Unilever’in doğrudan ulaşamadığı düşük potansiyelli ama sayıca fazla perakendecilere Unilever ürünlerini ulaştırmayı amaçlayan bu projede, öncelikle bu noktalara hizmet vermeyi engelleyen etkenler belirlenmiştir. Başta yüksek ulaşım maliyetleri olmak üzere sistemdeki bu etkenleri ortadan kaldırmak amacıyla, firmanın istekleri doğrultusunda bir karma dağıtım sistemi tasarlanmıştır. Sıcak satış, telefonla satış ve depodan satış bölümlerinden oluşan bu sistem; doğrusal olmayan tamsayılı programlama tekniğiyle modellenmiş ve tanımlanan ek kısıtlar ile doğrusal hale getirilmiştir. Problemin boyutunun büyük olması nedeniyle CPLEX ile doğrudan çözülemeyen modelimiz için buluşsal bir algoritma geliştirilmiştir. Buluşsal algoritmanın başarısını ölçmek amacıyla model, kesin olarak çözülebildiği 37 tane koşturum örneği için buluşsal algoritma ile kıyaslanmış; buluşsal algoritmanın en iyi değerinin modelin en iyi değerinden ortalama %14.6 saptığı, 37 koşturumun 14’ünde algoritmanın en iyi hedef değerini verdiği gözlemlenmiştir. Modelleme sürecinde rassal olmadığı kabul edilen parametrelerin benzetim çalışması aracılığıyla rassal olduğu durumun ele alınmasıyla, modelin belirsizlik içeren durumlarda da işlevselliğini koruduğu gösterilmiştir. Veritabanı ve müşteri kartı tasarımı gibi yan uygulamalarla da desteklenen proje, firma yönetimi tarafından pilot uygulamaya alınmıştır. Sonuç olarak firmaya karlı ve esnek bir dağıtım kanalı oluşturulmuş ve düşük potansiyelli perakende noktalarına düşük maliyetle ulaşım sağlanmıştır.

The aim of this project is to suggest a profitable distribution system to deliver Unilever products to inaccesible retail points that have low sales potential but are large in number. First, factors that inhibit a profitable service to these retailers are listed. Based on the firm’s requests and suggestions, a hybrid distribution system which aims to eliminate these factors - high transportation costs being the most relevant- is designed. The system which consists of forecast, phone-based delivery, and warehouse sales is first modeled as a mixed integer nonlinear program and later linearized with additional variables and constraints. Due to the size of the problem, a heuristic algorithm is developed after failing to solve the integer model using CPLEX. In order to test the effectiveness of the proposed algorithm, the results of 37 runs on smaller dimensional problems that have been solved to optimality are compared to results from the proposed heuristics. Having an average of 14.6% deviance from the optimum, the algorithm manages to solve 14 of these 37 instances to optimality. It is shown that the model also preserves its validity in a stochastic setting by a simulation study where deterministic parameters in the modelling stage are considered to be stochastic. The project also supported by applications such as database support and customer ID card design is in a testing stage. In summary, the project proposes a profitable and flexible distribution system to the firm and enables access to retail points with lower costs.