Tersine lojistik ağlarında sürdürülebilirlik yaklaşımına yönelik çok amaçlı bir model önerisi: Elektronik atık sektöründe bir uygulama
A model for sustainable approach in reverse logistics networks: A case study in electronic waste sector
Yazar: GÜL TEKİN TEMUR
Danışman: DOÇ. DR. BERSAM BOLAT
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; İşletme = Business Administration

Özet:
Son yıllarda artan çevresel bilinç sonucunda, kamusal ve özel alandaki kurumlar, içerisinde bulundukları tüm sistem ve süreçleri, ekonomik, çevresel ve sosyal amaçları bir arada sağlayan sürdürülebilirlik yaklaşımına uygun olarak yapılandırma çabası içerisine girmişlerdir. Sürdürülebilir kalkınmanın sağlanmasında, kullanım noktalarından geri kazanım noktalarına, kullanılamayan durumdaki ürün ya da bileşen akışının planlanması ve kontrol edilmesi yaklaşımı olan Tersine Lojistik?in, büyük rolü vardır. Tersine Lojistik?in etkin olarak yönetilebilmesi için, ürün geri dönüşlerine yönelik belirsizliklerin en aza indirilmesi, tesis sayı ve yerlerinin belirlenmesi, tesisler arası uygun ürün akış miktarlarının ortaya çıkarılması kararlarının stratejik anlamda iyi planlanması gerekmektedir. Bu çalışmada, elektronik atık yönetiminde tesis yeri seçim ve atama konusuna yönelik matematiksel modeller önerilmiştir. Mevcut dönem yani yönetmeliğin uygulanmaya başlanmadığı döneme ait ve uygulanacağı varsayılan gelecek döneme ait durumlar için iki ayrı model önerisinde bulunulmuştur. Mevcut dönem için önerilen modelde, amaç fonksiyonu olarak sadece maliyet minimizasyonu geliştirilmiştir. Modelde yer alan geri dönüş miktarı belirsizliği için, istatistiksel metotlardan çok daha başarılı sonuçlar verdiği bilinen Yapay Sinir Ağları metodundan faydalanılmıştır. Gelecek dönem için önerilen çok amaçlı modelde, amaç fonksiyonu olarak sürdürülebilirlik yaklaşımındaki üç temel kriter dikkate alınmış ve bu nedenle maliyet minimizasyonunun yanısıra, çevresel etki minimizasyonu ve sosyal fayda maksimizasyonunu amaçları da modele dahil edilmiştir. Modeldeki geri dönüş miktarı belirsizliği için, yönetmeliğin belirlediği kişi başı yıllık geri dönüş miktarı hedef değerleri dikkate alınmıştır. Tüm modeller Karma Tam Sayılı Doğrusal Programlama?ya uygun olarak geliştirilmiştir. Tez çalışması, Tersine Lojistik faaliyetlerinde yer alan aktörler ve Tersine Lojistik Ağ Tasarımı konusunda çalışma yapmak isteyen araştırmacılara yönelik önerilerle son bulmaktadır.

Abstract:
In the complex nature of Reverse Logistics networks, developing methodology that combines network design model decreasing uncertainty becomes a daunting task. This study proposes two quantitative optimization models which are formulated and evaluated for facility location allocation problem of existing system (the waste electrical and electronic equipment directive is not carried out: Model 1) and future system (the waste electrical and electronic equipment directive is carried out: Model 2) separately in order to see what kind of changings will happen if the directive comes into force. Both of models are general, multi echelon (collection points ? collection centers ? recycling centers ? disposal centers/refineries/material suppliers), multi product, capacity constrained, a particular time period Reverse Logistics network optimization model.   Model 1 refers the current situation of Turkey. It is built by excluding situations resulted from complying with electrical and electronic equipments directive. In order to decrease uncertainty of product return amount, an Artificial Neural Network systems is improved. On the other hand, Model 2 does not only aim the minimization of the total cost of the selected network, but also minimization of environmental risk and maximization of social benefit. As directive imposes, 4 kg electronic waste which is collected per inhabitant is taken into consideration as data of product return amount. For running models, all necessary data related to parameters and constraints are provided by a Turkish recycling the facility. The proposed models are optimized with Mixed Integer Linear Programming. The study ends with future directions for new research areas on this topic.