Yöneylem araştırması ve istatistiğe dayalı çevresel faktörleri dikkate alan bir üretim dağıtım modeli geliştirilmesi
Development of an operations research and statistics basedproduction-distribution model that takes into account environmental factors
Yazar: İHSAN YILDIZ
Danışman: PROF. DR. SADIK ÇÖKELEZ
Süleyman Demirel Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Ekonometri = Econometrics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Dağıtım = Distribution ; Dağıtım modelleri = Distribution models ; Doğrusal programlama = Linear programming ; Yöneylem araştırması = Operations research ; Çevre = Environment ; Üretim = Production ; Üretim planlaması = Production planning ; İstatistik = Statistics ; İstatistiksel modeller = Statistical models ; İstatistiksel teknikler = Statistical techniques

Özet:
Teknoloji ve işletmelerin yönetim yaklaşımındaki son gelişmeler doğrultusunda,
karlılık ve lojistik maliyetlerinin yanı sıra çevresel normlar, atık madde yönetimi ve geri
dönüşüm hususları üretim yönetiminde önemli kriterler halini almıştır.
Bu çalışma üretim, dağıtım ve çevresel hususları bütünleştiren bir doğrusal
programlama modeli tasarlayarak üretim-dağıtım işlemlerinde karları artırma, lojistik
maliyetleri ve çevre kirliliğini azaltmayı hedeflemektedir
Farklı boyutsal birimli farklı amaçları tek bir amaç fonksiyonunda toplamak için
amaç fonksiyonu katsayıları standardize edilmiş indekslere dönüştürülmüş ve boyutsal
birimler yok edilmiştir. Karlar, ulaştırma maliyetleri, hava kirliliği, su kirliliği ve geri
dönüşüm ile ilgili indeksler bunlara karşılık gelen karar değişkenleri ile çarpılarak ve
çarpımlar toplanarak bir maksimizasyon amaç fonksiyonu geliştirilmiştir. Açılımı
yapılan model örneğinde sanal bir işletmeye ait olduğu varsayılan yapay veriler
kullanılmıştır. Amaç fonksiyonundaki bazı katsayıların istatistiksel regrasyonla yapay
verilere dayanarak hesaplanışı gösterilmiştir.
Bu çalışmada geliştirilen doğrusal programlama modeli amaç fonksiyonunu
takiben kapasite, talep, kaynak, hava ve su kirliliği kısıtlarından oluşmaktadır.
Modelin açılmış hali LINDO yazılımıyla çözümlenmiş ve hava kirliliği ve su kirliliği
azaltım hedeflerini sağlayan optimal üretim ve dağıtım miktarları belirlenmiştir.
Optimal çözümü duyarlılık analizi ve istatistiki yorumları da içeren açıklamalar takip
etmektedir.

Abstract:
In addition to the profitability and logistics costs, the environmental norms,
waste material management, and recycling issues have become important criteria in
production management in light of the recent developments in technology and
administrative approach of corporations.
This study aims at increasing the profits, reducing the logistic costs and
environmental pollution in production-distribution operations by designing a linear
programming model that integrates production, distribution and environmental issues.
In order to bring together different objectives in different dimensional units into
a single objective function, the objective function coefficients have been converted to
standardized indices and dimensional units have been eliminated. A maximization
objective function has been developed by multiplying the indices associated with
profits, transportation costs, air pollution, water pollution and recycling by the
corresponding decision variables and summing those multiplications. In the expanded
model example, artificial data assumed to belong to a fictitious firm have been used.
The computation of some objective function coefficients has been shown by statistical
regression based on artificial data.
The linear programming model developed in this study consists of an objective
function followed by capacity, demand, resource, air and water pollution constraints. .
The expanded model has been solved by using LINDO software and the optimal
production and distribution quantities that satisfy the air and water pollution reduction
goals have been determined. The optimal solution is followed by sensitivity analysis
and explanations including statistical inferences.