On stock rationing policies for continuous review inventory systems

Abstract

ÖZETSÜREKL GÖZDEN GEÇ R LEN ENVANTER S STEMLER NDESTOK TAYINLAMA POL T KALARI ÜZER NEÖnder BulutEndüstri Mühendisliği, Yüksek LisansTez Yöneticisi: Yrd. Doç. M. Murat FadıloğluTemmuz 2005Stok tayınlama politikaları, farklı talep sınıfları için bir tür öncelikmekanizması oluşturulmasına yarar. Bu tez çalışmasında sürekli gözdengeçirilen envanter sistemleri için stok tayınlama politikaları incelenmiştir.Konuyla ilgili şu ana kadar yapılmış önemli çalışmalardaki muğlaklıklargiderildikten sonra ardısmarlamalı bire-bir envanter sisteminde kritik seviyestok tayınlama politikası için kesin analize imkan veren yeni bir yöntemönerilmektedir. Bu yöntemle gömülü bir Markov zinciri tanımlanmakta ve buzincirinin geçiş olasılıkları bir özyineli prosedürle üretilmektedir. Kalıcı durumolasılıklarının Markov zincirinin bir bölümü kullanılarak istenilen doğruluktabulunabileceği gösterilmiştir. Son olarak, beklenen siparişlerin ulaşmalarınakalan zaman bilgisini kullanan dinamik bir stok tayınlama politikasıönerilmektedir. Önerilen politikanın performans değerlendirilmesi benzetimdeneyleri kullanılarak yapılmıştır.Anahtar sözcükler: Rassal envanter modelleri, stok tayınlama, çoklu talepsınıfları, gömülü Markov zinciri, sonsuz durum uzaylı Markov zincirlerininçözümü

ABSTRACTON STOCK RATIONING POLICIES FOR CONTINUOUS REVIEWINVENTORY SYSTEMSÖnder BulutM.S. in Industrial EngineeringSupervisor: Asst. Prof. M. Murat FadıloğluJuly 2005Rationing is an inventory policy that allows prioritization of different demandclasses. In this thesis, we analyze the stock rationing policies for continuousreview systems. We clarify some of the ambiguities present in the currentliterature. Then, we propose a new method for the exact analysis of lot-for-lotinventory systems with backorders under rationing policy. We show that ifsuch an inventory system is sampled at multiples of supply leadtime, the stateof the system evolves according to a Markov chain. We provide a recursiveprocedure to generate the transition probabilities of the embedded Markovchain. It is possible to obtain the steady-state probabilities of interest withdesired accuracy by considering a truncated version of the chain. Finally, wepropose a dynamic rationing policy, which makes use of the information on thestatus of the outstanding replenishment orders. We conduct a simulation studyto evaluate the performance of the proposed policy.Keywords: Stochastic inventory models, stock rationing, multiple demandclasses, embedded Markov chains, solution of infinite state space Markovchains