Tez Arşivi

Tez aramanızı kolaylaştıracak arama motoru. Yazar, danışman, başlık ve özete göre tezleri arayabilirsiniz.


Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı

Reverse logistics network design with uncertainty

Ters lojistik ağ tasarımı bilersizlik ile

Teze Git (tez.yok.gov.tr)

Bu tezin tam metni bu sitede bulunmamaktadır. Teze erişmek için tıklayın. Eğer tez bulunamazsa, YÖK Tez Merkezi tarama bölümünde 364158 tez numarasıyla arayabilirsiniz.

Özet:

Over the past few years, recovery of used products has become increasingly important due to economic reasons and growing environmental or legislative concern. Meanwhile, an efficient reverse logistics network is required to process used products returns so as to recover value by reprocessing them and redistributing them in the market. Uncertainty is one of the main challenges face the planning and designing processes of reverse logistics network, the high degree of uncertainty in terms of time, quantity and quality of returned products, and the capacities of different facilities inside the network increase the complexity of reverse network designing problems.With consideration of the factors noted above, this thesis proposes a comprehensive model for reverse logistics planning where many real-world features are considered such as the existence of multi objectives, multi echelons, and multiple commodities reverse logistics network system under uncertainty in terms of product return quantity. In this research, bi-objective two-stage stochastic mixed-integer linear programming model is proposed for designing multi-echelons, multi-commodities, single period reverse logistic network. The proposed bi-objective model includes: (1) minimizing total costs including the sum of fixed, transportation, relocation, collection, inspection, recovery, and disposal costs; (2) minimizing of CO2 emissions from transportation modes inside the network. The problem was formulated in two stage stochastic model in order to find the set of optimal network configurations which achieve the mains goals of the research. The proposed model takes into consideration the quantity of returned product uncertainty, where the inherent risk is modeled by scenarios. To find the set of non-dominated solutions, ε-constraint method is used to obtain a list of Pareto-optimal solutions for the proposed model. Key words: Reverse Logistic Network Design, Two-Stage Stochastic Programming, Multi-Objective Optimization, Augmented Ε-Constraint Method

Summary:

Birkaç yılı aşkın bir süredir, kullanılmış ürünlerin geri dönüşümü ekonomik sebeplerden ve artan çevresel yada yaşama endişesinden dolayı büyük oranda artmıştır. Aynı zamanda etkili bir tersine lojistik ağı, kullanılan ürünlerin yeniden işlemesi ve pazara yeniden dağıtarak değerini koruması için gereklidir. Tersine lojistik ağının ana sorunlarından birisi başka bir sorunun karmaşıklığını güçlendiren belirsizliktir. Tersine lojistik parametrelerinde kapasite koşulları, talep ve ürün miktarı açısından belirsizlik dereceleri bulunmaktadır. Yukarıda belirtilen faktörler dikkate alınarak bu tez, birçok gerçek dünya özellikleri gibi lojistik planlama için kapsamlı bir model önermektedir. Bu araştırmada, iki objektif iki aşamalı stokastik karışık tamsayı doğrusal programlama modeli ters lojistik ağının çoklu kademelerinde, tek bir dönem için çoklu mal tasarımı amaçlanarak önerilmiştir. Önerilen iki amaç doğrultusunda (1); sabit maliyet, ulaşım, yer değiştirme, toplama, denetim, geri kazanım ve bertaraf maliyetleri toplamı dahil, toplam maliyetleri en aza indirmek, (2); ağ içindeki ulaşım modlarının CO2 emisyonlarını en aza indirmesi hedeflenir. Sorun aynı zamanda, toplam maliyet ve CO2 emisyonlarını en aza indirmek için en uygun ağ yapılandırması ve ulaşım modları ve ilgili akışların atanması için formüle edilmiştir. Stokastik optimizasyon modeli bünyesel risk senaryoları ile modellenmiş ve iade edilen ürün belirsizliğinin miktarının altında geliştirilmiştir.Non-dominated çözümü bulmamız için ε- kısıt yöntemini takip ederek önerilen model için Pareto-optimal çözümleri elde ederiz. Anahtar Kelimeler:Tersine Lojistik Ağ Tasarımı, İki Aşamalı Stokastik Programlama, Çok Aşamalı Optimizasyon, Augmented ε -Kısıtlama Yöntemi.