Dergiler / Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 23 Sayı: 4 Özel Sayı

ATIK ELEKTRİKLİ VE ELEKTRONİK EŞYALAR İÇİN ÇOK AMAÇLI BİR TERSİNE LOJİSTİK AĞ TASARIMI: İSTANBUL UYGULAMASI

A Multi-Objective Reverse Logistics Network Design for Waste Electrical and Electronic Equipment: The Case of Istanbul

Berk Ayvaz(İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ)
Bülent Çatay(SABANCI ÜNİVERSİTESİ)
Sayfa
41–54
Yayın Tarihi
2018-12-31
🏛️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)

Önerilen model CPLEX eniyileme çözücüsü kullanılarak epsilon kısıt yöntemi ile çözülmüş ve açılacak atık işleme tesislerine ve teşvik verilerek AEEE geri kazanım sistemine dâhil edilecek hurda depolarına karar verilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, Çevre ve Şehircilik Bakanlığı Atık Elektrikli ve Elektronik Eşyalar (AEEE) Kontrolü Yönetmeliği’ne göre İstanbul ilinde toplanması gereken AEEE için çok amaçlı karma tamsayılı programlama modeli oluşturulmuştur.
📊
Temel Bulgular & Veri:Modelin diğer amaçları, tersine lojistik operasyonlarının çevreye yarattığı olumsuz etkileri enküçüklemek ve AEEE işleme ve geri kazanım sisteminin toplam kârını enbüyüklemektir.
💡
Sonuç & Katkı:Önerilen model CPLEX eniyileme çözücüsü kullanılarak epsilon kısıt yöntemi ile çözülmüş ve açılacak atık işleme tesislerine ve teşvik verilerek AEEE geri kazanım sistemine dâhil edilecek hurda depolarına karar verilmiştir.
🔬Tür:Deneysel Tarla Denemesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Tersine Lojistik · Ağ Tasarımı · AEEE

Özet

Bu çalışmada, Çevre ve Şehircilik Bakanlığı Atık Elektrikli ve Elektronik Eşyalar (AEEE) Kontrolü Yönetmeliği’ne göre İstanbul ilinde toplanması gereken AEEE için çok amaçlı karma tamsayılı programlama modeli oluşturulmuştur. Model, sürdürülebilirlik kavramının üç temel hedefinden (ekonomik, çevresel ve sosyal) yola çıkarak, sorumlu paydaşların yönetmelikte tanımlanan yükümlülükleri dikkate alınarak tasarlanmıştır. Fakat yönetmeliğe rağmen yasa dışı olarak AEEE toplayan ve ayrıştıran hurdacılar mevcuttur. Bu tip atıklar insan sağlığına oldukça zararlı olabildiğinden, gerekli ekipmanları olmayan hurdacılar için risk oluşturmaktadır. Buradan yola çıkarak, AEEE toplayan hurdacıların ve hurda depolarının, devlet teşviki ile yasal atık sistemine dâhil edilerek sağlıklarının güvence altına alınması ve sosyal statülerinin arttırılması sosyal amaç olarak seçilmiştir. Bu bağlamda, modelin sosyal faydayı hedefleyen amacı istihdamı enbüyüklemektir. Modelin diğer amaçları, tersine lojistik operasyonlarının çevreye yarattığı olumsuz etkileri enküçüklemek ve AEEE işleme ve geri kazanım sisteminin toplam kârını enbüyüklemektir. Farklı atık toplama yüzdeleri ve devlet teşviki miktarları için senaryolar oluşturulmuştur. Önerilen model CPLEX eniyileme çözücüsü kullanılarak epsilon kısıt yöntemi ile çözülmüş ve açılacak atık işleme tesislerine ve teşvik verilerek AEEE geri kazanım sistemine dâhil edilecek hurda depolarına karar verilmiştir.

Abstract

In this study, we propose a multi-objective mixed-integer programming model for the collection of Waste of Electric and Electronic Equipment (WEEE) in Istanbul, by following the requirement set by the Ministry of Environment and Urbanization WEEE Directive. The model considers three aspects of sustainability, namely economic, environmental and social. Although the responsibilities of related authorities explicitly defined in the directive, illegal WEEE collectors still operate in the collection system. These illegal collectors do not utilize proper equipment and provide necessary conditions for the treatment of WEEE, which may cause significant health-related and life-threatening issues. By taking this situation into account, we adopt the official employment of illegal WEEE scrap dealers and inclusion of their junk yards into legal waste stream as the social objective of the model. In other words, maximizing the employment is one of the objectives. The remaining two objectives deal with minimizing the adverse environmental effect of reverse logistics activities and maximizing the overall profit of WEEE treatment and recovery network. The proposed model is solved using CPLEX solver by utilizing the epsilon-constraint method. We consider various scenarios with respect to WEEE collection targets to make WEEE treatment facilities siting decisions and to determine the subsidy amounts for the scrap dealer junkyards which will be included in the recovery system and discuss the results.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Alver, Ö. K., Ayvaz, B., Çatay, B. (2018). ATIK ELEKTRİKLİ VE ELEKTRONİK EŞYALAR İÇİN ÇOK AMAÇLI BİR TERSİNE LOJİSTİK AĞ TASARIMI: İSTANBUL UYGULAMASI. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, Cilt: 23 Sayı: 4 Özel Sayı, 41–54. https://doi.org/10.17482/uumfd.455360

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (20)

  1. Achillas, C., Vlachokostas, C., Aidonis, D., Moussiopoulos, Ν., Iakovou, E., & Banias, G. (2010). Optimising reverse logistics network to support policy-making in the case of electrical and electronic equipment. Waste Management, 30(12), 2592-2600. doi: 10.1016/j.wasman.2010.06.022
  2. Alshamsi, A., & Diabat, A. (2017). A Genetic Algorithm for Reverse Logistics network design: A case study from the GCC. Journal of Cleaner Production, 151, 652-669. doi: 10.1016/j.jclepro.2017.02.096
  3. Ayvaz, B., Bolat, B., & Aydın, N. (2015). Stochastic reverse logistics network design for waste of electrical and electronic equipment. Resources, conservation and recycling, 104, 391-404. doi: 10.1016/j.resconrec.2015.07.006
  4. Deb, K. (2005). Multi-objective optimization using evolutionary algorithms. Wiley. ISBN: 978-0-471-87339-6
  5. El Korchi, A.,Millet, D. (2011). Designing a sustainable reverse logistics channel: the 18 generic structures framework. Journal of Cleaner Production, 19(6-7), 588-597. doi: 10.1016/j.jclepro.2010.11.013
  6. Govindan, K., Fattahi, M., & Keyvanshokooh, E. (2017). Supply chain network design under uncertainty: A comprehensive review and future research directions. European Journal of Operational Research, 263(1), 108-141. doi: 10.1016/j.ejor.2017.04.009
  7. Govindan, K., Paam, P., & Abtahi, A. R. (2016). A fuzzy multi-objective optimization model for sustainable reverse logistics network design. Ecological indicators, 67, 753-768. doi: 10.1016/j.ecolind.2016.03.017
  8. H. Yu and W. D. Solvang, “A new two-stage stochastic model for reverse logistics network design under government subsidy and low-carbon emission requirement,”in Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), 2017 IEEE International Conference on, pp. 90–94, IEEE, 2017. doi: 10.1109/IEEM.2017.8289857
  9. Kannan, D., Diabat, A., Alrefaei, M., Govindan, K., & Yong, G. (2012). A carbon footprint based reverse logistics network design model. Resources, conservation and recycling, 67, 75-79. doi: 10.1016/j.resconrec.2012.03.005
  10. Kilic, H. S., Cebeci, U., & Ayhan, M. B. (2015). Reverse logistics system design for the waste of electrical and electronic equipment (WEEE) in Turkey. Resources, Conservation and Recycling, 95, 120-132. doi: 10.1016/j.resconrec.2014.12.010
  11. Lieckens, K., & Vandaele, N. (2007). Reverse logistics network design with stochastic lead times. Computers & Operations Research, 34(2), 395-416. doi: 10.1016/j.cor.2005.03.006
  12. Lokman, B. (2017). Çok Amaçlı Tamsayı Programlama Problemleri için Temsili Çözüm Üreten Yaklaşımların ve Kalite Ölçülerinin İncelenmesi. Journal of Industrial Engineering (Turkish Chamber of Mechanical Engineers), 28(1),19-39.
  13. M. Talaei, B. F. Moghaddam, M. S. Pishvaee, A. Bozorgi-Amiri, and S. Gholamnejad, “A robust fuzzy optimization model for carbon-efficient closed-loop supply chain network design problem: a numerical illustration in electronics industry,” Journal of Cleaner Production, vol. 113, pp. 662–673, 2016. doi: 10.1016/j.jclepro.2015.10.074
  14. Mavrotas, G. (2009). Effective implementation of the ε-constraint method in multi-objective mathematical programming problems. Applied mathematics and computation, 213(2), 455-465. doi: 10.1016/j.amc.2009.03.037
  15. Pishvaee, M. S., Farahani, R. Z., & Dullaert, W. (2010). A memetic algorithm for bi-objective integrated forward/reverse logistics network design. Computers & operations research, 37(6), 1100-1112. doi: 10.1016/j.cor.2009.09.018
  16. REC (Regional Environment Center-Turkey) 2012. Regulatory Impact Assessment of EU Waste Electrical and Electronic Equipment (WEEE) Directive (2002/96/EC).
  17. REC (Regional Environment Center-Turkey) 2016. Atık Elektrikli ve Elektronik Eşyaların Kontrolü Yönetmeliği Belediye Uygulama Rehberi. ISBN: 978-975-6180-45-7
  18. Salema, M. I. G., Barbosa-Povoa, A. P., & Novais, A. Q. (2007). An optimization model for the design of a capacitated multi-product reverse logistics network with uncertainty. European Journal of Operational Research, 179(3), 1063-1077. doi: 10.1016/j.ejor.2005.05.032
  19. Temur, G. T., & Bolat, B. (2017). Evaluating efforts to build sustainable WEEE reverse logistics network design: comparison of regulatory and non-regulatory approaches. International Journal of Sustainable Engineering, 10(6), 358-383. doi: 10.1080/19397038.2017.1379572
  20. Ye, T., & Zhenhua, Y. (2014). Reverse logistics network: A literature review. Journal of Chemical and Pharmaceutical Research, 6(7), 1916-1921.