Decision making in reverse logistics processes using simulation
* Author to whom correspondence should be addressed.
Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences 2008, Vol. 26, Issue 2, pp. 124-137; doi.org/10.62051/ytu.sigma-journal-of-engineering-and-natural-sciences-decision-making-in-reverse-logistics-processes-using-simulation
Abstract
Keywords: Reverse logistics; returnable containers; simulation.
1. Gi̇ri̇ş
Artan çevre problemleri ve bu problemlere paralel olarak artan tüketici ve seçmen bilinç düzeyi, üreticileri ve kamu yöneticilerini çevreye karşı daha duyarlı olmaya teşvik etmektedir. Sosyal
Sorumlu Yazar/Corresponding Author: e-mail/e-ileti: gtuzkaya@yildiz.edu.tr, tel: (212) 383 28 75
Decision Making in Reverse Logistics Processes … sorumluluk projeleri gerçekleştiren, çevreye zarar vermeyen malzemeler kullanan, atıklarıyla çevreye en az düzeyde zarar veren firmalar rekabet üstünlüğü sağlayabilmektedir. Benzer olarak Türkiye’de de tüketici bilinç düzeyi artmaktadır. Aynı şekilde, Avrupa Birliği uyum sürecinin de gerek yasal çerçevede, gerekse uygulama düzeyinde benzer gelişmeler getirmesi beklenmektedir. Bu kapsamda düşünüldüğünde, TL konusu da önem kazanmakta olan konulardan biridir. TL; kullanım ömrü tamamlanmış üründen, pazarda yeniden kullanılabilen ürüne kadarki tüm lojistik aktivitelerini kapsayan bir süreçtir. Bu süreç ürün dönüşleri, kaynak azaltımı, geri kazanım, malzeme ikamesi, malzemelerin yeniden kullanımı, atıkların yok edilmesi ve yakılması, tamir ve yeniden üretim konularını kapsar [1]. TL literatürü incelendiğinde; TL problemlerine önerilen çözümlerde birçok farklı metodun kullanıldığı görülmüştür. Bu çalışmaların bazılarında benzetimin diğer metotları desteklemek amacıyla dolaylı olarak kullanıldığı tespit edilmiştir. Çok az çalışmada TL sistemlerinde karar süreçlerinde benzetim tekniğinden tek başına faydalanılmıştır. Mohammad M. Amini, Donna Retzlaff-Roberts benzetimi TL faaliyetlerinde hizmet kalitesini arttırmak amacıyla kullanmışlardır [1]. Bu çalışmanın amacı TL kapsamında önemli uygulamalara sahip olan geri dönüşümlü ambalaj veya konteynırların (reusable packaging, returnable containers) kullanımının gerçekleştiği bir TL ağı için en uygun depo yeri seçimi, en uygun araç rotalama ve sipariş politikası seçimi gibi karar problemlerine benzetim ile yanıt aramaktır. Leo Kroon ve Gaby Vrijens benzer bir ağ müşteri memnuniyet düzeyinin bağlı olduğu kriterleri ve performans ölçütlerini benzetimi kullanarak bir vaka analizi üzerinden açıklamaya çalışmışlardır [2]. Jarupan, Kamarthi ve Gupta ise TL için benzetim kullanan diğer araştırmacılardır [3]. Bu çalışma kapsamında, yukarıda bahsedilen üç çalışma temel alınmıştır. Siparişlerin gönderim önceliklerinin belirlenip, sınırlı kaynaklar müsait duruma geldiğinde bu siparişlere nasıl atanacağının tayini Esnek İmalat Sistemi (EİS)[4] kapsamında aktif olarak araştırılan bir konudur. Bu konudaki detaylar için Baker [5], Morton ve Pentico [6], Parker [7], Pinedo [8], Panwalkar ve Iskander [9] gibi araştırmacılar referans gösterilebilir. İşletme içinde kullanılan üretim sistemine ait dağıtım problemlerine benzer şekilde işletme dışındaki lojistik alanında da karşılaşılmıştır (filo yönetimi [10], [11], [12], araç rotalama [13], depo yönetimi [14] gibi). AGV (Automated Guided Vehicle – Otomatik Yönlendirmeli Araç) [15], [16], LGT (Lasered Guided Vehicle- Laserle Yönlendirmeli Araç), gibi sistemleri içeren otomatik malzeme elleçleme sistemi (Automated Material Handling Systems –AMHS) “dağıtım” problemlerine minimal alanda çözümler getirmiştir. Lojistikte araçlar için uygulanmaya çalışılan dağıtım prensipleri esas olarak buraya dayanmaktadır. Bu çalışmanın ilk bölümünde takip edilecek problem çözme metodolojisi, nasıl bir ağ kullanılacağı, karar problemlerinin ve performans kriterlerinin neler olduğu açıklanmış, ardından girdi verilerine ve kabullere yer verilmiştir. İkinci bölümde, araç politikalarına göre oluşturulacak benzetim modellerine temel düzeyde değinilmiştir. Üçüncü bölümde, araç politikalarına göre kurulan iki model üzerinde diğer politikaların (ağ alternatifleri ve sipariş politikaları) nasıl uygulanacağı açıklanmıştır. Çalışma benzetim modellerinin politikaları kıyaslayacak şekilde çalıştırılması sonuçlarının performans ölçütlerini yansıtacak şekilde düzenlenmesi ve değerlendirilmesi ile son bulmaktadır.
2. Uygulamada Kullanilan Metodoloji̇
Bütün benzetim çalışmaları mevcut durumun iyi bir şekilde gözlemlenmesiyle başlar. Bu süreç sonuçların ve bu sonuçlara dayalı verilecek kararların sağlıklı olması açısından hayati önem taşımaktadır. Aksi halde benzetimle çok düşük maliyetlerle, güçlü öngörülerde bulunmak yerine beklenmedik sonuçlarla karşılaşmak kaçınılmaz olacaktır. Bu yüzden, bu çalışmada doğru sonuca ulaşmak için mevcut sistemin analiziyle başlayan Şekil 1’deki metodoloji takip edilmiştir (Bu şekil hazırlanırken, kısmen kaynak [1], [2] ve [3]’ten faydalanılmıştır.).
Veri Toplanması, Kabullerin Yapılması, Sistem Girdilerinin Tayini
2.1. Problemin Tanımlanması
Şekil.2’de, Jarupan vd. tarafından önerilen geri dönüşümlü konteynırların kullanıldığı TL modeline benzer bir model görülmektedir [3]. Şekil 1’de gösterilen mevcut senaryo şu şekildedir: bir lojistik firması belirli bir bölgedeki A, B, K, L gibi dört müşterisine hizmet vermek üzere söz konusu konumda iki depo ve bir de araç filosunun yer alacağı bir adet merkez istasyon kurmayı amaçlamaktadır. A ve B üretici işletmeleri sırasıyla K ve L gibi iki müşteriye hizmet vermektedirler. Coğrafi yakınlık dolayısıyla K, yalnız A’dan ve L yalnız B’den mamul almaktadır. Lojistik firmasının görevi A ve B’den talep geldiğinde mümkün olduğunca hızlı bir şekilde depolarında bulunan geri dönüşümlü konteynırları üreticilere ulaştırmaktır. Ayrıca A ve B göndericilerinin ürünlerini K ve L alıcılarına taşımak ve boş konteynırları alıp tekrar depolara götürmek de lojistik firmasının sorumluluğundadır (Şekil 2).
Şekil 2. Hedeflenen Tersine Lojistik Faaliyeti Buna göre kurulacak iki depo ve merkez istasyonu için farklı yer alternatifleri içeren beş farklı ağ seçeneği vardır. Burada üç yeni istasyonu sistemdeki mevcut dört istasyona farklı koordinatlarla ekleyerek beş alternatif ağ elde edilmektedir (Şekil 3). Ağ alternatiflerine ileride değinilecektir. Merkez istasyonda bekleyen araçların bir çağrı neticesi gidip hizmet verdikten sonra izleyebilecekleri iki farklı rota söz konusudur (Şekil 4). Bunlar [3]: • “Devam Et” (Proceed) Politikası: Araçlar hizmet isteyen en yakın noktaya yönelir. Çağrı yoksa bulunduğu yerde beklerler. • “Önce Merkeze Dön” (Return) Politikası: Araçlar merkeze dönüp çağrılara oradan cevap verirler. Her hizmet sonrası merkeze dönmek zorundadırlar. Merkeze dönmeden araçlara iş ataması yapılmaz.
(İlk gelen-ilk gider) (En erken teslim zamanlı önce gider) (En büyük talep önce gider) (En küçük talep önce gider)
Siparişler için şu politika alternatifleri söz konusudur [3]: • İlk Gelen İlk Gider (First-Come First-Out) • En Önce Teslim Zamanlı Önce Gider (Earliest-Due-Date) • En Büyük Talep Önce Gider (Large-Size First-Out) • En Küçük Talep Önce Gider (Smallest-Size First-Out) Araç Politikaları
Şekil 4. Politika Hiyerarşisi Sonraki bölümlerde, söz konusu firma için en iyi TL ağı, araç rotası ve sipariş politikasını belirlemek için incelenen süreç, Arena 9.0 benzetim programıyla simüle edilmiştir ve sonuçlar belirlenen performans kriterlerine göre değerlendirilmiştir.
2.2. Mevcut Sistemin Analizi
Şekil 5’e benzer bir mantıksal model Jarupan vd. tarafından da önerilmiştir [3]. Görüldüğü gibi merkeze sipariş geldiğinde öncelikle kimden geldiği, ne kadar konteynır talep ettiği, ne kadar vadesinin bulunduğu değerlendirilir. Gönderici A’dan gelen siparişler Depo X’e, Gönderici B’den gelen siparişler Depo Y’ye yönlendirilir. Bundan sonra neler olduğu Depo X’ten aşağıdaki gibi takip edilebilir: Depoya gelen siparişler sıraya girerler. Eğer depoda siparişin talep ettiği kadar konteynır yoksa, siparişler beklemeye devam eder. İlk gelen siparişin talebi sağlandığı anda bu sipariş kadar konteynır depoda gruplandırılarak araç bekleme kuyruğuna gönderilirler. Bu kuyrukta en az bir sipariş olduğu anda merkezden araç talep edilir. Merkez sistemdeki en yakın aracını boş kaldığı anda Depo X’e yönlendirir. Araç gelir, konteynırlar araca yüklenir ve Gönderici A’ya gönderilir. Bu sırada araç bekleyen birden fazla sipariş varsa önce hangisinin gönderileceği mevcut sipariş politikasına göre tayin edilir. Gönderici A’da boşaltılan araç, bu konteynırlara mamul yüklenmesini beklemez, görevi sona erdiğinden serbest bırakılır. Mevcut araç politikasına göre ya yeni bir çağrı beklemek üzere Merkez İstasyona döner (Return-Önce Merkeze Dön) ya da hizmet talep eden en yakın noktaya yönelir (Proceed-Devam Et).
2.3. Performans Ölçütlerinin Belirlenmesi
Politikaların başarı düzeyini ölçmek üzere kullanacak olan performans ölçütleri şöyledir [3]: • Zamanında Teslim Edilen Sipariş Oranı: Bu ölçütle A ve B göndericileri ile K ve L alıcılarına zamanında teslim edilmiş siparişlerin tüm siparişler içerisindeki oranı değerlendirilir. • Ortalama Zamanında Teslim Süresi: Bu ölçütle zamanında teslim edilmiş siparişlerin ortalama olarak ne kadar sürede teslim edildiği değerlendirilir.
Decision Making in Reverse Logistics Processes … • Ortalama Araç Bekleme Süreleri: Bu ölçütle depo, gönderici veya alıcılarda konteynırların ortalama araç bekleme süreleri değerlendirilir. • Ortalama Çevrim Süresi: Bu ölçütle konteynırların bir depodan ayrılıp diğer depoya varana kadar geçen sürenin ortalaması değerlendirilir.
2.4. Girdi Verileri ve Kabuller
Bu çalışma kapsamında aşağıdaki kabuller yapılmıştır: 1. Gelen siparişler ortalaması 26 saat olan üssel dağılıma uymaktadır. Saat düzeyinde 2000 sipariş için benzetim yapılacaktır. 2. Siparişlerin istediği konteynır miktarları minimum 10, maksimum 20 parametreli düzgün dağılama uymaktadır.
3. Siparişler A ve B göndericilerinden eşit oranda verilmektedir.
4. Siparişlerin teslimi için gönderici ve alıcılar tarafından tayin edilen süreler üniform dağılıma uymaktadır ve şu şekildedir: A = Unif(24,36), B=Unif(8,14), K=Unif(18,24), L=Unif(20,26) (saat). 5. Geri dönen konteynırlar için X ve Y depolarında yapılan kontrol işlemi her konteynır için UNIF(3,5) (dk.)’dır. Dönen konteynırların X’te % 7’si, Y’de % 5’i arızalı çıkmaktadır. Arızalı konteynırlar için tamir işlemi NORM(10,15) (dk.) sürmektedir. Tüm konteynırlar yeniden çevrime sokulmadan önce bakım işlemine tabi tutulmaktadır. Bakım süresi sabit olup X’te 6, Y’de 4 dakika almaktadır. 6. Göndericilerdeki paketleme süreleri ile alıcılardaki konteynır boşaltma süreleri partilerin konteynır adediyle doğru orantılı olup şu şekildedir: A=ADET*UNIF(2,4); B=ADET* UNIF(3,6); K= ADET*UNIF(3,7); L= ADET*UNIF(2,6) (saat). 7. İstasyonlarda araç yükleme ve boşaltma süreleri konteynır başına sırasıyla şu şekildedir: X=(4;0.3); Y=(3;0.48); A=(2,2); B=(2,2); K=(5,5); L=(4,4) (dk.) 8. Araç filosu 3 araçtan oluşmakta ve araçların hızları sabit olup 100 km/saat’tir. Trafik ve yol şartlarından doğabilecek gecikmeler göz ardı edilmektedir. Araçlar aynı anda tek siparişin taşımasını yapmaktadır ve kapasitelerinin her durumda yeterli olduğu kabul edilmektedir.
9. Depolarda 600’er adet konteynır başlangıç stoku olarak bulunmaktadır.
10. 2000 sipariş boyunca yapılan benzetimde araçların yakıt ikmali için durmadığı depo ve müşterilerin işe ara vermediği kabul edilmektedir.
3. Modelleri̇n Oluşturulmasi
Araçlara uygulatılacak rota politikaları birbirinden farklı modeller gerektirmektedir. Bunun için öncelikle daha basit olan “Devam Et” politikasını modellemekle başlanılacaktır. Modeller sipariş oluşturma, merkez istasyon, depolar ve konteynır kullanıcıları olmak üzere dört başlık altında adım adım oluşturup (problemin alt sistemlere ayrılması) sonra bu alt modelleri birleştirme yoluna gidilecektir. Modellerde siparişler ve sistemde dolaşan konteynırlar gezen birim (entity) olarak ele alınacaktır. Her siparişi istediği miktarda konteynırla birleştirip, gideceği yerlere beraber gitmeleri sağlanmaya çalışılmıştır. Dolaşımın sonunda siparişlerle konteynırları ayırıp konteynırları sisteme geri döndürürken siparişleri bozup sistemden çıkarılacaktır. Ayrıca lojistik sisteminde taşıma aracı olarak Arena’nın Transporter (nakliyeci) özelliği kullanılmıştır. Transporter (nakliyeci) birimleri için truck (kamyon) tabiri kullanılmıştır. Transport özelliğini kullanabilmek için aralarında dolaşım olan tüm depo, gönderici ve alıcıları istasyon olarak tanımlamak gerekmiştir.
Decision Making in Reverse Logistics Processes … “Önce Merkeze Dön” politikasında araçların bir çağrıya hizmet verdikten sonra her seferinde önce merkeze gelmesi, şayet çağrı varsa buradan gitmesi, yoksa burada çağrı beklenmesi istenilmektedir. Bu süre içerisinde, başka deyişle, araç merkeze dönerken, araca hiçbir atama yapılmaması da gereklidir. Arena’da bu istenilenlerin yapılabilmesi için kukla gezici birimler ve aralarında bir dizi karmaşık ilişki bulanan Hold, Signal modüllerine başvurulmuştur. Bunun haricindeki yapı “Devam Et” politikasına büyük ölçüde benzerdir.
4.1. Araç Politikaları
“Devam Et” ve “Önce Merkeze Dön” politikalarının birbirinden çok farklı modeller gerektirmesinden dolayı diğer politikalar bu politikaların altında gerçekleştirilmiştir (Şekil 4).
4.2. Ağ Alternatifleri
Modeldeki A, B, K ve L elemanları sabit yerlere sahiptir (Şekil 6). X, Y depoları ve Merkez istasyon için 5 farklı seçeneğe bağlı 5 farklı ağ mevcuttur. Araç politikalarının altında bu ağ alternatifleri, onların da altında sipariş politikaları gerçekleştirilmektedir. A, B, K ve L’nin koordinat sistemindeki görüntüsü Şekil 6 ve koordinatları Çizelge 1’de gösterilmiştir. Çizelge 1. A, B, K ve L İstasyonlarının Koordinatları X 555 95 946 155
Çizelge 3. Mesafeler Arası Denge İstasyonlar A-K B-K B-L A-L X-L
Çizelge 2’de yeni istasyonların koordinatları, Çizelge 3’te mesafeler arası denge görülmektedir. Coğrafi yakınlıktan dolayı K yalnız A’dan mal alıp yalnız Y’ye boş konteynır göndermekte ve L de yalnız B’den mal alıp yalnız X’e boş konteynır göndermektedir. Aynı şekilde A ve B üreticileri de coğrafi yakınlıktan dolayı sadece sırasıyla X ve Y’den konteynır talebinde bulunmaktadırlar. Kurulmak istenen bu modele göre Çizelge 3’e bakıldığında A-K arasındaki mesafenin daima B-K arasındaki mesafeden kısa olduğu ve B-L arasındaki mesafenin
de A-L arasındaki mesafeden kısa olduğu görülür. Yeni istasyonların da bu modele sadık kalması için X-L arasındaki mesafe X-K arasındaki mesafeden; Y-K mesafe de Y-L mesafesinden kısa tutulmuştur. Yeni alternatiflerde istasyonlar arası mesafeler belirlenip Arena’da Distances (uzaklıklar) modülüne girilir.
4.3. Sipariş Politikaları
Bölüm 2.1.’de sözü edilen sipariş politikaları, araç bekleme kuyruklarındaki siparişlere uygulanır. Eğer bir kuyruk için bir kural belirtilmemişse program kuyruktaki gezen birimleri ilk giren-ilk çıkar kuralına göre kuyruktan çıkarır. Bunun yanı sıra Arena, Son Gelen İlk Çıkar, En Yüksek Ağırlıklı ve En Düşük Ağırlıklı kurallarına da imkan verir. Bunlardan da yararlanarak sipariş politikaları uygulanır. Mevcut Yapı ve Yeni Ağ Alternatifleri
5.1. Sonuçların Elde Edilmesi ve Düzenlenmesi
İki araç rota alternatifi (“Devam Et”, ”Önce Merkeze Dön”), beş ağ (1, 2, 3, 4, 5) seçeneği, dört sipariş politikası seçeneği (1-en büyük talep, 2-en erken teslim zamanı, 3-ilk gelen- ilk gider, 4-en küçük talep) değerlendirilmek üzere kırk adet farklı kombinasyon oluşturur. Bu kombinasyonlara sırasıyla 1’den 40’a kadar indeks numarası verilmiştir. Böylelikle 1-20 arası politikalar “Devam Et” politikaları, 21-40 arası politikalar da “Önce Merkeze Dön” politikaları olur. Benzetim çıktılarının sağladığı veriler aşağıdaki gibidir: Tally (Hesap): A için araç bekleme süresi; B için araç bekleme süresi, K için araç bekleme süresi, L için araç bekleme süresi, X için araç bekleme süresi, Y için araç bekleme süresi, döngü süresi 1, döngü süresi 2. Count (Sayım): A için gecikmiş miktar, A için gecikmemiş miktar, B için gecikmiş miktar, B için gecikmemiş miktar, K için gecikmiş miktar, K için gecikmemiş miktar, L için gecikmiş miktar, L için gecikmemiş miktar, A için gecikmemiş süreler, B için gecikmemiş süreler, K için gecikmemiş süreler, L için gecikmemiş süreler. Bu veriler aşağıdaki performans ölçütlerine dönüştürülmüştür:
Decision Making in Reverse Logistics Processes … • Ortalama Araç Bekleme Süresi: (A Araç Bekleme Süresi + B Araç Bekleme Süresi + K Araç Bekleme Süresi + L Araç Bekleme Süresi + X Araç Bekleme Süresi + Y Araç Bekleme Süresi)/6 • Ortalama Çevrim Süresi: (Döngü Süresi 1 + Döngü Süresi 2) /2 • Zamanında Teslim Edilmiş Siparişlerin Oranı: (A için Gecikmemiş Miktar + B için Gecikmemiş Miktar + K için Gecikmemiş Miktar + L için Gecikmemiş Miktar)*100/(A için Gecikmiş Miktar + A için Gecikmemiş Miktar + B için Gecikmiş Miktar + B için Gecikmemiş Miktar + K için Gecikmiş Miktar + K için Gecikmemiş Miktar + L için Gecikmiş Miktar + L için Gecikmemiş Miktar). • Ortalama Zamanında Teslim Süresi: (A için Gecikmemiş Süreler + B için Gecikmemiş Süreler + K için Gecikmemiş Süreler + L için Gecikmemiş Süreler)/4. Yukarıda söz edilen performans ölçütleri hesaplanmış ve Çizelge 4’te gösterilmiştir.
5.2. Sonuçların Analizi
Benzetim sonuçları Çizelge 4’te verilmiştir. 16. kombinasyon % 98,2 ile en iyi erken teslimat oranına sahiptir (Şekil 7). 16. kombinasyonu 12. (% 98), 14. (% 98), 1. (% 97,4), 4. (% 95,05) ve 13. (% 92,03) kombinasyonlar takip etmektedir. 32. kombinasyon % 52,31 ile en kötü teslim oranına sahiptir. 32’yi % 54,36 ile 25., % 62,78 ile 5. kombinasyonlar takip etmektedir (Çizelge 4 ve Çizelge 5). Bu politikalar, diğer ölçütler açısından aşağıdaki gibi değerlendirilebilir. Ortalama olarak zamanında teslimatlarını en hızlı 4. politika gerçekleştirmektedir (Şekil 8). 4. politikayı yaklaşık bir değerle 1. politika takip etmektedir. 4. politikanın ortalama çevrim (Şekil 9) ve araç bekleme süreleri (Şekil 10) açısından yavaşlığı erken teslimat oranına yansımış ve siparişlerin %5’i müşteriye geç ulaştırılmıştır. Diğer taraftan, 1. politika her ne kadar erken teslimatta %97,4 (Şekil 7) ile üçüncü sırada yer alsa da diğer ölçütler açısından kendisine en yakın 16, 12 ve 14’ten çok daha iyi sonuçlar vermektedir. 16, 12 ve 14. politikalar ortalama çevrim (Şekil 9) ve araç bekleme süreleri (Şekil 10) açısından kıyaslandığında, 16. politikanın en iyi alternatif olduğu görülmektedir. 16. politikayı, 14 ve 12. politikalar takip etmektedir. 120 100 80 60 40 20
Şekil 8. Ortalama Zamanında Teslim Süreleri 60 50 40 30 20 10
Decision Making in Reverse Logistics Processes … Çizelge 4. Benzetim Sonuçları Kmb.No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
Ortalama Araç Bekleme Süresi (saat) 1,738957239 1,657929 1,807117614 1,823403505 1,898117008 1,877154356 1,979628401 2,242969951 1,835864408 1,962138436 1,804298007 1,901606572 1,789832384 1,798987654 1,789769589 1,736171583 2,067900538 1,985983011 1,968520679 2,229455336 9,001368523 10,10860653 10,1397668 9,443570039 10,62432762 10,28021735 10,62353965 9,94603431 9,252827482 12,36953524 10,15474312 14,52525152 9,303856082 9,552571046 10,54768265 10,63689468 10,06263233 9,104671917 9,713906726 9,441384861
Performans Kriterleri Ortalama Döngü Zamanında Teslimatların Süresi (saat) Oranı (%) 21,34647885 97,4 21,3369551 81,85035389 21,57842559 89,45 21,55099261 95,05 24,20638182 62,7817623 24,13480221 66,4748954 24,36651104 63,03245436 24,76065241 85,075 23,09903296 81,57894737 23,05171678 87,98294029 22,92775142 83,91126976 22,58303021 98 22,0167308 92,03197524 21,96456369 98 22,0162048 92,03197524 21,8310622 98,2 21,60748801 91,125 22,01496994 84,34010152 21,48830214 90,675 22,31544104 88,375 36,03612083 68,475 38,45754922 67,48606183 38,76739062 67,29893778 37,03319797 71,45 44,11800496 54,36016512 43,58760467 74,4 44,00155782 72,675 42,42927253 74,04904905 37,72597315 75,125 46,46400129 72,94323581 40,14677153 73,575 52,80473961 52,31362468 36,60026098 68,875 37,18522912 68,475 39,43486116 67,225 40,09918716 67,43949045 40,83942638 65,65 38,32637672 73,9 40,13846118 72,8 39,52219847 74,025
Ortalama Zamanında Teslim Süresi 1061 854,5 1045,75 1057 554,5 587 557,5 1022,5 1406,75 1532 1431,5 1599,25 1230 1398,5 1230,25 1402,5 2015,25 1814,25 1943,75 1964,5 2192,75 2329,5 2314,25 2431,75 837,75 1355 1329,25 1358 2621 2758,75 2668,5 1360,75 2328 2323,75 2356,25 2265,25 2065,5 2528,5 2490,25 2487
6. Sonuç VE Değerlendi̇rme
Çalışmanın temel amacı, TL karar problemlerini barındıran bir lojistik ağını benzetim vasıtasıyla değerlendirmek adına yol göstermektir. Bu değerlendirmede daha önceki araştırmacılar tarafından önerilen bir dizi performans ölçütü esas alınmıştır. Öncelikle kurulması amaçlanan TL ağının yapısı açıklanmıştır. Sabit konumlardaki müşterilerine hizmet vermek üzere kurulacak üç lojistik birimi için beş farklı ağ alternatifi söz konusudur. Ağ seçiminin yanı sıra araç rotalama ve sipariş politikaları da en avantajlı şekilde kombine edilmek istenmektedir. Bu çalışmada, söz konusu TL ağının benzetim modelinin performans ölçütlerini yansıtacak ve alternatifleri (40 adet) değerlendirmeye olanak verecek şekilde nasıl tasarlanacağı açıklanmaya çalışılmıştır Benzetim uygulandığında beş alternatifin öne çıktığı görülmektedir. Araçların önce merkeze dönmeleri kuralına bağlı türetilen kombinasyonların tamamının zamanında teslimat açısından %75’in altında kaldığı gözlemlenmiştir ve son bölümde öne çıkan bu 5 alternatifi değerlendiren yorumlara yer verilmiştir. Burada nihai seçim büyük ölçüde karar alıcının bakış açısına da bağlıdır. %98.2 zamanında teslimat oranı sağlayan 16. politika seçilebilir veya biraz daha fazla ceza maliyetine katlanılıp çok daha kısa sürelerde teslimat yapma adına 1.politika uygulanabilir. Başta yapılan kabuller ve herhangi bir kural gözetmeksizin seçilen dağılımlar neticesinde yapılan benzetimin sonuçları arasındaki tutarlılık eleştirilebilir olsa da burada amacımız karmaşık TL ağlarının nasıl modelleneceğini göstermek olmuştur. Model, araç sayısının ihtiyaca göre değiştirilerek en iyilenmesi veya maliyet ölçütlerinin eklenmesiyle daha da karmaşıklaştırılabilir. Yapılan kabuller ve sistem girdilerinin gerçek problemi mümkün olduğunca yansıtması kuralına riayet edildiği sürece benzetim, TL problemleri için başvurulabilecek güçlü bir araçtır. Sonuç olarak, depo yeri seçimi, müşterilere göre tesislerin konumu, araçlar için rota politikaları ve sınırlı kaynakların siparişlere atanması sürecinde uygulanacak politikalar müşteri memnuniyet düzeyinde önemli etkilere sahip anahtar kavramlardır. Bu karar problemlerinin deneme yanılma yöntemiyle değerlendirilmesi ise hem zaman hem de maliyet açısından kabul edilemez. Bunun yerine bu çalışmada önerildiği gibi mevcut sistemin benzetim modelinin oluşturulması yoluna gidilebilir. Benzetim aynı zamanda sisteme bütünsel bir eleştiri getirme adına da önemli bir araçtır. Böylelikle istenen alternatifler öncelikle bu model üzerinde masrafsız ve kısa süre içinde denenebilmekte, elde edilen benzetim sonuçlarının değerlendirilmesi ile de nihai adımlar atılabilmektedir.
Share and Cite
GÜLSÜN, B.; TUZKAYA, G.; BEKİL, T. Decision making in reverse logistics processes using simulation. Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences 2008, Vol. 26, pp. 124-137. https://doi.org/10.62051/ytu.sigma-journal-of-engineering-and-natural-sciences-decision-making-in-reverse-logistics-processes-using-simulation