OLASILIKLI ENVANTER MODELLERİ

Benzer belgeler
DERS 8 BELİRSİZ TALEP DURUMUNDA STOK KONTROL. Zamanlama Kararları. Bir Seferlik Karar

DERS 8 BELIRSIZ TALEP DURUMUNDA STOK KONTROL. Zamanlama Kararları. Bir Seferlik Karar

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

DETERMİNİSTİK ENVANTER MODELLERİ

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

Envanter Neden Önemlidir? Envanter Neden Önemlidir? Envanter Yönetimi Bölüm II Envanter Yönetimi ve Risk Havuzu Oluşturma

TEK BOYUTLU RASSAL DEĞİŞKENLER

Ders 4: Rastgele Değişkenler ve Dağılımları

13. Olasılık Dağılımlar

Sürekli Rastsal Değişkenler

ENM 316 BENZETİM ÖDEV SETİ

Stok Yönetimi. Pamukkale Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü IENG 227 Modern Üretim Yaklaşımları

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIMI

Yapılan alan araştırması sonucunda aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir. ( ) ( ) ( ) ( )

3/6/2013. Ders 6: Kesikli Olasılık Dağılımları

Ders 6: Kesikli Olasılık Dağılımları

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Ertelenmiş Talep (Backorder) / Kayıp Satış (Lost Sales) Sürekli / Periyodik Gözden Geçirme

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

Ders 5: Kesikli Olasılık Dağılımları

Ders 5: Kesikli Olasılık Dağılımları

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Sürekli Dağılımlar (2) Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar.

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME

DERS 9. Belirsiz Talep Durumunda Stok Kontrol-II. Terminoloji. Describing Demand. Zamanlama Kararları. Bir Seferlik Kararlar

KUYRUK TEORİSİ II DOĞUM-ÖLÜM SÜRECİ

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler

İstatistik, genel olarak, rassal bir olayı (ya da deneyi) matematiksel olarak modellemek ve bu model yardımıyla, anakütlenin bilinmeyen karakteristik

EME 3117 SİSTEM SİMÜLASYONU. Rassal Sayı ve Rassal Değer. Üretimi. Rassal Sayı Üretimi

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

EME SISTEM SİMÜLASYONU. Giriş. Ertelenmiş Talep (Backorder) / Kayıp Satış (Lost Sales) Sürekli / Periyodik Gözden Geçirme

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-II Hafta 14

Tablo (2): Atıştırma Sayısı ve Günlük Sınav Sayısı Atıştırma Sınav Sayısı (X)

SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

cevap verebilmek için hazır olarak elinde bulundurduğu madde ve malzemelerin en genel

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi

Stok Yönetimi. UTL510 Lojistik Yönetimi Doç. Dr. Dilay Çelebi Stok Yönetimi. UTL 510 Lojistik Yönetimi

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

EME 3117 SİSTEM SİMÜLASYONU. Üçgensel Dağılım. Sürekli Düzgün Dağılım. Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar

WEIBULL DAĞILIMI WEIBULL DAĞILIMI ANADOLU ÜNİVERSİTESİ

Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.

RISK ANALIZI SINAVI WEB EKİM Kasko sigortasından çekilen beş hasarlı bir rassal örneklem aşağıdaki gibi verilmektedir:

Z = S n E(S n ) V ar(sn ) = S n nµ. S nn. n 1/2 n σ

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

2018 İKİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME 12 MAYIS 2018

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Merkezi Limit Teoremi

İstatistik ve Olasılık

EME 3117 SISTEM SIMÜLASYONU. Üçgensel Dağılım. Sürekli Düzgün Dağılım. Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar

İŞLETMECİLER İÇİN İSTATİSTİK II

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler

Faktöriyel: 1'den n'ye kadar olan tüm pozitif tamsayıların çarpımına, biçiminde gösterilir. Aynca; 0! = 1 ve 1!=1 1 dir. [Bunlar kabul değildir,

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Saymanın Temel Kuralları Permütasyon (Sıralama) Kombinasyon (Gruplama) Binom Açılımı...

RD lerin Fonksiyonları

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):

IE 303 SİSTEM BENZETİMİ

ENM 316 BENZETİM ÖDEV SETİ

İstatistik ve Olasılık

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

Dr. Mehmet AKSARAYLI

BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

Ki- Kare Testi ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

Ders 6: Sürekli Olasılık Dağılımları

Sağlık Kurumlarında Kaynak Planlaması DERS-5

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

Konu 5. Bölüm 2 : Proje Değerlendirme ve Gözden Geçirme Tekniği (PERT) Üç zamanlı tahmin yaklaşımı. a : Faaliyetin iyimser gerçekleşme süresi

Gerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal. değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma

KLÜ İİBF-İŞLETME * KANTİTATİF KARAR VERME TEKNİKLERİ

1-2 - * Bu Ders Notları tam olarak emin olmamakla birlikte yıllarına aiitir.tekrardan Sn.Hakan Paçal'a çoook tsk ederiz...

Prof. Dr. Aydın Yüksel MAN 504T Yön. için Finansal Analiz & Araçları Ders: Risk-Getiri İlişkisi ve Portföy Yönetimi I

IE 303T Sistem Benzetimi

ENM-3105 Sistem Simulasyonu Kısa Sınav 1

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

KARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

BELİRSİZ TALEPLER İLE ENVANTER KONTROLU. Yrd.Doç.Dr.S.Kerem AYTULUN

EM302 Yöneylem Araştırması 2 Doğrusal Olmayan Programlamaya Giriş. Dr. Özgür Kabak

Kesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları

İleri Diferansiyel Denklemler

Portföy Yönetimi. Yatırım Kumar Adil Oyun

Yatırım Kumar Adil Oyun

Yatırım Kumar Adil Oyun

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

ENM 316 BENZETİM. Faaliyet Faaliyet zamanı dağılımı A U(5, 8) B U(6, 15) U(10,20) U(4,20) U(12,25) U(15,30)

Stok Kontrolü 1 (Inventory Control)

SAKARYA UNIVERSİTESİ ENDUSTRI MUHENDISLIĞI YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI II KUYRUK TEORİSİ - I DERS NOTLARI

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan


Ekonomik Sipariş Miktarı (EOQ) Nasıl Hesaplanıyor ve Sürekli İyileştirme Çalışmalarının Yönünü Nasıl İşaret Ediyor?

İçindekiler. Ön Söz... xiii

Girişimcilikte Simülasyon: Eğitimcinin Eğitimi

SÜREKLİ DÜZGÜN DAĞILIM

SÜREKLİ( CONTINUOUS) OLASILIK

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BEKLENEN DEĞER. X beklenen değeri B[X] ile gösterilir. B[X] = İST 213 OLASILIK DERSİ BEKLENEN DEĞER VE MOMENTLER

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

Endüstri Mühendisliğine Giriş

Transkript:

SAKARYA UNIVERSİTESİ ENDUSTRI MUHENDISLIĞI YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI II OLASILIKLI ENVANTER MODELLERİ DERS NOTLARI KAYNAK-WINSTON

OLASILIKLI STOK MODELLERİ Bir önceki dersteki bütün modellerde herhangi bir periodda talep kesin olarak bilinmektedir. Bu derste verilen zaman periodunda talebin belirsiz veya olasılıklı olduğu modelleri ele alacağız. TEK PERİYODLU KARAR MODELLERİ Pek çok durumda karar verici bir periyod için q değerine karar verecektir (q stoklanacak ürün miktarını gösteren değerdir). d ise rassal değişken D ye göre değer almaktadır. Gazeteci problemi tek periyodlu problemdir. Burada karar verici q değerine karar verdikten sonra, q ve d değerlerine bağlı olarak c(d,q) maliyeti oluşur. Burada bu maliyetin beklenen değerini minimize etmeye çalışırız.

MARJINAL ANALİZ KAVRAMI D tamsayı değerli bir kesikli bir değişken olsun ve P(D=d)=p(d) olsun. E(q) karar vericinin q değerini seçtiğinde beklenen değeri olsun. E(q) = d p d c(d, q) Pek çok pratik uygulamada E(q) fonksiyonu konveks bir fonksiyondur. q* E(q) değerini minimize eden q değeri olsun. Bu durumun grafiği Şekil 1 deki gibidir.

q değerine her seferinde bir marjinal birim ilave eder ve E(q) değerlerine bakarız. q* optimum değerine gelene kadar E(q+1)-E(q) <=0 olur. q* değerine geldiğimizde ilk defa E(q*+1)-E(q*) >=0 olur. Bu nokta dönüm noktasıdır. Minimum noktadır Şekil 1. Marjinal birim ekleyerek kontrol ettiğimiz için bu analize marjinal analiz denir.

GAZETE SATICISI PROBLEMİ (KESİKLİ TALEP) Organizasyonlar aşağıdaki olayların oluştuğu durumlarda envanter problemleriyle karşılaşır. 1. Organizasyonlar ne kadar birim sipariş vereceklerine karar verirler. q sipariş verilen birim miktarını göstermektedir 2. p(d) olasılıkla d birim talep oluşur. d nonnegatif tamsayıdır. D ise talebi gösteren rassal değişkendir. 3. d ve q değerlerine bağlı olarak c(d,q) maliyeti oluşmaktadır. c o = Fazla stok tutma maliyeti c u = Eksik stok tutma maliyeti F(q) = P (D<= q) Talep dağılım fonksiyonu olsun. Marjinal analiz uygulanabilir olduğundan E(q) aşağıdaki eşitsizliği sağlayan en küçük q değeriyle minimize olacaktır. F(q*) >= c u c u +c 0 (3)

ÖRNEK 1: Kampüs Kırtasiye Ağustos ayında gelecek yıl için ne kadar takvim sipariş edeceğine karar verecektir. Her bir takvim kırtasiyeye 2 TL ye malolmakta ve 4,5 TL ye satılmaktadır. Satılmayan takvimler 75 krş a iade edilebilmektedir.kırtasiye Ocak 1 tarihine kadar aşağıdaki tablodaki (Tablo 1) olasılık yoğunluk fonksiyonuna göre takvimlerin satılacağına inanmaktadır. Kırtasiye takvim satışlarından beklenen net karı maksimize etmeye çalışmaktadır. Kırtasiye ağustos ayında ne kadar takvim siparişi vermelidir? Ocak 1 tarihine kadar satılması beklenen takvim adedi Satılması beklenen takvim adedi Olasılık 100 0,3 150 0,2 200 0,3 250 0,15 300 0,05 Tablo 1: Takvim satışları ile ilgili Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu

ÇÖZÜM 1: q = Ağustos ayında sipariş verilen takvim sayısı d = Ocak 1 tarihine kadar talep edilen takvim sayısı F(q*) = P (D<= q) >= c u = 2,5 c u +c 0 3,75 =2 olur. 3 c u c u +c 0 P (D <= 100) = 0,30 P(D<= 150) = 0,50 P(D<=200) = 0,80 böylece F(200) = P (D<= 200) >= 2 3 0,80 >= 2 3 (200 takvim eşitsizliği sağlayan en küçük q değeridir) 200 takvim siparişi verilmelidir.

GAZETE SATICISI PROBLEMİ: SÜREKLİ TALEP Talep D, f(d) olasılık yoğunluk fonksiyonuna sahip sürekli rassal değişken olsun. Kesikli talep durumunda olduğu gibi, Karar vericinin beklenen maliyeti aşağıdaki eşitsizliği ilk sağlayan en küçük q* değeri için minimize olur. F(q*) = P(D<=q*) >= c u c u +c 0 (4) Talep sürekli rassal değişken olduğundan yukarıdaki eşitsizliğin eşitliğe dönüşerek gerçekleştiği ilk noktada optimum q* sipariş değerini buluruz. P(D<=q*) = c u c u +c 0 veya P(D>=q*) = c 0 c u +c 0 (5) olur.

ÖRNEK 2: Tabipler Birliği Antalya da bir toplantı düzenleyecektir. Toplantıdan 6 ay önce Tabipler birliği ne kadar odanın rezerv edileceğine karar vermelidir. Şimdi Odayı tanesi 50 TL ye kiralayabilmektedirler. Dernek toplantıya kaç kişinin katılacağını bilmemektedirler fakat dernek oda talebinin normal dağılıma uyacağını ortalamasının 5000 oda ve standart sapmasının 2000 oda olacağını hesaplamaktadır. Gereken oda sayısı rezerv edilen sayıdan fazla olursa komşu otellerden 80 TL ye oda ayarlanabilmektedir. Toplantıya katılanlar için komşu otellerde kalmak çok da pratik değildir. Bu uygunsuzluk oda başına 10 TL olacak şekilde fiyatlandırılmıştır. Eğer dernek toplam maliyeti minimize edecek sayıda oda rezerv etmek isterse kaç oda rezervasyonu yapmalıdırlar.

ÇÖZÜM 2: q = rezerv edilen oda sayısı d= gerçekte gereken oda sayısı Eğer d<=q ise sadece rezervasyonla maliyet oluşur Toplam maliyet = 50q olur. Eğer d>=q ise maliyetler aşağıdaki gibi olur q odayı rezerv etme maliyeti = 50q d-q odayı komşu otelden kiralama maliyeti = 80 (d-q) Komşu otelden kiramalanın uygunsuz olma maliyeti = 10 (d-q) + Toplam Maliyet = 90d -40q olur. Şu halde c u =40 ve c 0 =50 TL olur P(D<=q*) = c u c u +c 0 = 40 90 = 4 9 olur.

P(D<=q*) = c u = 40 = 4 = 0,444 c u +c 0 90 9 P(D<=q*) = 0,444 ise P( D 5000 2000 <=q 5000 2000 ) = 0,444 P(Z<= q 5000 q 5000 ) = 0,444 P(Z - 0,14) = 0,444-0,14 = 2000 2000 ise q* = 4720 oda olur. Şekil 2: Otel odası rezervasyonu için q* değerine karar verme

ÖRNEK 3: THY İstanbul Paris seferi 200 Euro dur. Her bir uçak 100 yolcuya kadar almaktadır. Genellikle bilet alan bazı yolcular gelmemektedir. Gelmeyen yolculardan dolayı firma 100 den fazla bilet satmaktadır. Bu durumda da fazla yolcu geldiğinde kanunlar bileti olup ta binemeyen her bir yolcu için 100 Euro teselli ücreti ödettirmektedir. Geçmiş veriler bileti olupta gelmeyen yolcuların ortalaması 20 ve standart sapması 5 olan normal dağılıma uyduğunu göstermektedir. Beklenen gelir teselli ücretini maksimize edilen bilet sayısı kaç adet olmalıdır. Not: Bileti olupta gelmeyen yolcular 200 euronun tamamını geri alabilmektedirler.

ÇÖZÜM 3: q=firma tarafından satılan bilet adedi q-100 = Ekstra satılan bilet adedi d=bileti olupta gelmeyen yolcu sayısı Bu durumda Tablo 9 daki maliyetler oluşur. q-d Toplam Maliyet q-d <= 100 (-200(q-d)) q-d >=100 (100(q-d-100) - 200*100) Tablo 9: Toplam maliyetin (q-d) değerine göre hesaplanması Eğer q-100 karar değişkeni olarak düşünülürse Şu halde c u =200 ve c 0 =100 euro olur P(D<=q*-100) = c u = 200 = 2 c u +c 0 300 3 = 0,667 olur. P( D 20 5 <=q 100 20 ) P (Z<= q 120 5 5 olur. ) =0,667 ise q 120 5 =0,43 q*=122,15

Şekil 3: Havayolu rezervasyonunda q* değerine karar verilmesi

BELİRSİZ TALEBİN OLDUĞU DURUMDA ESM : (r,q) MODELİ Bu durumda talep rassal olup tedarik süresi 0 dan büyüktür. Büütn talebin sonradanda olsa karşılandığını kabul ediyoruz. Sürekli gözden geçirme modelini çalışıyoruz. Envanter r seviyesine düşene kadar gözden geçirilip, r seviyesine gelince q kadar sipariş verilir. Aşağıdaki notasyonları bu derste kullanacağız. K = Sipariş Maliyeti h= Stok tutma (Elde bulundurma) maliyeti/birim/yıl L=Her bir sipariş için tedarik süresi (Aksi belirtilene kadar bilinmektedir) q=sipariş Miktarı D= Rassal değişken (sürekli), Yıllık talebi göstermekte ortalaması E(D) ve varyansı var D ve standart sapması σ D dir. c B = Yok satma maliyeti (Ne kadar sürede tedarik edileceğinden bağımsız) B(t) = t zamanında karşılanmamış miktar ES(t) = t zamanında eldeki stoğu gösterir. I(t) = t zamanında net stok (t=es(t) B(t)) r= Sipariş noktası (Envanter seviyesi r seviyesine erişince sipariş verilir)

Şekil 5 : Sipariş noktası modelinde stok seviyesinin zamana göre seyri

X = Tedarik süresindeki talebi gösteren rassal değişken E(X) = L * E(D) var X = L *(var D) σ x = σ D L olur (8) Eğer Tedarik süresi deterministik değilde rassal değişken ise L = tedarik süresini gösteren rassal değişken ise Ortalama = E(L) Varyans = var L Standart Sapma = σ L olur. Eğer Tedarik süresi (L) rassal değişmekte ve X tedarik süresince talep ise ve tedarik süresinin uzunluğu ile tedarik süresinin her bir birimindeki talep bağımsızsa Tedarik süresince ortalama (beklenen) talep E(X) = E(L)E(D) Varyans var X = E(L)(var D) + E(D) 2 (var L) (8 ) Standart sapma σ x = var X olur.

SİPARİŞ NOKTASININ, SONRADAN TESLİMİN (TEDARİĞİN) İZİN VERİLDİĞİ DURUMDA BELİRLENMESİ: q* = ( 2KE(D) ) 1/2 h (13) P (X >= r*) = hq c B E(D) hq Eğer > 1 ise (13) çözümsüzdür, Stok tutma maliyeti stok boşalması maliyetine c B E(D) göre oldukça yüksektir ve sipariş noktası izin verilen en küçük stok seviyesi olarak belirlenmelidir. Eğer (13) çözüldüğünde r* değeri negatif çıkarsa, sipariş noktası en küçük kabul edilebilir seviye olarak belirlenmelidir.

ÖRNEK 5-1: Her bir yıl kampüs kırtasiye ortalama 1000 kutu CD satmaktadır. Yıllık talep normal dağılıma uymakta ve standart sapması 40.8 kutudur. Kırtasiye CD leri bölgesel bir dağıtıcıdan tedarik etmekte ve her bir sipariş iki hafta içinde gelmektedir. Sipariş verme maliyeti 50 TL olup bir kutu CD yi bir yıl elde tutma maliyeti 10 TL dir. Stok boşalması (Yok Satma) maliyeti ise 20 TL/kutu dur. Yok satma maliyeti içerisinde müşteri memnuniyetsizliği ve özel sipariş açma maliyetleri bulunmaktadır. Bütün taleplerin sonradan karşılanmasına izin verildiği durumda a) Sipariş miktarına b) Sipariş verme noktasına c) Emniyet stoğu seviyesine d) Yok satma durumunun oluşma ihtimaline karar verin.

ÇÖZÜM 5-1: h=10 TL /kutu/yıl, K = 50 TL /sipariş E(D)=1000 /yıl ESM değerini bularak işe başlayalım q* = ( 2KE(D) h ) 1/2 = ( 2 50 1000) 10 ) 1/2 = 100 (Sipariş Miktarı Cevap a) Şimdi q*= 100 değerini eşitlik (13) te kullanarak sipariş noktasını buluruz. Bunu yaparken tedarik süresinin olasılık dağılımına karar vermemiz gerekir. Bu arada L=2 hafta verilmiştir. E(X) = E(D)/26 = 1000/26 = 38.46 σ x = σ D L = 40.8 * 2/56 = 8 c B = 20 TL şimdi eşitlik (13) kulanılırsa P (X >= r*) = hq = 10 100 c B E(D) 20 1000 =.05 (14) Sipariş noktası öyle ayarlanmalıdır ki yok satma olasılığı %5 olsun. (Yok satma ihtimali %5 Cevap d)

(14) ü X rassal değişkenine göre standardize edersek P ( X 38.46 8 >= r 38.46 8 P ( Z >= r 38.46 ) =.05 8 ) =.05 Standart normal dağılım tablosundan P ( Z <= 1.65) =.9505 bulunur Öyleyse P ( Z >= 1.65) =1-.9505 =.0495 olur. r 38.46 8 = 1.65 ise r*= 38.46 + 8*1.65 = 51.66 olur. (Sipariş noktası cevap b) Emniyet stoğu = r* - E(X) = 51.66 38.46 = 13.20 (Emniyet stoğu Cevap c )

SORU 5-2: Şimdi sipariş noktası ve emniyet stoğunun değişken tedarik süresinden nasıl etkileneceğini görelim. Şimdi tedarik süresinin ortalaması 2 hafta standart sapması 1 hafta olduğunu kabul edelim. CEVAP 5-2: (8 ) Eşitliklerini kullanırsak Tedarik süresince ortalama (beklenen) talep E(X) = E(L)E(D) = (2/56)*1000 =38.46 Varyans σ x2 = var X= E(L)(var D)+E(D) 2 (var L)=(2/56)*(40.8) 2 +1000 2 *(1/52) 2 =433.84 Standart sapma σ x = var X = 433.84 = 20.83 olur. r* = 38.46 + 1.65*(20.83) = 72.83 (Yeni sipariş Noktası - Eski 51.66 idi) Emniyet stoğu = 1.65*(20.83) = 34.37 ( Eski emniyet stoğu = 13.20 idi) Görüldüğü gibi tedarik süresi değişken olunca sipariş noktası eskiye göre yükselmiş ve belirsizlikten dolayı emniyet stoğu neredeyse üç katına çıkmıştır.

SATIŞ KAYBI DURUMUNDA SİPARİŞ NOKTASINA KARAR VERME: Şimdi ise stok boşalması durumunda oluşan bütün taleplerin kaybedildiğini kabul edersek bu durumda sipariş noktası ne olur? Bu durum sonradan teslimin olduğu duruma benzer. Benzer şekilde ESM ye karar veririz ve ardından sipariş noktasına aşağıdaki formülleri kullanarak karar veririz. Yeni durumda c B değeri yerine c LS değerini kullanır ve aşağıdaki yeni formülleri uygularız. c B = Sonradan teslime izin verilen durumda ceza maliyeti /birim c LS = Sonradan teslime izin verilmeyen durumda satış kaybı maliyeti/birim q* = ( 2KE(D) ) 1/2 h (15) P (X >= r*) = hq hq +c LS E(D)

ÖRNEK 5-3: Örnek 5-1 deki örneği tekrar ele alırsak; Her bir CD kutusu 50 TL ye satılmakta ve 30 TL ye alınmakta olsun. Stok boşalması maliyeti (müşteri memnuniyetsizliği ) 20 TL idi şimdi buna kaybolan karıda (50-30=20) eklersek c LS = 20 +20 = 40 olur. Örnek 5-1 den hatırlayacak olursak E(D)=1000/yıl h=10/kutu/yıl K=50/sipariş ve q*=100 (100 bulmuştuk. q* aynı şekilde bulunduğu için satış kaybı durumundada 100 olur) Şimdi formül (15) i kullanarak r* (Sipariş noktasına karar verelim) P (X >= r*) = hq hq +clse(d) = 10 100 10 100+40 1000 = 0.024 (15 ) olur. E(X) = E(D)/26 = 1000/26 = 38.46 σ x = σ D L = 40.8 * 2/56 = 8 (15 ) Eşitliğini standardize edersek P ( X 38.46 8 >= r 38.46 8 ) = 0.024 P (Z >= r 38.46 ) = 0.024 8 Standart normal dağılım tablosundan P (Z <= 1.98) = 0.9762 böylece

P (Z >= 1.98) =1-0.9762 = 0.0238 olur. r 38.46 8 =1.98 r* = 38.46 + 8*1.98 = 54.30 Satış kaybı durumunda Emniyet Stoğu = r* - E(X) = 54.30 38.46 = 15.84 olur.

STOK POLİTİKALARI : (r,q) sürekli gözden geçirme politikası : Stok seviyesi sürekli kontrol edilir ve r* (Sipariş noktası ) seviyesine indiğinde q* (Sipariş miktarı) kadar sipariş verilir. (s,s) sürekli gözden geçirme politikası : Bazen talepler birden fazla olmaktadır. O zaman stok birden yukarıdaki (r,q) politikası kullanıldığında r nin altına düşmektedir. Bu durumda (r,q) uygun olmayabilir. (s,s) politikasında stok seviyesi s değerine yada aşağıya düşerse bu seviyeyi S değerine eşitleyecek şekilde sipariş verilir. Eğer talepler birer birer oluşuyorsa o zaman s ile r benzer ve S-s ile de q değerleri benzer düşünülebilir ve (s,s) politikası ile (r,q) politikası aynı olur. (R,S) periodik gözden geçirme modeli : Bu durumda stok sürekli gözlenmez sadece belli periodlarda gözlemlenir ve bu periodlarda stok seviyesi tekrar S seviyesine çıkacak kadar sipariş verilir. Örneğin (0.25, 100) politikası kullanılıyorsa stok her bir çeyrekte gözden geçirilir ve tekrar 100 seviyesine kadar sipariş verilir. Örneğin çeyrekte stoğu kontrol ettiğimizde stokta 27 ürün varsa o zaman 100-27 = 73 birim sipariş verilir.

ABC SINIFLANDIRMA SİSTEMİ Stoktaki ürünler A sınıfı B sınıfı ve C sınıfı diye sınıflandırılır. A sınıfı ürünler en önemli ürünlerdir. Stok yüzdesinin az bir bölümünü oluşturmasına karşın satış geliri hacminin yüksek bir bölümünü oluşturur. B sınıfı ürünler orta derecede önemli ürünler olup, stok yüzdesi ve satış geliri yüzdesi ortalama olan ürünlerdir. C sınıfı ürünler en az önemli ürünlerdir. Stok yüzdesinin büyük bir kısmını oluşturmasına karşılık satış gelirinin düşük bir yüzdesini oluşturur. Aşağıdaki tablo ürün sınıflarını ve stok yüzdesi ile satış geliri yüzdesi değerlerini yaklaşık vermektedir. Ürün Sınıfı Stok Yüzdesi Satış Geliri Yüzdesi A %5-%20 %55-%65 B %20-%30 %20-%40 C %50-%75 %5-%25 Tablo : ABC Sınıflandırma Sistemi En önemli ürünler örneğin A sınıfı ürünler sürekli veya daha sık kontrol edilirken, Az önemli ürünler Örneğin C sınıfı ürünler daha seyrek veya periyodik olarak kontrol edilir.

SAKARYA UNIVERSİTESİ ENDUSTRI MUHENDISLIĞI YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI II OLASILIKLI ENVANTER MODELLERİ DERS NOTLARI KAYNAK-DİĞER KAYNAKLAR

Giriş Olasılıklı Stok Modelleri Talebin sabit olmadığı ve belirsiz olduğu durumlarda kullanılır. Yok satmayı engellemek ve belirli bir hizmet düzeyini sağlamak için emniyet stoku bulundurulur.

Olasılıklı Stok Modelleri Yeniden Sipariş Noktası: R = d x L + em; em (emniyet stok miktarı) Yıllık yok satma maliyeti = Elde bulunmama miktarı x olasılık x ürün başına yok satma maliyeti x yıllık sipariş sayısı

Stok seviyesi Olasılıklı Stok Modelleri Olasılıklı Talep Tedarik süresince minimum talep Tedarik süresince maksimum talep Tedarik süresince ortalama talep R = 350 + emniyet stoku (16,5) = 366,5 R Tedarik süresince talep olasılığının normal dağılımı Tedarik süresince beklenen talep (350) Emniyet stoku 16,5 adet 0 Sipariş verme L Sipariş alma Zaman

Olasılıklı Stok Modelleri Olasılıklı Talep Zamanın % 95 inde yok satmama ihtimali Yok satma riski (normal eğri alanının % 5 i) Ortalama talep 350 Emniyet stoku R =? 0 z Miktar Standart sapma sayısı

Olasılıklı Stok Modelleri Olasılıklı Talep Yok satma maliyeti belirlenemiyorsa, emniyet stokunu hesaplamak için hizmet düzeyi kullanılabilir. Z = Standart sapma sayısı s dlt = Tedarik süresince talebin standart sapması Emniyet stoku = Zs dlt L = Tedarik süresi boyunca beklenen talep miktarı R = L + Zs dlt

Örnek: Olasılıklı Stok Modelleri Tedarik süresince ortalama talep = L = 350 adet Tedarik süresince talebin standart sapması = s dlt = 10 Hizmet düzeyi % 95 (% 5 yok satma ihtimali) Normal dağılım tablosundan Z 0,95 = 1,65 bulunur. Emniyet stoku = Zs dlt = 1,65*10 = 16,5 adet R = Tedarik süresince talep + Emniyet stoku R = 350 + 16,5 = 366,5 367 adet

Olasılıklı Stok Modelleri Tedarik süresince talebin belirlenemediği durumlarda kullanılabilecek diğer modeller bulunmaktadır. 1. Talebin değişken, tedarik süresinin sabit olması, 2. Tedarik süresinin değişken, talebin sabit olması, 3. Talebin ve tedarik süresinin değişken olması.

Olasılıklı Stok Modelleri 1. Talebin değişken, tedarik süresinin sabit olması s d = Talebin standart sapması (gün) s dlt = s d tedarik süresi R = ortalama günlük talep x tedarik süresi + Zs dlt R = x L + Zs d L

Olasılıklı Stok Modelleri 1. Talebin değişken, tedarik süresinin sabit olması Örnek: Günlük talebin normal dağıldığı ve ortalamasının 15, standart sapmasının 5, tedarik süresinin sabit ve 2 gün olduğu bilinmektedir. % 90 hizmet düzeyine göre yeniden sipariş noktası R yi bulunuz. Tablodan Z 0,90 = 1,28 bulunur. R = xl + Zs d L => 15*2 + 1,28*5* 2 R = 30 + 9,02 39 adet (emniyet stoku = 9 adet)

Olasılıklı Stok Modelleri 2. Tedarik süresinin değişken, talebin sabit olması s LT = Tedarik süresinin standart sapması (gün) R = günlük talep x ortalama tedarik süresi + Z x günlük talep x s LT R = d x L + Z x d x s LT

Olasılıklı Stok Modelleri 2. Tedarik süresinin değişken, talebin sabit olması Örnek: Günlük talep 10 adet olarak sabittir. Tedarik süresinin ortalaması 6 gün ve standart sapması 3 gündür. % 98 hizmet düzeyi için yeniden sipariş noktası R yi bulunuz. Tablodan Z 0,98 = 2,055 bulunur. R = d x L + Z x d x s LT R = 10*6+2,055*10*3 R = 121,65 122 adet

Olasılıklı Stok Modelleri 3. Talebin ve tedarik süresinin değişken olması s d = Talebin standart sapması (gün) s LT = Tedarik süresinin standart sapması (gün) s dlt = Lxs d2 + 2 xs LT 2 R = ortalama günlük talep x ortalama tedarik süresi + Z x s dlt R = L + Zs dlt => R = L + Z Lxs d2 + 2 xs LT 2

Olasılıklı Stok Modelleri 3. Talebin ve tedarik süresinin değişken olması Örnek: Günlük talep ortalaması 150 ve standart sapması 16 olan normal dağılıma uymaktadır. Tedarik süresi ortalaması 5 ve standart sapması 1 olan normal dağılıma uymaktadır. % 95 hizmet düzeyi için yeniden sipariş noktasını bulunuz. Tablodan Z 0,95 = 1,65 bulunur. R = L + Z Lxs d2 + 2 xs LT 2 R = 150*5 + 1,65 5*16 2 +150 2 x1 2 R = 1004 adet