Otomotiv sektöründe yeşil tedarik zinciri yönetimi için matematiksel model önerisi ile etkileşimli bulanık programlama ve genetik algoritma tabanlı melez çözüm yaklaşımı
Proposing a mathematical model for green supply chain management implementation in automotive industry with interactive fuzzy programming and hybrid solution approach based on genetic algorithm
Yazar: ABDULLAH YILDIZBAŞI
Danışman: DOÇ. DR. AYDIN SİPAHİOĞLU
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Kapalı döngü tedarik zinciri ağ tasarımı = Closed loop supply chain network design

Özet:
Günümüz tedarik zincirlerinde sıklıkla kullanılmaya başlayan yeşil tedarik zinciri yönetimi felsefesi bu çalışmanın temel çıkış noktasını oluşturmaktadır. Bu kapsamda, Türkiye otomotiv sektörü temel alınarak yeşil tedarik zinciri yönetimi ana başlığı altında kapalı döngü tedarik zinciri ağ tasarımı için bir karma tamsayılı doğrusal karar modeli önerilmiş ve farklı yöntemlerle çözüm aranmıştır. Bu alanda daha önce yapılmış olan çalışmalara ve kullanılan yaklaşımlara ilişkin kapsamlı bir literatür araştırmasının ardından, ağ tasarım problemlerinde ele alınan ürünlerin, ürün ağaç yapılarının modele yansıtılırken doğru bir şekilde aktarılamadığı ve katsayıların doğru hesaplanamaması sonucunda ortaya çıkan sayısal hataların da modelin güvenilirliğini zedelediği tespit edilmiştir. Bu amaçla kapalı döngü tedarik zinciri içerisinde hareket eden tüm parça veya ürünlerin tonaj olarak ele alındığı ve aynı anda sistem içerisinde hem ürün bazlı, hem de parça bazlı akışları sağlayacak yeni kısıtlar önerilmiştir. Böylelikle üründen parçaya, parçadan ürüne geçişler kolaylıkla sağlanabilmekte ve gerçek hayat problemleri geliştirilen modele kolaylıkla uyarlanabilmektedir. Çözüm yaklaşımlarının seçiminde de ele alınan modelin gerçek hayat probleminden yola çıkılarak tedarik zincirinde yer alan paydaşların memnuniyet oranlarının ve tutumlarının sonuçlar üzerine etkisini gözlemlemek amacıyla bulanık/etkileşimli mantık ile çözüm aranmıştır. Son olarak da geliştirilen kapalı döngü tedarik zinciri ağ tasarım probleminin NP zor olması nedeniyle çözümü için Genetik Algoritma tabanlı melez bir çözüm yaklaşımı geliştirilmiştir. Önerilen tüm bu yaklaşımlar rassal olarak türetilen test problemleri üzerinde farklı senaryolar geliştirilerek, C yazılım dili ve GAMS CPLEX paket programı yardııyla çözülmüş, elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır.

Abstract:
In this study, a mixed integer linear decision model based on Turkey automotive sector for closed loop network design under the title of green supply chain method is proposed and suitable results are investigated. After a comprehensive literature review which includes previous studies and used approaches on this field, it is determined that network design problems are not transferred correctly to the studies while developed a bill of material structures of products in reflecting to the model. For this purpose, a new constraint which provides both product basis and piece basis flows simultaneously inside the system is proposed. Also, each pieces and products which move inside the closed loop supply chain are considered as tonnage in this new constraint. Thus, transfers from product to piece and piece to product can be provided easily and real life problems can be adapted to the new developed model easily. A solution using fuzzy/interactive logic is searched to obtain the effects of satisfaction rates and attitudes of shareholders in the supply chain based on real life problems of the model which is also used as selecting the solution approaches. Finally, because the problem is NP difficult, a hybrid method is developed which provides short time solution of the model by proposing the hybrid solution approach based on Genetic Algorithm to solve the problem. All these proposed approaches are analyzed using C software language and with GAMS packet program with the help of numerical examples, and obtained data are commented over different scenario analyses.