Ürün karması optimizasyonu kararlarında kısıtlar teorisi kullanımı ve bir uygulama

Günümüz işletmelerinin, karşılaştıkları en önemli problemlerden biri, karlarını maksimum kılabilmek için verilmesi gereken optimum ürün karması problemleridir. İşletmenin kar elde edebilmesi için, sistemin verimli bir biçimde çalışması son derece önemlidir. Verimlilik, sistemin bütününde sağlandığında ve doğru ürün karması kararları alındığında kar maksimum düzeye çıkar. Bu savı destekleyen ve günümüzde pek çok işletme tarafından benimsenen teorilerin başında Kısıtlar Teorisi gelir. Bu çalışmada, kimya sektöründe üretim yapan bir firmanın çoklu darboğaz problemlerinde, kısıtların etkililiği azalttığı durumlar, örnek alınan veriler üzerinde gösterilmiştir. Kısıtlar teorisi geleneksel algoritması ile bunun üzerine düzenlenmiş olan düzeltilmiş algoritma, firma verilerine uygulanarak her birinin dezavantajları gözlemlenmiştir. Daha sonra optimum sonuca ulaşan algoritma tespit edilmiş ve bu algoritmanın etkililiği sunulmuştur. Son olarak geliştirilen algoritma ile Tamsayılı Doğrusal Programlama (TDP) söz konusu örnek üzerinde birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Geliştirilmiş algoritmanın başarısı sonuçlarla sunulmuştur.

Theory of constraints in product mix optimization decisions and an application

One of the most important problems that today’s companies face is the optimum product mix decision problems to maksimize their profit. Companies have to make their operations efficient to be able to get profits. If the efficiency could be implemented in the whole system, and when the right product mix decisions are taken then the profitability increase to the maximum level. Theory of constraints is the theory that supports this idea which: is most known within the companies. In this study, the constraint cases decrease the efficiency in the multiple bottleneck problems of a company in chemical industry were shown through the data selected. The traditional theory of constraints algorithm and the revised algoritm were applied to the firm’s data and disadvantages were presented. Then, the latest improved algorithm is discussed and an improved algorithm is presented. Finally, the improved algorithm and the Integer Linear Programming (ILP) methods are compared. The improved algoritm’s success are submitted with the results.

Kaynakça

[1] Blackstone, J. H. (2001). Theory of Constraints – A status Report. International Journal of Production Research, Vol.39, No. 6.

[2] Kaplan, B., (2010). Kısıtlar Teorisi Altında Ürün Karması Optimizasyonu, Üretim Yönetimi, Yüksek Lisans Tezi Sosyal Bilimler Enstitüsü. İstanbul Üniversitesi.

[3] Tsai, W.H., Lai, C.W.ve Chang, J.C., (2007). An Algorithm for Optimizing Joint Products Decision Based on the Theory of Constraints. International Journal of Production Research, Vol.45. No.15.

[4] Tezcan, H. (2008). Üretim Akışında Darboğaz Teorisi ve bir Uygulama, Yüksek Lisans Tezi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Yıldız Teknik Üniversitesi.

[5] Markland, R. and Sweigart, J. (1987). Quantitative Methods:Applications to Managerial Decision Making, John Wiley & Sons, New York.

[6] Goldratt, E. M., (1990). The Haystack Syndrome. New York: North River Press, Croton- on-Hudson.

[7] Goldratt ve Cox (1992). The goal. 2nd ed. New York: North River.

[8] Luebbe, R., Finch, B.(1992). Theory of Constraints and Linear Programming: A Comparison, International Journal of Production Research, Vol.30, No.6.

[9] Patterson, M. C., (1992). The product-mix decision: a comparison of theory of constraints and labor-based management accounting. Production and Inventory Management Journal, 33.

[10] Ekergil, V. (2008). Kısıtlar Teorisine Dayalı En Uygun Birleşik ve Ek Mamul Karması Kararına İlişkin bir Algoritmanın Geliştirilmesi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, Ekim, 3(2).

[11] Lee, T. N., Plenert, G. (1993). Optimizing Theory of Constraints When New Product Alternatives Exist. Production and Inventory Management Journal, Third Quarter.

[12] Plenert, G., (1993). Optimizing Theory of Constraints When Multiple Constrained Resources Exist. European Journal of Operational Research, Vol.70, No.1. North Holland.

[13] Posnack, A. J., (1994). Theory of Constraints: Improper Applications Yield Improper Conclusions. Production and Inventory Management Journal, Vol. 35, No.1.

[14] Maday, C.J. (1994). Proper Use of Constraint Management. Production and Inventory Management Journal Vol.35, No.1.

[15] Fredendall, L. D.ve Lea, B.R., (1997). Improving the Product Mix Heuristic in the Theory of Constraints. International Journal of Production Research, Vol.35, No.6.

[16] Dettmer, H.W.(1997). Goldratt’s Theory of Constraints: A Systems Approach to Continuous Improvement. ASQC Press, Milwaukee, WI.

[17] Rahman, S., (1998). Theory of Constraints: A review of The Philosophy and its Applications. International Journal of Operations and Production Management, 18.

[18] Hsu, T.C.ve Chung, S.H. (1998). The TOC-based algorithm for Solving Product Mix Problems. Production Planning & Control, Vol.9, No.1.

[19] Omwubolu, G., Mutingi, M., (2001). A Genetic Algorithm Approach to the Theoryof Constraints Product Mix Problems. Production Planning and Control, Vol.12, No.1.

[20] Mabin, V.J. ve Davies, J., (2003). Framework for understanding the complementary nature of TOC frames: insights for the product mix dilemma. Int. J. Production Research,41, 661–680.

[21] Aryanezhad, M. B.G. ve Komijan,. (2004). An Improved Algorithm for Optimizing Product Mix under the Theory of Constraints. International Journal of Production Research, Vol.42, No.20.

[22] Souren, R., Ahn, H., Schmitz, C., (2005), Optimal product mix decisions based on the Theory of Constraints?Exposing rarely emphasized premises of Throughput Accounting. International Journal of Production Research, Vol.43.No:2, 361-374.

[23] Bhattacharya, A., Vasant, P., (2007). Soft-sensing of level of satisfaction in TOC product-mix decision heuristic using robust fuzzy-LP, European Journal of Operational Research, 177,55-70.

[24] Wang, J.Q., Sun, S.D., Si, S.B. ve Yang, H.A., (2009). Theory of constraints product mix optimisation based on immune algorithm, International Journal of Production Research, 47:16,4521-4543.

[25] Hasuike, T. ve Ishii, H., (2009), On flexible product- mix decision problems under randomness and fuzziness, Omega 37, 770 – 787.

[26] Shirkouhi, S. N., Eivazy, H., Ghodsi, R., Rezaie, K.,Gargari, E.A., (2010). Solving the integrated product mix-outsourcing problem using the Imperialist Competitive Algorithm, Expert Systems with Applications 37 , 7615–7626.

[27] Zeng, B., Gao, Y., Wang,Y., (2012). The Product – Mix Optimization with outside Processing Based on Theory of Constraints Oriented Cloud Manufacturing. Applied Mechanics and Materials.Vol.122, 1306-1310.

[28] Tanhaei, F., Nahavandi, N., (2013). Algorithm for solving product mix problem in two-constraint resources environment, International Journal of Manufacturing Technology, 64, 1161–1167.

Kaynak Göster