Orbak, Ali YurdunKumaş, Aybüke2024-10-312024-10-312024-06-14https://hdl.handle.net/11452/47246Tedarik zinciri yönetimi, bir ürün veya hizmetin hammaddeden başlayarak son müşteriye ulaşana kadar olan operasyonları, bilgi akışını ve fiziksel dağıtımı içeren bir sistemdir. Tedarik zinciri yönetimi, maliyetleri azaltmayı, verimliliği artırmayı ve müşteri memnuniyetini yükseltmeyi hedefler, böylelikle stratejik bir yaklaşım sunar. Günümüzde gelişen dünyada ve ilerleyen teknoloji ile tedarik zinciri düşük maliyetli ve fayda sağlayan bir strateji olarak değerlendirilmektedir. Bu çalışmada, bir otomotiv fabrikasının milkrun sürecindeki araç rotalama problemi, klasik sezgisel çözüm yöntemlerinden ClarkeWright Tasarruf Algoritması kullanılarak çözümlenmiştir. Doğrusal Regresyon modeli kullanılarak tedarikçi talep miktarları için tahminleme yapılmıştır. Meta-sezgisel çözüm yöntemleri olan Genetik Algoritma ve Tavlama Benzetimi Algoritması, problemin farklı çözümleri için uygulanmıştır. Ele alınan araç rotalama problemi için optimal rotalar belirlenmiştir ve en etkili algoritma tespit edilmiştir. Bu çalışmada önerilen uygulama ile, tedarik zinciri yönetiminde araç rotalama problemine farklı bir bakış açısı kazandırılmıştır. Araç rotalama problemi ile elde edilen rotalar sayesinde, tedarik zinciri yönetimindeki maliyetler minimize edilerek operasyonel verimlilik artırmıştır. Sonuç olarak, bu çalışma klasik sezgisel çözüm yöntemleri ve metasezgisel çözüm yöntemlerinin tedarik zinciri yönetimi alanındaki milk-run araç rotalama problemlerine çözüm getirirken, klasik sezgisel ve meta-sezgisel çözüm yöntemlerinin entegrasyonun stratejik bir yaklaşım olarak ne kadar değerli olduğunu vurgulamaktadır.Supply chain management is a system that includes the operations, information flow and physical distribution of a product or service from raw materials to the end customer. Supply chain management aims to reduce costs, increase efficiency and improve customer satisfaction, thus offering a strategic approach. In today's developing world and with advancing technology, supply chain is considered as a cost-effective and beneficial strategy. In this study, the vehicle routing problem in the milk-run process of an automotive factory is solved using the Clarke-Wright Savings Algorithm, one of the classical heuristic solution methods. Linear Regression model is used to predict the supplier demand quantities. The meta-heuristics Genetic Algorithm and Annealing Simulation Algorithm are applied for different solutions of the problem. The optimal routes for the considered vehicle routing problem were determined and the most efficient algorithm was identified. The application proposed in this study provides a different perspective to the vehicle routing problem in supply chain management. Thanks to the routes obtained with the vehicle routing problem, costs in supply chain management are minimized and operational efficiency is increased. As a result, this study emphasizes how valuable the integration of classical heuristics and meta-heuristics is as a strategic approach when solving milk-run vehicle routing problems in supply chain management.IX, 79 sayfatrinfo:eu-repo/semantics/openAccessTedarik zinciri yönetimiOtomotivOptimizasyonClarke-wright tasarruf algoritmasıTavlama benzetimi algoritmasıGenetik algoritmaAraç rotalama problemiVehicle routing problemSupply chain managementAutomotiveOptimizationClarke-wright savings algoritmSimulated annealing algorithmGenetic algorithmmasterThesis