BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA İLE TEDARİK ZİNCİRİ OPTİMİZASYONU: TEKSTİL SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA İLE TEDARİK ZİNCİRİ OPTİMİZASYONU: TEKSTİL SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA Haceepe Üniversiesi İkisadi ve İdari Bililer Fakülesi Dergisi, Cil 33, Sayı 1, 2015, s. 79-100 Pebe GÜÇLÜ Arş.Gör., Dokuz Eylül Üniversiesi, İkisadi ve İdari Bililer Fakülesi, İşlee Bölüü pebe.guclu@deu.edu.r Ali ÖZDEMİR Doç. Dr., Dokuz Eylül Üniversiesi, İkisadi ve İdari Bililer Fakülesi İşlee Bölüü ali.ozdeir@deu.edu.r Ö ZET: Belirsiz koşullar, belirsizlik ile ilgileneyen klasik yönelerle doğru sonuçlara varayı zorlaşırakadır. 1960 lı yıllarda L. Zadeh arafından oraya aılan bulanık anık sisei, klasik anığın bu eksiğini kapaakadır. Bulanık anık uygulaaları günüüzde belirsizlik içeren karaşık problelerin çözüünde yaygın olarak kullanılakadır. Tedarik zinciri yöneiinde de farklı alanlarda belirsizlikler bulunakadır ve bu da edarik zinciri yöneiinin bulanık anığın bir uygulaa alanı olabileceğini göserekedir. Bu çalışada belirsiz alep koşullarında faaliye göseren bir işleenin edarik zincirinin odellenesi ve opiizasyonu aacıyla bulanık hedef progralaa odeli oluşuruluşur. Tedarik zincirinde opla aliyein ve geri dönen ürün ikarının iniizasyonunu hedefleyen odel, bir eksil işleesinden alınan gerçek veriler ile çözülüşür. Anahar Sözcükler: Tedarik zinciri yöneii, hedef progralaa. bulanık

SUPPLY CHAIN OPTİMİZATİON USING FUZZY GOAL PROGRAMMING: AN APPLICATION IN TEXTILE INDUSTRY Haceepe Universiy Journal of Econoics and Adinisraive Sciences Vol. 33, Issue 1,2015, p. 79-100 Pebe GÜÇLÜ Res. Assis., Dokuz Eylül Universiy, Faculy of Econoics and Adinisraive Sciences, Deparen of Business Adinisraion pebe.guclu@deu.edu.r Ali ÖZDEMİR Assoc.Prof.Dr., Dokuz Eylül Universiy, Faculy of Econoics and Adinisraive Sciences, Deparen of Business Adinisraion ali.ozdeir@deu.edu.r A BSTRACT: Uncerain condiions coplicae o achieve correc resuls by classical logic which do no deal wih uncerainies. Fuzzy logic syse which was coe up wih L. Zadeh in 1960s, renews classical logic. In hese days fuzzy logic applicaions are widely used for coplex probles ha include uncerainy. There are also unceriniies in supply chain anageen and his denoes ha supply chain anageen would be an applicaion area for fuzzy logic. In his sudy a fuzzy goal prograing odel has been developed so as o odel and opiize he supply chain of a business operaing under uncerain deand condiions. The odel ha ais o iniize oal coss and quaniy of rejeced producs, was solved by using real daa derived fro a exile copany. Keywords: Supply chain anageen, fuzzy goal prograing..

GİRİŞ İşleeler, üreikleri ürünleri üşerilerine ulaşırabilek için edarikçiler, dağııcılar ve üşerilerden oluşan bir zincir oluşururlar. Günüüzde işleelerin rekabe avanajı elde edebileleri için bireysel başarılarından çok bu edarik zincirinin başarısı üzerine odaklanaları gerekekedir. Bunun için de zincirde yer alan, işbirliği halindeki her üyenin eşgüdüünün sağlanası gerekir. Tedarik Zinciri Yöneii olarak bilinen bu felsefe, işleelere daha geniş olanaklardan yararlanarak rekabe ee olanağı anıakadır. Müşerilerinin ihiyaçlarına uygun ürünleri, isenilen ikarda, a yerinde, a zaanında, iniu aliyele ulaşırarak rekabein olazsa olaz ilkesi olan üşeri enuniyei ni elde eek iseyen işleeler, edarik zincirini ekin bir şekilde oluşurak ve yöneek zorundadır. Bu duruda edarik zinciri ağının oluşurulası ve opiizasyonu konuları öne kazanakadır. Bu çalışada belirsiz alep koşullarında faaliye göseren bir işleenin edarik zinciri ağı probleini aeaiksel olarak forülize eek ve ağ opiizasyonunu sağlaak aacıyla bir bulanık hedef progralaa odeli oluşuruluş ve çözüü aranışır. Çalışada ilk olarak edarik zinciri ve edarik zinciri yöneii ile ilgili kısaca bilgi verildiken sonra edarik zinciri odelleesine ilişkin lieraür araasına yer verilişir. Ardından odelleede kullanılış olan bulanık hedef progralaa ile ilgili bilgi verilerek gerçek işlee verileri ile yapılan uygulaaya geçilişir. Uygulaa bölüünde İzir de faaliye göseren bir eksil firasının edarik zincirinin bulanık hedef progralaa ile odelleesi yapılarak çözü gerçekleşiriliş ve sonuçlar değerlendirilişir. 1. TEDARİK ZİNCİRİ VE BELİRSİZLİK İşleeler küreselleşe ve aran rekabe nedeniyle ürün fiyalarını, buna bağlı olarak da aliyelerini ve verililiklerini daha iyi konrol eek zorundadırlar. Birçok işleeyi bünyesinde bulunduran edarik zinciri yapıları, ek bir işleeyiş gibi davranarak yüksek kaliede, düşük aliyee üreiş olduğu ürün ve/veya hizeleri pazara hızlı bir şekilde ulaşırarak yüksek üşeri enuniyei sağlaayı

GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Supply Chain Opiizaion Using Fuzzy Goal Prograing: An Applicaion aaçlaakadır. Ekin bir edarik zinciri asarıı ve yöneii, düşük aliyeli ve kalieli ürünlerin gecikesiz olarak üşeriye esliinde büyük rol oynaakadır. Ekonoik, çevresel ve işlee içi değişkenliklerden dolayı işleelerin edarik zinciri paraereleri kalie, ikar, süre gibi farklı açılardan belirsizlikler aşıakadır. Bu belirsizlik ürleri alepe belirsizlik, süreçe belirsizlik ve edarike belirsizlik olak üzere üç grupa oplanabilir (Peidro vd., 2010: 65). Kaba, Ülengin (2011), bu belirsizlik ürlerini Şekil 1 de görüldüğü gibi özeleişir. Tedarike belirsizlik, eslilerindeki gecikelerden veya haalardan dolayı oraya çıkan çeşililiken doğar. Süreçeki belirsizlik, az güvenilir bir ürei sürecinin sonucudur. Son olarak alepe belirsizlik-üçü içinde en önelisi- alepeki oynaklık ve haalı alep ahinleri nedenleriyle oraya çıkar (Peidro vd., 2010: 64). Şekil 1. Tedarik Zincirinde Belirsizlik Alanları Talep Belirsizliği Süreç Belirsizliği Tedarik Zincirinde Bulanık Kararlar Tedarik Belirsizliği Kaynak: Kabak, Ülengin, 2011, 254. Müşerilerin alep düzeyi, Yaklaşık olarak D kadardır ancak kesinlikle D l den daha az ve D u dan daha çok değildir, D l den çok daha fazladır veya daha karaşık bir şekilde Büyük ihialle [ D p, D o ] aralığında olacakır, ancak alebin sıfır ola ihiali de ora düzeyde olasıdır gibi belirsiz olarak farklı şekillerde ifade edilebilir (Perovic vd., 1999: 445). Bu şekilde doğal dille ifade edilen belirsiz alep düzeyi, bulanık anıka farklı üyelik fonksiyonları ile esil edilebilir. Haceepe Universiy Journal of Econoics and Adinisraive Sciences Vol 33, Issue 1,2015 82

Bulanık Hedef Progralaa ile Tedarik Zinciri Opiizasyonu: Teksil GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Tedarik zinciri yöneii karar sürecinde belirsizlik, ekinliği ve koordinasyonu ekileyen ana fakördür, edarik zincirindeki diğer halkalara da sıçraa eğiliindedir ve zincirin perforansını öneli ölçüde ekiler. Bir çok çalışada (Cohen, Lee, 1988; Ayuso vd., 2003; Lababidi vd., 2004; Sanaso vd., 2005; Gullien vd., 2005; Azaron vd., 2008; Sodhi, Tang, 2009; France vd., 2010; Bidhandi, Yusuf, 2011), edarik zincirdeki belirsizlikler olasılık dağılıları ile odellenişir Olasılık dağılıları genellikle geçişe kaydediliş durular incelenerek elde edilir (Perovic vd., 1999: 65). Ancak isaisiksel veriler güvenilir oladığında veya eksik olduğunda sokasik odeller iyi bir seçi olayabilir (Wang, Shu, 2005: 108). Bu duruda, kesin olayan paraereler, deneyilere ve öznel yönesel uhakeelere dayanarak ayin edilebilir. Genellikle konuyla ilgili uzan, bir paraereye ilişkin değer aralığı söyleyebilir ve bu paraerenin o aralıka en büyük olasılıkla hangi değeri alacağına ilişkin bir ahin yapabilir (Perovic vd., 1999: 65). Tedarik zincirindeki belirsizlikler ile ilgili olarak olasılık eorisinden daha basi ve daha az veri iseyen bulanık küe eorisi, alernaif bir yaklaşı olabilir (Dubois vd., 2003: 232). Bulanık küe eorisi a ve kesin olarak anılanası güç olan siseleri odelleek için kullanılakadır. Bulanık küe eorisi, değişkenlik ve öznelliği odelin forülasyon ve çözü süreçlerine kaan bir yöne olarak oraya konuşur. Bulanık odelleenin edarik zinciri odellee alanında uygulaalarının da yaygın olduğu görülekedir (Chen vd., 2003; Chen, Lee, 2004; Liang, 2006; Jolai vd., 2007; Seli, Özkarahan, 2008; Liang, 2008; Peidro vd., 2009; Torabi, Hassini, 2009; Tsai, Hung, 2009; Seli vd., 2009; Bilgen, 2010; Paksoy vd., 2010a; Paksoy vd., 2010b; Liang 2011; Peidro, Vasan, 2011; Varela vd., 2011; Vera vd., 2012). 2. BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA Sandar bir hedef progralaa forülasyonunda hedefler ve kısılar kesin olarak anılanır. Çoğu zaan karar verici açısından, her aaç fonksiyonu için arzulanan erişi düzeyini belirleek zor bir işir (Raik, 2000: 81). Erişi değerleri, hedeflerin ercih öncelikli sıralaası ve göreli ağırlıklar karar vericinin öznel yargılarına Haceepe Üniversiesi İkisadi ve İdari Bililer Fakülesi Dergisi Cil 33, Sayı 1, 2015 83

GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Supply Chain Opiizaion Using Fuzzy Goal Prograing: An Applicaion dayanılarak belirlenir. Hedef progralaa odelindeki bu öznellik olgusu bulanık küe eorisi ile ele alınabilir (Özkan, 2003: 181). Bulanık küe eorisini hedef progralaaya uygulanası karar vericiye bazı doğal dil erileri ya da uğlak olgular ile nielendirilebilen bulanık erişi düzeyine izin vere avanajına sahipir. Karar verici, hedeflerin g 1 den daha büyük, g 2 den kısen az, ya da g 3 civarında olası gerekiğini hissedebilir. Bu ip sözel ifadeler bulanık küelerde bahsedilen üyelik fonksiyonları ile esil edilebilir (Raik, 2000: 81). Her hedef için üyelik fonksiyonunun derecesi hedefin ain düzeyini esil eder. Bir aacın üyelik fonksiyonu 1 veya 0 ise aaca ya aaen ulaşılır ya da aaen ulaşılaz. Eğer üyelik fonksiyonu (0,1) aralığında yayılıyorsa aaca kısen ulaşılır (Bi vd., 1993: 314). Bulanık odellerde hedeflerin yanı sıra olayları nieleyen kısılayıcıların paraere değerleri ve/veya sağ araf sabileri bulanık olabilir. Ayrıca kısılayıcılarda yer alan =,, ilişkilerinde bazı oleranslara izin verilebilir. Dolayısıyla bulanık oradaki olaylar bileşeni bulanık kısılayıcılar olarak ele alınabilir (Özkan, 2003; 156). Bulanık bir kısılayıcı evrensel küenin bir al küesi olan C ~ bulanık küesi veya ~ ( x) [0,1] koşulunu sağlayan bir üyelik fonksiyonu ile ifade edilebilir. c ~ ( x) 1olduğunda bulanık kısılayıcının aaen doyurulduğu, 0 ~ ( x) 1 c olduğunda bulanık kısılayıcının kısen doyurulduğunu, ~ ( x) 0 olduğunda bulanık kısılayıcının hiç doyuruladığı ifade edilir. c c Tipik bir bulanık hedef progralaa problei en basi şekilde aşağıdaki gibi forüle edilebilir (Seli vd., 2008: 400; Seli, Özkarahan, 2008; 404); xi Z ( xi ) Z 1,2,..., M Z k ( xi ) Z k k 1, 2,..., K g ( x) j 1,2,..., J xi j b j 0 i 1,2,..., n (1) (2) (3) i 1,2,..., n (5) (4) Haceepe Universiy Journal of Econoics and Adinisraive Sciences Vol 33, Issue 1,2015 84

Bulanık Hedef Progralaa ile Tedarik Zinciri Opiizasyonu: Teksil GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Modelde, Z ( x i ) inci aaç kısıını, Z inci aaç için hedef değerini, Z k ( x i ) k ıncı aaç kısıını, Z k k ıncı aaç için hedef değerini, j ( x i ) g j inci eşisizlik kısıını ve sigeleekedir. b j j. eşisizlik kısıının ükün/ulaşılabilir kaynak ikarını Lieraürde bulanık hedef progralaa problelerinin çözüünde birçok farklı yaklaşı kullanılışır. Bu yaklaşılar kullandıkları üyelik fonksiyonu ürü, hedeflerin öncelikli veya önceliksiz olası gibi yönleriyle birbirlerinden farklılık göserekedir. Bu çalışada, Torabi ve Hassini nin (2008) gelişiriş olduğu TH Meodu olarak da bilinen çözü yönei kullanılışır. Bu yöne ile çok aaçlı bir odel ek aaçlı olarak şu şekilde forüle edilir; Max ( x) 0 (1 ) k Z ( x) (6) s.. ( ) 0 Zk x k k (7) x f (x) (8), 0,1 (9) 0 Burada k. aaç fonksiyonunun ain derecesini, 0 hedeflerin Z k iniu ain derecesini ifade eder. paraeresi, k. aaç fonksiyonunun göreli k öneini göserir, karar vericinin önceliklerine göre 1 ve k >0 şarlarını sağlayacak şekilde belirlenir. elafi kasayısı, dolaylı olarak bulanık hedeflerin iniu ain düzeylerinin yanında hedefen ödün/aviz derecelerini konrol eder. Büyük değerli bir paraeresi daha büyük bir 0 elde eek için daha fazla özen göserildiği anlaını aşır (Torabi, Hassini 2009: 5490). k k 3. UYGULAMA Çalışa kapsaında yapılan uygulaa, İzir de eksil seköründe faaliye göseren bir işleenin verileri ile gerçekleşirilişir. Söz konusu işlee, 2002 yılında faaliyee geçerek yur içi ve yur dışı piyasalarda kendi arkasıyla yerini alışır. Güçlü Haceepe Üniversiesi İkisadi ve İdari Bililer Fakülesi Dergisi Cil 33, Sayı 1, 2015 85

GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Supply Chain Opiizaion Using Fuzzy Goal Prograing: An Applicaion pazarlaa al yapısı ve her geçen gün aran ürei kapasiesi ile şidilerde Asya, Avrupa ve Afrika kıalarında 45 i aşkın ülkede ürünlerini üşerilerine ulaşırakadır. 3.1. Problein Tanıı ve Forulasyonu Ele alınan işleenin edarik zinciri üç edarikçi, bir ürei esisi ve alış yedi opancı ve perakendeci üşerilerden oluşakadır. Ancak uygulaada işleenin saışlarında en büyük paya sahip olan beş opancı üşeri ele alınışır. Tedarik zincirinde alı aylık döne için her dönede ürei esisi arafından edarik edilecek, üreilecek, soklanacak ve dağıılacak ikarlar belirlenek isenekedir. Problein çözüü için bulanık hedef progralaa odeli oluşuruluşur. Topla aliyein ve üşerilerden geri dönen ürün ikarının iniizasyonunu hedefleyen odelde üşerilerin alep ikarları ile aaç fonksiyonlarının erişi düzeyleri bulanık olarak ele alınışır. Varsayılar Uzun dönede ürün deerinisik dinaik bir alebe sahipir. Aaç fonksiyonlarının erişi düzeyleri ve üşerilerin alepleri bulanıkır. Tü aaç fonksiyonları ve kısılar doğrusaldır. Bulanık alebi ifade eek için üçgensel üyelik fonksiyonu kullanılışır. Bulanık hedeflerin esil edilesinde doğrusal üyelik fonksiyonu kullanılışır. Tedarikçiler ve hangi edarikçiden hangi haaddenin ein edildiği kesin olarak bellidir. Her edarikçinin siparişi karşılaa kapasiesi bulunakadır. Ürei işlei ek aşaa olarak gerçekleşekedir. İşleenin ürei kapasiesi bilinekedir. Siparişi karşılayaaa duruu söz konusu değildir. Biri soklaa aliyei sabiir (döneler arası farklılık gösereekedir). Birinci döne başında sok bulunaakadır. Biri ürei aliyei döneler boyunca sabiir. Müşerilerin hepsi büün aylarda sipariş vereekedir. Haceepe Universiy Journal of Econoics and Adinisraive Sciences Vol 33, Issue 1,2015 86

Bulanık Hedef Progralaa ile Tedarik Zinciri Opiizasyonu: Teksil GÜÇLÜ, ÖZDEMİR İndisler : Zaan periyodu endeksi ( =1,2,3,4,5,6). r: Haadde endeksi (r =1,2,3). : Topancı üşeriler ( =1,2,3,4,5). Paraereler d ~ : döneinde üşerisinin bulanık alebi. cap : Dönelik ürei kapasiesi. b r : Bir biri nihai ürün için gerekli olan r haaddesi ikarı. WR r : Haadde deposu kapasiesi. W : Nihai ürün deposunun kapasiesi. WM : dağıı erkezinin depolaa kapasiesi. c r : Tein edilen r haaddesinin biri fiyaı. pc : Biri ürei aliyei. c : döneinde üşerisine biri ürün göndere aliyei. hcr r : Bir biri r haaddesini soklaa aliyei. hc : Bir biri nihai ürünü soklaa aliyei. hc : üşerisinin bir biri nihai ürünü soklaa aliyei. sir r : r haaddesinin güvenlik soku ikarı. si p : Ürei erkezinin nihai ürün güvenlik soku ikarı si : üşerisinin güvenlik soku ikarı q : üşerisi arafından geri gönderilen ürün oranı. Haceepe Üniversiesi İkisadi ve İdari Bililer Fakülesi Dergisi Cil 33, Sayı 1, 2015 87

GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Supply Chain Opiizaion Using Fuzzy Goal Prograing: An Applicaion Tablo 1. Topancı Müşerilerle İlgili Paraere Verileri c (TL/br) Müşeriler WM si q hc (op) (op) (%) (TL/br) 1 2 3 4 5 6 1 5533 323 12 3.2 5.13 - - 5.53 5.86 6.05 2 4143 253 12.3 3.4 4.09-4.39-4.68 4.83 3 8392 313 14.4 3.3 4.39 4.55 4.71 4.90 5.01 5.19 4 5958 318 12 4.3 4.43 - - - 5.05 5.23 5 8111 511 11.8 3.3 6.02 6.24-6.50 - - Tablo 2. Modelde Kullanılan Diğer Paraerelere İlişkin Veriler Haadde b r WR r sir r hcr r c r r 1 3.1 kg 159046 24346 0.8 TL/kg 8.1 TL/kg r 2 4.1kg 63841 9288 0.2 TL/kg 2.5 TL/kg r 3 20 852146 250000 0.06 TL/ 0.6 TL/ cap=30 000 op W =40 000 op pc = 18.75 TL/ op hc = 2.625 TL/ op si =9000 op Karar Değişkenleri X r : döneinde k edarikçisinden alınan r haadde ikarı. P : döneinde ürei ikarı. S : döneinde dağıı erkezine gönderilen ürün ikarı. IR r : döneinde r haaddesinin döne sonu sok ikarı. I : döneinde nihai ürünün döne sonu sok ikarı. IM : döneinde dağıı erkezinde döne sonu sok ikarı. Haceepe Universiy Journal of Econoics and Adinisraive Sciences Vol 33, Issue 1,2015 88

Bulanık Hedef Progralaa ile Tedarik Zinciri Opiizasyonu: Teksil GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Hedefler Topla Maliyein Miniizasyonu Dağıı Merkezleri Tarafından İade Edilen Ürün Mikarının Miniizasyonu Kısılar Haadde Sok Dengelee Kısıı Nihai Ürün Sok Dengelee Kısıı Dağıı Merkezlerinin Bulanık Talebine Bağlı Sok Dengelee Kısıı Müşerilerin Güvenlik Soku Kısıı Tedarikçilerin Güvenlik Soku Kısıı Ürei Merkezinin Güvenlik Soku Kısıı Ürei Kapasiesi Kısıı Dağıı Merkezlerine Gönderilen Ürün Mikarı Kısıı Ürei Merkezinin Haadde Depolaa Kısıı Ürei Merkezinin Nihai Ürün Depolaa Kısıı Müşerilerin Depolaa Kısıı Karar Değişkenlerinin Poziif Ola Koşulu Min TC T 1 R r1 T 1 r R r1 c.x r r T T M r + pc. P c. S 1 1 1 T T M hcr. IR hc. I hc. IM Min TRI T 1 1 M 1 S.q 1 1 (10) (11) ( IR r, 1 X r IRr ) br. P r, (12) I IM M P I S, 1 S 1 IM, 1 d ~, (13) (14) IM si, (15) IR r, r sir r (16) I si (17) P cap (18) ~ S d, IR r, r WR r (19) (20) I W n (21) IM WM, X, P, S, IR, I, IM 0 k,, r, r r (22) (23) Haceepe Üniversiesi İkisadi ve İdari Bililer Fakülesi Dergisi Cil 33, Sayı 1, 2015 89

GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Supply Chain Opiizaion Using Fuzzy Goal Prograing: An Applicaion 3.2. Üyelik Fonksiyonlarının Tanılanası Çalışada bulanık hedef ve bulanık kısılar için çözü eodolojisine uygun olası açısından doğrusal üyelik fonksiyonları ercih edilişir. Bulanık hedefler için oluşurulan üyelik fonksiyonunun genel göserii Denkle 24 deki gibidir. Bu fonksiyon Grafik 1 gibi göserilebilir. Zi ( x) gi 1 ( gi hi ) Zi ( x) h ( x) gi Zi ( x) gi hi (24) hi Zi ( x) gi hi 0 Burada Z i (x), i. aaç fonksiyonunu, g i, i. aaç fonksiyon değerinin al liiini, h i ise i. aaç fonksiyonu için olerans ikarını esil eekedir. Grafik 1. i. Hedef İçin Doğrusal Üyelik Fonksiyonu µ h (x) 1 g i g i +h i Uygulaa için üyelik fonksiyonu paraereleri ilgili işleede çalışan uzanların görüşleri doğrulusunda belirleniş ve oluşurulan üyelik fonksiyonları Denkle 25 ve 26 de belirilişir. Haceepe Universiy Journal of Econoics and Adinisraive Sciences Vol 33, Issue 1,2015 90

Bulanık Hedef Progralaa ile Tedarik Zinciri Opiizasyonu: Teksil GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Z1( x) 5000000 1 (6800000) Zi ( x) ( z1) 5000000 Z1( x) 6800000 1800000 Z1( x) 6800000 0 Zi 7800 1 12000 Zi ( x) ( z 2 ) 7800 Zi ( x) 12000 4200 Zi ( x) 12000 0 (25) (26) Oluşurulan odelde kesin olayan alep ikarlarının ifade edilesinde üçgensel bulanık sayılar kullanılışır. Grafik 2 de üçgensel bulanık alebin ~ o p d ( d, d, d ) şeklindeki dağılıı göserilekedir. Burada d alebin alabileceği en köüser değeri, belirekedir. d en olası değeri ve Grafik 2. Bulanık Talebin Üçgensel Dağılıı ~ d p, döneinde o d en iyiser değeri 1 α d d p o, d, d, Bulanık alep verisinin durulaşırılasında ağırlıklı oralaa yönei kullanılışır. Bu yönee göre kabul edilebilir en düşük üyelik derecesine (α) göre bulanık kısı bulanık olayan şekilde aşağıdaki gibi yeniden düzenlenir. IM 1 S IM w p o 1d, w2 d, w3d, (27) S w p o 1d, w2 d, w3d, (28) Haceepe Üniversiesi İkisadi ve İdari Bililer Fakülesi Dergisi Cil 33, Sayı 1, 2015 91

Müşeriler GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Supply Chain Opiizaion Using Fuzzy Goal Prograing: An Applicaion Burada w 1, w 2 ve w 3 alebin en köüser, en olası ve en iyiser değerlerinin ağırlıklarını göserekedir. Ağırlıklar, oplaları 1 olacak şekilde karar vericinin önceliklerine göre belirlenir. w 1 + w 2 + w 3 =1 (29) Lieraürdeki çalışalar incelendiğinde durulaşıra işleinde ağırlıklı oralaa yöneinin sıklıkla kullanıldığı, haa bir çok çalışada aynı ağırlık ve değerinin kullanıldığı görülekedir (Lai, Hwang, 1992; Torabi, Hassini, 2008, 2009; Liang, 2006, 2008, 2011). Bu çalışada da aynı değerler kullanılışır. w 1, w 3 = 1/6 w 2 = 4/6 = 0.5 Talep erkezlerinin en köüser, en olası ve en iyiser alep değerleri Tablo 3 de, bunların belirlenen ağırlıklar ve kabul edilebilir en küçük üyelik derecesiyle hesaplanış olan ağırlıklı oralaaları da Tablo 4 de verilişir. Tablo 3. Talep Merkezlerinin En Köüser (Dp), En Olası (D) Ve En İyiser (Do) Talep Mikarları 1 2 3 4 5 6 Dp D Do Dp D Do Dp D Do Dp D Do Dp D Do Dp D Do 1 4219 5210 5372 - - - - - - 1905 2066 2647 3734 4240 4402 3719 4210 4372 2 3211 3890 4017 - - - 1130 2260 2396 - - - 3121 3710 3837 2099 2225 2378 3 1033 1189 2160 2098 2254 2693 3273 3414 3571 3630 4129 4286 2832 2988 3060 1818 1974 2553 4 4411 5640 5799 - - - - - - - - - 1621 1780 2481 3841 4500 4659 5 6353 7600 7856 5778 6450 6706 - - - 3445 3700 4403 - - - - - - Haceepe Universiy Journal of Econoics and Adinisraive Sciences Vol 33, Issue 1,2015 92

Bulanık Hedef Progralaa ile Tedarik Zinciri Opiizasyonu: Teksil GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Tablo 4. =0.5 İçin Durulaşırılış Talep Verileri Müşeriler 1 2 3 4 5 6 1 5072 - - 2136 4183 4155 2 3798-2094 - 3633 2229 3 1325 2301 3417 4072 2974 2044 4 5462 - - - 1870 4417 5 7435 6381-3775 - - 3.3. Eşdeğer Doğrusal Progralaa Modeli ( g 1 h1 ) TC ( g2 h2 ) TRI Max ( x) 0 (1 ) 1 2 (30) h1 h2 s.. ( g h ) TC 1 1 0 (31) h1 ( g h ) TRI 2 2 0 (32) h2 IM w, 1 S IM p o 1d, w2d, w3d,, p o S w1d, w3d, w3d, ( IR r, 1 X r IRr ) br. P r, I, (33) (34) (35) M 1 P I S 1, (36) si, (37) r si r r, (38) IM IR I si P cap IR r, r WR r I W IM, WM 0, 0,1 (39) (40) (41) (42) (43) (44) X, P, S, IR, I, IM 0 k,, r, r r (45) Haceepe Üniversiesi İkisadi ve İdari Bililer Fakülesi Dergisi Cil 33, Sayı 1, 2015 93

GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Supply Chain Opiizaion Using Fuzzy Goal Prograing: An Applicaion Oluşurulan eşdeğer doğrusal progralaa odelinin en düşük ain düzeyi ( 0 )= 0.6, elafi kasayısı ( )= 0.4, hedeflerin ağırlıkları 1 =0.75 ve 2 =0.25 değerleri verilerek çözülesi ile karar değişkenlerinin değerleri Tablo 5 deki gibi bulunuşur. Analiz sonuçlarına göre işlee, her dönede alep ikarı kadar ürei yapar, her döne sonunda güvenlik soku ikarı kadar sok bulundurursa zincirin aliyei iniu olakadır. Tablo 3.5 de görüldüğü gibi ilk dönede ürei ve haadde alı ikarı oldukça yüksekir. Bunun nedeni, ilk dönede döne başı sok bulunaasıdır. İşlee üşerilerine ilk dönede güvenlik sokları kadar fazla gönderi yapak duruundadır. Ayrıca kendi bünyesinde bulundurası gereken 9000 op güvenlik soku için fazladan ürei yapak zorundadır. Aynı duru ilk ayın haadde alı ikarları için de geçerlidir. İşlee, ilk ay alepleri karşılayabilek ve iniu sok ikarı kadar sok uabilek için birinci haaddeden 129157 kg, ikinci haaddeden 147909 kg ve üçüncü haaddeden 676200 ere alı yapası gerekekedir. Karar değişkenlerinin aldığı bu değerlerle karar vericinin hedeflerden genel ain düzeyi ( x) 0. 67 olarak gerçekleşişir. Tablo 6 da Bulanık Hedef Progralaa TH Yönei ve Hedef Progralaa sonuçları karşılaşıralı olarak verilişir. Görüldüğü gibi bulanık hedef progralaa yönei her iki hedef açısından da hedef progralaadan daha iyi sonuç verişir. Bulanık hedef progralaa yönei kullanılarak 1 391 904 TL lik asarruf sağlanırken, üşeriler arafından geri gönderilen ürün ikarı da 195 op daha az olakadır. Haceepe Universiy Journal of Econoics and Adinisraive Sciences Vol 33, Issue 1,2015 94

Bulanık Hedef Progralaa ile Tedarik Zinciri Opiizasyonu: Teksil GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Tablo 5. Karar Değişkenlerinin Çözü Değerleri Değişken Değeri Değişken Değeri Değişken Değeri Max(x) 0.67 IR26 9288 S34 4072 X11 129157 IR31 250000 S35 2974 X12 26914.2 IR32 250000 S36 2044 X13 17084 IR33 250000 S41 5462 X14 30947 IR34 250000 S45 1870 X15 39246 IR35 250000 S46 4417 X16 39820 IR36 250000 S51 7435 X21 147909 P1 33810 S52 6381 X22 35596 P2 8682 S54 2752 X23 22595 P3 5511 IM11 323 X24 40930 P4 9983 IM14 323 X25 51906 P5 12660 IM15 323 X26 52665 P6 12845 IM16 323 X31 676200 I1 9000 IM21 253 X32 173640 I2 9000 IM23 253 X33 110220 I3 9000 IM25 253 X34 199660 I4 9000 IM26 253 X35 253200 I5 9000 IM31 313 X36 256900 I6 9000 IM32 313 IR11 24346 S11 5072 IM33 313 IR12 24346 S14 2136 IM34 313 IR13 24346 S15 4183 IM35 313 IR14 24346 S16 4155 IM36 313 IR15 24346 S21 3798 IM41 318 IR16 24346 S23 2094 IM45 318 IR21 9288 S25 3633 IM46 318 IR22 9288 S26 2229 IM51 511 IR23 9288 S31 1325 IM52 511 IR24 6288 S32 2301 IM54 511 IR25 9288 S33 3417 Haceepe Üniversiesi İkisadi ve İdari Bililer Fakülesi Dergisi Cil 33, Sayı 1, 2015 95

GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Supply Chain Opiizaion Using Fuzzy Goal Prograing: An Applicaion Tablo 6. Hedeflerin Değerleri Bulanık Hedef Progralaa Hedef Progralaa TC 5 215 071 TL 6 606 975 TL TSC 3 107 907.89 TL 4 477 375 TL TPC 1 707 206 TL 1 719 694 TL TDC 399 956.7 TL 409 905.5 TL TRI 9000 op 9195 SONUÇ VE DEĞERLENDİRME Tedarik zincirinin opiizasyonunda doğrusal progralaa, doğrusal olayan progralaa, a sayılı progralaa, dinaik progralaa, hedef progralaa, sokasik progralaa gibi birçok odel kullanılakadır. Bunlardan hedef progralaa, çok aaçlı karar verede sıklıkla kullanılan bir yönedir. Belirsizlik alında çok aaçlı karar vere problelerinde de bulanık hedef progralaa yaygın olarak kullanılakadır. Çeşili akörlerden ve iş süreçlerinden oluşan edarik zincirlerinde de belirsiz koşullar bulunakadır. Tedarik zincirindeki bu belirsizlikler edarike belirsizlik, süreçe belirsizlik ve/veya alepe belirsizlik (Kabak, Ülengin, 2011) şeklinde olabilekedir. Çoğu zaan belirsizlikler olasılık dağılıları ile ela alınakadır. Ancak sözel bilgilerin bulunası, problein çok karaşık olası durularında bulanık anık uygulaalarının kullanıı daha doğru sonuçlar verekedir. Bu çalışada, bulanık alep koşullarında faaliye göseren çok edarikçili, ek ürei erkezli ve çok üşerili bir eksil işleesinin çok aaçlı edarik zinciri odelleesi ve opiizasyonu için bir bulanık hedef progralaa odeli kullanılışır. Topla aliyein ve üşerilerden geri dönen ürün ikarının iniizasyonunu hedefleyen problein çözüü ile ilgili olarak öncelikle bulanık hedef progralaa odeli forüle ediliş, ardından çeşili çözü yöneleri arasından seçilen Torabi-Hassini Yönei (Torabi, Hassini, 2008; 2009) ile odel ek aaçlı bir odele dönüşürülüşür. Kullanılan bu odel karar vericinin belirlediği hedeflerden Haceepe Universiy Journal of Econoics and Adinisraive Sciences Vol 33, Issue 1,2015 96

Bulanık Hedef Progralaa ile Tedarik Zinciri Opiizasyonu: Teksil GÜÇLÜ, ÖZDEMİR aviz verebile düzeyine göre sonuçlar elde edilesini ve bu sonuçların karar vericiyi ain ee düzeyini belirleeyi sağlaakadır. Bulanık hedefler ve bulanık kısılar için doğrusal üyelik fonksiyonunun kullanıldığı odel, Microsof Excel in Çözücü eklenisi yardııyla çözülüşür. Çözü sonuçlarında işleenin alebi izlee sraejisini uygulaası gerekiği görülüşür. Son olarak deerinisik hedef progralaa ile elde edilen hedef değerleri bulanık hedef progralaa ile elde edilen hedef değerleri karşılaşırılış ve bulanık hedef progralaanın daha iyi sonuçlar verdiği espi edilişir. Bundan sonraki çalışalarda Torabi-Hassini Yöneinin paraerelere verilecek farklı değerlerle sonuçların nasıl değişeceği incelenebilir, lieraürdeki diğer bulanık hedef progralaa çözü yönelerinin ve belirsizliğin sokasik yapıda ele alındığı odellerin vereceği sonuçlarla Torabi-Hassini Yöneinin verdiği sonuçlar karşılaşırılabilir. Ayrıca, farklı uygulaalarda farklı belirsizlik ürleri odele dahil edilerek lieraüre kakı yapılabilir. KAYNAKLAR Ayuso, A.A., L.F. Escudero, A. Garin, M.T. Oruno, G. (Perez 2003) An Approach for Sraegic Supply Chain Planning Under Uncerainy Based on Sochasic 0-1 Prograing, Journal of Global Opiizaion, 26, 97-124. Azaron, A., K.N. Brown, S.A. Tari, M. Modarres (2008) A Muli-Objecive Sochasic Prograing Approach for Supply Chain Design Considering Risk, Inernaional Journal of Producion Econoics, 116, 129-138. Bidhandi, H.M., R.M. Yusuf, (2011) Inegraed Supply Chain Planning Under Uncerainy Using an Iproved Sochasic Approach, Applied Maheaical Modelling, 35, 2618-2630. Bilgen, B. (2010) Applicaion of Fuzzy Maheaical Prograing Approach o he Producion Allocaion and Disribuion Supply Chain Nework Proble, Exper Syses wih Applicaions, 37 (6), 4488-4495. Haceepe Üniversiesi İkisadi ve İdari Bililer Fakülesi Dergisi Cil 33, Sayı 1, 2015 97

GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Supply Chain Opiizaion Using Fuzzy Goal Prograing: An Applicaion Bi, A.K., M.P. Biswal, S.S. Ala (1993) An Addiive Fuzzy Prograing Model For Muliobjecive Transporaion Proble, Fuzzy Ses and Syses, 57(3), 313-319. Chen, C.L., W.C., Lee. (2004) Muli- Objecive Opiizaion of Muli Echelon Supply Chain Neworks Wih Uncerain Produc Deand and Prices, Copuers and Cheical Engineering, 28, 1131-1144. Chen, C.L., B.W. Wang, W.C. Lee (2003) The Opial Profi Disribuion Proble in a Muli- Echelon Supply Chain Nework: A Fuzzy Opiizaion Approach. Lecure Noes in Arificial Inelligence Springer-Verlang Berlin Heidelberg, 2773, 1289-1295. Cohen, M.A., H.L. Lee (1988) Sraegic Anaysis of Inegraed Producion Disribuion Syses: Models and Mehods, Operaions Research, 36 (2), 216-228. Dubois, D., H. Fargier, P. Foreps (2003) Fuzzy Scheduling: Modelling Flexible Consrains vs. Coping Wih Incoplee Knowledge, European Journal of Operaional Research, 147 (2), 231 252. France, R.B., E. Jones, C.N. Richards, J.P. Carison (2010) Muli-Objecive Sochasic Supply Chain Modelling o Evaluae Tradeoffs Beween Profi and Qualiy, Inernaional Journal of Producion Econoics, 127(2), 292-299. Gullien, G., F.D. Mele., M.C. Bagajewicz, A. Espuna, L. Puigjaner (2005) Muliobjecive Supply Chain Design Under Uncerainy, Cheical Engineering Science, 60(6), 1535-1553. Jolai, E., J. Razi, Rosai, N.K.M. (2011) A Fuzzy Goal Prograing and Mea Heurisic Algorihs for Solving Inegraed Producion: Disribuion Planning Proble, Cenral European Journal of Operaions Research, 19(4), 547-569. Kabak, Ö., F. Ülengin (2011) Possibilisic Linear-Prograing Approach for Supply Chain Neworking Decisions, European Journal of Operaional Research, 209, 253 264. Lababidi, H.M.S., M.A. Ahed, I.M. Alaiqi, A.F. Al-Enzi (2004) Opiizing he Supply Chain of a Perocheical Copany under Uncerain Operaing and Econoic Condiions, Indusrial & Engineering Cheisry Research, 43(1), 63-73. Lai, Y.J., C.L. Hwang (1992) Fuzzy Maheaical Prograing: Mehods and Applicaions, NewYork: Springer. Haceepe Universiy Journal of Econoics and Adinisraive Sciences Vol 33, Issue 1,2015 98

Bulanık Hedef Progralaa ile Tedarik Zinciri Opiizasyonu: Teksil GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Liang, T.F. (2006) Disribuion Planning Decisions Using Ineracive Muli Objecive Linear Prograing, Fuzzy Ses and Syses, 157, 1303-1316. Liang, T.F. (2008) Fuzzy Muli-Objecive Producion/Disribuion Planning Decisions Wih Muli-Produc And Muli-Tie Period In A Supply Chai, Copuers & Indusrial Engineering, 55, 676 694. Liang, T.F. (2011) Applicaion Of Fuzzy Ses To Manufacuring/Disribuion Planning Decisions in Supply Chains, Inforaion Sciences, 181, 842 854. Özkan, M.M. (2003) Bulanık Hedef Progralaa, Bursa: Ekin Kiabevi. Paksoy, T., E. Özceylan, G.W. Weber (2010a) A Muli-Objecive Mixed Ineger Prograing Model For Muli Echelon Supply Chain Nework Design and Opiizaion, Syse Research and Inforaion Technologies, 4, 47-57. Paksoy, T., Yapıcı Pehlivan, N., E. Özceylan (2010b) Fuzzy Muli-Objecive Mixed Ineger Prograing Model for Muli Echelon Supply Chain Nework Design, 3.rd Conference on Nonlinear Science and Coplexiy, Düzenleyen Çankaya Üniversiesi, Ankara, 28-31 Teuz 2010. Peidro, D., P. Vasan, 2011 Transporaion Planning Wih Modified S-Curve Mebership Funcions Using an Ineracive Fuzzy Muli-Objecive Approach, Applied Sof Copuing, 11, 2656-2663. Peidro, D., J. Mula, M. Jienez, M.M. Boella (2010) A Fuzzy Linear Prograing Based Approach for Tacical Supply Chain Planning in an Unceriniy Environen, European Journal of Operaional Research, 205, 65-80. Peidro, D., J. Mula, R. Poler, J.L. Verdagay (2009) Fuzzy Opiizaion for Supply Chain Planning Under Supply, Deand and Process Uncerainies, Fuzzy Ses and Syses, 160, 2640-2657. Perovic, D., R. Roy, R. Perovic, (1999) Supply Chain Modelling Using Fuzzy Ses, Inernaional Journal of Producion Econoics, 59, 443-453. Raik, J. (2000) Fuzzy Goals and Fuzzy Alernaives in Goal Prograing Probles, Fuzzy Ses and Syses, 111, 81-86. Sanoso, T., S. Ahed, M. Goeschalckx, A. Shapiro (2005) A Sochasic Prograing Approach for Supply Chain Nework Design Under Uncerainy, European Journal of Operaional Research, 167, 96-115. Haceepe Üniversiesi İkisadi ve İdari Bililer Fakülesi Dergisi Cil 33, Sayı 1, 2015 99

GÜÇLÜ, ÖZDEMİR Supply Chain Opiizaion Using Fuzzy Goal Prograing: An Applicaion Seli, H., İ. Özkarahan (2008) A Supply Chain Disribuion Nework Design Model: An Ineracive Fuzzy Goal Prograing-Based Soluion Approach, Inernaional Journal of Advanced Manufacuring Technology, 36, 401-418 Seli, H., C. Araz, İ. Özkarahan (2009) Collaboraive Producion-Disribuion Planning in Supply Chain, A Fuzzy Goal Prograing Approach, Transporaion Research Par E, 44, 396-419. Sodhi, M.M., C.S. Tang (2009) Modeling Supply-Chain Planning Under Deand Uncerainy Using Sochasic Prograing: A Survey Moivaed By Asse Liabiliy Manageen, Inernaional Journal of Producion Econoics, 121, 728-738. Torabi, S.A. E. Hassini (2008) An Ineracive Possibilisic Prograing Approach for Muliple Objecive Supply Chain Maser Planning, Fuzzy Ses and Syses, 159, 193 214. Torabi, S.A., E. Hassini 2009 Muli-sie Producion Planning Inegraing Procureen and Disribuion Plans in Muli-Echelon Supply Chains: An Ineracive Fuzzy Goal Prograing Approach, Inernaional Journal of Producion Research, 47(19), 5475-5499. Tsai, W.H., S.J. Hung (2009) A Fuzzy Goal Prograing Approach for Green Supply Chain Opiisaion Under Aciviy-Based Cosing and Perforance Evaluaion Wih a Valuechain Srucure, Inernaional Journal of Producion Research, 47(18), 4991-5017. Varela, T.P., Barbosa-Povoa, A.P.F.D., A.Q. Novais (2011), Bi-Objecive Opiizaion Approach o he Design and Planning of Supply Cahins: Econoic versus Environenal Perforances, Copuers & Cheical Engineering, 35(8), 1454-1468. Vera, S., V. Jain, A. Majudar (2012) Modeling an Agile Supply Chain: Research Challenges and Fuure Direcions, Advances in Inelligen and Sof Copuing, 131, 277-285. Wang, J., Y.F. Shu (2005) Fuzzy Decision Modeling for Supply Chain Manageen, Fuzzy Ses and Syses, 150, 107 127. Haceepe Universiy Journal of Econoics and Adinisraive Sciences Vol 33, Issue 1,2015 100