Kan tedarik zinciri dağıtım ağı modellemesi ve hibrit genetik algoritma ile çözümü
Blood supply chain distribution network modeling and solution with hybrid genetic algorithm
Yazar: ESRA AYHAN
Danışman: PROF. DR. ALEV TAŞKIN GÜMÜŞ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Tedarik zinciri yönetimi işletmeler için büyük öneme sahip bir unsurdur. Son yıllarda yapılan akademik çalışmaların yoğunluğu da bu durumu desteklemektedir. Konu kan tedarik zinciri yönetimi olduğunda, bu önem daha da artmaktadır. Kan, tek kaynağı insan olan ve dünya geneline bakıldığında ticareti yasak olup gönüllük esasına göre elde edilen bir üründür. Bu kıt kaynaklı ürün aynı zamanda çabuk bozulabilir olduğu için, bağışçıdan başlayıp hastada son bulan ve birden fazla aşama içeren kan tedarik zinciri yönetimine verilmesi gerek fazladır. Kan tedarik zinciri, dünya genelinde çoğunlukla ulusal bir stratejiyle yönetilmektedir.
Bu tez çalışmasında, kan tedarik zincirinin dağıtım evresi dikkate alınarak, bölge kan merkezlerinden (kan bankaları) kan transfüzyon merkezlerine (hastanelere) olan kan ürünlerinin gönderimi ele alınmıştır.  Literatür araştırması sonucunda kan tedarik zincirine yönelik çalışmalarda daha az çalışılan dağıtım faaliyeti için kan bankaları ve hastaneler arasında ürün çeşidine bağlı hastane talebi ve kan merkezi kapasitesi dikkate alınarak en düşük mesafeli araç rotaları oluşturulmaya çalışılmıştır. Bu problemin çözümü için öncelikle problemin matematiksel modeli oluşturulmuştur. Literatürde çok depolu çok ürünlü araç rotalama problemi sınıfında yer alan bu problem, polinom zamanda çözülmesi zor problemler sınıfında yer almaktadır. Bu nedenle problemin çözümü için hibrit bir genetik algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen hibrit genetik algoritma MATLAB ile kodlanarak, Türk Kızılay'ından elde edilen Orta Anadolu Bölgesi verileri ile çalıştırılmıştır. Algoritmadan elde edilen veriler değerlendirilerek, algoritmanın optimale yakın sonuçları daha kısa hesaplama zamanı ile ortaya koyduğu gösterilmiştir. 
Bu tez çalışması ile gerçek hayat verileri kullanılarak, literatürde az çalışılan kan tedarik zincirinin dağıtım aşaması için hibrit sezgisel çözüm sunularak literatüre katkı sağlanmıştır.

Abstract:
Supply chain management has great importance for businesses. The intensity of academic studies in recent years, also supports this notion. When it comes to blood supply chain management, its importance is further increased. Because blood is the only source of human and trade ban is a product obtained on a voluntary basis when we look at the world in general. Since this scarce product is also perishable, it is highly necessary to give it to the management of the blood supply chain, which includes multiple stages, starting from the donor to the patient. Blood supply chain, across the globe are mostly governed by a national strategy.
In this thesis, the delivery of blood products from the regional blood centers (blood banks) to blood transfusion centers (hospitals) is considered, taking into account the distribution phase of the blood supply chain. In the literature research, for the distribution, which has been studied very little in the studies on the blood supply chain, it has been tried to create vehicle routes with the lowest distance between blood banks and hospitals, taking into account the hospital demand and blood bank capacity depending on the product type. In order to solve this problem, first the mathematical model of the problem is developed. This problem, which is in the class of multi-depot multi-product vehicle routing problem (MDMPVRP) in the literature, is in the class of problems that are difficult to solve in polynomial time (NP-hard). Therefore, a hybrid genetic algorithm has been developed to solve the problem. The developed hybrid genetic algorithm is coded with MATLAB and operated with the Central Anatolian Region data obtained from the Turkish Red Crescent. Evaluating the data obtained from the algorithm, it has been shown that the algorithm produces near-optimal results with shorter calculation time.
This thesis contributed to the literature by presenting a hybrid heuristic solution for the distribution phase of a field blood supply chain that has been less studied in the literature using real life data.