2
Abstract
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 first by using equal weight mean whitenization then fuzzy mathematical programming methods and obtained results have been compared for different cost parameters. The analysis of the results show that for all cost parameters equal weight mean whitenization method yields better results than fuzzy mathematical programming methods.
2Gazi Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Maltepe-ANKARA
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 önce eşit ağırlıklı ortalama durulaştırma yöntemi ardından da bulanık matematiksel programlama yöntemi kullanılarak durulaştırılmış ve değişik maliyet parametreleri için her iki yöntem karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde bütün maliyet parametreleri için eşit ağırlıklı ortalama durulaştırma yönteminin bulanık matematiksel programlama yönteminden daha iyi sonuçlar ürettiği görülmüştür.