Miktar ve kalite belirsizliği altında tersine lojistik ağ tasarımı için bir stokastik programlama modeli önerisi: Elektronik atık sektöründe bir uygulama
Proposal of a stochastic programming model for reverse logistics network design under quantity and quality uncertainties: A case study in electronic waste sector
Yazar: BERK AYVAZ
Danışman: DOÇ. DR. HÜR BERSAM BOLAT
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Tersine lojistik = Reverse logistics

Özet:
Günümüzde tersine lojistik (TL) konusu kârlı ve sürdürülebilir iş stratejisi olarak giderek artan bir şekilde önem kazanmaktadır. İşletmeler ise politik, ekonomik ve çevresel baskılardan dolayı TL faaliyetlerini uygulamak zorunda kalmaktadırlar. TL ağlarının en karakteristik özelliği ağ tasarımında kullanılan bazı parametre değerlerinin bilinmediği durumlarda ortaya çıkan belirsizliktir. TL ağları geri dönen ürünün zaman, miktar ve kalitesi ile ilgili yüksek oranda belirsizlik içermektedir. Deterministik modeller doğasında belirsizlikleri içeren TL ağlarını tasarlamakta yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada tez çalışması kapsamında atık elektrikli ve elektronik eşyaların (AEEE) geri dönüşüm sürecinin etkin bir şekilde yönetilebilmesi için özellikle tesis yeri seçimi ve ürün atama konusu ile ilgili çok aşamalı, çok ürünlü, kapasite ve tesis sayısı kısıtlı deterministik ve iki aşamalı stokastik programlama (SP) modelleri geliştirilmiştir.  Çalışmada geri dönen ürün miktarı ve kalitesi parametreleri gerçek hayat koşullarına uygun şekilde belirsiz olarak alınmıştır. Çalışmada ilk olarak tüm model parametrelerinin bilindiği varsayımı altında karmaşık tamsayılı doğrusal programlama modeli geliştirilmiştir. İkinci aşamada ise bu modele miktar ve kalite belirsizlikleri ilave edilerek çok aşamalı, çok ürünlü, kapasite ve tesis sayısı kısıtlı iki aşamalı SP modeli önerilmiştir. Önerilen SP modelinin çözümünde ilk olarak belirsizlikler az sayıda senaryo ile ifade edilmiştir. İkinci yaklaşımda ise çok sayıda senaryo ile çözüm imkânı sağlayan örneklem yakınsama yaklaşımı kullanılarak çözüm yapılmıştır.  Önerilen modellerin çözümünde GAMS 23.5.1/CPLEX 12.2 optimizasyon programı kullanılmıştır. Çalışmada geliştirilen genel TL ağ tasarım modeli Türkiye?de  AEEE geri dönüşümü alanında hizmet vermekte olan tersine lojistik firması için uygulanmıştır. Sonuçlar geliştirilen SP modelinin ekonomik açıdan etkin ve belirsizlikleri gidererek yöneticilere stratejik yatırım kararı almada yardımcı olabileceğini göstermektedir.

Abstract:
Uncertainty is one of the characteristics of reverse logistics (RL) networks. In RL includes high degree of uncertainties in terms of time, quantity, and quality of return  products. In this study, we considered reverse logistics network design (RLND) problem under return quantity and quality uncertainties. Return product quantity and quality related to sorting ratio in sorting centers are assumed uncertain. Firstly, it is developed mixed integer linear programming model by assuming that all model parameters are known. In the second stage of the study, proposed deterministic model is extended by adding the uncertainties in terms of quantity and quality. So it is developed multi-stage, multi-product, the capacity constraited  two-stage stochastic programming (SP) model. We presented multi-stage, multi-product and the capacity constrained two stage SP model to take into consideration return product quantity and quality uncertainties in RLND. Developed general model is applied to waste of electric and the waste of electrical and electronic equipment recycling firm in Turkey. There are two approaches to solve proposed SP model. Firstly, we solved presented SP with  small number of scenarios it is called monolithic stochastic optimization model. In the second approach, it was used sample average approximation   which enables efficient solutions with  large number of  scenarios. It is used to code GAMS 23.5.1 and solve proposed model CPLEX 2.12 optimization software. The results show that the developed two stage SP model provides  acceptable solutions to make efficient decisions under quantity and quality uncertainties.