Tedarik zincirlerinde, küreselleşen pazarlar ile talepteki belirsizliğin artması sonucunda ortaya çıkan kamçı etkisi önemli bir problemdir. Bu olumsuz etkinin üstesinden gelebilmek için firmalar, bilgi paylaşımı temelli yeni yönetim yaklaşımlarını tercih etmektedirler. Satıcı yönetimli envanter; üst kademenin alt kademe stok yönetimi sürecinin kontrolünü ele aldığı, bilgi paylaşımı temelli bir yönetim felsefesidir. Aynı zamanda tedarik ağı boyunca kamçı etkisi değerlerinin azaltılmasında önemli faydalar sağlamaktadır.Bu çalışma da; satıcı yönetimli envanter yaklaşımlarının sağladığı faydaların çok kademeli tedarik ağlarına genişletilmesi amacıyla yeni bir ?genişletilmiş satıcı yönetimli envanter? modeli önerilmiştir. Genişletilmiş modelde, değişken talep ve değişken teslim süreleri koşulları ile çalışan talep tahmini tabanlı dinamik stok kontrol politikası ele alınmıştır. Önerilen yeni modelin klasik tedarik zinciri yönetimi ve satıcı yönetimli envanter yaklaşımları ile karşılaştırılması için benzetim uygulaması gerçekleştirilmiştir. Karşılaştırılan modellerin sonuçları toplam zincir maliyeti, kamçı etkisi, sipariş erteleme oranı ve stok miktarı performans ölçütleri açısından tek yönlü varyans analizi (ANOVA) testi ile değerlendirilmiştir. Genişletilmiş satıcı yönetimli envanter modeli ile kamçı etkisi değerlerinde önemli düşüşler sağlanmıştır. Ayrıca toplam zincir maliyetleri ve stok miktarlarını düşürülürken, sipariş erteleme oranlarında müşteri hizmet seviyesi hedeflerinden sapmanın olmadığı sonucuna ulaşılmıştır.Geliştirilen modelin, üretici odaklı yapısından dolayı farklı sektörlerde kullanım alanı (beyaz eşya, otomotiv ve benzeri) bulunabileceği düşünülmektedir. Ayrıca genişletilmiş model kullanımıyla üreticilerin elde etikleri faydaların, dağıtıcı ve perakendecilerine, miktar, fiyat veya maliyet indirimleri şeklinde dağıtılması sonucunda, kullanılabilecek sektörlerin sayısında artış sağlanabileceği öngörülmektedir.
In supply chains, bullwhip effect, which was emerged due to raising demand uncertainties in global markets, has been considered as an essential problem in the current body of the literature and causes negative financial impact on companies. Firms prefer adopting new management approaches that are based on information sharing in order to overcome this negative effect. Vendor managed inventory is one of the information based management approaches that suggests upstream supply chain member takes control of the inventory management processes of the downstream member. Also it provides important benefits on reducing the bullwhip effect values along with the supply chain network.In this thesis, a new model that is called ?extended vendor managed inventory? was proposed with purpose of extending the benefits of the vendor managed inventory to multi echelon supply network. In the extended inventory model, a dynamic inventory control policy based on demand forecasting was followed in which demand and lead time variables may vary during the process. A simulation study was developed and conducted in order to compare the proposed model with traditional supply chain management and vendor managed inventory approaches. The comparison results were evaluated using one way analysis of variance (ANOVA) based on the following performance criteria; total supply chain costs, bullwhip effect, backorder rate and inventory level. Through utilizing the proposed extended vendor managed inventory model, a significant reduction was achieved in bullwhip effect values. Also, the results showed that there was no deviation on customer service level targets in backorder rate amongst the comparative models while the proposed model produced better outcomes by achieving decreased values on total supply chain costs and inventory levels.The proposed model may be applicable on different industrial application domain areas eg., home appliances and automotive due to its producer-driven structure. Furthermore, expanding the benefits obtained by the producers using the proposed model to its distributors and retailers in the forms of quantity, price and cost discounts may facilitate further applicability of the model in different application domains.