Yıl: 2024 Cilt: 59 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 962 - 976 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.06.2367 İndeks Tarihi: 30-06-2024

İç Lojistik Sürecindeki Alternatif Rotaların Rekabet Önceliklerine Göre Oluşturulması

Öz:
Bu araştırmada, talebe dayalı üretime yönelik olarak, üretim yönetiminde Kuzey Batı Köşe Yöntemi (KBKY), Vogel'in Yaklaşım Yöntemi (VOGEL), Minimum Maliyet Yöntemi (MMY), Atlama Taşı Yöntemi (AT) ve Değiştirilmiş Dağıtım Yöntemi (MODİ) ile karma modelleri kullanılarak, iç lojistik süreçlerine yönelik maliyet analizlerinin yapılması ve kıyaslanması amaçlanmıştır. Araştırmada elde edilen sonuçlara göre KBKY, MMY ve VOGEL yöntemlerinin ikili kıyaslamalarında da maliyet bakımından istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar yoktur (p>0.05). Ana modellerin kendi hibrit modelleri dışındaki hibrit modeller ile kıyaslanması sonuçlarına göre MMY ile KBKY-AT arasındaki farklar, MMY ile VOGEL-AT arasındaki farklar ve VOGEL ile KBKY-AT arasındaki farklar istatistiksel olarak anlamlıdır (p<0.05). Korelasyon analizi sonuçlarına göre maliyet ile talep ve yöntem arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişki vardır. Genelleştirilmiş Lineer Model (GLM) analizi sonuçlarına göre maliyet üzerinde talebe dayalı olarak KBKY, KBKY-MODİ, MMY, MMY-AT ve MMY-MODİ parametrelerinin etkisi istatistiksel olarak anlamlıdır. Her ne kadar mevcut üretim sisteminin dışına çıkılarak, talebe yönelik sistem ek maliyete yol açsa da uygun iç lojistik seçimine dayalı üretim yönetimi sayesinde, bu maliyetler daha düşük ve katlanılabilir hale getirilebilir. Bu sayede işletmelerin hem rekabet bakımından hem de pazarlama bakımından avantaj sağlaması mümkündür.
Anahtar Kelime: Üretim yönetimi alternatif modeller iç lojistik talep maliyet

Creating Alternative Routes in the Domestic Logistics Process According to Competition Priorities

Öz:
In this research, for demand-based production, the North West Corner Method (NWCM), Vogel's Approach Method (VOGEL), Minimum Cost Method (MCM), Stepping Stone Method (SSM) and Modified Distribution Method (MODİ) were used in production management. It is aimed to make and compare cost analyzes for internal logistics processes using models. According to the results obtained in the study, there are no statistically significant differences in terms of cost in the pairwise comparisons of NWCM, MCM and VOGEL methods (p>0.05). According to the results of comparing the main models with hybrid models other than their own hybrid models, the differences between MCM and NWCM-SSM, the differences between MCM and VOGEL-SSM, and the differences between VOGEL and NWCM-SSM are statistically significant (p <0.05). According to the results of the correlation analysis, there is a statistically significant relationship between cost, demand and method. According to the GLM analysis results, the parameters of NWCM, NWCM-MODİ, MCM, MCM-SSM and MCM- MODİ based on demand over cost. The effect is statistically significant. Although going beyond the current production system and a demand-oriented system causes additional costs, these costs can be made lower and bearable thanks to production management based on appropriate internal logistics selection. In this way, it is possible for businesses to gain advantages both in terms of competition and marketing.
Anahtar Kelime: Production management alternative models internal logistics demand cost

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
0
0
0
  • Adeodu, A., Kanakana-Katumba, M. G., & Rendani, M. (2021). Implementation of Lean Six Sigma for production process optimization in a paper production company. Journal of Industrial Engineering and Management, 14(3), 661-680.
  • Bajjou, M. S., Chafi, A., & En-Nadi, A. (2017). A comparative study between lean construction and the traditional production system. International Journal of Engineering Research in Africa, 29, 118-132.
  • Bamber, L., & Dale, B. G. (2000). Lean production: a study of application in a traditional manufacturing environment. Production planning & control, 11(3), 291-298.
  • Bardakçi, H. (2020). Benefits of digitalization in international logistics sector. International Journal of Social Science and Economic Research, 5(06), 1476-1489.
  • Burganova, N., Grznar, P., Gregor, M., & Mozol, Š. (2021). Optimalisation of internal logistics transport time through warehouse management: Case study. Transportation Research Procedia, 55, 553-560.
  • Erkin, G., & Muborak, R. (2022). Modern marketing concept. Web of Scientist: International Scientific Research Journal, 3(8), 60-66.
  • Fabri, M., Ramalhinho, H., Oliver, M., & Muñoz, J. C. (2022). Internal logistics flow simulation: A case study in automotive industry. Journal of simulation, 16(2), 204-216.
  • Gramani, M. C. N., França, P. M., & Arenales, M. N. (2011). A linear optimization approach to the combined production planning model. Journal of the Franklin Institute, 348(7), 1523-1536.
  • Granlund, A., & Wiktorsson, M. (2014). Automation in internal logistics: strategic and operational challenges. International Journal of Logistics Systems and Management, 18(4), 538-558.
  • Guo, Z., Zhang, Y., Zhao, X., & Song, X. (2020). CPS-based self-adaptive collaborative control for smart production-logistics systems. IEEE transactions on cybernetics, 51(1), 188-198.
  • Jain, E., & Yadav, A. (2017). Marketing and technology: role of technology in modern marketing. IOSR Journal of Business and Management, 19(5), 49-53.
  • Jasti, N. V. K., & Kodali, R. (2015). Lean production: literature review and trends. International Journal of Production Research, 53(3), 867-885.
  • Karasar, N. (2014). Bilimsel araştırma yöntemi. (26.baskı). Ankara Nobel Yayınevi.
  • Kostrzewski, M., Varjan, P., & Gnap, J. (2020). Solutions dedicated to internal logistics 4.0. Sustainable Logistics and Production in Industry 4.0: New Opportunities and Challenges, 243-262.
  • Kück, M., & Freitag, M. (2021). Forecasting of customer demands for production planning by local k-nearest neighbor models. International Journal of Production Economics, 231, 107837.
  • Latif, W. B., Islam, M. A., & Noor, I. M. (2014). Building brand awareness in the modern marketing environment: A conceptual model. International Journal of Business and Technopreneurship, 4(1), 69-82.
  • Liu, C., Gao, M., Zhu, G., Zhang, C., Zhang, P., Chen, J., & Cai, W. (2021). Data driven eco-efficiency evaluation and optimization in industrial production. Energy, 224, 120170.
  • Lyu, R., Guo, H., Zheng, Y., Bai, Y., & Chen, Q. (2023). LSTN: a linear model of industrial production process for demand response. In 2023 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe (ISGT EUROPE) (pp. 1-5). IEEE.
  • Mahmood, M. T., Shahab, S., & Hafeez, M. (2020). Energy capacity, industrial production, and the environment: an empirical analysis from Pakistan. Environmental Science and Pollution Research, 27(5), 4830-4839.
  • Maria, A., Mattson, C., Ismail-Yahaya, A., & Messac, A. (2003). Linear physical programming for production planning optimization. Engineering Optimization, 35(1), 19-37.
  • Mrugalska, B., & Wyrwicka, M. K. (2017). Towards lean production in industry 4.0. Procedia engineering, 182, 466-473.
  • Negri, E., Perotti, S., Fumagalli, L., Marchet, G., & Garetti, M. (2017). Modelling internal logistics systems through ontologies. Computers in Industry, 88, 19-34.
  • Nordin, F., & Ravald, A. (2023). The making of marketing decisions in modern marketing environments. Journal of Business Research, 162, 113872.
  • Novais, L., Maqueira Marin, J. M., & Moyano-Fuentes, J. (2020). Lean production implementation, cloud-supported logistics and supply chain integration: interrelationships and effects on business performance. The International Journal of Logistics Management, 31(3), 629-663.
  • Olivares, V., Cordova, F., Sepúlveda, J. M., & Derpich, I. (2015). Modeling internal logistics by using drones on the stage of assembly of products. Procedia Computer Science, 55, 1240-1249.
  • Rahnama, R., & Beiki, A. H. (2013). Modern marketing, concepts and challenges. Oman Chapter of Arabian Journal of Business and Management Review, 34(975), 1-13.
  • Rosid, A., Judijanto, L., Stiadi, M., Rostini, R., & Mohamad, M. T. (2023). Contemporary marketing management strategies: navigating complexity and challenges in the dynamic industry era. International Journal of Economic Literature, 1(3), 271-284.
  • Schmidtke, N., Behrendt, F., Thater, L., & Meixner, S. (2018). Technical potentials and challenges within internal logistics 4.0. In 2018 4th International Conference on Logistics Operations Management (GOL) (pp. 1-10). IEEE.
  • Xonkeldiyeva, K., & Xo’Jamberdiyev, J. (2020). Improving organizational effectiveness of industrial production. Экономика и социум, (3 (70)), 145-147.
  • Yılmaz K, Turanlı M. (2023). A Multi-disciplinary Investigation of Linearization Deviations in Different Regression Models. Asian Journal of Probability and Statistics, Apr 29;22(3):15-9.
  • Yılmaz K, Turanlı M. (2022). A Multi-Disciplinary Investigation on Minimizing Linearization Deviations in Different Regression Models. Change & Shaping The Future, IV. ASC-2022/Fall Congress ISBN 978-625-8048-99-5.
APA COŞKUN Ş, YILMAZ k, Taşkın K (2024). İç Lojistik Sürecindeki Alternatif Rotaların Rekabet Önceliklerine Göre Oluşturulması. , 962 - 976. 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.06.2367
Chicago COŞKUN Şengül,YILMAZ kadir,Taşkın Kamil İç Lojistik Sürecindeki Alternatif Rotaların Rekabet Önceliklerine Göre Oluşturulması. (2024): 962 - 976. 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.06.2367
MLA COŞKUN Şengül,YILMAZ kadir,Taşkın Kamil İç Lojistik Sürecindeki Alternatif Rotaların Rekabet Önceliklerine Göre Oluşturulması. , 2024, ss.962 - 976. 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.06.2367
AMA COŞKUN Ş,YILMAZ k,Taşkın K İç Lojistik Sürecindeki Alternatif Rotaların Rekabet Önceliklerine Göre Oluşturulması. . 2024; 962 - 976. 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.06.2367
Vancouver COŞKUN Ş,YILMAZ k,Taşkın K İç Lojistik Sürecindeki Alternatif Rotaların Rekabet Önceliklerine Göre Oluşturulması. . 2024; 962 - 976. 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.06.2367
IEEE COŞKUN Ş,YILMAZ k,Taşkın K "İç Lojistik Sürecindeki Alternatif Rotaların Rekabet Önceliklerine Göre Oluşturulması." , ss.962 - 976, 2024. 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.06.2367
ISNAD COŞKUN, Şengül vd. "İç Lojistik Sürecindeki Alternatif Rotaların Rekabet Önceliklerine Göre Oluşturulması". (2024), 962-976. https://doi.org/10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.06.2367
APA COŞKUN Ş, YILMAZ k, Taşkın K (2024). İç Lojistik Sürecindeki Alternatif Rotaların Rekabet Önceliklerine Göre Oluşturulması. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi, 59(2), 962 - 976. 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.06.2367
Chicago COŞKUN Şengül,YILMAZ kadir,Taşkın Kamil İç Lojistik Sürecindeki Alternatif Rotaların Rekabet Önceliklerine Göre Oluşturulması. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi 59, no.2 (2024): 962 - 976. 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.06.2367
MLA COŞKUN Şengül,YILMAZ kadir,Taşkın Kamil İç Lojistik Sürecindeki Alternatif Rotaların Rekabet Önceliklerine Göre Oluşturulması. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi, vol.59, no.2, 2024, ss.962 - 976. 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.06.2367
AMA COŞKUN Ş,YILMAZ k,Taşkın K İç Lojistik Sürecindeki Alternatif Rotaların Rekabet Önceliklerine Göre Oluşturulması. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi. 2024; 59(2): 962 - 976. 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.06.2367
Vancouver COŞKUN Ş,YILMAZ k,Taşkın K İç Lojistik Sürecindeki Alternatif Rotaların Rekabet Önceliklerine Göre Oluşturulması. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi. 2024; 59(2): 962 - 976. 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.06.2367
IEEE COŞKUN Ş,YILMAZ k,Taşkın K "İç Lojistik Sürecindeki Alternatif Rotaların Rekabet Önceliklerine Göre Oluşturulması." Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi, 59, ss.962 - 976, 2024. 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.06.2367
ISNAD COŞKUN, Şengül vd. "İç Lojistik Sürecindeki Alternatif Rotaların Rekabet Önceliklerine Göre Oluşturulması". Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi 59/2 (2024), 962-976. https://doi.org/10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.06.2367