Miktar Ve Kalite Belirsizliği Altında Tersine Lojistik Ağ Tasarımı İçin Bir Stokastik Programlama Modeli Önerisi: Elektronik Atık Sektöründe Bir Uygulama

Abstract

Günümüzde tersine lojistik (TL) konusu kârlı ve sürdürülebilir iş stratejisi olarak giderek artan bir şekilde önem kazanmaktadır. İşletmeler ise politik, ekonomik ve çevresel baskılardan dolayı TL faaliyetlerini uygulamak zorunda kalmaktadırlar. TL ağlarının en karakteristik özelliği ağ tasarımında kullanılan bazı parametre değerlerinin bilinmediği durumlarda ortaya çıkan belirsizliktir. TL ağları geri dönen ürünün zaman, miktar ve kalitesi ile ilgili yüksek oranda belirsizlik içermektedir. Deterministik modeller doğasında belirsizlikleri içeren TL ağlarını tasarlamakta yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada tez çalışması kapsamında atık elektrikli ve elektronik eşyaların (AEEE) geri dönüşüm sürecinin etkin bir şekilde yönetilebilmesi için özellikle tesis yeri seçimi ve ürün atama konusu ile ilgili çok aşamalı, çok ürünlü, kapasite ve tesis sayısı kısıtlı deterministik ve iki aşamalı stokastik programlama (SP) modelleri geliştirilmiştir. Çalışmada geri dönen ürün miktarı ve kalitesi parametreleri gerçek hayat koşullarına uygun şekilde belirsiz olarak alınmıştır. Çalışmada ilk olarak tüm model parametrelerinin bilindiği varsayımı altında karmaşık tamsayılı doğrusal programlama modeli geliştirilmiştir. İkinci aşamada ise bu modele miktar ve kalite belirsizlikleri ilave edilerek çok aşamalı, çok ürünlü, kapasite ve tesis sayısı kısıtlı iki aşamalı SP modeli önerilmiştir. Önerilen SP modelinin çözümünde ilk olarak belirsizlikler az sayıda senaryo ile ifade edilmiştir. İkinci yaklaşımda ise çok sayıda senaryo ile çözüm imkânı sağlayan örneklem yakınsama yaklaşımı kullanılarak çözüm yapılmıştır. Önerilen modellerin çözümünde GAMS 23.5.1/CPLEX 12.2 optimizasyon programı kullanılmıştır. Çalışmada geliştirilen genel TL ağ tasarım modeli Türkiye’de AEEE geri dönüşümü alanında hizmet vermekte olan tersine lojistik firması için uygulanmıştır. Sonuçlar geliştirilen SP modelinin ekonomik açıdan etkin ve belirsizlikleri gidererek yöneticilere stratejik yatırım kararı almada yardımcı olabileceğini göstermektedir.

Uncertainty is one of the characteristics of reverse logistics (RL) networks. In RL includes high degree of uncertainties in terms of time, quantity, and quality of return products. In this study, we considered reverse logistics network design (RLND) problem under return quantity and quality uncertainties. Return product quantity and quality related to sorting ratio in sorting centers are assumed uncertain. Firstly, it is developed mixed integer linear programming model by assuming that all model parameters are known. In the second stage of the study, proposed deterministic model is extended by adding the uncertainties in terms of quantity and quality. So it is developed multi-stage, multi-product, the capacity constraited two-stage stochastic programming (SP) model. We presented multi-stage, multi-product and the capacity constraited two stage SP model to take into consideration return product quantity and quality uncertainties in RLND. Developed general model is applied to waste of electric and the waste of electrical and electronic equipment recycling firm in Turkey. There are two approaches to solve proposed SP model. Firstly, we solved presented SP with small number of scenarios it is called monolitic stochastic optimization model. In the second approach, it was used sample average approximation which enables efficient solutions with large number of scenarios. It is used to code GAMS 23.5.1 and solve proposed model CPLEX 2.12 optimization software. The results show that the developed two stage SP model provides acceptable solutions to make efficient decisions under quantity and quality uncertainties.