Tarım ürünleri için zaman pencereli dinamik planlama tabanlı tarla kümeleme ve hasat optimizasyonu
Dynamic planning based field clustering and harvest optimization with time window for agricultural products
Yazar: MESUT SAMASTI
Danışman: DOÇ. DR. TARIK KÜÇÜKDENİZ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Dinamik optimizasyon = Dynamic optimization

Özet:
Bu çalışma ile bozulabilir tarım ürünlerinin hasat sürecindeki lojistik maliyetleri ile birlikte ürünlerin zamana bağlı değişken ekonomik değeri ve hava durumuna bağlı değişkenlik gösteren operasyonel maliyetlerini dikkate alarak sistem karını maksimize eden bir optimizasyon modelinin oluşturulması amaçlanmıştır.  Geliştirilen model iki aşamalı olarak kurgulanmıştır. İlk aşamada Ağırlıklı Bulanık C-Ortalamalar (WFCM) ile ekim yapılan tarlaların kümelenmesi yapılmış ve her kümenin merkezine bir fabrika konumlandırılmıştır. İkinci aşamada ise tamsayılı doğrusal programlama yöntemiyle her tarla için hava durumuna bağlı olarak hasat planlaması optimize edilmeye çalışılmıştır. Geliştirilen model Türkiye genelinde farklı konumda yer alan 16 şeker fabrikası ve bu fabrikalara yıllık 6,7M ton pancar üretimi yapan 1.637 tarlanın yer aldığı sistemde test edilmiştir. Gerçek sistem üzerinde yapılan uygulamada hava durumu verisi olarak Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden temin edilen veriler kullanılmıştır. Uygulamada gerçek verilerin kullanıldığı modelde önerilen durum ile mevcut durumun karşılaştırılması yapılmış ve optimizasyon çalışmalarında hava durumu dikkate alınarak yapılan hesaplamalarda sistemin karlılık seviyesinin arttığı görülmüştür. Bu çalışma, bozulabilir gıda ürünlerine yönelik kümeleme analizi ile birlikte hasat sürecine ait optimizasyon çalışmalarında hava durumunu da dikkate alan özgün bir yaklaşım sunmaktadır.

Abstract:
In this study, the goal is to develop an optimization model that maximizes system profit by accounting for logistics costs associated with the harvesting of perishable agricultural products, as well as the products' time-dependent economic value and the operational costs that change with the weather. The created model was built in two steps. A factory was placed in the middle of each cluster of fields that had been planted using Weighted Fuzzy C-Means (W-FCM) in the initial stage. In the second stage, integer linear programming was used to try and optimize harvest planning for each field in accordance with the weather. The created model has been put to the test in a system that consists of 16 sugar mills spread out across Turkey and 1,637 fields that produce 6.7M tons of beet annually for these facilities. The General Directorate of Meteorology provided the weather data for the application that was built on a real system. The profitability level of the system increased in the calculations done by taking the weather conditions into account in the optimization studies, it was observed when the projected situation in the model using real data and the existing situation were compared. The optimization studies of the harvesting process and the clustering study for perishable food products in this work take a novel approach by taking the weather into account.