İKİ AMAÇLI FARKLI MAKİNE SEÇENEKLİ KAPALI DÖNGÜ TEDARİK ZİNCİRİ OPTİMİZASYONU: BULANIK ÇÖZÜM TEKNİĞİ UYGULAMASI

Batuhan Eren ENGİN; Turan PAKSOY

İKİ AMAÇLI FARKLI MAKİNE SEÇENEKLİ KAPALI DÖNGÜ TEDARİK ZİNCİRİ OPTİMİZASYONU: BULANIK ÇÖZÜM TEKNİĞİ UYGULAMASI

Batuhan Eren ENGİN, Turan PAKSOY

Öz

Tedarik zinciri yönetimi, küreselleşme çağının başlangıcından beri akademisyenlerin ve uygulayıcıların artan ilgisini çekmeye devam etmiştir. Son yıllarda, tedarik zinciri yönetiminin odak noktası, enerji tüketimi, karbon emisyonları gibi ekonomik, sosyal ve çevresel yönlerin ortaklaşa ele alındığı sürdürülebilir akış yönetimi olmaya başlamıştır. Bu çalışmada, çok dönemli kapalı döngü tedarik zinciri ağ tasarım probleminin optimizasyonu için iki amaçlı karmaşık tamsayılı doğrusal programlama modelinin formüle edilmesi ve çözülmesi gerçekleştirilmiştir. Model, farklı makine tiplerinde faaliyet gösteren tesislerin toplam operasyon maliyeti ve toplam karbon emisyonları olmak üzere iki ayrı amacın minimizasyonunu hedeflerken, üretim ve dağıtım stratejilerini belirlemekte ve yeni veya eski tip makinelerin kullanımına da karar vermektedir. Daha eski ve güncel olmayan makinelerin ilk satın alma maliyeti, yeni ve güncellenmiş makinelere göre daha düşük olmasına rağmen, eski makineler, saat başına daha yüksek maliyetle çalışırken yeni makinelere göre saat başına daha fazla karbon salmaktadır. Ayrıca, bir saat içinde üretilen ürünlerin sayısı, yani üretkenlik, yeni makinelerde daha üstündür. Bu iki amaçlı kapalı döngü tedarik zinciri modelinin çözümü için bulanık ağırlıklandırma yaklaşımı kullanılmıştır. Sonuçlar, üretimde yeni nesil teknolojilere yatırım yapılmasının hem ekonomik hem de çevresel amaçlara ulaşmak için önemli olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Kapalı Döngü Tedarik Zincirleri; Yeşil Tedarik Zinciri; Karbon Emisyonları; Çok Amaçlı Optimizasyon

Tam Metin:

PDF

Referanslar

Altiparmak, F., Gen, M., Lin, L., & Paksoy, T. (2006). A genetic algorithm approach for multi-objective optimization of supply chain networks. Computers & Industrial Engineering, 51(1), 196-215. doi:https://doi.org/10.1016/j.cie.2006.07.011

Amid, A., Ghodsypour, S. H., & O’Brien, C. (2009). A weighted additive fuzzy multiobjective model for the supplier selection problem under price breaks in a supply Chain. International Journal of Production Economics, 121(2), 323-332. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2007.02.040

Arikan, F. (2013). A fuzzy solution approach for multi objective supplier selection. Expert Systems with Applications, 40(3), 947-952. doi:10.1016/j.eswa.2012.05.051

Banasik, A., Kanellopoulos, A., Claassen, G. D. H., Bloemhof-Ruwaard, J. M., & van der Vorst, J. G. A. J. (2017). Closing loops in agricultural supply chains using multi-objective optimization: A case study of an industrial mushroom supply chain. International Journal of Production Economics, 183, 409-420. doi:https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.08.012

Chan, F. T. S., Jha, A., & Tiwari, M. K. (2016). Bi-objective optimization of three echelon supply chain involving truck selection and loading using NSGA-II with heuristics algorithm. Applied Soft Computing, 38, 978-987. doi:10.1016/j.asoc.2015.10.067

Fahimnia, B., Sarkis, J., & Eshragh, A. (2015). A tradeoff model for green supply chain planning:A leanness-versus-greenness analysis. Omega, 54, 173-190. doi:10.1016/j.omega.2015.01.014

Kavitha, C. a. V., C. (2013). Multi Objective Fuzzy Linear Programming Technique for Weighted Additive Model for Supplier Selection in Supply Chain Management. International Journal of Applied Mathematics and Informatics.

Mehlawat, M. K., & Kumar, S. (2017). A multiobjective optimization model for optimal supplier selection in multiple sourcing environment. 2017, 26, 18.

Pan, W., Wang, F., Guo, Y., & Liu, S. (2015). A Fuzzy Multiobjective Model for Supplier Selection under Considering Stochastic Demand in a Supply Chain. Mathematical Problems in Engineering, 2015, 8. doi:10.1155/2015/174585

Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83-98. doi:10.1504/IJSSci.2008.01759

Sadeghi Rad, R., & Nahavandi, N. (2018). A novel multi-objective optimization model for integrated problem of green closed loop supply chain network design and quantity discount. Journal of Cleaner Production, 196, 1549-1565. doi:https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.06.034

Seifbarghy, M., Pourebrahim Gilkalayeh, A., & Alidoost, M. (2011). A Comprehensive Fuzzy Multiobjective Supplier Selection Model under Price Brakes and Using Interval Comparison Matrices. Journal of Industrial and Systems Engineering, 4(4), 224-244.

Shaw, K., Shankar, R., Yadav, S. S., & Thakur, L. S. (2012). Supplier selection using fuzzy AHP and fuzzy multi-objective linear programming for developing low carbon supply chain. Expert systems with applications, 39(9), 8182-8192.

Soleimani, H., Govindan, K., Saghafi, H., & Jafari, H. (2017). Fuzzy multi-objective sustainable and green closed-loop supply chain network design. Computers & Industrial Engineering, 109, 191-203. doi:https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.04.038

Talaei, M., Farhang Moghaddam, B., Pishvaee, M. S., Bozorgi-Amiri, A., & Gholamnejad, S. (2016). A robust fuzzy optimization model for carbon-efficient closed-loop supply chain network design problem: a numerical illustration in electronics industry. Journal of Cleaner Production, 113, 662-673. doi:10.1016/j.jclepro.2015.10.074

Tiwari, R. N., Dharmar, S., & Rao, J. R. (1987). Fuzzy goal programming — An additive model. Fuzzy Sets and Systems, 24(1), 27-34. doi:https://doi.org/10.1016/0165-0114(87)90111-4

Wang, F., Lai, X., & Shi, N. (2011). A multi-objective optimization for green supply chain network design. Decision Support Systems, 51(2), 262-269. doi:https://doi.org/10.1016/j.dss.2010.11.020

Zimmermann, H.-J. (1978). Fuzzy programming and linear programming with several objective functions. Fuzzy Sets and Systems, 1(1), 45-55.