Mağazalar arası ürün transferlerinde esnek ve çok kriterli bir optimizasyon yaklaşımı
A flexible and multi-criteria optimization approach for inter-store product transfers
- Tez No: 999160
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA İLBAHAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Perakende sektöründe çoklu mağaza yapısına sahip dağıtım sistemleri, sıklıkla stok dengesizlikleri ile yüzleşmektedir. Mevcut ürün transfer modelleri, çoğunlukla yalnızca birebir SKU (Stok Tutma Birimi) eşleşmesine dayalı olmakta, fazla stoğa sahip mağazalardan eksik stoğu olanlara doğrudan ürün gönderimi öngörmektedir. Ne var ki, bu geleneksel yaklaşım, ürün çeşitliliğini, bölgesel satış eğilimlerini ve benzer ürün ikamelerini yeterince dikkate almamakta; bu durum, talep karşılama başarısını sınırlamakta ve sistemin genel esnekliğini azaltmaktadır. Bu çalışma, söz konusu sınırlılıkları gidermek amacıyla perakende dağıtım sistemlerinde esnek, veri odaklı bir ürün transfer optimizasyon modeli önermektedir. Geliştirilen bu modelde, ürünler arasındaki benzerlikler iki ana eksende ele alınmıştır: Birincisi, fiziksel benzerliklerdir; bunlar ürünlerin renk, beden ve model gibi somut özelliklerine dayalı olarak oluşturulmuştur. Bu benzerlikler, R Studio ortamında sayısal olarak ifade edilmiş ve her bir fiziksel özelliğin göreceli öneminin belirlenmesinde Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) yönteminden yararlanılmıştır. Bu sayede, uzman görüşleri ile desteklenen, gerçekliğe daha yakın bir fiziksel yakınlık ölçütü elde edilmiştir. İkincisi ise davranışsal benzerliklerdir; bunlar müşterilerin satın alma alışkanlıklarına, yani ürünlerin birlikte satın alınma sıklığına dayalı ilişkilerdir. Bu ilişkilerin keşfedilmesi amacıyla, işlem verileri üzerinde Apriori algoritması kullanılmıştır. Nihai olarak hem fiziksel hem de davranışsal benzerlik verileri entegre edilerek kapsamlı bir ürün benzerlik matrisi oluşturulmuştur. Bu matris, mağazalar arasındaki ürün akışının optimize edilmesinde temel alınmıştır. Geliştirilen bu model, geleneksel SKU bazlı transfer yöntemleriyle kıyaslandığında kayda değer avantajlar sunmuştur. Özellikle düşük devir hızına sahip ürünlerin uygun mağazalara yönlendirilmesi olanaklı hale gelmiş ve gereksiz depoya iade edilen ürün miktarında önemli düşüşler gözlemlenmiştir. Böylelikle, stok dengesizlikleri azaltılmış, müşteri taleplerine yanıt verme hassasiyeti artırılmış ve sistemin genel kaynak kullanım verimliliği yükseltilmiştir.
Özet (Çeviri)
In the retail sector, distribution systems with multiple store networks frequently face stock imbalances. Existing product transfer models are often based solely on one-to-one SKU (Stock Keeping Unit) matching, involving direct transfers from stores with surplus inventory to those with shortages. However, this conventional approach falls short in accounting for product variety, regional sales trends, and substitute products. As a result, it limits demand fulfillment performance and reduces the overall flexibility of the system. To address these limitations, this study proposes a flexible, data-driven product transfer optimization model for retail distribution systems. In the developed model, product similarities are considered along two main dimensions. The first is physical similarity, based on tangible product attributes such as color, size, and model. These similarities are numerically expressed using R Studio, and their relative importance is determined through the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (AHP) method. This enables a more realistic physical proximity measure, supported by expert judgment. The second dimension is behavioral similarity, reflecting relationships based on customers' purchasing habits, specifically the frequency with which products are bought together. To uncover these associations, the Apriori algorithm is applied to transaction data. Ultimately, both physical and behavioral similarity data are integrated to form a comprehensive product similarity matrix, which serves as a foundation for optimizing inter-store product flows. Compared to traditional SKU-based transfer methods, the developed model offers significant advantages. It enables the redirection of low-turnover products to more suitable stores and leads to a substantial reduction in unnecessary returns to the central warehouse. As a result, stock imbalances are mitigated, responsiveness to customer demand is improved, and the overall efficiency of resource utilization within the system is enhanced.
Benzer Tezler
- Perakende sektöründe mağazalar arası stok transferi ve bir uygulama
In-store stock transfer in the retail sector and a case study
HÜSEYİN EKİN SUMMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeBahçeşehir ÜniversitesiTedarik ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ SELÇUK
- Bütünleşik ürün karması planlaması için yeni bir optimizasyon yaklaşımı ve perakende sektöründe uygulaması
A novel optimization approach for integrated product assortment and its application in the retail sector
MUHAMMED CAN KONUR
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BÜLENT DURMUŞOĞLU
- Determining optimal inventory and discount levels in multi store, multi item inventory systems
Çoklu mağaza ve çoklu ürün envanter sistemlerinde optimum envanter ve indirim seviyelerinin belirlenmesi
EMRE İLERİTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NECATİ ARAS
- Sanal gerçeklik alışveriş deneyiminin teknoloji kabulüaçısından incelenmesi
Investigation of virtual reality based shoppingexperience in terms of technology acceptance
MEHMET ZAFER ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EKREM CEM ALPPAY
- Karayolları üzerinde dağıtım noktalarının konumunun belirlenmesinde yapay arı koloni algoritmasının kullanılması
Determining the location of distribution points on highways using artificial bee colony algorithm
YEŞİM YEGİNOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
İstatistikKaradeniz Teknik Üniversitesiİstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ORHAN KESEMEN