KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 40 Sayı: 1

Mühimmat geri dönüşüm problemi için depo yer seçimi ve dağıtım ağı tasarımı

Kemal Gürol Kurtay(MİLLİ SAVUNMA ÜNİVERSİTESİ, KARA HARP OKULU, ENDÜSTRİ VE SİSTEM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ)0000-0003-4268-2401
Serpil Erol0000-0002-6885-3849
Sayfa
29–42
Yayın Tarihi
2024-08-16
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu çalışma sonucu; maliyet-etkin, patlayıcı madde depo yer seçimi kriterlerine uygun, çevre ve insana yönelik az risk taşıyacak depo yerlerini belirlemek, verimsiz olan depo yerlerini ve sayısını azaltarak, depoların daha etkin ve verimli işletilmesini sağlayacak bir bilimsel yaklaşım ile mühimmat için tersine lojistik sistemi oluşturulmuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı, son kullanma tarihi geçmiş mühimmatın askeri birliklerden depolara ve depolardan geri dönüşüm tesisine akışını optimize etmektir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Mühimmatın çevreye ve insan sağlığına en az zarar verecek yerlerde depolanması için tesis kapasitesini belirleyen ve depo birlik atamalarını gerçekleştiren, bilimsel bir yaklaşım geliştirilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışma sonucu; maliyet-etkin, patlayıcı madde depo yer seçimi kriterlerine uygun, çevre ve insana yönelik az risk taşıyacak depo yerlerini belirlemek, verimsiz olan depo yerlerini ve sayısını azaltarak, depoların daha etkin ve verimli işletilmesini sağlayacak bir bilimsel yaklaşım ile mühimmat için tersine lojistik sistemi oluşturulmuştur.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Kapasite Analizi · Coğrafi Bilgi Sistemi · Tesis Yer Seçimi

Özet

Bu çalışmanın amacı, son kullanma tarihi geçmiş mühimmatın askeri birliklerden depolara ve depolardan geri dönüşüm tesisine akışını optimize etmektir. Mühimmatın çevreye ve insan sağlığına en az zarar verecek yerlerde depolanması için tesis kapasitesini belirleyen ve depo birlik atamalarını gerçekleştiren, bilimsel bir yaklaşım geliştirilmiştir. Mühimmatın; birliklerden depolara, depolardan geri dönüşüm tesisine olan tersine lojistik problemi ele alınmıştır. Geri dönüşüm tesisindeki söküm hatlarının kapasite tespiti için analitik bir yaklaşım geliştirilmiştir. Literatür taraması, çeşitli araştırmalar ve uzman görüşleri ile belirlenen kriterlere göre aday lokasyonların tespitinde Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) kullanılmıştır. Toplam maliyeti en aza indirmek için CBS ile belirlenen aday depo lokasyonları, her bir depo türünden kaç tane açılması gerektiği, birliklerin depolara atanması ve hangi deponun her dönemde geri dönüşüm tesisini besleyeceği matematiksel bir model geliştirilmiştir. Bu çalışma sonucu; maliyet-etkin, patlayıcı madde depo yer seçimi kriterlerine uygun, çevre ve insana yönelik az risk taşıyacak depo yerlerini belirlemek, verimsiz olan depo yerlerini ve sayısını azaltarak, depoların daha etkin ve verimli işletilmesini sağlayacak bir bilimsel yaklaşım ile mühimmat için tersine lojistik sistemi oluşturulmuştur.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Kurtay, K. G., Erol, S. (2024). Mühimmat geri dönüşüm problemi için depo yer seçimi ve dağıtım ağı tasarımı. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 40 Sayı: 1, 29–42. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1345897

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (68)

  1. Owen S. H., Daskin M. S., Strategic Facility Location: A Review. European Journal of Operational Research, 111 (3), 423-447, 1998.
  2. Kuby M. J., Programming Models for Facility Dispersion: The P-Dispersion and Maxisum Dispersion Problems. Geographical Analysis, 19, 315-329, 1987.
  3. Erkut E., Neuman S., Comparison of Four Models for Dispersing Facilities. Industry Specific Business Applications, 29 (2), 68-86, 1990.
  4. Nato Internatıonal Staff – Defence Investment Division, Manual of nato safety prıncıples for the stroge of military ammunition and explosives. http://www.rasrinitiative.org/pdfs/AASTP-1-Ed1-Chge-3-Public-Release-110810.pdf. Yayın tarihi Mayıs 2010. Erişim tarihi Ağustos 2, 2023.
  5. Akar O. Mühimmat Kaza Nedenlerinin İncelenmesi ve Mühimmatın Depolanmasında Risk Değerlendirmesi. Yayınlanmamış Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Anabilim Dalı, Ankara, 2018.
  6. Daskin M. S. Network and Discrete Location: Models, Algorithms and Applications. New York: John Wiley and Sons, Inc, 1-28, 1995.
  7. Klose A., Drexl A., Facility Location Models for Distribution System Design. European Journal of Operational Research, 162 (1), 4-29, 2005.
  8. Arabani A., Farahani R. Z., Facility Location Dynamics: An Overview of Classifications and Applications. Computers and Industrial Engineering, 62 (1), 408-420, 2012.
  9. ReVelle C. S., Eiselt H. A., Daskin M. S., A Bibliography for Some Fundemental Problem Categories in Discrete Location Science. European Journal of Operational Science, 184 (3), 817-848, 2008.
  10. Bastı M., P-Medyan Tesis Yeri Seçim Problemi ve Çözüm Yaklaşımları. Online Academic Journal of Information Technology, 3 (7), 47-75, 2012.
  11. Ağdaş M., Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Lojistik Tesis Yer Seçimi: Kamu Sektöründe Bir Uygulama. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Enstitüsü Tedarik ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı, Ankara, 2014.
  12. Chou T., Hsu C., Chen M., A Fuzzy Multicriteria Decision Model for International Tourist Hotels Location Selection. International Journal of Hospitality Management, 27 (2), 293-301, 2008.
  13. Farahani R. Z., Hekmatfar M., Facility Location: Concepts, Models, Algorithms and Case Studies. Contribution to Management Science, New York: Springer, 219-220, 2009.
  14. Shahparvari S., Nasirian A., Mohammadi A., Noori S., Chhetri P., A Geographic Information System (GIS)-Linear Programming (LP) Integrated Approach for the Logistics Hub Location Problem. Computers and Industrial Engineering, 146, 106488, 2020.
  15. Alizadeh B., Afrashteh E., Budget-Constrained Inverse Median Facility Location Problem on Tree Networks. Applied Mathematics and Computation, 375, 125078, 2020.
  16. Ashrafzadeh M., Rafiei F.M., Isfahani N. M., Zare Z., Application of fuzzy TOPSIS method for the selection of Warehouse Location: A Case Study. Interdisciplinary journal of contemporary research in business, 3 (9), 655-671, 2012.
  17. Chukwuma E., Facility Location Allocation Modelling for Bio-Energy System in Anambra State of Nigeria: Integration of Geographic Information System (GIS) and Location Model. Renewable Energy, 141, 460-467, 2019.
  18. Abareshi M., Zaferanieh M., A Bi-Level Capacitated P-Median Facility Location Problem with the Most Likely Allocation Solution. Transportation Research Part B: Methodological, 123, 1-20, 2019.
  19. Colson G., Dorigo F., A public warehouses selection support system, European Journal of Operational Research, 153 (2), 332-349, 2004.
  20. Verma M., Verter V., A Lead-Time Based Approach for Planning Rail-Truck Intermodal Transportation of Dangerous Goods. European Journal of Operational Research, 202 (3), 696-706, 2010.
  21. Jeong J. S., Ramirez-Gomez A., Renewable Energy Management to Identify Suitable Biomass Facility Locaton with Geographic Information System (GIS)-Based Assessment for Suitable Environment. 4th International Conference on Energy and Environment Research, 2017, Porto, Portugal: Energy Procedia, 136, 139-144, 2017.
  22. Gezer M., Optimal Stationing of United States (US) Army Forces in Korea, Master’s Thesis, Naval Postgraduate School Department of Operations Research, Monterey, 2001.
  23. Gue K.R., A Dynamic Distribution Model for Combat Logistics. Computers and Operations Research, 30 (3), 367-381, 2003.
  24. Bell J. E., A Simulated Annealing Approach for the Composite Facility Location and Resource Allocation Problem: A Study of Strategic Positioning of United States (US) Air Force Munitions. Master’s Thesis, Naval Postgraduate School Monterey, California, 2003.
  25. Çağrıcı H., Determining the Optimal Locations of Munitions’ Warehouse of the Multiple Launch Rocket Systems with Genetic Algoritms, Master’s Thesis, Turkish Army Military Academy, Ankara, 2007.
  26. Lenhardt T. A., Evaluation of A United States Marine Corps (USMC) Combat Service Support Logistics Concept. Mathematical and Computer Modelling, 44 (3), 368–376, 2006.
  27. Şahin G., Süral H., A Review of Hierarchical Facility Location Models, Computers and Operations Research, 34 (8), 2310-2331, 2007.
  28. Army Logistician., A Lean Six Sigma Analysis. Army Logistician, 40 (3), 43, 2008.
  29. Overholts II D.L., Bell J., Arostegui M.A., A Location Analysis Approach for Military Maintenance Scheduling with Geographically Dispersed Service Areas. Omega, 37 (4), 838-852, 2009.
  30. Toyoğlu H., Karasan O., Kara B., Distribution Network Design on the Battlefield. Naval Research Logistics, 58 (3), 188-209, 2011.
  31. Erdal H., Mühimmat Dağıtım Ağı Optimizasyonu, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Kara Harp Okulu, Savunma Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 2014.
  32. North J., Miller F. L., Facility Location Using Geographic Information System (GIS) Enriched Demographic and Lifestyle Data for A Traveling Entertainment Troupe in Bavaria, Germany, Decision Support Systems, 99, 30-36, 2017.
  33. Akgün İ., Erdal H., Solving An Ammunition Distribution Network Design Problem Using Multiobjective Mathematical Modeling, Combined Analytic Hierarchy Process (AHP)-The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) and Geographic Information System (GIS), Computers and Industrial Engineering, 129, 512-528, 2019.
  34. Deveci M. Özcan E., John R., Pamucar D., Karaman H., Offshore wind farm site selection using interval rough numbers based Best-Worst Method and MARCOS. Applied Soft Computing, 109, 107532, 2021.
  35. Dagistanli H. A., Üstün Ö., An integrated Multi-Criteria Decision Making and Multi-Choice Conic Goal Programming approach for customer evaluation and manager assignment. Decision Analytics Journal, 100270, 2023.
  36. Erdal H., Kurtay K.G., Dagistanli H.A., Altundas A., Evaluation of Anti-Tank Guided Missiles: An integrated Fuzzy Entropy and Fuzzy CoCoSo multi criteria methodology using technical and simulation data. Applied Soft Computing, 137, 110145, 2023.
  37. Dinler, E., Atalay, K.D., Ic, Y.T., An intuitionistic fuzzy linear mathematical model to determine the hybrid manufacturing system’s optimal operation condition. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 124, 106519, 2023.
  38. Saraçoğlu İ., Dağıstanlı H.A., Tedarikçi Seçiminde Bulanik Mantık-AHP ve VIKOR Yönteminin Bağlantı Elemanları Firmasında Uygulanması. Journal of Yasar University, 12, 40-54, 2017.
  39. Ünlü A., Gezmişoğlu G., Çağil G., Supplier evaluation with factor analysis based hybrid SWARA-VIKOR methods, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 38 (4), 2231-2240, 2023.
  40. İç Y.T., Yurdakul M., Analysis of the effect of the number of criteria and alternatives on the ranking results in applications of the multi criteria decision making approaches in machining center selection problems, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 35 (2), 991-1002, 2019.
  41. Yerlikaya M.A., Arıkan F., An integrated model for production planning and class based storage location assignment problem in order picking systems, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 37 (3), 1703-1712, 2022.
  42. Dağıstanlı, H. A. An integrated fuzzy MCDM and trend analysis approach for financial performance evaluation of energy companies in Borsa Istanbul sustainability index. Journal of Soft Computing and Decision Analytics, 1 (1), 39-49, 2023.
  43. Uslu T., Can G., Kiliç Delice E., A new multidimensional process type FMEA approach: Defense and aerospace industry application, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 37 (3), 1411-1426, 2022.
  44. Erdogan S., Bektas A., Ergezer H., Development of air-to-ground engagement analysis model of fighter aircrafts, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 37 (4), 2225-2239, 2022.
  45. Dağıstanlı, H. A. An interval-valued intuitionistic fuzzy VIKOR approach for R&D project selection in defense industry investment decisions. Journal of Soft Computing and Decision Analytics, 2 (1), 2023.
  46. Beğenirbaş, M., Kurtay, K. G., Dağıstanlı, H. A., Altundaş, A. Savunma Tedarik Sürecinde Çalışanlarda Etkili Kriterlerin Önemlilik Düzeyinin Bulanık Dematel Yöntemleriyle Belirlenmes, Savunma Bilimleri Dergisi, 2 (43), 269-294, 2023.
  47. Dağıstanlı, H. A. Çok ürünlü çok depolu araç rotalama problemi: askeri ilaç fabrikası örneği, Politeknik Dergisi, 1-1, 2023.
  48. Özdemir, Z., Ic, Y.T., Multi-objective deployment model for regional air defense. Soft Computing, 27 (11), 7321-7335, 2023.
  49. Gebennini E., Gamberini R., Manzini R., An Integrated Production–Distribution Model for the Dynamic Location and Allocation Problem with Safety Stock Optimization. International Journal of Production Economics, 1, 286-304, 2009.
  50. Sozen L., Yurdakul M., Iç, Y., Determination of periodic inspection time in pressurized equipment exposed to fatigue by estimating the probability of fracture, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 36 (4), 1977-1992 2021.
  51. Gil-García I. C., Ramos-Escudero A., García-Cascales M. S., Dagher H., Molina-García A., Fuzzy GIS-based MCDM solution for the optimal offshore wind site selection: The Gulf of Maine case. Renewable Energy, 183, 130-147, 2022.
  52. Shao M., Zhao Y., Sun J., Han Z., Shao Z., A decision framework for tidal current power plant site selection based on GIS-MCDM: A case study in China. Energy, 262, 125476, 2023.
  53. Eldamaty T., Ahmed A. G., Helal M. M., GIS-Based Multi Criteria Analysis for Solar Power Plant Site Selection Support in Mecca. Engineering, Technology & Applied Science Research, 13 (3), 10963-10968, 2023.
  54. Dağıstanlı, H.A., Kurtay, K.G. Facility Location Selection for Ammunition Depots based on GIS and Pythagorean Fuzzy WASPAS. Journal of Operations Intelligence, 2 (1), 2024.
  55. Şahin E.K., Perakende Marketlerin Yer Seçimine Yönelik Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) Uygulaması, III.Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu, Gebze, Kocaeli, Ekim, 2010.
  56. Akyol A., Nükleer, Biyolojik ve Kimyasal Korunma Donanımı Depolarının Yerlerinin Matamatiksel Modelleme ile Tespiti. Yüksek Lisans Tezi, Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 2003.
  57. Altuntaş A., Dağıtık Yerleşkeli Patlayıcı Madde Depo Yer Seçimi ve Uygulaması. Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Tedarik ve Lojistik Yönetimi Anabilim Dalı, Ankara, 2017.
  58. Ramshani M., Ostrowski J., Zhang K., Li, X., Two Level Uncapacitated Facility Location Problem with Disruptions. Computers and Industrial Engineering, 137, 106089, 2019.
  59. Abareshi M., Zaferanieh M., A Bi-Level Capacitated P-Median Facility Location Problem with the Most Likely Allocation Solution. Transportation Research Part B: Methodological, 123, 1-20, 2019.
  60. Vasileiou M., Loukogeorgaki E., Vagiona D. G., GIS-based multi-criteria decision analysis for site selection of hybrid offshore wind and wave energy systems in Greece, Renewable and sustainable energy reviews, 73, 745-757, 2017.
  61. AASTP, N., Manual of NATO safety principles for the storage of military ammunition and explosives. Ammunition Safety Group, NATO, 588, 2010.
  62. Özkiş A., Karakoyun M., A binary Jaya algorithm with selection-based local search mechanism for large-scale optimization problems, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 38 (4), 2435-2450, 2023.
  63. Demir Y., Keskin M.E., An effective heuristic for the two-level vendor-managed inventory problem in a supermarket chain, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 38 (3), 1893-1906, 2023.
  64. Dağıstanlı, H. A. An integrated fuzzy MCDM and trend analysis approach for financial performance evaluation of energy companies in Borsa Istanbul sustainability index. Journal of Soft Computing and Decision Analytics, 1 (1), 39-49, 2023.
  65. Dağıstanlı, H. A. An interval-valued intuitionistic fuzzy VIKOR approach for R&D project selection in defense industry investment decisions. Journal of Soft Computing and Decision Analytics, 2 (1), 2023.
  66. Beğenirbaş, M., Kurtay, K. G., Dağıstanlı, H. A., Altundaş, A. Savunma Tedarik Sürecinde Çalışanlarda Etkili Kriterlerin Önemlilik Düzeyinin Bulanık Dematel Yöntemleriyle Belirlenmes, Savunma Bilimleri Dergisi, 2 (43), 269-294, 2023.
  67. Dağıstanlı, H. A. Çok ürünlü çok depolu araç rotalama problemi: askeri ilaç fabrikası örneği, Politeknik Dergisi, 1-1, 2023.
  68. Dağıstanlı, H.A., Kurtay, K.G. Facility Location Selection for Ammunition Depots based on GIS and Pythagorean Fuzzy WASPAS. Journal of Operations Intelligence, 2 (1), 2024.