Ömrünü tamamlamış araçların geri kazanımı için belirsizlik altında ağ tasarımı


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Ticaret Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2020

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: DUYGU ERDOĞAN

Danışman: AYVAZ BERK

Özet:

ÖZET Son yıllarda yaşanan nüfus artışı doğal kaynakların büyük ölçüde azalmasına yol açmıştır. Hızla azalan doğal kaynakların yenilenebilmesinin mümkün olmadığı bu zamanda, en ufak bir ürünün geri kazanımının çevresel faydası çok fazladır. Ömrünü tamamlamış araçlar çevresel faydasının yanı sıra, içerdikleri geri dönüştürülebilir ve geri kazanılabilir malzemeler nedeniyle ekonomik faydasıyla da dikkat çeken önemli kaynaklardır. Bu çalışmada ömrünü tamamlamış araçların geri dönüşümü için deterministik, iki aşamalı stokastik programlama ve robust programlama modeli geliştirilmiştir. İlk aşamada tüm parametrelerin belirli olduğu varsayılarak deterministik model oluşturulmuş daha sonra modele miktar belirsizliği eklenerek iki aşamalı stokastik programlama modeli geliştirilmiştir. İki aşamalı stokastik programlama modelinin birinci ve ikinci aşamalarında sırasıyla yetkili söküm tesislerinin açılma kararları ve tesisler arasındaki akış miktarları kararları alınmıştır. Son olarak ise modelin robust programlama yaklaşımı ile tasarımı yapılmıştır. Öncelikle önerilen modellerin güvenilirliğini test etmek için küçük bir örnek üzerinde uygulaması yapılmıştır. Modellerin güvenilirliği test edildikten sonra geliştirilen tersine lojistik ağın uygulaması Türkiye’de ömrünü tamamlamış araçların geri dönüşümü için uygulanmıştır. Sonuçlar oluşturulan robust programlama modelinin belirsizlikle başa çıkmada daha etkili sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Anahtar Kelimeler: İki aşamalı stokastik programlama, ömrünü tamamlamış araçlar, robust optimizasyon, tersine lojistik ağ tasarımı. 4 ABSTRACT In recent years the increase in population had led to a significant decrease in natural resources. At a time when it was impossible to regeneration rapidly decreasing natural resources, the environmental benefit of recovering the smallest product is enormous. End of life vehicles as well as environmental benefits, important sources with their economic benefits due to the recyclable and attainable materials they contain. In this study, deterministic, two stage stochastic programming and robust programming model have been developed for the recycling of end of life vehicles. In the first stage, a deterministic model was created by assuming that all parameters were specific, and then a two-stage stochastic programming model was developed by adding quantity uncertainty to the model. In the first and second stages of the two-stage stochastic programming model, the decisions of opening the authorized dismantling facilities and the flow quantities between the facilities were taken respectively. Finally, the model was designed with robust programming approach. First of all, the proposed models were applied on a small sample to test the reliability. The application of the reverse logistics network developed after testing the reliability of the models was applied for the recycling of end-of-life vehicles in Turkey. It was observed that robust programming model produced more effective results in coping with uncertainty. Keywords: End of life vehicle, reverse logistics network design, robust optimization, two stage stochastic programming. İÇİNDEKİLER Sayfa İÇİNDEKİLER . i ÖZET . iii ABSTRACT . iv TEŞEKKÜR . v ŞEKİLLER . vi ÇİZELGELER . vii SİMGELER VE KISALTMALAR . viii 1. GİRİŞ . 1 2. LİTERATÜR ÖZETİ . 4 2. 1. Ömrünü Tamamlamış Araçlar ile İlgili Yapılmış Çalışmalar . 4 2. 2. kastik Programlama ile İlgili Yapılmış Çalışmalar . 7 2. 3. gramlama ile İlgili Yapılmış Çalışmalar. 10 3. TERSİNE LOJİSTİK KAVRAMI . 11 3. 1. rsine Lojistik Tanımı ve Kapsamı . 11 3. 2 Tersine Lojistiğin Önemi . 12 3. 3. İleri Lojistik ile Tersine Lojistik Arasındaki Farklar . 13 3. 4. Tersine Lojistikte Faaliyetler . 14 3. 5. Tersine Lojistikte Unsurlar . 15 3. 6. rsine Lojistikte Ürün Geri Dönüşleri . 17 3. 7. rsine Lojistik Ağlarının Sınıflandırılması . 20 3. 8. rsine Lojistik Ağ Tasarımı . 21 4. METODOLOJİ . 22 4. 1. tokastik Programlama . 22 4. 1. 1. tokastik programlamada temel kavramlar . 22 4. 1. 2. kastik programlamada kararlar ve aşamalar . 23 4. 1. 3. İki aşamalı stokastik programlama . 24 4. 2. Robust Optimizasyon . 25 4. 2. 1. me tabanlı robust optimizasyon modelleri. 27 4. 2. 2. yo tabanlı robust optimizasyon modelleri . 35 4. 3. Box-Jenkins ile modelleme . 38 5. TERSİNE LOJİSTİK AĞ TASARIMI İÇİN ÖNERİLEN MODELİN TANIMI VE FORMÜLASYONU . 41 5. 1. Önerilen Modelin Tanımı. 42 5. 2. delin Formülasyonu ve Varsayımları . 43 5. 2. 1. delin formülasyonu . 43 5. 2. 2. delin varsayımları . 43 5. 3. Model 1’in Formülasyonu: Deterministik Programlama . 44 5. 4. del 2’nin Formülasyonu: Stokastik Programlama . 48 5. 5. del 3’ün Formülasyonu: Robust Programlama . 52 5. 6. Örnek Uygulama . 53 5. 6. 1. İki aşamalı stokastik programlama modeli . 54 5. 6. 2. Robust programlama modeli . 58 6. UYGULAMA . 60 6. 1. Ömrünü Tamamlamış Araçlar İçin Geliştirilen Modelin Yapısı ve Uygulamada Kullanılacak Veriler . 60 6. 2. Box-Jenkins ile Modelleme . 64 6. 3. Ağın Deterministik Programlama ile Tasarımı ve Sonuçları . 66 6. 4. Ağın İki Aşamalı Stokastik Programlama ile Tasarımı ve Sonuçları . 69 6. 5. Ağın Robust Programlama ile Tasarımı ve Sonuçları . 72 6. 5. 1. 2020 yılı için ağın robust programlama ile tasarımı ve sonuçları . 73 6. 5. 2. 2021 yılı için ağın robust programlama ile tasarımı ve sonuçları . 75 6. 3. 3. 2022 yılı için ağın robust programlama ile tasarımı ve sonuçları . 77 6. 5. 4. 2023 yılı için ağın robust programlama ile tasarımı ve sonuçları . 79 6. 5. 5. 2024 yılı için ağın robust programlama ile tasarımı ve sonuçları . 81 6. 6. Modellerin Karşılaştırılması . 83 6. 7 Duyarlılık Analizleri . 85 7. SONUÇ VE ÖNERİLER . 93 KAYNAKLAR . 95 EKLER . 100 Ek A Deterministik modele ilave edilen 2021 yılı ömrünü tamamlamış araç sayıları . 100 Ek B Deterministik modele ilave edilen 2022 yılı ömrünü tamamlamış araç sayıları . 101 Ek C Deterministik modele ilave edilen 2023 yılı ömrünü tamamlamış araç sayıları . 102 Ek D Deterministik modele ilave edilen 2024 yılı ömrünü tamamlamış araç sayıları . 103 ÖZGEÇMİŞ . 104