Gri sistem teorisi ve belirsizlik ortamı için EOQ modeline uygulanması

Abstract

Gri sistem yaklaşımı ilk ortaya atıldığı 1982 yılından bugüne kadar pek çok alanda uygulanmış olmasına rağmen Ekonomik Sipariş Miktarı (EOQ) modellerinde yer alan tüm parametreleri gri sayan bir çalışmaya literatürde rastlanılmamıştır. Bu çalışmada EOQ modelinde yer alan birim stokta tutma ve sipariş verme maliyet parametreleri, geleneksel EOQ modellerinin aksine aralıklı gri sayılar olarak modele dâhil edilmiş, yıllık talep miktarının tahmininde ise gri tahmin modeli kullanılmıştır.Optimal sipariş miktarını belirleyebilmek için gri sayı matematiksel işlemleri kullanılarak aralıklı bir değer olan toplam maliyet fonksiyonu hesaplanmıştır. Toplam maliyet fonksiyonu eşit ağırlıklı ortalama durulaştırma yöntemi ve bulanık matematiksel programlama yöntemi ile durulaştırılarak değişik maliyet parametreleri için her iki yöntem karşılaştırılmıştır. Elde edilen veriler incelendiğinde eşit ağırlıklı ortalama durulaştırma yönteminin, oldukça karmaşık bazı matematiksel işlemler gerektiren bulanık matematiksel programlama yönteminden daha iyi olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Despite the fact that grey systems approach has been applied in many fields since it was first introduced in 1982 we could not come across with any study in literature assuming all parameters grey in Economic Order Quantity (EOQ) models. In this study, contrary to the classical EOQ models unit holding and order cost parameters are included in the model as interval grey numbers and the grey prediction model has been used to forecast annual demand rate.To determine optimal order quantity, total cost function, which is also an interval grey number has been calculated by using grey number mathematical operations. The total cost function has been whitenized by using equal weight mean whitenization and fuzzy programming methods and obtained results have been compared for different cost parameters. The analysis of the results show that equal weight mean whitenization method is better than fuzzy mathematical programming methods which need very complicated mathematicial operations.