AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe results are analyzed for system parameters considering the CPU times.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Recycling may be defined as the process of transforming the end-of-life products into raw materials used in manufacturing, and it is the most applied recovery method in the field of reverse logistics. An efficient recycling network is possible only with an efficient reverse logistics network design where products are collected from customers, disassembled and recycled at an appropriate recycling facility. In this context, another issue to consider is how the products to be disassembled. Disassembling a product in detail is costly considering the workforce used but it is profitable due to the outcome. In this study, a multi-product recycling network is considered for multiple recoverable material types. Any product examined may be disassembled due to multiple disassembly schemes where the outcome of every scheme differs in quantity. The problem considered is defined in detail and a mixed integer mathematical model is proposed in order to solve the problem. A total of 240 test problems, small and large dimensioned, are generated and solved with a one-hour CPU time limit, in order to demonstrate the efficiency of the model. For the 103 out of 240 test problems the optimal solution is found and for the rest of the problems the difference between the best solution found in one hour and the lower bound found for the problem is determined. The results are analyzed for system parameters considering the CPU times.
Özet
Geri dönüşüm, faydalı ömrünü doldurmuş ürünlerin imalatta tekrar kullanılabilecekleri hammaddelere dönüştürülmesi süreci olup, tersine lojistik alanında uygulaması en fazla olan geri kazanım yöntemidir. Etkin bir geri dönüşüm ağı, ürünlerin müşterilerden toplanması, ayrıştırılması ve uygun bir tesiste geri dönüştürülmesi adımlarının izlendiği etkin bir tersine lojistik ağı tasarımı ile mümkündür. Bu çerçevede dikkate alınabilecek bir diğer konu da müşterilerden toplanan ürünlerin nasıl parçalanacaklarıdır. Bir ürünü en ince ayrıntısına kadar ayrıştırmak, harcanan işgücü açısından maliyetli olsa da elde edilen çıktı açısından karlıdır. Bir ürünün parçalanması için daha az kaynak kullanmak, elde edilecek olan geri dönüştürülebilir malzeme miktarının da azalmasına neden olacaktır. Bu çalışmada, çok ürünlü bir geri dönüşüm ağı birden çok malzeme tipi için incelenmiştir. İncelenen ağdaki her bir ürün birden fazla ayrıştırma yöntemine göre parçalanabilmekte ve her birinde elde edilen malzeme miktarı farklı olmaktadır. Çalışmada ortaya konulan problem tanımlanmış ve bu problemin çözülmesi için karma tamsayılı bir matematiksel model önerilmiştir. Önerilen matematiksel modelin etkinliği, farklı müşteri sayılarında küçük ve büyük boyutlu toplam 240 test problemi üzerinde incelenmiştir. Bu problemlerden, 103 tanesi için bir saatlik çözüm süresi içinde en iyi çözüm bulunmuştur. Geri kalan 137 problem için ise bir saatlik çözüm süresinde bulunan en iyi çözüm ile problem için belirlenen alt sınır değeri arasındaki fark belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, problemlerin çözüm süreleri dikkate alınarak farklı parametreler için değerlendirilmiştir.