Tersine lojistik ağlarının stratejik planlamasına yönelik meta-sezgisel bir yaklaşım
Strategic planning of reverse logistics networks via a meta-heuristic approach
Yazar: GÜLFEM TUZKAYA
Danışman: YRD. DOÇ. DR. BAHADIR GÜLSÜN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2008
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Lojistik yönetim = Logistic management ; Melez = Hybrid ; Tavlama benzetimi = Simulated annealing ; Tedarik zinciri = Supply chain ; Çok amaçlı karar verme = Multiobjective decision making

Özet:
Tersine Lojistik'te İlk Toplama Merkezleri'nin, Merkezi Toplama Merkezleri'nin doğru yerlere yerleştirilmesi, bu tesislerle, müşteriler, üretim tesisleri, bertaraf alanları, hurda pazarı arasındaki taşıma kanalı alternatiflerinden doğru seçimlerin yapılması stratejik önem arz eden bir konudur. Tüm bu faktörleri içeren Tersine Lojistik'te Ağ Tasarımı konusu iyi bir planlama ile şirketlere önemli maliyet avantajları kazandırabilir. Maliyet avantajının yanı sıra, müşteri baskısı ve yasal zorunluluklar da Tersine Lojistik konusunun önem kazanmasını sağlamıştır.Bu çalışmada, Tersine Lojistik Ağı tasarımı için bir metodoloji önerisi sunulmuştur. Metodolojinin ilk adımında Merkezi Toplama Merkezleri'nin değerlendirilmesi için bir Analitik Ağ Süreci-bulanık TOPSIS yaklaşımı önerilmiştir. Bu yaklaşım sonucu elde edilen Merkezi Toplama Merkezi ağırlıkları, tez kapsamında geliştirilen modelin bir amaç fonksiyonunun hesaplanmasında kullanılmıştır. Diğer bir amacı da maliyet minimizasyonu olan model çok amaçlı olarak tasarlanmıştır. Geliştirilen model, çok sayıda kısıt, değişken, parametre içerdiğinden ve lineer olmayan yapıda olduğundan çözüm aşamasında meta-sezgisel tekniklerden faydalanılması uygun görülmüştür. Bu amaçla, Genetik Algoritmalar, Tavlama Benzetimi ve bu iki tekniğin melez olarak kullanımı yoluna gidilmiştir. Bu tekniklerle elde edilen sonuçlar istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Ayrıca, Genetik Algoritmalar ve Tavlama Benzetimi metodolojileri çok sayıda parametre içerdiklerinden ve başarıları bu parametrelere önemli ölçüde bağlı olduğundan, bu parametrelerin belirlenmesi için çeşitli analizler yapılmıştır. Son olarak, uygulama kapsamında elde edilen verilerden bir kısmı kesin veriler değildir ve bu nedenle, söz konusu verilerle ilgili duyarlılık analizleri yapılmıştır.

Abstract:
In the Reverse Logistics, determining the proper locations of Initial Collection Points, Central Return Centers and the proper transportation channels between Central Return Centers, Initial Collection Points, customers, disposal sites and manufacturing facilities has a strategic importance. Reverse Logistics Network Design problem, which contains all abovementioned decision areas, with an exacting planning process, provides the opportunity of significant cost savings to the managers. In addition to cost savings, increasing customer pressure and legal obligations cause the increase of the importance of Reverse Logistics.In this study, a network design methodology for reverse logistics is proposed. At the first step of the methodology, central return centers are weighted using an integrated Analytic Network Process-fuzzy TOPSIS approach. In the one of the objective functions of the model, these weights are utilized. The other objective function of the model is the net cost minimization. Because the constructed model contains a large number of constraints, variables, parameters and non-linear equations, the meta-heuristics are determined to be utilized for the solution process. Genetic Algorithms, Simulated Annealing and a hybrid version of these two techniques are selected as proper meta-heuristics. The results obtained using these techniques are compared via statistical analysis. Additionally, Genetic Algorithms? and Simulated Annealing?s parameters are analyzed since these techniques? successes are depending on these parameters. Finally, due to the uncertainties of some of the data in the application stage, sensitivity analyses are applied.