Kan tedarik zinciri ağ tasarımı ve süreç yönetiminde çok aşamalı stokastik programlama modelleri ve çözüm yaklaşımı
Multi-stage stochastic programming models and solution approach for blood supply chain network design and management
Yazar: GÜL İMAMOĞLU
Danışman: PROF. DR. Y. İLKER TOPÇU ; PROF. DR. NEZİR AYDIN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Kan ve kan ürünleri ameliyatlar, kan bozukluğu tedavileri, kanser tedavileri ve şiddetli kan kaybı durumları da dâhil olmak üzere neredeyse tüm sağlık hizmetleri için gereklidir. Hem artan yaşlı nüfus hem de tıp teknolojilerindeki ilerlemelerle birlikte yeni tedavilerde kandan yararlanma olanaklarının genişlemesi nedeniyle kana olan talep giderek artmaktadır. Ancak bağış sayısı aynı oranda bir artış eğiliminde değildir. Bu faktörler göz önünde bulundurulduğunda, gelecekte kan ihtiyacının daha kritik bir hal alacağı açıktır.
Kan, yalnızca gönüllü bağışçılardan elde edilebilen hayati bir üründür ve sınırlı bir ömrü olduğu için kıt bir kaynak olarak tanımlanmaktadır. Uygun kan ürününün temin edilememesi, can kaybı gibi geri dönüşü olmayan hasarlara neden olabileceğinden, kan ihtiyacının karşılanması için büyük çabalara ve masraflara katlanılmaktadır.  Ancak kan yönetimi kolay olan sıradan bir ürün değildir. Bağıştan sonra kan çabuk bozulabilir bir hale gelir ve saklanmasında birçok kısıtlama vardır. Aynı zamanda, kan gönüllü bağışçılar tarafından sağlandığından, kan bağışı miktarı önceden bilinemez. Benzer bir şekilde kan talebi de doğası gereği belirsizlik içermektedir. Ayrıca, farklı kan grupları, farklı kan ürünleri ve farklı kan ürünleri için farklı raf ömürleri vardır. Tüm bunlar düşünüldüğünde kan arzı ve talebinin eşleştirilmesi zorlu bir süreç haline gelmektedir.
Kan Tedarik Zinciri (KTZ), gönüllü bağışçılardan kanın alınmasıyla başlayıp kan ürününün hastaya transfüzyonuyla sona eren tüm süreci kapsamaktadır. Kan ürünlerinin doğru zamanda, doğru yerde ve güvenli bir şekilde bulunması, etkili bir KTZ oluşturulmasına bağlıdır. KTZ, yer seçimi, atama, üretim, taşıma, stok ve ağ tasarımı gibi birçok problem barındıran kapsamlı bir konudur. Bu süreçlerin planlanması içerdiği belirsizlik sebebiyle oldukça zorludur. Özellikle kan talebinin ve bağışının belirsiz olması bu süreçlerin stokastik bir ortamda modellenmesini gerekli kılmaktadır. Dahası belirsizlik içeren durumların birden çok kez gerçekleşiyor olması, gerçekçi bir model kurulabilmesinin ancak çok aşamalı stokastik programlama ile sağlanabileceğini göstermektedir.
 KTZ en temel haliyle dört aşamadan oluşmaktadır. Bunlar toplama aşaması, üretim aşaması stok aşaması ve dağıtım aşamasıdır. Fakat KTZ'nin karmaşıklığı ve barındırdığı içsel etkileşimler göz önüne alındığında, alt bölümler halinde değil bir bütün olarak ele alınması gerekmektedir. Ancak bu şekilde sistemin etkin etkili bir şekilde yönetilmesi sağlanabilecektir.
Bu tez çalışmasının ilk bölümünde KTZ ağ tasarımına yönelik çok amaçlı, çok aşamalı, senaryo tabanlı stokastik programlama modeli oluşturulmuştur. Bu modelde KTZ literatüründe ilk kez elektif durumlarda ertelenebilecek kan talebi dikkate alınmış ve modelin amaçlarından biri bu miktarın en küçüklenmesi olarak belirlenmiştir. Bu modelin diğer amaçları ise maliyet en küçüklenmesi ve servis seviyesi en büyüklenmesi olarak belirlenmiştir. Modele kalıcı ve mobil tesisler için yer seçimi, atama, üretim, stok ve taşıma gibi ağ tasarımının içerdiği birçok karar dâhil edilmiştir. Modelde belirsizlik içeren talep ve bağışçı miktarları için gerçek verilere dayalı senaryolar oluşturulmuşken, ertelenebilecek en fazla kan ürünü oranı için hipotetik veriler kullanılmıştır. Kurulan modelin büyük kapsamı ve çok aşamalı olması sebebiyle içerdiği senaryo sayısının fazlalığı dolayısıyla makul sürelerde en iyi çözümlerin elde edilememesi alternatif çözüm yaklaşımlarının kullanılmasına sebep olmuştur. Bu amaçla senaryo azaltma yöntemlerinden Örneklem Ortalama Yaklaşımı (SAA: Sample Average Approximation) kullanılarak makul süreler içerisinde yaklaşık çözümler elde edilmiştir. Modelde birden çok ve birbirleriyle çelişen amaçlar bulunması sebebiyle tek bir çözüm yerine birbirlerine baskın olmayan pareto optimal kümesi aranmıştır. Bu amaçla Artırılmış Epsilon Kısıt Yöntemi 2 (AUGMECON2: Augmented Epsilon Constraint Method 2) kullanılarak pareto optimal çözüm kümesi elde edilmiştir.
Çalışmanın ikinci bölümünde, tamamı gerçek verilerden oluşan KTZ süreç yönetimine yönelik bir model kurulmuştur. Bu modelde yer seçimi kararları sadece MKAB için yapılırken geri kalan atama, üretim, stok ve taşıma gibi tüm kararlar ele alınmış, KTZ yine bir bütün olarak incelenmiştir. Bu modelde ertelenebilen en fazla kan ürünü oranlarına dair geçmiş veriler elde edilemediği için bu parametre belirli olarak kullanılmıştır. Modelin test edilmesi 2021 yılı Trabzon iline ait gerçek verilere dayalı bir vaka çalışmasıyla gerçekleştirilmiştir. Senaryoların üretilmesinde dâhili örnekleme tekniklerinden Wasserstein Uzaklığı Sezgiseli kullanmıştır. SAA ve AUGMECON2 tekniklerinin bir arada kullanılması ile modelin çözüm kümesi elde edilmiştir.
Tez çalışmasının üçüncü bölümünde ise MKAB yer seçimi için Küresel Bulanık (KB) sayıların kullanıldığı yeni bir hibrit Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) metodolojisi önerilmiştir. Önceki çalışmalardan farklı olarak MKAB yer seçimi problemi mevcut literatürde ilk kez ÇKKV problemi olarak ele alınmıştır. Böylelikle, MKAB yer seçiminde potansiyel bağışçı sayısı dışında, hiyerarşik bir yapıda yeni değerlendirme kriterleri literatüre tanıtılmıştır. Ayrıca MKAB'lerin dirençli KTZ'deki önemi literatürde ilk kez irdelenmiştir. Önerilen metodolojide alternatiflerin değerlendirilmesinde kullanılan KB - COmplex PRoportional ASsessment (COPRAS) yöntemi ilk kez KB-Analitik Hiyerarşi Süreci yöntemiyle entegre edilmiştir. Bu metodolojinin sağladığı bir diğer katkı ise KB-AHP ile elde edilen kriter ağılıklarının durulaştırılmadan KB-COPRAS'ta kullanılması ile hesaplamaların olabildiğince bulanık ortamda sürdürülmesinin sağlanması olmuştur. Bu sayede durulaştırmadan kaynaklanan bilgi kaybı mümkün olduğunca ertelenmiş ve azaltılmış olur.
KTZ yönetiminin karmaşıklığı ve içerdiği birçok karar problemi araştırmacıları bu alana çekmektedir. Gözde bir çalışma alanı olan KTZ literatüründe, farklı kan ürünlerinin, farklı kan gruplarının ve kan ürünlerinin ömürlerinin dikkate alındığı ilk çok aşamalı stokastik programlama modeli bu çalışma ile sunulmuştur. Ayrıca KTZ literatüründe ilk kez ertelenebilen kan ürünleri dikkate alınmış ve bir amaç fonksiyonu olarak modele dahil edilmiştir. Çalışmanın sağladığı bir diğer yenilik KTZ literatüründe ilk kez gerçek veriler kullanılarak dâhili örnekleme yapılması olmuştur. Bu sayede üretilen senaryoların gerçekliği temsil gücünü ölçme ve istenilen seviyeye çıkarma imkanı bulunmuştur. Özellikle birden fazla belirsiz parametre içeren stokastik modellerde sürekli dağılımın kesikli bir yaklaşımını oluşturarak senaryoların üretilmesi halinde oluşacak çok yüksek senaryo sayısı bu şekilde gerçek durumu temsil gücü azalmadan daha az sayıda senaryo ile elde edilebilmiştir. Bu tez çalışmasının sağladığı bir diğer katkı ise literatürde ilk kez MKAB'ler için ÇKKV ortamında yer seçimi yapılması olmuştur. Böylelikle MKAB yer seçiminde etkili olan kriterler saptanmış ve literatüre tanıtılmıştır.

Abstract:
Blood and blood products are essential for almost all healthcare services, including surgeries, treatments for blood disorders, cancer treatments, and severe cases of blood loss. The blood demand increases day by day through the growing elderly population and increased use of blood for newly developed treatments. However, the growth in the number of donations does not parallel at the same pace. Taking these factors into account, it is clear that the demand for blood will become more crucial in the upcoming years.
Blood is a vital product that can only be obtained from voluntary donors and has a limited lifespan; therefore, blood is defined as a scarce resource. Failing to provide the required blood product can result in irreversible damage, such as loss of life. For this reason, governments and the directors of the Red Crescent allocate significant efforts and resources to meet the need for blood. However, managing blood is not a straightforward task. After donation, blood becomes perishable and there are numerous restrictions regarding its storage. Since blood is provided by voluntary donors, the quantity of blood donations cannot be known in advance. Besides, the demand for blood inherently involves uncertainty. Additionally, there are different blood groups, various blood products, and distinct shelf lives for each blood product. All together makes a challenging task to match demand and supply for blood. 
The Blood Supply Chain (BSC) encompasses the entire process, starting with the collection of blood from volunteer donors and ending with the transfusion of the blood product to the patient. Ensuring the availability of blood products at the right time, in the right place, and safely depends on the establishment of an effective BSC. The BSC is a comprehensive subject that involves various decision problems, including location, allocation, production, transportation, inventory, and network design. Planning these processes in BSC is challenging due to the inherent uncertainty. In particular, the uncertainty of blood demand and donation makes it necessary to model these processes in a stochastic environment. In addition, the realization of these uncertain parameters multiple times emphasizes the necessity of employing multi-stage stochastic programming for constructing a realistic model.
In its most basic form, the BSC consists of four stages. These are collection, the production, inventory and the distribution. However, given the complexity of the BSC and the interactions between its stages, rather than analysing stages separately, the BSC needs to be treated as a whole to effectively and efficiently manage the system.
In the first part of this thesis, a multi-objective, multi-stage, scenario-based stochastic programming model for BSC network design is developed. For the first time in BSC literature, the model incorporates the consideration of blood demand that can be postponed in elective situations and this aspect is utilized as one of the objective functions. The other two objectives of the model are minimization of cost and maximization of service level. Many decisions involved in network design are included in the model, such as location selection for permanent and mobile facilities, assignment, production, inventory, and transportation. In the application of the proposed model, the real data of the Eastern Black Sea Regional Blood Center for 2021, obtained from the Turkish Red Crescent General Directorate of Blood Services, are used. In the scenario generation phase, uncertain parameters of demand and donor quantities are generated from discrete approximations of continuous distributions obtained from historical data. However, due to a lack of access to real data for the maximum proportion of blood products that can be postponed, hypothetical scenarios are created. Given the broad scope of the model along with the excessive number of scenarios that come from the multi-stage structure, it is practically impossible to solve the model within a reasonable time. For this purpose, the Sample Average Approximation (SAA), one of the most effective scenario reduction methods, is utilized to obtain approximate solutions within reasonable time frames. As the model contains multiple and conflicting objectives, instead of finding a single solution, the non-dominated set of pareto optimal solutions is sought. For this purpose, Augmented Epsilon Constraint Method 2 (AUGMECON2) is used to obtain a set of Pareto optimal solutions.
In the second part of the study, a novel model for BSC management that relies on real data is established. In this model, location selection decisions are made only for bloodmobiles, while all other decisions such as allocation, production, inventory and transportation are handled. Again in this model, BSC is examined as a whole. In this model, since historical data on the maximum blood product rates that can be postponed can not be obtained, this parameter is employed as a deterministic parameter. In order to test the model, a case study based on real data from Trabzon province in 2021 is conducted. For scenario generation, an internal sampling method, namely the Wasserstein Distance Heuristic, is employed. In this way, the reality representation power of the generated scenarios is increased. To reduce the runtime for the model solution, the SAA method is employed. The multi-objectivity of the proposed model is addressed by using AUGMECON2 once again. The results obtained by solving the models show that satisfactory service levels are achieved. Nevertheless, rare instances of out-of-stock situations are observed, particularly for the RH (-) blood groups. Therefore, more in-depth studies are needed for RH (-) blood groups in the Eastern Black Sea Region.
In the third part of the thesis, a novel hybrid Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methodology that benefited from Spherical Fuzzy (SF) numbers is proposed for the location selection of a bloodmobile. Unlike previous studies, the bloodmobile location selection problem is considered as an MCDM problem for the first time in the existing literature. Thus, apart from the number of potential donors, new evaluation criteria have been introduced to the literature in a hierarchical structure. In addition, the importance of bloodmobiles in resilience BSC is addressed for the first time in the literature. In the proposed methodology, the KB - COmplex PRoportional ASsessment (COPRAS) method is used in the evaluation of alternatives enhanced with the KB-Analytic Hierarchy Process method for the first time. Another contribution of this methodology is that the criterion weights obtained with the KB-AHP are used in KB-COPRAS without defuzzification. By this means, it is ensured that the calculations are carried out in a fuzzy environment as much as possible. So, the loss of information resulting from the defuzzification is postponed and reduced as much as possible. The employed validation analysis clears the effectiveness of the proposed model.
The complexity of BSC management and the many decision problems it contains have attracted researchers to this field. This study presents the first multi-stage stochastic programming model that takes into account different blood products, different blood groups, and the lifetime of blood products. In addition, for the first time in the BSC literature, deferrable blood products are taken into account and are utilized in the model as an objective function. Another novelty of the study is that, for the first time in BSC literature, real data is utilized for internal sampling. This enables the measurement of the representativeness of the generated scenarios in comparison to real cases, allowing adjustments to achieve the desired level of representativeness in stochastic models. Especially in stochastic models with more than one uncertain parameter, creating a discrete approximation of a continuous distribution for scenario generation leads to a very high number of scenarios. By using the Wasserstein Distance Heuristic, it is ensured that the representativeness of the real situation is not reduced by using fewer scenarios. Another contribution of this thesis is that for the first time in the literature, location selection for bloodmobiles is carried out in an MCDM environment. Thus, the criteria that are effective in the location selection of bloodmobiles are determined and introduced to the literature.