Sipariş toplama sıklığı düşünceleri altında veri güdümlü depolama yeri atama problemi: Sezgisel bir yaklaşım
İpek Çobanoğlu, İrem Güre, Vedat BayramEndüstri Mühendisliği Bölümü, Mühendislik Fakültesi, TED Üniversitesi, Ankara, TürkiyeDepolama alanlarının tedarik zinciri yönetiminde yeri kritiktir. Bazı rolleri, firmanın içinde ve dışında ürün dağıtımı yapmak ve ürünleri depolamaktır. Bu çalışmada, bir imalat firması tarafından yönetilen bir depolama alanının depolama yeri ataması kararları optimize edilmiştir. Depo yönetim sistemi tarafından kaydedilen tarihsel verileri kullanarak doğrusal olmayan karışık tam sayılı bir problem, yani depolama alanı atama problemini çözmek için bir matematiksel model sunulmuştur. İki ürünün beraber toplanma sıklığı ve her ürünün toplanma sıklığını baz alarak sırasıyla kümeleme ve ABC analizi yapılmıştır ve sonuçlar matematiksel modele yerleştirilmiştir. Aynı zamanda, firmanın depolama yeri problemini çözmek için açgözlü algoritma geliştirilmiştir. Elde edilen bulgular ışığında, sistemdeki iyileşmeyi görmek için mevcut sistem ve önerilen sistemin G/Ç noktasına olan mesafelerinin karşılaştırılması yapılmış, %49.99’a varan iyileşme görülmüştür.
Anahtar Kelimeler: Depolama yeri ataması, ürün toplama, K-ortalamalar kümelemesi, ABC analizi, karışık tam sayılı karesel optimizasyon, aç gözlü sezgiselData driven storage location assignment problem considering order picking frequencies: A heuristic approach
İpek Çobanoğlu, İrem Güre, Vedat BayramDepartment of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, TED University, Ankara, TurkeyWarehouses are crucial in supply chain management. They are used to distribute and store products. In this study, we optimize storage location assignment decisions in a warehouse managed by a manufacturing firm. A mathematical model is introduced to solve the nonlinear mixed integer optimization problem (NLMIP), i.e., the Storage Location Assignment Problem (SLAP) by using historical data from warehouse management system (WMS). Clustering and ABC analysis is conducted based on the number of times two items are picked together and the picking frequency of items, respectively and embed the results into our optimization model. Also, a greedy heuristic is developed to solve SLAP of the firm. According to obtained output, the distances between filled slots and the I/O point of the current system and our proposed solution are compared in order to see the improvement in the system, and an improvement of up to 49.99% is observed.
Keywords: Storage location assignment, order picking, K-Means clustering, ABC analysis, Mixed Integer Quadratic Optimization, greedy heuristicSorumlu Yazar: Vedat Bayram, Türkiye
Makale Dili: Türkçe