Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÇalışma Türkiye’de demiryolu lojistiği yapan firmalara destek amacı sunmaktadır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Günümüzde lojistik firmaları artan rekabet ve ulaşım maliyetlerinden dolayı karayolu taşımacılığına alternatif olarak demiryolu yük taşımacılığına doğru yönelmektedir. Demiryolu ile yük taşımacılığı karayolundan daha uzun sürse de maliyet, tonaj ve sürdürülebilirlik açısından karayolu taşımacılığına göre daha avantajlı olduğu görülmektedir. Bu çalışmada demiryolu yük taşımacılığında en iyi yük lokomotifinin belirlenmesi için BWM-MARCOS yöntemleri kullanılmıştır. Problemde kullanılacak olan kriterler bir lojistik firmasının demiryolu departmanında yönetici ve uzman olarak görev alan 17 kişi ile yapılan görüşmeler sonrasında belirlenmiştir. Yapılan görüşmeler sonrasında çekebileceği tonaj, bakım maliyetleri, yakıt/elektrik giderleri, lokomotif gücü, emniyet sistemleri, dingil basınçları ve hızlanma olmak üzere yedi kriter belirlenmiştir. Belirlenen kriterlerin ağırlıkları BWM yöntemiyle hesaplanmıştır. Analiz sonucunda en önemli kriterin çekebileceği tonaj olduğu, bu kriteri emniyet sistemleri ve enerji yakıt giderlerinin izlediği görülmüştür. En kötü kriterin ise hızlanma kriteri olduğu görülmektedir. Kriter ağırlıkları belirlendikten sonra belirlenen altı alternatifin seçimi MARCOS yöntemi ile gerçekleştirilmiştir. En iyi alternatifin Almanya’da üretilen yük lokomotifi olan A2 (SIEMENS VECTRON) alternatifi olduğu görülmüştür. Sonuçların doğruluğunu tespit etmek ve karşılaştırma yapabilmek adına problem WASPAS,EDAS,ARAS ve COPRAS yöntemleriyle tekrar çözülmüş ve tutarlı sonuçlar elde edilmiştir. Çalışma Türkiye’de demiryolu lojistiği yapan firmalara destek amacı sunmaktadır.
Abstract
Due to increasing competition and transportation costs, logistics companies are currently turning toward rail freight transport as an alternative to road transport. Although rail freight transport takes longer than road transport, it proves to be more advantageous in terms of cost, tonnage capacity, and sustainability. In this study, the BWM and MARCOS methods were employed to determine the optimal freight locomotive for rail transport. The criteria used in the problem were established following interviews with 17 managers and specialists working in the railway department of a logistics company. Seven criteria were identified based on these interviews: hauling capacity (tonnage), maintenance costs, fuel/electricity expenses, locomotive power, safety systems, axle loads, and acceleration. The weights of these criteria were calculated using the BWM method. The analysis revealed that hauling capacity was the most important criterion, followed by safety systems and energy/fuel expenses, while acceleration was identified as the least significant criterion. After determining the criterion weights, the selection among six alternatives was carried out using the MARCOS method. The A2 (SIEMENS VECTRON) alternative—a freight locomotive manufactured in Germany—was identified as the best option. To verify the accuracy of the results and facilitate comparison, the problem was also solved using the WASPAS, EDAS, ARAS, and COPRAS methods, yielding consistent results. This study aims to support companies engaged in rail logistics in Turkey.