Dergiler / İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2013 / Cilt: 12 - Sayı: 24

Belirsizlikler Altında Tersine Lojistik Ağ Tasarımı Literatür Taraması

Reverse Logistics Network Design Under Uncertainties: Literature Review

Sayfa
1–15
Yayın Tarihi
2013-12-01
DOI
—
🏛️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 yıllarda tersine lojistik üzerindeki çalışmalar ekonomik, sosyal ve devlet baskıları gibi faktörlerden dolayı akademik çevrelerde ve iş dünyasında hızlı bir şekilde artış göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Son yıllarda tersine lojistik üzerindeki çalışmalar ekonomik, sosyal ve devlet baskıları gibi faktörlerden dolayı akademik çevrelerde ve iş dünyasında hızlı bir şekilde artış göstermektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Literatürdeki tersine lojistikle ilgili çalışmalar ağ tasarımı, geri dönüş oranı tahminleri, ekonomik ve çevresel performans, envanter yönetimi, araç rotalama vb. farklı perspektiflerden konuya yaklaşım göstermektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Literatür taraması neticesinde belirsizlikler altında stokastik TL ağ tasarım konusu ile ilgili boşluklar ortaya konularak bu alanda çalışacak olan araştırmacılara bir yol gösterilmesi hedeflenmiştir
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Tersine Lojistik Ağ Tasarımı · Belirsizlik · Stokastik Programlama

Özet

Son yıllarda tersine lojistik üzerindeki çalışmalar ekonomik, sosyal ve devlet baskıları gibi faktörlerden dolayı akademik çevrelerde ve iş dünyasında hızlı bir şekilde artış göstermektedir. Literatürdeki tersine lojistikle ilgili çalışmalar ağ tasarımı, geri dönüş oranı tahminleri, ekonomik ve çevresel performans, envanter yönetimi, araç rotalama vb. farklı perspektiflerden konuya yaklaşım göstermektedir. Tersine Lojistik (TL) ağ tasarımı ise bu konuda en çok araştırmanın yapıldığı alan olarak karşımıza çıkmaktadır. Belirsizlik tersine lojistik ağlarının en temel özelliklerinden biridir. TL ağ tasarımı yapısında bulundurduğu çok sayıdaki belirsizlik nedeniyle ileri yöndeki lojistik ağ tasarımlarına göre çok daha karmaşık yapıdadır. Belirsizlikleri bertaraf etmek için stokastik programlama modeli ve robust optimizasyon son zamanlarda en çok tercih edilen yöntemlerdir. Bu çalışmada belirsizlikler altında TL ağ tasarımı ile ilgili literatür hakkında detaylı bir inceleme yapılmıştır. Literatür taraması neticesinde belirsizlikler altında stokastik TL ağ tasarım konusu ile ilgili boşluklar ortaya konularak bu alanda çalışacak olan araştırmacılara bir yol gösterilmesi hedeflenmiştir

Abstract

In recent years, research in Reverse Logistics (RL) has rapidly grown in both academia environment and business world due to economic, social and governmental pressures. Academic researches related to RL focused on reverse logistics network design, estimates of the rate of return, economic and environmental performance, inventory management, vehicle routing etc. Reverse Logistics Network Design (RLND) is the most popular topic in RL literature. Uncertainty is one of the main characteristics of reverse logistics networks. RL network design and structure of the uncertainty are lots much more complicated structure based on the forward logistics network design. Stochastic programming and robust optimization are the most preferred methods by researchers in order to handle uncertainty. In this study, a comprehensive review of the literature on reverse logistics network design under uncertainty is presented. In addition, research gaps in RLND literature under uncertainty and opportunities are identified

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AYVAZ, B., KAÇTIOĞLU, S., VAROL, K. (2013). Belirsizlikler Altında Tersine Lojistik Ağ Tasarımı Literatür Taraması. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 12 - Sayı: 24, 1–15. https://ajindex.com/articles/124033

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. Amin, S.H. ve Zhang, G.,2013, 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. Ayvaz B. ve Bolat B., (2013), Kalite ve miktar belirsizlikleri altında geri dönüşüm ağ tasarımı, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Sayı:23, s.55-77.
  2. Babazadeh, R., Moghaddam, R. T. ve Razmi, J., 2012, A complex design of the integrated forward-reverse logistics network under uncertainty, International Journal of Industrial Engineering & Production Research, 23, No: 2, 113-123.
  3. Chanintrakul P., Mondragon A.E.C., Lalwani C. ve Wong C.Y.,2009, Reverse logistics network design: a state-of-the-art literature review, Int. J. Business Performance and Supply Chain Modelling, 1, No. 1, 61-81.
  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. Cimino, A., Longo, F. ve Mirabelli, G.,2010, Logistic network design with products returns: a state of the art overview. Proceedings of The International Workshop on Applied Modeling & Simulation, Buzios, Rio de Janeiro: May 5-7, 310-316.
  6. Dekker, R., Inderfurth, K., van Wassenhove, L.N. ve Fleischmann, M., 2004, Reverse logistics: quantitative models for closed-loop supply chains, Springer- Verlag, Berlin Heidelberg. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. Fleischmann, M., Beullens, P., Bloemhof-Ruwaard, J.M. ve Van Wassenhove, L.N., 2001, The impact of product recovery on logistics network design, Production and Operations Management, 10(2), 156-173.
  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