TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI

Yeni is çevresindeki belirsizlikler dikkate alındığında; isletmelerin, maliyetlerde, taleplerde ve kapasitelerde meydana gelebilecek belirsizlikleri etkin yönetmesi gerekmektedir. Karar alma süreçlerindeki bu durum karar vericileri sübjektiflik altında karar almaya mecbur bırakmıştır. Bu çalışmada tedarik zincirlerinde işletme problemlerinden ulaştırma problemi ele alınarak bu problemde meydana gelebilecek belirsizlikler bulanık doğrusal programlama yöntemi ile çözülmeye çalışılmıstır. Ele alınan problemde sadece amaç fonksiyon katsayılarının bulanık olması (maliyetlerin bulanıklığı), sadece sağ taraf sabitlerinin bulanık olması (taleplerin ve kapasitelerin) ve hem amaç fonksiyonun hem de sağ taraf sabitlerinin bulanık olması sonucunda elde edilen modeller incelenmiştir. Her bir model ile hangi arz merkezinden hangi talep merkezine ne kadar maliyetle tasıma olduğu tespit edilmiştir.

___

  • ARMSTRONG J.; (2004) “Using Fuzzy Math Programming to Manage Risk in the Supply Chain” http://www.algorithmist.net/schain.html Çevrimiçi: Mayıs 2007
  • BELLMAN R.E. ve L.A. ZADEH; (1970), “Decision-Making in a Fuzzy Environment”, Management Science, 17, ss.141–164.
  • BENITA M. ve M. BEAMON; (1998), “Supply Chain Design and Analysis: Models and Methods. International Journal of Production Economics, 55, ss.281– 294.
  • BUCKLY J.J.; (1988), “Possibilistic Linear Programming With Triangular Fuzzy Num- bers”, Fuzzy Sets and Systems, 26, ss.135–138.
  • CHANAS S. ve D. KUCHTA; (1996), “A Concept of The Optimal Solution of The Transportation Problem With Fuzzy Cost Coecients”, Fuzzy Sets and Sys- tems, 82, ss. 299–305.
  • CHEN, Chen-Tung, ve Sue-Fen HUANG; (2006), “Order-Fullfillment Availabelity Analysis İn The Supply-Chain System With Fuzzy Operation Times”, Interna- tional Journal of Production Economics, 101, ss.185-193.
  • CHRISTOPHER, M.; C. M. MAGRILL ve G. WİLLS; (1998), “Educational Develop- ments For Marketing Logistics”, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management. 28(4), ss.234-241.
  • COOPER, M.C. ve LAMBERT D.M.,(2000)“Issues in Supply Chain Manage ment”, Industrial Marketing Management, 29(1), ss.65-83.
  • DEJONCKHEERE, J.; S.M. DISNEY, M.R. LAMBRECHT ve D.R. TOWILL; (2002)“Transfer Function Analysis Of Forecasting İnduced Bullwhip İn Supply Chains”,International Journal Production Economics, 76, ss.133– 144.
  • DOLGUI, A. ve M.A. OULD-LOULY; (2002), “A Model For Supply Planning Under Operation Time Uncertainty”, International Journal Production Economics, 78, ss.145–152.
  • DUBOIS, D.; H., FARGIER ve V. GALVAGONON; (2003), “On Latest Starting Times And Oats in Activity Networks With Ill-Known Durations”, European Jour- nal of Operational Research, 147, ss.266–280.
  • JUKKA, K.; L., ANTTI ve T. MARKKU; (2001), “An Analytic Approach To Supply Chain Development”, International Journal Production Economics, 71, ss.145–155.
  • JULIEN B.; (1994), “An Extension To Possibilistic Linear Programming”, Fuzzy Sets and Systems, 64, ss.195–206.
  • KAUFFMANN, A. ve GUPTA M.M.; (1988), Fuzzy Mathematical Models in Engi- neering and Management Sciences, Elsevier Science Publishers B.V., Net- herlands.
  • LEE, H.L.; V. PADAMANABHAN ve S. WHANG; (1997), “Information Distortion in A Supply Chain:The Bullwhip Effect”, Management Science , 43, ss.546-565.
  • MIN, H. ve G. ZHOU; (2002), “Supply Chain Modeling: Past, Present And Future”, Computers and Industrial Engineering, 43(1/2), ss.231-49.
  • NEW, S.J. ve P. PAYNE; (1995). “Research Frameworks in Logistics : Three Models, Seven Dinners And A Survey”, International Journal of Physical Distribu- tion and Logistics Management, 25, ss.60–77.
  • OUYANG L.Y. ve H.C. CHANG; (2002), “A Minimax Distribution Free Procedure For Mixed İnventory Models Involving Variable Operation Time With Fuzzy Lost Sales”,International Journal Production Economics, 76, ss.1–12.
  • ÖZKAN, Mustafa, (2002), “Bulanık Doğrusal Programlama ve Bir Tekstil İşletmesinde Uygulama Denemesi”, Doktora Tezi, Uludağ Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bursa.
  • VERMA R.; M. BISWAL ve A. BISAWAS; (1997), “Fuzzy Programming Technique To Solve Multiple Objective Transportation Problems With Some Nonlinear Membership Functions”, Fuzzy Sets and Systems, 91, ss.37–43.
  • PARRA M.A.; A.B. TEROL ve M.V.R. URIA; (1999), “Solving the Multiobjective Possibilistic Linear Programming Problem”, European Journal of Operatio- nal Research ,117, ss.175–182.
  • RICHARD, A.L.; F.S., MICHAEL ve J.S. HOPE; (2003), “Strategic Internet Applica- tion Trends In Supply Chain Management”, Industrial Marketing Manage- ment, 32, ss.211-217.
  • ROSS, D.F.; (1997), Competing Through Supply Chain Management, Chapman & Hall, London.
  • TAN, K.C.; (2001), “A Framework Of Supply Chain Management Literature”, Euro- pean Journal of Purchasing and Supply Management, 7, ss.39–48.
  • VERDEGAY,J.L.; (1982), “Fuzzy mathematical programming”, in BM15, ss.231-236.
  • YALÇIN SEÇME Neşe; (2005) “Klasik Doğrusal Programlama ve Bulanık Doğrusal Programlamanın Karşılaştırmalı Bir Analizi: Üretim Planlama Örneği”, Erci- yes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Kayseri.
  • ZADEH,L. A.; (1965) “Fuzzy Sets” Information and Control, Vol.8, ss.338-353.
  • ZADEH L.A.; (1978), “Fuzzy Sets as a Basis for a Theory of Possibility”, Fuzzy Sets and Systems, 1, ss.3–28.