Otomotiv endüstrisinde tersine tedarik zinciri ağı tasarımı
Reverse supply chain network design in the automotive industry
Yazar: SEVAL ENE
Danışman: PROF. DR. NURSEL ÖZTÜRK
Uludağ Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Ağ tasarımı = Network design ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Tahmin = Estimation

Özet:
Son yıllarda, hammadde ve doğal kaynakların azalması, çevre bilincinin artması ve sosyal sorumluluklar, işletmeleri ürettikleri ürünlerin tüm yaşam çevrimi için çevreye duyarlı stratejiler geliştirmeye yöneltmiştir. Yürürlüğe giren yönetmelikler ile pek çok endüstri alanını etkileyen ürün geri kazanım ve geri dönüşüm uygulamaları, hem ömrünü tamamlamış ürünlerden kaynaklanan atıkların ve dolayısıyla çevreye verilen zararın azaltılmasını sağlamakta hem de kazanılan malzemelerin değerleri ile ekonomik fayda sağlamaktadır. Ürün geri kazanım sürecinde, ürün akışının tersine dönmesiyle çok kaynaklı bir yapı oluşumunun yanı sıra, çeşitli belirsizlik faktörlerinin de eklenmesi sonucunda sürecin yönetimi oldukça karmaşıklaşmaktadır. Ürün geri kazanım sürecinin etkin olarak uygulanabilmesi için uygun bir lojistik altyapının oluşturulması gerekmektedir. Bu tez çalışmasının amacı, ömrünü tamamlamış araçların geri kazanım faaliyetlerinin yönetimi için tersine tedarik zinciri ağı tasarımını yapmak ve tersine tedarik zinciri ağına giriş yapacak ömrünü tamamlamış araç adedini tahmin etmektir. Tersine tedarik zinciri ağı tasarımı probleminin çözümü için öncelikle matematiksel model geliştirilmiştir. Ardından, büyük boyutlu problemlerde kabul edilebilir sürelerde çözüm elde edebilmek amacıyla genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyon algoritması probleme özgü olarak tasarlanmıştır. Tasarlanan algoritmalarda aday çözüm gösterimi için öncelik tabanlı kodlama yaklaşımı kullanılmıştır. Yapılan deneysel çalışmalar sonucunda, önerilen çözüm yaklaşımları ile ağ tasarım problemi için başarılı sonuçlar elde edildiği görülmüştür. Ömrünü tamamlamış araç adedi tahmini için ise gri modelleme tabanlı bir tahmin sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen tahmin sistemi ile Türkiye için önümüzdeki yıllara yönelik ömrünü tamamlamış araç adedi tahmin çalışması yürütülerek elde edilen sonuçlar önerilen algoritmaya bütünleştirilmiştir ve Türkiye'de ömrünü tamamlamış araçların geri kazanım süreci için tersine tedarik zinciri ağı tasarımı ve planlanması yapılmıştır.

Abstract:
In recent years, scarcity in natural resources and raw materials, environmental consciousness and social responsibilities force firms to apply environmentally sensitive strategies for the whole life cycle of their products. With environmental regulations, product recovery and recycling operations contribute to the environment by waste reduction, as well as providing economic benefits to the firms. Management of product recovery becomes complicated with uncertainty issues and multi-source structure of reverse flow of products. To manage product recovery operations effectively, a proper logistics infrastructure should be established. The purpose of this thesis is to design a reverse supply chain network for recovery of end-of-life vehicles and to forecast the number of end-of-life vehicles that will be returned. First, a mathematical model is developed to solve the reverse supply chain network design problem. Then, heuristic algorithms are proposed in order to have solutions for large sized problems in a reasonable time. Genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm are employed with priority based encoding for solution of the problem. Experimental results showed that the proposed algorithms give sufficient solutions to the network design problem. To forecast the number of end-of-life vehicles, a forecasting system based on grey modelling is constituted. The proposed forecasting system results are integrated to the proposed algorithm and used to manage and plan reverse supply chain network of end-of-life vehicles for Turkey case study.