Lojistik PlanlamaLojistik süreçleri ve oluşabilecek hataları bir an önce çözebilmek amacıyla uygulanacak yol haritasını içeren planlama faaliyetidir. Tedarik zinciri ağ tasarımı, talep tahmini, stok yönetimi ve taşıma planlaması gibi aşamalardan oluşur.
ModelBir nesne veya olguyu tanımak, tarif etmek veya gözlemlemek için kullanılan ve amacımız açısından onun gibi davranan bir benzerine verilen genel isimdir. Gerçek nesneye erişimin zor, pahalı veya tehlikeli olduğu durumlarda tercih edilir.
Görsel ModelGerçek nesne veya sistem ile fiziksel görünüşleri arasında ölçekli veya kısmi benzerlik gösteren 3 boyutlu nesne veya canlı örnektir. Köprü maketleri veya yeni bir aracın tasarım prototipi bu model türüne örnek gösterilebilir.
Analog ModelGerçek sistemden fiziksel olarak farklı olmakla birlikte, sistemin işleyiş veya davranışlarını anlamamıza yardımcı olan göstergelerdir. Termometre, hız göstergesi, barometre veya coğrafi haritalar analog modellere örnektir.
Matematiksel ModelSistem parametrelerini, sabitleri ve değişkenleri matematiksel fonksiyonlar ve eşitlikler kullanarak soyut bir şekilde açıklayan model tipidir. Lojistik planlama süreçlerinde en çok başvurulan analitik araştırma yöntemidir.
Karar DeğişkeniKarar vericinin kontrolünde olan ve probleme çözüm bulmak için değişik değerler alabilen sistem parametreleridir. Örneğin bir dağıtım modelinde hangi müşteriye hangi araçla gidileceği karar değişkenidir.
Doğrusal Programlama (DP)Sistem parametrelerinin sabit değerler ve reel sayılar olan karar değişkenleri ile ifade edildiği, sistem davranışlarının ve amacın doğrusal fonksiyonlarla açıklandığı matematiksel model tipidir. Cebirsel yöntemlerle makul sürede en iyi çözüme ulaşılabilir.
Tam Sayılı Doğrusal Programlama (TDP)Karar değişkenlerinin reel sayılar yerine doğal (tam) sayılar olmasının zorunlu olduğu doğrusal programlama modelidir. Kesikli yapısı nedeniyle çözümü doğrusal programlamaya göre çok daha zordur.
Doğrusal Olmayan Programlama (DOP)Amaç fonksiyonu veya kısıtlardan en az birinin doğrusal olmadığı matematiksel model tipidir. Gerçek hayat problemlerini daha iyi temsil etse de en iyi çözümü bulmak oldukça zordur ve uzun zaman alır.
Sezgisel Çözüm MetotlarıTüm alternatifleri denemenin çok uzun zaman alacağı karmaşık problemlerde, makul süreler içinde en iyiye yakın ve kabul edilebilir çözümler üreten deneme-yanılma tabanlı yaklaşık algoritmalardır.
Monte Carlo BenzetimiSistem parametrelerinin belirli bir olasılık dağılımına sahip olduğu durumlarda, bilgisayar kodu kullanılarak stokastik modelin belirli bir süre ilerletilmesi ve ortalama değerlerin hesaplanması yöntemidir.
Yöneylem AraştırmasıBir organizasyon içindeki süreçlerin koordinasyonu ve yürütülmesi ile ilgili gerçek karmaşık problemleri çözmek için matematiksel modelleme yöntemleri kullanan disiplinlerarası bir bilim dalıdır.
Amaç FonksiyonuKarar vericinin modelde en iyilemeyi (minimizasyon veya maksimizasyon) hedeflediği ve karar değişkenlerinin doğrusal veya doğrusal olmayan ilişkileriyle oluşturulan matematiksel fonksiyondur.
KısıtMatematiksel modelin mümkün çözümlerinin uyması gereken sınırları belirleyen, karar değişkenlerinin fonksiyonlarından oluşan her bir eşitlik veya eşitsizliktir. Örneğin bütçe veya depo kapasitesi sınırları birer kısıttır.
Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV)Karar vericinin birbiriyle çatışan birden fazla amacı veya kriteri aynı anda gerçekleştirmek istediği durumlarda kullanılan, alternatifleri derecelendirip en uygununu seçen model grubudur.
4PL (Dördüncü Taraf Lojistik)Lojistik hizmet kapasitesi (fiziksel varlığı) olmayan, ancak teknoloji ve bilgi birikimini kullanarak müşterisinin tedarik zinciri süreçlerini yöneten ve 3PL firmalarını koordine eden danışmanlık firmalarıdır.
3PL (Üçüncü Taraf Lojistik)Müşterileri adına taşıma, depolama ve dağıtım gibi fiziksel lojistik faaliyetleri doğrudan kendi araç ve tesis kapasitesiyle gerçekleştiren hizmet sağlayıcı firmalardır.
