Talebin belirsiz olduğu ortamda üretim planlama çalışmalarında bulanık mantık yaklaşımı

Üretim planlama, üretim işletmelerinin üretim faktörlerini daha etkin bir şekilde kullanılmasını sağlayan önemli araçlardan bir tanesidir. Üretim planlama, bulanık olarak gerçekleşen talepleri dikkate alarak işletmelerin makine, malzeme, kalıp, işgücü gibi kıt kaynaklarını etkin ve verimli kullanmalarını, müşteri memnuniyeti sağlamalarını ve birbiri ile çelişen bir çok amacı ortak bir noktada birleştiren önemli araçlardandır.Üretim planlama problemlerinin bir çoğunda sürece etki eden faktörler sabit veya kesin olarak kabul edilmekte ve üretim planlama bu şekilde yapılmaktadır. Fakat fiili hayatta üretim planlama için gerekli bir çok faktör ya belirsizdir ya da hiç bilinmemektedir. Bu çalışma kapsamın da belirsiz ortamlarda karar vermeyi sağlayan bulanık doğrusal programlama modeli incelenmiş ve bir üretim planlama sistemi birden çok amaç dikkate alınarak bulanık etkenler karşısında çözülmüştür.Bu çalışma da plastik sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin üretim planlama faaliyetleri ne ilişkin bulanık çok amaçlı doğrusal programlama modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen model, altı planlama zamanı için üretimi gerçekleştirilecek, stoklanacak ve müşterilere dağıtımı yapılacak ürün miktarını belirlemeye yöneliktir. Üretim ve taşıma maliyetlerinin minimizasyonunun hedeflendiği model de müşteri talepleri ve karar vericinin amaç fonksiyonlarına ilişkin istek düzeyleri bulanık olarak ele alınmıştır.Çalışma dört ana bölümden oluşmaktadır. Çalışmanın birinci bölümünde bulanık mantık kavramına değinilmiştir. İkinci bölümde üretim sistemleri, üretim planlama kavramı ve üretim planlama kavramı ile bulanık mantık ilişkisine değinilmiştir. Üçüncü bölümde bulanık mantık ve tarihçesi, bulanık sayılar ve üyelik fonksiyonları incelenmiştir. Dördüncü ve son bölümde ise Talebin belirsiz olduğu ortamda üretim planlamada bir bulanık doğrusal programlama modeli ve çözümü sunulmuştur.Anahtar kelimeler : üretim planlama, bulanık doğrusal programlama, bulanık mantık, üretim sistemleri, bulanık sayılar, bulanık çok amaçlı doğrusal programlama Production planning is one of the most important tool that production enterprise use more effective production factors. Production planning is an important tool that associate conflicting aims at the common point that are considered the results of fuzzy demands to provide scarce resources such as material, labor force, mold to use effectively and efficiently and also to provide customer satisfaction.At most production planning problems the factors that have an effect on process are fixed or definite, and production planning is applied as such. However, in real production enviroment, Most factors that utilized at production planning are either fuzzy or unknown. In this study, one of the model of fuzzy decision making that is fuzzy linear programming is analyzed and more than one cause equation is taken on board that are solved according to the fuzzy factors in this production planning system.In this study, a fuzzy-multi objective linear programming model is developed for production planning of a company in plastic sector. The model intends to determine the quantities of production to be produced, stored, transported to demand centers for six planning periods. In this model, which aims to minimize both production costs and total transportation costs and aspiration levels of decision maker about objective functions are fuzzy.The current study is organized into four main sections. In the first section of study, the basic concepts of fuzzy logic are introduced. In the second section, production systems, production planning systems and the relation between production planning and fuzzy logic are introduced. In the third section, fuzzy logic and its history, fuzzy numbers and membership functions are introduced.In the last section, for production planning in the environment where demand is fuzzy, a fuzzy linear programming model and model?s solutions are preferred.Key words : production planning, fuzzy linear programming, fuzzy logic, production systems, fuzzy numbers, fuzzy-multi objective linear programming 139