Sürdürülebilir tarım için hasat optimizasyonu: Çay hasadı çizelgeleme örneği
Harvest Optimization for sustainable agriculture: The case of tea harvest scheduling
Yazar: BEDİRHAN SARIMEHMET
Danışman: PROF. DR. TAMER EREN ; DOÇ. DR. MEHMET PINARBAŞI
Kırıkkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Bu çalışmada çay bitkisi için hasat çizelgeleme problemi ele alınmıştır. Çay hasadı 
çizelgeleme problemi; alım yeri ve fabrika kapasiteleri dahilinde çiftçilerin 
kontenjanlarını da dikkate alarak bir hasat çizelgesi oluşturulmasını kapsar. Çay hasadı 
çiftçi–fabrika iş birliği ile gerçekleştiğinden çizelgeleme esnasında her iki taraf da göz 
önünde bulundurulmalıdır. Fabrika açısından düşünüldüğünde fabrika kapasitesi, alım 
yeri kapasiteleri ve alım yerlerine yapılacak sefer sayıları önem arz etmektedir. Çiftçi 
açısından düşünüldüğünde ise çiftçilerin çoğunlukla birincil mesleklerinin farklı 
olması nedeniyle hasat günleri birincil mesleklerinden uzak kalmaları dikkat çeker. Bu 
sebeple hasat çizelgesinin oluşturulmasında çiftçilerin hasat günü tercihlerinin dikkate 
alınması tarımda sürdürülebilirlik adına büyük önem taşımaktadır. Bu problemi 
çözmek için üç farklı hedef programlama modeli önerilmiştir. Birinci model fabrika 
ve alım yeri kapasite kısıtları dahilinde çiftçilerin hasat günü tercihlerine olabildiğince 
uymayı amaçlamaktadır. İkinci model, birinci modele ek olarak çiftçilerin özellikle 
hasat etmek istemedikleri günleri de dikkate almakta, çiftçileri bu günlere 
olabildiğince atamamaya çalışmaktadır. Üçüncü model ise çiftçilerin hasat günü 
tercihlerine olabildiğince uymaya çalışırken fabrika araçlarının haftalık yapması 
gereken sefer sayısını minimize etmektedir. Rize'de 12 alım yerinin, 988 çiftçinin ve 
3392 dekar çay tarlasının bulunduğu bir bölgede örnek uygulama gerçekleştirilmiştir.
Örnek uygulama ve gerçekleştirilen duyarlılık analizine göre bütün çözümlerin alım 
yeri ve fabrika kapasite kısıtları dahilinde çiftçilerin hasat günü tercihlerine %95'in 
üzerinde uyduğu görülmüştür. Bu sonuç geliştirilen modellerin problemin çözümü için 
etkin olduğunu, hasat çizelgeleme esnasında bu modellerin kullanılmasının tarımda 
sürdürülebilirliği ve teşviki artırabileceğini göstermektedir.

Abstract:
In this study, the harvest scheduling problem for tea is discussed. The problem of tea 
harvest scheduling involves the creation of a harvest schedule taking into account the 
quotas of farmers within the purchase locations and factory capacities. Because of the 
tea harvest is completed through farmer-factory cooperation, both sides must be taken 
into consideration during scheduling. From the factory side, factory capacity, purchase 
location capacities and the number of expedition to the purchase locations are 
important. From the farmer's side, farmers often have different primary occupations. 
On harvest days, farmers stay away from their primary occupation. For this reason, it 
is of great importance for sustainability in agriculture to take into account the harvest 
day preferences of farmers in the creation of the harvest schedule. Three different goal 
programming models have been proposed to solve this problem. The first model aims 
to comply as much as possible with the harvest day preferences of farmers within the 
capacity constraints of the factory and the purchase locations. In addition to the first 
model, the second model also takes into account the days when farmers do not 
particularly want to harvest, and tries not to assign farmers to these days as much as 
possible. The third model aims to comply with farmers' harvest day preferences as 
much as possible, while minimizing the number of expeditions that factory vehicles 
have to make per week. A sample application was carried out in a region in Rize, where 
there are 12 purchase locations, 988 farmers and 3392 decares of tea plantations.
According to the sample application and the sensitivity analysis performed, it was seen 
that all solutions complied with the harvest day preferences of the farmers over 95% 
within the purchase location and factory capacity constraints. This result shows that 
the developed models are effective for solving the problem and that the use of these 
models during harvest scheduling can increase sustainability and incentive in 
agriculture.