Mövzu 1 logistika giRİŞ plan logistikanın əsas konsepsiyası

 

4. Logistics network planning. 

A  supply  chain  is  a  set  of  facilities,  supplies,  customers,  products  and  methods  of 

controlling  inventory,  purchasing,  and  distribution.  The  chain  links  suppliers  and  customers, 

beginning with the production of raw material by a supplier, and ending with the consumption of 

a product by the customer. In a supply chain, the flow of goods between a supplier and customer 

passes through several stages, and each stage may consist of many facilities. In recent years, the 

supply  chain  network  (SCN)  design  problem  has  been  gaining  importance  due  to  increasing 

competitiveness  introduced  by  market  globalization.  Firms  are  obliged  to  maintain  high 

customer service levels while at the same time they are forced to reduce cost and maintain profit 

margins.  Traditionally,  marketing,  distribution,  planning,  manufacturing,  and  purchasing 

organizations  along  the  supply  chain  operated  independently.  These  organizations  have  their 

own  objectives  and  these  are  often  conflicting.  But,  there  is  a  need  for  a  mechanism  through 

which these different functions can be integrated together. Supply chain management (SCM) is a 

strategy through which such integration can be achieved. 

The  logistics  network  design  is  one  of  the  most  comprehensive  strategic  decision 

problems  that  need  to  be  optimized  for  long-term  efficient  operation  of  whole  supply  chain.  It 

determines the number, location, capacity and type of plants, warehouses and distribution centers 

(DCs) to be used. It also establishes distribution channels, and the amount of materials and items 

to consume, produce and ship from suppliers to customers. The logistics network models cover a 

wide  range  of  formulations  ranging  from  simple  single  product  type  to  complex  multi-product 

ones,  and  from  linear  deterministic  models  to  complex  non-linear  stochastic  ones.  In  the 

literature  there  are  different  studies  dealing  with  the  design  problem  of  logistics  networks  and 

these studies have been surveyed. 

An important component in logistics network design and analysis is the establishment of 

appropriate performance measures. A performance measure, or a set of performance measures, is 

used  to  determine  efficiency  and/or  effectiveness  of  an  existing  system,  to  compare  alternative 

systems,  and  to  design  proposed  systems.  These  measures  are  categorized  as  qualitative  and 

quantitative.  Customer  satisfaction,  flexibility  and  effective  risk  management  belong  to 

qualitative  performance  measures.  Quantitative  performance  measures  are  also  categorized  by 

(1)  objectives  that  are  based  directly  on  cost  or  profit  such  as  cost  minimization,  sales 

maximization,  profit  maximization,  etc.  and  (2)  objectives  that  are  based  on  some  measure  of 

customer  responsiveness  such  as  fill  rate  maximization,  customer  response  time  minimization, 

lead  time  minimization,  etc.  In  traditional  logistics  system,  the  focus  of  the  integration  of 

logistics  system  is  usually  on  a  single  objective  such  as  minimum  cost  or  maximum  profit. 

However,  there  are  no  design  tasks  that  are  single  objective  problems.  The  design/ 

planning/scheduling  projects  usually  involve  trade-offs  among  different  incompatible  goals. 

Recently, multi-objective optimization of logistics has  been considered by  different  researchers 

in  literature.  The  authors  have  developed  an  integrated  multi-objective  supply  chain  model  for 

strategic  and  operational  supply  chain  planning  under  uncertainties  of  product,  delivery  and 

demand.  While  cost,  fill  rates,  and  flexibility  were  considered  as  objectives,  and  constraint 

methods  had  been  used  as  a  solution  methodology.  A  multi-objective  genetic  optimization 

procedure for the order distribution problem in a demand driven logistics has also been proposed. 

They  considered minimization of total  cost  of the system,  total  delivery  days  and the equity of 

the capacity utilization ratio for manufacturers as objectives. The researchers have developed a 

multi-product,  multi-stage,  and  multi-period  scheduling  model  for  a  multi-stage  logistics  with 

uncertain demands and product prices. 

As  objectives,  fair  profit  distribution  among  all  participants,  safe  inventory  levels  and 

maximum  customer  service  levels,  and  robustness  of  decision  to  uncertain  demands  have  been 

considered, and a two-phased fuzzy decision-making method was proposed to solve the problem.  

The  researchers  have  proposed  a  model  that  assigning  suppliers  to  warehouses  and 

warehouses to customers. They used a multi objective optimization modeling framework for  

minimizing  cost  and  maximizing  customer  satisfaction.  The  researchers  have  formulated  the 

logistics network model as a multi-objective stochastic mixed integer linear programming model, 

---

which was solved by e-constraint method, and branch and bound techniques. Objectives were SC 

profit  over  the  time  horizon  and  customer  satisfaction  level.  The  researchers  have  developed  a 

hybrid  approach  based  on  a  genetic  algorithm  and  Analytic  Hierarch  Process  (AHP)  for 

production and distribution problems in multi-factory supply chain models.