Tez No İndirme Tez Künye Durumu
503340
Two-stage stochastic optimization model for the design of a capacitated, multi-product, multi-echelon reverse logistics system: A case study in Turkey / İki kademeli stokastik optimizasyon modeli ile kapasite kısıtlı, çok ürünlü, çok aşamalı tersine lojistik sistemi tasarımı: Türkiye'de bir vaka analizi
Yazar:EZGİ AKKAYA
Danışman: PROF. MUSTAFA NECATİ ARAS
Yer Bilgisi: Boğaziçi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Konu:Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin:
Onaylandı
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
88 s.
Tüm dünyada teknolojide görülen hızlı değişimle beraber tüketicilerin daha yeniye olan eğilimlerinin arttığı görülmektedir. Bu eğilim ile ürünlerin kullanım ömürleri giderek azalmakta ve atıl duruma dönüşen ürün sayısı her geçen yıl daha da artmaktadır. Bu hızlı değişim içerisinde atıl olan ürünlerin kontrolsüz olarak doğaya salınması içerdikleri kimyasallar sebebiyle ekosistem için ciddi bir tehdit oluşturmakta ve beraberinde bazı değerli materyallerin tekrar kullanılamaması sebebiyle de ekonomik açıdan bir kayıp oluşmaktadır. Tüm bu nedenlerle atık elektrikli elektronik eşyaların (AEEE) geri dönüşüm süreçlerini kontrol altına almak amacıyla Avrupa Birliği 2002 yılında bir düzenleme yürürlüğe koymuştur. Benzer bir düzenleme aday ülke Türkiye'de de 2012 yılında devreye alınmıştır. Üreticiler, dağıtıcılar ve belediyeler dâhil birçok kurum geri dönüşüm sürecinden sorumlu tutularak olası tehdit ve kayıpların minimuma çekilmesi hedeflemiştir. Düzenlemenin Türkiye'de görece yeni olması ve tüketicilerin bilinç seviyesi sebebiyle sisteme dâhil olacak adetlerde ciddi bir belirsizlik söz konusudur. Bu çalışmada olası belirsizlikler de dikkate alınarak etkin bir AEEE süreç yönetimi için karar destek mekanizması geliştirilmesi hedeflenmiştir. İki kademeli stokastik optimizasyon modeli kurularak tek yönlü, çok kademeli, çok ürünlü ve kapasiteli bir tersine lojistik sistemi tasarımı amaçlanmıştır. Önerilen model, Türkiye'deki öncü bir beyaz eşya üreticisi ile yapılan vaka analizi ile test edilmiştir. Bağımsız bir pazar araştırma şirketinin geçmiş yıllar için verileri dikkate alınarak gelecek yıllar tahminleme yapılmış ve geliştirilen farklı senaryolarla nasıl bir AEEE sistemine ihtiyaç duyulacağı analiz edilmiştir. Çok sayıda senaryonun dikkate alındığı stokastik modelin çözümü içinse buluşsal bir yöntem olan örnek ortalama yaklaşım yönteminden faydalanılmıştır.
Electrical and electronic equipment sector can be classified as one of the fastest growing industrial sectors in the world. Increase in customers' tendency to have latest technology resulting in an important increase in consumption of products and the reduction in useful product lifecycles. On the other hand, if the increase in waste electrical and electronic equipment (WEEE) cannot be managed properly, it may create a serious threat on human health and ecosystem due to several poisonous and chemical substances and cause important economic loss. By considering all these risks, European Union(EU) introduced a regulation in 2002 to take WEEE system under control. As a candidate for EU membership, Turkey enacted similar regulation by the year of 2012. It is aimed to minimize all possible threats and losses by giving responsibility to producers, distributors and municipalities for WEEE collecting and recycling activities. The regulation is relatively new in Turkey. In addition, customer awareness about the importance of WEEE system is not high enough. Thus, there is an important uncertainty in total return amounts. In this study, we aim to create an implementable and efficient reverse logistics(RL) network design tool for the WEEE collection system in Turkey with the presence of multiple product types, uncertain return quantities and capacity constraints for recycling activities. The methodology is based on RL network design using a two stage stochastic mixed integer linear programming with the objective of minimizing the total cost of the system for various return scenarios. The proposed model is tested by considering the collection and recycling system of a major white goods producer in Turkey. Since the proposed model is an NP hard problem, sample average approximation is used as a heuristic method for the proposed model under different number of return scenarios.