Atık elektrikli ve elektronik ekipmanlar için sürdürülebilirlik hedeflerini dikkate alan bir tersine tedarik zinciri modeli
A reverse logistics model with sustainability goals for waste electrical and electronics equipment
Yazar: ALPEREN BAL
Danışman: PROF. DR. ŞULE ITIR SATOĞLU
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Endüstri mühendisliği = Industrial engineering ; Tedarik optimizasyonu = Supply optimization ; Tersine lojistik = Reverse logistics ; Yeşil lojistik = Green logistic ; Çok kriterli optimizasyon = Multi criteria optimization ; Üçüncü parti lojistik = Third party logistic

Özet:
Küresel iklim değişikliği hakkındaki endişeler ve bu değişikliğin sebep olacağı çevresel, sosyal ve ekonomik sonuçlar düşünüldüğünde tedarik zinciri planlamasında yeni yaklaşımlara ihtiyaç vardır. Bu yaklaşım stratejik, taktik ve operasyonel seviyede ele alınmalıdır. Yasal düzenlemelerin yürürlüğe konmasıyla birlikte atık elektrikli ve elektronik ekipmanların (AEEE) bertarafı gelişmekte olan ekonomilerde önemli bir konu haline gelmiştir. Bu düzenlemeler ile üreticiler ömrünü tamamlamış ürünleri toplamakla sorumlu tutulmuştur. 
Bu çalışmada, ülke çapında toplanan AEEE verileri analiz edilmiş, ömrünü tamamlamış bu ürünlerin servis noktalarından toplanıp, geri dönüşüm tesislerine götürülüp geri dönüştürülmesini kapsayan bir tedarik zinciri modeli önerilmiştir. Veri analizi kısmında, veri analitiği yaklaşımı ile AEEE'lere dair veriler analiz edilmiştir. Üç yıl boyunca toplanan ömrünü tamamlamış beyaz eşya miktarının aylara göre dağılımına bakıldığında toplanan beyaz eşya sayısının mevsimsel olarak ciddi farklılıklar gösterdiği görülmüştür. Özellikle yılın 3. çeyreğinin sonundan itibaren toplanan ürün sayısında artış olması sebebiyle, bu artışın kampanya dönemi ile ilişkisi araştırılmış ve pozitif korelasyon bulunmuştur. Ülkedeki coğrafi bölgeler dikkate alınarak yeni alınan ürünler için alt segment ya da üst segment ürün tercihlerinde farklılık olup olmadığına bakılmış ve bölgelere göre farklı segmentlerde ürünler tercih edildiği görülmüştür. Aynı şekilde, atık olarak toplanmış beyaz eşyaların ömür verisi incelendiğinde ürün ömürlerinde bölgelere göre farklılıklar olduğu tespit edilmiştir.
Sunulan optimizasyon metodolojisinde üçlü başarım (TBL) ilkesi göz önünde bulundurularak hedef programlama yaklaşımı ile modelleme yapılmıştır. Optimizasyon modelinde ekonomik, sosyal, çevresel hedefler ve ömrünü tamamlamış ürünlerin toplanmasına dair yasal hedefler dikkate alınmıştır. Ekonomik ölçütlerde karlılık parametreleri göz önünde bulundurulmuştur. Maliyet unsurları olarak tedarik zinciri işletme maliyetleri dikkate alınmıştır. Tersine tedarik zinciri modellerinin günümüz koşullarında kar etmesi güç olduğu için ekonomik hedef maliyet ve kazanç unsurları dikkate alındığında başabaş noktasını yakalamak olarak belirlenmiştir. Böylece, başabaş noktasından gerçekleşecek maliyet yönündeki sapmalar minimize edilmiştir. Ömrünü tamamlamış ürünlerin talebindeki değişikliğin fazla olması sebebiyle tesislerdeki işgücünü dengelemek adına yıl boyunca gerçekleşecek ürün talebi beklentisine göre tesisler için her bir periyotta çalışan sayısı hedefi koyulmuştur. Çalışan sayısı hedefinden gerçekleşecek negatif yönlü sapmalar minimize edilmiştir. Çevresel hedeflerin belirlenmesinde üretim ve nakliye operasyonlarından kaynaklanan emisyonlar dikkate alınmıştır. Ürün toplama ve geri dönüştürme sürecinde oluşabilecek toplam emisyon değeri hedef olarak belirlenmiş ve bu hedeften gerçekleşen sapmalar minimize edilmiştir. Ayrıca, üreticilerin yasal sorumlulukları düşünüldüğünde her bir periyot için yönetmeliklere göre gerekli olan ürün toplama miktarı yasal hedef olarak belirlenmiştir. Bu orandan gerçekleşecek negatif yönlü sapma minimize edilmiştir. 
Önerilen hedef programlama modeli gerçek koşulları dikkate alan, çok tesisli, çok ürünlü ve çok periyotlu olarak yapılmış literatürdeki ilk çalışmalardan birisidir. Bu çalışmada geliştirilen tersine tedarik zinciri modelinin uygulaması, ömrünü tamamlamış ürünleri toplamakla yükümlü bir beyaz eşya üreticisinin Türkiye çapındaki ağı için yapılmıştır.
Çok amaçlı modelleme yapılması sebebiyle, literatürde çok amaçlı modeller için etkin bir çözüm algoritması olarak kullanılan AUGMECON-2 tekniği ile modelin çözümü yapılmış ve Pareto optimal çözüm kümesi elde edilmiştir. Her bir çözüm 1 yıllık süreçte her bir periyot (ay) için hangi bölgeden hangi tip ürün toplanması gerektiğini göstermektedir. Toplam 60 adet olurlu Pareto optimal çözüm bulunmuştur. Elde edilen çözümlere bakıldığında ürün talebinde değişkenlikler olmasına rağmen, sosyal hedefin gerektirdiği şekilde işgücü düzeyindeki değişkenlik az olacak şekilde çözümler elde edildiği görülmüştür. 
Çok amaçlı optimizasyon modelinin duyarlılığını test etmek amacıyla hedeflerin birbirleri ile ikili olarak karşılaştırması yapılmıştır. Öncelikle, çevresel hedef ve sosyal hedef değerleri sabitlenerek model iki amaçlı olarak çözdürülmüş ve toplanmayan ürün adedinin (yasal hedef) ekonomik hedef (net maliyet) üzerine etkisine bakılmıştır. Ardından, yasal hedef ve sosyal hedef sabitlenerek model iki amaçlı olarak çözdürülmüş ve çevresel hedefin ekonomik hedef (net maliyet) üzerine etkisine bakılmıştır. Son olarak, yasal hedef ve çevresel hedef sabitlenmiş ve model iki amaçlı olarak çözdürülerek sosyal hedefin ekonomik hedef (net maliyet) üzerine etkisine bakılmıştır. Elde edilen sonuçlar grafiksel olarak gösterilmiştir. 
Çok amaçlı optimizasyon modellerinde birden çok çözüm elde edilmesi sebebiyle, bu çözümlerin analiz edilmesi gerekmektedir. Çözümler alanında uzman kişiler tarafından irdelenip, değerlendirmesi yapılabilir. Ayrıca, farklı analitik yöntemler elde edilen çözümlerin değerlendirmesi için kullanılabilir. Bu çalışmada Pareto optimal çözümlerin değerlendirilmesinde karar verme stratejisi olarak Veri Zarflama Analizi (VZA) kullanılmıştır. Her bir Pareto optimal çözüm bir Karar Verme Birimi (KVB) olarak değerlendirilmiştir. Ayrıca amaç değerleri modelin girdi ve çıktıları varsayılmıştır. Modelde en öncelikli amaç değerinin yasal hedef olması sebebiyle yasal hedef VZA modelinin çıktısı ve diğer üç amaç (ekonomik hedef, sosyal hedef, çevresel hedef) ise girdisi kabul edilmiştir. VZA modelinin çözdürülmesi ile Pareto optimal sonuçlar için verimlilik değerleri elde edilmiştir. Böylece, verimlilik değerlerine göre Pareto optimal çözümlerin sıralaması yapılmıştır. Sosyal hedeften en az sapma gösteren ve diğer hedef değerlerindeki sapmalar da göreceli olarak düşük olan 50 numaralı Pareto optimal çözüm verimli çözüm olarak bulunmuştur. 
Sonuçlar, taktik seviyedeki tedarik zinciri faaliyetleri açısından geliştirilen hedef programlama modelinin etkin olduğunu ve bu modelin yöneticilere karar almada yardımcı olabileceğini göstermektedir. Önerilen optimizasyon modeli genel amaçlı olup farklı sektörlerde uygulaması gerçekleştirilebilir. Model üçlü başarım ilkesi (TBL) gözetilerek ekonomik, sosyal ve çevresel hedefleri sağlayacak şekilde oluşturulmuştur. Modelin uygulamasının atık elektrikli ve elektronik ekipmanlar ile ilgili bir sektörde yapılması sebebiyle yönetmeliklerin gerektirdiği yasal toplama kısıtları da bir hedef olarak modele eklenmiştir. Yasal toplama hedeflerinin olmadığı sektörlerde yapılacak uygulamalar için yasal hedef modelden çıkartılabilir. Ayrıca uygulanan sektördeki ürünlerin yapısı dikkate alınarak ilave çevresel kısıtlar modele dahil edilebilir. 
Optimizasyon modeli deterministik olarak çözülmüştür ancak, gerçekte ürün talebinde ve geri dönüştürülen malzemelerin miktarlarında değişkenlikler olabilmektedir. Bu sebeple, gelecek çalışmalarda modelin stokastik olarak çözdürülmesi ve sonuçların buna göre değerlendirilmesi gerçekleştirilebilir.

Abstract:
Concerns about global warming and potential results of this in regard to economic, environmental and social scales is required new approaches for supply chain planning. This approach must be at the strategic, tactical and operational levels. Especially, with recent legislations the recovery of Waste Electrical and Electronic Equipments (WEEE) become an important matter for developing countries. These legislations enforce companies to collect End of Life (EoL) products.
At the first phase of this study, the WEEE data is analyzied obtained from countrywide collected products. Afterwards, a supply chain model is proposed comprising EoL product collection from service points, delivery of EoL products and recycling of these products. Data analysis phase includes the WEEE data analysis with data analytics approach. The data includes 3 years of collected products. Data pattern shows that the variability at the monthly amount of collected products is quite a high which indicates a seasonality effect. Especially, due to the dramatic increase from the beginning of the 3. period of a year, the relation between campaign time and number of collected products is investigated. One should keep in mind that campaign time starts at the end of summer period of a year and ends with the end of that year. Results of the Pearson correlation analysis showed a positive correlation between the number of collected products each month and the campaign time. When considering geographical regions across the country, it is analyzed whether customers prefer different segments of products. For this purpose, the newly purchased products to replenish with EoL products is splitted in two as higher segment products and lower segment products. The results of the ANOVA analysis showed that different segments of newly purchased products is preferred when the different regions of the country are taken into consideration. In the same manner, another ANOVA test is conducted to check whether the lifespan of the collected EoL product is different regarding the different regions of the country. Results of the test indicated that it is indeed different.
Triple Bottom Line (TBL) accounting is taken into consideration to propose our optimization methodology and goal programming technique is preferred for modelling. Economic, environmental and social targets are considered in the optimization model as well as the targets that the legislations about the EoL product collection. Goal programming technique is preferred because the TBL accounting and the legislations shows targets to companies. Therefore, the deviation from these target should be minimized. Revenue and cost parameters are considered for economic criterion. Supply chain operating expenses are determined as cost parameters. Today, a reverse supply chain can barely make profit. Under this fact, break-even point for the supply chain operations is determined as economic target. Therefore, positive deviation (cost) from the break-even point is aimed to be minimized. On the other hand, fluctuations at the demand of EoL products is high. This causes different levels of workforce requirement for a recycling facility in the course of a year. In the optimization model, it is aimed to balance number of workers in each period to prevent layoffs due to the demand fluctuations. A target workforce level for each is determined according to the expected average demand. Thus, negative deviation from the workforce level is minimized. Emissions stem from production and logistics operations is taken into consideration to determine environmental target. Total emission value as environmental target is determined for each period that could emanate from EoL product recycling process at the recycling facility and collection process from collection sites. Thus, positive deviation from the emission is minimized. In addition to economic, environmental and social targets, legal requirements are considered as another goal for manufacturers. Legislations state collection targets for each year. Therefore, legal target is determined regarding the collection percentages. Negative deviation from this goal is minimized.
The developed optimization model is multi product, multi facility, multi period one and considers real world conditions. In this respect, it is one of the first study in the literature. The application of the developed optimization model is conducted for the reverse logistics network of a global appliances manufacturer in Turkey.
AUGMECON-2 is an effective and a frequently used solution technique in the literature for multi-objective models. Thus, this method is used for the solution of the proposed optimization model and Pareto optimal solutions are obtained. Each Pareto solution provides the amount of a product, location and period to be collected in the course of a year. Totally, 60 feasible Pareto optimal solution is obtained. These solutions show that the variability at the workforce level in each period is low in spite of the highly variable EoL product demand. This indicates that the model tries to balance workforce level regarding the employment target.
Pairwise comparison of the objectives is done to observe the sensitivity of the model. Initially, environmental and social goals kept constant and the model is run bi-objectively for legal and economic goals. Therefore, the relation between the amount of uncollected product and economic target (net cost) is observed. Afterwards, legal and social goals kept constant and the model is run bi-objectively for economic and environmental goals. Thus, the relation between the total amount of emission and economic target (net cost) is observed. Lastly, legal and environmental goals kept constant and the model is run bi-objectively for economic (net cost) and social goals. Obtained results demonstrated graphically. 
Since multi objective optimization models have more than one solution unlike single objective models, an analysis is required for evaluation of the Pareto solutions of these multi objective models. As one solution, the effectiveness of the Pareto solutions can be assessed by experts. Also, different analytic techniques can be used for the assessment. In this study, Data Envelopment Analysis (DEA) is chosen as decision making strategy and used for the evaluation of the Pareto optimal solutions. Each Pareto optimal solution is considered as a Decision Making Unit (DMU). On the other hand, objective values of the optimization model are considered as inputs and outputs of the DEA model. Since the most important objective is the legal target, it is chosen as the output of the DEA model while the other three objectives (economic target, social target and environmental target) are chosen as inputs. After, the DEA model is run and Pareto optimal solutions are ordered according to their efficiency scores. The 50th solution was the efficient one because it had the least deviation from the employment target and relatively small deviations from the other targets.
Results indicate that the proposed goal programming model effective for tactical level supply chain operations planning. This model can also be a good guide for supply cahin managers. In this study, the goal programming model is developed for general purpose and can be implemented different sectors. The model is developed considering TBL accounting where economic, environmental and social objectives determined. The model is applied for WEEE recycling industry and because of that reason, legal collection target is added to the model as another goal. Applications for other sectors can be implemented without the legal collection target. Also, additional environmental constraints can be added if the structure of different types of products is taken into consideration. 
The optimization model is solved deterministically however, in real life, demand of product ve the amount of recycled materials varies. Because of that, the model can be solved stochastically in future studies.