Lojistik; tedarikçiler ile müflteriler aras›nda, hammaddenin elde ediliflinden ifllenmesine, tamamlanm›fl ürünün çevrimine veya yok edilmesine kadar olan tüm süreçte mal, bilgi ve ödeme ak›fl› ile iliflkili faaliyetler bütünüdür.

Lojistik, farklı alanlarda karar verme gerekliliklerini içerir. Lojistik kararlar, genel anlamda stratejik, taktik ve operasyonel olmak üzere üç sınıfa ayrılmaktadır:

• Stratejik Kararlar: Uzun süreli etkileri olan kararlardır (çoğu zaman yıllara ayrılır). Lojistik sistemlerinin tasarımını, büyük maliyetler gerektiren kaynakların (tesis yerleşimi, kapasite, büyütme, depo kurumu, araç filosu büyüklüğünün belirlenmesi...) tamamını içermektedir. Çünkü karar vermede kullanılan veriler, çoğu zaman tam değildir/eksiktir ve belirsizdir, stratejik kararlar genelde çok detaya inmeden toplanmış (aggregated), genel derlenmiş verilere dayanan kestirimleri/tahminleri kullanılır.
• Taktiksel Kararlar: Orta dönem (aylık veya üçer aylık zaman dilimlerde) kararlarıdır ve kaynaklarının işleme Tahsis edilmesi, üretim ve dağıtım planları içerir (sevkiyat sıklığı, depolama alanı büyüklüğünün belirlenmesi). Taktiksel karalar çoğu kez derlenmemiş/ayrıştırılmış (disaggregated), verilere dayanan tahminleri/kestirimleri kullanır.
• Operasyonel Kararlar: Günlük temelde veya anlık verilen kararlardır ve dar bir ufka/etkiye sahiptir. Araç turlarının belirlenmesi, sevkiyatların planlanması, depo siparişlerinin alınması gibi faaliyetleri içerir. Operasyonel kararlar, çok detaylı veriye dayanır, sonuçları/getirileri bellidir.

1962 yılında kurulmuş olan ve lojistik yöneticileri, eğitimcileri ve uygulamacılarından oluşan profesyonel bir organizasyon olan Tedarik Zinciri Yönetimi Profesyonelleri Konseyi’nin (Council of Supply Chain Management Professionals) lojistik tanımı ise şöyledir: “Müşteri gereksinimlerini karşılamak amacıyla malların, hizmetlerin ve ilgili bilginin başlangıç noktasından tüketim noktasına kadar etkin ve verimli akışının ve saklanmasının planlanması, uygulanması ve kontrolü sürecidir.”

Lojistik faaliyetler bütünleşik ve kapsamlıdır. Tedarikçiler, stoklar, müşteriler,
amaçlar, üretim birimleri, ülkeler, servis kanalları, ürünler, zaman aralıkları vb. lojistik faaliyetlerin bileşenleri olarak sayılabilir.

Ana Faaliyetler :

• Müşteri Hizmet Standartları
• Taşıma
• Envanter yönetimi
• Bilgi akışı ve sipariş süreci yönetimi

Destek Faaliyetler :

• Depolama
• Malzeme taşıma
• Satın alma
• Koruyucu paketleme
• Bilgi yönetimi

Lojistik süreçte bazı kararlar, tesis içi ve tesisler arası olarak da kendi içinde sınıflandırılabilir.

Tesis içi kararlara örnek;

• Depo içindeki malzeme taşıma sisteminin tümüne karar vermek,
• Depo içinde parçaların konacağı yerleri belirlemek,
• Ürünler için güvenlik stoku seviyesini belirlemek.

Tesisler arası kararlara örnek;

• Depoların nereye kurulacağını belirlemek,
• Müşterilere dağıtım yapan / toplayan araçların rotalarını oluşturmak,
• Coğrafi yapıya uygun olarak hangi müşterinin malzemesinin, hangi depoda saklanacağını planlamak.

Lojistik faaliyetler bütünü içinde incelendiğince karşımıza çözülmesi gereken bir dizi lojistik problemlerinin temelini oluşturmaktadır. Bunların en belli başlıcaları şunlardır:

• Araç rotalama
• Araç yükleme
• Tedarikçi seçimi
• Parti büyüklügü belirleme
• Tesis veya depo yeri seçimi
• Dağıtım Ağı Tasarımı
• Stok Yönetimi
• Depo Kapasite Tasarımı

Karar verme süreci içinde, Lojistik Planlama Üçgeni’nde yer alan tüm bileşenler önemli olmakla birlikte, operasyonel düzeyde kaynakların doğru kullanılması adına taşıma/sevkiyat/dağıtım faaliyetlerinin doğru planlanması, çizelgelenmesi ayrı bir önem arz etmektedir ve diğerlerinden bir adım öne çıkmaktadır.

Niceliksel analizin faydalı olabileceği üç durum bulunmaktadır.

• Bir lojistik sistem hali hazırda varsa, bu mevcut sistemin uygunluğu karşılaştırılmak istenebilir.
• Belirlenmiş alternatiflerinin değerlendirilmesi istenebilir. ‘Eğer olursa ne olur’ gibi soruların cevaplandırılması istenebilir.
• Belirli bir performans değeri için ‘en iyi’ seçeneği sunan bir yeni düzenlemenin geliştirilmesi istenebilir.

“Akıllı davranış” gösterme yeteneğine sahip bilgisayar programları üzerindeki çalışma ve araştırmalara Yapay Zeka ismi verilir. (AI, insan zekasının yeteneklerini bilgisayarlara aktarmayı araştıran bilişim bilimi dalı olarak tanımlanmaktadır.) AI esas olarak, insanın akıllı davranışlarını taklit etmeye çalışır. AI teknikleri, üretim, nakliye ve depolama faaliyetlerindeki çeşitli karar vericilerin davranış ve karar verme mekanizmalarını makul bir biçimde tanımlayan kullanışlı araçları temsil eder. Dağınık AI ve çok ajanlı sistemler, çeşitli lojistik faaliyetlerinin analizinde özellikle kullanışlı araçlardır.

Yöneylem Araştırması, sınırlı kaynaklar altındaki en iyi eylem şeklini araştıran bir dizi bilimsel teknik olarak tanımlanabilir. OR’nin başlangıcı 1936’daki ‹ngiliz Havacılık Bakanlığı aktivitelerine kadar uzanır. Yöneylem Araştırması (Operasyonel Araştırma) ismi, askeri operasyon araştırmalarından gelmektedir. Gerçek OR patlaması, II. Dünya Savaşı’ndan sonra birçok Amerikan üniversitesinde OR derslerinin açılması ve OR metodlarının sanayi ve kamu sektöründe yaygın bir şekilde kullanılmasıyla yaşanmıştır. Modern bilgisayarların geliştirilmesi de OR tekniklerinin başarısına önemli katkıda bulunmuştur.

“Heuristic” (sezgisel) kelimesinin kökeni Yunanca “keşfetmek” veya “bulmak” anlamına gelen “???????” kelimesidir. Sezgisel algoritma, bilim, icat ve problem çözme yeteneklerinin bir birleşimi olarak tanımlanabilir. Esasında sezgisel bir algoritma, analistin uygun çözüm uzayında arama yapmak için geliştirdiği ve kullandığı prosedürü temsil eder. İyi bir sezgisel algoritma, makul bir bilgisayar süresi içinde kaliteli çözümler üretmelidir. Büyük boyutlardaki karmaşık lojistik problemleri genellikle çeşitli sezgisel algoritmaların yardımıyla çözülür. İyi sezgisel algoritmalar, bazı problem durumlarında en iyi çözümleri bulma yeteneğine sahip olmasına karşın, sezgisel algoritmalar en iyi çözümü bulacağını garanti etmez.

Kısıtlar, bazı mühendislik kuralları, kanunlar, talimatlar gibi fiziksel kaynaklar olabileceği gibi, finansal nedenlere de bağlı olabilir. Uçak 100 koltuk kapasitesindeyse, planlanan uçuş için 100 yolcudan fazlasını kabul etmek mümkün değildir. Bu, fiziksel kısıtın tipik bir örneğidir.

Sezgisel algoritmaların yaygın şekilde kullanılmasını birkaç nedeni vardır. Kesin algoritmalar kullanıldığında problemin çözüm süresinin problemin boyutuyla birlikte katlanarak arttığı durumlarda sezgisel algoritmalar kullanılır. Örneğin, 3000 adet ikili (0 veya 1 değerini alabilen) değişkenin bulunduğu bir problemde, potansiyel çözüm sayısı 23000 olur. Bazı durumlarda ise, kesin algoritma kullanmanın maliyeti, en iyi çözümün getireceği potansiyel faydalardan çok daha fazla olur. Bu nedenle, bu gibi durumlarda analistler genellikle çeşitli sezgisel algoritmalar kullanırlar. Ele alınan problemin iyi “yapılandırılmamış” olduğu durumlarla sıklıka karşılaşılabilir. Bu, analistin problemle ilgili tüm bilgilere sahip olmadığı ve amaç fonksiyonu ve kısıtlayıcıların kesin bir şekilde tanımlanmadığı anlamına gelir. İyi tanımlanmamış bir problemin “en iyi” çözümünü bulmaya çalışmak, aslında gerçek probleme kötü bir çözüm olan “en iyi” bir çözüm üretebilir

“Greedy” (Açgözlü) Sezgisel Algoritmalar “Greedy” (açgözlü) sezgisel algoritmalar, ele alınan problemin çözümünü adım adım ilerleme prosedürüne göre oluşturur. Amaç fonksiyon değerini azami olarak iyileştirmek üzere prosedürün her bir adımında değişkenlerden birine değer atanır. Greedy algoritma her bir adımda gelecekteki maliyet veya sonuçlarına bakmadan mevcut en iyi çözümü arar. Greedy algoritmalar her bir adımda mevcut bulunan yerel bilgileri kullanır. Greedy algoritmaların temel konsepti “Tepeye tırmanma” tekniğine benzer. “Tepeye tırmanma” tekniğinde amaç fonksiyon değerinde artık başka geliştirme yapılması mümkün olmayana kadar yeni çözüm mevcut çözümün yerini alır. “Greedy” algoritmalar ve “Tepeye tırmanma” tekniği, hiçbir zaman aşağıya doğru gitmeden dağın tepesine ulaşmaya çalışan bir dağcıya benzer.

Matematiksel programlama teknikleri tanımlanan amaçları karşılamak üzere sınırlı kaynakların (malzeme, sermaye, iş gücü vb.) en etkin şekilde tahsisine ilişkin problemleri ele almada kullanılmaktadır. Tipik problemler arasında pazar payı maksimizasyonu, üretim planlaması, personel planlaması ve kaydı, araç rotası planlaması, ağ içindeki tesislerin konumlandırılması, filo gelişiminin planlaması gibi faaliyetler bulunur. Matematiksel programlama metodlarından birisi kullanılarak bunların çözümleri bulunabilir

I. Problem tanımı 

II. Problemin Matematiksel Formülasyonu

III. Modeli doğrulama

IV. Modeli çözme 

V. Uygulama

Değişmeli (Exchange) Sezgisel Algoritmalar Değişmeli sezgisel algoritmalar, karşılıklı değişim fikrine dayanır ve yaygın olarak kullanılır. Karşılıklı değişim fikri, mevcut bir çözümle başlayıp bu çözümün iyileştirilip iyileştirilemeyeceğini kontrol etmeye dayanır. Değişmeli sezgisel algoritma önce rastlantısal bir yolla (rastgele veya diğer bir sezgisel algoritmayı kullanarak) uygun bir başlangıç çözümü oluşturur veya seçer ve bunun ardından çözümün içindeki belirli değişimlerle mevcut çözümü iyileştirmeye çalışır.

Tavlama Benzetimi tekniği, karmaşık kombinasyonel problemleri çözmede sıklıkla kullanılan metotlardan bir tanesidir. Bu yöntem, istatistiksel mekanik alanındaki belirli problemlerle olan benzerlik temeline dayanır. Tavlama Benzetimi terimi, fiziksel proseslerle olan benzerlikten gelmektedir. Tavlama, işlemin başlangıcında erimiş durumda olan malzemenin, en düşük enerji durumu elde edilene dek sıcaklığını düşürme işlemidir. İşlemin belirli noktalarında termal denge adı verilen duruma erişilir. Fiziksel sistemler söz konusu olduğunda, en düşük enerji durumuna sahip parçacık sırasını oluşturmaya çalışırız. Bu işlem, malzemenin bir süre bulunduğu sıcaklıkların önceden belirtilmiş olmasını gerektirir. Tavlama Benzetiminin temel ilkesi, rastgele şekilde küçük dalgalanmalar yaratarak (parçacıkların konumunda küçük değişiklikler), parçacıkların yeni ve eski konfigürasyonları ?E arasındaki enerji değişimlerini hesaplamaya dayanır.