A framework for bus spare parts inventory management in public transportation / Toplu taşımada bir otobüs yedek parça envanter yönetimi çerçevesi

Abstract

Envanter yönetimi kaynakların doğru kullanılması, faaliyetlerin devamlılığı ve taleplerin karşılanması için firmalar için gereklidir. Özellikle bakım, tamir ve yenileme için kullanılan yedek parçaların hizmet sağlayıcı firmaların hizmetlerinin aksamaması adına ihtiyaç anında hazır bulunması gerekir. Ancak, fazla tutulan stoklar firmanın kaynaklarını yanlış kullanması, diğer yandan eksik tutulan stoklar taleplerin karşılanmaması ve hizmetin aksaması anlamına gelmektedir. Bu yüzden stokları düzgün yönetebilmek firmalar için önemlidir. Bu tezin amacı, doğrudan temin ve ihale olmak üzere iki farklı stok yenileme metoduna sahip otobüslü toplu taşıma hizmeti veren bir firmada, kullanılan yedek parçaların yönetilmesi için bir envanter yönetim çerçevesi oluşturmaktır. Bu amaç için doğrudan temin için (R, s, S), ihale için (n, Q) şirketin doğasına uygun olarak envanter politikaları belirlenmiştir. Yedek parçalar ABC analizi yapılarak önem ve değerine göre sınıflandırılmıştır. Parçaların zaman serine bağlı talep tahmini Holt Winter's algoritması ve yaş faktörü içeren gelişmiş makine öğrenmesi Destek Vektör Regresyonu algoritması ile WEKA programı kullanılarak yapılmıştır. İki talep tahmini yöntemi de talebin yapısını yakalayıp düzgün sonuçlar vermiştir. Son olarak mevcut sistemin ARENA Simülasyon Yazılımı kullanılarak modeli oluşturulmuş politikalar uygulanıp testler ve doğrulamalar yapılmıştır. Yapılan deneylerin sonucunda, önerilen envanter politikasıyla ortalama eksiklik ve elde tutma değerlerinde büyük iyileştirmeler gözlenmiştir. Inventory management is necessary for companies to ensure the correct use of resources, continuity of activities, and meeting demands. Spare parts, especially those used for maintenance, repair, and renewal, must be available when needed to avoid disrupting service providers' services. However, excessive inventory means the company is wasting resources, while understocked stocks mean unmet demand and service disruption. Therefore, companies need to manage stocks properly. This thesis aims to propose a framework for the inventory management of spare parts used in a company that provides bus public transportation services with two different stock replenishment methods: direct supply and tender. For this purpose, inventory policies were determined for direct procurement (R, s, S) and for tender (n, Q) depending on the nature of the company. ABC analysis classified spare parts according to their importance and value. Demand forecasting of spare parts based on time series was made using WEKA software program with advanced machine learning Support Vector Regression algorithm and Holt Winter's method. Both demand-forecasting methods captured the structure of demands and made similar and accurate forecasts. Finally, the existing system was modeled using ARENA Simulation Software, policies were implemented, and tests and verifications were made. As a result of the simulation experiments, it was observed that the proposed policy made improvements in the average holding and average shortage values.