There are many approaches that are proposed in literature about multi-echelon inventorymanagement in supply chains. It is determined by comparative analysis of existing approachesthat, there is a necessity of new models and methodologies currently that support the inventorymanagement process from removal of demand and lead time uncertainties to computation ofcost and performance analysis. In this thesis study, titled ?Analysis of Demand and Lead TimeSensitive Multi Echelon Inventory Decisions and an Industrial Application?, an integratedmethodology that covers all phases of multi-echelon inventory management process anddeterministic/stochastic-fuzzy-neural models within the context of this methodology arepresented. In the presented methodology, the variables that the models need are determined byneuro-fuzzy calculations, several assumptions and/or experts, and these values are combinedin the developed cost model. The methodology contains the performance analysis of the modeland that differentiates it from previous studies. The most important contribution that theproposed model makes to the multi-echelon inventory management literature is to presentsystematic deterministic and stochastic models, to determine demand and lead time variablesby approaching them more realistic view and to calculate the chain cost. These models are formulti-echelon supply chains with tree structure and use less complex calculations to reachmore proper and realistic results, and the deterministic model gets into the stochastic modelstructure.The presented methodology and models are used in an application step by step in a threeechelonfood supply chain. Then satisfactory results are gained, and it is pointed out that thedepot and chain performances are got better. Thus, the applicability of the methodology andmodels is validated with a real application.Keywords: Supply chain management, multi-echelon inventory management, artificial neuralnetworks, neural-fuzzy networks, SCOR model.

Literatürde tedarik zincirlerinde çok-aşamalı envanter yönetimine yönelik birçok yaklaşımönerilmektedir. Mevcut yaklaşımların karşılaştırmalı analizi sonucunda, envanter yönetimsürecini talep ve temin süresi belirsizliklerinin giderilmesinden, maliyet hesaplamasına veperformans analizine kadar destekleyen yeni modellere ve metodolojilere halen ihtiyaçduyulduğu tespit edilmiştir. ?Tedarik Zincirlerinde Talep ve Temin Sürelerine Duyarlı ÇokAşamalı Envanter Kararlarının İncelenmesi ve Endüstriyel Bir Uygulama? konulu bu tezçalışmasında, belirsizlik ortamında çok-aşamalı envanter yönetimi sürecinin aşamalarınıkapsayan bütünleşik bir metodoloji ve bu metodoloji kapsamında deterministik/stokastiksinirsel-bulanık modeller sunulmaktadır. Sunulan metodolojide sözkonusu iki modelingereksinim duyduğu değişkenlerin sinirsel-bulanık hesaplamalarla, çeşitli kabullerle ve/veyaişletmeki uzmanlardan tespiti sözkonusudur, ve geliştirilen maliyet modelinde bu değerlerbirleştirilmektedir. Modelin performansının analizini de kapsayan metodoloji, bu yönüyle dedaha önceki çalışmalardan farklılaşmaktadır. Burada geliştirilen metodolojinin çok-aşamalıenvanter yönetimi literatürüne en önemli katkısı, talep ve temin sürelerine daha gerçekçi biraçıdan yaklaşarak bu değişkenlerin saptanmasına ve maliyet hesaplamaya yönelik olaraksistematik deterministik ve stokastik modeller sunmasıdır. Bu modeller çok-aşamalı ağaçyapılı tedarik zincirlerine yönelik olup, daha az karmaşık hesaplamalar kullanılarak dahadoğru ve gerçeğe yakın sonuçlara ulaşmayı sağlamaktadır, ve deterministik model, esas modelolan stokastik modelin yapısına girmektedir.Geliştirilen metodoloji ve modeller adım adım üç-aşamalı bir gıda tedarik zincirindeuygulamaya dönüştürülmüştür. Bu uygulama çalışma sonrasında tatmin edici sonuçlar eldeedilmiş ve dikkate alınan ana depo ve zincir performansının iyileştiği gösterilmiştir. Böyleliklemetodoloji ve modellerin pratikte uygulanabilirliği gerçek bir uygulama ile doğrulanmıştır.Anahtar kelimeler: Tedarik zinciri yönetimi, çok-aşamalı envanter yönetimi, yapay sinirağları, sinirsel-bulanık ağlar, SCOR modeli.