Modlar arası lojistik operasyonların optimizasyonunda yeşil ve yenilikçi çözüm yaklaşımları
Green and innovative solution approaches for the optimization of intermodal logistics operations
Yazar: FATMA TALYA SUDABAŞ
Danışman: PROF. DR. SELİN SONER KARA
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Uluslararası ticaretin büyümesi, sürdürülebilir lojistik çözümlerine olan ihtiyacı artırmıştır. Ekonomik ve sosyal boyutlarla birlikte çevresel sürdürülebilirliği ele almak, taşıma modu kombinasyonlarının çevresel hedeflere ulaşmadaki önemini anlamak açısından büyük önem taşımaktadır. Karayolu taşımacılığı, esneklik ve kârlılık sağlamasına rağmen yüksek emisyon oranlarıyla çevresel sorunlara neden olurken, demiryolu taşımacılığı daha düşük emisyon seviyeleriyle dikkat çeker. Deniz taşımacılığı ise orta düzeyde emisyonlar ve yüksek taşıma kapasitesine sahiptir. Bu bağlamda, tüm bu taşıma modlarının entegre edildiği intermodal taşımacılık sistemleri, maliyetleri optimize ederken çevresel etkileri ve emisyonları azaltmayı amaçlayan verimli çözümler sunmaktadır. Bu tez çalışması, yeşil lojistik için finansal teşvikleri kullanarak, taşımacılık modu seçimlerinde ekonomik ve çevresel faktörlerin önemini vurgulamakta ve sürdürülebilirliği merkezine almaktadır. Önerilen çok amaçlı matematiksel model, lojistik gelir ile toplam CO2 emisyonunu dengeleyen optimal mod tahsislerini belirlemiş ve uluslararası bir lojistik firmasından elde edilen gerçek verilerle modelin uygulanabilirliğini doğrulamıştır. Çeşitli makine öğrenmesi teknikleri ile CO2 emisyonlarını tahmin ederek, çevre dostu alternatif yükleme planları sunulmaktadır. Türkiye'nin stratejik coğrafi konumu ve İzmir Limanı'nın önemi, intermodal taşımacılık için büyük bir potansiyel sunmaktadır. Tez kapsamında yapılan uygulama ile, Türkiye bağlamında finansal teşvikleri intermodal taşımacılık planlamasına entegre eden ilk çalışma olarak öne çıkmakta ve Türk lojistik sektörüne özgü fırsatlar sunmaktadır. Ayrıca, çevresel sürdürülebilirlik literatürüne kapsamlı bir katkı yaparak ve emisyon tahminlerinin optimizasyon süreçlerine entegrasyonunu sağlayarak daha sürdürülebilir taşımacılık çözümlerinin geliştirilmesine destek olmaktadır. Geliştirilen çok amaçlı, dinamik epsilon-açgözlü seçim tabanlı hiper-sezgisel algoritma, intermodal yük planlama problemlerine yüksek performans sunarak alana önemli bir katkı yapmıştır.

Abstract:
The growth of international trade has heightened the demand for sustainable logistics solutions. Recognizing the significance of transportation mode combinations in achieving environmental goals requires addressing environmental sustainability alongside economic and social dimensions. While road transportation offers flexibility and profitability, it contributes to environmental issues due to high emission rates. In contrast, railway transportation is notable for lower emission levels. Maritime transportation falls in the middle with moderate emissions and high carrying capacity. Intermodal transportation systems provide efficient solutions for reducing environmental impacts and emissions while optimizing costs. This study underlines the importance of economic and environmental factors in transportation mode choices, utilizing financial incentives for green logistics and emphasizing sustainability. The suggested multi-objective mathematical model determines optimal mode allocations that balance logistics revenue with total CO2 emissions, validated with actual data from an Izmir-based international logistics company. Environmentally friendly alternative loading plans are presented through estimating CO2 emissions using machine learning techniques. Turkey's strategic geographical location and the significance of Izmir Port present great potential for intermodal transportation. This thesis marks the first study in Turkey to integrate financial incentives into intermodal transportation planning, offering opportunities specific to the Turkish logistics sector. Furthermore, it supports the development of more sustainable transportation solutions by making a comprehensive contribution to the environmental sustainability literature and ensuring the integration of emission estimates into optimization processes. The developed multi-objective, dynamic epsilon-greedy selection-based hyper-heuristic algorithm has significantly contributed to the field by providing high performance in intermodal load planning problems.