiplinli bir bilimdir. Çok güçlü kavramsal ve yapısal araçlar mevcuttur. Bu araçlar, dinamik problemler üzerine araştırma yapmak için kullanılır. CAS ve Sistem Dinamikleri: Tedarik zincirinin dinamik modellenmesinde farklı duyarlılıkta, uzayda ve zaman seviyesinde uygulanabilir. Optimizasyon: Bir analiz metodudur. Belirli bir tedarik zinciri tasarımı için olası en iyi metodun belirlenmesini sağlar. Yöneylem araştırması alanında çok etkili ve dikkat çeken bir konu olmuştur. Bunun yanı sıra, optimizasyon tekniğinin kullanımında engeller vardır. Örneğin, bir yandan TZY nin karmaşıklığını temsil etmek için yeterince detaylı ve doğru bir model geliştirmek, diğer yandan bu modeli, çözülmesi için sade ve basit hâle getirmek çok zor bir durumdur. Simülasyon: Bir sistemin davranışını başka bir sistem yardımı ile taklit etmektir. Simülasyon modelleri kendi içerisinde üç grupta sınıflandırılırlar: Makroskobik sistem dinamiği modeli, mikroskobik (ayrık olay) model, mezoskobik modeller. Bir optimizasyon modelinden elde edilen tasarımın performansını detaylı analiz için ideal bir araçtır. Simüle edilmiş bir tedarik zincirinde yapılacak değişikliklerle, fiziksel tedarik zincirinin dinamikleri daha iyi anlaşılabilir. Sezgisel: Akıllı kurallar olarak tanımlanır. Çoğu zaman iyi sonuçlar vermesine karşın, bu sonuçların en iyi sonuçlar olduğu söylenemez. Sezgisel yaklaşımların uygulanması çok kolaydır ve çok az bir veri gerektirmektedir. Fakat elde edilen çözüm kalitesi genellikle belirsizdir. Optimizasyon tekniğinin kullanılmasında herhangi bir sebep olmadığı sürece, Sezgisel metodun kullanılması ikinci derece bir yaklaşımdır. Sezgisel yaklaşımlar optimum çözüm bulma garantisi vermez, uygun bir zaman periyodu içerisinde kabul edilebilir bir sonuç bulunmasına olanak sağlar. Potansiyel en iyi çözüm bulunabilir ancak elde edilen bu çözümün kalitesi bilinmemektedir. Problemlere ideal çözümler bulmak için, bir araç olarak optimizasyonun kullanılması iyi bir seçenek olabilir. Bilgi Modelleri Teknoloji global değişiklikleri harekete geçirir. Modern bilişim sistemleri ekonomiyi sadece bilgi ekonomisine değil aynı zamanda işbirliği ekonomisine doğru yönlendirmektedir. Modern bilişim teknolojileri, tedarik zinciri (TZ) birleşimini mümkün Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 9

12 kılmaktadır. Her bir kritik TZ süreci ürün veya hizmetin ömrü boyunca büyük oranda bilgi akışına dayanır. Etkili TZ ağları bilgi akışı sayesinde bir arada tutulmaktadır. Yapılan araştırmalar bilgi yetersizliğini etkili TZ işbirliği için ciddi bir engel olarak göstermiştir. Bilgi teknolojilerindeki ilerlemeler TZY de birçok değişikliklerin meydana gelmesine olanak sağlamaktadır. Şu an mevcut olan bilginin etkin bir şekilde kullanılması ve yönetilmesi sayesinde, örgütler kendi tedarik zincirlerini her zamankinden daha etkili ve verimli işletebilir ve tasarlayabilirler. Bilgi modelleri, eldeki problemleri bir bilgi süreci açısından ifade eder. Bilgi modellemesi, tanımlayıcı modelleme olarak belirtilir. Ayrıca, bilgi sistemlerinin geliştirilmesi için bir arabirim olarak hizmet eder. Tedarik zincirlerinde bilgi modellemesi, iş süreçlerinin yeniden yapılanması, bilgi teknolojisi, modern bilişim teknolojilerinin kullanılmasına ve tedarik zinciri karar verme tekniklerinin bütünleşmesine bağlıdır. Süreç: Birbirine bağımlı ve birbirleriyle bağlantılı prosedürlerin bir dizisidir. Her bir aşamada bir veya daha fazla kaynak (çalışan zaman, enerji, makineler, para ) kullanılarak girdiler çıktılara dönüştürülür. Elde edilen bu çıktılar hedeflenen sonuca ulaşana kadar bir sonraki aşama için girdi olarak hizmet verirler. Bir süreç, belirtilen bir durumda nesne oluşturmak için gerekli olan fonksiyonların mantık dizisidir. Süreç yukarıdaki tanımda verildiği gibi girdi ve çıktı parametrelerine sahiptir; süreçler bağımsız olarak mevcut değildirler fakat diğer paralel, takip eden, önceki, sonraki, alttaki ve üsteki süreçleri ile sıkı bir şekilde ilişkilidirler. Bir sürecin etkinliği, sürecin hedeflerinin gerçekleştirilmesi ile ölçülürken; verimliliği ise, sürecin en az maliyetle gerçekleştirilmesidir. Süreç sonuçlarının analizleri, o sürecin verimliliği ve etkinliğinin ölçülmesidir. Optimum süreç: Hem etkin hem de verimli süreçler optimum süreçlerdir. Optimum süreçler aşağıda verilen nitelikler yardımı ile karakterize edilirler: Etkinlik, verimlilk, denetlenebilirlik, kararlılık, esneklik, analiz edilebilirlik, gözlenebilirlik, güvenilirlik, belgelenebilirlik, sürekli iyileştirme yeteneği. Tedarik zincirindeki süreçler aşağıda ifade edilen farklı göstergeler ve uygulama alanlarına bağlı olarak optimize edilebilirler: TZ tasarımı ve yapılandırmasında: Yeni bir pazar ediniminde, TZ yapılandırılmasının çok karmaşık olması, TZ yapılandırması içerisinde zayıf tutarlılık, TZ planlamasında: Zayıf akış kapasiteleri, çok uzun bir tedarik döngüsü, TZ işlemlerinde: Müşteri siparişlerinin hatalı öncelikleri, kapasitelerin ve sipariş hacimlerinin dengesizliği, çok sık kesintiler ve bunun onarılması için gereken yüksek maliyet, TZ performans hesaplamalarında: Lojistik gibi farklı bölümlerin performansı, taşıma ve üretim, TZY açısından herhangi bir genel bağlantıları olmadan her bir departman için yerel olarak değerlendirilir, TZ uygulamasında: Yönetici vasıflarının farklı düzeyleri, hatalı veya eksik süreç belgelemesi, süreç performans değerlendirmesinde zayıf tutarlılık. Kanban kullanımı, montaj bandına doğrudan tedarik, teknolojik dönüşüm ve altı sigma gibi optimizasyon yöntemleri yukarıdaki seviyelerin her birinde kullanılabilir. İş Süreçlerinin Modellenmesi İş süreçlerinin modellenmesi, birtakım teknikler ve araçlar kullanmak, herhangi bir süreci geliştirmek veya yeniden belirli bir biçimde ifade etmek şeklinde tanımlanır. Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 10

13 Sürecin amacı, kapsamı, elemenları, girdileri, çıktıları, tedarikçileri, müşterileri, performans bilgileri, hedefleri ve eylemleri iş süreç modellemesi geliştirmede önemlidir. İş süreç modellemesini gerçekleştirmek için bir takım teknikler ve araçlar kullanılır. Bunlar arasında en popülar olan teknik ve araçlar: SCOR (Tedarik zinciri performans modeli): Tedarik zinciri sistemlerinin analizi ve tasarımında kullanılan yöntem, çerçeve ve tekniklerden oluşur. Tedarik Zinciri Konseyi tarafından geliştirilmiştir. İş süreci modellemesinde kullanılan tekniklerden en popüler olanıdır. SCOR, belirtilen artılarından dolayı popüler modelleme aracıdır. Üç aşamada birbirine bağlı standardize edilmiş iş süreçlerini kullanır. Performans göstergeleri tutarlı bir sistem hâlindedir ve bu sistem süreç modeller ile ilişkilidir. Performans göstergelerini hesaplamak için gerekli olan veri kaynakları açıkça temin edilebilmektedir. ARIS (Bilgi sistemleri mimarisi): İş süreci modelleme aracı ve iş sürecinin yeniden tasarlanmasına yönelik bir yöntemdir. SAP uygulamaları arasında bağlantı kurma ve uyum sağlama amacıyla yaygın olarak kullanılmaktadır. UML (Birleşik modelleme dili): Yazılım sistemlerini modellemeye yönelik bir uluslararası standart notasyonudur. UML iş süreçlerini ve iş akışı diyagramlarını modellemek için kullanılan Faaliyet Diyagramı dâhil olmak üzere çeşitli türde diyagramları desteklemektedir. UML, OMG tarafından geliştirilmiştir ve devam ettirilmektedir. IDEF (Fonksiyon modelleme için entegrasyon tanımı): Amerika Birleşik Devletleri Savunma Bakanlığı tarafından geliştirilen ve 1980 lerin sonlarında CASE satıcıları tarafından yaygın olarak kullanılan bir yazılım metodolojisi ve diyagram çizme sistemidir. Bazı IDEF diyagramları bugün ABD Savunma Bakanlığı projeleri için hâlâ kullanılmaktadır. Karar verme süreçlerinin iş akışını modellemek için yukarıda bahsedilen yaklaşımlar kullanılabilir. Süreç modelleme iki şekilde yardımcı olur: TZ de süreçleri ve yapıları tanımlar ve bahsedilen süreçleri ve yapıları daha net bir şekilde resmeder. BİLGİ SİSTEMLERİ TABANLI KARAR VERME Bilgi Teknolojilerinin Yönetim Üzerindeki Etkisi Bilişim teknolojileri (BT) bilgisayar tabanlı bilgi sistemlerinin çalıştırılması, tasarlanması, uygulanması, desteklenmesi veya yönetilmesi olarak tanımlanır. Yönetim süreci, problemlerin kaynağına bakılmaksızın, bilgisel bir yapıya sahiptir. Bilgisel yapı, verinin ve bilginin toplanması, işlenmesi, analiz edilmesi ve kullanılması ile bağlantılıdır. Bilginin toplanması, işlenmesi, sunulması, iletilmesi ve korunmasına ilişkin genel konulara enformatik (bilişim) alanında çalışılmaktadır. Bu araştırmaların ve çalışmaların sonuçları bilişim teknolojileri olarak bilinmektedir. Yani, bilgisel bir ürünü üretmek ve yönetsel faaliyetlerde bilgisel süreçleri kullanmak için metotlar geliştirmek şeklinde tanımlanabilir. Yönetimin etkinliği ve verimliliği, bilişim ve bilişim teknolojilerindeki ilerlemelere bağlıdır. Bilgisayar ve bilişim teknolojileri hayatımızın her alanına yön vermektedir. Kullanım alanlarının genişlemesi ve kullanıcıların artmasıyla ülkelerin bilimsel ve teknolojik alanlarda ilerlemelerine olanak sağlamaktadır. Bilişim teknolojilerinin kullanımı ve alandaki ilerlemeler doğrultusunda, bilişim teknolojilerinin tedarik zinciri yönetiminin (TZY) gelişiminde pozitif etkileri olmaktadır. Bu gelişmeler Bilgi Ekonomisi Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 11

14 ve Bilgi Toplumu gibi temel terimlerin ortaya çıkmasını ve yaygın olarak kullanılmasını sağlamıştır. Bilgisayar bilimlerinin ve bilişim teknolojilerinin yönetim teorisi ve sistemleri üzerindeki etkilerini görmekteyiz. Bu teknolojiler daha önce geliştirilen metotlar ve algoritmaların olanaklarını büyük ölçüde genişletmiştir. Bu teknolojiler, yönetime dair karmaşık problemlerin çözümünde kullanılmaya başlanmıştır. Bilişim teknolojilerinin hızla ilerlemesi sayesinde disiplinler arası uygulamalar ve ilişkiler de göz ardı edilmemesi gerekir. Bilgisayar bilimi ve bilişim teknolojilerinin yönetim teorisi ve sistemleri üzerindeki etkisinin artması küresel bir olgudur. Genel kontrol teorisi ve bilgisayar bilimi arasındaki yakınlaşma uzmanlar tarafından vurgulanmaktadır. Bilişim teknolojilerinin yardımı ile yönetim ve kontrol sistemlerinde büyük ilerlemelerin meydana geldiğini gözlemlemekteyiz. Sibernetik, telekomünikasyon teorisi ve genel sistemler teorisine doğru neo-sibernetik adı altında yeni bir disiplinler arası yön oluşmaktadır. Bilgi Teknolojileri ve Koordinasyon Kurumlar, başarılı şekilde işletmelerini yönetmeli, iç faaliyetlerini koordine etmeli ayrıca tedarikçileri ve müşterileri arasında bağlantı kurmalıdırlar. Koordinasyon, TZY de, satış noktalarından ham madde tedarikçilerine kadar olan bilgi akışlarının sürekliliği sayesinde belirsizliği azaltmada temel bir rol oynar. Koordinasyonun özellikle ihtiyaç duyulduğu alan, TZ lerde anahtar problem olan ve Kamçı (Bullwhip) Etkisi olarak adlandırılan problemdir. Kamçı etkisi tedarik zincirinde bilginin çarpıtılmasının ortaya çıkardığı etkiler olarak adlandırılır. Yani, tedarik zincirinde bilginin paylaşımında ortaya çıkan aksaklıklar, zincirde aksamalara ve verimsizliklere neden olur. Aşırı stok yatırımlarına yol açar, abartılı sipariş seviyeleri talepte dalgalanmalara ve maliyetlerin yükselmesine neden olur. Bir tedarik zincirinde meydana gelecek koordinasyon eksikliği, aşağıda belirtilen temel problemlerden kaynaklanmaktadır. Bunlar: TZ üyeleri arasındaki farklı ve tutarsız hedefler, TZ ağlarındaki bilgi bozukluğu ve eksikliği ile TZ üyelerinin otomasyon derecesinin yetersiz oluşudur. Her geçen gün veri transfer hacimleri çok daha karmaşık ve dinamik bir hâle gelmektedir. Örgütsel ve teknik problemler TZ lerde koordinasyonu engellemektedir. Yukarıda bahsedilen problemler, her bir TZ katılımcısı kendi kârlılığını maksimize etmeyi hedeflediği zaman ya da ticari zeminde kapasiteler ve stoklar hakkında bilgi vermediği zaman meydana gelebilir. TZ de temel koordinasyon stratejileri şunlardır: CPFR ( Planlama Tahmin ve İkmal/İş birliği), QR ( Hızlı Yanıt/Quick Response), ECR (Etkili Tüketici Tepkisi/Efficient Consumer Response), VMI (Tedarikçi Yönetimli Envanter/Vendor-Managed Inventory), JIS ( Tam Zamanında Sıralanım/Just-In-Sequence), JIT (Tam Zamanında /Just-In-Time), tedarikçilerin sorumluluğu ile Kanban. Bu stratejilerin uygulanması için bilişim teknolojisine (IT) ihtiyaç duyulmaktadır. Bu ya özelleştirilmiş yapılar ya da belli ulusal şirketlerin yaptığı gibi kendini geliştiren yapılar olabilir. TZ de etkin ve verimli bilgi işlemesi kayda değer öneme sahiptir. Bilgi ortamı TZ lerin omurgasıdır. Bilgi akışları TZ katılımcılarını, TZ fonksiyonlarını ve yönetim karar seviyelerini birbirlerine bağlar. Örneğin; Ana üretim planlaması talepler hakkında bilgi edinilmesini gerektirmektedir. Envanter yönetim politikaları sipariş döngüsünü etkilemektedir. Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 12

15 Taleplerdeki değişiklikler üretimde, satışlarda, ikmalde ve bütçelemede taktiksel planları etkilemektedir. Depo bilgisi, tedarikçiler ve müşteriler ile iş birliği açısından envanter yönetimi için kritik öneme sahiptir. Bilişim teknolojileri tedarik zincirlerinde yeni koordinasyon yetenekleri sağlamaktadır. Ayrıca, bilişim teknolojileri tedarik zincirinin duyarlılığı ve esnekliği konusunda bir atılım sağlamaktadır. Bilişim teknolojileri tedarik zinciri yönetiminde ilerleme ve gelişme sağlamanın yanı sıra, tedarik zinciri yönetiminin desteklenmesi için bir ortam olarak da hizmet etmektedir. Modern bilişim teknolojileri sayesinde koordinasyon ile ilgili her türlü kavram etkinleştirilebilir durumdadır. Etkin koordinasyon ile çıkacak ciddi problemlerin iş birliği kültüründe, güvende ve organizasyon alanında yatmaktadır. TZ de koordinasyon göz önünde bulundurulduğunda, koordinasyon stratejileri ve bilişim arasında ayrım yapılmak zorundadır. Bu ayrım Şekil 5.1. de özetlenmektedir. Şekil 5.1. Tedarik Zinciri Koordinasyon Kavramları Ve Bilgi Teknolojileri (BT) KARAR VERME DESTEĞİNİN ENTEGRE ALTYAPILARI Bilgi modellerinin ve karar verme desteğinin entegrasyonu alanında önemli gelişmeler olmaktadır. Karar verme ve BT destek araçları arasında sıkı bir entegrasyon için aşağıda belirtilen bilişenlerin varlığı önemlidir: Veri tabanı yönetim sistemi, kurumsal veri tabanı, tedarik zinciri veri tabanı, ileri optimizasyon ve analitik araçlar yardımıyla modelleme. Tedarik zinciri yönetimi için karar destek sistemleri (KDS) geliştirilmiştir. Bu sistemin temel bileşenleri: TZY bilgi sistemi, veri ambarı, bilgi modelleme sistemi, bilgi Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 13

16 tabanı ve karar modelleme veri tabanı, grup yazılımlar, karar modelleme sistemi, karar modelleme bileşenleridir (optimizasyon, simülasyon, istatistik veri analizi). Bu bileşenler arasındaki ilişki Şekil 5.2. de belirtilmiştir. Bu alanda yapılan araştırmalarda bazı entegrasyon çalışmaları yapılmıştır. Bunlardan bazıları şu şekildedir: OLAP araçlarını kullanılarak veri ambarı etrafında TZ karar verme yapılandırılması, veri analizi, ağ tasarımı ve çözüm değerlendirme modüllerini de içeren bir TZ karar destek sistemi kurmak mümkündür. Şekil 5.2. Tedarik Zinciri İçin Karar Destek Sistemlerinin (KDS) Yapısı Tedarik zinciri yönetimindeki problemlerin matematiksel olarak modellenmesinde bazı zorluklar mevcuttur. Dolayısıyla, TZY alanında belirli sayıda özellikler dikkate alınmalıdır. TZ uygulama süreçleri durağan olmayan ve doğrusal olmayan bir yapıdadır. Bu nedenle TZ işlevinin çeşitli yönlerini biçimlendirme zordur. Çünkü çok sayıda boyut hesaba katılmalıdır. TZY için karar vermede katı ölçütler yoktur ve TZ nin birçok parametreleri hakkında önceden bilgi de yoktur. Matematik modeller; yöneylem araştırmaları, kontrol teorisi, ajan tabanlı yaklaşımlardan oluşmaktadır. Bunun yanı sıra, temel çözüm teknikleri ise, optimizasyon, simülasyon, istatistik, sezgisel ve karma (hibrid) modellerden oluşmaktadır. Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 14

17 Entegre Karar Destek Sistemleri (EKDS) Karar Destek Sistemleri: Karar destek sistemleri (KDS) elektronik çizelge programlarından(m.s. Excel gibi) uzman sistemlere kadar bir dizi araçları kullanmaktadır. Elektronik çizelge programlarında kullanıcılar kendi analizlerini gerçekleştirirken; uzman sistemler, çeşitli alanlardaki uzmanların bilgilerini birleştirir ve olası alternatifleri önerirler. Altyapı ve erişim konularını çözmede, kurumsal verimliliği artırmada, işletme fonksiyonlarını bir araya getirmede ERP gibi sistemler kullanılmaktadır. Fakat bu sistemler, nerede, nasıl, ne zaman ve kim tarafından neyin yapılması gerektiği gibi temel soruların çözümünde yardımcı olmamaktadırlar. Bu problemlerin çözümü için, KDS gibi analitik araçlar kullanılmalıdır. TZY de karar destek sistemleri, ağ planlama gibi stratejik problemlerin, depolardan üretim tesislerine kadar olan ürünlerin atanma problemlerinin ve günlük üretim planlaması, teslim ve araç rotalama gibi işletme problemlerinin çözümünde kullanılır. Problemlerin büyüklüğü ve karmaşıklığı etkin karar verme için KDS yi önemli kılmaktadır. Çeşitli kuruluş ve şirketlerin kullandığı KDS, imalat özelliklerine, talepteki dalgalanmalara, taşıma maliyetlerine ve stok maliyetlerine bağlıdır. Bir KDS yi başarılı bir şekilde kullanmak için, uygun performans ölçümlerinin seçilmesi gerekir. Bunun için, KDS arayüzleri genellikle kullanıcının farklı amaçlarını görece önceliklendirebilmelidir. KDS de veri toplandıktan sonra, bunun analiz edilmesi ve sunulması gerekmektedir. Karar destek sisteminin önerilerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini belirlemek için, KDS nin veriyi nasıl analiz edeceğinin karar verici tarafından bilinmesi çok önemlidir. Hangi analiz yöntemlerinin kullanılmasının uygun olacağı tamamen karar vericinin bilgisine bağlıdır. TZY de karar vermede öncü rol entegre karar destek sistemlerine (EKDS) ve karar desteği için bu sistemlerin çekirdek, özel yazılım ve matematiksel araçlarına aittir. EKDS için gereksinimler iki gruba ayrılabilir. Belirli EKDS elemanları ve alt sistemleri için detaylı gereksinimler, TZ nin tasarımı ve kullanılan süreçler ile ilgilidir. Bunun için EKDS de olması gereken nitelikler şu şekildedir; EKDS modellerinin ve sisteminin sadeliği ve optimalliği, modelin bilgisayara uygulanabilirliği, verimliliği, farklı zamanlarda modelleme yapabilme imkânıdır. EKDS nin evrenselliği ve problem çözme yönelimi, modelleme amacı için resmî ve gayri resmî prosedürlerin birleştirilmesi, kolaylıkla ulaşılabilirlik ve güvenilirlik (algoritmik, yazılım, bilgi ve hesaplama güvenilirliği) de aranılan diğer hususlardır. EKDS, tedarik zinciri ile alakalı tasarım, planlama, işletme ve geliştirme alanındaki çeşitli problemlerin çözümüdür. Sonuç olarak, her bir otomasyon aracı uyum ve gelişimini tamamlamış olmalıdır. Bunun için kullanılan tüm araçlar öncelikle yedekleme özelliğine sahip olmalıdır. Uyumun yani adaptasyonun ve alt sistemlerinin uygulama mekanizmasını içermelidir. Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 15

18 Özet Tedarik Zinciri Yönetimi için Karar Alma Sistemleri Bu bölüm tedarik zinciri yönetimi (TZY) alanında karar verme desteği ile ilgilenmektedir. Birinci kısımda, TZY de karar verme desteğinin temeli olan karar teorisinin temel kavramlarından bahsedilmiştir. Eldeki problemin çözümü aşamasında en iyi alternatifi seçmek için takip edilecek süreçler karar teorisinde karar analizi olarak tanımlanmıştır. Belirlilik altında, belirsizlik altında ve risk altında karar verme konuları örnekler ile kısaca açıklanmıştır. Sonraki bölümlerde, model tabanlı karar verme desteği ve bilgi tabanlı karar verme desteği olarak iki grupta incelenmiştir. İkinci kısımdaki model tabanlı karar verme desteği, matematiksel, bilgi ve karma (hibrid) modellerden oluşacak şekilde ele alındı. Matematik modeller kısmında, yöneylem araştırmaları, kontrol teorisi ve ajan tabanlı yaklaşımların ayırımı yapıldı. Bunun yanı sıra, temel çözüm teknikleri olan, optimizasyon, simülasyon, istatistiksel analiz araçları, sezgisel ve karma (hibrid) modeller hakkında bilgi verildi. Son kısımda, tedarik zincirlerinde bilgi tabanlı modeller ele alınmıştır. Bilgi tabanlı modeller, iş süreçleri yeniden yapılandırma modelleri, bilgi teknolojileri (bilişim) odaklı modeller ve tedarik zinciri karar verme modellerinin entegrasyonu için modern bilgi teknolojileri teknik ve metotlarının kullanımı üzerinde durulmuştur. Sonraki kısımda, bilgi sistemleri odaklı karar destek sistemleri analiz edildi. TZY alanında temel bilgi teknolojileri ortaya konuldu. Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 16

19 DEĞERLENDİRME SORULARI Değerlendirme sorularını sistemde ilgili ünite başlığı altında yer alan bölüm sonu testi bölümünde etkileşimli olarak cevaplayabilirsiniz. 1. Aşağıdakilerden hangisi karar verme aşamasında takip edilecek adımlar arasında yer almaz? a) Modelin uygulanması b) Mümkün alternatif seçeneklerin sıralanması c) Karar teorisi modellerinden olan herhangi bir matematik modelin seçilmesi d) Bilgi teknolojilerinin kullanılması e) Alternatifler ve sonuçları gösteren karar matrisinin oluşturulması 2. Aşağıdakilerden hangisi karar analizinin karakteristik özelliklerinden değildir? a) Karar analizi sistematik ve analitik bir yoldur. b) Karar analizi en iyi alternatifi seçer. c) Karar analizi niteleyici yöntemler kullanır. d) Karar analizinde veri kalitesi önemlidir. e) Karar analizi mantığa dayalıdır. 3. Aşağıda uygun bir karar matrisi verilmiştir. İyimserlik indeksinin 0.8 olarak belirlendiği bu problem için Hurwicz kıstasına göre en iyi karar aşağıdakilerden hangisidir? Alternatifler Sonuçlar Sonuç-A Sonuç-B X-seçeneği 10 birim 20 birim Y-seçeneği -45 birim 35 birim Z-seçeneği 50 birim -100 birim a) X-seçeneği, 20 b) Y-seçeneği, 19 c) Y-seçeneği, 21 d) X-seçeneği, 20 e) Z-seçeneği, Modelde kullanılan tüm değerlerin kesin olarak bilinmediği fakat çoğu zaman bir olasılık değeri olarak hesaplanan bazı şans ve riskleri içeren model tanımı aşağıdakilerden hangisidir? a) Analog model b) Stokastik model c) Deterministik model d) Matematiksel model e) Simgesel model 5. İyi bir modele ait birçok karakteristik özelliğin olduğu bilinmektedir. Aşağıdakilerden hangisi iyi bir modelin karakteristik özelliği olamaz? a) Modelin maliyeti b) Modelin sadeliği c) Modelin esnekliği d) Modelin yeterliliği e) Modelin uygulanmadaki verimliliği ve etkinliği Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 17

20 6. Tedarik zinciri yönetimi alanında en çok kullanılan modeller bilinmektedir. Aşağıdakilerden hangisi TZY de kullanılmamaktadır? a) Ekonomik modeller b) Olasılıksal ve deterministik analitik modeller c) Bilgi teknolojisi odaklı modeller d) Grafiksel modeller e) Finansal modeller 7. Aşağıdakilerden hangisi yöneylem araştırmalarında TZY için en popüler matematiksel modelleme yaklaşımlarındandır? a) Destek vektör makineleri modelleri b) Karar ağaçları modelleri c) Statik optimizasyon modelleri d) Kontrol teorisi modelleri e) Dinamik programlama 8. Bilgi sistemleri tabanlı karar verme, tedarik zinciri yönetiminde önemli bir karar verme desteğidir. Bilgi teknolojilerinin yönetim üzerinde etkileri mevcuttur. Aşağıdakilerden hangisinde bilgi teknolojilerinin yönetim üzerinde etkili olmadığını ifade eder? a) Bilişim ve bilgi teknolojilerindeki ilerlemeler yönetimin etkinliği ve verimliliğini olumlu etkiler. b) Bilgi teknolojileri daha önce geliştirilen metot ve algoritmaların olanaklarını büyük ölçüde genişletmiştir. Bu teknolojiler, yönetime dair karmaşık problemlerin çözümünde uygulamalar geliştirmiştir. c) Bilişim teknolojilerinin hızla ilerlemesi sayesinde disiplinler arası uygulamalar ve ilişkiler vardır. d) Bilgisayar bilimi ve bilişim teknolojilerinin yönetim teorisi ve sistemleri üzerindeki etkisinin ilerlemesi lokal bir yapıya sahiptir. e) Bilişim teknolojilerinin yardımı yönetim ve kontrol sistemlerinde büyük ilerlemeler meydana getirmiştir. 9. Koordinasyon, TZY de önemli bir kavramdır. Aşağıdakilerden hangisi TZ de koordinasyon yetersizliğinin sebeplerinden biri değildir? a) Tedarik zinciri katılımcılarının yetersiz otomasyon seviyesi b) Tedarik zincirinde veri transferinin karmaşık ve yetersiz olması, örgütsel ve teknik problemler c) Tedarik zinciri üyelerinin tutarsız hedefleri d) Tedarik zincirinde uygun ortamın yetersiz oluşu e) Tedarik zinciri bağlantılarındaki bilgi bozukluğu ve eksikliği 10. Bilgi teknolojileri ile karar destek sistemleri arasında bir entegrasyonun varlığı bilinmektedir. Aşağıda belirtilen parçalardan hangisi belirtilen bu entegrasyon için gereklidir? a) Tedarik zinciri karar veri tabanı b) Analitik ve optimizasyon araçları c) Veri tabanı yönetim sistemi d) Kurumsal veri tabanı e) Müşteri sadakati Cevap Anahtarı 1.D, 2.C, 3.E, 4.B, 5.A, 6.E, 7.C, 8.D, 9.D, 10.E Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 18

21 YARARLANILAN KAYNAKLAR Chandra, C., Grabis, J.ve Tumanyan, A. (2007). Problemtaxonomy: a step towards effective information sharing in supply chain management. Int J Prod Res, 45(11): Chandra, C. ve Grabis, J(2008). Information technology support for integrated supply chain modeling. Hum Syst Manag, 27(1): Chopra, S., Meindl, P. (2007). Supply Chain Management: Strategy, Planning, & Operation, Third Edition, New Jersey: Pearson Prentice Hall. Halaç, O. (2001). Kantitatif Karar Verme Teknikleri (Yöneylem Araştırması), 5. Baskı, İstanbul: Alfa. Ivanov, D., Sokolov, B. (2010). Adaptive Supply Chain Management, London: Springer- Verlag. Koechel, P. ve Nielaender, U. (2005). Simulation-based optimization of multi-echelon inventory systems. Int J Prod Econ, 93-94: Render, B., Stair, R. M. ve Hanna, M.E. (2003). Quantitative Analysis for Management, 8th Edition, New Jersey: Prentice Hall. Simchi-Levi, D., Kaminsky, P., Simchi-Levi, E. (2008). Designing and Managing the Supply Chain: Concepts, Strategies and Case Studies (3rd Edition), New York: Mcgraw- Hill/Irwin. Sokolov B.V Yusupov RM. (2004.) Conceptual foundations of quality estimation and analysis for models and multiple-model systems. J Comput Syst Sci, 6: Taha, H. A. (2010). Operations Research: An Introduction, Prentice Hall. Atatürk Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi 19