|
Bu yapıyı oluşturmak için öncelikle partnerlerin
birbirlerine duydukları güvensizlikten ortaya çıkan kontrolu elden
bırakmaya dönük isteksizlikten kurtulması gerekmektedir. Şirketlerin
birbirlerine olan bağlılığı arttıkça hatalara karşı olan toleransları
giderek azalacaktır. Örnek olarak, bir üretim tesisi malzemelerin JIT
sistemine uygun şekilde eline ulaşmasını bekliyorsa hava şartları gibi
faktörler nedeniyle malzemelerin zamanında ulaştırılamaması firmanın bir
an için durmasına neden olacaktır. Diğer yandan JIT normalde üreticilerin
müşterilerine daha düşük maliyetle ulaşmasını sağlayacaklardır. Zamanla
üreticiler daha düşük maliyetlere, daha az hammadde stoğuna ulaşacaklar ve
talepteki değişimlere daha hızlı cevap verebileceklerdir. Birlikte çalışma
perspektifinin adaptasyonu her firmanın gelecekteki başarılarını
sağlayacaktır.
Bir firmanın pazarlama kampanyası gibi basit bir uygulama,
bir ürün için bir yığın siparişe ve arz zinciri içerisinde birçok kopmaya
neden olur. Bu kopmalar satınalmanın gerekli parçaları tedarik etmedeki
yetersizliğiyle başlayarak, müşterinin tatminsizliği ile sonuçlanabilir.
Unutulmaması gereken nokta ise arz zincirinin en zayıf
halkası kadar güçlü olduğudur. Arz zinciri yönetiminde firmalar az stokla
çalıştıklarından, zincirdeki bir bağın kopması yada aksaması durumunda
siparişlerin karşılanamaması durumuyla karşılaşılacaktır.
Her zaman bulunabilen hammadde kullanılan ve müşterisine
doğrudan sevkıyat yapan tek bir fabrikadan oluşan basit bir arz zincirinin
optimizasyonunda sonlu kapasite planlama programı ihtiyacı karşılayabilir.
Birden fazla işletmenin yer aldığı, kompleks arz zincirleri,
performansı optimize etmek için bir takım araçlara ihtiyaç duyacaktır.
Yakın zaman aralığında, hemen işleme girecek, çok belirgin operasyonel
kararlar alınmak zorundadır. Bu aralıkta belirsizlik çok daha azdır ve
talep çoğu kez müşteri siparişleridir. Bu zaman aralığında alınan
operasyonel kararlara makine tahsisi, iş emirlerinin önceliklerinin
belirlenmesi örnek olarak verilebilir.
Orta vadede ise talep daha çok tahmine dayalı olduğundan
belirsizlik daha fazladır. Hangi ürünlerin hangi fabrikada üretileceği, ne
kadar emniyet stoğu tutulacağı, kapasite yüklerinin aşırı yüklemeye meydan
vermeden talebi karşılayacak şekilde dağıtımı gibi kararlar bu aşamada
alınır.
Uzun vadeli planları içeren kararlar arz zinciri alt
yapısının planlanmasını ve arz zincirinin operasyonel olası için gerekli
esasların geliştirilmesini içerir. Altyapıya örnek olarak fabrika inşa
edilmesi, kapasite artırımı ve dağıtım kanallarının yapısının belirlenmesi
gösterilebilir. Bu kararların alınırken, mümkün olduğunca ileriye
bakıldığından belirsizlik çok fazladır. Tahminler kullanılır, hatta henüz
tamamlanmamış olası ürünler için bile tahminler yapılır.
Karar destek sistemleri (KDS) karar vermeyi kolaylaştırmak
ve daha etkili hale getirmek için tasarlanan değişik model, simülasyon ve
uygulamaları kapsamı içinde bulunduran sistemlerdir. Bu sistemler ticari
kuruluşun veri tabanından elde edilen bilgileri, veriler arasındaki
ilişkileri gösteren, farklı faaliyet ortamlarının benzerini oluşturan (yani
araç rotalarının belirlenmesi ve programlanması), belirsizlik durumları
ile “ise ne olur” analizini birleştiren ve algoritma ile horistik
metotlarından yararlanan analitik çerçeveye dahil eden uygulamalardır.
Karar Destek Sistemleri bir analiz sunar ve bu analize dayanarak ta bir
karar tavsiyesinde bulunur.
Yapay zeka araçları, karar analiz taslaklarını, tahmin,
simülasyon ve lineer programlama modellerini kapsayan karar destek
sistemlerine dahil edilebilir. Bunlar, alternatif ulaşım seçeneklerinin
değerlendirilmesi, depo yerinin belirlenmesi ve envanter seviyelerinin
ayarlanması gibi çok çeşitli lojistikle alakalı kararların verilmesinde
yardımcı olması için kullanılabilirler.
Bir karar destek sisteminin en kritik bileşeninin sistemi
besleyen verilerin kalitesi olduğunu söyleyebiliriz. karar destek
sistemleri firma dahilinde ve haricinde bulunan ortama ait verilere
ihtiyaç duyar. Bu yüzden doğru verilere sahip olmak karar destek sistemi
planlama, uygulama ve kontrolünde önemli bir ilk aşamayı oluşturur. Ayrıca
veri analizi sunabilmek için modellere ihtiyaç duyulur.
Modellendirme tüm sistemin sembolik bir maketini geliştirme
süreci olarak tanımlanabilir. İyi bir model gerçek dünyayı kusursuz bir
biçimde temsil etmeli ve yönetim için de yararlı olmalıdır. Modellerin
amaçları gerçek bir durumun taklidini yapmak ve bu taklit üzerinde bir
değişiklik yaparak gerçekte nelerin olabileceğini görmek olarak ifade
edilebilir. İyi bir model yönetimsel karar verme sürecinin yerini almaktan
çok onu destekler nitelikte olmalıdır.
Değişik seviyelerde yapılan tüm bu planlamalar arz
zincirine komple bakmayı gerektirir. Kararlar gerçek zaman ve gerçek
hayattaki kısıtlara dayanmalıdır. Bu da ancak arz zincirinin sadece bir
parçasına yönlendiren bir araçtan ziyade, senkronize arz zinciri yönetim
aracı ile mümkündür.
Günümüzde karar destek sistemleri yaygın olarak
kullanılmamakla birlikte, potansiyel katkıları daha çok
belirginleştiğinden ve maliyetlerinin düşmeye devam etmesinin ardından bu
sistemlerin kullanımı yaygınlaşmaktadır.
|
