Dergiler / Konya Journal of Engineering Sciences / 2019 / Cilt: 7 Sayı: 2

İKİ AMAÇLI FARKLI MAKİNE SEÇENEKLİ KAPALI DÖNGÜ TEDARİK ZİNCİRİ OPTİMİZASYONU: BULANIK ÇÖZÜM TEKNİĞİ UYGULAMASI

A Bi-objective Closed Loop Supply Chain with Different Machinery Options: Application of Fuzzy Weighted Additive Approach

Sayfa
309–320
Yayın Tarihi
2019-06-01
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)

Sonuçlar, üretimde yeni nesil teknolojilere yatırım yapılmasının hem ekonomik hem de çevresel amaçlara ulaşmak için önemli olduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Tedarik zinciri yönetimi, küreselleşme çağının başlangıcından beri akademisyenlerin ve uygulayıcıların artan ilgisini çekmeye devam etmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Model, farklı makine tiplerinde faaliyet gösteren tesislerin toplam operasyon maliyeti ve toplam karbon emisyonları olmak üzere iki ayrı amacın minimizasyonunu hedeflerken, üretim ve dağıtım stratejilerini belirlemekte ve yeni veya eski tip makinelerin kullanımına da karar vermektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuçlar, üretimde yeni nesil teknolojilere yatırım yapılmasının hem ekonomik hem de çevresel amaçlara ulaşmak için önemli olduğunu göstermektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Çok Amaçlı Optimizasyon · Kapalı Döngü Tedarik Zincirleri · Karbon Emisyonları

Özet

Tedarik zinciri yönetimi, küreselleşme çağının başlangıcından beri akademisyenlerin ve uygulayıcıların artan ilgisini çekmeye devam etmiştir. Son yıllarda, tedarik zinciri yönetiminin odak noktası, enerji tüketimi, karbon emisyonları gibi ekonomik, sosyal ve çevresel yönlerin ortaklaşa ele alındığı sürdürülebilir akış yönetimi olmaya başlamıştır. Bu çalışmada, çok dönemli kapalı döngü tedarik zinciri ağ tasarım probleminin optimizasyonu için iki amaçlı karmaşık tamsayılı doğrusal programlama modelinin formüle edilmesi ve çözülmesi gerçekleştirilmiştir. Model, farklı makine tiplerinde faaliyet gösteren tesislerin toplam operasyon maliyeti ve toplam karbon emisyonları olmak üzere iki ayrı amacın minimizasyonunu hedeflerken, üretim ve dağıtım stratejilerini belirlemekte ve yeni veya eski tip makinelerin kullanımına da karar vermektedir. Daha eski ve güncel olmayan makinelerin ilk satın alma maliyeti, yeni ve güncellenmiş makinelere göre daha düşük olmasına rağmen, eski makineler, saat başına daha yüksek maliyetle çalışırken yeni makinelere göre saat başına daha fazla karbon salmaktadır. Ayrıca, bir saat içinde üretilen ürünlerin sayısı, yani üretkenlik, yeni makinelerde daha üstündür. Bu iki amaçlı kapalı döngü tedarik zinciri modelinin çözümü için bulanık ağırlıklandırma yaklaşımı kullanılmıştır. Sonuçlar, üretimde yeni nesil teknolojilere yatırım yapılmasının hem ekonomik hem de çevresel amaçlara ulaşmak için önemli olduğunu göstermektedir.

Abstract

Supply chain management is an emerging area that drawing increasing attention of academics and practitioners for decades. In recent years, SCM's focal point has begun to emerge as a sustainable flow management, in which economic, social and environmental aspects such as energy consumption, carbon emissions are jointly addressed. This study focused on formulating and solving a bi-objective multi-period closed loop supply chain network design problem. The model determines the production and distribution strategies, while minimizing two objectives simultaneously; the total supply chain cost and the carbon emissions generated by plants operating through different machinery types. While the initial purchase cost of older and more outdated machinery is lower than newer ones, older machinery emits greater amount of carbon per hour as opposed to newer machinery while operating at even greater cost per hour. Besides, the number of products produced in an hour is also higher in newer machinery. We adopted a fuzzy weighted additive approach to solve the bi-objective optimization model. The results confirm that investing in newer technologies in manufacturing comes with great result for both economic and environmental causes, reducing the unit cost and carbon emission per product throughout the manufacturing periods.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ENGİN, B. E., PAKSOY, T. (2019). İKİ AMAÇLI FARKLI MAKİNE SEÇENEKLİ KAPALI DÖNGÜ TEDARİK ZİNCİRİ OPTİMİZASYONU: BULANIK ÇÖZÜM TEKNİĞİ UYGULAMASI. Konya Journal of Engineering Sciences, Cilt: 7 Sayı: 2, 309–320. https://ajindex.com/articles/909240

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (8)

  1. Altiparmak, F., Gen, M., Lin, L., Paksoy, T., 2006, "A genetic algorithm approach for multi-objective optimization of supply chain networks", Computers & Industrial Engineering, 51(1), 196-215. doi:https://doi.org/10.1016/j.cie.2006.07.011
  2. Amid, A., Ghodsypour, S. H., O’Brien, C., 2009, "A weighted additive fuzzy multiobjective model for the supplier selection problem under price breaks in a supply Chain", International Journal of Production Economics, 121(2), 323-332. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2007.02.040
  3. Arikan, F., 2013, "A fuzzy solution approach for multi objective supplier selection", Expert Systems with Applications, 40(3), 947-952. doi:10.1016/j.eswa.2012.05.051 Banasik, A., Kanellopoulos, A., Claassen, G. D. H., Bloemhof-Ruwaard, J. M., van der Vorst, J. G. A. J., 2017, "Closing loops in agricultural supply chains using multi-objective optimization: A case study of an industrial mushroom supply chain", International Journal of Production Economics, 183, 409-420. doi:https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.08.012
  4. Chan, F. T. S., Jha, A., Tiwari, M. K., 2016, "Bi-objective optimization of three echelon supply chain involving truck selection and loading using NSGA-II with heuristics algorithm", Applied Soft Computing, 38, 978-987. doi:10.1016/j.asoc.2015.10.067 de Groot, H. L. F., Verhoef, E. T., Nijkamp, P., 2001, "Energy saving by firms: decision-making, barriers and policies", Energy Economics, 23(6), 717-740. doi:https://doi.org/10.1016/S0140-9883(01)00083-4
  5. Fahimnia, B., Sarkis, J., Eshragh, A., 2015, "A tradeoff model for green supply chain planning:A leanness-versus-greenness analysis", Omega, 54, 173-190. doi:10.1016/j.omega.2015.01.014 Fernando, Y., Wah, W. X., 2017, "The impact of eco-innovation drivers on environmental performance: Empirical results from the green technology sector in Malaysia", Sustainable Production and Consumption, 12, 27-43. doi:https://doi.org/10.1016/j.spc.2017.05.002
  6. Iida, T., 2012, "Coordination of cooperative cost-reduction efforts in a supply chain partnership", European Journal of Operational Research, 222(2), 180-190. doi:https://doi.org/10.1016/j.ejor.2012.03.029
  7. Jaffe, A. B., Newell, R. G., Stavins, R. N., 2005, "A tale of two market failures: Technology and environmental policy", Ecological Economics, 54(2), 164-174. doi:https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2004.12.027
  8. Kavitha, C. a. V., C., 2013, "Multi Objective Fuzzy Linear Programming Technique for Weighted Additive Model for Supplier Selection in S