Journals / İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2013 / Cilt: 12 - Sayı: 23

KALİTE VE MİKTAR BELİRSİZLİKLERİ ALTINDA GERİ DÖNÜŞÜM AĞ TASARIMI

Pages
55–77
Publication Date
2013-06-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The results show that the developed two stage stochastic programming model provides acceptable solutions to make efficient decisions under quantity and quality uncertainties

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In recent years, reverse logistics (RL) has received increasing attentions in supply chain management area due to economic, political, and environmental reasons.
📊
Key Findings & Data:Deterministic models for reverse network design lack the ability to incorporate such uncertainties.
💡
Conclusion & Impact:The results show that the developed two stage stochastic programming model provides acceptable solutions to make efficient decisions under quantity and quality uncertainties
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Tersine Lojistik Ağ Tasarımı · Stokastik Programlama · Örneklem Ortalama Yakınsaması

Abstract

In recent years, reverse logistics (RL) has received increasing attentions in supply chain management area due to economic, political, and environmental reasons. In RL, the time, quantity, and quality of returned products have a high degree of uncertainty. Deterministic models for reverse network design lack the ability to incorporate such uncertainties. In this study, we considered reverse logistics network design (RLND) problem under return quantity and quality uncertainties. We presented multi-stage, multi-product and the capacity constraited two stage stochastic programing model to take into consideration uncertainties in RLND as a real world case study of waste of electric and the waste of electrical and electronic equipment recycling firm in Turkey to minimize total cost. Sample average approximation schema was developed in solution process. The results show that the developed two stage stochastic programming model provides acceptable solutions to make efficient decisions under quantity and quality uncertainties

Özet

Günümüzde tersine lojistik (TL) önemli bir karlı 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 ise 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 ise doğasında belirsizlikleri içeren TL ağlarını tasarlamakta yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada belirsizlikler altında çok aşamalı, çok ürünlü, kapasite ve tesis sayısı kısıtlı iki aşamalı stokastik programlama modeli önerilmiştir. Önerilen modelin çözümünde örneklem yakınsama yaklaşımı şeması kullanılmıştır. Çalışmada geliştirilen genel TL ağ tasarım modeli Türkiye’de elektrikli ve elektronik atıkların geri dönüşümü alanında hizmet vermekte olan tersine lojistik firmasının ağ tasarım problemi için uygulanmıştır. Sonuçlar geliştirilen stokastik programlama modelinin ekonomik açıdan etkin olduğunu göstermekte ve belirsizlikleri gidererek yöneticilere stratejik yatırım kararı almada yardımcı olabileceğini göstermektedir

🔖

Cite This Article

AYVAZ, B., BOLAT, B. (2013). KALİTE VE MİKTAR BELİRSİZLİKLERİ ALTINDA GERİ DÖNÜŞÜM AĞ TASARIMI. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 12 - Sayı: 23, 55–77. https://ajindex.com/articles/123927

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Amin, S.H. ve Zhang, G.,2012, A multi-objective facility location model for closed- loop supply chain network under uncertain demand and return, Applied Mathematical Modelling, 37, Issue 6, 4165–4176.
  2. Assavapokee, T., ve Wongthatsanekorn, W., 2012, Reverse production system infrastructure design for electronic products in the state of Texas. Computers & Industrial Engineering, 62, 129–140.
  3. Aydin, N. ve Murat A., 2012, A swarm intelligence based sample average approximation algorithm for the capacitated reliable facility location problem, Int. J. Production Economics (November 2012), doi:10.1016/j.ijpe.2012.10.019. Barros, L., Dekker, R. ve Scholten, V., 1998, A two-level network for recycling sand: a case study. European Journal of Operational Research, 110, 199-214.
  4. Chouinard, M., D’Amoursa, S. ve Ait-Kadia, D., 2008,A Stochastic Programming Approach For Designing Supply Loops, Int. J. Production Economics, 113, 657–677
  5. Dantzig, G. B. ve Infanger, G., 2011, A Probabilistic Lower Bound for Two-Stage Stochastic Programs, International Series in Operations Research & Management Science, 150, 13-35
  6. Dekker, R., Inderfurth, K., van Wassenhove, L.N., Fleischmann, M., 2004,Reverse logistics: quantitative models for closed-loop supply chains,Springer-Verlag, Berlin Heidelberg. Demirel, Ö. N. ve Gökçen, H., 2008, Geri kazanımlı imalat sistemleri için lojistik ağı tasarımı: literatür araştırması, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 23(4), 903-912.
  7. Denizel, M., Ferguson, M. ve Souza, G.C., 2010,.Multiperiod Remanufacturing Planning With Uncertain Quality of Inputs, IEEE Transactions On Engineering Management, 57, No. 3, 394-404.
  8. El-Sayed, M., Afia, N. ve El-Kharbotly, A., 2010, A stochastic model for forward- reverse logistics network design under risk, Computers & Industrial Engineering, 58, 423-431.
  9. Fleischmann, M., Krikke, H.R., Dekker, R. ve Flapper, S.D.P., 2000, A characterization of logistics networks for product recovery, Omega, 28, 653-666.
  10. Fonseca M.C., Sánchez A.G., Mier M.O. ve Da Gama F.S., 2010, A stochastic bi- objective location model for strategic reverse logistics, Business And Economics, Top 18(1), 158-184.
  11. Francas, D. ve Minner, S., 2009, Manufacturing network configuration in supply chains with product recovery, Omega, 37, 757 – 769. Gomes, M. I., Povoa, A. P. B. ve Novais, A. Q., 2011,Modelling a recovery network for WEEE: A case study in Portugal, Waste Management, 31, 1645–1660.
  12. Hiller, F.S. ve Lieberman G.J., 2001, So