Sipari? toplama faaliyetleri, tedarik zinciri yönetiminde, hem üretim sistemleri açısından (montaj istasyonlarına alt parçaların tedarik edilmesi), hem de dağıtım i?lemleri açısından (mü?teri taleplerinin kar?ılanması) kritik rol oynamaktadır. Mü?teri sipari?lerindeki eğilimler, az sayıda ve yüksek miktarlarda sipari?lerin çok sayıda ve dü?ük miktarlarda sipari?lere dönü?tüğünü göstermektedir. Diğer yandan, talep edilen sipari? teslim süreleri ise her geçen gün kısalmaktadır. Bu deği?imler, i?letmelerin piyasada rekabet edebilmeleri için etkin ve esnek bir sipari? toplama sistemi benimsemelerini gerektirmektedir. Sipari? toplama süreci, tüm lojistik operasyonlarını ve mü?teriye sağlanan hizmet seviyesini büyük ölçüde etkilemektedir. Ayrıca, sipari? toplama süreci toplam depolama maliyetlerinin yarıdan fazlasını olu?turmaktadır. Bu nedenle, sipari? toplama faaliyetlerinin en etkin ?ekilde gerçekle?tirilmesi i?letmeler için büyük önem ta?ımaktadır. Bu çalı?manın amacı, sipari? toplama süresini kısaltarak, sipari? toplama etkinliğini arttırmaya yönelik deği?iklikler için sipari? toplama sistemini değerlendirmek ve geli?tirmektir. Sipari? toplama süresi, ürünlerin depolama alanlarından belirli bir mü?teri talebini kar?ılamak amacıyla toplanması süreci için geçen zamandır. Bu çalı?mada, ürünlerin depolama alanlarına atanma kararları ve rotalama metotları gibi kritik faktörlerin yanı sıra, daha önce gerçekle?tirilmi? çalı?malarda sıkça rastlanmayan depolama alanlarının ikmali problemi dikkate alınmı?tır. Bo?alan rafların yeniden doldurulması kararında, (S, s) envanter politikası uygulanmı?tır. Böylece, sipari? toplama sistemi dinamik olarak modellenmi?tir. Sipari? toplama performansını geli?tirmek için, bağlantı elemanları üreten bir firmanın ambarı temel alınarak olu?turulmu? hipotetik bir ambar üzerinde vii çalı?ılmı?tır. Ambara ait farklı benzetim modelleri olu?turulmu?, depolama ve rotalama politikalarının alternatif kombinasyonları geli?tirilerek bu benzetim modellerinde kullanılmı?tır. Elde edilen benzetim sonuçlarına göre, en küçük sipari? toplama süresini veren depolama ve rotalama politikası kombinasyonu belirlenmi?tir. Son olarak, benzetim sonuçları üzerinde bazı istatistiksel analiz metotları uygulanmı?tır Order picking activities play a critical role in supply chain management in terms of both production systems (supplying components to assembly operations) and distribution operations (meeting customer demands). Trends in customer orders reveal that orders are transformed from few-and-large orders to many-and-small ones. On the other hand, lead times of customer orders get consistently shorter. Because of these changes, companies need to adopt an effective and flexible order picking system in order to remain competitive in the market. Order picking affects both overall logistic operations and service level provided to customers. Additionally, order picking process constitutes more than half of the total warehousing cost. For these reasons, it is crucial for companies to design and perform an effective order picking process. The aim of this study is evaluating and improving of the order picking system so as to minimize the order retrieval time while increasing the picking efficiency. Order retrieval time can be defined as the time elapsed for the process of retrieving products from storage area to meet a specific customer demand. Besides the critical factors such as storage assignment decisions and routing methods, replenishment problem of the storage areas, which is rarely addressed in the previous studies, has been taken into consideration in this study. Replenishment of the empty storage locations has been conducted by using the (S, s) inventory policy. Thus, the order picking system was modeled as a dynamic system. A hypothetical distribution warehouse, based on the real life warehouse of a company specialized in production of fasteners, has been studied in order to improve the order picking performance. Alternative combinations of routing and storage policies have been developed. Moreover, different simulation models of the order picking process were constructed. In these models, proposed alternative storage and v routing policies were operated. According to the simulation results, the storage policy and routing policy combination which provides the shortest order retrieval time is determined. Finally, using simulation results, some statistical analysis methods have been implemented
