Veri madenciliği ve stok tutma süresi teknikleri ile depolar için dinamik ürün analizi modelinin geliştirilmesi
Cemil Çelik1, Zerrin Aladağ2, Atakan Alkan21Dinçer Lojistik, Araştırma ve Geliştirme Merkezi, İstanbul2Kocaeli Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Kocaeli
Teknolojinin gelişmesi ile etkin bir depo yönetimi işletmelerin en önemli hedefleri arasına girmiştir. Bu hedeflerin gerçekleşmesi işletmelerin ellerinde olan veriyi kullanarak anlamlı bilgiler çıkarması ve bu bilgileri depo yönetiminde kullanması ile mümkün olacaktır. Depo yönetiminin ise en mühim fonksiyonlarından biri ürün yerleştirmedir. İdeal olmayan ürün yerleştirmeleri işletmeleri zaman ve maddi açıdan kayıplara yol açmaktadır. Çalışma kapsamında; çıkış siparişleri baz alınarak dinamik bir ürün analizi modelinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın birinci aşamasında standart sapma tekniği kullanılarak ideal dönemler belirlenmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında stokta tutma süresi tekniği ile ürünlerin bekleme süreleri hesaplanmıştır. Çalışmanın üçüncü aşamasında stok tutma süreleri sıralanarak depo içerisinde Pareto tabanlı Elmas, Altın ve Gümüş bölgelere bölünen lokasyonların ürünler ile eşlenmesi sağlanmıştır. Çalışmanın dördüncü aşamasında veri madenciliği modellerinden biri olan birliktelik analizinin literatürlerde en çok kabul görmüş olan Apriori algoritması tekniği ile verilerin birliktelik analizi gerçekleştirilmiş ve aynı bölgede sık giden ürünler yan yana konularak ürünlerin toplama gözü lokasyonları belirlenmiştir. Çalışmanın sonucunda depolama faaliyetlerinde bulunan işletmelere ve bu alanda çalışan araştırmacılara ürün yerleştirme süreçlerinde faydalanacakları bir modelin belirlenmesinde katkı sağlaması amaçlanmıştır. Bu çalışma ile ürün analizinin yapılmasında sadece literatürde sıklıkla rastlanılan ürün tonaj bilgileri veya ürün çıkış bilgileri baz alınmamış, o ürünün stok tutma süresi ve birlikte gitme özelliği baz alınmıştır. Böylece literature yeni ve etkin bir bakış açısı kazandırılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Apriori Algoritması, Dinamik Ürün Analizi, Lojistik, Pareto Analizi, Standart Sapma, Stok Tutma Süresi.Development of dynamic product analysis model for warehouse with data mining and stock-keeping time techniques
Cemil Çelik1, Zerrin Aladağ2, Atakan Alkan21Research and Development Center, Dinçer Logistics, İstanbul, Turkey2Department of Industrial Engineering, Kocaeli University, Kocaeli, Turkey
Effective warehouse management has become one of the most important goals of businesses with the development of technology. The realization of these goals will be possible by using the data in the hands of the businesses to extract meaningful information and to use this information in warehouse management. One of the most important functions of warehouse management is product placement. Improper product placements cause time and financial losses for businesses. Scope of work; it is aimed to develop a dynamic product analysis model based on output orders. In the first stage of the study, ideal periods were determined by using the standard deviation technique. In the second stage of the study, the waiting times of the products were calculated with the technique of holding time in stock. In the third stage of the study, the products were ranked according to their stock keeping times. Afterward, the locations divided into Pareto-based Diamond, Gold and Silver regions were matched with the products in the warehouse. In the fourth stage of the study, the Apriori algorithm technique, which is one of the data mining models, is the most accepted in the literature, was used. The association analysis of the data was carried out and the collection bin locations of the products were determined by placing the products that go frequently in the same region side by side. As a result of the study, it is aimed to contribute to the businesses engaged in storage activities and researchers working in this field in determining a model that they will benefit from in the product placement processes. In this study, product tonnage information or product output information, which is frequently encountered in the literature, is not taken as a basis for product analysis, and the stock keeping time and go-with feature of that product are taken as the basis. Thus, a new and effective perspective has been gained to the literature.
Keywords: Apriori Algorithm, Dynamic Product Analysis, Logistics, Pareto Analysis, Standard Deviation, Stock Holding Time.Sorumlu Yazar: Cemil Çelik, Türkiye
Makale Dili: Türkçe