Etkin bir depo tasarımı: Pareto analizi ile parçacık sürü algoritması ile raf yerleşimi iyileştirme
An effective warehouse design: Shelf layout improvement with Pareto analysis and particle swarm algorithm
Yazar: ALPARSLAN KOSTAK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞRI ÖZGÜN KİBİROĞLU
Haliç Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: ABC analizi = ABC method ; Depolar = Warehouses ; Optimizasyon = Optimization ; Parçacık sürü optimizasyonu = Particle swarm optimization ; Tasarım = Design ; Tesisler = Installations

Özet:
Depo ve depolama kavramları, müşteri hizmet ve mâliyetinden dolayı her işletme için önemlidir. Depo yönetimi faaliyetleri, müşteri hizmet ve stok yönetimi açısından bir işletmenin başarılı olmasında büyük rol oynar. Depolar, işletme içerisinde önemli işlevlere sahiptir.  
Bu tez çalışmasında, bir işletmenin 5 yıllık üretim hacmini arttırması ile, işletmenin mamül ve hammadde deposu da bu büyüme ile doğru orantılı olarak büyümektedir. Üretim hacminin artışının 5 yıllık öngörü değerleri hesaplanıp, depo iyileştirme sürecinde bu öngörü değerleri kullanılmıştır. Bu projede öngörü değerlerine bağlı kalarak mamül ve hammadde depo için kapasite, raf tipi ve lojistik akış yapılarak depo tasarımı gerçekleştirilmiştir.  
Yapılan depo tasarımı iki farklı yöntem ile denenmiş ve tasarımın doğruluğu ve güvenirliği gözlenmek istenmiştir. Kullanılan ilk metot pareto analizi olup veri elleçleme işlemi yapıldıktan sonra uygun yol çizilmiştir. Aynı şekilde parçacık sürü algoritması metodu ile depo tasarımı yapılmıştır. Bu iki tasarım arasında farklar var mıdır? Tasarımların sonuçları birbirini destekleyecek şekilde midir? Depo tasarımı ya da iyileştirme yapılırken hangi metodun daha doğru sonuca götürmektedir? 
Anahtar Kelimeler : Tesis Tasarımı, Depo Tasarımı, Optimizasyon, ABC Analizi, Parçacık Sürü Algoritması

Abstract:
Warehouse and storage concepts are important to any business because of customer service and cost. Warehouse management activities play a major role in the success of a business in terms of customer service and inventory management. Warehouses have important functions within the business. 
In this thesis study, the product and raw material warehouse of the enterprise grows in direct proportion to this growth in proportion to the increase in the 5-year production volume of an enterprise. The 5-year prediction values of the increase in production volume were calculated and these prediction values were used in the warehouse improvement process. In this project, the warehouse design was carried out by calculating the capacity, shelf type, logistics flow, required number of personnel and equipment for the product and raw material warehouse, adhering to the predictive values. 
The warehouse design was tested with two different methods and the accuracy and reliability of the design was sought to be observed. The first method used was Pareto analysis, and the appropriate path was drawn after the data handling process. In the same way, the warehouse design was made with the particle swarm algorithm method. Are there any differences between these two designs? Do the results of the designs support each other? Which method leads to more accurate results when designing or improving the warehouse? 
Keywords: Facility Design, Warehouse Design, Optimization, ABC Analysis, Particle Swarm Algorithm