Bilimsel Araştırma Projeleri Kataloğu - Prof.Dr.Fazıl Necdet Ardıç ...
Bilimsel Araştırma Projeleri Kataloğu - Prof.Dr.Fazıl Necdet Ardıç ...
Bilimsel Araştırma Projeleri Kataloğu - Prof.Dr.Fazıl Necdet Ardıç ...
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
242<br />
Proje Başlangıç Tarihi<br />
1 Şubat 2008<br />
Proje Bitiş Tarihi<br />
1 Mayıs 2010<br />
Proje Ekibi<br />
Doç. <strong>Dr</strong>. Osman KULAK<br />
(Yürütücü)<br />
Arş. Gör. Yusuf ŞAHİN<br />
Dilek EKEMEN<br />
Uzm. Mustafa Egemen TANER<br />
Depo İçi Operasyonların Etkin<br />
Yönetimi İçin Sezgisel Yöntemler<br />
Projenin Amacı<br />
Depo yönetim sisteminde sipariş toplama<br />
operasyonlarının organizasyonu tedarik<br />
zincirinin performansını etkileyen en<br />
önemli faaliyettir. Bu proje ile çoklu çapraz<br />
geçitli depo sistemlerinde sipariş gruplama<br />
ve toplayıcı rotalama problemlerinin<br />
birlikte çözümü için kümelendirme (clustering)<br />
esaslı Genetik Algoritma ve Tabu<br />
Arama algoritmaları geliştirilmiştir. Literatürdeki<br />
çalışmalarla karşılaştırıldığında önerilen<br />
yöntemler hem çözüm kalitesi hem<br />
de zaman olarak etkin çözümler üretmiştir.<br />
Projede ilk kez kullanılan<br />
bir yöntem var mı?<br />
Sipariş gruplama ve toplayıcı rotalama<br />
problemlerini birlikte çözmek için literatürde<br />
ilk defa kümelendirme (clustering)<br />
esaslı Genetik Algoritma ve Tabu Arama<br />
Algoritması geliştirmiştir. Sipariş gruplama<br />
problemine yönelik hızlı ve etkin çözüm<br />
üretmesi için rota benzerliğini (route similarity)<br />
ve pişmanlık değerini (regret value)<br />
kullanan yeni bir kümelendirme algoritması<br />
(RS-RV) geliştirilmiş, daha sonra da<br />
bu algoritma Genetik Algoritma ve Tabu<br />
Arama algoritması ile bütünleştirilmiştir.<br />
Günümüze kadar geliştirilmiş olan toplayıcı<br />
rotalama sezgisellerinden farklı olarak,<br />
bu çalışmada toplayıcı rotalama problemi<br />
klasik gezgin satıcı problemi olarak düzenlenmiş<br />
ve problemin çözümüne yönelik<br />
“En yakın komşu (Nearest Neighbor) - Or<br />
opt” ve “Kazanç (Saving) - 2 opt” olmak<br />
üzere klasik sezgiseller önerilmiştir. Çalışma<br />
kapsamında, bu algoritmaların sipariş toplama<br />
problemine nasıl uygulanabileceği<br />
araştırılmış ve detaylı sayısal örneklerden<br />
elde edilen sonuçlar sunulmuştur. Deney<br />
sonuçlarına göre önerilen algoritmalar çözüm<br />
kalitesi ve hesaplama süresi bakımından<br />
önemli iyileştirmeler sağlamaktadır.<br />
Projenin Katkıları<br />
Türkiye lojistik pazarında her yıl ortalama<br />
%15 ile %20 arasında büyüme gerçekleşmektedir.<br />
Bu muazzam büyümeye<br />
bağlı olarak da, ülkemizdeki kıt kaynakları<br />
etkin kullanan ve müşterilerine daha hızlı<br />
hizmet sunan lojistik fi rmalarına gereksinim<br />
her geçen gün artmaktadır. Günümüzde<br />
depo operasyonlarının etkin<br />
yönetimi özellikle lojistik fi rmalarının en<br />
önemli hedefl erinden bir tanesidir. Depo<br />
operasyonların yönetilmesi sırasında yoğun<br />
olarak iki tip problemle karşılaşılmaktadır.<br />
Bunlardan birincisi toplama aracının<br />
kapasitesine göre aynı tur içerisinde<br />
toplanacak siparişlerin belirlendiği sipariş<br />
gruplama (order batching) problemi, diğeri<br />
ise gruplanan siparişlerin toplanma<br />
sırasının belirlendiği toplayıcı rotalama (picker routing)<br />
problemidir. Firmalarının tam olarak etkin ve ekonomik<br />
sipariş toplama planlarını oluşturabilmeleri için bu iki<br />
problemin eş zamanlı olarak çözülmesi gerekir. Bu çalışmada,<br />
literatürde ilk defa çoklu çapraz geçitli depo<br />
sistemleri (multiple cross aisles warehouse systems) için,<br />
sipariş gruplama ve toplayıcı rotalama problemlerini eş<br />
zamanlı olarak çözen sezgisel yöntemler önerilmektedir.<br />
Toplayıcı rotalama probleminin çözümü için Kazanç<br />
ve En yakın Komşu sezgiselleri kullanılmıştır. Daha önceki<br />
yöntemlerden farklı olarak, genetik algoritmanın başlangıç<br />
popülâsyonu ve tabu arama algoritmasının başlangıç çözümünün<br />
elde edilmesi için rota benzerliği ve pişmanlık değerini<br />
esas alan bir algoritma (RS-RV) çalışma kapsamında geliştirilmiştir.<br />
Bu yöntemler ile oluşturulan başlangıç sipariş grupları<br />
ve rotalar, Genetik Algoritma ve Tabu Arama yöntemlerinde<br />
uygunluk fonksiyonunun parçası oldukları için basit ama hızlı<br />
çözümler sağlayan bu sezgiseller tercih edilmiştir.<br />
Genetik Algoritma ve Tabu Arama esaslı yöntemlerin<br />
etkin ve güvenilir performans göstermesi için nihai parametrelerin<br />
belirlenmesi, kapsamlı bir deneysel tasarım<br />
planı ve ANOVA testleri kullanılarak sağlanmıştır. Önerilen<br />
yöntemlerin etkinliğini karşılaştırmak için farklı deney<br />
problemleri (sipariş sayısı, ağırlık, hacim ve farklı depo<br />
tasarımları) rastsal olarak oluşturulmuştur. Önerilen yöntemler<br />
ile elde edilen sonuçlar hem birbirleri ile hem de<br />
literatürdeki yöntemle elde edilen sonuçlarlarla karşılaştırılmaktadır.<br />
Yapılan araştırmalar neticesinde, önerilen bütünleşik<br />
yöntemlerin literatürdeki hiyerarşik yöntemlerden<br />
daha etkin ve gerçekçi toplama planları sundukları<br />
belirlenmiştir. Çalışma kapsamında incelenen depolama<br />
sistemlerinde kullanılan toplama araçları ağırlık ve hacim<br />
gibi kısıtlara sahip olup, sipariş gruplama ve toplayıcı rotalama<br />
problemleri bu kısıtlar dikkate alınarak çözülmüştür.<br />
İşlevsellik Testleri, Dokümantasyon, Yazılımın<br />
Hazırlanması ve Gerçekleştirim<br />
Yazılımın kalitesi, kabul edilebilir düzeyde hatasız çalış-<br />
Şekil 1. Depo özelliklerinin<br />
tanımlandığı portlet<br />
Şekil 2. Sipariş planlama ile<br />
ilgili portlet<br />
Şekil 3. Sipariş girişinin<br />
yapıldığı portlet<br />
Şekil 4. Parametrelerinin<br />
girildiği portlet<br />
Şekil 5. Deney detaylarının<br />
gösterildiği kısım<br />
masına, planlanan bütçe ile zamanında tamamlanmasına,<br />
gereksinimleri ve/veya beklentileri karşılayabilmesine<br />
ve sürdürülebilirlik özelliklerine bağlıdır. Veri modellerinin,<br />
sınıfl arın ve kodlamanın ardından yazılımın işlevselliği<br />
test edilmiş ve kullanılan kodlarla ilgili gerçekleştirim aşamasına<br />
gelinmiştir. Kullanıcının ihtiyaç duyduğu kısımlar<br />
portletler (portal sunucular üzerinde çalışan uygulamacıklar)<br />
halinde hazırlanmıştır.<br />
Sonuç olarak, tüm yöntemlere ait yazılımlar ve testler<br />
tamamlanmıştır. Kullanılan parametrik sezgiseller için nihai<br />
parametreler belirlenmiş ve tüm problem boyutları<br />
için deneyler yapılmıştır. Nihai proje raporunun hazırlanması<br />
aşaması halen devam etmektedir.<br />
243
Change language