Optimizasyon algoritmaları ile depolarda sipariş toplama süreçleri etkinliğinin artırılması
Optimization algorithms for improving the efficiency of order picking processes in warehouses
Yazar: ESRA BOZ
Danışman: DOÇ. DR. NİL ARAS
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Araç yönlendirme problemi = Vehicle routing problem ; Depo yönetimi = Warehouse management ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Sipariş = Order ; Sipariş planlaması = Order planning

Özet:
Günümüzde müşteriler belirli bir zaman çerçevesinde ürünlerini teslim almak istemektedirler. Şirketler için müşterilere tam zamanında ulaşma süreci ise yönetilmesi oldukça zor olmaktadır. Çünkü bu sürecin başarılı bir şekilde yönetilmesi depo içi ve depo dışı süreçlerin birlikte ele alınmasını zorunlu kılmaktadır. Müşteri siparişi şirkete ulaştığı anda ilgili süreç başlar ve depo içerisinde ortaya çıkan "Sipariş Toplama/Gruplama" süreci, depo dışındaki "Araç Rotalama" sürecini izler. Özellikle pandemi gibi etkenlerin gerektirdiği yaşam koşullarından sonra bu süreçler şirketler için daha önemli bir hale gelmekte ve gerçek hayatta çok sık karşılaşılan bir problem olmaktadır. Bu bütünleşik süreç literatürde "Sipariş Gruplama ve Zaman Pencereli Araç Rotalama Problemi" olarak geçmektedir. Yapılan bu tez çalışmasında ilgili problem için mevcut literatür incelerek yeni bir karma tamsayılı doğrusal matematiksel model, kısıtlar ve varsayımlar ışığında geliştirilmiştir. Geliştirilen problem için küçük, orta ve büyük boyutlu veri setleri oluşturulmuş, CPLEX çözücüsü kullanılarak çözüme ulaşılmaya çalışılmıştır. Ancak bu çözücü ile yalnızca küçük boyutlu veri setinin bir kısmı çözülebilmiş olup orta ve büyük boyutlu veri setleri için çözüme ulaşılamamıştır. Bu yüzden bir metasezgisel arama algoritması olan Genetik Algoritma önerilmiş ve küçük, orta ve büyük boyutlu veri örnekleri için ilgili problem farklı toplayıcı rotalama sezgiselleri ile çözülerek sonuçlara ulaşılmıştır. Önerilen matematiksel model üzerinde denenen gerçek ve hipotetik verilere göre sonuçlar başarılı olmuş ve depo yapısına en uygun olan toplayıcı rotalama sezgiseli önerilmiştir

Abstract:
Customers nowadays expect to receive their orders within a specified time window. The process of reaching customers on time is especially challenging for businesses to handle. Because effective management of this process demands the integration of in-warehouse and out-of-warehouse operations. The relevant process begins as soon as the customer order arrives at the company, and the "Order Picking/Batching" process inside the warehouse follows the "Vehicle Routing" process outside the warehouse. These processes become more crucial for companies, especially following the living conditions demanded by causes such as the pandemic, and are a very common problem in real life. The literature refers to this integrated process as the "Order 
Batching and Vehicle Routing Problem with Time Window." By reviewing the available literature for the related problem, a new mixed integer linear mathematical model was built in light of limitations and assumptions in this study. Small, medium, and large data sets were constructed for the developed issue, and a solution was attempted using the CPLEX solver. However, only a portion of a small data set could be solved with this solver, and no solution could be found for medium or large data sets. As a result, the Genetic Algorithm, a metaheuristic search algorithm, is suggested, and the related problem is solved using various picker routing heuristics for small, medium, and large data samples, with good outcomes. The results were successful, and the best acceptable picker routing heuristic was proposed, based on real and hypothetical data tested on the proposed mathematical model.