KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Endüstri Mühendisliği / 2025 / Cilt: 36 Sayı: 3

ÇOKLU DEPOLAMA SİSTEMİNE SAHİP BİR LOJİSTİK FİRMASINDA TIR YÜKLEME OPERASYONLARININ PLANLAMASI: ESNEK ATÖLYE ÇİZELGELEME TABANLI BİR MODEL VE SEZGİSEL ALGORİTMALAR

Kemal Güner(ESKİŞEHİR TEKNİK ÜNİVERSİTESİ, REKTÖRLÜK)0009-0002-3747-2514
Enes Karagöz(ESKİŞEHİR TEKNİK ÜNİVERSİTESİ, REKTÖRLÜK)0009-0001-3371-7898
Ayşe Eroğlu(ESKİŞEHİR TEKNİK ÜNİVERSİTESİ, REKTÖRLÜK)0009-0007-7775-7537
Emine Akyol Özer(Eskişehir Technical University)0000-0002-9570-2886
Sayfa
493–514
Yayın Tarihi
2025-12-25
🏛️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)

Son olarak, Gecikmesiz Algoritma tabanlı bir karar destek sistemi geliştirilerek karar vericilerin operasyonel süreci daha etkin ve hızlı yönetmesi sağlanmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Lojistik süreçlerde yaşanan depolama, hazırlık ve taşıma kaynaklı gecikmeler, operasyonel verimliliği olumsuz yönde etkilemektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, geleneksel, AS/RS ve karma olmak üzere üç farklı depolama sistemine sahip bir lojistik firmasındaki tır yükleme operasyonlarının planlanması problemi ele alınmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Son olarak, Gecikmesiz Algoritma tabanlı bir karar destek sistemi geliştirilerek karar vericilerin operasyonel süreci daha etkin ve hızlı yönetmesi sağlanmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Tır Yükleme Operasyonları · Esnek Atölye Çizelgeleme Problemi · Gecikmesiz Algoritma

Özet

Lojistik süreçlerde yaşanan depolama, hazırlık ve taşıma kaynaklı gecikmeler, operasyonel verimliliği olumsuz yönde etkilemektedir. Bu çalışmada, geleneksel, AS/RS ve karma olmak üzere üç farklı depolama sistemine sahip bir lojistik firmasındaki tır yükleme operasyonlarının planlanması problemi ele alınmıştır. Problemin amacı, yüklenecek paletlerin öncelik ilişkilerini dikkate alarak tır bekleme sürelerini enküçükleyen forklift atamalarını belirlemektir. Problem, esnek atölye tipi çizelgeleme problemi olarak modellenmiş ve oluşturulan matematiksel model GAMS programında küçük, orta ve büyük veri setleri ile çözülmüştür. Ancak modelde, veri seti büyüdükçe çözüm süresi artmış ve büyük veri setinde çözüm elde edilememiştir. Bu nedenle, Gecikmesiz Algoritma (Non-Delay Algorithm) ve En Erken Tamamlanma Zamanı tabanlı bir algoritma (Earliest Completion Time Based Algorithm) kullanılmıştır. Her iki algoritma ile kısa sürede etkin çözümler elde edilmiş, ancak Gecikmesiz Algoritma ile En Erken Tamamlanma Zamanı tabanlı algoritmaya kıyasla nispeten daha başarılı çözümlere ulaşılmıştır. Son olarak, Gecikmesiz Algoritma tabanlı bir karar destek sistemi geliştirilerek karar vericilerin operasyonel süreci daha etkin ve hızlı yönetmesi sağlanmıştır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Güner, K., Karagöz, E., Eroğlu, A., Özer, E. A. (2025). ÇOKLU DEPOLAMA SİSTEMİNE SAHİP BİR LOJİSTİK FİRMASINDA TIR YÜKLEME OPERASYONLARININ PLANLAMASI: ESNEK ATÖLYE ÇİZELGELEME TABANLI BİR MODEL VE SEZGİSEL ALGORİTMALAR. Endüstri Mühendisliği, Cilt: 36 Sayı: 3, 493–514. https://doi.org/10.46465/endustrimuhendisligi.1755558

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (34)

  1. Askin, R. G. ve Standridge, C. R. (1993). Modelling and analysis of manufacturing systems. John Wiley & Sons.
  2. Atmaca, E. ve Ozturk, A. (2013). Defining order picking policy: a storage assignment model and a simulated annealing solution in AS/RS systems. Applied Mathematical Modelling, 37, 5069-5079. Doi: https://doi.org/10.1016/j.apm.2012.09.057
  3. Bertolini, M., Esposito, G., Mezzogori, D. ve Neroni, M. (2019). Optimizing retrieving performance of an automated warehouse for unconventional stock keeping units. Procedia Manufacturing, 39, 1681-1690. Doi: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.01.272
  4. Çınar, D., Oliveira, J. A., Topcu, Y. I. ve Pardalos, P. M. (2017). Scheduling the truckload operations in automated warehouses with alternative aisles for pallets. Applied Soft Computing, 52, 566-574. Doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2016.10.013
  5. Demir, Y. (2021). Tekrarlı Açgözlü Algoritması ile Esnek Atölye Tipi Çizelgeleme Problemi Üzerine Bir Uygulama. Journal of the Institute of Science and Technology, 11(1), 169-178. Doi: https://doi.org/10.21597/jist.785729
  6. Fan, H., Ouyang, B., Fang, Z., Yan, Z., He, J., Zhang, Z. ve Wang, Y. (2025). A Lifelong Multi-Shuttle Scheduling Framework for the AS/RS System. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. Doi: https://doi.org/10.1109/TASE.2025.3529847
  7. Gao, J., Sun, L. ve Gen, M. (2008). A hybrid genetic and variable neighborhood descent algorithm for flexible job shop scheduling problems. Computers & Operations Research, 35(9), 2892-2907. Doi: https://doi.org/10.1016/j.cor.2007.01.001
  8. Ishikura, H., Tateiwa, N., Egi, S., Oe, I., Hata, N., Mitsutake, T., Keiichiro Y., Miyu F. ve Fujisawa, K. (2024). Scheduling system for automated storage and retrieval system with multiple machines using a time-expanded network. Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics, 41(1), 447-474. Doi: https://doi.org/10.1007/s13160-023-00619-1
  9. Kaya, S. ve Fığlalı, N. (2018). Çok Amaçlı Esnek Atölye Tipi Çizelgeleme Problemlerinin Çözümünde Meta Sezgisel Yöntemlerin Kullanımı. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 3(3), 222-233.
  10. Kung, Y., Kobayashi, Y., Higashi, T., Sugi, M. ve Ota, J. (2014). Order scheduling of multiple stacker cranes on common rails in an automated storage/retrieval system. International Journal of Production Research, 52(4), 1171-1187. Doi: https://doi.org/10.1080/00207543.2013.848040
  11. Lanza, G., Passacantando, M. ve Scutellà, M. G. (2023). Sequencing and routing in a large warehouse with high degree of product rotation. Flexible Services and Manufacturing Journal, 35(4), 1206-1255. Doi: https://doi.org/10.1007/ s10696-022-09463-w
  12. Lu, J., Xu, L., Jin, J. ve Shao, Y. (2022). A mixed algorithm for integrated scheduling optimization in AS/RS and hybrid flowshop. Energies, 15(20), 7558. Doi: https://doi.org/10.3390/en15207558.
  13. Oliveira, J. A. (2007). Scheduling the truckload operations in automatic warehouses. European Journal of Operational Research, 179(3), 723-735. Doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2005.03.066
  14. Özgüven, C., Özbakır, L. ve Yavuz, Y. (2010). Mathematical models for job-shop scheduling problems with routing and process plan flexibility. Applied Mathematical Modelling, 34(6), 1539-1548. Doi: https://doi.org/10.1016/ j.apm.2009.09.002
  15. Sun, B., Zhang, X., Qiao, H., Li, G. ve Chen, Y. (2020). Multi-type resources collaborative scheduling in automated warehouse with fuzzy processing time. Journal of intelligent & fuzzy systems, 39(1), 899-910. Doi: https://doi.org/10.3233/JIFS-191827
  16. Wu, H., Wu, Z., Wang, Y. ve Goh, M. (2026). Integrated scheduling of pallets and vehicles for automated warehouses with multi-tier racks. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 163, 112851. Doi: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2025.112851
  17. Yan, X., Zhang, Z., Liu, Q., Lv, C., Zhang, L. ve Li, S. (2021). An NSABC algorithm for multi-aisle AS/RS scheduling optimization. Computers & Industrial Engineering, 156, 107254. Doi: https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107254
  18. Yan, B., Liu, Y. ve Huang, Y. (2022). Improved discrete imperialist competition algorithm for order scheduling of automated warehouses. Computers & Industrial Engineering, 168, 108075. Doi: https://doi.org/10.1016/.cie.2022.108075
  19. Atmaca, E. ve Ozturk, A. (2013). Defining order picking policy: a storage assignment model and a simulated annealing solution in AS/RS systems. Applied Mathematical Modelling, 37, 5069-5079. Doi: https://doi.org/10.1016/j.apm.2012.09.057
  20. Bertolini, M., Esposito, G., Mezzogori, D. ve Neroni, M. (2019). Optimizing retrieving performance of an automated warehouse for unconventional stock keeping units. Procedia Manufacturing, 39, 1681-1690. Doi: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.01.272
  21. Çınar, D., Oliveira, J. A., Topcu, Y. I. ve Pardalos, P. M. (2017). Scheduling the truckload operations in automated warehouses with alternative aisles for pallets. Applied Soft Computing, 52, 566-574. Doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2016.10.013
  22. Demir, Y. (2021). Tekrarlı Açgözlü Algoritması ile Esnek Atölye Tipi Çizelgeleme Problemi Üzerine Bir Uygulama. Journal of the Institute of Science and Technology, 11(1), 169-178. Doi: https://doi.org/10.21597/jist.785729
  23. Fan, H., Ouyang, B., Fang, Z., Yan, Z., He, J., Zhang, Z. ve Wang, Y. (2025). A Lifelong Multi-Shuttle Scheduling Framework for the AS/RS System. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. Doi: https://doi.org/10.1109/TASE.2025.3529847
  24. Gao, J., Sun, L. ve Gen, M. (2008). A hybrid genetic and variable neighborhood descent algorithm for flexible job shop scheduling problems. Computers & Operations Research, 35(9), 2892-2907. Doi: https://doi.org/10.1016/j.cor.2007.01.001
  25. Ishikura, H., Tateiwa, N., Egi, S., Oe, I., Hata, N., Mitsutake, T., Keiichiro Y., Miyu F. ve Fujisawa, K. (2024). Scheduling system for automated storage and retrieval system with multiple machines using a time-expanded network. Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics, 41(1), 447-474. Doi: https://doi.org/10.1007/s13160-023-00619-1
  26. Kung, Y., Kobayashi, Y., Higashi, T., Sugi, M. ve Ota, J. (2014). Order scheduling of multiple stacker cranes on common rails in an automated storage/retrieval system. International Journal of Production Research, 52(4), 1171-1187. Doi: https://doi.org/10.1080/00207543.2013.848040
  27. Lanza, G., Passacantando, M. ve Scutellà, M. G. (2023). Sequencing and routing in a large warehouse with high degree of product rotation. Flexible Services and Manufacturing Journal, 35(4), 1206-1255. Doi: https://doi.org/10.1007/ s10696-022-09463-w
  28. Lu, J., Xu, L., Jin, J. ve Shao, Y. (2022). A mixed algorithm for integrated scheduling optimization in AS/RS and hybrid flowshop. Energies, 15(20), 7558. Doi: https://doi.org/10.3390/en15207558.
  29. Oliveira, J. A. (2007). Scheduling the truckload operations in automatic warehouses. European Journal of Operational Research, 179(3), 723-735. Doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2005.03.066
  30. Özgüven, C., Özbakır, L. ve Yavuz, Y. (2010). Mathematical models for job-shop scheduling problems with routing and process plan flexibility. Applied Mathematical Modelling, 34(6), 1539-1548. Doi: https://doi.org/10.1016/ j.apm.2009.09.002
  31. Sun, B., Zhang, X., Qiao, H., Li, G. ve Chen, Y. (2020). Multi-type resources collaborative scheduling in automated warehouse with fuzzy processing time. Journal of intelligent & fuzzy systems, 39(1), 899-910. Doi: https://doi.org/10.3233/JIFS-191827
  32. Wu, H., Wu, Z., Wang, Y. ve Goh, M. (2026). Integrated scheduling of pallets and vehicles for automated warehouses with multi-tier racks. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 163, 112851. Doi: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2025.112851
  33. Yan, X., Zhang, Z., Liu, Q., Lv, C., Zhang, L. ve Li, S. (2021). An NSABC algorithm for multi-aisle AS/RS scheduling optimization. Computers & Industrial Engineering, 156, 107254. Doi: https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107254
  34. Yan, B., Liu, Y. ve Huang, Y. (2022). Improved discrete imperialist competition algorithm for order scheduling of automated warehouses. Computers & Industrial Engineering, 168, 108075. Doi: https://doi.org/10.1016/.cie.2022.108075