TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİNDE ÖZEL KONULAR Yrd. Doç. Dr. Berk Ayvaz Bahar

Tedarik Zinciri Ağ Tasarımı

Giriş Günümüz koşulları, küreselleşme ve rekabetin artması nedeniyle işletmelerin ürün fiyatlarını, dolayısıyla maliyetlerini ve verimliliklerini daha iyi kontrol etmelerini zorunlu kılmaktadır. Birden fazla işletmeyi kapsayan tedarik zinciri yönetimi yapısı, tek bir işletme gibi davranarak kaynakların ortak kullanımı sonucu bir sinerji yaratmayı hedeflemektedir. Küreselleşen piyasada yüksek kalitede, düşük maliyette, piyasaya hızlı bir şekilde sunulan ve müşteri memnuniyeti sağlayan hizmet ya da ürünler üreten bir işletme olmak etkin tasarlanmış bir TZ ile mümkündür. Tedarik zinciri ağlarının etkin tasarımı ve yönetimi, üretimin ve çeşitli ürünlerin tesliminin düşük maliyet, kısa gecikme zamanı ve yüksek kalitede olmasına yardım eder.

Tedarik zinciri ağı Ağ yapısının tanımlanması, önemli bir stratejik karardır.

Tedarik zinciri planlama Tedarik zinciri planlama, karmaşıklığı yüksek bir süreçtir. Zinciri tasarlarken, tüm aşamalarda müşteri hizmet seviyesini artırırken toplam maliyeti düşürmek istenir. Tedarik zinciri planlama sürecini üç aşamada değerlendirebiliriz: 1.Ağ tasarımı 2.Stok konumlandırma ve yönetimi Stok planlama stratejik olarak tedarik zincirinde hangi lokasyonda ne kadar stok tutulacağını belirleme ve buna bağlı üretim kararlarını vermek için de uygulanabilir. 3.Kaynak planlama

Tedarik Zinciri Ağı Tasarımı Aşamaları Her tedarik zinciri ağ tasarımının, kendine özgü özellikleri olmasına rağmen, bir çoğu aşağıda tanımlanan adımların yerine getirilmesini gerektirir. Problemin Tanımlanması Hedeflerin Belirlenmesi Model Formülasyonu

Ağ Tasarım Kararını Etkileyen Faktörler Stratejik faktörler Düşük maliyet Hızlı yanıt Yüksek çeşitlilik Teknolojik faktörler Ekonomik ölçek Düşük ilk yatırım maliyeti Makroekonomik faktörler Politik faktörler Altyapı faktörleri Rekabet faktörleri

Tedarik Zinciri Ağ Tasarımı Amaçları

Tedarik zinciri ağı tasarımında istenen tasarımın gerçekleşebilmesi için konulan hedefler yani amaçlar belirlenmelidir. Bu amaçlar operasyonel, taktik ve stratejik kararların uygulanmasıyla gerçekleşebilecek olan amaçlardır. Belirlenen amaçlar doğrultusunda verilen kararlar mevcut tedarik zinciri ağının daha iyi optimize olmasını sağlar.

Tedarik Zinciri Ağı Tasarımı Kararları Aşağıdaki alanlarda verilecek olan kararlar ağ tasarımı esnasında tasarımcının amaç fonksiyonlarını oluşturmaktadır:  Müşteri Hizmet gereksinimleri Tedarik zinciri tasarımını etkileyen en önemli faktör hedeflenen müşteri hizmet seviyesidir. Değişen pazar koşullarının gereklerini yerine getirmek için müşteri hizmet seviyesi kararları güncellenir. Farklı müşteriler için farklı müşteri hizmet seviyeleri olabilir. Kısıtlı müşteri hizmet seviyesi hedefleri, merkezi stokların birkaç yerde oluşturulmasına ve daha ekonomik taşıma tiplerinin kullanılmasına olanak verir. Hizmet seviyeleri çok üst sınırlara çıktığında lojistik maliyetleri çok fazla artmakta ve elde edilen gelirdeki artışla karşılanamamaktadır. Bu sebeple en uygun müşteri hizmet seviyesine karar vermek gerekmektedir.

Tedarik Zinciri Ağı Tasarımı Amaçları  Lojistik Ağı Yapılandırması ve Tesis Yeri Seçimi Alınması gereken önemli stratejik kararlar: Fabrika ve depo sayısının belirlenmesi, Tesislerin yerinin, kapasitesinin belirlenmesi

Tedarik Zinciri Ağı Tasarımı Amaçları  Stok Yönetimi Büyük miktarda stok, gerekli müşteri hizmet seviyelerini gerçekleştirmeyi garantilerken, sistem boyunca maliyetler üzerinde en büyük etkisi olan kalemdir. Stoklar genelde müşteri talebindeki beklenmeyen değişimlere ve tedarikteki belirsizliklere karşı korunmak için ayrıca büyük partilerle taşımanın sağladığı ekonomiden dolayı tutulur. Stoklar tedarik zinciri boyunca hammadde stoku, süreç içi stok ve bitmiş ürün stoku olarak ortaya çıkar. Stok yönetimi stratejik bir karardır ve üs yönetim tarafından alınır. Stratejik düzeyde alınan envanter kararlarının organizasyona yayılması, sipariş miktarı ve zamanlarının belirlenmesi ve emniyet stoklarının hesaplanması gibi operasyonel kararlar ile olur.

Tedarik Zinciri Ağı Tasarımı Amaçları  Taşıma Kararları Toplam lojistik maliyetlerinin %30-%60 ‘ını taşıma maliyetinin oluşturduğu bilinmektedir. Firmalar taşımayı kendileri gerçekleştirebilecekleri gibi dışarıdan da sağlayabilirler. Taşıma kararları, taşıma tipine, büyüklüğüne karar verme, yük birleştirme kararları, taşıyıcı rota tayini ve araç çizelgelemeyi içerir. Havayolu taşımacılığı hızlıdır ve küçük partiler gönderilebileceğinden daha düşük stoklarla çalışmayı sağlar, ancak maliyeti diğerlerine kıyasla yüksektir. Tren ve gemi taşımacılığı bu kadar hızlı değildir ve hizmet kalitesi daha düşüktür. Kamyon taşımacılığında ise yüksek parti miktarları gönderilir, bu da stok miktarlarının yüksek olmasına sebep olur. Buna karşın kamyonla taşıma ölçek ekonomilerinden de faydalanması bakımından en ucuz yöntemdir. Havayolu taşımacılığı hızlıdır ve küçük partiler gönderilebileceğinden daha düşük stoklarla çalışmayı sağlar, ancak maliyeti diğerlerine kıyasla yüksektir. Tren ve gemi taşımacılığı bu kadar hızlı değildir ve hizmet kalitesi daha düşüktür. Kamyon taşımacılığında ise yüksek parti miktarları gönderilir, bu da stok miktarlarının yüksek olmasına sebep olur. Buna karşın kamyonla taşıma ölçek ekonomilerinden de faydalanması bakımından en ucuz yöntemdir.

Tedarik Zinciri Ağı Tasarımı Amaçları  Üretim Kararları Hangi ürünlerin üretileceği ya da satın alınacağı Hangi ürünlerin hangi üretim alanlarında üretileceği, hangi tedarikçilerin hangi fabrikalara malzeme sağlayacağı vb. üretimle ilgili stratejik kararlardır. Üst yönetimin stratejik kararı doğrultusunda operasyonel seviyedeki faaliyetlere karar verilir. Bu kararlar ana üretim planı yapılması, üretim miktarlarının makinelere tayin edilmesi, bakım planlaması, iş yükü dengelemesi ve kalite kontrol faaliyetlerinin içerir.  Dağıtım Stratejileri

Tedarik Zinciri Ağı Tasarımı Kararları  Stratejik Ortaklıklar Bir firma tek başına bütün işleri en iyi şekilde yapamaz. Firma kendi temel güçlü noktalarına ve becerilerine odaklanmalı, diğer faaliyetlerini uzmanlığına güvendiği firmalarla iş birliği içinde gerçekleştirmelidir. Firmanın güçlü noktaları kaynaklarını büyük yatırımlarda kullandığı faaliyet alanları demek olmayıp, onu rakiplerinden ayıran nitelikteki üstün kabiliyet sahibi olduğu faaliyetlerini ifade etmektedir. Stratejik ortaklıklar iki firma arasında, ortak hedeflere ulaşmak amaçlı, risklerin ve ödüllerin paylaşıldığı uzun süreli ortaklıklardır. Ortak hedeflerin varlığı eski resmi alışveriş süreçlerindeki zamanlara kıyasla ortak hedefler için daha fazla kaynak ayrılmasını sağlar.

Ağ tasarımında çelişen amaçlar Ağ tasarımında birbiriyle çelişen amaçlar vardır: 1.Sevkiyat süresini azaltma 2.Müşteri hizmet düzeyini arttırma 3.Güvenlik stoklarını azaltma 4.Taşıma maliyetlerinde azalma 5.Depo giderlerinde azalma 6.Üretim giderlerinde azalma

Müşteriye Yanıt Süresi ve Tesis Sayısı Arasındaki İlişki

Stok Maliyeti ve Tesis Sayısı

Nakliye Maliyetleri ve Tesis Sayısı

Tesis Maliyetleri ve Tesis Sayısı

Toplam Tedarik Zinciri Maliyeti ve Yanıt Süresi

Tedarik Zinciri Ağ Tasarımında Aşama Sayısı Tek aşamalı, iki aşamalı, üç ve çok aşamalı ağlar söz konusudur. Aşama sayısı kaynak ile müşteri arasındaki aracı sayısına göre belirlenir.

Tedarik Zinciri Ağ Tasarımında Amaç Fonksiyonu Türleri

Tedarik Zinciri Ağı Tasarımı Kısıtları Tedarik zinciri kısıtları karar alternatiflerinin yapılabilirliklerini belirlerler. Kapasite Akış Talep Kapsamı/Miktarı Mantık kısıtları Negatif olmama/ tam sayı olma

Tedarik Zinciri Ağı Tasarımı Karar Değişkenleri Karar değişkenlerinin bazıları aşağıdaki gibi açıklanabilir:  Tesis Yerleri  Tesis Sayısı  Hizmet Sıklığı ve rotalama  Atama (Tahsis)  Stok düzeyleri  Stokta bulundurulan ürün tipi  Ağ yapısı, aşama sayısı  Dış kaynak kullanımı

Tedarik zinciri ağ tasarımı sırasında kullanılan modelleme ve optimizasyon metotları Tedarik zinciri ağ tasarımı sırasında kullanılan modelleme ve optimizasyon metot sınıflandırmalarına aşağıda yer verilmiştir. 1.Analitik Modeller 2.Simülasyon ve Bilgi Tabanlı Modeller 3.Melez Modeller 4.Tedarik Zinciri İşlemleri Referans Modeli “SCOR”

Analitik Modeller Tüm parametrelerin sabit veya karar verici tarafından kesin bir şekilde bilindiği varsayılan modeller bu gruba girer (Paksoy ve Altıparmak 2003). Analitik çözüm, birçok kabule dayanan ve başarım kriterinin analitik denklemlerle ifade edildiği bir modelleme tekniğidir. Analitik model, diğer yöntemler arasında basitlik avantajına sahiptir ve genellikle basitleştirilmiş varsayımlar ve ideal kabuller üzerine kurulur. Bu yüzden kesin sonuçlar istendiğinde analitik modeli oluşturmak karmaşıklık ve zaman tüketimi açısından sistemin prototipini oluşturmak kadar zordur.

Analitik modeller Ağ tasarımı sırasında yaygın olarak kullanılan analitik modellerden en fazla uygulamasına rastlanan metotlar aşağıda gösterilmektedir. İleri Doğrusal Programlama Konveksite analizleri, optimalite koşulları, doğrusal programla formulasyonu, simpleks metodu, dualite, dual simpleks ve hassasiyet analizleri, Benders ve Lagrange ayrışım metotları, şebeke simpleksi Tam Sayılı Programlama 0-1 programlama, dal-sınır metodu, kesme düzlemi ve polihedral yaklaşımlar, lagrange kısıt kaldırma metodu uygulamaları, dinamik programlama

Analitik modeller Doğrusal Olmayan Programlama Lokal ve global optimum, kısıtsız optimizasyonda Newton tipi, yarı-Newton ve birleşik eğim metotları, Kuhn-Tucker teorisi ve Lagrange dualite, doğrusal kısıtlı modeller için algoritmalar; en dik artma ve azaltılmış eğim metotları, doğrusal ve karesel programlama uygulamaları, doğrusal olmayan kısıtlı optimizasyon; ceza ve bariyer fonksiyonları, azaltılmış ve uzatılmış eğim, Lagrange metotları Bulanık Küme ve Mantık Teorisi Bulanık sistem model çeşitleri, bulanık kural modelleri, bulanık fonksiyonlar ve tip 1 ve 2 model yapıları, bulanık grup tanıma algoritma çeşitleri

Analitik modeller Stokastik Programlama Stokastik programlamada farklı formülasyonlar, belirsizlik içeren doğrusal programlar, şans kısıtları, deterministik eşdeğer modelleri, optimal çözümün var olup olmadığı konuları, senaryo temelli modeller, optimal iki ve çok seviyeli yardımcı karar (recourse) modelleri ve çözüm teknikleri, stokastik programların çözümü ve hesaplama konuları. Sezgisel Arama Metotları Tabu arama, benzetim tavlaması, genetik algoritmalar, saçılmış arama, değişken komşuluklu arama, koloni arama

Tamsayılı programlama Karar modeli geliştirirken değişkenlerin alacağı değerlerin tamsayı olmasını gerektiren durumlar söz konusudur. Beyaz eşya üretimi yapan bir işletmenin haftalık üretim programını hazırlarken, gözönünde bulundurduğu; eldeki kaynakların aşılmaması, taleplerin karşılanması vb. kısıtların yanı sıra değişkenlerin de tamsayı olması gerektiği koşuluna modelde yer verilmelidir. Bazı durumlarda da modelde yer alan değişkenlerin bir kısmının tamsayı olması gerekirken bir diğer kısmı sürekli değişken olarak tanımlanabilir. Örneğin kesme şeker ve toz şeker üreten bir işletmenin haftalık üretim planı yapılırken, kesme şeker miktarının adet (3 milyon adet gibi) veya kutu (1000 kutu gibi) şeklinde tamsayı değer alması gerekirken toz şeker miktarının kesirli değer (2.4 ton, kg. gibi) alabilmesi mümkündür. Yine bir lojistik işletmesinin; çimento üretimi yapan ve buzdolabı kompresörü üreten iki farklı müşterisinin, taşınmasını talep ettikleri toplam ürünlerinin hafta içine dağıtımında, ilk müşteri için farklı partilerde dağıtılacak en iyi miktarlar kesirli değer alabilirken (2.4 ton, 3 ton, 3.1 ton vb.) ikinci müşterinin ürünlerinin mutlaka tam sayılı miktarlarda (2000 adet, 3500 adet, 7000 adet) olması gerekebilir. Bu durumda toplam maliyeti en küçükleyecek şekilde haftalık dağıtılması gereken miktarları belirlerken çimento dağıtım miktarını temsil eden değişken sürekli, kompresör dağıtım miktarını temsil eden değişken ise tamsayı (kesikli) değişken şeklinde tanımlanmalıdır.

Tamsayılı programlama problemleri ve türleri Karar değişkenlerinin tümüyle tamsayı olmasının öngörüldüğü problemler bütünüyle tamsayılı (P1), bir kısmının tamsayılı olmasının öngörüldüğü problemler karma tamsayılı (P2), karar değişkenlerinin 0-1 tamsayılı değer almasının öngörüldüğü tamsayılı problemler ise 0-1 tamsayılı (P3) programlama problemleri olarak tanımlanmaktadırlar.

Tamsayılı programlama problemleri ve türleri Her problem türüne ilişkin örnek model aşağıda verilmiştir:

Karma Tamsayılı Programlama Ağ tasarımı problemlerinin çözümünde kullanılan yöntemlerden birisi karma tam sayılı programlama yaklaşımıdır. Bu yaklaşım, deterministik problemlerde optimal bir çözüm sunabilmektedir. Bu problemin matematiksel olarak ifâdesinde genellikle aşağıdaki amaç ve kısıtlar söz konusudur:

Karma Tamsayılı Programlama Amaç: Ürünlerin ağ içinde üretimi, taşınması ve depolanmasından oluşan sabit ve değişken mâliyetleri enküçükleyecek tesis sayısı ve büyüklüğünün belirlenmesi. Kısıtlar: Ürünlerin üretimi fabrikanın kapasitesini aşamaz. Ürün talepleri karşılanmalıdır. Depolardan geçen ürün akışı, deponun kapasitesini aşamaz. Deponun açılabilmesi için belirli bir alt kapasite (akış miktarı) söz konusudur. Bir müşterinin talebi sadece bir depodan karşılanır.

Örnek Bir lojistik firmasının, faaliyet gösterdiği bölgede yeni depolar açması söz konusudur. Depo açılabilecek 7 farklı yer belirlenmiş olup, toplam 3 yeni depo açılacaktır. Karar verici, 4. veya 5. aday yerlerin birisine mutlaka depo açılmasını istemektedir. Öte yandan, 2. noktaya depo açılırsa, bulunacağı bölgedeki talebi karşılamada yetersiz kalabileceğinden yakınında yer alacak olan 6. noktaya da mutlaka depo açılması gerekmektedir. Aday noktalarda depo açmanın maliyeti sırasıyla, 3, 2, 5, 6, 8, 9, 6 bin para birimidir. Toplam maliyeti enküçükleyecek şekilde, hangi depoların açılması gerektiğine karar verilmek istenmektedir.

Çözüm Karar değişkeni, bir deponun açılıp açılmamasına yönelik olmalıdır. 0-1 tamsayılı değişken tanımlaması gerekmektedir. olarak tanımlanırsa, karar modeli aşağıdaki şekilde geliştirilir.

Çözüm

1.nolu kısıt toplam 7 aday yerin yalnızca 3 tanesine depo açılmasını sağlayacak kısıttır. y i =1 ise i. depo açılacak anlamına gelmektedir. 2.nolu kısıt 4. ve 5. aday depoların yalnızca ve mutlaka birisine depo açılmasını sağlamak içindir. İki değişkenin birisi mutlaka 1 değerini alacaktır. 3.nolu kısıt ise 2. depo açılırsa 6. deponun da açılmasını sağlamak içindir. y 2 = 1 değerini alırsa, bu durum 2. noktaya depo açılması anlamına gelecek olup bu durumda, öngörüldüğü gibi 6. noktaya da depo açılmasını sağlamak, y 6 değişkeninin de 1 değerini almasını gerektirmektedir. (3) nolu kısıt bu durumda matematiksel yapısıyla y 2 = 1 iken y 6 = 1 olmaya zorlamaktadır. Öte yandan, y 2 = 0 değerini alırsa, bu durum 2. noktaya depo açılmaması anlamına gelmektedir. Bu durumda 6. noktaya deponun açılıp açılmamasının bir önemi olmayacak olup, y 6 = 1 değeri için de y 6 = 0 değeri için de (3) nolu kısıt sağlanacaktır. Bir başka deyişle 2. depo açılırsa 6. depoda mutlaka açılacak fakat 2. deponun açılmaması halinde 6. deponun açılmasıyla açılmamasının önemi olmayacaktır. 6. depo, 2. depo açılmadan da açılabilmektedir. Fakat her deponun açılışı için bir maliyet sözkonusudur. Bu sebeple, amaç fonksiyonunun enküçük değeri istendiğinden, bu iki durumdan, her zaman, amaç fonksiyonunu daha da küçültecek olan ve y 6 = 0 ‘ a karşı gelen çözüm seçilecektir.

İpucu ! 4 ayrı tedarikçinin sadece birisiyle çalışmak isteyen bir işletmeci için, karar değişkeni

İpucu ! 2. tedarikçi ile çalışılacaksa 3. tedarikçi ile de çalışılacak; 2. tedarikçi ile çalışılmayacaksa, 3. tedarikçi ile de çalışılmayacak olsun. Bu durumda karar değişkeni aynı kalmak üzere, bu duruma karşı gelen kısıt

ÖRNEK : Kapasite kısıtlı tesis lokasyon ağ optimizasyonu modeli Bu problemde ihtiyaç duyulan parametreler şunlardır: n = potansiyel lokasyonların sayısı m = talep noktalarının (Pazar noktalarının) sayısı Dj = talep noktası j nin yıllık talebi Ki = i. Tesisin potansiyel kapasitesi fi = i. Tesisin yıllık sabit açılış maliyeti cij = i. Tesisten j. Talep noktasına(pazara) bir birim ürün üretim ve taşıma maliyeti (üretim, taşıma, depolama maliyetlerini içerir.) Amaç Maliyet minimizasyonu Varsayımlar Talep tam karşılanmaktadır. Vergiler ihmal edilmiştir.

S. America Europe Asia Africa N. America S. America Europe Asia Africa N. America Tesis (i) Pazar (j) D1 D2 D3 D4 D5 kısıtlar

ÖRNEK 1: Kapasite kısıtlı tesis lokasyon ağ optimizasyonu modeli Karar değişkenleri Yi = tesis açılıp açılmaması [0,1] xij = tesis i den Pazar j ye taşınan ürün miktarı Sabit ve değişken maliyetlerin minimizasyonu Her bir pazar noktasındaki talebin karşılanması Tesis açılması durumunda tesise gelen ürün miktarı tesis kapasitesini aşmamalı kısıtlar

ÖRNEK 1: Kapasite kısıtlı tesis lokasyon ağ optimizasyonu modeli GİRDİLER- MALİYETLER, KAPASİTELER, TALEPLER Talep noktaları (üretim ve taşıma maliyeti / 1 milyon brSabitdüşükSabityüksek Tedarik noktaları N. AmericaS. AmericaEuropeAsiaAfricaMaliyet($)KapasiteMaliyet ($)Kapasite N. America81,092,0101,0130,0115,06000,010,09000,020,0 S. America117,077,0108,098,0100,04500,010,06750,020,0 Europe102,0105,095,0119,0111,06500,010,09750,020,0 Asia115,0125,090,059,074,04100,010,06150,020,0 Africa142,0100,0103,0105,071,04000,010,06000,020,0 Demand12,08,014,016,07,0

ÖRNEK 2 Modelin formülasyonu aşağıdaki gibidir: Fabrika depo müşteri

Karma Tamsayılı Programlama Fabrika depo müşteri

Kısıtların açılımı i1 j1 k1 k2 k3 Fabrika (i) Depo (j) Müşteri (k) i2 i3

Kısıtların açılımı D1 D2 D3 j1 k1 k2 k3 Depo (j) Müşteri (k) j2 j3

i1 j1 j3 j2 Fabrika depo müşteri Kısıtların açılımı

j1 k1 k2 k3 Depo (j) Müşteri (k)

GAMS UYGULAMA