gıda sektöründe dayanıklı ve bozulabilir ürünler için bütünleşik

GIDA SEKTÖRÜNDE DAYANIKLI VE BOZULABİLİR
ÜRÜNLER İÇİN BÜTÜNLEŞİK TEDARİK ZİNCİRİ AĞI TASARIMI
VE BİR UYGULAMA
Tuğba Nur DEMİROL
YÜKSEK LİSANS TEZİ
ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ
GAZİ ÜNİVERSİTESİ
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
EKİM 2010
ANKARA
Tuğba Nur DEMİROL tarafından hazırlanan “GIDA SEKTÖRÜNDE DAYANIKLI
VE BOZULABİLİR ÜRÜNLER İÇİN BÜTÜNLEŞİK TEDARİK ZİNCİRİ AĞI
TASARIMI VE BİR UYGULAMA” adlı bu tezin Yüksek Lisans tezi olarak uygun
olduğunu onaylarım.
Prof. Dr. Fulya ALTIPARMAK
Tez Danışmanı, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı
Bu çalışma, jürimiz tarafından oy birliği ile Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalında
Yüksek Lisans tezi olarak kabul edilmiştir.
Prof. Dr. Ertan GÜNER
……………………………….
Endüstri Müh. Anabilim Dalı, Gazi Üniversitesi
Prof. Dr. Fulya ALTIPARMAK
……………………………….
Endüstri Müh. Anabilim Dalı, Gazi Üniversitesi
Doç. Dr. Ergün ERASLAN
……………………………….
Endüstri Müh. Anabilim Dalı, Başkent Üniversitesi
Tarih : 07/ 10/ 2010
Bu tez ile G.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Yönetim Kurulu Yüksek Lisans derecesini
onamıştır.
Prof. Dr. Bilal TOKLU
Fen Bilimleri Enstitüsü Müdürü
……………………………….
TEZ BİLDİRİMİ
Tez içindeki bütün bilgilerin etik davranış ve akademik kurallar çerçevesinde elde
edilerek sunulduğunu, ayrıca tez yazım kurallarına uygun olarak hazırlanan bu
çalışmada bana ait olmayan her türlü ifade ve bilginin kaynağına eksiksiz atıf
yapıldığını bildiririm.
Tuğba Nur DEMİROL
iv
GIDA SEKTÖRÜNDE DAYANIKLI VE BOZULABİLİR ÜRÜNLER İÇİN
BÜTÜNLEŞİK TEDARİK ZİNCİRİ AĞI TASARIMI VE BİR UYGULAMA
(Yüksek Lisans Tezi)
Tuğba Nur DEMİROL
GAZİ ÜNİVERSİTESİ
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
Ekim 2010
ÖZET
Günümüzde müşteri memnuniyetine gereken önemi vermek, hizmet veya mal
üretimi için temin ve teslim süresini azaltmak, stok veya yok satma gibi
maliyetlerini azaltmak ve verimliliği arttırmak isteyen işletmeler tedarik zinciri
ve lojistik yönetiminde belirli stratejiler geliştirmelidirler. Mevcut tedarik
zinciri yönetiminden gerekli ve yeterli verimi alabilmek için ilk aşamadan nihai
kullanıcıya kadar olan tedarik zinciri ağının en uygun platformda tasarlanması
gerekmektedir. Bu çalışmada, gıda sektöründe süt ve süt ürünleri üreten bir
işletmede bir tedarik zinciri ağı tasarlamak amacıyla tek ve çok amaçlı karma
tamsayılı doğrusal programlama modelleri geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller,
farklı durumlar altında çözülerek alternatif tasarımlar elde edilmiştir.
Bilim Kodu
:
Anahtar Kelimeler :
Sayfa Adedi
Tez Yöneticisi
:
:
906
Çok amaçlı model, dağıtım ağı, doğrusal
programlama
50
Prof. Dr. Fulya Altıparmak
v
AN INTEGRATED SUPPLY CHAIN NETWORK FOR DURABLE AND
PERISHABLE PRODUCTS IN FOOD SECTOR AND AN APPLICATION
(M.Sc. Thesis)
Tuğba Nur DEMİROL
GAZİ UNIVERSITY
INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
October 2010
ABSTRACT
Nowadays, the firms, who wants to satisfy customer requirements, obtain
minimum lead times to provide product or service, decrease costs like storage
or backorder and gain the efficiency at their outputs, should develop certain
strategies at supply chain and logistics management. In order to obtain required
and enough efficiency from current supply chain management, supply chain
network should be designed. In this thesses, a single- objective and multiobjective mixed integer programming models are developed for a company
which produces milk and milk products. Alternative designs are obtained by
solving the developed models under different scenarios.
Science Code
Key Words
Page Number
Adviser
: 906
: Multiobjective model, Distribution network ,
Linear programming
: 50
: Prof. Dr. Fulya Altıparmak
vi
TEŞEKKÜR
Tez çalışması boyunca yardım ve katkılarıyla beni yönlendiren değerli Hocam Prof.
Dr. Fulya ALTIPARMAK ’a teşekkür ederim. Manevi ve teknik desteklerini benden
esirgemeyen Hocam Arş. Gör. İsmail Karaoğlan’a; destek ve hoşgörüsü ile her
zaman yanımda olan sevgili eşim Mustafa DEMİROL’ a ve değerli aileme teşekkürü
bir borç bilirim.
vii
İÇİNDEKİLER
Sayfa
ÖZET .......................................................................................................................... iv
ABSTRACT................................................................................................................. v
TEŞEKKÜR................................................................................................................ vi
4B
İÇİNDEKİLER .......................................................................................................... vii
6B
ÇİZELGELERİN LİSTESİ........................................................................................ ix
ŞEKİLLERİN LİSTESİ .............................................................................................. x
SİMGELER VE KISALTMALAR............................................................................. xi
1. GİRİŞ ....................................................................................................................... 1
2. TEDARİK ZİNCİRİ VE SOĞUK ZİNCİR ............................................................ 4
2.1. Tedarik Zinciri ve Tedarik Zinciri Yönetimi .................................................... 4
2.2. Soğuk Zincir ve Soğuk Zincir Yönetimi........................................................... 7
3. LİTERATÜR ARAŞTIRMASI ............................................................................. 11
3.1. Çok Amaçlı Dağıtım Ağı Planlama Modelleri .............................................. 11
3.2. Çabuk Bozulabilir Ürünlerin Dağıtım Ağı Planlama Modelleri . .................. 16
4. SÜT VE SÜT ÜRÜNLERİ ÜRETEN BİR İŞLETMENİN TEDARİK
ZİNCİRİ AĞININ TASARIMI ............................................................................. 19
4.1. İşletme Hakkında Bilgi ................................................................................... 19
4.2. İşletmenin Mevcut Dağıtım Ağı ve Problem Tanımı...................................... 20
4.3. Tedarik Zinciri için Tek Amaçlı Matematiksel Model ................................... 23
4.3.1. Matematiksel modelin çözümü ............................................................. 25
4.4. Çok Amaçlı Matematiksel Modelin Oluşturulması ........................................ 30
4.4.1. Çok amaçlı matematiksel model için senaryo oluşturulması................ 33
4.4.2. Çok amaçlı matematiksel modelin çözümü .......................................... 34
viii
5. SONUÇ VE ÖNERİLER ....................................................................................... 44
KAYNAKLAR .......................................................................................................... 47
ÖZGEÇMİŞ ............................................................................................................... 50
ix
ÇİZELGELERİN LİSTESİ
5B
Çizelge
Sayfa
Çizelge 3.1 İncelenen çok amaçlı dağıtım ağı planlama çalışmalarının
sınıflandırılması ..................................................................................... 15
Çizelge 3.2. İncelenen çabuk bozulabilir ürünlerin dağıtım ağı planlama
çalışmalarının sınıflandırılması............................................................. 18
Çizelge 4.1. Mevcut ve aday bölge depo yerleri....................................................... 26
Çizelge 4.2. Senaryo 1 ve Senaryo 2’ nin çözümlerinin karşılaştırılması ................ 27
Çizelge 4.3. Aynı bölgelere soğuk ve normal depoların kurulma şartının
kaldırıldığı durumda senaryoların karşılaştırılması .............................. 29
Çizelge 4.4. Senaryoların en düşük maliyet ve en yüksek servis düzeyi için
çözümleri ............................................................................................. 35
Çizelge 4.5. Senaryoların değişen λ değerleri için çözümleri................................... 38
Çizelge 4.6. Senaryoların değişen λ değerleri için çözümlerinin en iyi
çözümlere göre % artış ve azalışları .................................................... 40
Çizelge 4.7. Aynı bölgelere soğuk ve normal depoların kurulma şartının
kaldırıldığı durumda senaryoların karşılaştırılması ............................. 42
x
ŞEKİLLERİN LİSTESİ
Şekil
Sayfa
Şekil 2.1. Klasik tedarik zinciri yapısı ...................................................................... 6
Şekil 4.1. İncelenen sistemdeki dayanıklı ve frigo ürün hareketleri ......................... 22
Şekil 4.2. Doğrusal kapsama fonksiyonunun gösterimi............................................ 31
Şekil 4.3. Çok amaçlı Senaryo 1 için pareto- optimal çözümler............................... 41
xi
SİMGELER VE KISALTMALAR
Bu çalışmada kullanılmış bazı simgeler ve kısaltmalar, açıklamaları ile birlikte
aşağıda sunulmuştur.
Simgeler
Açıklama
I
ürünler
P
tesisler
R
depo tipi
S
aday depo bölgeleri
N
müşteriler
Wrs
s bölgesindeki r tipi deponun yıllık kapasitesi
bipsr
i ürününün p tesisinden s bölgesindeki r tipi
depoya birim taşıma maliyeti
Uisrn
i ürününün s bölgesindeki r tipi depodan n
müşterisine birim taşıma maliyeti
G rs
s bölgesinde r tipi deponun kurulum maliyeti
D
n müşterisinin i ürününe talebi
in
Cap pi
p tesisinin i ürünü için kapasitesi
c ip
i ürününün p tesisinde birim üretim maliyeti
X ip
p tesisinde üretilen i ürünü miktarı
t ipsr
p tesisinden s bölgesindeki r tipi depoya taşınan i
ürünü miktarı
d isrn
s bölgesindeki r tipi depodan n müşterisine
taşınan i ürünü miktarı
msn
n bölgesinde yer alan bir müşterinin s bölgesinde
kurulan bir depo tarafından ne düzeyde
kapsandığını gösteren parametre
dsn
n bölgesindeki müşteri ile s depo kurulum
bölgesi arasındaki mesafe
xii
UBs
Kapsama düzeyi için kabul edilebilir taşıma
mesafesinin üst limiti
LBs
Kapsama düzeyi için kabul edilebilir taşıma
mesafesinin alt limiti
Kısaltmalar
Açıklama
TZ
Tedarik Zinciri
TZY
Tedarik Zinciri Yönetimi
TZA
Tedarik Zinciri Ağı
TZAT
Tedarik Zinciri Ağ Tasarımı
SZY
Soğuk Zincir Yönetimi
EBKY
En Büyük Kapsama Yaklaşımı
EBKYP
En Büyük Kapsama Yaklaşım Problemi
KTDP
Karma Tamsayılı Doğrusal Programlama
GA
Genetik Algoritma
ARP
Araç Rotalama Problemi
SD
Servis Düzeyi
TM
Toplam Maliyet
PB
Para Birimi
1
1. GİRİŞ
Günümüzde işletmeler müşterilerine daha düşük maliyet ve yüksek kalitede hizmet ve
ürün sağlamak amacıyla koordineli ve bütünleşik yönetim sistemlerine yönelmektedirler.
Bu sistemlerden birisi olan Tedarik Zinciri Yönetimi (TZY), işletme içi süreçler ve
işletmenin işbirliğinde bulunduğu diğer işletmeler arasında bilgi paylaşımının sağlanarak
kaynakların gereksiz kullanımını ve zaman israfından kaçılmasını hedeflemektedir.
TZY, bir işletmenin tedarik zinciri üyelerinden oluşan bir ağ içinde malzeme, bilgi
ve finansman akışının koordinasyonunu ve bütünleştirilmesini kapsamaktadır.
Küreselleşme eğilimleri, işletmeleri ürünlerini daha maliyet-etkin bir şekilde
üretmeye ve rekabet gücünü artırmaya zorlamaktadır. Bu nedenle artık geleneksel
olarak bir ürünün tümüyle aynı fabrikada üretilmesi fikri, yerini bir kısım
bileşenlerin daha ucuz, daha kaliteli ve buna benzer aranılan kriterlere uygun üretim
yapabilen tedarikçilerden alınması fikrine bırakmıştır.
Tedarik zinciri ağlarının planlanması, stratejik planlamanın uygulandığı ana
alanlardan biridir. Bir stratejik tedarik zinciri ağı planı, verilen bir planlama ufku
boyunca belirli bir ihtiyaçlar setini karşılamak için geliştirilir. İyi bir plan; doğru
malları, doğru miktarda, doğru yerde, doğru zamanda müşteriye sağlamalı ve
işletmenin amaçlarını eniyileyen uygun bir dağıtım ağını tanımlamalıdır. Tedarik
zinciri dağıtım ağı planı, dikkate alınan bir ya da birden fazla amacı eniyilerken
açılacak dağıtım merkezlerinin sayısı, yerleri ve hangi müşterilere hizmet
vereceklerinin belirlenmesinin yanı sıra kullanılacak taşıma yöntemlerinin seçimi
gibi teknik detayları da içermelidir.
Sebzeler, hayvansal besinler, süt ve süt ürünleri gibi çabuk bozulabilir ürünler üretim
ve ulaştırma proseslerinde bakteri, ışık ve hava gibi faktörlere maruz kalmaları
nedeniyle sıklıkla bozulurlar. Bu nedenle bu tür ürünlerin dağıtım ağları diğer normal
ürünlerin dağıtım ağlarından farklı yapıdadır. Soğuk zincir yönetimi (SZY) adı
verilen bu sistem,
çabuk bozulabilir ürünlerin etkin ve verimli akışlarının ve
depolamasının planlama, uygulama ve kontrolü ile müşteri ihtiyaçlarını karşılamak
2
amacıyla bir veya birden çok başlangıç noktasından; üretim, dağıtım ve tüketim
noktalarına ulaştırılması prosesidir. Sıcaklık değişimleri çabuk bozulabilir gıda
ürünlerinde mikroorganizmaların üremesine neden olduğundan ürünlerin fiziksel ve
kimyasal yapılarının bozulmaması ve mikroorganizmaların ürememesi için soğuk
zincirin üretimden tüketime kadar olan tüm aşamalarda kırılmaması gerekmektedir.
Bu nedenle çabuk bozulabilir ürünler sıcaklık kontrollü araçlar ile taşınmakta ve
soğuk hava depolarında muhafaza edilmektedir.
Çoğu eniyileme problemi doğası gereği birden çok ve birbiriyle çelişen amaçlar
içermektedir. Birbirleri ile çelişen amaçlara sahip karar problemleri yapılarından
dolayı zor bir problemdir. Dolayısıyla, çok amaçlı tedarik zinciri ağ tasarımı (TZAT)
işletmeler için zor karar problemlerinden birisidir.
Çok amaçlı karar verme yöntemleri, ölçülebilen ve ölçülemeyen birçok stratejik ve
operasyonel faktörü aynı anda değerlendirme imkanı sağlayan analitik yöntemlerdir.
Karar verme aşamalarında bu yöntemlerin kullanılması yöneticilere alternatifleri
değerlendirmede yardımcı olmakta ve işletme kaynaklarının daha verimli
kullanılmasını sağlamaktadır.
Bu tez kapsamında, Türkiye’ de faaliyet gösteren süt ve süt ürünleri üreten bir
işletmenin ürünlerine olan talep artışlarını karşılamak için mevcut tedarik zinciri
ağının yeniden düzenlenmesi amacıyla bir çalışma yapılmıştır. Bu nedenle, işletme
için hem tek amaçlı hem de çok amaçlı bir karma tamsayılı doğrusal programlama
modeli geliştirilmiştir.
İkinci bölümde tedarik zinciri, tedarik zinciri yönetimi, soğuk zincir yönetimi
kavramları açıklanmış ve bunları oluşturan unsurlar incelenmiştir. Tedarik zinciri ağ
tasarımı, soğuk lojistik uygulamaları, gıda sektöründe soğuk zincirin önemi hakkında
bilgi sunulmuştur.
3
Üçüncü bölümde, çok amaçlı tedarik zinciri ağı tasarımı ve çabuk bozulabilir
ürünlerin dağıtım ağı için özellikle son yıllarda yapılan çalışmalar ve en çok
kullanılan yöntemleri inceleyen detaylı bir literatür araştırması yer almaktadır.
Dördüncü bölümde, yapılan uygulama kapsamında öncelikle Türkiye’ de faaliyet
gösteren süt ve süt ürünleri üretimi yapan işletme hakkında bilgi verilmekte ve
işletmenin mevcut tedarik zinciri dağıtım ağı incelenmektedir. Çalışmanın 1.
kısmında işletmenin amaç ve ihtiyaçlarını dikkate alan bir Karma Tamsayılı
Doğrusal Programlama (KTDP) modeli geliştirilmekte, depo kurulum bölgelerinin
çeşitlendirilmesine göre 2 senaryo ele alınmakta ve senaryoların karşılaştırılması
yapılmaktadır. Çalışmanın ikinci kısmında ise, işletme için en uygun dağıtım
politikası ve depo kurulum kombinasyonlarını elde etmek için çalışmanın 1.
kısmında geliştirilen model, işletmenin amaçları doğrultusunda çok amaçlı olarak
düzenlenmektedir. Çok amaçlı modelin çözümü için amaçların ağırlıklandırıldığı
ve“Doğrusal
Bileşik
Amaç
Fonksiyonu”
olarak
adlandırılan
yaklaşım
kullanılmaktadır. Literatürdeki çalışmalardan farklı olarak bu tez kapsamında
dayanıklı ve bozulabilir ürünler için bütünleşik dağıtım ağı tasarımı dikkate alınmış,
tek ve çok amaçlı KTDP modelleri geliştirilmiştir.
Son bölümde ise, tez kapsamında yapılan çalışma genel olarak değerlendirilerek;
gelecekte yapılacak çalışmalar için önerilerde bulunulmaktadır.
4
2. TEDARİK ZİNCİRİ VE SOĞUK ZİNCİR
Tedarik zinciri, müşteri ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla tedarikçi, üretici, dağıtıcı
ve müşteri arasındaki tüm faaliyetleri ifade eder. Tedarik zinciri yönetimi (TZY) ise,
işletmenin bütün faaliyetlerinin tedarik zinciri üyeleriyle beraber, müşteri isteklerine
göre koordineli bir şekilde yönetilmesidir. Burada önemli olan nokta ise işletmenin
kaynaklarını en etkin şekilde kullanarak, müşteri taleplerine göre ürünü doğru yerde,
doğru zamanda sunmasıdır [1]. Günümüzde globalleşmenin ve teknolojinin
ilerlemesine paralel olarak hazır ve soğutulmuş gıda tüketimi de hızla artmaktadır.
Küresel ölçekte müşteri ihtiyaçlarını karşılamak için üretim, dağıtım ve tüketim
noktalarının bilgi ve hizmete ilişkin bir veya daha fazla merkezinde bozulabilen
gıdaların planlanması, yürütülmesi, kontrol edilmesi, etkili şekilde akışı ve
depolanması süreci de soğuk zincir yönetimi (SZY) olarak tanımlanmaktadır.
Bu bölümde tedarik zinciri, tedarik zinciri yönetimi (TZY) ve TZY içerisinde önemli
bir yere sahip olan soğuk zincir yönetimi (SZY) konusunda temel bilgiler
verilmektedir.
2.1. Tedarik Zinciri ve Tedarik Zinciri Yönetimi
Literatürde tedarik zinciri tanımı farklı yazarlar tarafından farklı şekilde
tanımlanmıştır. Bu tanımlardan bazıları aşağıda verilmektedir.
Kopczak tarafından tedarik zinciri; tedarikçileri, lojistik hizmet sağlayıcılarını,
üreticileri, dağıtıcıları ve perakendecileri içine alan ve bunlar arasında malzeme, ürün
ve bilgi akışı olan üyeler kümesi olarak tanımlanmıştır [2].
Rhanda ve Karen’ a göre ise tedarik zinciri, tedarikçiden son kullanıcı aşamasına
kadar, son ürünün üretimi ve dağıtımı için gereken tüm çabaları kapsamaktadır. Dört
temel süreç – plan, kaynak, üretim, dağıtım – bu çabaları geniş ölçüde
tanımlamaktadır. Bunlar; arz ve talep yönetimi, hammadde ve parça tedarik
5
kaynakları, üretim ve montaj, depolama ve stok miktarı, sipariş giriş ve sipariş
yönetimi, tüm zincirde dağıtım ve müşteriye teslim aşamalarını içermektedir [3].
Genel bir tanım olarak tedarik zinciri, malzemelerin sağlanması, bu malzemelerin ara
ve tamamlanmış ürünlere dönüşümü ve tamamlanmış ürünlerin müşterilere dağıtımı
fonksiyonlarını yerine getiren araç ve dağıtım seçeneklerinin bir şebekesidir [4].
Tedarik zinciri iki temel süreçten oluşmaktadır. Bunlar:
1. Üretim Planlaması ve Stok Kontrol Süreci
2. Dağıtım ve Lojistik Süreci
Üretim Planlaması ve Stok Kontrol Süreci, üretim ve depolama alt süreçlerinden
oluşur. Üretim planlaması, imalat süreci (hammadde çizelgeleme, imalat süreci
tasarım ve çizelgelemesi, elde bulunan malzemenin tasarımı ve kontrolü) girdilerinin
yönetimi ve tasarımının planlamasını ifade eder. Stok kontrolü ise, hammaddeleri,
imalat içi ara stokları ve genellikle nihai ürünler için depolama politikaları ile ilgili
prosedürlerin yönetimini ve tasarımını ifade eder.
Dağıtım
ve
Lojistik
Süreci,
ürünlerin
depolardan
perakendecilere
nasıl
ulaştırılacağını belirler. Bu ürünler perakendecilere direkt ulaştırılabilir veya dağıtım
tesisleri aracılığıyla gönderilebilir. İlgili süreç, stoklama, nakliye ve nihai ürün
teslimatının yönetimini içerir [5].
Tedarik zinciri yönetimi (TZY) Hau tarafından, müşteriler, tedarikçiler, dağıtıcılar ve
üreticilerden oluşan bir ağ içinde malzeme, bilgi ve finansman akışının
koordinasyonu ve bütünleştirilmesi olarak tanımlanmıştır [6].
Tan ve ark. tarafından ise TZY, malzeme ve ürünlerin temel hammadde arzından son
ürün aşamasına kadar bütün işlemlerin (olası iadeler ve yeniden kullanımlar dâhil)
yönetimini kapsayan; işletmelerin tedarikçilerinin süreçlerinden, rekabet avantajlarını
6
destekleyecek teknoloji ve yeteneklerinden nasıl yararlanacağı üzerine odaklanan ve
geleneksel işletme içi faaliyetleri, etkinlik amacı ile ticari ortaklıklar kurarak yayan
bir yönetim felsefesi olarak tanımlanmıştır [7].
Genel bir tanım olarak TZY, işletmenin bütün faaliyetlerinin tedarik zinciri
üyeleriyle beraber, müşteri isteklerine göre koordineli bir şekilde yönetilmesidir.
Burada önemli olan nokta ise işletmenin müşteri taleplerine göre ürünü doğru yerde,
doğru zamanda sunması ve bunu da kaynaklarını en etkin şekilde kullanarak
gerçekleştirmesidir [8].
Şekil 2.1.’ de klasik bir TZY yapısı gösterilmektedir.
Şekil 2.1. Klasik Tedarik Zinciri Yapısı [8]
Günümüzde, bütünleşik tedarik zinciri yönetimi kavramının gelişimine bağlı olarak
işletmeler yeni ürün geliştirme sürecini hızlandırmış, etkin teknoloji kullanımını
iyileştirmiş, pazara yeni ürünler daha hızlı sunulmaya başlanmış, kaynaklara olan
yatırımlar enazlanmıştır. En az maliyetlerle müşteriye hizmet ve üretim çevrim
zamanının azaltılması gibi amaçlara yoğunlaşılmıştır.
Son yıllarda TZY kavramı içerisinde yer alan bir diğer kavram da soğuk zincir
yönetimidir (SZY). SZY çabuk bozulabilen gıdaların bozulmadan, en yüksek
kaliteyle gideceği yere ulaşmasını sağlamak için uygulanan faaliyetler serisinin
yönetimidir.
7
2.2. Soğuk Zincir ve Soğuk Zincir Yönetimi
Global pazarda hazır öğünler ve soğutulmuş gıdaların tüketimi hızla artmaktadır.
Bunun sebepleri arasında;
•
İthalat ve ihracat vergisindeki düşüş (WTO, GATT),
•
Taşıma etkinliğinin sürekli gelişimi (hava yolculuğunun çıkması, yeni
anayolların yapılması, daha hızlı okyanus geçişlerinin sağlanması),
•
İletişim ve bilgi teknolojisinin gelişmesi,
•
Soğuk zincir tekniklerinin gelişmesi gelmektedir.
Teknolojinin ve bilimin gelişmesi ile ortaya çıkan hazır gıdalarla soğukta muhafaza
edilerek tazeliği korunan gıdaların üretimden tüketime uzanan tüm süreçlerde belirli
sıcaklıklarda muhafazaları gerekmektedir. Bunun sağlanmasında önemli bir faktör
soğuk zincir mekanizmasıdır.
Soğuk zincir, belirli özel işleme tabi tutulmuş gıdaların tedarik zincir lojistiğini idare
eden/yöneten fiziksel bir süreçtir. Soğutulmuş ve dondurulmuş gıdaları korumak için
kullanılan ekipmanlar ve süreçler “soğuk zincir” içerisinde yer alır. Soğuk zincirin
bütünlüğü üretim veya işleme noktasından, taşıma aşamalarının her birinde yükleme,
boşaltma, elleçleme ve depolama boyunca korunmalıdır ve evde saklanması veya
tüketim yerlerindeki depolama aşaması da soğuk zincir kapsamında yer almaktadır
[9].
Ulusal Ulaştırma Kamu Araştırma Programı’nın yaptığı tanıma göre soğuk zincir;
gıda maddelerinin üretim noktalarından başlayarak tüketimlerine kadar geçen süre
içinde sahip oldukları doğal nitelikleri korumak amacıyla soğuk ortamda
depolanması, depolardan tüketim merkezlerine soğutmalı araçlarla taşınması,
satılacakları zamana kadar yine soğuk depolarda muhafazası ve satın alındıktan sonra
tüketim alanına kadar evlerde soğuk ortamda koruma aşamalarından oluşan soğuk
uygulamalara verilen isimdir [10]. Bunun yanı sıra Türk Gıda Kodeksi
8
Yönetmeliğinde soğuk zincir; “Soğuk zincir gereksinimi olan gıda maddelerinin
üretiminden tüketimine kadar her aşamada kendi özelliklerini koruyabilmesi için
uygulanması zorunlu olan soğuk muhafaza, soğuk taşıma ve benzeri işlemlerinin
tamamı” olarak tanımlanmaktadır.
Taze et, taze balık, süt ürünleri gibi dayanıklılığı kısa olan çabuk bozulabilen
gıdaların korunmasında “Sıcaklık” çok önemli bir parametredir. Sıcaklık değişimleri,
mikroorganizmaların üremesine neden olarak ürünlerin fiziksel, kimyasal ve
biyolojik yapılarının bozulmasına sebebiyet verir. Bu nedenle mikroorganizmaların
ürememesi ve gıdaların tazeliğinin bozulmaması için soğuk zincirin üretimden
tüketime kadarki tüm aşamada kırılmaması gerekir [11].
Soğuk zincirin kırılmaması için, gıdaların taşınmasında soğuk taşıt araçları
kullanılmaktadır. Soğuk taşıt araçları genellikle dilimizde frigorifik taşıt araçları
olarak yer almaktadır. Gıda maddelerinin üretim yerlerinden tüketim ve pazarlama
yerlerine veya soğuk depolara ve soğuk depolardan yine tüketim ve pazarlama
yerlerine taşınmalarında kullanılmaktadır. Ticari amaçlara göre bu taşıma işlemleri
soğuk veya donmuş esaslar altında olabilmektedir. Frigorifik taşıt araçları olarak
frigorifik treylerler, frigorifik vagon ve konteynırlar ile frigorifik gemi ve uçaklar
kullanılmaktadır [12].
Üretimden tüketime kadar soğuk zincirin bozulmadan gıda maddelerinin
korunmasında bir diğer önemli konu soğuk depolardır. Gıda maddelerinin
muhafazasında soğuk depolar ticari amaçla geliştirilmiştir. Ticari amaçla gıda
maddesi bazı hallerde soğuk, bazı hallerde ise donmuş olarak muhafaza edilir. Soğuk
depolar üretim bölgeleri için, tüketim bölgeleri için, pazarlama bölgeleri için,
terminal istasyon ve liman tipi olmak üzere çeşitli amaçlarla kurulmuşlardır [13].
Küçük ölçekli dükkânlar ile süpermarketler gibi son ürünün satıldığı noktalarda
soğutma cihazlarının düzenli bakımının yapılması, termometrelerin kalibre edilmesi
ve sıcaklıkların kontrol edilmesi soğuk zincirin sağlanmasında önemli bir husustur
[14].
9
Et, sebze, meyve ve süt ürünleri gibi taze gıda ürünlerinin dağıtımı, bu ürünlerin
çabuk bozulabilen yapıları nedeni ile genellikle karmaşık süreçler içermektedir. Bu
süreçler ürünün yakın çevresinden kaynaklanan koşullardan etkilenmektedir. Besinin
tipine
bağlı
olarak,
özel
ısı
uygulamalarıyla
besinlerin
güvenirliliği
sağlanabilmektedir [15]. Dolayısıyla, çabuk bozulabilen ürünlerin müşterilere
bozulmadan ulaştırılmasında soğuk zincir süreçlerinin uygulanmasının insan sağlığı
açısından önemi büyüktür.
Soğuk zincir açısından en kritik unsur hiç şüphesiz ürünlerin özellikleri itibariyle son
tüketiciye kadar olan süreç içerisinde tazeliğini korumasıdır. Üretici işletmeler için
çok önemli olan ve kritik değer taşıyan “son tüketiciye kadar tazeliğin korunması”
olgusu, işletmeleri bu konunun üzerine eğilmelerini gerekli kılmış ve soğuk zincir
kavramı son yıllarda tedarik zinciri kavramının içerisinde bir kavram olmaktan çıkıp
ayrı bir ihtisas dalı haline gelmiştir.
Soğuk Zincir Yönetimi (SZY) ise, küresel ölçekte müşteri ihtiyaçlarını karşılamak
için üretim, dağıtım ve tüketim noktalarının bilgi ve hizmete ilişkin bir veya daha
fazla merkezinde çabuk bozulabilen gıdaların planlanması, yürütülmesi, kontrol
edilmesi, etkili şekilde akışı ve depolanması süreci olarak tanımlanabilir. SZY,
zaman gecikmelerine ve sıcaklıkta meydana gelen düzensizliklere karşı hızlı
reaksiyon vermeyi ve çok dikkatli sıcaklık kontrolleri yapmayı gerektirir. Son
müşteriye ulaşana kadar tedarik zincirinin her aşamasında ürünün kalitesini
muhafaza edebilmek için sıcaklık ve diğer koruma tiplerini kontrol etmek gereklidir.
Sıcaklık özellikle et, süt, balık, donmuş ürünler gibi hassas gıdaların korunmasında
çok önemli bir parametredir. Sıcaklık değişimleri mikroorganizmaların üremesine
neden olduğundan ürünlerin fiziksel, duyusal ve kimyasal yapılarının bozulmaması
ve mikroorganizmaların ürememesi için soğuk zincirin üretimden tüketime kadarki
tüm aşamada kırılmaması gerekir.
10
Soğuk zinciri korumanın avantajları şu şekilde sıralanabilir:
•
Sıcaklık yükselmeleri kısa süreli dahi olsa gıdaların lezzetini ve görüntüsünü
bozabilir
ve
tüketim
süresini
kısaltır.
Soğuk
zincir
ile
sıcaklık
dalgalanmalarının önüne geçilerek ürünler korunmuş olur.
•
Soğuk zincirde muhafaza, bakterilerin çabuk üremesini sınırlar ve gıda
zehirlenmesi riskini azaltır. Böylece işletmeler müşterilerinin güveninin
devamlılığını sağlamış olur.
•
Gıdaların muhafazası ile ilgili yasalara uygun hareket edilmiş olunur.
•
Kırılmamış bir soğuk zincir sayesinde tazeliğini ve besin değerini korumuş
ürünler, işletmelere güven duyulmasını sağlayarak müşteri kaybını önler.
Böylece müşteri servis seviyesi arttırılırken, işletme karı ençoklanır.
Soğuk zincir adı verilen buzdolabında muhafaza işlemi, sadece üretici işletmede
uygulanan değil aynı zamanda dağıtım noktalarında, perakende satış noktalarında ve
tüketicinin de uygulaması ve özen göstermesi gereken bir aşamadır.
11
3. LİTERATÜR ARAŞTIRMASI
Yıllar boyunca literatürdeki çalışmalarda ve uygulamalarda, tedarik zincirinin çeşitli
süreçlerini ayrı ayrı inceleyen çalışmalar yapılmıştır. Fakat özellikle son yıllarda
yapılan çalışmalarda tedarik zinciri performansının, tasarımının ve analizinin bir
bütün olarak ele alındığı görülmektedir. Farklı fonksiyonlara (tedarik, üretim
planlama, stok yönetimi, dağıtım, yer seçimi, vb.) ilişkin kararların tek bir eniyileme
modeli içerisinde dikkate alınması temeline dayanan bu yeni yaklaşım, son yirmi yıl
içinde araştırmacıların büyük ölçüde ilgisini çekmiştir.
Bu tez kapsamında dayanıklı ve çabuk bozulabilir ürünlere sahip olan süt ve süt
ürünleri üreticisi bir işletmenin hem dayanıklı hem de çabuk bozulabilir ürünlerinin
dağıtımını ele alan TZAT problemi için tek ve çok amaçlı çözüm yaklaşımları
geliştirilmiştir.
Tek amaçlı TZAT ile ilgili literatürde çok sayıda çalışma vardır. Bu çalışmalarda
dikkate alınan amaç tesis kurulum, üretim ve taşıma maliyetlerinin enazlanmasıdır.
Bu bölümde, sadece çok amaçlı tedarik zinciri üretim-dağıtım ağı tasarımına ve
çabuk bozulabilir ürünlerin dağıtım ağ tasarımına ilişkin literatürdeki çalışmalar
incelenmektedir.
3.1. Çok Amaçlı Dağıtım Ağı Planlama Modelleri
Selim ve Özkarahan, çok ürünlü, çok aşamalı tedarik zinciri dağıtım ağ tasarımı için
çok
amaçlı
bulanık
karma-tamsayılı
matematiksel
model
geliştirmişlerdir.
Matematiksel modelde dikkate alınan amaçlar: toplam maliyetin enküçüklenmesi ve
servis düzeyinin enbüyüklenmesidir. Modelin çözümü ile dikkate alınan amaçları
eniyileyecek şekilde tedarik zincirinde açılacak tesis ve depoların yerlerinin ve
kapasitelerinin belirlenmesinin yanı sıra tedarikçiden müşteriye kadar olan aşamalar
için ulaştırma planı elde edilmektedir. Modelin uygulanabilirliği üretilen test
problemleri üzerinde incelenmiştir [16].
12
Altıparmak ve diğerleri, çok amaçlı
TZAT problemi için Pareto-optimal sonuçlar
kümesini bulmak amacıyla genetik algoritmalara dayanan yeni bir çözüm yöntemi
Çalışmada ele alınan problem, tedarik zinciri tasarımında toplam
önermişlerdir.
maliyeti enazlamak, müşteri servis seviyesini ve dağıtım merkezleri için kapasite
kullanım dengesini enbüyüklemek gibi birbiri ile çelişen amaçları içeren çok amaçlı
karma tamsayılı doğrusal programlama modeli olarak modellenmiştir. Çalışma
kapsamında, bir gerçek hayat problemi için sunulan GA’ nın etkinliği gösterilmiştir
[17].
Pokharel, tek ürünlü, çok aşamalı TZAT için çok amaçlı doğrusal programlama
modeli geliştirmişlerdir. TZAT’ nda tedarikçi ve depo seçimi için geliştirilen
modelde çok sayıda perakendecinin tahmini talepleri, tedarikçi kapasiteleri,
işletmeler ve üçüncü parti hizmet sağlayıcılar kısıt olarak ele alınmıştır. Çalışmada
ele
alınan
amaçlar
taşıma
maliyetlerinin
en
küçüklenmesi
ve
ulaştırma
güvenilirliklerinin artırılmasıdır [18].
Chen ve diğerleri, tarafından yapılan çalışmada depo yerleri kararı için çok ürünlü,
çok dönemli, çok aşamalı bir TZAT problemi ele alınmıştır. Taleplerdeki belirsizlik
bilinen olasılıklar ile ayrık senaryolarla bulanık olarak modellenmiştir. TZAT
problemi toplam maliyeti enazlamak, yerel teşvikleri arttırmak, toplam ulaştırma
süresini azaltmak gibi birbiri ile çelişen amaçları eniyilemek için çok amaçlı karma
tamsayılı doğrusal programlama modeli olarak modellenmiştir. TZ’ nin tüm
katılımcıları arasında uygun bir çözüm oluşturmak amacıyla 2 fazlı bulanık karar
verme yöntemi sunulmuş, bir sayısal örnek ile belirsiz çok aşamalı TZ’ inde çözüm
üretilmiştir [19].
Sabri ve Beamon, çalışmalarında eşzamanlı stratejik ve operasyonel TZA
planlamasında
kullanılması
için
bir
bütünleşik
çok
amaçlı
TZ
modeli
geliştirmişlerdir. TZA’ nda ele aldıkları amaçlar maliyetin enazlanması, müşteri
servis seviyelerinin enbüyüklenmesi ve hacim veya dağıtım esnekliklerinin
enbüyüklenmesidir. Çalışmada çözüm yöntemi olarak ε- kısıt yöntemi seçilmiş ve
modelin uygulanabilirliği üretilen test problemleri üzerinde incelenmiştir [20].
13
Xu ve diğerleri, tek ürünlü, çok aşamalı, TZAT probleminin rassal bulanık çok
amaçlı karar verme modeli için dal sınıra dayalı genetik algoritma yaklaşımı
sunmuştur. Ulaştırma maliyetleri ve müşteri talepleri rassal bulanık değişkenler
olarak dikkate alınmıştır. Önerilen çok amaçlı karma tamsayılı doğrusal olmayan
programlama modelindeki amaçlar: toplam dağıtım ve kurulum maliyetlerini
enazlama ve müşteri servis seviyesini ençoklamaktır. Sunulan yöntemin etkinliği test
problemleri üzerinde incelenmiştir [21].
Farahani ve Elahipanah, tarafından yapılan çalışmada TZY kapsamında bir tam
zamanında (JIT) dağıtım modeli geliştirilmiştir. Çok aşamalı, çok ürünlü, çok
dönemli bir dağıtım ağı probleminin çözümü için çok amaçlı bir karma tamsayılı
doğrusal programlama modeli sunmuşlardır. Çalışmada ele alınan amaçlar:
maliyetleri enazlamak ve tüm dönemlerdeki ürün yoksatma maliyeti ve stokta tutma
maliyetlerinin toplamını enazlanmasıdır. Dağıtım teslim süresi ve kapasite kısıtları
da çok dönemli, çok ürünlü ve çok kanallı ağda ele alınmıştır [22].
Liang, tek ürünlü, tek aşamalı, bulanık çok amaçlı ulaştırma problemi için bir
etkileşimli çok amaçlı doğrusal programlama modeli geliştirmiştir. Çalışma
kapsamında ele alınan problemde, toplam dağıtım maliyetlerinin ve toplam teslimat
sürelerinin enazlanması amaçlanmıştır. Arz merkezlerinin arz miktarları ve stok
kapasiteleri ile talep noktalarına ilişkin talep tahminleri ve depo kapasitelerinin
bulanık olduğu belirtilmiştir. Önerilen yöntem, karar vericiye, tatmin edici bir çözüm
elde edene kadar bulanık veriler ve ilgili parametreler üzerinde etkileşimli olarak
değişiklikler yapma olanağını da vermektedir. Çalışma kapsamında, bir örnek olay
için uygulanan yöntemin etkinliği gösterilmiştir [23].
Wang ve Liang tarafından yapılan çalışmada, ürün fiyatları, birim üretim maliyetleri,
talep miktarları ve üretim kapasitelerinin bulanık olduğu bir ortamda bütünleşik
üretim planlama probleminin çözümü için yeni bir etkileşimli çok amaçlı doğrusal
programlama modeli geliştirilmiştir. Önerilen model, stok seviyelerini, işgücü
seviyelerini, makine kapasitelerini, depo kapasitelerini ve paranın değerindeki
zamana bağlı değişimleri göz önüne alarak, toplam üretim maliyetini, taşıma ve yok
14
satma
maliyetini
ve
işgücü
seviyesinde
değişiklik
yapma
maliyetini
enküçüklemektedir. Önerilen yöntem, karar vericiye, tatmin edici bir çözüm elde
edene kadar bulanık veriler ve ilgili parametreler üzerinde etkileşimli olarak
değişiklikler yapma olanağını da vermektedir. Çalışmada ayrıca sunulan modeli
diğer bütünleşik üretim planlama modellerinden ayıran temel özelliklerine de yer
verilmiştir [24].
Chen ve Lee, talep miktarlarının ve ürün fiyatlarının belirsiz olduğu çok ürünlü, çok
aşamalı bir tedarik zinciri ağında, ölçülemeyen amaçlara ulaşabilmek için bir
planlama modeli önermişlerdir. Belirsiz talep miktarlarının modellenmesinde, bilinen
olasılıklara sahip farklı senaryolar kullanılmış; satıcıların ve alıcıların ürün fiyatları
ile ilgili birbirine uymayan tercihleri ise bulanık kümeler kullanılarak ifade
edilmiştir. Tedarik zinciri planlama modeli, karma tamsayılı doğrusal olmayan
programlama problemi olarak kurulmuştur. Modelde dikkate alınan amaçlar: Toplam
maliyetin enazlanması, yerel teşviklerin ençoklanması, toplam ulaştırma zamanının
enazlanmasıdır. Modelin çözümünde kullanılmak üzere iki-aşamalı bulanık karar
verme yöntemi sunulmuş ve sayısal bir örnekle açıklanmıştır [25].
Verma ve diğerleri, inceledikleri tek ürünlü, tek aşamalı TZAT’ da amaçları bulanık
olarak ele almışlardır. Önerdikleri bulanık doğrusal olmayan programlama
modelinde amaçlar toplam dağıtım maliyetlerini ve ceza maliyetlerini enazlamaktır.
Çok amaçlı taşıma probleminin çözümünde doğrusal olmayan (hiperbolik ve üssel)
üyelik fonksiyonları kullanmışlardır. Elde edilen sonuçlar, doğrusal üyelik
fonksiyonları kullanılarak elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Sayısal bir örneğe
de yer verilen makalede, bir çok amaçlı olasılıklı taşıma probleminde talep
parametrelerinin gamma rassal değişkenleri olması halinde, deterministik problemin
doğrusal olmayan bir hale dönüşeceği sonucuna varılmıştır. Bu tip problemlerin
çözümünde, doğrusal olmayan üyelik fonksiyonlarının kullanılabileceği belirtilmiştir
[26].
Çizelge 3.1.‘ de çok-amaçlı çalışmalar ve bu çalışmalarda dikkate alınan amaçlar
verilmektedir.
Çizelge 3.1. İncelenen çok amaçlı dağıtım ağı planlama çalışmalarının sınıflandırılması
15
16
3.2. Çabuk Bozulabilir Ürünlerin Dağıtım Ağı Planlama Modelleri
Tarantilis and Kiranoudis, taze süt dağıtımını analiz etmişlerdir. En uygun süt
dağıtım rotalarına karar vermek için problemi ayrışık sabit filo araç rotalama
problemi olarak formüle etmişlerdir. Bu problem çeşitli kapasitelerde araçları içeren
araç rotalama problemidir (ARP). Haftada birçok kez dağıtım planı oluşturmaya izin
verecek şekilde, işletmenin dağıtım ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla bir eşik değerkabul algoritması (threshold acceptance algorithm) geliştirmişlerdir. Çalışmada
toplam mesafeyi enazlamak amaçlı müşteri ve araç kısıtlarına bağlı bir model
oluşturmuştur [27].
Tarantilis and Kiranoudis, Atina şehrindeki bir bölgede taze etlerin dağıtımı
problemini açık çok depolu ARP olarak formüle etmişlerdir. Dikkate alınan amaç
fonksiyonu toplam mesafenin enazlanmasıdır. Eşik değer- kabul algoritmalarına
dayanan yeni bir meta- sezgisel algoritma geliştirmişlerdir [28].
Hsu ve diğerleri, çabuk bozulabilir ürünlerin dağıtım prosesinin rastsallığını ve bir
dağıtım merkezinden dağıtımında eniyi dağıtım rotalarını, yüklemelerini, filo
hareketlerini ve araçların hareket zamanlarını eniyilemek için problemi bir stokastik
zaman pencereli ARP olarak dikkate almışlardır. Çalışmalarında geleneksel zaman
pencereli ARP’ ni çabuk bozulabilir ürün dağıtım özelliklerinde ele alınan trafik
sıkışıklığına bağlı stokastik seyahat hızını, depo ekipmanları ve zaman- penceresi
kısıtlarını, dağıtım prosesinde besinlerin bozulabilirlik özelliklerini içeren son
gelişmeleri ele alarak geliştirmişlerdir. Önerilen modelde ele alınan amaç toplam
maliyetin enazlanmasıdır. Çözüm yöntemi olarak zaman- yönelimli en yakın komşu
sezgiselini uygulamışlardır [29].
Zanoni ve Zavanella, bozulabilir ürünlerin tek bir noktadan alıcıya çok sayıda
bozulabilir ürünün dağıtım problemini toplam stok ve ulaştırma maliyetlerini
enazlamak amacını dikkate almışlardır. Problem için bir karışık tamsayılı doğrusal
programlama modeli geliştirmişler ve çözüm için bilinen sezgisel algoritmalarında
17
değişiklik yaparak yeni bir sezgisel algoritma geliştirmişlerdir. Bir örnek ile
geliştirilen sezgisel yöntemin etkisini ve verimliliğini göstermişlerdir [30].
Osvald ve Stirn, bozulabilirliğin kritik önem taşıdığı taze sebzelerin dağıtımı için
tabu aramaya dayalı bir sezgisel algoritma geliştirmişlerdir. Amacı dağıtım maliyetin
enazlanması olarak ele aldıkları problemi zaman pencereli ve zamana bağlı- seyahat
zamanlı ARP olarak formüle etmişlerdir. Model, tüm dağıtım maliyetlerinin bir
parçası olarak bozulabilirliğin etkisini ele almaktadır [31].
Hwang, açlık ve kıtlık bölgelerine yardım etmede en uygun gıda dağıtımına karar
vermek için etkin bir dağıtım modeli sunmuştur. Mesafe veya zamanı enazlamak
yerine yoksunluğu ve açlıktan ölmeleri enazlamak amaçlarını ele alan bir ARP
modeli oluşturmuştur [32].
Chen ve diğerleri, çabuk bozulabilir ürünler için üretim planlama ve zaman pencereli
ARP için bir tamsayılı doğrusal olmayan matematiksel model sunmuşlardır. Modelin
amacı tedarikçinin beklenen toplam karını enbüyüklemektir. Modelde en uygun
üretim miktarı, üretime ne zaman başlanacağı ve araç rotaları eşzamanlı olarak ele
alınmaktadır. Zaman pencereli ARP’ yi çözmek için bir sezgisel çözüm yöntemi
kullanılmıştır [33].
Çizelge 3.2.‘ de çabuk bozulabilir ürünlerin dağıtım ağı problemlerini inceleyen
çalışmalar verilmektedir.
Literatürdeki çalışmalar incelendiğinde, çok amaçlı TZAT probleminin çözümünün
dayanıklı ürünler için yapıldığı, bozulabilir ürünlerin dağıtımı ile ilgili çalışmalarda
ise problemin operasyonel seviyede dikkate alındığı görülmektedir. Bu tez
kapsamında literatürdeki uygulamalardan farklı olarak Türkiye’ de faaliyet gösteren
bir işletmenin farklı depolarda depolanması ve farklı araçlarda taşınması gereken
dayanıklı ve bozulabilir ürünleri için bütünleşik bir TZAT problemi dikkate
alınmıştır. Problemin çözümü için hem tek amaçlı hem de çok amaçlı KTDP
modelleri geliştirilmiştir. Çok amaçlı modelin çözümünde “Doğrusal bileşik amaç
fonksiyonu” kullanılarak çeşitli senaryolar için uygun çözümler elde edilmiştir.
Çizelge 3.2. İncelenen çabuk bozulabilir ürünlerin dağıtım ağı planlama çalışmalarının sınıflandırılması
18
19
4. SÜT VE SÜT ÜRÜNLERİ ÜRETEN BİR İŞLETMENİN TEDARİK
ZİNCİRİ AĞININ TASARLANMASI
Bu tez kapsamında Türkiye’ de faaliyet gösteren süt ve süt ürünleri üreten bir
işletmede taleplerdeki artışlardan dolayı mevcut tedarik zinciri ağının yeniden
tasarlanması amacıyla bir çalışma yapılmıştır. İşletmenin süt ürünleri dayanıklı ve
frigo ürünler olmak üzere 2 kategoride sınıflanmaktadır. Dayanıklı ürünler, raf ömrü
uzun olan ve normal depolarda depolanan ve normal taşıtlar ile müşterilere ulaştırılan
ürünler, frigo ürünler ise raf ömrü kısa olan, ürün lojistiği için soğuk zincir ve
muhafazası için soğuk depolar gerektiren ürünlerdir. Bu işletme için en uygun soğuk
ve normal depo yerlerinin seçimi ve en uygun dağıtım ağının elde edilmesi amacıyla,
bir Karma Tamsayılı Doğrusal Programlama (KTDP) modeli geliştirilmiştir.
Çalışmanın ilk aşamasında taleplerdeki artışı karşılamak amacıyla TZA’ nın yeniden
tasarlanmasında, mevcut ağdaki depo yerleri ve bu depolara alternatif yerler dikkate
alınarak 2 senaryo üzerinde çalışılmış ve bu iki durum için ağ tasarımı yeniden
yapılmıştır. Çalışmanın ikinci aşamasında ise birinci aşamada önerilen KTDP modeli
çok amaçlı KTDP modeli olarak geliştirilmiş ve modelin çözümünde ”Doğrusal
bileşik amaç fonksiyonu” kullanılarak çeşitli senaryolar için uygun çözümler elde
edilmiştir.
4.1. İşletme Hakkında Bilgi
İşletme Temmuz 1975’te üretime geçen 1600 ortaklı bir holding iştirakidir.
Kurulduğunda 222 personeli ile 15 ton süt işleyen işletme, bugün 2 fabrika ve 850
personeli ile 1000 ton sütü işler duruma gelmiştir. İşletme İzmir, Balıkesir,
Çanakkale, Manisa, Aydın, Denizli, Burdur, Isparta, Muğla, Uşak, Antalya, Afyon ve
Kütahya illerine yayılmış 55 süt toplama merkeziyle 35000 üreticinin sütünü sabah
ve akşam günde iki kere toplayarak değerlendirmektedir.
İşletme; UHT sütte % 37, pastörize sütte % 47, homojenize yoğurtta % 17,
tereyağında % 18, ve mayonezde % 46'lık pazar paylarına sahiptir. Günde 1.100 ton
20
çiğ süt işleme kapasitesiyle; Türkiye'den ihraç edilen süt ve süt ürünlerinin % 40'ını
tek başına karşılamaktadır.
İşletmenin son yıllarda ürettiği ürünler: Kolay eriyen süttozu, çikolasüt, yoğurtlu
mayonez, muzlu, çikolatalı ve çilekli taze kase puding, kakao, çilek ve karamel sos,
hardal, mini peynir, gelişim sütü, hazır kase tereyağı, krem şanti, krema, sıfır yağlı
light süt ve biodenge kalsiyum A,D,E süt, pratik tereyağı, bardak ayran, pet şişe
ayran, pastörize süt ve Mexican Salsa Sos’ tur.
İşletmenin temel amaçlarından birisi toplam kalite anlayışı içinde kalite ve temizlikte
önderliktir. Hammadde olan sütün alımında ve üretiminde temizlik ve kaliteyi ön
planda tutmak ve kalite standartlarına uymayan ürünleri piyasaya vermemek bu amaç
doğrultusunda oluşmuştur.
İşletmede mevcut bir TZA vardır. Ancak taleplerdeki artışlardan dolayı mevcut
tedarik zinciri ağının yeniden tasarlanması gerekmektedir. Bu nedenle bu tez
kapsamında işletmenin dayanıklı ve bozulabilir ürünleri için bütünleşik TZA’ nın
yeniden yapılandırılması dikkate alınmıştır.
4.2. İşletmenin Mevcut Dağıtım Ağı ve Problem Tanımı
İşletmenin mevcut tedarik zinciri bileşenleri; 2 fabrika, 7 soğuk ve normal depo ve
67 müşteriden oluşmaktadır. İşletmenin müşteri taleplerini il bazında dikkate
alınmıştır. Fabrikalar İzmir ve Eskişehir illerinde, müşterilere hizmet veren mevcut
depolar ise her bir ilde hem soğuk hem normal depolar kurulmuş olmak üzere
İstanbul, İzmir, Ankara, Bursa, Antalya, Muğla ve Gaziantep illerindedir. Şekil 4.1.’
de incelenen sistemin TZA gösterilmektedir.
İşletmenin süt ürünleri dayanıklı ve frigo ürünler olarak sınıflandırılmaktadır.
Dayanıklı ürünler raf ömrü uzun olan ve normal depolarda depolanan; uzun ömürlü
sade ve aromalı süt, denge prebiyotik sade ve aromalı sütler, bebekler için ilk adım
devam sade ve aromalı sütü, çocuk sütü, krem şanti, krema, puding vb. ürün
21
gruplarından oluşmaktadır. Frigo ürünler ise raf ömrü kısa olan, ürün lojistiği için
soğuk zincir ve muhafazası için soğuk depolar gerektiren; beyaz peynir, dil peyniri,
Ezine peyniri, kaşar peyniri, krem peynir gibi çeşitli peynir ürünleri, labne, tereyağı,
yoğurt ve meyveli yoğurt ürünleri vb. çabuk bozulabilir ürün gruplarından
oluşmaktadır. Frigo ürünler, soğuk depolarda depolanıp, müşterilere soğuk taşıt
araçları ile dayanıklı ürünler ise normal depolarda depolanarak normal taşıtlar ile
müşterilere ulaştırılmaktadır.
Tez kapsamında işletmenin TZA’ nın yeniden yapılandırılması için öncelikle
maliyetin enazlanmasını dikkate alan bir tek amaçlı karma tamsayılı matematiksel
model geliştirilmiştir. İkinci aşamada ise müşteri memnuniyetinin de bir ölçüsü olan
müşteri servis seviyesi de bir diğer amaç olarak dikkate alınmış ve karma tamsayılı
model çok amaçlı olarak yeniden düzenlenmiştir.
22
Fabrikalar
Soğuk hava depoları
Müşteriler
ve normal depolar
İzmit
İstanbul
Kırşehir
İzmir
İzmir
Trabzon
Ankara
Kayseri
Bursa
.
.
.
Eskişehir
Antalya
.
Gaziantep
Muğla
Şekil 4.1. İncelenen sistemdeki dayanıklı ve frigo ürün hareketleri
Uşak
23
4.3. Tedarik Zinciri için Tek Amaçlı Matematiksel Model
TZAT problemi için tanımlanmış olan KTDP modelinde kullanılan notasyonlar,
parametreler, karar değişkenleri ve oluşturulan formülasyon aşağıda açıklanmaktadır.
Notasyonlar
U
f
: ürün sayısı
g
: tesis sayısı
l
: depo tipi sayısı
k
: depo bölge sayısı
m
: müşteri sayısı
i
: ürün
i= 1,…, f
p
: tesis
p= 1,…, g
r
: depo tipi
r= 1,…, l
s
: depo bölgesi
s= 1,…., k
n
: müşteri
n= 1,…, m
Parametreler
U
Wrs
: s bölgesindeki r tipi deponun kapasitesi
bipsr
: i ürününün p tesisinden s bölgesindeki r tipi depoya birim taşıma
maliyeti
Uisrn
: i ürününün s bölgesindeki r tipi depodan n müşterisine birim taşıma
maliyeti
G rs
: s bölgesinde r tipi deponun kurulum maliyeti
D in
: n müşterisinin i ürününe talebi
Cap pi
: p tesisinin i ürünü için kapasitesi
c ip
: i ürününün p tesisinde birim üretim maliyeti
R
: Açılacak depo sayısı için üst limit
24
Karar Değişkenleri
U
= p tesisinde üretilen i ürünü miktarı (i= 1,…, f, p= 1,…, g)
X ip
t ipsr = p tesisinden s bölgesindeki r tipi depoya taşınan i ürünü miktarı
(i= 1,…, f, p= 1,…, g, s= 1,…., k, r= 1,…, l )
d isrn = s bölgesindeki r tipi depodan n müşterisine taşınan i ürünü miktarı
(i= 1,…, f, s= 1,…., k, r= 1,…, l, n= 1,…, m)
1
y rs
s bölgesine r tipi depo kurulursa
=
, (r= 1,…, l , s= 1,…., k)
0
diğer durumlar
Matematiksel Model
U
l
k
f
g
f
g
k
l
f
k
l m
Min TM= ∑ ∑ G rs .yrs+ ∑ ∑ cip. xip + ∑ ∑ ∑ ∑ t ipsr . b ipsr + ∑ ∑ ∑ ∑ uisrn .d isrn
r =1 s=1
i=1 p=1
i=1 p=1 s=1 r =1
i=1 s =1 r =1n=1
(4.1)
k
∑ yrs ≤ R
∀s,
(4.2)
∀r s ,
(4.3)
∀i n ,
(4.4)
∀i p ,
(4.5)
∀is r ,
(4.6)
∀ip,
(4.7)
∀s ,
(4.8)
s =1
f
m
∑ ∑ d isrn ≤ W rs . yrs
i =1n=1
l
k
∑ ∑ d isrn = D in
r =1 s=1
l
k
∑ ∑ t ipsr ≤ Cap pi
r =1 s=1
g
m
∑ t ipsr = ∑ disrn
p=1
l
n =1
k
∑ ∑ t ipsr ≤ xip
r =1 s=1
y1s= y2s=…= yls
25
∀rs ,
yrs = {0, 1}
d
isrn , t ipsr ,
x ip≥ 0
∀i s r n p,
(4.9)
(4.10)
İlgili modelde (4.1) eşitliği geliştirilen modelde ürünlerin üretim maliyetleri,
depoların kurulum maliyetleri ve aşamalar arası (fabrika-depo-müşteri)
taşıma
maliyetlerinin toplamından oluşan toplam maliyetin enazlanmasını ifade etmektedir.
(4.2) nolu eşitsizliği, açılan toplam depo sayısı üst sınırını göstermektedir. (4.3) nolu
eşitsizliği depo bölgelerindeki her bir depo tipi için depo kapasite kısıtını ifade
etmektedir. (4.4) eşitliği ise müşterilere gönderilen ürün miktarının talep kadar
olmasını sağlamaktadır. (4.5) eşitsizliği her bir ürün için fabrika kapasite kısıtını
ifade etmektedir. (4.6) eşitliği her bir depo için tesislerden depolara gönderilen ürün
miktarını depolardan müşterilere gönderilen ürün miktarına eşitlemektedir. (4.7)
eşitsizliği ise her bir tesisten depolara gönderilen her bir ürün miktarının, tesislerde
üretilen ürün miktarlarından fazla olmamasını sağlamaktadır. (4.8) eşitliği her bir
depo kurulum bölgesine tüm depo tiplerinin aynı anda kurulmasını sağlar. (4.9), her
bir depo bölgesine bir depo atanıp atanmadığını gösteren 0-1 tamsayı kısıtıdır. (4.10)
ise depolardan müşterilere, tesislerden depolara gönderilen ürün miktarlarını ve
tesislerde üretilen ürün miktarlarının pozitifliğini sağlar.
4.3.1. Matematiksel Modelin Çözümü
Tezde işletme için kurulacak normal ve soğuk depo sayısı yapılan görüşmeler
sonucunda en fazla 14 adet olarak belirlemiştir. Mevcut depo yerlerinin yanı sıra
Adana, Eskişehir, Konya, Diyarbakır, Edirne, Samsun, Sivas şehirleri soğuk ve
normal depoların kurulacağı toplam 7 aday depo bölgeleri olarak belirlenmiştir.
Aday depo yerleri belirlenirken; talep-ağırlıklı gidilen yolu azaltmak için yüksek
talepli olan şehirler, nüfusu yüksek olan şehirler, kendisine en yakın bir aday şehrin
200 km’ den daha fazla uzaklıkta bulunduğu şehirler, ulaşımın kolaylıkla
sağlanabilmesi için ana yollar üzerinde bulunan ve arsa, enerji, işgücü imkanları olan
26
şehirler ile işletmenin şu anda bölgesel deposunun bulunmadığı şehirler
değerlendirmeye alınmıştır.
Oluşturulan matematiksel modelin çözümü için ihtiyaç duyulan veriler su şekilde
özetlenmektedir:
•
Dayanıklı ve frigo ürünleri için müşteri talepleri (ton/yıl);
•
Dayanıklı ve frigo ürünlerin birim üretim maliyetleri (PB/ton);
•
Dayanıklı ve frigo ürünleri için tesis kapasiteleri (ton/yıl);
•
Depo bölgelerine kurulan soğuk ve normal depo kapasiteleri (ton/yıl);
•
Depo bölgelerine kurulan soğuk ve normal depoların kurulum maliyetleri
(PB);
•
Dayanıklı ve frigo ürünlerin tesislerden depolara ve depolardan müşterilere
birim ulaştırma maliyetleri (PB/ton).
Dayanıklı ürünlerin ulaştırma maliyetleri şehirlerarası uzaklık olarak, frigo ürünlerin
taşıma maliyeti ise özel ekipmanlı araçlarla ulaştırma yapılacağı için dayanıklı
ürünlerin ulaştırma maliyetlerinin 2 katı olarak dikkate alınmıştır.
Çizelge 4.1.’ de mevcut ve aday depo bölgeleri ve bu depo bölgeleri için kullanılan
plaka kodları gösterilmektedir.
Çizelge 4.1. Mevcut ve Aday Bölge Depo Yerleri
Aday depo
bölgeleri
Trafik
kodu
Mevcut depo
bölgeleri
Trafik
kodu
Edirne
Eskişehir
Konya
Samsun
Adana
Diyarbakır
Sivas
22
26
42
55
1
21
58
İstanbul
İzmir
Ankara
Bursa
Antalya
Gaziantep
Muğla
34
35
6
16
7
27
48
27
İşletmenin
taleplerindeki
artışı
karşılamak
amacıyla
TZA’
nın
yeniden
tasarlanmasında mevcut ağdaki depo yerleri ve bu depolara alternatif yerler dikkate
alınarak 2 senaryo üzerinde çalışılmış ve bu iki durum için ağ tasarımı yeniden
yapılmıştır.
Senaryo 1: Mevcut depo bölgelerine kurulan soğuk ve normal depoların yanı sıra
talebin karşılanabilmesi için bu depo yerlerine alternatif olan aday depo yerleri
arasından yeni depo yerlerine soğuk ve normal depo kurulması,
Senaryo 2: Mevcut depo bölgelerine depo kurulma şartı aranmaksızın Çizelge 4.1.’
daki mevcut ve aday depo bölgelerinin tamamının aday depo kurulum yerleri olarak
tanımlandığı bölgelere talebin karşılanabilmesi için soğuk ve normal depoların
kurulması.
Her bir durum için modelin çözümünde, GAMS/ CPLEX 10.2 matematiksel model
çözücüsü kullanılmıştır. Pentium 4-2.0 GHz özellikli bilgisayar ile elde edilen
sonuçlar Çizelge 4.2.’ de sunulmaktadır.
Çizelge 4.2. Senaryo 1 ve Senaryo 2 çözümlerinin karşılaştırılması
Model
Senaryo 1
Senaryo 2
Kurulabilir
depo sayısı
üst sınırı
Kurulan
depolar
Kurulan
Depo
depo
kurulmayan
sayısı
bölgeler
Maliyet
R ≤14
06, 07, 16,
22, 26, 27,
34, 35, 42,
48, 55
11
01, 21, 58
15251711,31
R ≤14
06, 07, 16,
22, 26, 34,
35, 42, 48,
58
10
01, 27, 21,
55
15208354, 27
(PB)
Çizelge 4.2.’ de verilen sonuçlara bakıldığında senaryo 1’ deki depo kurulum
politikasına göre kurulan soğuk ve normal depolar, mevcut depo yerleri olan Ankara,
Bursa, İstanbul, İzmir, Gaziantep, Muğla ve Antalya ile aday depo yerleri arasından
28
seçilen Edirne, Eskişehir, Konya, ve Samsun illeri olmak üzere toplam 11 yere
kurulmuştur. Bu senaryo için toplam maliyet 15251711,31 PB’ dir. Senaryo 2’ deki
depo kurulum politikasında ise soğuk ve normal depolar, mevcut depo yerleri olan
Ankara, Antalya, Bursa, İstanbul, İzmir ve Muğla ile aday depo yerleri arasından
Edirne, Eskişehir, Konya, ve Sivas illeri olmak üzere toplam 10 yere kurulmuştur.
Bu durumda ise toplam maliyet 15208354,27 PB’ dir. Senaryo 1’ in çözümünde
mevcut depo yerlerinin tamamına depo kurulum durumu dikkate alındığı için mevcut
depo yerlerinden olan Gaziantep iline depo kurulurken, senaryo 2 ‘ de Gaziantep’ e
depo kurulmamıştır. Ayrıca senaryo 1’ de Samsun iline depo kurulurken, Senaryo 2’
de Samsun yerine Sivas iline depo kurulmuştur.
Çözümler toplam maliyet açısından karşılaştırılırsa, Senaryo 2, Senaryo 1‘ e göre
daha iyi bir seçenektir. Senaryo 2’ nin Senaryo 1’ e göre yıllık kazancı 43357, 04
PB’ dir.
Toplam maliyetin enazlanması amacına ulaşmak açısından işletme dağıtım ağında
Senaryo 2’ nin uygulanması önerilmektedir.
Çizelge 4.3.’ de geliştirilen modelde, işletmenin şu an uyguladığı soğuk depoların
kurulduğu bölgelere normal depoların kurulması şartının kaldırılmasıyla elde edilen
çözümler verilmektedir.
29
Çizelge 4.3. Aynı bölgelere soğuk ve normal depoların kurulma şartının kaldırıldığı
durumda senaryoların karşılaştırılması
Kurulan
soğuk
depolar
Kurulan
normal
depolar
R ≤14
06, 07, 16,
26, 27, 34,
35, 48
01, 06, 07,
16, 22, 26,
27, 34, 35,
42, 48
8
11
14561245,94
R ≤14
06, 07, 16,
26, 27,34,
35, 48
01, 06, 07,
16, 22, 26,
27, 34, 35,
42, 48
8
11
14561245,94
Senaryo 1
Senaryo 2
Soğuk
Kurulan Kurulan
normal
soğuk
depo
depo
sayısı
sayısı
Kurulabilir
depo sayısı
üst sınırı
depoların
kurulduğu
bölgelere
normal
depoların
Maliyet
(PB)
kurulması
şartı
kaldırıldığında Senaryo 1 ve Senaryo 2’ nin her ikisi için kurulan soğuk ve normal
depo bölgelerine kurulan depoların ve toplam maliyetlerin aynı olduğu
gözlemlenmiştir. Soğuk depoların Ankara, Antalya, Bursa, Eskişehir, Gaziantep,
İstanbul, İzmir ve Muğla bölgeleri olmak üzere 8 depo bölgesine; normal depoların
ise Adana, Ankara, Antalya, Bursa, Edirne, Eskişehir, Gaziantep, İstanbul, İzmir,
Konya ve Muğla bölgeleri olmak üzere 11 depo bölgesine kurulduğu ve toplam
maliyetin 14561245,94 PB olduğu gözlemlenmiştir. Senaryo 1’ de aynı depo
bölgelerine depo kurulması şartı söz konusu olduğu durumda kurulan normal ve
soğuk depo bölgeleri Ankara, Antalya, Bursa, Edirne, Eskişehir, Gaziantep, İstanbul,
İzmir, Konya, Muğla ve Samsun olmak üzere 11 bölge ve toplam maliyet
15251711,31 PB idi. Aynı depo bölgelerine depo kurulması şartı söz konusu
olmadığı durumda bu duruma göre yıllık kazancın 690465,37 PB olduğu
görülmektedir. Senaryo 2’ de aynı depo bölgelerine depo kurulması şartı söz konusu
olduğunda kurulan normal ve soğuk depo bölgeleri Ankara, Antalya, Bursa, Edirne,
Eskişehir, İstanbul, İzmir, Konya, Muğla ve Sivas olmak üzere 10 bölge ve toplam
maliyet 15208354, 27 PB’ ydi. Aynı depo bölgelerine depo kurulması şartı söz
konusu olmadığı durumda bu duruma göre yıllık kazancın 647108,33 PB olduğu
görülmektedir.
30
Toplam maliyetin enazlanması amacına ulaşmak açısından işletmeye, işletmenin şu
an uygulamakta olduğu depo kurulum politikasında soğuk depoların kurulduğu
bölgelere normal depoların kurulması şartının kaldırılması önerilmektedir.
4.4. Tedarik Zinciri için Çok Amaçlı Matematiksel Model
Müşteri memnuniyetini ön planda tutma prensibini uygulayan işletme, verimliliği ve
etkinliği
her
zaman
devam
ettirmeyi
amaçlanmaktadır.
Ancak
müşteri
memnuniyetini sağlarken maliyetin de göz önünde bulundurulması kaçınılmazdır. Bu
faktörler göz önünde alınarak işletme için en uygun ağ tasarımı belirleme sürecinde
eniyilenmesi gereken amaçlar üretim, ulaştırma ve depo kurulum maliyetlerinin
toplamı olan toplam maliyetin enazlanmasının yanı sıra müşteri servis seviyesinin
enbüyüklenmesi olarak belirlenmiştir.
TZAT problemlerinde en uygun çözümün bulunması için oluşturulan modellerde,
maliyetin enazlanması veya karın ençoklanması amaçları neredeyse tüm çalışmalarda
ele alınan amaçlardır. Bugünün iş ortamında uzun süre ayakta kalabilmek, rekabet
avantajının sürdürülebilirliğini sağlamak için daha çok müşteri memnuniyetini
sağlama odaklı yaklaşımlar gereklidir. Bu yüzden müşteri odaklı işletmelerde
maliyetin enazlanması veya karın çoklanması amaçlarının yanı sıra işletmeler için
müşteri servis seviyesin göz önünde bulundurulması büyük önem taşımaktadır.
Müşteri servis seviyesi; müşteri cevap zamanı, sipariş çevrim süresinin kararlılığı,
siparişleri yerine getirme oranının doğruluğu, teslim süresi, sipariş miktarında
esneklik gibi çeşitli ölçütlerle ölçülebilir.
Çalışmada müşteri servis seviyesi, en büyük kapsama yaklaşımı (EBKY) ile ele
alınmıştır. Kapsama parametresini tanımlamada teslim mesafeleri kullanılmıştır. En
büyük kapsama yaklaşımı problemi (EBKYP), teorik ve pratik açıdan en çok
ilgilenilen tesis yerleşim problemlerinden biridir. EBKY’ na literatürde önemli
ölçüde ilgi duyulmakta ve çeşitli yerleşim problemlerinin farklı ihtiyaçlarını
karşılamak için kullanılmaktadır. EBKY’ nın amacı birden çok tesis kurulması için
“kaplanan” müşterilerin/taleplerin toplam ağırlığını enbüyüklemektir. Böylece
31
sunulan toplam servis seviyesi enbüyüklenmektedir. Eğer bir müşteri kendisine en
yakın depodan belirlenmiş bir dt uzaklığında yer alıyorsa kendisine ürün gönderilen
depo tarafından kapsanmış sayılır. Çalışmada müşterilere sunulan servis seviyesini
belirlemede kullanılmak üzere bir kapsama fonksiyonu oluşturulmuştur. Kapsama
fonksiyonunun oluşturulmasında Selim ve Özkarahan tarafından yapılan çalışmada
kullanılan yöntem esas alınmıştır [19].
m sn
d sn
LBs
UBs
Şekil 4.2. Doğrusal kapsama fonksiyonunun gösterimi [19]
s depo kurulum ve n müşteri bölgeleri arasındaki kapsama düzeyi, bu bölgeler
arasındaki mesafenin doğrusal bir fonksiyonudur. msn; n bölgesinde yer alan bir
müşterinin s bölgesinde yer alan bir depo tarafından ne düzeyde kapsandığını
gösteren bir parametredir. Bu parametrenin değeri, n ve s bölgeleri arasındaki
mesafeye (d sn) bağlı olarak değişmektedir. Şekil 4.2’ de ifade edildiği gibi, eğer n ve
s bölgeleri arasındaki mesafe önceden belirlenen bir alt limit (LBs) değerinden küçük
veya bu değere eşitse n bölgesinde yer alan bir müşteri s bölgesinde yer alan bir depo
tarafından tam olarak (%100) kapsanıyor demektir. Üst limit(UBs) değeri ise kabul
edilebilir taşıma mesafesinin en üst düzeyini ifade etmektedir.
Şekil 4.2' de, msn ile dsn arasında önceden belirlenen alt limit (LBs) ve üst limit
(UBs) değerleri arasında doğrusal bir ilişki olduğu görülmektedir. Bu şu anlama
gelmektedir; n ve s bölgeleri arasındaki msn kapsama değeri, bu iki bölge arasındaki
mesafenin önceden belirlenen üst limite yaklaşması ile doğrusal olarak azalmaktadır.
msn değeri 1' e ne kadar yakın ise o kadar iyidir, çünkü daha yakın bir bölgeden
taşıma yapılmış ve dolayısıyla servis düzeyi artmıştır.
32
Bölüm 4.4’ te verilen matematiksel modele (4.11) servis seviyesinin enbüyüklenmesi
amaç fonksiyonu ve (4.12) kısıtı eklenerek çok amaçlı yeni bir matematiksel model
sunulmuştur.
Amaç fonksiyonları
U
f
g
k
l
Max SD= ∑ ∑ ∑ ∑ msn. disrn
(4.11)
i=1 p =1 s =1 r =1
Min TM (4.1)
Kısıtlar
U
(4.2), (4.3), (4.4), (4.5), (4.6), (4.7), (4.8), (4.9), (4.10)
1
dsn ≤ LBs
msn =
LBS ≤ d sn ≤ UBs
0
(4.12)
diğer durumlar
Ek Parametreler
U
msn
: n bölgesinde yer alan bir müşterinin s bölgesinde kurulan bir depo
tarafından ne düzeyde kapsandığını gösteren parametre
dsn
: n bölgesindeki müşteri ile s depo kurulum bölgesi arasındaki mesafe
UBs
: Kapsama düzeyi için kabul edilebilir taşıma mesafesinin üst limiti
LBs
: Kapsama düzeyi için kabul edilebilir taşıma mesafesinin alt limiti
(4.11) eşitliği depolar tarafından müşterilere sunulan toplam servis düzeyini
enbüyüklemeyi ifade etmektedir. Yani müşterilere yapılacak olan taşımaları mümkün
olduğunca müşterileri
en
çok
enbüyüklemeyi ifade etmektedir.
kapsayan
depolardan
gerçekleştirilmesini
33
Önerilen model çok amaçlı olduğundan, çok amaçlı bir çözüm yöntemi
uygulanmalıdır. Literatürde çok amaçlı problemlerin çözümü için çeşitli yaklaşımlar
önerilmiştir. Bu tez kapsamında çok amaçlı problemin çözümü için Doğrusal Bileşik
Amaç Fonksiyonu’ ndan yararlanılmıştır. Bu yaklaşımı kullanabilmek için toplam
maliyetin enazlanması ve servis düzeyinin enbüyüklenmesi amaçları birbirinden
farklı birimlere sahip olduklarından dolayı ağırlıklandırılarak tek bir fonksiyonda
birimsiz hale getirilmiştir. Ele alınan sistem için oluşturulan çok amaçlı ağ tasarımı
modelinin çözümünde Altıparmak ve diğerleri tarafından yapılan çalışmada
kullanılan yöntem esas alınmıştır [20]. Söz konusu fonksiyon, amaçlara verilen
ağırlıkların değiştirilmesi ile bulunan yeni sonuçların mevcut sonuçtan göreli yüzde
sapmalarını ifade etmektedir. Çok amaçlı modelde çözüm yöntemi olarak kullanılan
toplam maliyet ve servis düzeyi amaçlarının ağırlıklandırılarak oluşturulduğu
doğrusal bileşik amaç fonksiyonu eşitlik (4.13)’ te verilmektedir.
Min F =
(4.13)
Bileşik amaç fonksiyonun en küçüklenmesi, amaçların birimsizleştirilmesi için
ağırlıklandırılmasında kullanılan her bir λ ağırlık değeri için elde edilen çözümdeki
amaç değerlerinin,
ilgili amaçların en iyi değerlerinden toplam sapmalarının
enazlanmasını ifade etmektedir. Bu fonksiyonda en iyi maliyetten ve en iyi servis
düzeyinden sapma değerleri [0- 1] aralığında yer almaktadır.
4.4.1. Çok amaçlı matematiksel model için senaryo oluşturulması
İşletme ürünlerine bu yıl olan talep mevcut durum olarak dikkate alınmak üzere,
müşteri taleplerinin değişim durumlarına göre 3 farklı senaryo üretilmiştir.
Senaryo 1: Mevcut talepte bir değişiklik olmadığının varsayıldığı durum için toplam
maliyet ve servis düzeyi amaçlarını eniyileyen depo yerlerinin belirlenmesi ve
dağıtım ağının oluşturulması,
34
Senaryo 2: Mevcut talepte % 10’ luk bir artışın olduğu varsayıldığı durum için
toplam maliyet ve servis düzeyi amaçlarını eniyileyen depo yerlerinin belirlenmesi
ve dağıtım ağının oluşturulması,
Senaryo 3 : Mevcut talepte % 20’ lik bir artışın olduğu varsayıldığı durum için
toplam maliyet ve servis düzeyi amaçlarını eniyileyen depo yerlerinin belirlenmesi
ve dağıtım ağının oluşturulması.
4.4.2. Çok amaçlı matematiksel modelin çözümü
Oluşturulan senaryoların çözümü için bölüm 4.3.1’ de verilen matematiksel modelin
çözümü için ihtiyaç duyulan verilerin yanı sıra, Şekil 4.2. de gösterilen doğrusal
kapsama fonksiyonunun belirlenmesinde UBs ve LBs parametre değerlerinin
bilinmesi gerekmektedir.
Çalışmada, depolardan müşterilere 50 km’ ye kadar olan taşımalar %100 kapsamayı
ifade ettiğinden dolayı LBs değeri 50 km olarak, müşterilere yapılan taşımalar en
fazla 500 km uzaklıktaki depolardan yapıldığı için UBs değeri 500 km olarak
belirlenmiştir.
Geliştirilen çok amaçlı model Çizelge 4.1.’ de verilen mevcut ve aday depo
bölgelerinin 14’ ünün de soğuk ve normal depoların kurulabileceği aday depo bölgesi
kabul edilerek çözülmüştür. Çözümde öncelikle her bir senaryo için en küçük
maliyete ve en yüksek servis düzeyine sahip tasarımlarını elde etmek amacıyla λ=0
ve λ=1 değerleri dikkate alınmıştır. Her bir senaryo için λ=0 ve λ=1 için elde edilen
maliyet, servis düzeyleri ve depo kurulumu için şehirler Çizelge 4.4.’te
verilmektedir.
35
Çizelge 4.4. Senaryoların en düşük maliyet ve en yüksek servis düzeyi için çözümleri
Toplam
Maliyet (PB)
Servis Düzeyi
(ton/yıl)
Depo kurulum yerleri
19573315, 69
132526, 45
01, 06, 07, 16, 21, 22, 26, 27, 34, 35,
42, 48, 55, 58
15229562, 02
129864, 71
06, 07, 16, 22, 26, 34, 35, 42, 48, 58
21716492, 03
144436, 26
01, 06, 07, 16, 21, 22, 26, 27, 34, 35,
42, 48, 55, 58
17895572 ,41
142344, 65
01, 06, 07, 16, 22, 26, 27, 34, 35, 42,
48, 55
23957555, 04
156085, 40
01, 06, 07, 16, 21, 22, 26, 27, 34, 35,
42, 48, 55, 58
20899381, 69
154109, 38
01, 06, 07, 16, 22, 26, 27, 34, 35, 42,
48, 55, 58
Senaryo 1
Senaryo 2
Senaryo 3
Senaryo 1, servis düzeyinin eniyilendiği yani λ=0 için çözüldüğünde kurulan soğuk
ve normal depo bölgeleri Adana, Ankara, Antalya, Bursa, Diyarbakır, Edirne,
Eskişehir, Gaziantep, İstanbul, İzmir, Konya, Muğla, Samsun, Sivas olmak üzere 14
bölgede de açıldığı görülmektedir. Bu durumda tüm depo bölgelerine soğuk ve
normal depo kurulmuş, servis düzeyi değeri 132526,45 ton/yıl, toplam maliyet değeri
ise 19573315, 69 PB’ dir. Senaryo 1 toplam maliyetin eniyilendiği yani λ=1 için
çözüldüğünde ise kurulan soğuk ve normal depo bölgeleri Ankara, Antalya, Bursa,
Edirne, Eskişehir, İstanbul, İzmir, Konya, Muğla ve Sivas olmak üzere 10 bölgeye
açıldığı görülmektedir. Servis düzeyi değeri 129864,71 ton/yıl, toplam maliyet değeri
ise 17895572, 41 PB’ dir.
Senaryo 2, servis düzeyinin eniyilendiği yani λ=0 için çözüldüğünde kurulan soğuk
ve normal depo bölgeleri Adana, Ankara, Antalya, Bursa, Diyarbakır, Edirne,
36
Eskişehir, Gaziantep, İstanbul, İzmir, Konya, Muğla, Samsun, Sivas olmak üzere 14
bölgede de açıldığı görülmektedir. Bu durumda tüm depo bölgelerine soğuk ve
normal depo kurulmuş, servis düzeyi değeri 144436, 26 ton/yıl, toplam maliyet
değeri ise 21716492, 03 PB’ dir. Senaryo 2 toplam maliyetin eniyilendiği yani λ=1
için çözüldüğünde ise kurulan soğuk ve normal depo bölgeleri Adana, Ankara,
Antalya, Bursa, Edirne, Eskişehir, Gaziantep, İstanbul, İzmir, Konya, Muğla ve
Samsun olmak üzere 12 bölgeye açıldığı görülmektedir. Bu durumda, servis düzeyi
değeri 142344, 65 ton/yıl, toplam maliyet değeri ise 17895572 ,41 PB’ dir.
Senaryo 3, servis düzeyinin eniyilendiği yani λ=0 için çözüldüğünde kurulan soğuk
ve normal depo bölgeleri Adana, Ankara, Antalya, Bursa, Diyarbakır, Edirne,
Eskişehir, Gaziantep, İstanbul, İzmir, Konya, Muğla, Samsun ve Sivas olmak üzere
yine 14 bölgede de açıldığı görülmektedir. Bu durumda tüm depo bölgelerine soğuk
ve normal depo kurulmuş, servis düzeyi değeri 156085, 40 ton/yıl, toplam maliyet
değeri ise 23957555, 04 PB dir. Senaryo 3 toplam maliyetin eniyilendiği yani λ=1
için çözüldüğünde ise kurulan soğuk ve normal depo bölgeleri Adana, Ankara,
Antalya, Bursa, Edirne, Eskişehir, Gaziantep, İstanbul, İzmir, Konya, Muğla,
Samsun ve Sivas olmak üzere 13 bölgeye açıldığı görülmektedir. Bu durumda, servis
düzeyi değeri 154109, 38 ton/yıl, toplam maliyet değeri ise 20899381, 69 PB’ dir.
Tüm senaryolar için çözümler incelendiğinde senaryolar için servis düzeylerinin
enbüyüklenmesi istendiğinde tüm bölgelere depo kurulduğu görülmektedir. Toplam
maliyet enazlanmak istendiğinde ise taleplerdeki artışlara göre kurulan depo
sayısının da arttığı görülmektedir. Senaryo 2’ nin toplam maliyetin eniyilendiği λ=1
durumunda açılan depo sayısı, Senaryo 1’ in toplam maliyetin eniyilendiği λ=1
durumunda açılan depo sayısından 2 fazladır. Senaryo 1 de Sivas bölgesine kurulan
depo yerine Senaryo 2 de Samsun bölgesine depo kurulmuş ayrıca Senaryo 1’ de
depo kurulmayan Adana ve Gaziantep illerine Senaryo 2’ de depo kurulduğu ve
mevcut durumun ele alındığı Senaryo 1’ e göre toplam maliyette artış olduğu
görülmüştür. Senaryo 2’ nin mevcut duruma göre toplam maliyetteki artışı %17
civarındadır.
37
Senaryo 3’ ün toplam maliyetin eniyilendiği λ=1 durumunda açılan depo sayısı,
Senaryo 1’ in toplam maliyetin eniyilendiği λ=1 durumunda açılan depo sayısından
3 fazladır. Senaryo 3’ te, Senaryo 1’ de açılan depoların yanı sıra Adana, Gaziantep
ve Samsun bölgelerine de depo kurulduğu gözlenmiş ve Senaryo 3’ ün mevcut
duruma göre toplam maliyetteki artışı %37 civarındadır.
Çizelge 4.5.’ da tüm senaryolardaki değişen λ değerlerine göre 14 aday depo bölgesi
için en uygun yerleşimdeki normal ve soğuk depo kurulum bölgelerini ve her bir
senaryo için toplam maliyet ve servis düzeyi değerlerini verilmektedir.
38
Çizelge 4.5. Senaryoların değişen λ değerleri için çözümleri
Senaryo 1
Senaryo 2
Senaryo 3
01, 06, 07, 16,
21, 22, 26, 27,
34, 35, 42, 48,
55, 58
01, 06, 07, 16, 21,
22, 26, 27, 34, 35,
42, 48, 55, 58
01, 06, 07, 16, 21,
22, 26, 27, 34, 35,
42, 48, 55, 58
Toplam Maliyet (PB)
19573315,69
21716492,03
23957555, 04
Servis düzeyi (ton/yıl)
132526,45
144436,26
156085, 40
01, 06, 07, 16,
21, 22, 26, 34,
35, 42, 48, 55
01, 06, 07, 16, 21,
22, 26, 34, 35, 42,
48, 55
01, 06, 07, 16, 21,
22, 26, 27, 34, 35,
42, 48, 55, 58
Toplam Maliyet (PB)
16407543, 30
18691308, 31
21770040, 45
Servis düzeyi (ton/yıl)
132465, 42
144345, 37
156078, 02
06, 07, 16, 21,
22, 26, 27, 34,
35, 42, 48, 55
01, 06, 07, 16, 21,
22, 26, 34, 35, 42,
48, 55
01, 06, 07, 16, 22,
26, 27, 34, 35, 42,
48, 55, 58
Toplam Maliyet (PB)
16115676, 06
18442625, 39
21103010, 88
Servis düzeyi (ton/yıl)
132275, 73
144269, 86
λ=0
λ=0,25
λ=0,5
Normal ve
soğuk
depolar
Normal ve
soğuk
depolar
Normal ve
soğuk
depolar
155605, 87
06, 07, 16, 21,
22, 26, 27, 34,
35, 42, 48
01, 06, 07, 16, 22,
26, 27, 34, 35, 42,
48, 55
01, 06, 07, 16, 22,
26, 27, 34, 35, 42,
48, 55, 58
Toplam Maliyet (PB)
15521713, 58
18141127, 00
21032951,85
Servis düzeyi (ton/yıl)
131769, 33
λ=0,75
Normal ve
soğuk
depolar
143875, 96
155505,81
06, 07, 16, 22,
26, 34, 35, 42,
48, 58
01, 06, 07, 16, 22,
26, 27, 34, 35, 42,
48, 55
01, 06, 07, 16, 22,
26, 27, 34, 35, 42,
48, 55, 58
Toplam Maliyet (PB)
15229562, 02
17895572 ,41
20899381, 69
Servis düzeyi (ton/yıl)
129864, 71
142344, 65
154109, 38
λ=1
Normal ve
soğuk
depolar
39
Geliştirilen çok amaçlı model tüm senaryolarda λ=0 için çözüldüğünde her senaryo
için 14 aday depo bölgesinin tümüne soğuk ve normal depo kurulduğu gözlenmiştir.
Model tüm senaryolarda λ=0.25 için çözüldüğünde; Senaryo 1 için 12 adet, Senaryo
2 için 12 adet ve Senaryo 3 için 14 adet normal ve soğuk depo kurulduğu; λ=0.50
için çözüldüğünde Senaryo 1 için 12 adet, Senaryo 2 için 12 adet ve Senaryo 3 için
13 adet soğuk ve normal depo kurulduğu; λ=0.75 için çözüldüğünde Senaryo 1 için
11 adet, Senaryo 2 için 12 adet ve Senaryo 3 için 13 adet soğuk ve normal depo
kurulduğu; λ=1 için çözüldüğünde ise Senaryo 1 için 10 adet, Senaryo 2 için 12 adet
ve Senaryo 3 için 13 adet soğuk ve normal depo kurulduğu gözlemlenmiştir. λ değeri
0- 1 arasında değişirken modelin çözümünde kurulan depo sayısı λ=0 için en çok
sayıda gerçekleşmiş, diğer artan λ değerleri (λ =0.25, 0.50, 0.75) için ise kurulan
depo sayılarının giderek azalarak, λ= 1 için modelin çözümünde kurulan depo
sayıları en küçüklenmiştir. Bunun sebebi;
servis seviyesinin en büyük olduğu
durumda (λ=0) müşterilere hizmet eden depo sayısının en büyük olması, servis
düzeyi düştükçe kurulan depo sayılarının giderek azalması ve servis düzeyinin en
düşük maliyetin enazlandığı durumda (λ=1) kurulan depo sayısının en az seviyeye
ulaşmasıdır. Servis düzeyi en yüksekken kurulan depo sayısı en fazla ve toplam
maliyet de en yüksektir. Servis düzeyi azaldığında kurulan depo sayısı da azalmakta
ve toplam maliyet de düşmektedir.
Senaryoların değişen λ değerleri için çözümlerinin en iyi maliyete ve en iyi servis
düzeyine göre maliyetteki artış ve servis düzeyindeki azalış yüzdeleri Çizelge 4.6.’
de verilmektedir.
40
Çizelge 4.6. Senaryoların değişen λ değerleri için çözümlerinin en iyi çözümlere göre
% artış ve azalışları
Senaryo 1
Senaryo 2
Senaryo 3
En iyi
TM’ e
göre %
artış
En iyi
SD’ e
göre %
azalış
En iyi
TM’ e
göre %
artış
En iyi
SD’ e
göre %
azalış
En iyi
TM’ e
göre %
artış
En iyi
SD’ e
göre %
azalış
28,52
7,73
5,82
1,92
0
0
0,05
0,19
0,57
2
21,35
4,45
3,05
1,37
0
0
0,06
0,12
0,39
1,45
14,63
4,17
0,97
0,64
0
0
0
0,31
0,37
1,26
λ=0
λ=0,25
λ=0,50
λ=0,75
λ=1
Tüm senaryolarda λ=0 için çözüm en iyi servis düzeyinin, λ=1 için çözüm ise en iyi
maliyetin sağlandığı çözümdür. Bu yüzden her bir senaryoda λ=0 çözümünde en
iyi SD’ e göre % artış değeri, λ=1 çözümünde en iyi TM’ e göre % artış değeri 0’
dır. Tüm senaryolarda λ’ nın 0-1 değer aralığı arasında artan değerleri için
çözümlerde TM’ in iyilenmesi karşısında SD değerlerinin azaldığı/ kötülendiği
Çizelge 4.6.’ daki en iyi SD değerine göre % azalış değerlerinden görülmektedir.
Tersi ifade ile tüm senaryolarda λ’ nın 1-0 değer aralığı arasında azalan değerleri için
çözümlerde SD’ nin iyilenmesi karşısında TM değerlerinin arttığı/ kötülendiği
Çizelge 4.6.’ daki en iyi TM’ e göre % artış değerlerinden görülmektedir.
Çizelge 4.4. ‘te ve 4.5’ te bazı sonuçlarda soğuk ve normal depo kurulum bölgeleri
aynı olsa da, ulaştırma stratejileri/ ürünlerin dağıtım rotaları birbirinden farklıdır.
Uygun dağıtım rotalarına kısıtlı çalışma alanına sahip olduğumuzdan dolayı yer
verilmemiştir.
Şekil 4.3.’ te mevcut talebin ele alındığı ve 14 aday depo bölgesinin söz konusu
olduğu Senaryo 1 için pareto- optimal çözümlerin grafiği verilmiştir.
41
133000
132500
Servis düzeyi
132000
131500
131000
130500
130000
129500
15000000 16000000 17000000 18000000 19000000 20000000
Maliyet (pb)
Şekil 4.3. Çok amaçlı senaryo 1 için pareto- optimal çözümler
Grafikteki çözümleri elde etmek için λ değerleri 0 ile 1 arasında 0. 05 artış değeri ile
değiştirilmiştir. Grafikteki her bir nokta domine edilmeyen farklı çözümleri
göstermektedir. Grafik eğrisi üzerinde en büyük servis düzeyi değerinden (132526,
45), en küçük maliyet değerine (15229562, 02 PB) hareket ettiğimizde, maliyetin
azalmasına bağlı olmak üzere servis düzeyi azalmaktadır.
Çok amaçlı modelde aynı bölgelere soğuk ve normal depoların kurulma şartının
kaldırıldığı durumda senaryolar karşılaştırılmış ve çözümler Çizelge 4.7.’ de
verilmiştir.
42
Çizelge 4.7. Aynı bölgelere soğuk ve normal depoların kurulma şartının kaldırıldığı
durumda senaryoların karşılaştırılması
Toplam
Maliyet (PB)
Senaryo 1
Senaryo 2
Senaryo 3
Servis
Düzeyi
(ton/yıl)
Soğuk Depo
kurulum yerleri
Normal Depo
kurulum yerleri
λ=0
19573315,69
132526,45
01, 06, 07, 16, 21,
22, 26, 27, 34, 35,
42, 48, 55, 58
01, 06, 07, 16, 21, 22,
26, 27, 34, 35, 42, 48,
55, 58
λ=0,25
16128519, 12
132445, 48
01, 06, 07, 16, 21,
26, 34, 35, 48, 55
01, 06, 07, 16, 21, 22,
26, 34, 35, 42, 48, 55
λ=0,50
15640253, 52
132365, 58
01, 06, 07, 16, 21,
34, 35, 48, 55
01, 06, 07, 16, 21, 22,
26, 34, 35, 42, 48, 55
λ=0,75
15134968, 92
132013, 94
01, 06, 07, 16, 21,
22, 26, 35, 48, 55
01, 06, 07, 16, 21, 22,
26, 34, 35, 42, 48
λ=1
14569247, 38
130188, 85
06, 07, 16, 26, 27,
34, 35, 42, 48
01, 06, 07, 16, 22, 26,
27, 34, 35, 42, 48
λ=0
21716492,03
144436,26
01, 06, 07, 16, 21,
22, 26, 27, 34, 35,
42, 48, 55, 58
λ=0,25
18457678, 70
144344, 99
01, 06, 07, 16, 21,
26, 34, 35, 48, 55
λ=0,50
17865601, 41
144228, 54
01, 07, 16, 21, 26,
34, 35, 48, 55
01, 06, 07, 16, 21, 22,
26, 27, 34, 35, 42, 48,
55, 58
01, 06, 07, 16, 21, 22,
26, 27, 34, 35, 42, 48,
55
01, 06, 07, 16, 21, 22,
26, 34, 35, 42, 48, 55
λ=0,75
17442724, 04
143841, 08
01, 06, 07, 16, 21,
26, 34, 35, 48
01, 06, 07, 16, 22, 26,
27, 34, 35, 42, 48, 55
λ=1
17148845, 71
142318, 78
06, 07, 16, 21, 26,
27, 34, 35, 42, 48
01, 06, 07, 16, 22, 26,
27, 34, 35, 42, 48, 55
λ=0
23957555, 04
156085, 40
01, 06, 07, 16, 21,
22, 26, 27, 34, 35,
42, 48, 55, 58
01, 06, 07, 16, 21, 22,
26, 27, 34, 35, 42, 48,
55, 58
λ=0,25
20929755, 23
156005, 10
01, 06, 07, 16, 21,
26, 34, 35, 48, 55
01, 06, 07, 16, 21, 22,
26, 27, 34, 35, 42, 48,
55, 58
λ=0,50
20750437, 47
155979, 03
01, 06, 07, 16, 21,
26, 34, 35, 48, 55
20261944, 71 155394, 77
01, 06, 07, 16, 26,
27, 34, 35, 48, 55
λ=0,75
λ=1
20016169, 08
153686, 54
01, 06, 07, 16, 26,
34, 35, 42, 48
01, 06, 07, 16, 21, 22,
26, 27, 34, 35, 42, 48,
55, 58
01, 06, 07, 16, 22, 26,
27, 34, 35, 42, 48, 55,
58
01, 06, 07, 16, 22, 26,
27, 34, 35, 42, 48, 55,
58
43
Geliştirilen çok amaçlı modelde, soğuk ve normal depoların farklı yerlere kurulması
durumu ile depoların aynı yerlere kurulması durumu λ’ nın değişen değerleri için
karşılaştırıldığında toplam maliyetin enküçüklenmesi amacının iyilendiği, servis
düzeyinin enbüyüklenmesi amacının ise bazı λ değerleri için iyilendiği, bazı λ
değerleri için ise kötülendiği görülmüştür. Servis düzeylerinin enbüyüklenmesi
amacında bazı durumlardaki azalmalar, toplam maliyetin enazlanması amacındaki
iyilenmeye göre çok küçük kaldığından dolayı, soğuk ve normal depoların farklı
depo bölgelerine kurulması durumu, depoların aynı depo bölgelerine kurulması
durumundan daha uygun olduğu görülmüştür.
44
5. SONUÇ VE ÖNERİLER
Günümüzde, müşteri memnuniyetine gereken önemi vermek, hizmet veya mal
üretimi için temin ve teslim süresini azaltmak, stok veya yok satma gibi kayıpları
engellemek ve verimliliğini arttırmak isteyen işletmeler tedarik zinciri ve lojistik
yönetiminde
belirli
stratejileri
uygulamaktadırlar.
Mevcut
tedarik
zinciri
yönetiminden gerekli ve yeterli verimi alabilmek için tedarikçiden nihai kullanıcıya
kadar olan tedarik zinciri ağının en uygun platformda tasarlanması gerekmektedir.
Teknolojinin ve bilimin gelişmesi ve insanların ihtiyaçlarının artması ile ortaya çıkan
dondurulmuş gıdalarla soğukta muhafaza edilerek tazeliği korunan gıdaların
üretimden tüketime uzanan tüm süreçlerde belirli sıcaklıklarda muhafazaları
gerekmektedir. Bu nedenle dağıtım ağları diğer normal ürünlerin dağıtım ağlarından
farklı yapıdadır.
Soğuk zincir yönetimi (SZY) adı verilen bu sistem,
çabuk
bozulabilir ürünlerin etkin ve verimli dağıtım ve depolamasının planlama, uygulama
ve kontrolü ile müşteri ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla bir veya birden çok tedarik
noktasından; üretim, dağıtım ve tüketim noktalarına ulaştırılması prosesidir.
Bozulabilir ürünlerin TZAT ile ilgili geçmişte yapılan çalışmalar incelendiğinde
konu ile ilgili çalışmaların sınırlı olduğu görülmüştür. Bu tez kapsamında, ürünleri
arasında dayanıklı ürünlerin yanı sıra dağıtım planlaması için soğuk zincir
mekanizmasına ihtiyaç duyulan çabuk bozulabilir ürünlerin de olduğu Türkiye’ de
faaliyet gösteren süt ve süt ürünleri üreten bir işletmede talep artışlarına dayalı olarak
ortaya çıkan tedarik zinciri ağı tasarımı problemi ele alınmıştır. İşletme için en uygun
soğuk ve normal depo yerlerini seçmek ve ürünlerin en uygun dağıtım ağını elde
etmek amacıyla, bir Karışık Tamsayılı Doğrusal Programlama (KTDP) modeli
geliştirilmiştir.
Çalışmanın birinci aşamasında işletmenin mevcut TZA dikkate alınarak 2 farklı
senaryo oluşturulmuştur. Senaryo 1’ de işletmenin şu an hizmet vermekte olan
mevcut depoların açık kalmasının yanı sıra taleplerdeki artışı karşılamak için aday
depo yerlerine depo kurulumu yapılması durumu ele alınmıştır. Senaryo 2’ de ise
45
işletmenin mevcut ve aday depo yerlerinin tamamının normal ve soğuk depoların
kurulabileceği aday depo bölgeleri olarak tanımlandığı depo kurulum bölgelerine
taleplerdeki artışı karşılamak amacıyla depoların kurulması durumu ele alınmış, artan
talebi karşılamak amacıyla en küçük maliyetli TZAT gerçekleştirilmiştir. Her iki
senaryo için matematiksel model GAMS/CPLEX 10.2 çözücüsü ile çözüldüğünde 2.
senaryoda kurulan normal ve soğuk depo sayılarının ve toplam maliyetin, Senaryo 1’
de kurulan depo sayısından ve toplam maliyetten daha az olduğu görülmüştür.
Toplam maliyetin enazlanması amacına ulaşmak açısından işletmeye, dağıtım ağında
2. senaryonun uygulanması önerilmiştir.
Uygulamanın ikinci aşamasında ise birinci aşamada önerilen KTDP modeli, amaçları
toplam maliyetin en küçüklenmesi ve müşteri servis seviyesinin enbüyüklenmesi
olan çok amaçlı doğrusal programlama modeli olarak yeniden düzenlenmiştir.
Müşteri servis seviyesi çeşitli ölçütlerle ifade edilebilmesine karşılık çalışma
kapsamında servis seviyesinin belirlenmesinde en büyük kapsama yaklaşımı dikkate
alınmıştır. Modelin çözümünde “Doğrusal bileşik amaç fonksiyonu” yaklaşımı
kullanılmıştır. Çok amaçlı modelin çözümünde, müşteri taleplerinin değişim
durumlarına göre 3 farklı senaryo üretilmiş ve her bir senaryo için modellerin
çözümü ile uygun depo kurulum bölgeleri belirlenmiştir. Çalışmada servis
düzeyindeki artış veya azalışın toplam maliyet üzerindeki etkisi incelenmiş servis
düzeyinin en yüksek olduğu durumda müşterilere hizmet vermek için kurulan
depoların ve toplam maliyetin en fazla olduğu, servis düzeyi düştükçe kurulan depo
sayısının azalmasının yanı sıra toplam maliyetin de azaldığı görülmüştür.
Sonuç olarak, yapılan bu çalışma ile karar vericiye ihtiyaçları doğrultusunda
amaçlara verdiği önemi çözüme yansıtarak alternatif çözümleri elde edebilmesi
amacıyla çok amaçlı bir model geliştirilmiştir.
Literatürdeki
çabuk
bozulabilir
ürünlerin
dağıtım
planlaması
çalışmaları
incelendiğinde, ele alınan problemlerin tek amaçlı araç rotalama problemleri olarak
formule edildikleri, çözüm yöntemi olarak ise genel olarak sezgisel algoritmaların
kullanıldığı tespit edilmiştir. Tez kapsamında literatürdeki uygulamalardan farklı
46
olarak süt ve süt ürünleri üreten bir işletmenin hem dayanıklı hem de çabuk
bozulabilir ürünlerinin bütünleşik tedarik zinciri ağ tasarım problemi için tek ve çok
amaçlı karma tamsayılı doğrusal programlama modelleri geliştirilmiş ve modelin
çözümünde “Doğrusal bileşik amaç fonksiyonu” kullanılarak çeşitli senaryolar için
uygun çözümler elde edilmiştir.
Gelecekteki çalışmalarda bir başka çalışma konusu olarak,
•
Tez kapsamında sunulan çok amaçlı KTDP modelinde ele alınan amaçlara yeni
amaçlar eklenebilir.
•
Geliştirilen modelde kurulan depoların kapasite artırımı ile depo kurulum
maliyetlerinin doğrusal olarak artmadığı (1000 birimlik bir depo 1000 PB ile
kurulduğunda, 2000 birimlik bir depo 1500 PB ile kurulması durumu) modüler
kapasiteli durum dikkate alınabilir.
•
Geliştirilen modelde yeni düzenlemeler yapılarak çok dönemli ağ tasarımı
yapılabilir. Bu durumda stoklama ve yok satma maliyetleri, dönem sonu stok
miktarları vb. gereken veriler modele dahil edilecektir.
47
KAYNAKLAR
1. Ertuğrul, İ., Aytaç, E., “Otomotiv Endüstrisinde Tedarik Zinciri Ağının Karma
Tamsayılı Programlama Modeli ile Tasarlanması”, Ege Akademik Bakış, 1 (9): 213229 (2009)
2. Laura R. Kopczak, “Logistics Partnership and Supply Chain Restructuring: Survey
Results From The US Computer Industry”, Production and Operations
Management, 6 (3): 227 (1997)
3. Rhanda R. L., Karen L. A., “Supply Chain Management: Balancing the Supply
Chain with Customer” , The Educational and Resource Foundation of APICS,
Falls Church, 9-11 (1997)
4. Keçeci, U., “Tedarikçi seçim sürecinde analitik ağ süreci”, Yüksek Lisans Tezi, Gazi
Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 11-14 (2006).
5. De Bodt M.A., Graves S.C., “Continious review policies for a multi echelon
inventory problem with stochastic demand”, Management Science, 31: 1286-1295
(1985)
6. Hau L., “Creating Value Though Supply Chain Integration”, Supply Chain
Management Review, 2-3 (2000)
7. Tan K.C., Kannan V.R., Handfield R.B., “Supply Chain Management: Supplier
Performance and Firm Performance”, International Journal of Purchasing and
Material Management, 34 (3): 12-15 (1998)
8. Akmut Ö., Aktas R., Aykaç B., “Tedarik Zinciri Yönetimi Kavramı”, Girişimciler
İçin İsletme Yönetimi, Gazi Kitapevi, Ankara, 158 (2003)
9. Salin, V., ve Nayga Jr, R. M., “A Cold Chain Network For Food Exports to
Developing Countries”, Department of Agricultural Economics International
Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 33: 10 (2002)
10. Ulaştırma Bakanlığı, Ulaştırma Bakanlığı Ulusal Kamu Araştırma Programı, 58
(2006)
11. Bogataj M., Bogataj L., Vodopivec R., “Stability of perishable goods in cold
logistic chains”, International Journal of Production Economics, 345- 356 (2005)
12. Savas, S., “Soğuk Depoculuk ve Soğutma Sistemlerine Giriş”, Uludag Üniversitesi
Yayını, Bursa, (1987)
13. Şen, A., “Tedarik Zinciri Yönetiminde Soğuk Lojistik Uygulamalarının Etkinliğinin
Arttırılmasına Yönelik Bir Çalışma”, Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi
Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir, 67- 71 (2008)
48
14. Likar, K. and Jevsnik, M., “Cold Chain Maintaining In Food Trade”, Science Direct
Food Control, 17: 108- 113 (2006)
15. Atasever, M., “Besin İsyerlerinde Hijyen, Besinlerin Hazırlanması ve Muhafazası”,
Y.Y.Ü. Vet. Fak. Dergisi, 11 ( 2 ): 117- 122 (2000)
16. Selim, H.and Ozkarahan, I., “ A supply chain distribution network design model: An
interactive fuzzy goal programming- based solution approach”, Int J Adv Manuf
Technol, 36: 401-418 (2008)
17. Altıparmak, F., Gen, M., Lin, L. and Paksoy, T., “A genetic algorithm approach for
multi-objective optimization of supply chain networks”, Computers and Industrial
Engineering, 51: 197-216; 212 (2006)
18. Pokharel, S., “ Atwo objective model for decision making in a supply chain”,
International Journal of Production Economics, 111: 378- 388 (2008)
19. Chen, C. L., Yuan, T. W., and Lee W. C., “ Multi-criteria fuzzy optimization for
locating warehouses and distribution centers in a supply chain network”, Journal of
the Chinese Institute of Chemical Engineers, 38: 393-407 (2007)
20. Sabri, E. H., and Beamon, B. M., “ A multi- objective approach to simultaneous
strategic and operational planning in supply chain design”, Omega , 28: 581- 598
(2000)
21. Xu, J., Liu Q., and Wang, R., “A class of multi- objective suplly chain Networks
optimal model under random fuzzy environment and its application to the industry of
Chinese liquor”, Information Sciences, 178: 2022- 2043 (2008)
22. Farahani, R. Z., and Elahipanah M., “ A genetic algorithm to optimize the total cost
and service level for just-in-time distribution in a supply chain”, Int. J. Production
Economics, 111: 229- 243 (2008 )
23. Liang, T. F., “Distribution planning decisions using interactive fuzzy multi-objective
linear programming”, Fuzzy Sets and Systems, 157: 1303-1316 (2006)
24. Wang, R.-C. and Liang, T.-F., “Aggregate production planning with multiple fuzzy
goals”, International journal of advanced manufacturing technology, 25: 589-597
(2005)
25. Chen, C.-L. and Lee, W.-C., “Multi-objective optimization of multi-echelon supply
chain networks with uncertain product demands and prices”, Computers and
Chemical Engineering, 28: 1131-1144 (2004)
49
26. Verma, R., Biswal, M. P. and Biswas, A., “Fuzzy programming technique to solve
multi-objective transportation problems with some non-linear membership
functions”, Fuzzy Sets and Systems, 91: 37-43 (1997)
27. Tarantilis C.D., and Kiranoudis C.T., “A meta-heuristic algorithm for the efficient
distribution of perishable foods”, Journal of Food Engineering, 50(1):1–9 (2001)
28. Tarantilis, C. D., and Kiranoudis, C. T., “Distribution of fresh meat”, Journal of
Food Engineering, 51(1): 85–91 (2002).
29. Hsu C.I., Hung S.F., and Li H.C., “Vehicle routing problem with time-windows for
perishable food delivery”, Journal of Food Engineering, 80:465–75 (2007)
30. Zanoni S., and Zavanella L., “Single-vendor single-buyer with integrated transportinventory system: Models and heuristics in the case of perishable goods”, Computers
& Industrial Engineering, 52: 107- 123 (2007)
31. Osvald A, and Stirn L.Z., “A vehicle routing algorithm for the distribution of fresh
vegetables and similar perishable food”, Journal of Food Engineering, 85: 285–
95(2008)
32. Hwang, H. S., “ A food distribution model for famine relief”, Computers and
Industrial Engineering, 37(1–2): 335–338 (1999).
33. Chen, H.K., Hsueh C.F., and Chang, M.S., “Production scheduling and vehicle
routingwith timewindows for perishable food products”, Computers and Operations
Research, 36:2311-2319(2009)
50
ÖZGEÇMİŞ
Kişisel Bilgiler
0B
Soyadı, adı
: DEMİROL, Tuğba Nur
Uyruğu
: T.C.
Doğum tarihi ve yeri
: 04.06.1985, Eskişehir
Medeni hali
: Evli
Telefon
: 0 (312) 410 24 24
e-mail
: [email protected]
HU
UH
Eğitim
1B
Derece
Yüksek Lisans
Eğitim Birimi
Gazi Üniversitesi/ /Endüstri Müh.
Mezuniyet tarihi
2010
Lisans
Gazi Üniversitesi/ Endüstri Müh.
2007
Lise
Eskişehir Anadolu Lisesi
2003
İş Deneyimi
Yıl
Yer
Görev
2010- Devam Ediyor
Bayındırlık ve İskan Bakanlığı
Bilgi İşlem /Programcı
2007- 2009
UÇ Pasifik Ltd.
Dış Ticaret Danışmanı
2B
3B
Yabancı Dil
İngilizce
(Upper Intermediate)
Hobiler
Tarihi yerleri gezmek, Yüzmek, Kitap okumak