DEPOLAMA S STEMLER NDE S PAR TOPLAMA LEMLER N N GENET K ALGOR TMALARLA OPT M ZASYONU

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "DEPOLAMA S STEMLER NDE S PAR TOPLAMA LEMLER N N GENET K ALGOR TMALARLA OPT M ZASYONU"

Transkript

1 DEPOLAMA S STEMLER NDE S PAR TOPLAMA LEMLER N N GENET K ALGOR TMALARLA OPT M ZASYONU Necdet Özçakar stanbul Üniversitesi letme Fakültesi Üretim Anabilim Dal Ali Görener Beykent Üniversitesi Meslek Yüksekokulu Lojistik Yönetimi Bölümü, M. Vefa Ar kan stanbul Üniversitesi letme Fakültesi Üretim Anabilim Dal ÖZET Depolama ve da t m merkezlerinde i gücünün en yo un olarak kullan ld operasyonlar olan sipari toplama i lemleri; mü terilerin talepleri do rultusunda sipari lerin depo içerisinde bulunduklar noktalardan al nmalar n ifade etmektedir. Sipari toplama problemi; operasyonel maliyeti dü ürmek için, toplay c lar n kat etti i mesafenin minimize edilmesini sa lamak amac yla, sipari lerin uygun ekilde gruplanmas n ve sipari toplay c lar n rotalar n n tespit edilmesini ifade etmektedir. Bu çal mada depolama operasyonlar n n aç klanmas n takiben; sipari toplay c seyahat mesafesinin azalt lmas amac yla, sipari toplama probleminin çözümünde kullan lan teknikler irdelenmi tir. Özellikle çapraz geçit içeren, s rt s rta raf sistemlerine sahip depolar dikkate al nm t r. Çal ma kapsam nda önerilen gruba dayal kodlamal genetik algoritma (GA) yöntemi farkl parametreler kullan larak, geleneksel bir gruplama ve rotalama metodu olan paralel Clarke-Wright (CW) sezgiseli ile kar la t r lm t r. Uygulamada kullan lan tüm veri setleri için GA yöntemi, paralel CW algoritmas na göre daha iyi sonuçlar ortaya koymu tur. Anahtar Sözcükler: Sipari Toplama, Depolama, Genetik Algoritmalar 118

2 OPTIMIZATION OF ORDER PICKING OPERATIONS WITH GENETIC ALGORITHMS IN WAREHOUSE SYSTEMS ABSTRACT Order picking means the retrieval of products from storage to meet customers demand is the most labor intensive operation in warehouse and distribution center. The order picking problem aims to determine batches of orders and find routes of the order pickers for these batches in such a way that minimize the total orderpickers travel distance in warehouse, hence the order picking costs are reduced. In this study, after a brief overview of warehouse operations, an overview of order-picking methods and their potentials in solution of this problem especially in parallel back to back rack systems include cross aisles, based mainly on reducing travelling distances. Proposed genetic algorithm (GA) with group based coding using different parameters is systematically compared parallel Clarke-Wright (CW) traditional heuristic route method. For all data sets using this study, GA results are better than the results of parallel CW algorithm. Keywords: Order Picking, Warehousing, Genetic Algorithms 1. Giri Ürünlere ili kin hammadde kayna ndan ba lay p, mü teri ve son tüketicilere kadar ula an tedarik zincirinde, mamül veya hizmetin niteli ine ba l olarak çok say da depolama aktivitesi yer almaktad r. Tedarikçi depolar, hammadde depolar, da t m merkezleri, bölgesel ve yerel depolar, lojistik firmalar na ait depolar, yedek parça, yar mamül ve bitmi ürünlerin sakland fabrika depolar, toptanc ve perakende ma azalar n depolar bunlara örnek olarak verilebilir. Günümüzün modern depolama sistemleri, mü terilerine h zl yan t verebilme odakl çal maktad rlar. Mü terilerine, istenilen kalite ve zamanda hizmet sa layan depolama tesisleri, tedarik zincirinin ba ar s n artt rmada önemli rol oynamaktad rlar [1]. Bu çal mada; sipari toplama faaliyetleri kapsam nda depo raflar ndan toplanacak sipari lerin öncelikle gruplanmas, sonras nda ise gruplanan sipari lerin toplay c taraf ndan al narak ilgili bölgeye götürülmesine ili kin rotalama faaliyetleri irdelenmi tir. Çal man n amac ; u ana kadar göreceli olarak üzerinde yeterince çal ma yap lmam, lojistik aktiviteler içerisinde önemi gittikçe artan depolama operasyonlar n n en önemli faaliyetlerinden biri olan sipari toplama i lemini optimizasyon aç s ndan incelemektir. Çözüm tekni i olarak; Clarke ve Wrighta ait [2] sezgisel yöntemin yan s ra, sipari toplama probleminin çözümünde uygulamas s n rl say da olan genetik algoritma (GA) yöntemi kullan lm t r. 119

3 Metasezgisel bir optimizasyon tekni i olan genetik algoritma; farkl yap daki en iyileme problemlerine uygun olarak düzenlenen, her biri olas bir çözümü temsil eden kromozomlar n, genetik operatörler yard m yla gen dizili inin de i tirilmesi ve amaca en uygun kromozomun elde edilebilmesi süreçlerini içermektedir. Sipari toplama probleminin çözümü üzerine, literatürde genetik algoritma ile yap lm sadece birkaç çal maya rastlanm t r [1, 3]. Bu çal malar genellikle tek bloklu depolarda yap lm olup, GA ile üç bloklu depolarda yap lan bir çal maya literatürde rastlanmam t r. Yap lan çal man n bu yönüyle de, ilgili alana katk sa layaca dü ünülmektedir. 2. Depolama Depolama fonksiyonu, tedarik zincirinin süreklili ini sa layabilme aç s ndan önemli rol oynamaktad r. Üretim faaliyetlerinin düzenli bir ekilde devam ettirilmesi iste i ve mü terilerin h zl yan t beklentileri depolaman n önemini artt ran etmenlerdendir. ekil 1 Tedarik Zincirinin Temel Elemanlar ve Bunlara Ait Depolar Tam zaman nda üretim gibi yakla mlar n, tedarik zinciri yönetimi ile bütünle mesi neticesinde, depolama faaliyetlerinin önemi daha da artm t r. Daha etkin bir stok kontrol, daha dü ük yan t süreleri ve yüksek ürün çe itlili i gibi ihtiyaçlar n ortaya ç kmas depolama operasyonlar n n yönetiminin daha dikkatli ele al nmas sonucunu do urmu tur [4] Depolama Operasyonlar Depo yönetimi ve depolarda gerçekle en operasyonlar n koordinasyonu, imalat ve hizmet süreçleri yönetiminin temel ö elerinden biri haline gelmi tir [5]. Bu kapsamda, depolarda gerçekle en önemli faaliyetler Tablo 1de ifade edilmi tir. 120

4 Tablo 1 Önemli Depolama Faaliyetleri - Ürünlerin depoya al nmas - Ürünlerin kontrolü - Yanl ve eksik ürünlerin tespiti - Ürünlerin raflara yerle tirilmesi - Sipari toplama i lemleri - Elleçleme Günümüzün modern depolar, genellikle yüksek irtifal raf sistemlerini bar nd rmaktad r. Lojistik firmalar n n depolar nda en fazla kullan lan sistemler ise, s rt s rta raf sistemleridir [4, 6]. Kolay montaj, uygun maliyet, kolay bak m yapabilme, FIFO uygulanabilirli i vb. avantajlar bar nd ran bu raf yap lar, yayg n olarak kullan lan forklift, reachtruck, order picker vb. depolama araçlar ile de uyumlu sistemlerdir. S rt s rta raf sistemleri, ürün çe itlili inin fazla oldu u ortamlarda dü ük maliyetle h zl bir ekilde kurulabilecek depolama sistemleridir. ekil 2 a- Klasik S rt S rta Raf Sistemi, b- Çapraz Geçit htiva Eden Raf Sistemi Geçmi te genellikle tek bloklu olarak tasarlanmas ve i letilmesine ra men, etkin depo operasyonlar ihtiyac nedeniyle günümüz depolama sistemleri çapraz geçitler içermektedir. ekil 2de klasik depo sistemi ile çapraz geçit içeren sistem kar la t rmal olarak gösterilmi tir. Klasik depolama sistemleri tek bloklu olarak ifade edilirken, ekil 2- bdeki ortada bulunan çapraz geçit, iki bloklu raf sistemi olu turulmas n sa lam t r. Çapraz geçitler, aktif kullan lmayan ek alan ihtiyac olu turmas na ra men, bu ara bölgeler sayesinde sipari toplama vb. operasyonlar daha k sa mesafe katedilerek, daha az sürede gerçekle tirilebilmektedir. S rta s rta raf sistemlerinin temel bile enleri ekil 3te ifade edilmi tir. 121

5 ekil 3 S rt S rta Raf Sisteminin Temel Bile enleri 3. Sipari Toplama Problemi Sipari toplama i lemi; mü teri ihtiyaçlar na cevap verebilmek amac yla, depodaki ürünlerin raf sistemi içerisinde bulundu u noktadan al narak, toplama noktas na götürülmesini ifade etmektedir. Tedarik zinciri içerisinde, özellikle lojistik servis sa lay c firmalar n koordine etti i, i ak n n yo un oldu u depolarda, sipari toplama i lemlerinin planlanmas iki temel a amada gerçekle mektedir. Bunlardan biri; gelen sipari lerin gruplanmas, di eri ise sipari toplay c lar n gruplara ayr lm sipari leri belirtilen s ra ile toplayarak, toplama / biriktirme (T/B) noktas na getirmesidir. Depo ve da t m merkezlerinde gerçekle en sipari toplama i lemleri, i gören faaliyetlerinin % 60a yak n n kapsamaktad r [7]. Ayr ca, depoda gerçekle en tüm operasyonel harcamalar içerisindeki pay da % aras ndad r [8, 9]. Raflardan ürün toplama sistemleri temel olarak üçe ayr lmaktad r: 1- Toplay c n n ürüne gitti i sistem: Ürünü toplayacak olan i gören, araçs z veya toplay c araçla birlikte rafa gider, ürünü al r ve T/B noktas na geri getirir. 2- Ürünün toplay c ya getirildi i sistem: Konveyör, palet götürücü, yar otomatik sistemlerle ürün toplay c ya ula t r l r. Toplay c ürünü alarak, T/B noktas na götürür. 3- Otomasyon tabanl sistemler: Bilgisayar kontrollü otomatik sistemler vas tas yla ürünler raftan al narak, sevkiyata haz rlama ve kontrol bölgesine kadar ula t r l r [10, 11]. 122

6 Çal ma kapsam nda, depolarda en s k kullan lan sistem olan, toplay c n n ürüne gitti i sipari toplama yap s incelenmi tir. Örnek olarak, iki farkl sipari toplay c n n tek bloklu bir raf sisteminde sipari leri alarak T/B noktas na geri dönmesi, ekil 4te ematik olarak ifade edilmi tir. Raf sisteminin, ürüne direkt olarak gitme noktas nda engel te kil etmesi ve sipari toplay c arac n koridor giri ve ç k lar na ula arak di er koridora geçme zorunlulu u, problemi özel k lmaktad r. Paralel raf sisteminin sipari toplay c n n hareketlerini k s tlamas ve ürün olmad halde sipari toplay c arac n u ramas gereken koridor giri -ç k lar na ait dü üm noktalar olmas sebebiyle problem mevcut hali ile klasik gezgin sat c problemi veya araç rotalama problemi ile benze memekte ve bu ekilde modellenememektedir. Sipari toplama probleminin NP-zor s n f nda bir problem oldu u ara t rmac lar taraf ndan kan tlanm t r [13]. ekil 4 Sipari lerin Toplanmas [12] Sipari toplama operasyonu içerisindeki i lemler incelendi inde ise en çok zaman alan i lemin, toplama arac n n veya toplay c n n seyahat süresi oldu u ifade edilmektedir. Sipari toplay c n n seyahat süresi, tüm sipari toplama süresinin % 50 [8] ila % 60 n [14] kapsamaktad r. Tablo 2de sipari toplama faaliyetlerinin, harcanan toplam zaman içerisindeki yüzdeleri verilmi tir. Sipari toplama operasyonunun temel amac ; mü terilerin iste i do rultusunda depoya ula an sipari lerin raflardan al narak T/B noktas na getirilmesidir. Mü teri veya mü terilerin sipari leri; mail yoluyla, EDI, WMS veya ERP vas tas yla depo operatörü firman n sistemine ula maktad r. Dinamik olarak ifade edilebilecek, 3PL ve 4PL firma depolar nda genellikle günlük, statik depolarda ise daha uzun periyotlarla sipari ler i lenmekte ve araçlara yüklenerek ilgili noktaya sevk edilmektedir. Sipari toplama operasyonlar dikkatli bir ekilde koordine edilmez ise, operasyon için harcanmas gereken zaman çok daha fazla artmakta, personelin katma de er yaratan faaliyetlere ay rd zaman, toplam çal ma süresi içerisinde küçük bir k sm olu turmaktad r. Bu da verimsiz bir depolama sistemini ortaya ç karmaktad r [15]. 123

7 Tablo 2 Sipari Toplama çerisindeki Faaliyetlerin Toplama Zaman çerisindeki Yüzdeleri [8, 14] Faaliyetler Sipari Toplay c n n Seyahat Zaman Sipari Toplama Zaman çerisindeki Pay % Ürün Arama Zaman % Ürünün Raftan Al nmas % 5-10 Di er lemler % Raf sistemleri içerisinde sipari toplama faaliyetleri, sipari toplay c (order picker) araçlarla veya palet vb. aparatlar tak lan reachtruck araçlar ile gerçekle tirilmektedir. Sipari lerin toplanmas i lemleri genellikle barkod ve radyo frekansl sistemler vas tas yla yürütülmektedir. Sipari i toplayan operatör, sipari i alarak toplay c araca koyduktan sonra el terminali vas tas yla, raf n üzerindeki barkodu okutur, al nan ürün bir birimden fazla ise kaç adet oldu unu tu lar. Bu sayede sisteme bilgi aktar larak, stok kontrolü sa lan r. Barkod sisteminin yan s ra tamamen RFID (Radyo frekans ile tan mlama) tabanl sistemlerde mevcuttur. Maliyeti yüksek olan bu tan mlama ve izleme sistemleri, operasyon zaman aç s ndan büyük tasarruf sa maktad rlar [16] Sipari Toplama Probleminin Matematiksel Modeli Problemin genel matematiksel formülasyonu u ekilde ifade edilebilir[7]: n adet sipari, c adet sipari bulunan gruplara ayr lm olsun. S mümkün olan tüm gruplar n kümesi ise, olu turulacak gruplar, s S eklinde ifade edilebilir. j adet sipari sadece s grubu içerisinde ise a js = 1 olmaktad r. s grubu içerisindeki tüm sipari lerin toplam seyahat mesafesi d s ile ifade edildi inde, 0-1 de erleriyle tan mlanan x s de eri için; 124

8 Amaç fonksiyonu, (3.1) denklemindeki gibi ifade edilebilir: min s S d s x s.. (3.1) x s 1 s grubunda 0 aksi taktirde. ise, K s tlar: a js xs 1 ( j 1,..., n) s S...(3.2) x s 0,1, s S...(3.3) n j 1 a js c......(3.4) Lojistik firmalar n n depolar nda gerçekle en sipari gruplama i lemlerinde genellikle, bir grup için toplanacak sipari say s k s t yerine, sipari lerin toplam hacim veya a rl k de erine ba l k s t söz konusudur. Bu nedenle (3.4) nolu k s t yerine, (3.5) nolu k s t eklenebilir. n v js KAPVST j 1... (3.5) (3.5) ifadesi s grubu içindeki sipari lerin toplam hacminin sipari toplay c n n hacimsel kapasitesini a amayaca n ifade etmektedir. Sipari toplama i lemi; toplanacak ürünlerin gruplanmas ve toplay c n n rotas n n belirlenmesi eklinde iki ana faaliyeti kapsamaktad r. Yap lan çal malarda, genellikle sipari lerin gruplanmas na veya sipari toplama araçlar n n rotalama i lemlerine odaklan lm t r. Bu çal mada ise her iki i lem için, ayn anda çözüm üretilmesi hedeflenmi tir. 125

9 4. Sipari Gruplama Probleminin Çözümünde Kullan lan Yöntemler 4.1. Optimal Sipari Gruplama Yöntemleri Toplay c rotalamas ile birlikte ele al nan gruplama problemlerinin çözümünde kullan lan optimal yöntemler; dal-s n r algoritmas vb. tam say l programlama yöntemleri ve dinamik programlama tabanl algoritmalar olarak ifade edilebilir [17]. Küçük boyutlu problemlerde kullan lan bu algoritmalar, günümüzün büyük boyutlu lojistik problemleri için kabul edilebilir bilgisayar zaman nda çözümler sunamamaktad rlar. Optimal çözümüne kabul edilebilir zaman aral nda ula labilen benzer tipte problemler için, ele al nan maksimum nokta say s yakla k 50dir [18]. Bu nedenle büyük ölçekli problemlerde, sezgisel yöntemler tercih edilmektedir. Literatürde, optimal çözüme yak n çözümler verdi i öne sürülen deterministik yöntemlerde mevcuttur. Bozer ve Kile [19], tek bloklu depolarda dü ük yo unluklu ürün toplama i lemlerinde optimal çözüme yak n çözümler veren karma tamsay l programlama modeli önermi lerdir. Yöntemi Clark-Wright sezgiseli ve Ruben ve Jacobsun [20] önerdi i sezgisel yöntem ile kar la t rm lar ve daha iyi sonuç verdi ini tespit etmi lerdir Çekirdek Algoritmalar Çekirdek algoritma yöntemi iki a amal bir çözüm tekni idir. Öncelikle çekirdek bir sipari grubu seçilir. Bu gruptaki ürünler, çekirdek rotan n olu mas n sa lamaktad r. Sonras nda bu sipari grubunda olmayan ürünler, çe itli yöntemlerle kapasite k s t na kadar gruba dahil edilmektedir [21]. Çekirdek sipari grubunun olu turulmas u ekillerde olabilmektedir: Rastsal olarak bir sipari grubu seçilmesi [22]. Al nmas gereken ürünlerden, T/B noktas na göre en uzak ürünü içeren bir grubun seçilmesi, En fazla say da koridorun dola lmas öngören bir sipari grubunun seçilmesi, En uzun seyahat mesafesine sahip grubun seçilmesi, En büyük koridor aral na sahip sipari grubunun seçilmesi, En fazla say da parça içeren sipari grubunun seçilmesi [23]. Çekirdek grubun d nda kalan ürünleri gruba dahil etme yöntemleri, farkl ekillerde olabilmektedir. Kapasite k s t alt nda; minimum uzakl a sahip veya daha az koridor geçi i ile ula lacak sipari ler, çekirdek gruba eklenebilmektedir [24]. 126

10 4.3. Clarke-Wright Sezgiseli Tasarruf algoritmas olarakta bilinen bu yöntem [2] sipari gruplaman n ve sipari toplay c n n rotas n n belirlenmesi i leminin e zamanl yap labildi i temel sezgisel yöntemlerden biridir. Yap lan çal malar, paralel raf sistemlerinde Clarke-Wright sezgiseli uygulamalar n n, çekirdek algoritma yönteminden yakla k % 2,5 daha iyi performans gösterdi ini ortaya koymu tur [25]. Clarke-Wright sezgiseli, bir ba lang ç noktas ndan iki farkl noktaya ayr ayr gidip dönmek yerine, bu noktalar n ikisine birden u rayarak ba lang ç noktas na dönmenin ortaya ç kard tasarruf de erine ba l bir algoritma ile kurgulanm t r. Paralel ve seri versiyonlar literatürde yer alan bu yöntemin ad mlar Tablo 3te ifade edilmi tir [26, 27]. Yap lan çal malar, paralel versiyon olarak uygulanan sezgisel yöntemin di erine göre daha iyi sonuçlar verdi ini ortaya ç karm t r [28, 29]. Tablo 3 Clarke-Wright Sezgiseli Ad mlar Ad m 1: i j olan tüm (i, j) çiftleri için s i; j = c 0; i + c 0; j - c i; j formülasyonu ile tasarruf de erlerini hesapla. Ad m 2: Tasarruf de erlerini(s i;j ), büyükten küçü e s rala. Ad m 3: Büyük tasarruf de erine sahip (i, j) çiftinden ba layarak kapasite k s t n sa layan çiftler için rotalar olu tur. Paralel versiyon için; Ad m 4: En büyük tasarruf de erine sahip (i, j) çifti kapasite k s t n kar l yorsa turu olu tur, kar lam yorsa reddet. Kapasite k s t na uyan, s radaki en büyük tasarruf de erine sahip çift ile turu olu tur. Ad m 5: Listeden s radaki(kapasite k s t na uyan) çifti al, uygun çözüm olu abiliyor ise mevcut tura ekle, aksi durumda yeni bir tur olarak listeye ekle. Ad m 6: Gidilmesi gereken tüm noktalar n bulundu u rotalar olu ana kadar Ad m 5i tekrarla. Seri versiyon için; Ad m 4: Kapasite k s t na uygun olarak mevcut rotalar n iki ucundan (i veya j) birini geli tirecek rotay ara. Ad m 5: Rota daha fazla geli tirilemiyorsa i lemi sonland r, yeni (i, j) çiftinin geli tirme alternatifini ara. Ad m 6: Seçilecek (i, j) çifti kalmay ncaya kadar Ad m 5 ve 6y tekrar et. 127

11 4.4. Genetik Algoritmalar Genetik algoritmalar, biyolojik evrimin do al süreçlerinden esinlenerek olu turulmu çözüm algoritmalar d r. Genel çözümün kromozomlar eklinde gösterimini takiben, farkl genetik operatörlerle yap lan i lemler sonucunda, en iyi uygunluk de erini veren gen dizili ine ula lmas hedeflenmektedir. Kullan c taraf ndan belirtilen durdurma kriteri ko ulu sa lan ncaya kadar, algoritma çözüm alternatiflerini denemeye ve en uygununu aramaya devam etmektedir. Algoritma özellikle, kabul edilebilir bilgisayar zaman nda çözümü mümkün olmayan; çizelgeleme, gezgin sat c problemi ve a problemleri gibi farkl optimizasyon problemlerinde çözüm yöntemi olarak kullan labilmektedir. Genetik algoritma yönteminin temel uygulama ad mlar Tablo 4te verilmi tir. Tablo 4 Genetik Algoritma Temel Uygulama Ad mlar [1] Ad m 1: Problemin genetik algoritma bazl gösteriminin ifade edilmesi Ad m 2: Ba lang ç popülasyonunun olu turulmas, P(0)=X 1 0,, X N 0, t =0 Ad m 3: Ortalama uygunluk de erinin hesaplanmas, f ort (t)= i N f(x i ) / N Ad m 4: Her bir kromozomun normalize uygunluk de erinin hesaplanmas, f(x i ) / f ort (t) Ad m 5: Her bir kromozom için (x i ), normalize uygunluk de erine ba l seçilme olas l n n ifade edilmesi. Bu olas l klar kullan larak, popülasyon P(t) içerisinden N adet kromozomun seçilmesi Ad m 6: Seçilen N adet bireyin gruplanarak ebeveyn bireylerin olu turulmas Ad m 7: Kullan lan olas l k de erine ba l olarak çaprazlama operatörünün uygulanmas Ad m 8: Kullan lan olas l k de erine ba l olarak mutasyon operatörünün uygulanmas Ad m 9: Yeni popülasyonun olu turulmas, P(t+1) Ad m 10: t= t+1 olarak güncellenmesi, durdurma kriteri sa lanana dek ad m 3e dönülmesi 5. Gruplamaya li kin Literatür Taramas Sipari toplama probleminin çözümü için gruplama ve rotalaman n ba ms z olarak ele al nd çal malar n yan s ra, iki problemin e zamanl çözümlenmesine odaklanan çal malarda mevcuttur. De Koster vd. [21], tek bloklu bir depoda Clarke-Wright sezgiseli ile çekirdek algoritma 128

12 yöntemlerinin performans n kar la t rm t r. Clarke-Wright sezgiseli ile yap lacak olan sipari toplama i leminin genel olarak daha k sa seyahat mesafeleri verdi ini ifade eden ara t rmac lar, analiz için 30, 90 ve 120 sipari lik kümeler kullanm lard r. Gademann vd. [17] yapm olduklar çal mada dal-s n r algoritmas ve 2-opt yöntemlerini kullanarak tek bloklu bir depoda sipari gruplama i lemini gerçekle tirmi lerdir lokasyon aras nda gerçekle tirdikleri çal ma neticesinde, 2-opt uygulanmas ile daha k sa i lem zamanlar nda istenen sonuçlara ula ld n ifade etmi lerdir. Gademann ve Van De Velde [7], çapraz geçitin yer almad tek bloklu bir depoda sipari gruplama problemini ara t rm lard r. Önerdikleri dal-fiyat algoritmas ile tek bloklu 10 koridorlu bir depo için adet sipari aral nda çal malar yaparak, 2001 y l nda yapt klar ve dal s n r algoritmas n uygulad klar çal man n [17] sonuçlar ile kar la t rm lard r. Küçük boyutlu sipari hacimlerinde algoritman n performans n n iyi oldu unu ifade etmi lerdir. Chen ve Wu [30], yapm olduklar çal mada veri madencili i ve tamsay l programlama tabanl bir gruplama algoritmas önermi lerdir. Tek bloklu bir depoda gerçekle tirdikleri çal malar nda elde ettikleri sonuçlar n, ilk giren ilk ç kar ve çekirdek algoritma tekniklerinden daha iyi sonuç verdi ini fakat oldukça uzun i lem zaman na ihtiyaç duydu unu ifade etmi lerdir. Hsu vd. [1] çal malar nda, teorik olarak olu turmu olduklar tek bloklu, 5 koridorlu, 100 raf hücreli bir depoda genetik algoritma ile sipari gruplama i lemi gerçekle tirmi lerdir. Ara t rmac lar, sipari toplay c arac n n hacimsel kapasitesini dikkate ald klar çal malar nda; s ra olarak sipari numaralar n, gen olarak grup numaralar n ifade eden bir kodlama tipi kullanarak, çözümü ifade eden kromozoma PMX türü çaprazlama ve yer de i imi türünde mutasyon operatörlerini uygulam lard r. Ara t rmac lar, seçim operatörü olarak rulet tekerle i yöntemini kullanm lard r. Yap lan çal ma sonucunda farkl araç kapasiteleri ile sipari içeren sipari gruplar olu turulmu tur. Elde edilen sonuçlar, sipari toplama arac n n seyahat mesafesi dikkate al narak Gibson ve Sharp n [22] çekirdek algoritma gruplama metodu ve ilk giren ilk ç kar yöntemleri ile kar la t r lm t r. Genetik algoritma bazl gruplama sonucunda, sipari toplama i lemi için genel olarak daha az seyahat mesafesi katedilen sipari gruplar n n ortaya ç kt ifade edilmi tir. Ho ve Tseng [31], yapm olduklar çal mada, tek bloklu bir depoda farkl çekirdek algoritma türlerini kullanarak sipari gruplama problemini çözmeye çal m lard r. Ho vd. [32], tek bloklu ve 384 raf hücresine sahip depoda yapm olduklar sipari gruplama çal mas nda farkl çekirdek gruplama algoritmas türlerini kullanarak sonuçlar kar la t rm lard r. Tsai vd. [3] genetik algoritma yöntemini kulland klar çal malar nda, sipari içeren farkl veri setleri ile tek bloklu bir depoda sipari toplama problemini ele alm lard r. Ara t rmac lar, PMX türü çaprazlama ve yer de i imi türünde mutasyon kullanm lard r. 0,6 ve 0,9 oranlar nda farkl çaprazlama ve 0,01-0,05 de erleri aras nda farkl mutasyon oranlar n kullanarak, 10 ila 40 popülasyon büyüklükleriyle gerçekle tirdikleri analizlerin sonuçlar n kar la t rm lard r. Henn ve Washer [33], yapm olduklar çal malar nda tabu arama tabanl iki farkl metasezgisel gruplama yöntemi önermi lerdir. 90ar depolama hücresi içeren 10 koridorlu bir depoda yapt klar çal malar nda adet aras nda mü teri sipari ini dikkate alm lard r. Ara t rmac lar elde etmi olduklar sonuçlar k yaslarken, iki yöntemi birbiriyle ve Clarke-Wright n tasarruf sezgiseli ile kar la t rm lard r. Sipari toplama 129

13 arac n n toplam seyahat mesafesinin geli tirilmesinde, önerilen yöntemlerin tasarruf sezgiseline göre genel olarak iyi sonuçlar vermesine ra men baz örneklerde daha kötü sonuçlar verdi i tespit edilmi tir. 6. Sipari Toplay c n n Rotalanmas nda Kullan lan Yöntemler 6.1. Optimal Yöntemler Optimal rota belirleme yöntemleri, az say da nokta içeren problemlerde etkili olup, gidilecek nokta say s artt kça kabul edilebilir bilgisayar zaman nda sonuç al namayan yöntemlerdir. Gezgin sat c problemi tipinde problemler için farkl kesin çözüm algoritmalar önerilse de en fazla kullan lan metodun, dal-s n r algoritmas oldu u söylenebilir [34] Sezgisel Yöntemler S Sezgiseli Sipari toplama araçlar n n yönlendirilmesinde kullan lan temel yöntemlerden birisidir. Tek bloklu depolar dikkate al nd nda; sipari toplay c taraf ndan en az bir parça içeren herhangi bir koridorun tümünün kat edilmesi söz konusudur. Tüm parçalar topland nda, sipari toplama arac, T/B noktas na geri döner En Büyük Bo luk Sezgiseli Bu yöntemde, tek bloklu depolama sistemleri söz konusu oldu unda, sipari toplay c öncelikle ürün olan en uzak veya en yak n koridora giri yapar. Di er sipari lerin bulundu u koridorlarda ise, ürünler aras nda veya ürünle geçit aras nda en büyük bo lu un oldu u noktaya kadar gelir, di er koridorlarda al nmas gereken ürünler var ise ayn yönden koridordan ç kar ve ürün olan en yak n koridora gider. En büyük bo lu u b rakacak ekilde tüm ürünler topland nda, sipari toplay c T/B noktas na geri döner. ekil tabanl di er sezgisel yöntemler; koridor, orta nokta, geri dönü yöntemleri ve karma yöntemlerdir. ekil tabanl sezgisellerin, tek bloklu depolar için net olarak ifade edilebilen uygulamalar olmakla birlikte, birden fazla çapraz geçit içeren depolar için belirtilen algoritmalar yetersiz kalmaktad r Clarke-Wright Sezgiseli Literatürde s kl kla kar la lan ve güncelli ini koruyan yöntemlerden biri, Clarke ve Wright n geli tirmi oldu u [2] tasarruf algoritmas d r [35, 36]. Farkl versiyonlar 130

14 bulunan, gruplama ve rotalaman n birlikte yap labildi i bu teknik, gruplama yöntemlerinin ifade edildi i 4.3 ba l alt nda aç klanm t r Metasezgisel Yöntemler Literatür dikkate al nd nda, sipari toplama arac n n rotalanmas nda kullan lan metasezgisel rotalama yöntemlerinin, genellikle gruplama i lemi ile birlikte ele al nd görülmektedir. Teorik bazda, tekil olarak metasezgisel yöntemler ile rotalama üzerine haz rlanan genetik algoritma [37] ve tabu arama tabanl [38] bir kaç çal ma olmas na ra men, bu çal malar genellikle tek bloklu bir depoda, tek bir sipari toplay c n n çal t problem üzerine yo unla m t r. Ayr ca, literatür incelendi inde sipari toplama amaçl, metasezgisel yöntemlerin uygulamalar n n genellikle son y llarda ortaya ç kt görülmektedir [1, 33]. Bu çal ma kapsam nda da gruplama ve rotalama problemine bütünle ik bir çözüm sunmak amac yla, gruplama ve rotalama i leminin ayn anda gerçekle tirildi i genetik algoritma tabanl çözüm yöntemi olu turulmu tur. 7. Rotalamaya li kin Literatür Taramas Literatürde, depolarda sipari toplama arac n n güzergâh n n belirlenmesi amac yla yap lan farkl çal malar mevcuttur. Yap lan çal malar incelendi inde, büyük bir ço unlu unun, paralel raflara sahip tek bloklu depolama sistemleri baz al narak gerçekle tirildi i görülmektedir. Ratliff ve Rosenthal [39] yapm olduklar çal mada, paralel raflara sahip tek bloklu depolarda, tek bir sipari toplama arac n n rotas n n belirlenmesi amac yla dinamik programlama temelli optimal çözüm yöntemi sunmu lard r. Ara t rmac lar sipari toplama i lemini, gezgin sat c problemi olarak ele alm lard r. Hall [40] çal mas nda tek bloklu bir depo için; koridor, orta nokta ve en büyük bo luk sezgisellerini kar la t rm t r. 100 sipari e kadar farkl örnek gruplar için, belirtilen sezgisellerle sipari toplama i lemini gerçekle tirmi tir. Analizini gerçekle tirdi i sipari kümeleri için, ço unlukla en büyük bo luk sezgiselinin kullan lmas gerekti ini ifade etmi tir. Petersen [41] çal mas nda, 5-45 aras nda sipari içeren sipari listelerini kullanarak tek bloklu bir depoda; S sezgiseli, en büyük bo luk sezgiseli, orta nokta sezgiseli ve karma sezgisel yöntemlerini kar la t rm t r. Karma sezgiselin, daha iyi sonuç verdi ini belirtmi tir. De Koster ve Van Der Poort [42] tek bloklu bir depo için, 5-25 sipari aras nda listeleri dikkate alarak, Ratliff ve Rosenthal n [39] önermi oldu u çözüm yöntemiyle S yöntemini kar la t rm t r. S yönteminin % 12,5-32,4 oranlar nda daha kötü sonuçlar verdi ini ifade etmi tir. Petersen ve Schmenner [43] tek bloklu bir depoda yapm olduklar çal mada, Ratliff ve Rosenthal n [39] önermi oldu u algoritma ile koridor, geri dönü, karma ve en büyük bo luk sezgisellerini kar la t rm lard r. Farkl örnek gruplar için, en iyi performansa sahip sezgiselin de i ti ini ifade eden ara t rmac lar, sipari listesindeki ürünlerin konumlar n n, ekil tabanl sezgisel yöntemlerin performans n 131

15 etkileyen temel ö e oldu unu ifade etmi lerdir. Vaughan ve Petersen [44] yapm olduklar çal mada koridor sezgiselini kullanarak sipari toplama i lemini gerçekle tirmi lerdir. Çapraz geçit say s n n artmas n n, sipari toplama performans na etkisini irdelemi lerdir. Petersen[45], tek bloklu bir depoda gerçekle tirmi oldu u farkl bir çal mas nda ise; S sezgiseli, en büyük bo luk sezgiseli ve karma sezgisel yöntemleri kar la t rm t r. 35 ürüne kadar sipari içeren gruplarda, en büyük bo luk sezgiselinin; ürün büyüklü ündeki sipari gruplar nda ise karma sezgiselin daha iyi sonuç verdi ini ifade etmi tir. De Koster vd. [21], tek bloklu bir depoda rotalama için ise S sezgiseli ve en büyük bo luk sezgisellerini kullanm lard r. Elde edilen sonuçlar kapsam nda, en büyük bo luk sezgiselinin daha k sa turlar olu turabildi ini ifade etmi lerdir. Roodbergen ve De Koster [46], paralel raf sistemlerine sahip, birden çok çapraz geçite sahip depolar için farkl rotalama metotlar önermi lerdir. S ekilli sezgisel, en büyük bo luk sezgiseli, geri dönü lü sezgisel, birle ik ve geli tirilmi birle ik sezgisel yöntemlerini kar la t rm lard r. Roodbergen ve De Koster [47] yapm olduklar di er bir çal ma da, Ratliff ve Rosenthal n yapm oldu u çal may [39] temel alarak iki bloklu sistemler için optimal çözüm algoritmas önermi lerdir. Hwang vd. [48], üç farkl rotalama stratejisi ele ald klar çal malar nda tek bloklu depolarda, geri dönü, S sezgiseli ve orta nokta sezgisellerini kar la t rm lard r. Hsu vd. [1] yapm olduklar çal malar nda, tek bloklu bir depoda S sezgiseli ile rotalama i lemi gerçekle tirmi lerdir. Molnar ve Lipovszki [37] ise çal malar nda, depo içerisinde sipari toplay c rotalamas için genetik algoritma tabanl bir yöntem önermi lerdir. Geli tirmi olduklar yaz l m ile farkl parametre gruplar n kullanarak genetik algoritma sonuçlar n kar la t rm lard r. Chen ve Wu [30] yapm olduklar çal mada, S ekilli sezgisel yöntemi tek bloklu bir depolama sisteminde uygulam lard r. Farkl ürün say lar için, kar la t rmalar gerçekle tirmi lerdir. Hsieh vd. [49] yapm olduklar çal mada, tek bloklu bir depoda genetik algoritma ile gerçekle tirdikleri araç rotalama i lemine, sürü zekas metasezgisel yöntemini uygulam lard r. Elde edilen sonuçlar n, genetik algoritma uygulamas ndan daha iyi sonuçlar verdi ini ifade etmi lerdir. Herhangi bir kapasite k s t bulunmayan çal mada, seyahat mesafesinin optimizasyonu dikkate al nm t r. Nieuwenhuyse ve De Koster [50] ise gerçekle tirmi olduklar çal mada, iki bloklu depo için S sezgiseli tabanl, sipari toplama zaman n ölçmeye yönelik bir model önermi lerdir. Henn ve Washer [33], tek bloklu bir depoda yapm olduklar çal mada S sezgiseli ve en büyük bo luk sezgisellerini kullanm lard r. Kullan lan gruplama yöntemine ve sipari yo unlu una ba l olarak baz örneklerde S sezgiselinin, baz örneklerde ise en büyük bo luk sezgiselinin daha iyi sonuçlar verdi ini tespit etmi lerdir. Theys vd. [6] iki bloklu s rt s rta raf sistemi içeren bir depolama sisteminde yapm olduklar çal mada; sipari toplama arac n n rotas n S, en büyük bo luk ve koridor sezgisellerini kullanarak olu turmu lard r. 2-opt ve LKH (Lin Kernighan Helsgaun) rota geli tirme yöntemlerini uygulam lard r. Belirtilen rota geli tirme yöntemlerinin, kat edilen mesafeyi azaltt n fakat birbirlerine kar üstünlüklerinin tespit edilemedi ini belirtmi lerdir. Literatür incelendi inde ikiden fazla bloklu sistemler için herhangi bir optimal çözüm üzerinde çal lmad görülmektedir. Bunun nedeni, ara t rmac lar n çok bloklu sistemlerde kabul edilebilir bilgisayar zaman nda optimal çözüme ula lmas n n mümkün 132

16 olmad noktas nda görü birli ine varm olmalar d r. 8. Uygulama Uygulamada kullan lan sipari verileri, bir lojistik firmas n n çabuk bozulabilir olmayan g da ürünlerinin depoland tesisinden al nm t r. Depoda, s rt s rta paralel raf sistemlerinin oldu u bölüme gelen sipari ler, bu çal madaki uygulama verisini olu turmaktad r. Algoritmalar n çal t r lmas nda, de i ik zaman dilimlerinde firmaya ula an dört farkl sipari kümesi veri olarak kullan lm t r. Raflardan toplanmak üzere depolama sistemine aktar lan her bir mü teri sipari i, çe itli malzemeleri ve bunlara ili kin miktarlar içeren sipari sat rlar ndan olu maktad r. Tablo 5 Analizde Kullan lacak Sipari Kümeleri Sipari Küme No: Sipari adedi: Uygulamada dikkate al nan lojistik firmas nda gerçekle en sipari toplama i leminin i leyi i ve ilgili literatür dikkate al narak yap lan kabuller unlard r: Sipari toplama sistemi, sipari toplay c n n depolama arac kullanarak, raf sisteminde ilgili noktaya ula t ve ürünü ald, bir ba ka deyi le çal an n ürüne gitti i sistemdir. Otomatik depolama sistemi kullan lmamaktad r. Sipari listesindeki ürünler, bölünemez niteliktedir. Sipari toplay c, listedeki ürüne ait raf hücresine gitti inde ürünün yar s n veya bir k sm n almas söz konusu de ildir. Toplay c n n, raflardan toplanmas için haz rlanan her bir grup sipari, arac n hacimsel kapasitesini a amaz. Kapasite k s t, mevcut literatür ve uygulamada dikkate al nan toplay c arac n hacimsel kapasitesine göre olu turulmu tur. Her bir sipari toplama arac n n hacimsel kapasitesi, birbirine e ittir. Hesaplamalarda, toplay c araçlar n kapasiteleri 3,4 m 3 olarak dikkate al nm t r. Her bir araç, deponun sol ön k sm nda bulunan T/B noktas ndan hareket edecek, ürünleri toplayarak ayn noktaya geri dönecektir. Toplay c, bir koridordan geçerken sa ve soldaki raflardan ürün alabilmektedir. ekil 5te ematik olarak ifade edilen s rt s rta raf sisteminin özellikleri ise u ekildedir: 133

17 Raf s ras say s : 24 adet Koridor say s : 12 adet Koridor geni li i: 2,5 metre Blok say s : 3 adet Çapraz geçit say s : 4 adet Çapraz geçit geni li i: 3 metre Bir raftaki hücre say s : 38 adet Hücre uzunlu u: 1,3 metre Hücre geni li i: 1,3 metre Toplam hücre lokasyonu: 2736 adet ekil 5 Uygulaman n Gerçekle tirildi i Paralel S rt S rta Raf Sistemi 134

18 8.1. Clarke-Wright Sezgiseli le Sipari Toplama Sipari toplama i lemi için; paralel ve seri CW sezgisel yöntemlerinden, literatürde daha iyi sonuç verdi i vurgulanan paralel versiyon CW sezgiseli uygulanm t r. Sipari ler aras mesafelere ba l tasarruf de erlerine göre s ralanan (i,j) sipari çiftleri, mümkün ise kapasite k s t dikkate al narak birle tirilmi, kapasite k s t n n izin vermedi i durumlarda ise ayr bir tur olarak, sipari toplama plan na dahil edilmi lerdir. Sipari kümelerine göre CW algoritmas ile elde edilen sonuçlar, Tablo 6da ifade edilmi tir. Tablo 6 Clarke-Wright Algoritmas ile Elde Edilen De erler Sipari Kümesi 8.2. Genetik Algoritma ile Sipari Toplama Sonuçlar Kullan lan Toplay c Say s (Tur Say s ) Katedilen Mesafe (metre) , , , ,8 Genetik algoritma, farkl optimizasyon problemlerinin çözümünde kullan labilen etkili bir yöntemdir. Bu teknik ile kombinatoryal optimizasyon problemlerinin çözümü söz konusu oldu unda, çözümün en önemli ad m problemin gösterimi, bir ba ka ifade ile kodlanmas d r [51]. Çal ma kapsam nda önerilen gösterime, sipari toplama konusu d ndaki farkl alanlarda yap lan bir kaç çal mada da rastlanm t r [52, 53]. Uygulama a amas nda kullan lan genetik algoritma yöntemine ili kin ad mlar, Tablo 7de s ras yla ifade edilmi tir. 135

19 Tablo 7 Uygulanan Genetik Algoritma Yöntemine li kin Ad mlar Ad m 1- Kodlama: Gruba dayal s ral kodlama yap lm t r. Ad m 2- Ba lang ç Popülasyonun Olu turulmas : birey aras nda de i en de erlerde ba lang ç popülasyonu rastsal olarak olu turulmu tur. Ad m 3- Uygunluk De erlerinin Hesaplanmas : Olu turulan kromozomlarda ifade edilen sipari gruplar na ait, toplam katedilen mesafe de erlerine ba l uygunluk de erleri hesaplanm t r. Ad m 4- Seçim: Rulet tekerle i metodu kullan larak seçim i lemi gerçekle tirilmi tir. Ad m 5- Çaprazlama: PMX ve OX-1 çaprazlama operatörleri uygulanm t r. Ad m 6- Mutasyon: Yer de i tirme ve tersinme mutasyon türleri uygulanm t r. Ad m 7- Yer de i imi: Yeni olu an bireylerin kromozom havuzuna al nmas i lemi gerçekle tirilmi tir. Ad m 8- Yeni popülasyonun uygunluk de erinin hesaplanmas : Sipari toplay c lar n katetti i toplam mesafe dikkate al nm t r. Ad m 9- Durdurma kriteri: ila aras nda de i en iterasyonlarda algoritma durdurulmu tur. Durdurma kriterini kar layan iterasyon say s sa lan ncaya kadar, Ad m 10 i letilmi tir. Ad m 10- Döngünün Devam Ettirilmesi: Olu an popülasyon dikkate al narak, Ad m- 4 i letilmi tir. Çözüm için, sipari kümelerindeki sipari leri (sipari lerin depoda bulundu u noktalar ) ve sipari toplama araçlar n ifade eden genlerden olu an tek bir kromozom tasarlanm t r. Tablo 8de n tane gen içeren, m s ral bir kodlama ifade edilmi tir. 1. Sipari kümesi için, 108 adet sipari ve belirli miktarda araç say s (farkl tur say s ) ile kromozomda yer alacak gen say s belirlenmi tir. Genetik algoritma operatörleri bu kromozoma uygulanm t r. (0) burada, T/B noktas ndan ç kacak her bir sipari toplama arac n ifade etmektedir. (0) miktar n n belirlenmesi için kullan lacak minimum araç say s na ba l bir yakla m olu turulmu tur. Uygun mutasyon ve çaprazlama operatörleri kullan larak kromozom içerisindeki (0) miktar n n sabit kalmas sa lanm t r. Kromozomdaki, (0) miktar na ba l olarak çözüm kümesindeki araç say s n n fazla olmas n n önlenmesi ise Tablo 9daki durum ile gerçekle tirilmektedir. Tablo 9da görüldü ü gibi 9. ve 10. s radaki genler, (0) ve (0) olarak yan yana gelmi tir. Bu ifade, bir sipari toplama arac n n fazla oldu unu ve kullan lmayaca n göstermektedir. Uygulamada çaprazlama ve mutasyon operatörleri kullan lm t r. Sipari toplama problemine ili kin literatür dikkate al nd nda, genelikle PMX [3] ve OX-1 [37] çaprazlama operatörlerinin kullan ld görülmektedir. PMX benzeri, iki noktal çaprazlama metodunun uyguland çal malar da literatürde mevcuttur [1]. 136

20 Tablo 8 Sipari Toplama Probleminin Genetik Algoritma ile fade Edilmesi S ra m Gen n Tablo 9 Fazla Toplay c Araç Olmas Durumunda Kromozom Görüntüsü S ra m Gen n Olu turulan kodlama yap s dikkate al narak; PMX ve OX-1 çaprazlama operatörleri kullan lm t r. Problemin kodlama yap s na uygun olmayan çaprazlama operatörleri kromozom içerisindeki ba lang ç noktas de erlerini(0) olumsuz etkileyebilmekte, olurlu çözümlerin olu mas n engelleyebilmektedir. Bir di er alternatifte, sadece mutasyon operatörünün kullan lmas d r [52]. Fakat sadece mutasyonun kullan lmas çe itlilik anlam nda istenen sonucu sa layamamaktad r. Çal mada, çaprazlama operatörünün yan s ra mutasyon operatörüde kullan lm t r. Bölüm 5te detaylar aç klanan ve literatürde de sipari toplama problemlerinde kullan lm olan yer de i imi (swapping) mutasyon [1] ve tersinmeyle (inversion) mutasyon türleri [37] uygulanm t r. Belirtilen mutasyon operatörleri sayesinde çe itlilik sa lan rken, lokasyonlar veya araçlar ifade eden herhangi bir gen kaybolmayarak bir sonraki nesile aktar lm t r. Literatürdeki de erler dikkate al narak; çaprazlama oranlar 0,6-0,9 de erleri aras nda, mutasyon oranlar ise 0,05-0,5 de erleri aras nda kullan lm t r [1, 3]. Analiz sonucu olu an en iyi mesafe de erleri ve kullan lm olan parametreler, Tablo 10da verilmi tir. P.B.: popülasyon büyüklü ünü; Ç.O.T.: çaprazlama operatörü türünü; Ç.O.: çaprazlama oran n ; M.O.T.: mutasyon operatörü türünü, M.O.: mutasyon oran n,.s.: uygulanan iterasyon say lar n, K.T.S.: kullan lan toplay c say s n ifade etmektedir. Sipari toplama probleminin çözümü için kullan lan CW sezgiseli ve önerilen genetik algoritma tabanl çözüm yöntemine ili kin sonuçlar, Tablo 11de kar la t rmal olarak sunulmu tur. Tablo 10 Genetik Algoritma Uygulamas Sonucu Olu an Mesafe De erleri Sipari Kümesi P.B. Ç.O.T. Ç.O. M.O.T. M.O..S. K.T.S. Katedilen Mesafe (m) 1 30 OX-1 0,6 Tersinme 0, , OX-1 0,6 Tersinme 0, , PMX 0,9 Yer De i imi 0, , PMX 0,9 Yer De i imi 0, ,0 137

21 Tablo 11 Kullan lan Çözüm Tekniklerinin Kar la t r lmas Yöntem Sipari Sipari Sipari Sipari Kümesi-1 Kümesi-2 Kümesi-3 Kümesi-4 CW Sezgiseli ile Elde Edilen Mesafe De eri (metre) 4865,0 9579, , ,8 Genetik Algoritma ile Elde Edilen En yi 4600,2 9326, , ,0 Mesafe De eri (metre) Sipari toplama i lemine ili kin ortaya ç kan mesafe de erleri incelendi inde, tasarlanan genetik algoritma tabanl çözüm yönteminin tüm sipari kümeleri için, ticari programlarda büyük çapta kullan lan CW algoritmas ndan daha k sa sipari toplay c mesafeleri verdi i görülmektedir. Bu bulgular, analizi yap lan sipari kümeleri kapsam nda, olu turulan GA tabanl çözüm yönteminin göreceli olarak etkin bir yöntem oldu unu göstermektedir. Tablo 11de, kat edilen toplam mesafe de erleri verilen yöntemler kapsam nda olu turulmu olan; sipari gruplar ve sipari toplay c rotalar, her bir sipari toplay c n n katetti i mesafe, toplay c lar n hacimsel yükleri ve sipari toplay c araçlar n doluluk oranlar, birinci sipari kümesi için Tablo 12 ve Tablo 13te detayl olarak sunulmu tur. Tüm sipari kümeleri için benzer ekilde gruplama ve rotalama i lemi gerçekle tirilmi tir. 9. Sonuç Depolama fonksiyonlar içerisinde sipari toplama i lemleri, özellikle depolama hizmeti veren lojistik servis sa lay c firmalardaki en büyük maliyet unsurudur. Gerçekle tirilen çal ma kapsam nda; lojistik firmalar n n depolar nda en s k kullan lan sistem olan çapraz geçit içeren s rt s rta paralel raf sistemleri dikkate al nm t r. Bunun yan s ra, yine depolarda en yayg n kullan lan toplama sistemi olan, çal an n sipari toplay c araç ile birlikte rafa giderek ürünü ald manuel sistem üzerinde çal lm t r. Çözüm yöntemleri sonucu ortaya ç kan; bir sipari kümesi için görev alan tüm sipari toplay c lara ili kin toplam katedilen mesafe de erleri incelendi inde, önerilen genetik algoritma tabanl çözüm yönteminin tüm sipari kümeleri için, paralel CW algoritmas ndan daha k sa sipari toplay c mesafeleri verdi i görülmektedir. Genetik algoritma tabanl yöntemle elde edilen sonuçlar, CW sezgiseli ile elde edilen toplam mesafe de erleri ile kar la t r ld nda; analizi yap lan sipari kümeleri için GA tabanl yöntem kullan ld nda yakla k olarak s ras yla; % 5,4, % 2,6, % 2,1 ve % 1,7 oranlar nda, katedilen mesafe de erlerinde iyile me sa land görülmektedir. Depolama tesislerinde gerçekle tirilen sipari toplama i leminin çok kez tekrarlanan bir süreç oldu u göz önüne al nd nda, yap lan küçük ölçekli iyile tirmelerin dahi i gücü ve zaman tasarrufu anlam nda büyük faydas olaca bir gerçektir. Literatür incelendi inde, genetik algoritma yöntemi kullan larak yap lan çal malarda, olu an sonuçlar n, sadece farkl mutasyon ve çaprazlama oranlar gibi parametrelerin kullan ld genetik algoritma sonuçlar ile kar la t r ld veya optimal çözüm mümkün 138

22 ise, olu turulan genetik algoritma tabanl çözümlerin optimale yak nl n n ifade edildi i görülmektedir. Fakat bu çal mada, paralel CW sezgisel yöntemiyle de kar la t rma yap lm t r. Genetik algoritma yöntemi kapsam nda; genel olarak OX-1 çaprazlama operatörü, tersinme mutasyonu ile daha iyi sonuçlar verirken, PMX çaprazlama operatörü ise yer de i imi mutasyon türü ile daha iyi sipari toplama mesafesi de erleri vermi tir. Sipari Grubu Tablo 12 Birinci Sipari Kümesi Verilerine CW Sezgiselinin Uygulanmas na li kin Sonuçlar Sipari Toplay c Rotas Toplay c n n Yükü (m 3 ) Doluluk Oran (%) Katedilen Mesafe(m) ,02 59,41 26, ,15 92,65 135, ,25 95,59 271, ,01 88,53 279, ,36 98,82 287, ,77 52,06 36, ,96 87,06 164, ,13 92,06 172, ,96 87,06 190, ,49 73,24 48, ,94 86,47 116, ,57 75,59 98, ,20 94,12 179, ,64 77,65 74, ,18 93,53 203, ,24 95,29 103, ,10 91,18 205, ,49 73,24 43, ,04 60,00 51, ,52 74,12 113, ,21 94,41 184, ,12 91,76 218, ,22 94,71 165, ,28 96,47 142, ,34 98,24 376, ,10 91,18 123, ,87 84,41 144, ,74 80,59 147, ,13 92,06 199, ,09 61,47 102, ,14 92,35 128, ,25 66,18 133,20 Ortalama= 84,11 Toplam= 4865,00 139

23 Bundan sonra yap lacak çal malarda, geli tirilen genetik algoritma tabanl yöntem için farkl çaprazlama ve mutasyon operatörleri de kullan larak, çözüm algoritmas geli tirilebilir. Bunun yan s ra farkl sezgisel veya metasezgisel kullan labildi i modeller geli tirilerek genetik algoritma elde edilen sonuçlarla kar la t r labilir. Tablo 13 Birinci Sipari Kümesine Genetik Algoritma Uygulanmas Neticesinde En K sa Mesafeyi Veren Parametre Kombinasyonuna li kin Sonuçlar Sipari Grubu Sipari Toplay c Rotas Toplay c n n Yükü (m 3 ) Sipari Toplay c Doluluk Oran (%) Katedilen Mesafe(m) ,38 99,41 376, ,22 94,71 113, ,31 97,35 205, ,40 100,00 135, ,25 66,18 133, ,18 93,53 168, ,21 94,41 162, ,32 97,65 289, ,10 91,18 113, ,30 97,06 69, ,09 61,47 102, ,35 98,53 190, ,12 91,76 172, ,33 97,94 287, ,14 92,35 128, ,23 95,00 98, ,10 91,18 136, ,74 80,59 147, ,15 92,65 116, ,90 85,29 105, ,33 68,53 59, ,24 95,29 103, ,02 59,41 26, ,32 97,65 177, ,00 88,24 51, ,35 98,53 271, ,49 73,24 48, ,19 93,82 247, ,40 100,00 179, ,36 98,82 184,20 Ortalama= 89,73 Toplam= 4600,20 140

24 Kaynakça [1] C. Hsu, K. Chen, M. Chen, Mu-Chen, Batching Orders in Warehouse by Minimizing Travel Distance With Genetic Algorithms. Computers in Industry, 56, (2005). [2] G. Clarke, J.W. Wright, Scheduling of Vehicles from a Central Depot to a Number of Delivery Points. Operations Research, 12, 4, (1964). [3] C. Y. Tsai, J. J. H. Liou, T. M. Huang, Using A Multiple-GA Method To Solve The Batch Picking Problem: Considering Travel Distance And Order Due Time. International Journal of Production Research, 46, 22, (2008). [4] J. Gu, M. Goetschalckx, L. F. McGinnis, Research On Warehouse Operation: A Comprehensive Review. European Journal of Operational Research, 177, 1, 1-21 (2007). [5] S. Önüt, U. R. Tuzkaya, B. Do aç, A Particle Swarm Optimization Algorithm For The Multiple-Level Warehouse Layout Design Problem. Computers & Industrial Engineering, 54, (2008). [6] C. Theys, O. Braysys, W. Dullaert, B. Raa, Using A TSP Heuristic For Routing Order Pickers in Warehouses. European Journal of Operational Research, 200, (2010). [7] N. Gademann, S. Van de Velde, Batching to Minimize Total Travel Time in A Parallel-Aisle Warehouse. IIE Transactions, 37, (2005). [8] R. De Koster, T. Le-Duc, K.J. Roodbergen, Design and Control of Warehouse Order Picking: A Literature Review. European Journal of Operational Research, 182, (2007). [9] J. A. Tompkins, J. A. White, Y. A. Bozer, J. M. A. Tanchoco, Facilities Planning, Fourth Edition, John Wiley& Sons Inc., USA, 2010, p [10] P. J. Van Den Berg, A Literature Survey on Planning and Control of Warehousing Systems. IEE Transactions, 31, (1999). [11] H. E. Frazille, World Class Warehousing and Material Handling, Mc-Graw Hill, New York, 2001, p [12] M. Hompel, T. Schmidt, Warehouse Management- Organisation und Steuerung von Lager-und Kommissioniersystemen, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010, p. 48. [13] R. Manzini, M. Gamberi, A. Regattieri, Design and Control of A Flexible Order- Picking System. Journal of Manufacturing Technology Management, 16, 1, (2005). [14] J. J. Bartholdi, T. S. Hackman, Warehouse & Distribution Science, The Supply Chain and Logistics Institute, USA, 2011, p

25 [15] S. Emmett, Excellence in Warehouse Management, John Wiley & Sons Ltd., 2005, p. 97. [16] G. Q. Huang, P. K. Wrigt, S. T. Newman, Wireless Manufacturing: A Literature Review, Recent Developments and Case Studies. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 1, 1-16 (2008). [17] N. Gademann, J. Van den Berg, H. Van der Hoff, An Order Batching Algorithm For Wave Picking in A Parallel-Aisle Warehouse. IIE Transactions, 33, (2001). [18] P. Toth, D. Vigo, Exact Solution Of The Vehicle Routing Problem. Fleet Management and Logistics, Kluwer Academic Publishers, Boston, 1-31, [19] Y. A. Bozer, J. W. Kile, Order Batching in Walk and Pick Order Picking Systems. International Journal of Production Research, 46, 7, (2008). [20] A. R. Ruben, F. R. Jacobs, Batch Construction Heuristics and Storage Assignment Strategies for Walk/Ride and Pick Systems. Management Science, 45, 4, (1999). [21] R. De Koster, S. E. Van Der Poort, M. Wolters, Efficient Orderbatching Method in Warehousesç. International Journal of Production Research, 37, 7, (1999). [22] R. D. Gibson, G. P. Sharp, Order Batching Procedures. European Journal of Operational Research, 58, 1, (1992). [23] C. H. Pan, S. Y. Liu, A Comparative Study Of Order Batching Algorithms. Omega- International Journal of Management Science, 23, 6, (1995). [24] M. B. Rosenwein, A Comparison of Heuristics for The Problem of Batching Ordersfor Warehouse Selection. International Journal of Production Research, 34,3, (1996). [25] G. Dukic, C. Oluic, Order-picking Methods: Improving Order-Picking Efficiency. International Journal of Logistics Systems and Management, 3, 4, (2007). [26] M. Eryavuz, C. Gencer, Araç Rotalama Problemine Ait Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi BF Dergisi, 6, 1, (2001). [27] G. Zapfel, R. Braune, M. Bögl, Metaheuristic Search Concepts, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, Germany, 2010, p [28] G. Laporte, F. Semet, Classical Heuristics For The Capacitated VRP, The Vehicle Routing Problem-SIAM Monographs on Discrete Mathematics and Applications, SIAM Publishing, Philadelphia, USA, p , [29] K. Alt nel, T. Öncan, A New Enhancement of The Clarke And Wright Savings Heuristic For The Capacitated Vehicle Routing Problem. Journal of the Operational Research Society, 56, (2005). [30] M. Chen, H. Wu, An Association-Based Clustering Approach To Order Batching Considering Customer Demand Patterns. Omega-International Journal of Management Science, 33, 4, (2005). 142

SÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com

SÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com SÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com Giriş Yönetim alanında yaşanan değişim, süreç yönetimi anlayışını ön plana çıkarmıştır. Süreç yönetimi; insan ve madde kaynaklarını

Detaylı

1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ

1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ 1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ 1. GİRİŞ Odamızca, 2009 yılında 63 fuara katılan 435 üyemize 423 bin TL yurtiçi fuar teşviki ödenmiştir. Ödenen teşvik rakamı, 2008 yılına

Detaylı

Ara rma, Dokuz Eylül Üniversitesi Strateji Geli tirme Daire Ba kanl na ba

Ara rma, Dokuz Eylül Üniversitesi Strateji Geli tirme Daire Ba kanl na ba 1.1 Ara rman n Amac Ara rmada, Dokuz Eylül Üniversitesi Strateji Geli tirme Daire Ba kanl na ba olarak hizmet vermekte olan; 1. Bütçe ve Performans Program ube Müdürlü ü 2. Stratejik Yönetim ve Planlama

Detaylı

Deprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları

Deprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları Deprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları Prof. Dr. Günay Özmen İTÜ İnşaat Fakültesi (Emekli), İstanbul gunayozmen@hotmail.com 1. Giriş Çağdaş deprem yönetmeliklerinde, en çok göz önüne

Detaylı

BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1

BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1 1 BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1 Belli bir özelliğe yönelik yapılandırılmış gözlemlerle elde edilen ölçme sonuçları üzerinde bir çok istatistiksel işlem yapılabilmektedir. Bu işlemlerin bir kısmı

Detaylı

İngilizce Öğretmenlerinin Bilgisayar Beceri, Kullanım ve Pedagojik İçerik Bilgi Özdeğerlendirmeleri: e-inset NET. Betül Arap 1 Fidel Çakmak 2

İngilizce Öğretmenlerinin Bilgisayar Beceri, Kullanım ve Pedagojik İçerik Bilgi Özdeğerlendirmeleri: e-inset NET. Betül Arap 1 Fidel Çakmak 2 İngilizce Öğretmenlerinin Bilgisayar Beceri, Kullanım ve Pedagojik İçerik Bilgi Özdeğerlendirmeleri: e-inset NET DOI= 10.17556/jef.54455 Betül Arap 1 Fidel Çakmak 2 Genişletilmiş Özet Giriş Son yıllarda

Detaylı

KİŞİSEL GELİŞİM VE EĞİTİM İŞ GÜVENLİĞİ VE İŞÇİ SAĞLIĞI MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)

KİŞİSEL GELİŞİM VE EĞİTİM İŞ GÜVENLİĞİ VE İŞÇİ SAĞLIĞI MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) T.C. MİLLİ EĞİTİM BAKANLIĞI Çıraklık ve Yaygın Eğitim Genel Müdürlüğü KİŞİSEL GELİŞİM VE EĞİTİM İŞ GÜVENLİĞİ VE İŞÇİ SAĞLIĞI MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2010 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde mesleklerin

Detaylı

DEĞERLENDİRME NOTU: Mehmet Buğra AHLATCI Mevlana Kalkınma Ajansı, Araştırma Etüt ve Planlama Birimi Uzmanı, Sosyolog

DEĞERLENDİRME NOTU: Mehmet Buğra AHLATCI Mevlana Kalkınma Ajansı, Araştırma Etüt ve Planlama Birimi Uzmanı, Sosyolog DEĞERLENDİRME NOTU: Mehmet Buğra AHLATCI Mevlana Kalkınma Ajansı, Araştırma Etüt ve Planlama Birimi Uzmanı, Sosyolog KONYA KARAMAN BÖLGESİ BOŞANMA ANALİZİ 22.07.2014 Tarihsel sürece bakıldığında kalkınma,

Detaylı

BÜRO YÖNETİMİ VE SEKRETERLİK ALANI HIZLI KLAVYE KULLANIMI (F KLAVYE) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)

BÜRO YÖNETİMİ VE SEKRETERLİK ALANI HIZLI KLAVYE KULLANIMI (F KLAVYE) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Çıraklık ve Yaygın Eğitim Genel Müdürlüğü BÜRO YÖNETİMİ VE SEKRETERLİK ALANI HIZLI KLAVYE KULLANIMI (F KLAVYE) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2009 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde

Detaylı

Banka Kredileri E ilim Anketi nin 2015 y ilk çeyrek verileri, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankas (TCMB) taraf ndan 10 Nisan 2015 tarihinde yay mland.

Banka Kredileri E ilim Anketi nin 2015 y ilk çeyrek verileri, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankas (TCMB) taraf ndan 10 Nisan 2015 tarihinde yay mland. 21 OCAK-MART DÖNEM BANKA KRED LER E M ANKET Doç.Dr.Mehmet Emin Altundemir 1 Sakarya Akademik Dan man nin 21 y ilk çeyrek verileri, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankas (TCMB) taraf ndan 1 Nisan 21 tarihinde

Detaylı

İÇİNDEKİLER SAYFA Önsöz 4 Stratejik Planlama ve Bütçe Yol Haritası 5 Örnek İşletme Hakkında 6 Gider Yükleme Sistemi 8 Satış Bütçesi Oluşturma 9 Faaliyet Gider Bütçesi Oluşturma 12 Bütçe Sistem Otomasyonu

Detaylı

TESİSAT TEKNOLOJİSİ VE İKLİMLENDİRME ÇELİK BORU TESİSATÇISI MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)

TESİSAT TEKNOLOJİSİ VE İKLİMLENDİRME ÇELİK BORU TESİSATÇISI MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Çıraklık ve Yaygın Eğitim Genel Müdürlüğü TESİSAT TEKNOLOJİSİ VE İKLİMLENDİRME ÇELİK BORU TESİSATÇISI MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2008 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde mesleklerin

Detaylı

Araştırma Notu 15/177

Araştırma Notu 15/177 Araştırma Notu 15/177 02 Mart 2015 YOKSUL İLE ZENGİN ARASINDAKİ ENFLASYON FARKI REKOR SEVİYEDE Seyfettin Gürsel *, Ayşenur Acar ** Yönetici özeti Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından yapılan enflasyon

Detaylı

Murat Yükse1 l, Serhat İkizoğlu 2

Murat Yükse1 l, Serhat İkizoğlu 2 BİR MOBİL ROBOTUN HEDEF NOKTAYA ERİŞİMİ VE TOPLANAN VERİLERİN RF İLE TRANSFERİ Murat Yükse1 l, Serhat İkizoğlu 2 1 Kontrol Mühendisliği Bölümü İstanbul Teknik Üniversitesi yukselm@itu.edu.tr 2 Kontrol

Detaylı

Basın Bülteni. Marmaray Projesinde Rota Teknik İmzası BD235 23.06.2014

Basın Bülteni. Marmaray Projesinde Rota Teknik İmzası BD235 23.06.2014 Marmaray Projesinde Rota Teknik İmzası Bosch Rexroth ana bayisi Rota Teknik A.Ş. ile Japon TAISEI ve ANEL firmasının ortak olarak geliştirdiği Marmaray Tünel Havalandırma Elektropnömatik Kontrol Sistemi

Detaylı

KİTAP İNCELEMESİ. Matematiksel Kavram Yanılgıları ve Çözüm Önerileri. Tamer KUTLUCA 1. Editörler. Mehmet Fatih ÖZMANTAR Erhan BİNGÖLBALİ Hatice AKKOÇ

KİTAP İNCELEMESİ. Matematiksel Kavram Yanılgıları ve Çözüm Önerileri. Tamer KUTLUCA 1. Editörler. Mehmet Fatih ÖZMANTAR Erhan BİNGÖLBALİ Hatice AKKOÇ Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 18 (2012) 287-291 287 KİTAP İNCELEMESİ Matematiksel Kavram Yanılgıları ve Çözüm Önerileri Editörler Mehmet Fatih ÖZMANTAR Erhan BİNGÖLBALİ Hatice

Detaylı

GİYİM ÜRETİM TEKNOLOJİSİ ÇOCUK DIŞ GİYSİLERİ DİKİMİ (CEKET- MONT- MANTO) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)

GİYİM ÜRETİM TEKNOLOJİSİ ÇOCUK DIŞ GİYSİLERİ DİKİMİ (CEKET- MONT- MANTO) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Çıraklık ve Yaygın Eğitim Genel Müdürlüğü GİYİM ÜRETİM TEKNOLOJİSİ ÇOCUK DIŞ GİYSİLERİ DİKİMİ (CEKET- MONT- MANTO) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2008 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde

Detaylı

Binalarda Enerji Verimliliği ve AB Ülkelerinde Yapılan Yeni Çalışmalar

Binalarda Enerji Verimliliği ve AB Ülkelerinde Yapılan Yeni Çalışmalar Binalarda Enerji Verimliliği ve AB Ülkelerinde Yapılan Yeni Çalışmalar Mak.Y.Müh. Nuri ERTOKAT Türkiye Gazbeton Üreticileri Birliği Yönetim Kurulu Üyesi Çalışmamızın isminden de anlaşılacağı gibi Avrupa

Detaylı

BİLGİSAYAR DESTEKLİ BİR DİL PROGRAMI -Türkçe Konuşma - Tanıma Sistemi-

BİLGİSAYAR DESTEKLİ BİR DİL PROGRAMI -Türkçe Konuşma - Tanıma Sistemi- BİLGİSAYAR DESTEKLİ BİR DİL PROGRAMI -Türkçe Konuşma - Tanıma Sistemi- Prof. Dr. Fatih KİRİŞÇİOĞLU Bilgisayarlı Dil Uzmanı Erkan KARABACAK Proje Sorumlusu Çetin ÇETİNTÜRK Tanımlar : Konuşma Tanıma : Dil

Detaylı

MEVCUT OTOMATĐK KONTROL SĐSTEMLERĐNĐN BĐNA OTOMASYON SĐSTEMĐ ĐLE REVĐZYONU VE ENERJĐ TASARRUFU

MEVCUT OTOMATĐK KONTROL SĐSTEMLERĐNĐN BĐNA OTOMASYON SĐSTEMĐ ĐLE REVĐZYONU VE ENERJĐ TASARRUFU MEVCUT OTOMATĐK KONTROL SĐSTEMLERĐNĐN BĐNA OTOMASYON SĐSTEMĐ ĐLE REVĐZYONU VE ENERJĐ TASARRUFU Erdinç S AYIN 1968 yılında Đstanbul'da doğdu. 1989 yılında Đstanbul Teknik Üniversitesi Makina Mühendisliği

Detaylı

BÖLÜM 3 FREKANS DAĞILIMLARI VE FREKANS TABLOLARININ HAZIRLANMASI

BÖLÜM 3 FREKANS DAĞILIMLARI VE FREKANS TABLOLARININ HAZIRLANMASI 1 BÖLÜM 3 FREKANS DAĞILIMLARI VE FREKANS TABLOLARININ HAZIRLANMASI Ölçme sonuçları üzerinde yani amaçlanan özelliğe yönelik gözlemlerden elde edilen veriler üzerinde yapılacak istatistiksel işlemler genel

Detaylı

Türkiye Esnaf ve Sanatkarları Konfederasyonu Genel Başkanı olarak şahsım ve kuruluşum adına hepinizi saygılarımla selamlıyorum.

Türkiye Esnaf ve Sanatkarları Konfederasyonu Genel Başkanı olarak şahsım ve kuruluşum adına hepinizi saygılarımla selamlıyorum. Sayın Başkanlar, Sayın KĐK üyeleri, Sayın Katılımcılar, Sayın Basın Mensupları, Türkiye Esnaf ve Sanatkarları Konfederasyonu Genel Başkanı olarak şahsım ve kuruluşum adına hepinizi saygılarımla selamlıyorum.

Detaylı

Tasarım ve Planlama Eğitimi Neden Diğer Bilim Alanlarındaki Eğitime Benzemiyor?

Tasarım ve Planlama Eğitimi Neden Diğer Bilim Alanlarındaki Eğitime Benzemiyor? Tasarım ve Planlama Eğitimi Neden Diğer Bilim Alanlarındaki Eğitime Benzemiyor? Doç.Dr. Nilgün GÖRER TAMER (Şehir Plancısı) Her fakülte içerdiği bölümlerin bilim alanına bağlı olarak farklılaşan öznel

Detaylı

WCDMA HABERLEŞMESİNDE PASİF DAĞITILMIŞ ANTEN SİSTEMLERİ KULLANILARAK BİNA İÇİ HÜCRE PLANLAMA. Ferhat Yumuşak 1, Aktül Kavas 1, Betül Altınok 2

WCDMA HABERLEŞMESİNDE PASİF DAĞITILMIŞ ANTEN SİSTEMLERİ KULLANILARAK BİNA İÇİ HÜCRE PLANLAMA. Ferhat Yumuşak 1, Aktül Kavas 1, Betül Altınok 2 Fırat Üniversitesi-Elazığ WCDMA HABERLEŞMESİNDE PASİF DAĞITILMIŞ ANTEN SİSTEMLERİ KULLANILARAK BİNA İÇİ HÜCRE PLANLAMA Ferhat Yumuşak 1, Aktül Kavas 1, Betül Altınok 2 1 Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği

Detaylı

ÖLÇÜ TRANSFORMATÖRLERİNİN KALİBRASYONU VE DİKKAT EDİLMESİ GEREKEN HUSUSLAR

ÖLÇÜ TRANSFORMATÖRLERİNİN KALİBRASYONU VE DİKKAT EDİLMESİ GEREKEN HUSUSLAR 447 ÖLÇÜ TRANSFORMATÖRLERİNİN KALİBRASYONU VE DİKKAT EDİLMESİ GEREKEN HUSUSLAR Hüseyin ÇAYCI Özlem YILMAZ ÖZET Yasal metroloji kapsamında bulunan ölçü aletlerinin, metrolojik ölçümleri dikkate alınmadan

Detaylı

BASIN DUYURUSU 2001 YILI PARA VE KUR POLİTİKASI

BASIN DUYURUSU 2001 YILI PARA VE KUR POLİTİKASI Sayı: 42 BASIN DUYURUSU 2001 YILI PARA VE KUR POLİTİKASI Gazi Erçel Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası 22 Aralık 2000 Ankara 2001 yılında uygulanacak para ve kur politikasının çerçevesi, uygulama prensipleri

Detaylı

ARA DÖNEM FAALİYET RAPORU

ARA DÖNEM FAALİYET RAPORU 3 AYLIK USAŞ ARA DÖNEM FAALİYET RAPORU 01.01.2016-31.03.2016 Dönemi I. Kurumsal Bilgiler Yönetim Kurulumuz Usaş Yatırımlar Holding A.Ş. nin 09.04.2015 tarihinde yapılan 2014 yılı Olağan Genel Kurul Toplantısı

Detaylı

SİİRT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar. Amaç

SİİRT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar. Amaç SİİRT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu Yönetmeliğin amacı; Siirt Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama

Detaylı

MUŞ ALPARSLAN ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ

MUŞ ALPARSLAN ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ MUŞ ALPARSLAN ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu Yönetmeliğin amacı; Muş Alparslan Üniversitesi Uzaktan

Detaylı

SERMAYE PİYASASI KURULU İKİNCİ BAŞKANI SAYIN DOÇ. DR. TURAN EROL UN. GYODER ZİRVESİ nde YAPTIĞI KONUŞMA METNİ 26 NİSAN 2007 İSTANBUL

SERMAYE PİYASASI KURULU İKİNCİ BAŞKANI SAYIN DOÇ. DR. TURAN EROL UN. GYODER ZİRVESİ nde YAPTIĞI KONUŞMA METNİ 26 NİSAN 2007 İSTANBUL SERMAYE PİYASASI KURULU İKİNCİ BAŞKANI SAYIN DOÇ. DR. TURAN EROL UN GYODER ZİRVESİ nde YAPTIĞI KONUŞMA METNİ 26 NİSAN 2007 İSTANBUL Sözlerime gayrimenkul ve finans sektörlerinin temsilcilerini bir araya

Detaylı

Taş, Yaman ve Kayran. Altan KAYRAN. akayran@metu.edu.tr ÖZET

Taş, Yaman ve Kayran. Altan KAYRAN. akayran@metu.edu.tr ÖZET HAVA TAŞITLARINA UYGULANAN GÜÇLENDİRİLMİŞ, SİLİNDİRİK BİR DIŞ DEPONUN YAPISAL ANALİZİ Caner TAŞ ASELSAN, MST Mekanik Tasarım Müdürlüğü, Macunköy 06370, ANKARA, tas@aselsan.com.tr Yavuz YAMAN Orta Doğu

Detaylı

1. BÖLÜM: SOSYAL MEDYA

1. BÖLÜM: SOSYAL MEDYA 1. BÖLÜM: SOSYAL MEDYA Bu bölümde sosyal medya kavramı, gelişimi, özellikleri ve sosyal medya araçları ele alınarak geleneksel medya ve sosyal medya arasındaki farklar incelenmiştir. Ayrıca bu bölümde,

Detaylı

SANAT VE TASARIM GUAJ BOYA RESĠM MODÜLER PROGRAMI (YETERLĠĞE DAYALI)

SANAT VE TASARIM GUAJ BOYA RESĠM MODÜLER PROGRAMI (YETERLĠĞE DAYALI) T.C. MĠLLÎ EĞĠTĠM BAKANLIĞI Çıraklık ve Yaygın Eğitim Genel Müdürlüğü SANAT VE TASARIM GUAJ BOYA RESĠM MODÜLER PROGRAMI (YETERLĠĞE DAYALI) 2011 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde sanat dallarının değişim ile karşı

Detaylı

SİRKÜLER. 1.5-Adi ortaklığın malları, ortaklığın iştirak halinde mülkiyet konusu varlıklarıdır.

SİRKÜLER. 1.5-Adi ortaklığın malları, ortaklığın iştirak halinde mülkiyet konusu varlıklarıdır. SAYI: 2013/03 KONU: ADİ ORTAKLIK, İŞ ORTAKLIĞI, KONSORSİYUM ANKARA,01.02.2013 SİRKÜLER Gelişen ve büyüyen ekonomilerde şirketler arasındaki ilişkiler de çok boyutlu hale gelmektedir. Bir işin yapılması

Detaylı

TS7200 PLATFORMU ÜZERİNDE SERİ PORT-ETHERNET DÖNÜŞTÜRÜCÜ UYGULAMASI

TS7200 PLATFORMU ÜZERİNDE SERİ PORT-ETHERNET DÖNÜŞTÜRÜCÜ UYGULAMASI TS7200 PLATFORMU ÜZERİNDE SERİ PORT-ETHERNET DÖNÜŞTÜRÜCÜ UYGULAMASI 22 Eylül 10 Ekim (3 Hafta) : TS-7200 gömülü sisteminin incelenmesi, çevrebirimlerin fonksiyonlarının araştırılması ve yazılım geliştirme

Detaylı

TOPLANMASI İÇİN BÜTÜNLE İK YER SEÇİMİ, FİYAT BELİRLEME VE ARAÇ ROTALAMA PROBLEMİ. 2 Temmuz 2010

TOPLANMASI İÇİN BÜTÜNLE İK YER SEÇİMİ, FİYAT BELİRLEME VE ARAÇ ROTALAMA PROBLEMİ. 2 Temmuz 2010 KULLANILMI ÜRÜNLERİN BAYİLERDEN TOPLANMASI İÇİN BÜTÜNLE İK YER SEÇİMİ, FİYAT BELİRLEME VE ARAÇ ROTALAMA PROBLEMİ Necati Aras Mehmet Tuğrul Tekin Boğaziçi Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü Deniz

Detaylı

YAZILIM TABANLI ELD UYGULAMALARI, SORUNLAR VE. aselsan Türk Silahlı Kuvvetlerini Güçlendirme Vakfı Kuruluşudur. TASNİF DIŞI

YAZILIM TABANLI ELD UYGULAMALARI, SORUNLAR VE. aselsan Türk Silahlı Kuvvetlerini Güçlendirme Vakfı Kuruluşudur. TASNİF DIŞI YAZILIM TABANLI TELSİZ SİSTEMİ ELD UYGULAMALARI, SORUNLAR VE ÇÖZÜM ÖNERİLERİ 1 İÇERİK 1. Yazılım Tabanlı Telsiz Sistemi 2. Lojistik Destek Sözleşmeleri 3. ELD Uygulamalarındaki Sorunlar 4. Yazılım Tabanlı

Detaylı

İnşaat Firmalarının Maliyet ve Süre Belirleme Yöntemleri Üzerine Bir Alan Çalışması

İnşaat Firmalarının Maliyet ve Süre Belirleme Yöntemleri Üzerine Bir Alan Çalışması İnşaat Firmalarının Maliyet ve Süre Belirleme Yöntemleri Üzerine Bir Alan Çalışması Latif Onur Uğur Süslü Sokak No: 4/2 Mebusevleri, Beşevler, 06580 Ankara E-Posta: latifugur@mynet.com, onurugurtr@yahoo.com

Detaylı

Finans birimleri dijital çağın fırsatlarından nasıl yararlanacak

Finans birimleri dijital çağın fırsatlarından nasıl yararlanacak www.pwc.com Finans birimleri dijital çağın fırsatlarından nasıl yararlanacak Geleceğin öncü finans fonksiyonu tanımı nasıl değişecek? Dijital dönüşümü anlamak Gündemimiz 1 Günümüzden Geleceğe Finans Fonksiyonu

Detaylı

26 Ağustos 2010 tarih ve 27684 sayılı Resmi Gazete de yayınlanmıştır

26 Ağustos 2010 tarih ve 27684 sayılı Resmi Gazete de yayınlanmıştır 26 Ağustos 2010 tarih ve 27684 sayılı Resmi Gazete de yayınlanmıştır TÜRKİYE FİNANSAL RAPORLAMA STANDARTLARININ İLK UYGULAMASINA İLİŞKİN TÜRKİYE FİNANSAL RAPORLAMA STANDARDI (TFRS 1) HAKKINDA TEBLİĞDE

Detaylı

Doç.Dr.Mehmet Emin Altundemir 1 Sakarya Akademik Dan man

Doç.Dr.Mehmet Emin Altundemir 1 Sakarya Akademik Dan man 214 EK M-ARALIK DÖNEM BANKA KRED LER E M ANKET Doç.Dr.Mehmet Emin Altundemir 1 Sakarya Akademik Dan man nin 214 y dördüncü çeyrek verileri, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankas (TCMB) taraf ndan 9 Ocak 215

Detaylı

ELEKTRİK PİYASALARI 2015 YILI VERİLERİ PİYASA OPERASYONLARI DİREKTÖRLÜĞÜ

ELEKTRİK PİYASALARI 2015 YILI VERİLERİ PİYASA OPERASYONLARI DİREKTÖRLÜĞÜ ELEKTRİK PİYASALARI 2015 YILI VERİLERİ PİYASA OPERASYONLARI DİREKTÖRLÜĞÜ 1 GENEL MÜDÜR SUNUŞU; Gündelik hayatın vazgeçilmez unsuru haline gelen enerji, bireylerin yaşamında ve ülkelerin sosyo-ekonomik

Detaylı

İÇİNDEKİLER. 1 Projenin Amacı... 1. 2 Giriş... 1. 3 Yöntem... 1. 4 Sonuçlar ve Tartışma... 6. 5 Kaynakça... 7

İÇİNDEKİLER. 1 Projenin Amacı... 1. 2 Giriş... 1. 3 Yöntem... 1. 4 Sonuçlar ve Tartışma... 6. 5 Kaynakça... 7 İÇİNDEKİLER 1 Projenin Amacı... 1 2 Giriş... 1 3 Yöntem... 1 4 Sonuçlar ve Tartışma... 6 5 Kaynakça... 7 FARKLI ORTAMLARDA HANGİ RENK IŞIĞIN DAHA FAZLA SOĞURULDUĞUNUN ARAŞTIRILMASI Projenin Amacı : Atmosfer

Detaylı

ÇUKUROVA'DA OKALİPTÜS YETİŞTİRİCİLİĞİ VE İDARE SÜRELERİNİN HESAPLANMASI

ÇUKUROVA'DA OKALİPTÜS YETİŞTİRİCİLİĞİ VE İDARE SÜRELERİNİN HESAPLANMASI ÇUKUROVA'DA OKALİPTÜS YETİŞTİRİCİLİĞİ VE İDARE SÜRELERİNİN HESAPLANMASI Ali ÖZKURT Orman Yüksek Mühendis Doğu Akdeniz Ormancılık Araştırma Müdürlüğü PK.18 33401 TARSUS 1.GİRİŞ Türkiye'de orman varlığının

Detaylı

İçindekiler. 2. Zaman Verilerinin Belirlenmesi 47

İçindekiler. 2. Zaman Verilerinin Belirlenmesi 47 İçindekiler 1. Süreç Verileri Yönetimine Giriş 1 1 Giriş 3 2 Temel Bilgiler 5 2.1 Refa ya göre süreç yönelimli zaman verileri yönetimi anlayışı 5 2.2 Standart süreçte veriler 8 2.2.1 Yönetim verileri 9

Detaylı

KONUTTA YENİ FİKİRLER

KONUTTA YENİ FİKİRLER KONUTTA YENİ FİKİRLER İSTANBUL TUZLA DA KONUT YERLEŞİMİ TASARIMI ULUSAL ÖĞRENCİ MİMARİ FİKİR PROJESİ YARIŞMASI JÜRİ DEĞERLENDİRME TUTANAĞI KONUTTA YENİ FİKİRLER: EMİNEVİM İstanbul, Tuzla da Konut Yerleşimi

Detaylı

Banvit Bandırma Vitaminli Yem San. A.Ş. 01 Ocak - 30 Eylül 2009 Dönemi. Faaliyet Raporu

Banvit Bandırma Vitaminli Yem San. A.Ş. 01 Ocak - 30 Eylül 2009 Dönemi. Faaliyet Raporu 09 Banvit Bandırma Vitaminli Yem San. A.Ş. 01 Ocak - 30 Eylül 2009 Dönemi Faaliyet Raporu İçindekiler Yönetim ve Denetim Kurulu Temettü Politikası Risk Yönetim Politikaları Genel Kurul Tarihine Kadar Meydana

Detaylı

Üretim Planlama ve Kontrol (IE 307) Ders Detayları

Üretim Planlama ve Kontrol (IE 307) Ders Detayları Üretim Planlama ve Kontrol (IE 307) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Üretim Planlama ve Kontrol IE 307 Güz 3 0 0 3 5.5 Ön Koşul Ders(ler)i

Detaylı

ANKARA EMEKLİLİK A.Ş GELİR AMAÇLI ULUSLARARASI BORÇLANMA ARAÇLARI EMEKLİLİK YATIRIM FONU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK RAPOR

ANKARA EMEKLİLİK A.Ş GELİR AMAÇLI ULUSLARARASI BORÇLANMA ARAÇLARI EMEKLİLİK YATIRIM FONU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK RAPOR ANKARA EMEKLİLİK A.Ş GELİR AMAÇLI ULUSLARARASI BORÇLANMA ARAÇLARI EMEKLİLİK YATIRIM FONU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK RAPOR Bu rapor Ankara Emeklilik A.Ş Gelir Amaçlı Uluslararası Borçlanma Araçları Emeklilik Yatırım

Detaylı

HAZİNE MÜSTEŞARLIĞI MALİ SEKTÖRLE İLİŞKİLER VE KAMBİYO GENEL MÜDÜRLÜĞÜ YURTDIŞI DOĞRUDAN YATIRIM RAPORU 2013

HAZİNE MÜSTEŞARLIĞI MALİ SEKTÖRLE İLİŞKİLER VE KAMBİYO GENEL MÜDÜRLÜĞÜ YURTDIŞI DOĞRUDAN YATIRIM RAPORU 2013 HAZİNE MÜSTEŞARLIĞI MALİ SEKTÖRLE İLİŞKİLER VE KAMBİYO GENEL MÜDÜRLÜĞÜ YURTDIŞI DOĞRUDAN YATIRIM RAPORU 2013 Ekim 2014 İÇİNDEKİLER Giriş... 2 Dünya da Uluslararası Doğrudan Yatırım Trendi... 3 Yıllar

Detaylı

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ÜÇ BOYUTLU GRAFİK ANİMASYON (3DS MAX) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ÜÇ BOYUTLU GRAFİK ANİMASYON (3DS MAX) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Hayat Boyu Öğrenme Genel Müdürlüğü BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ÜÇ BOYUTLU GRAFİK ANİMASYON (3DS MAX) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2015 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde mesleklerin değişim

Detaylı

FARKLI GELİŞ ZAMANLI ÖĞRENME ETKİLİ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ

FARKLI GELİŞ ZAMANLI ÖĞRENME ETKİLİ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ TEMMUZ 28 CİLT 3 SAYI 4 (37-46) FARKLI GELİŞ ZAMANLI ÖĞRENME ETKİLİ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ Tamer Kırıkkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Endüstri

Detaylı

ADANA BÜYÜKŞEHİR BELEDİYESİ KENTSEL DÖNÜŞÜM PROJELERİ

ADANA BÜYÜKŞEHİR BELEDİYESİ KENTSEL DÖNÜŞÜM PROJELERİ ADANA KENT SORUNLARI SEMPOZYUMU / 16 2008 BU BİR TMMOB YAYINIDIR TMMOB, bu makaledeki ifadelerden, fikirlerden, toplantıda çıkan sonuçlardan ve basım hatalarından sorumlu değildir. ADANA BÜYÜKŞEHİR BELEDİYESİ

Detaylı

İNOVASYON GÖSTERGELERİ VE KAYSERİ:KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ. Prof. Dr. Hayriye ATİK 16 Haziran 2015

İNOVASYON GÖSTERGELERİ VE KAYSERİ:KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ. Prof. Dr. Hayriye ATİK 16 Haziran 2015 İNOVASYON GÖSTERGELERİ VE KAYSERİ:KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ Prof. Dr. Hayriye ATİK 16 Haziran 2015 Sunum Planı Giriş I)Literatür Uluslararası Literatür Ulusal Literatür II)Karşılaştırmalı Analiz III)

Detaylı

AB Mevzuatının Uygulanmasına Yönelik Teknik Desteğin Müzakere Edilmesi

AB Mevzuatının Uygulanmasına Yönelik Teknik Desteğin Müzakere Edilmesi Genel DEA Eğitimi 6 8 Temmuz 2009 EuropeAid/125317/D/SER/TR Oturum 10-B AB ye Uyum Sürecinde DEA nin Önemi AB ye Uyum Sürecinde DEA nın Avantajları Mevcut mevzuatın revize edilmesine yönelik opsiyonlar

Detaylı

KAMU İHALE KURULU KARARI. Toplantıya Katılan Üye Sayısı : 7 : Elektrik ihtiyacının temini.

KAMU İHALE KURULU KARARI. Toplantıya Katılan Üye Sayısı : 7 : Elektrik ihtiyacının temini. Toplantı No : 2011/047 Gündem No : 2 Toplantıya Katılan Üye Sayısı : 7 Gündem Konusu : Elektrik ihtiyacının temini. Elektrik piyasası ve ilgili mevzuatındaki değişiklikler ve gelişmeler sonrasında, 4734

Detaylı

LEONARDO DA VİNCİ 2008 TEKLİF DÖNEMİ PARTNERSHIP (ORTAKLIK) PROJESİ

LEONARDO DA VİNCİ 2008 TEKLİF DÖNEMİ PARTNERSHIP (ORTAKLIK) PROJESİ TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLET PLANLAMA TEŞKİLATI AB EĞİTİM VE GENÇLİK PROGRAMLARI MERKEZİ BAŞKANLIĞI (Türkiye Ulusal Ajansı) ANTALYA TEKNİK ve ENDÜSTRİ MESLEK LİSESİ LEONARDO DA VİNCİ 2008 TEKLİF DÖNEMİ PARTNERSHIP

Detaylı

Türkiye Ekonomi Politikaları Araştırma Vakfı Değerlendirme Notu Sayfa1

Türkiye Ekonomi Politikaları Araştırma Vakfı Değerlendirme Notu Sayfa1 Sağlık Reformunun Sonuçları İtibariyle Değerlendirilmesi 26-03 - 2009 Tuncay TEKSÖZ Dr. Yalçın KAYA Kerem HELVACIOĞLU Türkiye Ekonomi Politikaları Araştırma Vakfı Türkiye 2004 yılından itibaren sağlık

Detaylı

JET MOTORLARININ YARI-DĐNAMĐK BENZETĐŞĐMĐ ve UÇUŞ ŞARTLARINA UYGULANMASI

JET MOTORLARININ YARI-DĐNAMĐK BENZETĐŞĐMĐ ve UÇUŞ ŞARTLARINA UYGULANMASI makale JET MOTORLARININ YARI-DĐNAMĐK BENZETĐŞĐMĐ ve UÇUŞ ŞARTLARINA UYGULANMASI Bekir NARĐN *, Yalçın A. GÖĞÜŞ ** * Y.Müh., TÜBĐTAK-SAGE ** Prof. Dr., Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Havacılık ve Uzay Mühendisliği

Detaylı

GİYİM ÜRETİM TEKNOLOJİSİ. GALOŞ ve BONE DİKİMİ MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)

GİYİM ÜRETİM TEKNOLOJİSİ. GALOŞ ve BONE DİKİMİ MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Hayat Boyu Öğrenme Genel Müdürlüğü GİYİM ÜRETİM TEKNOLOJİSİ GALOŞ ve BONE DİKİMİ MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2015 ANKARA 0 ÖN SÖZ Günümüzde mesleklerin değişim ile karşı

Detaylı

Yorka Yazılım Dokuma Otomasyonu Projesi. KONU : Dokuma Üretim Takibi ve Otomasyonu

Yorka Yazılım Dokuma Otomasyonu Projesi. KONU : Dokuma Üretim Takibi ve Otomasyonu KONU : Dokuma Üretim Takibi ve Otomasyonu GENEL TANIMLAMA: Projenin amacı, gerçek zamanlı üretim bilgisi sağlamak için fabrika bünyesinde hali hazırda çalışmakta olan muhtelif marka ve özellikte dokuma

Detaylı

PROJE. Proje faaliyetlerinin teknik olarak uygulanması, Sanayi Genel Müdürlüğü Sanayi Politikaları Daire Başkanlığınca yürütülmüştür.

PROJE. Proje faaliyetlerinin teknik olarak uygulanması, Sanayi Genel Müdürlüğü Sanayi Politikaları Daire Başkanlığınca yürütülmüştür. PROJE Avrupa Birliği IPA 1. Bileşeni kapsamında T.C. Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı nın Sanayi Stratejisine İlişkin İdari Kapasitesinin Güçlendirme Projesi (IPA Component I, TR 2009/0320.01) 22 Ocak

Detaylı

LABORATUVARIN DÖNER SERMAYE EK ÖDEME SİSTEMİNE ETKİSİ. Prof. Dr. Mehmet Tarakçıoğlu Gaziantep Üniversitesi

LABORATUVARIN DÖNER SERMAYE EK ÖDEME SİSTEMİNE ETKİSİ. Prof. Dr. Mehmet Tarakçıoğlu Gaziantep Üniversitesi LABORATUVARIN DÖNER SERMAYE EK ÖDEME SİSTEMİNE ETKİSİ Prof. Dr. Mehmet Tarakçıoğlu Gaziantep Üniversitesi Bir etkinliğin sonucunda elde edilen çıktıyı nicel ve/veya nitel olarak belirleyen bir kavramdır.

Detaylı

GİYİM ÜRETİM TEKNOLOJİSİ HAZIR GİYİM MODEL MAKİNECİ MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)

GİYİM ÜRETİM TEKNOLOJİSİ HAZIR GİYİM MODEL MAKİNECİ MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Çıraklık ve Yaygın Eğitim Genel Müdürlüğü GİYİM ÜRETİM TEKNOLOJİSİ HAZIR GİYİM MODEL MAKİNECİ MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2008 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde mesleklerin değişim

Detaylı

BİLGİSAYAR PROGRAMLARI YARDIMIYLA ŞEV DURAYLILIK ANALİZLERİ * Software Aided Slope Stability Analysis*

BİLGİSAYAR PROGRAMLARI YARDIMIYLA ŞEV DURAYLILIK ANALİZLERİ * Software Aided Slope Stability Analysis* BİLGİSAYAR PROGRAMLARI YARDIMIYLA ŞEV DURAYLILIK ANALİZLERİ * Software Aided Slope Stability Analysis* Mustafa Özgür KESKİN Maden Mühendisliği Anabilim Dalı Ahmet M. KILIÇ Maden Mühendisliği Anabilim Dalı

Detaylı

ELLE SÜT SAĞIM FAALİYETİNİN KADINLARIN HAYATINDAKİ YERİ ARAŞTIRMA SONUÇLARI ANALİZ RAPORU

ELLE SÜT SAĞIM FAALİYETİNİN KADINLARIN HAYATINDAKİ YERİ ARAŞTIRMA SONUÇLARI ANALİZ RAPORU ELLE SÜT SAĞIM FAALİYETİNİN KADINLARIN HAYATINDAKİ YERİ ARAŞTIRMA SONUÇLARI ANALİZ RAPORU Hazırlayan Sosyolog Kenan TURAN Veteriner Hekimi Volkan İSKENDER Ağustos-Eylül 2015 İÇİNDEKİLER Araştırma Konusu

Detaylı

Yakıt Özelliklerinin Doğrulanması. Teknik Rapor. No.: 942/7193278-00

Yakıt Özelliklerinin Doğrulanması. Teknik Rapor. No.: 942/7193278-00 Müşteri : Kozyatağı Mahallesi Sarı Kanarya Sok. No: 14 K2 Plaza Kat: 11 Kadıköy 34742 İstanbul Türkiye Konu : Seçilen Yakıt Özelliklerin Belirlenmesi için Dizel Yakıtlara İlişkin Testlerin, Doğrulanması

Detaylı

BĐSĐKLET FREN SĐSTEMĐNDE KABLO BAĞLANTI AÇISININ MEKANĐK VERĐME ETKĐSĐNĐN ĐNCELENMESĐ

BĐSĐKLET FREN SĐSTEMĐNDE KABLO BAĞLANTI AÇISININ MEKANĐK VERĐME ETKĐSĐNĐN ĐNCELENMESĐ tasarım BĐSĐKLET FREN SĐSTEMĐNDE KABLO BAĞLANTI AÇISININ MEKANĐK VERĐME ETKĐSĐNĐN ĐNCELENMESĐ Nihat GEMALMAYAN Y. Doç. Dr., Gazi Üniversitesi, Makina Mühendisliği Bölümü Hüseyin ĐNCEÇAM Gazi Üniversitesi,

Detaylı

BÖLÜM 3 : SONUÇ VE DEĞERLENDİRME BÖLÜM

BÖLÜM 3 : SONUÇ VE DEĞERLENDİRME BÖLÜM İÇİNDEKİLER GİRİŞ... 178 BÖLÜM 1 : Kararların Sınıflandırılması... 179 1.1. Alınan Kararlar... 179 1.2. Kararların İhale Türlerine Göre Sınıflandırılması....180 BÖLÜM 2 : Sonuç Kararlarının Sınıflandırılması...

Detaylı

ORMAN GENEL MÜDÜRLÜĞÜ. 2007 Yılı Kurumsal Mali Durum ve Beklentiler Raporu

ORMAN GENEL MÜDÜRLÜĞÜ. 2007 Yılı Kurumsal Mali Durum ve Beklentiler Raporu ORMAN GENEL MÜDÜRLÜĞÜ 2007 Yılı Kurumsal Mali Durum ve Beklentiler Raporu 1 SUNUŞ Orman Genel Müdürlüğü 5436 sayılı Kanunla değişik 5018 sayılı Kamu Mali Yönetimi ve Kontrol Kanununun ekinde yer alan I

Detaylı

Analiz aşaması sıralayıcı olurusa proje yapımında daha kolay ilerlemek mümkün olacaktır.

Analiz aşaması sıralayıcı olurusa proje yapımında daha kolay ilerlemek mümkün olacaktır. Analiz Raporu Kısa Özet Her geçen gün eczanecilik sektörü kendi içerisinde daha da yarışır hale geliyor. Teknolojinin getirdiği kolaylık ile eczane otomasyonu artık elinizin altında. Çoğu eczacılar hastalarına

Detaylı

T.C. NUH NACİ YAZGAN ÜNİVERSİTESİ YAZILIM KULÜBÜ TÜZÜĞÜ. BİRİNCİ BÖLÜM Kuruluş Gerekçesi, Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

T.C. NUH NACİ YAZGAN ÜNİVERSİTESİ YAZILIM KULÜBÜ TÜZÜĞÜ. BİRİNCİ BÖLÜM Kuruluş Gerekçesi, Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar T.C. NUH NACİ YAZGAN ÜNİVERSİTESİ YAZILIM KULÜBÜ TÜZÜĞÜ BİRİNCİ BÖLÜM Kuruluş Gerekçesi, Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Kuruluş Gerekçesi Kulüp, Nuh Naci Yazgan Üniversitesi, Yazılım Kulübü ismi ile

Detaylı

a) Birim sorumluları: Merkez çalışmalarının programlanmasından ve uygulanmasından sorumlu öğretim elemanlarını,

a) Birim sorumluları: Merkez çalışmalarının programlanmasından ve uygulanmasından sorumlu öğretim elemanlarını, NİĞDE ÜNİVERSİTESİ TÜRKÇE ÖĞRETİMİ UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu yönetmeliğin amacı, Niğde Üniversitesine bağlı olarak kurulan

Detaylı

Bilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU

Bilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU Bilişim Sistemleri Modelleme, Analiz ve Tasarım Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU Ders Akışı Hafta 5. İhtiyaç Analizi ve Modelleme I Haftanın Amacı Bilişim sistemleri ihtiyaç analizinin modeli oluşturulmasında,

Detaylı

MADENCĠLĠK SEKTÖRÜNDE SU KĠRLĠLĠĞĠ KONTROLÜ YÖNETMELĠĞĠ UYGULAMALARI

MADENCĠLĠK SEKTÖRÜNDE SU KĠRLĠLĠĞĠ KONTROLÜ YÖNETMELĠĞĠ UYGULAMALARI TC. TEKĠRDAĞ VALĠLĠĞĠ Ġl Çevre ve Orman Müdürlüğü MADENCĠLĠK SEKTÖRÜNDE SU KĠRLĠLĠĞĠ KONTROLÜ YÖNETMELĠĞĠ UYGULAMALARI 12 OCAK 2011 MALKARA/TEKĠRDAĞ SU KĠRLĠLĠĞĠ: Yeryüzündeki sular, güneşin sağladığı

Detaylı

Öncelikle basın toplantımıza hoş geldiniz diyor, sizleri sevgiyle ve saygıyla selamlıyorum.

Öncelikle basın toplantımıza hoş geldiniz diyor, sizleri sevgiyle ve saygıyla selamlıyorum. Gümrük Ve Ticaret Bakanı Sn. Nurettin CANİKLİ nin Kredi Kefalet Kooperatifleri Ortaklarının Borçlarının Yapılandırılması Basın Toplantısı 24 Eylül 2014 Saat:11.00 - ANKARA Kredi Kefalet Kooperatiflerinin

Detaylı

Meriç Uluşahin Türkiye Bankalar Birliği Yönetim Kurulu Başkan Vekili. Beşinci İzmir İktisat Kongresi

Meriç Uluşahin Türkiye Bankalar Birliği Yönetim Kurulu Başkan Vekili. Beşinci İzmir İktisat Kongresi Meriç Uluşahin Türkiye Bankalar Birliği Yönetim Kurulu Başkan Vekili Beşinci İzmir İktisat Kongresi Finansal Sektörün Sürdürülebilir Büyümedeki Rolü ve Türkiye nin Bölgesel Merkez Olma Potansiyeli 1 Kasım

Detaylı

PORTFÖY ÜRETİM ŞİRKETLERİNİN OLUŞTURULMASI VE ELEKTRİK ÜRETİM ANONİM ŞİRKETİNİN YENİDEN YAPILANDIRILMASI. Sefer BÜTÜN. EÜAŞ Genel Müdürü ÖZET:

PORTFÖY ÜRETİM ŞİRKETLERİNİN OLUŞTURULMASI VE ELEKTRİK ÜRETİM ANONİM ŞİRKETİNİN YENİDEN YAPILANDIRILMASI. Sefer BÜTÜN. EÜAŞ Genel Müdürü ÖZET: PORTFÖY ÜRETİM ŞİRKETLERİNİN OLUŞTURULMASI VE ELEKTRİK ÜRETİM ANONİM ŞİRKETİNİN YENİDEN YAPILANDIRILMASI Sefer BÜTÜN EÜAŞ Genel Müdürü ÖZET: Mülkiyeti kamuya ait işletme hakları özel sektöre devredilmemiş

Detaylı

Giresun Üniversitesi Akademik Değerlendirme Ve Kalite Geliştirme Uygulama Yönergesi

Giresun Üniversitesi Akademik Değerlendirme Ve Kalite Geliştirme Uygulama Yönergesi Giresun Üniversitesi Akademik Değerlendirme Ve Kalite Geliştirme Uygulama Yönergesi Amaç Madde 1- Bu Yönergenin amacı; Giresun Üniversitesi'nin akademik değerlendirme ve kalite geliştirme ile stratejik

Detaylı

DÜNYA EKONOMİK FORUMU KÜRESEL CİNSİYET AYRIMI RAPORU, 2012. Hazırlayanlar. Ricardo Hausmann, Harvard Üniversitesi

DÜNYA EKONOMİK FORUMU KÜRESEL CİNSİYET AYRIMI RAPORU, 2012. Hazırlayanlar. Ricardo Hausmann, Harvard Üniversitesi DÜNYA EKONOMİK FORUMU KÜRESEL CİNSİYET AYRIMI RAPORU, 2012 Hazırlayanlar Ricardo Hausmann, Harvard Üniversitesi Laura D. Tyson, Kaliforniya Berkeley Üniversitesi Saadia Zahidi, Dünya Ekonomik Forumu Raporun

Detaylı

İ.Esenyurt Üniv.2016 Yüksek Lisans / Bahar Dönemi Yönetimde Yeni Gelişmeler Sunum 02. Hazırlayan; Erkut AKSOY

İ.Esenyurt Üniv.2016 Yüksek Lisans / Bahar Dönemi Yönetimde Yeni Gelişmeler Sunum 02. Hazırlayan; Erkut AKSOY 1 Yönetimde Yeni Gelişmeler Yalın Organizasyonlar Sunumu; Erkut AKSOY Kaynak; Öğrenci No.:1432110032 2016 Bahar Dönemi Yüksek Lisans III.Dönem YALIN ORGANİZASYONLAR ZASYONLAR; Daha önceki konularda değindiğimiz

Detaylı

MADDE 3 (1) Bu Yönetmelik, 4/11/1981 tarihli ve 2547 sayılı Yükseköğretim Kanununun 14 ve 49 uncu maddelerine dayanılarak hazırlanmıştır.

MADDE 3 (1) Bu Yönetmelik, 4/11/1981 tarihli ve 2547 sayılı Yükseköğretim Kanununun 14 ve 49 uncu maddelerine dayanılarak hazırlanmıştır. AĞRI İBRAHİM ÇEÇEN ÜNİVERSİTESİ YABANCI DİLLER YÜKSEKOKULU EĞİTİM, ÖĞRETİM VE SINAV YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu Yönetmeliğin amacı Ağrı İbrahim Çeçen

Detaylı

İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ UYGULAMALARI

İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ UYGULAMALARI KAMUDA İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ PANELİ İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ UYGULAMALARI Uzm. Yusuf DUMAN İSG Koordinatörü / İş Güvenliği Uzmanı Mayıs/2016 (1/55) 6331 SAYILI İSG KANUNU İş Sağlığı ve Güvenliği Kanunu

Detaylı

BCN 12..48V 15..50A MİKROİŞLEMCİLİ AKÜ ŞARJ CİHAZI

BCN 12..48V 15..50A MİKROİŞLEMCİLİ AKÜ ŞARJ CİHAZI BCN 12..48V 15..50A MİKROİŞLEMCİLİ AKÜ ŞARJ CİHAZI TANITIM DOSYASI *Bu dokümanda verilen resim,çizim ve diğer teknik bilgiler cihazların temel ortak özellikleri göz önünde bulundurularak hazırlanmıştır

Detaylı

SERMAYE ġġrketlerġnde KAR DAĞITIMI VE ÖNEMĠ

SERMAYE ġġrketlerġnde KAR DAĞITIMI VE ÖNEMĠ SERMAYE ġġrketlerġnde KAR DAĞITIMI VE ÖNEMĠ Belirli amaçları gerçekleştirmek üzere gerçek veya tüzel kişiler tarafından kurulan ve belirlenen hedefe ulaşmak için, ortak ya da yöneticilerin dikkat ve özen

Detaylı

Ara Dönem Faaliyet Raporu MART 2014

Ara Dönem Faaliyet Raporu MART 2014 MART 2014 Raporun Ait Olduğu Dönem : 01.01.2014 31.03.2014 Bankanın Ticaret Ünvanı : TAIB YatırımBank A.Ş. Genel Müdürlük Adresi : Yüzbaşı Kaya Aldoğan Sokak Aksoy İş Merkezi No. 7 Kat 3 Zincirlikuyu,

Detaylı

İŞLETMENİN TANIMI 30.9.2015

İŞLETMENİN TANIMI 30.9.2015 Öğr.Gör.Mehmet KÖRPİ İŞLETMENİN TANIMI Sonsuz olarak ifade edilen insan ihtiyaçlarını karşılayacak malları ve hizmetleri üretmek üzere faaliyette bulunan iktisadi birimler işletme olarak adlandırılmaktadır.

Detaylı

STATİK-BETONARME PROJE KONTROL FORMU Evet Hayır

STATİK-BETONARME PROJE KONTROL FORMU Evet Hayır STATİK-BETONARME PROJE KONTROL FORMU Evet Hayır 1. TAŞIYICI SİSTEM SEÇİMİ Mimari ve statik proje kolon sistemi uyumluymuş Mimari projedeki kat planları ile statik projedeki kalıp planları uyumluymuş. Mimari

Detaylı

BİR KARGO ŞİRKETİNDE ARAÇ ROTALAMA PROBLEMİ VE UYGULAMASI VEHICLE ROUTING PROBLEM IN A CARGO COMPANY AND AN APPLICATION

BİR KARGO ŞİRKETİNDE ARAÇ ROTALAMA PROBLEMİ VE UYGULAMASI VEHICLE ROUTING PROBLEM IN A CARGO COMPANY AND AN APPLICATION Yıl: 2012, Cilt:5, Sayı:2, Sayfa: 12-27 TÜBAV BİLİM DERGİSİ BİR KARGO ŞİRKETİNDE ARAÇ ROTALAMA PROBLEMİ VE UYGULAMASI Ediz Atmaca Gazi Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

Destekli Proje İşletme Prosedürü

Destekli Proje İşletme Prosedürü Destekli Proje İşletme Prosedürü Teknoloji Transfer Ofisi 2015 Yazan(lar) : Tarih : İlker KÖSE TTO Direktörü Onaylayan(lar) : Tarih : Prof. Dr. Ömer Ceran Genel Sekreter V. Prof. Dr. Sabahattin Aydın Rektör

Detaylı

HAYALi ihracatln BOYUTLARI

HAYALi ihracatln BOYUTLARI HAYALi ihracatln BOYUTLARI 103 Müslüme Bal U lkelerin ekonomi politikaları ile dış politikaları,. son yıllarda birbirinden ayrılmaz bir bütün haline gelmiştir. Tüm dünya ülkelerinin ekonomi politikalarında

Detaylı

BİLGİ BELGE MERKEZİ VE YAYIN HİZMETLERİ

BİLGİ BELGE MERKEZİ VE YAYIN HİZMETLERİ BİLGİ BELGE MERKEZİ VE YAYIN HİZMETLERİ Elektrik Mühendisleri Odası(EMO) Bilgi ve Belge Merkezi, sahip olduğu elektrik mühendisliği ve Oda ilgili her türlü bilgi, belge ve kaynakla kapsamlı bir araştırma

Detaylı

Halkla İlişkiler ve Organizasyon

Halkla İlişkiler ve Organizasyon Halkla İlişkiler ve Organizasyon A. ALANIN MEVCUT DURUMU VE GELECEĞİ Halkla İlişkiler ve Organizasyon Hizmetleri alanı, küreselleşen dünya içinde kurum ve kuruluşlar için bir ihtiyaç olarak varlığını hissettirmektedir.

Detaylı

2 Gemi Kiralama ve Demuraj-Dispeç Hesapları

2 Gemi Kiralama ve Demuraj-Dispeç Hesapları GĠRĠġ Dünya ticareti insanlığın gereksinimleri, yaşam kalitesi ve refahı için vazgeçilmez bir unsurdur, dünya ticaretinin vazgeçilmezi ise ulaşım sistemleridir. Ulaşım sistemleri içinde, çok uzun, kıtalar

Detaylı

KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL DERGİLER YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL DERGİLER YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Senato: 2 Mart 2016 2016/06-6 KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL DERGİLER YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç ve Kapsam MADDE 1- Bu Yönergenin amacı, Kahramanmaraş

Detaylı

YÖNETMELİK KAFKAS ÜNİVERSİTESİ ARICILIĞI GELİŞTİRME UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ

YÖNETMELİK KAFKAS ÜNİVERSİTESİ ARICILIĞI GELİŞTİRME UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ 22 Mayıs 2012 SALI Resmî Gazete Sayı : 28300 Kafkas Üniversitesinden: YÖNETMELİK KAFKAS ÜNİVERSİTESİ ARICILIĞI GELİŞTİRME UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve

Detaylı

MÜKEMMELLİK AYRINTILARDADIR

MÜKEMMELLİK AYRINTILARDADIR MÜKEMMELLİK AYRINTILARDADIR Vector, kesimde operasyonel mükemmelliğin özüne ulaşiyor. Lectra, otomatik kesim alanindaki 30 yillik DENEYİMİ ve süregelen YENİLİKÇİLİĞİ sayesinde, teknolojik uzmanliği ve

Detaylı

www.e-dewlet.com BİLGİ TEKNOLOJİLERİ VE İLETİŞİM KURULU KARARI

www.e-dewlet.com BİLGİ TEKNOLOJİLERİ VE İLETİŞİM KURULU KARARI www.e-dewlet.com BİLGİ TEKNOLOJİLERİ VE İLETİŞİM KURULU KARARI Karar i : 11.11.2013 Karar No : 2013/DK-THD/605 Gündem Konusu : Tüketici Şikâyetlerinin İşletmeciler Tarafından Çözülmesine İlişkin Usul ve

Detaylı

GÜMRÜK SİRKÜLERİ Tarih: 26/12/2014 Sayı: 2014/127 Ref : 6/127

GÜMRÜK SİRKÜLERİ Tarih: 26/12/2014 Sayı: 2014/127 Ref : 6/127 GÜMRÜK SİRKÜLERİ Tarih: 26/12/2014 Sayı: 2014/127 Ref : 6/127 Konu: ÇİN HALK CUMHURİYETİ VE İSRAİL MENŞELİ TEMPERLENMİŞ VEYA LAMİNE EDİLMİŞ EMNİYET CAMLARI NIN İTHALATINDA DAMPİNG SORUŞTURMASI AÇILMIŞTIR

Detaylı

2. Söz konusu koruma amaçlı imar planı üst ölçek plana aykırı hususlar içermektedir.

2. Söz konusu koruma amaçlı imar planı üst ölçek plana aykırı hususlar içermektedir. İstanbul İli, Beykoz İlçesi, Beykoz I. Bölge, 1/5000 ölçekli Koruma Amaçlı Revizyon Nazım İmar Planı ve Beykoz I. Bölge 1/1000 ölçekli Koruma Amaçlı Revizyon Uygulama İmar Planı Bakanlık Makamının 30.12.2014

Detaylı