Atm nakit yönetim sistemi için stok teorisi tabanlı optimizasyon yaklaşımı

Abstract

Günümüzde bankacılık ve finans sektörlerinde rekabetin artmasıyla birlikte, ATM nakit yönetimi ve optimizasyonu bankalar için önemli bir çalışma alanı haline gelmiştir. Bu çalışmada, ülke genelinde yaklaşık 3400 tane ATM'si bulunan bir bankanın ATM nakit yönetimi problemi için Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve simülasyon yöntemlerinin kullanıldığı stokastik periyodik gözden geçirmeli stok kontrol modeli önerilmiştir. Önceki çalışmalarda problem genellikle talep tahmin modelleri kullanılarak çözülmeye çalışılmış, nakit kaynaklı maliyetlerin optimizasyonu ile yeterince ilgilenilmemiştir. Bu çalışmada daha çok nakiti elde bulundurma, müşteriye nakit sağlayamama ve nakit yükleme maliyetlerini minimize edecek bir optimizasyon süreci tasarlamaya çalışıldı. Literatürde yapılan çalışmalardan farklı olarak bu çalışmada, AHP kullanılarak ele alınan ATM'ler için önem ağırlıkları belirlenmiş ve ATM'ler bireysel olarak değil bir ağ olarak ele alınmıştır. Çalışmada ele alınan 21 ATM'ye ait 92 günlük nakit çekim tutarları analiz edilerek haftanın günlerine göre nakit çekim miktarlarının nasıl değiştiği analiz edilmiştir. Haftanın günleri nakit çekim davranışlarına göre üç ana gruba ayrılmış ve her bir grubun nakit çekim miktarlarının normal dağıldığı tespit edilerek ortalama ve standart sapmaları hesaplanmıştır. Stokastik periyodik gözden geçirmeli stok kontrol modeli ile toplam maliyeti (elde bulundurma, yok satma ve sipariş verme) minimize edecek günlük ATM ağında bulundurulması gereken nakit miktarı belirlenmiştir. AHP ile bulunan önem ağırlıkları kullanılarak bu nakit miktarı ATM'lere dağıtılmıştır. Bu sayede her bir güne ait ATM'de gün başlangıcında bulundurulması gereken optimal nakit miktarı hesaplanmıştır. Bulunan sonuçlar ile mevcut model ARENA programı ile simülasyon ortamında karşılaştırılmıştır. 10 tekrar yapılarak elde edilen simülasyon sonuçları, önerilen model kullanılarak günlük toplam maliyetin yaklaşık %32 oranında azaltılabileceğini göstermiştir.

ATM cash management and optimization has become an important field of study with the increase in the competition in banking and finance sectors. In this study, the stochastic periodic review inventory control model in which Analytical Hierarchy Process (AHP) and simulation are used is proposed for a bank which has approximately 2500 ATMs. In the previous studies, the problem is tried to be solved by using demand forecasting models and the optimization of costs with cash is not dealt adequately. We try to design a process which minimizes the costs of carrying the cash, inability to provide cash to the customer and cash replenishment. In this study, weights are determined for ATMs handled by using AHP and ATMs are handled not individually but as a network, which is different from previous studies. It is analyzed how the amount of cash withdrawal changes according to day of the week by analyzing 92 days' cash withdrawal of 21 ATMs used in the study. The days of the week are divided into three main groups according to the cash withdrawal behaviors. The amount of cash withdrawal for each group is determined to show normal distribution. Then, mean value and standard deviations are calculated. The amount of cash required to be in ATM network per day which will minimize total cost (carrying, shortage and ordering) is determined with stochastic periodic review inventory control. This cash amount is distributed to ATMs by using weights obtained with AHP. By this way the optimal cash amount required per day in ATMs at the beginning of a day is calculated. Current model is compared with these results in simulation by using ARENA software. It is seen after 10 replications with simulation that the daily total cost can be decreased by 32% by using the proposed model.