Geri Dön

Application of model predictive control for optimization of centralized and decentralized supply chain systems

Merkezi ve gayri merkezi tedarik zinciri sistemlerinin en iyilemesinde model öngömeli kontrol metodunun uygulanması

  1. Tez No: 136748
  2. Yazar: ESEN MESTAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. METİN TÜRKAY, PROF. DR. YAMAN ARKUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT This thesis studies Model Predictive Control (MPC) as an optimization tool for supply chain systems and compares its results on multi-product centralized and decentralized systems. The main challenge in supply chain optimization studies is to reduce the negative effects of rapid changes in demand. Previous work on application of MPC techniques onto supply chain systems aimed to keep inventory or customer satisfaction levels at a certain value, rather than optimizing the supply chain as a whole. In this study overall profit of the supply chain systems are optimized through MPC and compared with open-loop optimization results. Different MPC optimization horizon lengths are studied and MPC performance on centralized supply chains with different production size, initial inventory values and unpredictable demand change are observed. Semi- decentralized and decentralized supply chain systems are optimized with different MPC horizon lengths and their performance are studied. Performances of the decentralized configurations are compared with that of the centralized configuration while each configuration observes the same demand pattern and implements MPC with the same horizon length. It is observed that for both centralized and decentralized systems as the MPC horizon length increases, higher profits are obtained, yet a trade off must be made between high profits and low solution times. In the decentralized cases, the lack of information causes high bullwhip effect in the supply chains, increasing the costs and decreasing the profits. IV

Benzer Tezler

  1. Nonlinear model-predictive control with control-vector parameterization

    Denetim-vektörü parametrelendirilmesi yöntemi ile doğrusal olmayan model-öngörülü denetim

    MUSTAFA KORKUT UYGUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Kimya MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR AKMAN

  2. Polistiren reaktörünün optimum sıcaklık profiline geniş aralıkta tahmin edici kontrolün uygulanması

    Application of long range predictive control to optimal temperature policy of styrene polimerization reactor

    KAMİL SUNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Kimya MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ALPBAZ

  3. Polistiren reaktörünün optimum sıcaklık profiline adaptif genelleştirilmiş prediktif kontrolün uygulanması

    Application of adaptive generalized predictive control to optimal temperature policy of styrene polymerization reactors

    GÜLAY ÖZKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Kimya MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ALPBAZ

  4. Dolgulu damıtma kolonuna optimum adaptif genelleştirilmiş prediktif kontrolünün uygulanması

    Application of optimal adaptive generalized predictive control of a packed distillation column

    SÜLEYMAN KARACAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Kimya MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ALPBAZ