The detailed literature review on SC network models showed that almost all of the SC network optimization models ignore the impacts of SC network decisions on the customer demand. However, the physical network structure of a SC is one of the important factors impacting chain's competitiveness, especially for the retail markets. On the other hand, competitive facility location problems model only distribution part of the SC even though they have some characteristics of SC networks and analyze the rival chains existing in the market. In this dissertation study, a multi-objective SC network optimization model, incorporating competitive facility location models is developed. The objectives utilized in the model are; profit maximization, sales maximization and SC risk minimization.The model is defined as Mixed Integer Linear Programming (MILP) model with three echelon SC network, with multi products, and single term. The SC structure consists of three echelons; Suppliers, Distribution Centers and Customer Zones. In order to simplify the model, products are aggregated to 10 different product types to represent the whole product mix. Nature of the developed model is deterministic. The unique unknown variable within the model is the demand. The demand at each customer zone is assumed to be determined by the price and the attraction function. Attraction Utility function is defined as the availability of same-day transportation from DC to Customer Zone. The model is applied to a real life problem of one of the leading ready – wear clothing companies in Turkey. The company currently has only one DC in Istanbul. However, the number of sales points and the total sales volume of the company increased sharply, in recent years. It is considered that the firm needs to reconfigure its supply chain network and to decide whether or not to open additional Distribution Center(s) in alternative locations.The model is first solved as a profit maximization problem. In the optimal solution for profit maximization problem, the sales decreased by 26 %. Because of the competition within the market, the 26 % sales decrease is not acceptable by any firms. Therefore, it has been concluded that modeling the problem as profit maximization does not generate required results and all three performance measures (profit, sales, risks) need to be taken into account.Then, the model is solved as multi-objective with a goal programming method. The results proved that including attraction function on the model may change the performance results of the model and eventually SC network decisions. When the model moves from one DC (current situation) to two DCs, the model generates around 5 % more sales volume due to the defined attraction function. Without including attraction function impact on the model, one DC options are chosen. However, the model with the attraction function proposes DMs to utilize two DCs concurrently. The result of this study contributes to the Supply Chain Network Optimization model literature mainly in two ways. First, the developed and analyzed model is the first SC network optimization model incorporating the changes in the demand, which is subject to the both price and distance from the end-customers and which is substantially influenced by strategic level SC network model decisions. Second, this model is also the first model simultaneously utilizing supply side risk analysis, demand functions and strategic level SC decisions. Developed model also proved that single objective models may not generate acceptable results and showed that SC network optimization models need to be defined as multi-objective since SCs are multi-objective in their nature.

Tedarik Zinciri (TZ) network modelleri üzerinde gerçekleştirilen detaylı literatür taraması göstermiştir ki, bu modellerde, TZ network kararlarının talep üzerindeki etkileri ihmal edilmiştir. Bununla birlikte, bir TZ'nin fiziksel network yapısı bir tedarik zincirinin rekabetçiliğini, özellikle perakende pazarlarda, etkileyen önemli unsurlardandır. Bunun yanında, `Rekabetçi Tesis Yeri Seçim Modelleri` ise her ne kadar TZ networklerinin bazı özelliklerini içerse ve pazardaki rekabet yapısını ele alsa da, TZ'lerinin sadece dağıtım kısımlarını modellemekte ve bir bütün TZ modeli sunmaktan uzaktırlar. Literatürde yer alan bu açığı kapatmak amacı ile, bu doktora tezinde, TZ network optimizasyon modelleri ile rekabetçi tesis yeri seçimi modelini birleştiren çok amaçlı TZ network optimizasyon modeli geliştirilmiştir. Modelde kullanılan amaçlar; kar maksimizasyonu, satış maksimizasyonu ve TZ riskinin minimize edilmesidir. Model, çok ürünlü ve tek dönemli, 3 aşamalı bir TZ olarak, Değişken Tamsayılı Lineer Programlama ile tanımlanmıştır. TZ'nde yer alan aşamalar şöyledir; Tedarikçiler, Dağıtımı Merkezleri ve Müşteri Bölgesidir. Modeldeki karmaşayı artırmamak adına, ürün gamı, tüm ürünleri temsil etmek üzere, 10 farklı ürün altında toplanmıştır. Model deterministik olarak tanımlanmıştır. Model içerisinde bilinmeyen tek değişken ise `talep`tir. Her bir müşteri bölgesindeki talebin fiyat ve çekicilik (fayda) fonksiyonunun bir bileşeni olduğu varsayılmıştır. Çekicilik fonksiyonu ise Dağıtım merkezi ile müşteri bölgesi arasında aynı gün içerisinde ürün tedariki yapılıp yapılamamasına göre tanımlanmıştır. Model Türkiye'de var olan lider hazır giyim firmalarından bir tanesinin gerçek hayat problemine uygulanmıştır. Firma hâlihazırda İstanbul'da yer alan tek bir Dağıtım merkezine sahiptir. Bununla birlikte, firmanın satış noktaları ve toplam satış hacmi son yıllarda hızlı bir şekilde artmıştır. Firmanın, TZ networkunu yeniden tasarlaması ve mevcudun yanında bir veya daha fazla Dağıtım Merkezi açıp açmamayı değerlendirmesi gerektiği düşünülmektedir. Model ilk olarak Kar Maksimizasyonu problemi olarak çözülmüştür. Bu problem için optimal çözüm noktasında satışların % 26 azaldığı görülmüştür. Pazarda var olan rekabet dolayısıyla % 26 satış azalması kabul edilebilir olarak görülmemektedir. Bu sebepledir ki, kar maksimizasyonu probleminin istenen sonuçları üretmeyeceği ve tüm performans ölçütlerinin (kar, satış hacmi ve risk) dikkate alınması gerektiği sonucuna varılmıştır. Bundan sonra model `Amaç Programlama` yöntemi ile tekrar tanımlanmıştır. Bu model ile elde edilen sonuçlar göstermiştir ki, `Çekicilik Fonksiyonun` modelde kullanılmış olması modelin performans sonuçlarını ve dolayısıyla da TZ kararlarının değişmesine sebep olabilmektedir. Modelde tek bir Dağıtım Merkezinden, iki Dağıtım merkezli bir yapıya geçildiği zaman model `çekicilik fonksiyonu etkisi` sebebi ile yaklaşık olarak % 5 daha fazla satış elde edilmesini sağlamaktadır. Bu sebepledir ki `çekicilik fonksiyonu` etkisi olmaksızın kurulan modelde tek bir Dağıtım Merkezi önerilirken, `çekicilik fonksiyonu` eklendikten sonra, model iki Dağıtım Merkezi açılmasını önermektedir. Bu çalışmanın sonuçları TZ network optimizasyon modellerine birçok açıdan katkı sağlamaktadır. İlk olarak, bu çalışmada yer alan model, fiyat ve nihai müşteriden uzaklığa bağlı olarak belirlenen ve TZ network kararlarından önemli oranda etkilenen talepteki değişiklikleri de içerisinde barındıran ilk TZ network modelidir. İkinci olarak ise bu çalışmada yer alan model tedarik risk analizini, talep fonksiyonunu ve stratejik düzeydeki TZ kararlarını aynı anda kullanan ilk modeldir. Burada geliştirilen model aynı zamanda, tek amaçlı modellerin nasıl istenen sonuçları sağlamadığını ve TZ'lerinin zaten doğası gereği olarak çok amaçlı olarak tanımlanması gerektiğini ortaya koyan bir çalışma olmuştur.