İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI



Benzer belgeler
ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama

Polinom İnterpolasyonu

Quality Planning and Control

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı

ÜRETİM PLANLAMASINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

DAĞITIM STRATEJİLERİNİN OLUŞTURULMASINA YÖNELİK MODEL OLUŞTURMA: BİR TÜRK FİRMASI ÜZERİNE ÖRNEK UYGULAMA

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2

Tuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

Bir Alışveriş Merkezinde Hizmet Sektörü Đçin En Kısa Yol Problemi ile Bir Çözüm

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

1. GAZLARIN DAVRANI I

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER

TABU ARAŞTIRMASI UYGULANARAK EKONOMİK YÜK DAĞITIMI PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim.

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ ( tarihli ve sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:

MODERN İŞLETME YÖNETİMİNDE MATEMATİKSEL MODELLEME TEKNİĞİ: Yönetici Kararlarında Tamsayılı Doğrusal Programlama Modelinin Kullanımı

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI

Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

Gerçek Zamanlı Giriş Şekillendirici Tasarımı Design of Real Time Input Shaper

AÇIK ARTIRMALI EKONOMİK YÜK DAĞITIM PROBLEMİ İÇİN FARKLI BİR YAKLAŞIM

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING

(DERS NOTLARI) Hazırlayan: Prof.Dr. Orhan ÇAKIR. Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü

Đst201 Đstatistik Teorisi I

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE

Tanımlayıcı İstatistikler

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.

Yatırım Projelerinde Kaynak Dağıtımı Analizi. Analysis of Resource Distribution in Investment Projects

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION

Üretim ve Kalkınma Ekonomisi Sorunları ve Yönetimi Sadettin Özen 1, Samet Gürsev 2

BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMASI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI*

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri

BETONARME YAPILARIN DEPREM PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ. M.Emin ÖNCÜ 1, Yusuf CALAYIR 2

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği

Tanımlayıcı İstatistikler

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör

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

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ

Bir Telekomünikasyon Probleminin Matematiksel Modellenmesi Üzerine

Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Kişi Takip Cihazı Seçimi. Person Tracking Device Selection Using Analytic Hierarchy Process

Ergonomik Ürün Tasarımına Bütünleşik Bir Yaklaşım

TÜRKİYE NİN TİCARİ HİZMETLER ENDÜSTRİ İÇİ TİCARETİ

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ

EKONOMİK YÜK DAĞITIMI İÇİN YENİ BİR ALGORİTMA VE HESAPLAMA YÖNTEMİ

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

Rasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar

Matematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2

Filbert Matrislerinin Normları İçin Alt ve Üst Sınırlar. The Upper and Lower Bounds For Norms of Filbert Matrices

KUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör.

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

Önceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan

Makine Öğrenmesi 10. hafta

ANFIS VE ARMA MODELLERİ İLE ELEKTRİK ENERJİSİ YÜK TAHMİNİ

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.

OLİGOPOLİ. Oligopolic piyasa yapısını incelemek için ortaya atılmış belli başlı modeller şunlardır.

PORTFÖY OPTİMİZASYONU. Doç.Dr.Aydın ULUCAN

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

SESSION 1. Asst. Prof. Dr. Fatih Ecer (Afyon Kocatepe University, Turkey) Abstract

Açık Artırma Teorisi Üzerine Bir Çalışma

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA

GRİ MARKOV KESTİRİM MODELİ KULLANILARAK DÖVİZ KURU TAHMİNİ

FİNANSAL MODELLEME. Doç.Dr.Aydın ULUCAN Hacettepe Üniversitesi

BÉZIER YAKLAŞIMI İLE BİR YÜZEYİN OLUŞTURULMASI VE C PROGRAMLAMA İLE CAM KODLARININ TÜRETİLMESİ

ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL KESİRLİ PROGRAMLAMA YÖNTEMİ İLE ÇEVRE YÖNETİM SİSTEMLERİ PROBLEMLERİNE ÇÖZÜM YAKLAŞIMI

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME

SOYUT CEBİR VE SAYILAR TEORİSİ

Gamma ve Weibull Dağılımları Arasında Kullback-Leibler Uzaklığına Dayalı Ayrım

Transkript:

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI Ahmet ERGÜLEN * Halm KAZAN ** Muhtt KAPLAN *** ÖZET Arta rekabet şartları çersde karlılıklarıı korumak ve devamlılıklarıı sağlamak steye frmalar ç malyetler e aza drlmes kaçıılmaz br zorululuktur. Frmaları toplam malyetler çersde yer ala öeml kalemlerde ola dağıtım malyetler mmzasyou bu açıda özel öem arz etmektedr. Buula brlkte, dağıtım malyetler mmzasyou, çok farklı boyutlar çermes ve halyle br çok belrszlğ çersde taşıyor olması sebebyle çözümü oldukça karmaşık br koudur. Ülkemzdek frmaları büyük br çoğuluğu bu problem, belrszlğ ortada kaldırılması şlem, öcek tecrübelerde yararlaarak çözmeye çalışmaktadırlar. Fakat, bu yaklaşımda, dağıtımı bütü boyutlarıı ayı ada ele alıması mümkü olamamakta ve halyle tecrübe kouu çözümüde yetersz kalmaktadır. Lteratürde, Tamsayılı Doğrusal Programlama (TDP) yötem bu belrszlğ aşmaı e etk yollarıda brs olduğu sıkça vurgulamaktadır. Bu makalede, teork altyapısı oldukça karmaşık ola TDP model formülasyou, farklı sektörlerde faalyet göstere frma yöetcler ked şlere kolayca uyarlayableceğ şeklde basamaklar halde açıklamıştır. Ve gelştrle geel kapsamlı TDP model gıda sektörüde faalyet göstere, 24 dstrbütörü ola br frmaya uygulamış, tecrübeye dayalı dağıtıma orala TDP model le yapıla dağıtımı frmaı dağıtım malyetler yaklaşık olarak %6 oraıda azaltacağı görülmüştür. Aahtar Kelmeler: Tamsayılı-Doğrusal Programlama(TDP), Matematksel model, Lojstk ABSTRACT It s crucal for the frms, whch am to susta ther proftablty ad to survve, to reduce ther operatoal costs wth a evromet where competto kept rsg. For ths reaso, mmsato of dstrbuto costs has attracted a specal terest as t explas a large share of total costs. However, mmsato of dstrbuto costs s a very complex problem to solve because of the fact that dstrbuto costs have varous dmesos ad thus carry a hgh level of ucertaty. A large umber of frms our coutry try to overcome ths ucertaty usg ther prevous experece. But, ths approach does ot allow to capture all the dmesos of the dstrbuto at the same tme ad therefore, experece s a adequate method to use ths matter. Nevertheless, the lterature, the use of the Iteger Lear Programmg (ILP) s ofte emphassed to be oe of the most effcet way to overcome ths problem. I ths artcle, the practcal formulato of the ILP model that ormally volves a very complex theoretcal structure has bee show step by step, thereby top maagemet of frms operatg dfferet dustres ca easly adapt for ther frms. I addto, a geeral ILP model developed ths artcle has appled to the data obtaed from a frm operatg food dustry wth 24 * Yrd. Doç. Dr., Nğde Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes ** Yrd. Doç. Dr., Gebze Y.T.E. *** Yrd. Doç. Dr., Nğde Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes

Ahmet ERGÜLEN Halm KAZAN Muhtt KAPLAN dstrbutg aget ad the results dcated that dstrbuto cost of the frm ca be reduced about 6% usg the ILP model compared to the experece based dstrbuto costs. Keywords: Lear-Iteger programmg, Mathematcal model, Logstc GİRİŞ Güümüzde yöetcler e öeml soruu belrszlk ortamıda alıa kararları tutarlı olup olmayacağıdır. Yöetmde kararları klask yollarla verlemeyeceğ, moder şletme yöetmde kattatf yötemler çok öeml olduğu kavraılmış ve şletme faalyet alalarıı oluştura pazarlama, üretm, yatırım, fasma, stoklama, fyat, sthdam, rekabet, ulaşım gb koularda oluşa yöetc kararlarıda kattatf modellerde yararlaılmaya başlaılmıştır. Karar verme buluduğu ortamda, brçok alteratf kararları olması gerekmektedr. Bu alteratf kararları fazlalığı karar verme e uyguua ulaşmasıı sağlayacaktır. Kattatf problemlerde verle ssteme uygu modelleme le çözümleme yapıldığı gb, karar vermede, sosyal blmlerde model ve sstem kavramlarıyla kullaılmaktadır. Bua göre karar verme şletmelerde yöetm temel görevdr. İşletme yöetcler de bu kararı verclerdr (Kara, 1985, s.5). Karar verme sürecde, karar verc kşsel becerlere dayaa karar yötem le karar teorse bağlı karar yötem olarak bahsedleblr. Karar verme teorsde gelştrle matematksel modeller, çok karmaşık problemler çözümüde olumlu souç alıması ve optmal kararı verlmesde kolaylık sağlamaktadır. Doğrusal programlama model, karar modeller maksmum model veya mmum model olarak oluşturulup amaçlara uygu karar modeller teşkl edlr. Bu modeller çözmede optmzasyo tekkler kullaılır. Doğrusal programlama model geel olarak grafk metodu ve smpleks metodu le çözüleblr. Bu metotlar farklı olarak kullaılırlar. Doğrusal programlama, optmzasyo problemler özel br bçm ve sıırlı kayakları bell br amacı e y şeklde gerçekleştrecek faalyetler arasıda, asıl dağıtılması gerektğ soruua çözüm getre br yötemdr. Matematk model kullaa bu yötem, şletme problemler matematksel olarak programlaması ve çözümüü kapsamaktadır. İşletme problemler çözüm sürec, matematk modellerde yaralaarak bulua souçları gerçeğe uyguluk dereceler araştırılması, gerekl kotroller yapılması ve uygulama stratejler saptaması le tamamlaır. Yapıla lteratür taramasıda, dağıtım problemleryle lgl olarak; Che & Wag (1997), Balakrsha, Nataraja & Pagbur (2000), Ergüle (2005), Uluca & Tarım (1997) ve Kaleder (2003) AGVs tasarım problem ç bütüleşk br model çalışmalarıda karışık tamsayı programlama uygulamasıı yapmışlardır. Ayrıca Tuçblek (2003) verml taşımacılık yolu demr yolu çalışmasıı yapmıştır. Ergüle ve Kaza (2005) taşıma malyetler mmzasyou ç frma malyetler optmze etmşlerdr. Farklı olarak dağıtım problemler Özel (2000) matrs deklemler k dsl düzlemsel dağıtım probleme uygulaması olarak ele alımış, problem matrs deklemler 164

İşletmelerde Dağıtım Sstem Malyetler Mmzasyou İç Çözüm Model: Br Frma Uygulaması csde formülasyou yapılmıştır. Şafak (2000) m çıkış ve varışlı br dağıtım problem optmallk koşullarıı, Lagrage foksyou ve Hessa matrs özellkler kullaılarak celemştr. TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA Doğrusal programlama kayak dağıtımıyla lgl plalama ve karar vermede yöetclere yardım etmek ç dzay edle, çok kullaıla matematksel br tekktr (Reder, 1982, s.240). Doğrusal programlama, br çok değşke, leer eştszlkler şekldek br çok kısıtlamaya maruz ke bu değşkeler maksmze( veya mmze ) edldğ problemler aalzdr (Dorfma, 1958, s.9). Tamsayılı programlama, doğrusal programlama problemlere optmum tamsayı çözümü türetmek ç gelştrle doğrusal programlamaı özel br uzatısıdır (Lee, 1988, s.174). Değşkeler br kısmıı veya tamamıı tamsayılı değerler aldığı, geel doğrusal programlama modelde elde edle optmzasyo (e yy bulma ) problemler br sııfı, tamsayılı doğrusal programlama problem olarak fade edlr (Doğa, 1995, s.8). Bazı doğrusal programlama problemlerde optmal çözümdek tüm değşkeler tamsayılı değerler olması stedğde, tamsayılı doğrusal programlama problemler taımlamasıyla programlama belrtlr. Doğrusal programlama modellerde, Tamsayılı programlamayla şu şeklde karşılaşılır: 1- Bütüüyle tamsayılı programlama Modeldek tüm karar değşkeler tamsayı değer almak zorudadır. 2- Karma tamsayılı programlama Karar değşkeler p taes sıfır veya sıfırda büyük olması, kalaı tamsayı değer alması gerekldr. 3-0-1 Tamsayılı programlama Tüm karar değşkeler ya sıfır yada br değer almaları stemştr (Kara, 1986, s.97). TAMSAYILI-DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİNİN FORMÜLASYONU Tamsayılı-Doğrusal programlama model, karar modeller maksmum model veya mmum model olarak oluşturulup amaçlara uygu karar modeller teşkl edlr. (Mmum doğrusal programlama model, maksmum doğrusal programlama model gbdr. Acak amaç foksyoudak sıırlayıcı şartları eştszlkler yöü değşktr). Tamsayılı-Doğrusal programlama yötemde model; Amaç deklemde, Sıırlayıcı şartlar (Kısıtlar) da ve poztflk şartıda oluşur. Buları oluşturulablmes ç karar değşkeler tespt edlerek taımlaması gerekr. 165

Ahmet ERGÜLEN Halm KAZAN Muhtt KAPLAN Karar Değşkeler ve Parametreler Belrlemes Tamsayılı-Doğrusal programlama model çözümüde model formüle edlrke lk olarak, karar değşkeler ( Kotrol edleble değşkeler ) ve parametreler ( Kotrol edlemeye değşkeler ) belrlemes ve buları eler temsl ettkler belrtlmesdr. le fade edle br karar değşke, brde fazla olması durumuda ( = 1,2,..., ) şeklde gösterlr. Bua göre 1, 2,..., gb tae karar değşke modelde kullaılması gerektğce kullaılablr. Her br fade ettğ alam belrtlr. Formüle edlecek modelde br frmaı taşıma malyet hesaplamasıda sefer sayıları değşkeler le taımladığıda, bu değşkee bağlı dslerde : araç tp, j: aracı sefer yaptığı yer belrledğde,. aracı j bölgese yapması gereke sefer sayısıı temsl eder. Ayrıca araçları yeterl gelmemes halde sefer sayıları Y Y değşke le taımlaıp kralaacak. tp aracı yapması gereke sefer sayısıı temsl eder. Burada karar değşkeler farklı d sembollerle de fade edleblr. Ayrıca le belrtle parametre,. tp aracı j e bölgese yapacağı sefer malyet, le belrtle parametre, kralaacak. tp aracı yapacağı sefer malyet belrtr. Brde fazla parametreye htyaç duyulması halde htyaç olduğu kadar değşk sembollerle parametreler kullaılablr. Sıırlayıcı Şartları Formülasyou İş gücü, sermaye, eerj gb mevcut mktarları sıırlı ola faktörler ç sıırlayıcı şartlar geçerldr. Sıırlayıcılar, kotrol edleble ve kotrol edlemeye değşkeler le parametreler arasıda sağlaması zorulu ola lşklerdr ( Es, 1988, s.5 ). Amacı gerçekleştrmek ç uyulması gerekl ola sıırlamalardır. Değşk olarak sıırlamalar yapılablr. Bu sıırlar (Mmum model ç ) ; g1 y1 + g 2 y2 + g3 y3 +... + g y K ve poztflk şartı, y 1 0, y 2 0,..., y 0 olarak fade edlr. Burada değşkeler poztf olmasıı sebeb se, üretm egatf olamayacağıdır (Tek, 1995, s.6). Br frmaı taşıma malyet hesaplamasıda, araçları sefer sayıları kısıtı ve dağıtımı yapılacak malları yük kısıtı olmak üzere k türlüdür. Sefer Süres Kısıtı Formüle edlecek modelde br frmaı dağıtım sstemde, sefer sayıları kısıtı oluşturulur. Bu kısıtta; 166

İşletmelerde Dağıtım Sstem Malyetler Mmzasyou İç Çözüm Model: Br Frma Uygulaması : araç tp j: aracı sefer yaptığı yer belrtmek üzere, parametreler; a :. tp aracı j bölgese br sefer yapması gereke süres c : Kralık. tp aracı yapacağı sefer süres b :. tp aracı j bölgese e fazla sefer yapableceğ süres Karar değşkeler se, :. tp aracı j bölgese yapacağı sefer sayısı Y : Kralaacak. tp aracı yapacağı sefer sayısı olarak fade edleblr. Bu taımlamalara göre sefer sayıları kısıtı ; ( a cy ) b j= 1 =1,2,...,m (m:araç türler sayısı) j=1,2,..., (:bölge sayısı) (1) şeklde formüle edlr. Dağıtımı Yapılacak Malları Yük Kısıtı Modelde br frmaı dağıtım sstemde, dağıtımı yapılacak mallara at yük kısıtı oluşturulur. Bu kısıtta da; : araç tp, j:aracı sefer yaptığı yer göstermek üzere parametreler ola, f :. tp aracı j bölgese yapacağı seferdek toaj değer, h k : k bölgese göderlecek yük mktarlarıı, Karar değşkeler se, yukarıdak gb fade edlr. Bua göre dağıtımı yapılacak ola malları yük kısıtı; m f hk =1 =1,2,...,m (m:araç türler sayısı) j=1,2,..., (:bölge sayısı) k =1,2,..., (: bölgelere at yük değerler) (2) şeklde formüle edlr. Amaç Deklem Formülasyou Amaç foksyou matematksel modellerde MaxZx olarak kar maksmzasyou veya MZy olarak malyet mmzasyou şeklde buluur. Bu amaçlara göre, tamsayılı-doğrusal programlama metoduyla model oluşturulablr. Bu şekldek modellere maksmum tamsayılı-doğrusal programlama model veya mmum tamsayılı-doğrusal programlama model 167

Ahmet ERGÜLEN Halm KAZAN Muhtt KAPLAN der. Bu modellerde amaç foksyoudak sıırlayıcı şartları eştszlkler yöü değşktr. Gerçekleştrlmek stee olaylardır. Matematksel modellerde değşkeler ve katsayı değerlerde oluşmaktadır. Foksyou değer maksmum veya mmum yapmak e geel optmzasyo şekldr (Igzo, 1989, s.18). Bu geel olarak (mmum model ç ); Mmze Subject to j= 1 c j j a j j r =1 = 1,2,...,m 0 şekldedr (Chag, 1984). j = 1,2,..., Formüle edlecek modelde br frmaı taşıma malyet hesaplamasıda oluşturulacak amaç deklemde de; : araç tp, j:aracı sefer yaptığı yer göstermek üzere kullaıla parametreler, d :. tp aracı j bölgese yapacağı sefer malyet, e : Kralaacak. tp aracı yapacağı sefer malyet Karar değşkeler se, ve Y se yukarıdak gb fade edlr. Bu taımlamalara göre amaç deklem; M Z = m ( d = 1 j= 1 şeklde formüle edlr. + e Y ) = 1,2,...,m (m: araç türler sayısı) j = 1,2,..., (: bölge sayısı ) (3) MODELİN ÇÖZÜLMESİ Amaç Deklem; Z = ( d m m = 1 j= 1 + e Y ) = 1,2,...,m (m: araç türler sayısı) j = 1,2,..., (: bölge sayısı ) 168

İşletmelerde Dağıtım Sstem Malyetler Mmzasyou İç Çözüm Model: Br Frma Uygulaması Sefer Süres Kısıtı; ( a cy ) b j= 1 =1,2,...,m (m:araç türler sayısı) j=1,2,..., (:bölge sayısı) Dağıtımı Yapılacak Malları Yük Kısıtı; m f hk =1 =1,2,...,m (m:araç türler sayısı) j=1,2,..., (:bölge sayısı) k =1,2,..., (: bölgelere at yük değerler) Poztflk Şartı; Y 0 0 ve tamsayı ve tamsayı (4) İşletmelerde taşıma malyet mmzasyou ç kurula bu model çok sayıda değşke çere modeller oluşturacağıda, bu tür problemler çözecek blgsayar paket programlarıı kullaılmasıa htyaç vardır. Mevcut ola bu blgsayar paket programları, doğru kurula modeller e y zamada ve e uygu şeklde çözümleyeblmektedr. UYGULAMA Frmaya at ürüler dstrbütörlere dağıtılırke, model çde karar değşkeler malyetler belrlep, kurula amaç deklem matematksel modelleme safhası tamamlamış, uygu br paket program ola Wqsb paket programıyla çözümlemeye hazır hale gelmştr. Burada kurula modeller Wqsb paket programıyla ayrı ayrı çözümleerek souçlar elde edlmştr. Elde edle souçlara göre, modelle oluşturula optmum çözüm plaıa at dağıtım malyetlere ulaşılmıştır. Tablo 1. Modele At (Ocak 3.10 gü) Dağıtım Malyet TDP Model Modele At (Ocak 3.10 gü) Toplam Malyet = 28.359.160 Modele At (Ocak 3.10 gü) Toplam Yük = 2.273.260 Modele At (Ocak 3.10 gü) Toplam Sefer = 126 Tabloda yük mktarları to olarak, malyet se YTL olarak alımıştır. Frmaı dağıtım malyet belrlerke, 24 dstrbütörü sparşlere göre yapmış olduğu ocak ayı 3.10güdek malları taşıması sırasıda oluşa, 13 Toluk klmalı araçları yapmış oldukları sefer sayılarıa göre de frmaı dağıtım plaıa at, dağıtım malyet ortaya çıkarılır. 169

Ahmet ERGÜLEN Halm KAZAN Muhtt KAPLAN Tablo 2. Frmaya At (Ocak 3.10 gü) Dağıtım Malyet Frmaya at Yıllık (Ocak 3.10 gü) Toplam Malyet = 29.965.013 Frmaya at Yıllık (Ocak 3.10 gü) Toplam Yük = 2.273.260 Frmaya at Yıllık (Ocak 3.10 gü) Toplam Sefer = 187 Tabloda yük mktarları to olarak, malyet se YTL olarak alımıştır. Bua göre optmum çözüm plaı ve frmaı uyguladığı pla karşılaştırıldığıda, optmum çözüm plaıa at dağıtım malyet le frmaya at dağıtım malyet arasıda yıllık tasarruf mktarıı oluştuğu görülmektedr. Bu da Tablo 3 de verlmştr. Tablo 3. Yıllık Tasarruf Mktarı Frmaya At Toplam Verler; (Ocak 3.10 gü) Toplam Malyet = 29.965.013 (Ocak 3.10 gü) Toplam Yük = 2.273.260 (Ocak-3.10 gü) Toplam Sefer = 187 Modele At Toplam Verler; (Ocak 3.10 gü) Toplam Malyet = 28.359.160 (Ocak 3.10 gü) Toplam Yük = 2.273.260 (Ocak 3.10 gü) Toplam Sefer = 126 (Ocak 3.10 gü) Toplam Tasarruf = Frmaı (Ocak 3.10 gü) Toplam Malyet - Model (Ocak 3.10 gü) Toplam Malyet = 29.965.013-28.359.160 = 1.605.853 Tabloda yük mktarları to olarak, malyet se YTL olarak alımıştır. Tablo 3 e bakıldığıda yıllık toplam tasarrufu 1.605.853 YTL olduğu görülür. Buda modelle yapıla dağıtım malyet, frmayla yapıla dağıtım malyete göre % 5,35 oraıda daha avatajlı ola br tasarruf sağladığıı göstermektedr. SONUÇ VE TARTIŞMA Frmalarda çok karşılaşıla ve br çok frmaı programıda bulua dağıtım sstem öeml yer tutmaktadır. Bu dağıtım sstemler frmaları lojstk bölümler orgaze etmektedr. Dağıtım malyet mmze edlmes göstermek amacıyla frmaı verler üzere doğrusal programlama model le matematksel modeller kurulableceğ geel olarak gösterlmştr. Bu fkr yapılamasıyla örek olarak alıa br frmaı güümüzde belrtle ölçülerde çalışıldığı zama malyet mmzasyouyla kazacıı e olacağıı belrlemek amacıyla ked dağıtım stratejse uygu blmsel yaklaşımla toplam dağıtım malyet belrleerek, dağıtım malyet mmze edlmes üzere model oluşturulableceğ belrtlmştr. 170

İşletmelerde Dağıtım Sstem Malyetler Mmzasyou İç Çözüm Model: Br Frma Uygulaması Kurula modeller paket programlarla çözümlep, şletmeler dağıtım malyetleryle karşılaştırılıp uygu dağıtım modellere ulaşılarak dağıtım malyet mmze edlmes sağlaablr. Tamsayılı-Doğrusal programlamada matematksel modelleme kurarak, şletmeler daha sorak döemlerde üreteceğ mallar ç toplam dağıtım malyetler öcede tahm edleblmes ve dağıtım sstem orgazasyou stratejler kısa zamada oluşturulup belrlemes mümkü olablr. Ayrıca ülkemzde, şletmelerle üversteler arasıda blmsel dayaışma sağlaarak, şletmeler her aşamadak faalyetler vermllğ arttırılablr. KAYNAKLAR BALAKRİSHNAN, A., NATARAJAN,H.P. & PANGBURN, M.S., (2000). Optmzg Delvery Fees For a Network of Dstrbutors. Maufacturg ad servce Operatos maagemet, Vol 2(3), 297-316. CHEN, M. & Wag,W.(1997). A lear programmg model for tegrated steel producto ad dstrbuto plag. Iteratoal Joural of operatos ad Producto maagemet, vol 17(6), 592-610. CHIANG, A.C. (1984). Fudametal Methods of Mathematcal Ecoomcs, NewYork:Mc Graw-Hll, Thrd Edto. DOĞAN, İ. (1995). Yöeylem Araştırması Tekkler ve İşletme Uygulamaları, İstabul: Blm Tekk Yayıev. DORFMAN, R. (1958). Lear Programmg ad Ecoomc Aalyss, Lodo: Mc Graw Hll Book Compay. ERGÜLEN, A. (2005). İşletmeler Dağıtım Stratejler Oluşturulması Model :Dağıtım Koşullarıı Ağır Olduğu Türkye dek Doğu ve Kuzey İller Üzere Örek Br Uygulama, Atatürk Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Clt 19(1) ERGÜLEN, A., KAZAN, H., (2005), A Multı-Crıterıa Model For Optımızıg Trasportatıo Cost Structures Of A Fırm, Iteratoal Strategc Maagemet Coferece, Strategc Maagemet From Natoal Ad Global Perspectve, Jue 23-25 2005 ESİN, A. (1988). Yöeylem Araştırmasıda Yararlaıla Karar Yötemler, Akara : Gaz Üverstes yayı o: 126., 3. Baskı. IGNIZO, J. P. (1989). Itroducto to lear Goal Programmg, Lodo: Sage Puplcato, Secod Edto. KARA, İ. (1985). Yöeylem Araştırmasıı Yötemblm, Eskşehr: Aadolu Üverstes Yayıları o:96. KARA, İ. (1986). Yöeylem Araştırması, Eskşehr: Aadolu Üverstes Yayıları o:139 KALENDER, Y., (2003). AGVs tasarım problem ç Bütüleşk br model uluslararası lojstk kogres, o:53 LEE, S. M. (1988). Itroducto to Maagemet Scıece, NewYork: Sauders College Publshg, Secod Edto ÖZEL, M., (2000). İk dsl düzlemsel dağıtım Problem Matrs deklemleryle celemes, DEÜ Müh. Fak. Fe ve Müh.Dergs (141-145) 171

Ahmet ERGÜLEN Halm KAZAN Muhtt KAPLAN RENDER, B. (1982). Quattatve Aalyss For Maagemet, Bosto: Ally ad Baco, Ic. ŞAFAK, S., (2000). Dağıtım problem optmallk Koşullarıı celemes, DEÜ Müh.Fak. Fe ve Müh.Dergs, (107-112) TEKİN, M. (1995). Kattatf Karar Verme Tekkler, Koya: Kuzucular Ofset, 3. Baskı. TUNÇBİLEK, M., (2003). Verml taşımacılık yolu; Demryolu uluslararası lojstk kogres, o:35, İstabul. ULUCAN, A.ve Tarım, Ş.A.,(1997). Petrol ürüler dez Yoluyla taşımasıda malyet mmzasyou, HÜ İİBF dergs (189-197). 172