Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi. Lojistik Dağıtım Ağ Problemlerinde Analitik Hiyerarşi Prosesi Yöntemi ve Hedef Programlama ile Depo Seçimi

Transkript

1 Harran Üniversitesi Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi Harran University Journal of Engineering HU Muh. Der. 01 (2017) p.1-13 HU J. of Eng. 01 (2017) p.1-13 Lojistik Dağıtı Ağ Problelerinde Analitik Hiyerarşi Prosesi Yöntei ve Hedef Progralaa ile Depo Seçii Ergün GÜL 1, Taer EREN 1 1 Kırıkkale Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölüü, Kırıkkale e-posta: ergungul01@gail.co, taereren@gail.co Geliş Tarihi: Kabul Tarihi: Özet Günüüz üşteri odaklı tedarik zincirinde; rekabet ortaında bir şirketin yerini koruası ve gelişebilesi adına aliyetlerin iniizasyonu kadar üşterilerin beklentilerinin aksiizasyonu da eşit derecede öne gösterektedir. Bu çalışada bir kau sektöründe depo yeri seçi süreci analizine yönelik analitik hiyerarşi prosesi (AHP) ve bir hedef progralaa (HP) odeli birleştirilerek çok kriterli bir optiizasyon yaklaşıı geliştiriliştir. Depoların ağırlıklarının hesaplanabilesi için yedi farklı kriter tespit ediliş, daha sonra çok kriterli karar vere tekniklerinden AHP yöntei kullanılarak depoların kendi içinde öncelik sıraları belirleniştir. Uygulaanın ikinci aşaasında AHP önceliklendire sonuçları HP odelinin girdisi olarak kullanılış, belirlenen beş hedef için farklı senaryolarda ILOG CPLEX prograı kullanılarak çözüler elde ediliştir. Anahtar kelieler: Lojistik; Lojistik Dağıtı Ağ Problei; Analitik Hiyerarşi Prosesi; Hedef Progralaa Warehouse Selection with Analytic Hierarchy Process Method and Goal Prograing in Logistic Distribution Network Probles Abstract Today's custoer-oriented supply chain; the axiization of custoer expectations is equally iportant as well as the iniization of costs in order to protect and develop a copany in a copetitive environent. In this study, a ulti-criteria optiization approach has been developed by cobining analytical hierarchy process (AHP) and a goal prograing (GP) odel for warehouse location selection process analysis in a public sector. In order to calculate the weights of the warehouses, seven different criteria were deterined and then the priority order of the warehouses was deterined using the AHP fro ulti-criteria decision aking techniques. In the second phase of the ipleentation, the AHP prioritization results are used as an input to the (GP) odel and so that solutions were obtained using the ILOG CPLEX progra in different scenarios for the five identified goals. Keywords: Logistics; Logistics Distribution Network Proble; Analytic Hierarchy Process; Goal Prograing 1. Giriş Küreselleşen dünyada birçok kuru ve kuruluş etkin iletişi olanakları sayesinde ve özellikle bilişi alanındaki gelişelerle üşteri ağına kolayca ulaşarak ürün, hizet ve bilgi akışı yapabilektedir. Küreselleşeyle birlikte deva eden yoğun ve hareketli bilgi ortaı yepyeni bir ekonoik yapının hızla gelişesine neden oluştur. Bu ekonoik yapı içinde şirketlerin aliyetlerin azaltılası ve üşteri enuniyetinin sağlanası konularına odaklanaları her geçen gün lojistiğin öne kazanasına sebep oluştur. Depolaa lojistik süreçler içerisinde ise en öneli fonksiyon olarak görülektedir. Depolaa işleleri, yapıları itibariyle etkin ürün hareketi gerektiren ve aksiu yer kaybına neden olduklarından, lojistik sistelerde ayrı bir işlete faaliyeti olarak öneli bir yere sahiptir. İşletelerin

2 faaliyetlerinde kaliteli hizet ve kar sağlayabile açısından kritik nokta ola özelliğini taşıası bunun sebebidir. Bu çalışada, lojistik dağıtı probleine yönelik depolarla üşteriler arasında bağlantıyı sağlayan dağıtı ağ tasarıına yönelik AHP ve HP yönteinin birlikte kullanıldığı bir odel oluşturuluştur. Müşteriler için servis düzeyinin aksiizasyonu şirketler için aliyetlerin iniizasyonu aaçlanaktadır. Yapılan çalışanın planı şu şekildedir: Çalışanın ikinci bölüünde lojistik ağ tasarıından, üçüncü bölüünde AHP yönteinden, dördüncü bölüünde hedef progralaadan, beşinci bölüde yapılan literatür araştırasından, altıncı bölüde uygulaadan ve son olarak yedinci bölüde ise yapılan çalışanın sonuçlarından bahsediliştir. 2.Lojistik Ağ Tasarıı Doğru alzeenin doğru iktar ve şartlarda, doğru yerde ve zaanda, doğru üşteriye, doğru fiyatla ulaştırılasını sağlaak için yapılası gereken faaliyetlerin taaı lojistik olarak tanılanaktadır [1]. Bir başka tanıa göre ise lojistik, iş dünyasındaki siparişleri aliyet yönünden en verili şekilde elde ederek anlık ve gerçekleşesi beklenen karlılığı en üst seviyeye çıkaracak alzeenin, parçaların ve bitiş envanterin (ve ilgili bilgi akışını) organizasyon içinde ve pazarlaa kanallarında tedarik, taşına ve depolana süreçlerini stratejik olarak yönete sanatı olarak ifade edilektedir. [2] Lojistik ağ tasarıı tedarikçiler, üreti tesisleri, depolar ve/veya dağıtı erkezleri, toptancılar, perakendeciler ve son kullanıcılardan oluşan entegre bir sistedir. Lojistik ağın tasarıı tedarikçilerin, fabrika, depo/dağıtı erkezleri ve ağaza kuruluş yerlerinin kıyetlendirilesi, içlerinden optiu olanın ya da olanların seçii, bu tesislerin sayılarının ve aralarındaki ürün dağıtıının belirlenesi gibi birbirleriyle etkileşi halindeki pek çok konunun dikkate alınasını gerektiren karaşık bir süreçten oluşur [3]. Bu karaşık süreçten dolayı lojistik ağ tasarıının adı adı ele alınası problei kolaylaştıraktadır. Paksoy [4], lojistik ağ tasarıı aşaalarını problein tanılanası, hedeflerin belirlenesi ve odel forülasyonu şeklinde üç aşaada tanılaıştır. Bu aşaalar: problein tanılanası, aaçların belirlenesi ve odel forülasyonundan oluşaktadır. 3.Analitik Hiyerarşi Prosesi Yöntei Analitik Hiyerarşi Prosesi Yöntei, Myers ve Alpert [5] tarafından ilk defa 1968 yılında ileri sürülüş, Thoas L. Saaty [6] tarafından ise 1977 yılında geliştiriliştir. Alternatifler arasında seçi yapayı sağlayan yöntelerden birisi de çok kriterli karar vere süreçlerinde yer alan, tedarikçi seçiinde yaygın olarak kullanılan AHP dir. Saaty [6] tarafından geliştirilen bu yönte, problei; Aaç, kriterler, alt kriterler ve alternatiflerden oluşan hiyerarşik bir yapıda düzenleyip, en uygun çözüe ulaşılasını sağlar. AHP yönteinin uygulaasını Ghodsypour ve O Brien [7], üç aşaada özetleişlerdir: Karar vere süreci için kullanılacak kriterlerin belirlenesi ve hiyerarşik yapının kurulası, kriterler ve alternatifler arasında karşılaştıralar yapılası ve kriter ağırlıklarının belirlenesi, alternatiflerin ve kriterlerin önceliklerinin bulunasıdır. Kriterlerin Belirlenesi Ve Hiyerarşik Yapının Oluşturulası: Tedarikçi seçii için seçilen kriterler hiyerarşik düzende sıralanırken, kriterlerin bağısızlıkları değerlendirilelidir. Aynı seviyedeki kriterlerin birbirinden bağısız olası sağlanalıdır. Aralarında bağılılık bulunan kriterler ise birbirinin alt kriteri olarak farklı seviyelerde hiyerarşiye eklenelidir. AHP yönteinde kullanılacak kriterler ve bu kriterlerin hiyerarşi içinde hangi seviyede bulunacakları işletelerin aaçları ve işlete stratejileri içerisinde yer alaktadır. Bundan dolayı, her bir işlete için kriterler ve seviyeler işletenin özelliklerine göre farklılaşaktadır [8]. Karşılaştıralar Yapılası Ve Ağırlıkların Belirlenesi: Önceliklendire prosedürüyle, 2

3 hiyerarşi kurulduktan sonra her bir seviyedeki eleanların birbirlerine göre öne dereceleri belirlenir. Tedarik süreci içerisinde yer alan her karar verici biriden, kriterleri ikili olarak birbirleriyle karşılaştıraları istenir. Bu karşılaştıralar Saaty [9] 1990 da geliştiriş olduğu 1-9 skalası kullanılaktadır. Önceliklerin Hesaplanası: Öncelik vektörünü elde etek için aşağıdaki adılar kullanılaktadır [10]. En basit yöntee göre, her satırdaki eleanlar toplanır ve bu toplaların her biri büyük toplaa bölünerek noralize edilir. Elde edilen vektörün ilk satırı birinci kriterin önceliğini, ikinci satırı ikinci kriterin önceliğini, n inci satır ise n inci kriterin önceliğini verir. Her sütundaki eleanlar toplanır ve bu toplaların tersleri alınır. Terslerin her biri terslerin toplaına bölünerek noralize edilir. Her sütundaki eleanlar o sütunun toplaına bölünerek noralize edilir. Elde edilen her satırdaki eleanlar toplanır ve bu topla, satırdaki elean sayısına bölünür. Bu, noralize ediliş sütunlar üzerinde bir ortalaa ala işleidir. Bu yolla önceki iki yola göre daha doğru tahinler(sonuçlar) elde edilir. Her satırdaki n tane elean birbirleriyle çarpılır ve çarpıın n. dereceden kökü alınır yani satırdaki eleanların geoetrik ortalaası alınır. Elde edilen sayılar noralize ediliş olur AHP Yönteinde Tutarlılığın Ölçülesi İkili karşılaştıralar sonucu elde edilen değerlerin tutarlı olası verilecek kararın doğruluğu açısından gereklidir. Mükeel bir tutarlılığa ulaşılası zor olduğundan her ikili karşılaştıra atrisinde bir iktar tutarsızlık bulunaktadır [11]. AHP ikili atrislerde tutarlılığın ölçülesi için bir yönte sunaktadır. Eğer tutarlılık derecesi kabul edilebilir sınırlardaysa, atrisin tutarlı olduğu varsayılıp işlee deva edilir. Aksi duruda karşılaştıralarla elde edilen yargılar tekrar gözden geçirileli ya da değiştirilelidir. Tutarlılığın yüksek olası, karşılaştıra değerlerinin rasgele belirleniş olaları yerine antıklı ağırlıklandıra süreçlerinden geçerek oluşturulduğunu gösterir [12]. Saaty [9] (1990) Tutarlılık Oranını (TO) aşağıdaki gibi tanılaaktadır: TO = Tutarlılık Indeksi(TI) Rassal Indeks(RI) Tutarlılık indeksi Matris özvektörünün alternatif sayısından ne kadar sapa gösterdiğini hesaplaaktadır ve aşağıdaki şekilde bulunaktadır: TI = (λax n) (n 1) λax bir atrise ait en büyük özdeğerdir. Bir kriter için karşılaştıra atrisinin bulunan önceliklerle çarpılası sonucu elde edilen yeni atrisin her satırının, öncelik atrisinin karşılık gelen eleanlarına bölünesiyle elde edilen değerlerin ortalaasının alınasıyla bulunur. λax Bulunduktan sonra tutarlılık indeksi bulunur [13]. Burada n, alternatif sayısıdır. Tablo 1 de Saaty [9] (1990) tarafından ikili karşılaştıralar için 13 alternatife kadar (n = 13) olan Rassal indeks (RI), türetiliştir. Tablo 1. Rassallık Göstergesi Değerleri N RI N RI , ,45 3 0, ,49 4 0,9 11 1,51 5 1, ,48 6 1, ,56 7 1,32 Tutarlılık indeksi hesaplandıktan sonra, alternatif sayısına göre tablodan rassal indeks belirlenir. Bu iki değer kullanılarak tutarlılık oranı belirleniş olur. 4.Hedef Progralaa Modeli Çok ölçütlü karar vere problelerinde kullanılan odellee tekniklerinden biri de Hedef Progralaa (HP) etodudur yılında Charnes vd. [14] yaptığı çalışa HP nin ilk ortaya çıkışı oluştur yılında Charnes ve Cooper [15] tarafından HP nin ilk tanıı yapılıştır. Lee [16] tarafından yapılan bir çalışa ile 1972 yılında HP 3

4 geliştiriliştir. HP günüüzdeki halini daha sonra yapılan çalışalarda farklı algorita ve eğililer eklenerek alıştır. Günüüzde en yaygın olarak kullanılan çok ölçütlü karar vere tekniği HP dir [17]. Aaç fonksiyonunun en iyi değerini veren optial çözüün belirlenesi hedefine dair tek aaçlı problelerde bir tek optial sonuç söz konusuyken, aaç fonksiyonlarından birini eniyileyen çözü çok aaçlı problelerde genellikle diğer aaçları eniyileyeez. Çok aaçlı problelere bir örnek olan HP yöntei için bu sebeple klasik anlada optial çözü yoktur. Çünkü yalnızca çelişeyen aaçlar varken optiallikten söz etek ükündür. Bundan dolayı bir uygun çözüün yalnız ve yalnızca ona baskın olan başka hiçbir uygun çözü evcut değilse HP problelerinin sonucunda ulaşılabilecek en iyi çözü, ortaya çıkan etkin çözü olarak adlandırılaktadır [18]. Özet olarak HP yöntei, incelen problein yapısında bulunan bütün hedefleri tek bir hedefe dönüştürerek çözü elde eteye çalışır, karar vericiye bu gibi teknik probleler için elde edilebilecek en iyi çözü olarak adlandırılan etkin çözü verektedir. HP nin ateatiksel forülasyonu şu şekildedir: Değişkenler: x j : j. karar değişkeni A ij : i. hedefin j. karar değişkeni katsayıları b i : i. hedef için hedeflenen değer d + i : i. hedefin pozitif sapa değişkeni d i : i. hedefin negatif sapa değişkeni Genel gösteri [19]: Aaç Fonksiyonu Min z = i=1 (d i + d + i ) Kısıtlar n j=1 A ij x j d + i + d i = b i d + i d i = 0 d + i, d i, x j 0 i = 1,2,, j = 1,2,, n 5.Literatür Araştırası Çalışanın bu bölüünde, Lojistik Dağıtı Probleleri ile ilgili olarak daha önce yapılan çalışalar inceleniş ve genel bir literatür araştırası yapılıştır. Yapılan literatür taraası sonucu çok sayıda farklı kaynağa ulaşılarak Lojistik Dağıtı Probleleri ile ilgili yapılan çalışalar inceleniştir. Çalışanın literatür taraası aşaasında incelenen kaynaklar aşağıda kronolojik olarak sıralanıştır. Beujun vd. [20] yaptıkları bu çalışada, ana fabrikaya parça tedariki için parça üreticilerinin kullandığı dağıtı erkezi için bir lojistik sisteini inceleiştir. Goetschalckx vd. [21] yaptıkları bu çalışada, stratejik küresel tedarik zinciri ağı tasarıının, taktiksel üreti ve dağıtı paylaşıları ve transfer aliyetlerinin tanılaaları ile bütünleşesi ile genelleştirilen tasarruf iktarını gösterek için genel bir araştıra yapışlardır. Oluk [22], çalışasında hızlı tüketi alları üreticisi olan firanın lojistik sisteinin yeniden odellenesi üzerine bir çalışa yapıştır. Tsai ve Li [23] yaptıkları bu çalışada, genel optiizasyon etodunu paketlee problei için geliştiriştir. Gül [24] çalışasında bir çiento fabrikası örneği üzerinde, çiento fabrikalarının torba çiento nakliyesini bir dış kaynak şirketine aktaraları duruunda elde edecekleri avantajları, inceleiştir. Aaca yönelik olarak tasayılı doğrusal progralaa yardıı ile Eskişehir çiento fabrikalı bayilerinin 2004 yılı talepleri teel alınarak, biri aliyetleri hesaplanan değişik kapasiteli üç farklı kayon tipinden oluşan bir kayon filosunun büyüklüğü hesaplanıştır. Bu filo ile nakliyenin gerçekleştirilesi duruunda oluşacak nakliye fiyatı belirleniştir. Sheu [25] tarafından doğal afetlerden etkileniş bölgenin gruplanası ve kurtara dağıtıını yapan Lojistik Dağıtı Sistei odeli, doğal afetlerde kurtara taleplerine en kısa sürede cevap verek aacıyla geliştiriliştir. Maadiev [26] yapış olduğu çalışada uluslararası lojistiğin teorisi ve petrol ve doğal gaz endüstrisindeki uygulaasını inceleiştir. Salea vd. [27] yaptıkları bu çalışada, geneli kapsayan tersine lojistik ağı için kapasite sınırlarının, çoklu ürün yönetiinin ve ürünlerinin taleplerinin ve geri dönüşlerinin belirsiz olduğu duruların incelendiği genelleştiriliş bir odel önerişlerdir. Öztürk [28], yapış olduğu çalışada süreç yönetii konusunu detaylı olarak inceleiş Ruler Brache etodolojisi ile bir lojistik 4

5 firasının operasyonel süreçlerinden biri olan Kara Nakliye İhracat Süreci analizi ve iyileştirilesine yönelik uygulaa yapıştır. Yıldırı [29], çalışasında İSFALT A.Ş. firasının lojistik süreçleri ve tedarik zincirinde de bilgi eksikliği ve bilgiye kolay ulaşılaaasından kaynaklanan problelerin lojistik süreçlerin perforansını ve tedarik zincirinin etkinliğini azaltası üzerinde duruştur. Çelen [30], çalışasında artan pazar rekabetinin ialatçıları üreti ve dağıtıda geçen topla süreyi en küçülterek tedarik sürelerini sürekli olarak azaltaya zorladığından bahsetiş. Bu aaçla farklı konulardaki özdeş tesislerden tek üşteri bölgesine hizet veren bir ialatçının üreti ve dağıtı işlelerinin çizelgelenesi üzerinde çalışıştır. Şengül [31] çalışasında, tersine lojistik ağ tasarıı problei için kara tasayılı doğrusal progralaa odelini abalaj atıklarının geri dönüşüünde kullanılak üzere geliştireyi aaçlaıştır. Ünal [32] çalışasında, Depre sonrasında etkin bir üdahalenin sağlanabilesine yönelik Acil Lojistik Yardı Operasyonları (ALYO) kapsaında depre sonrasında beslene ve barına ihtiyaçlarına yönelik olarak tasarlanan lojistik faaliyetler düşünülüş ve Depre Lojistiğine (DL) yönelik olarak ALYO-DLKDS öneriliştir. Alaykıran [33], çok ürünlü tersine lojistik ağ tasarıı probleinde aliyetlerin iniize edilesi ile birlikte açılak istenen aday tesisler içerisinden seçi yapabileyi aaçlaaktadır. Problein çözüünde kullanılak üzere bir kara tasayılı ateatiksel odel geliştiriliştir. Küçük [34], çalışasında lojistik süreçlerinin iyileştirilesi için yalın altı siga yaklaşıının DMAIC (Tanılaa, Ölçe, Analiz Ete, İyileştire, Kontrol Ete) adıı bir çelik boru üreti fabrikasında kullanılış ve detaylı analizler için iki farklı ateatiksel odel geliştiriliştir. Sonuç olarak, lojistik aliyetlerinin azaldığı, lojistik süreçlerinin daha verili hale getirildiği verilerle kanıtlanıştır. Özbek ve Eren [35], bir iş yeri için en uygun 3. Parti lojistik fira seçiine yönelik odel geliştirişlerdir. Çok ölçütlü karar vere tekniklerinden analitik ağ süresi (AAS) etodunu oluşturdukları odelde kullanışlardır. Can [36], sipariş toplaa lojistik faaliyetler içinde depolaa operasyonları göre sınıflandırılan depo operasyon planlaa probleleri içerisinde en yüksek önceliğe sahip proble üzerinde çalışıştır. Başkaya [37], yapış olduğu çalışada ticari tedarik zincirlerinde gözlelenen yanal sevkiyat uygulaalarını insani yardı ağlarına dâhil etiş ve farklı değişkenlerin etkilerini yardı alzeelerinin afetzedelere ulaşası için geçen sürenin en küçüklenesi aacı üzerinde inceleiştir. Kısa [38], tersine lojistik kapsaında katı atık bertaraf etotları, geri kazanı potansiyeli ve İstanbul ilinde bir alan çalışası yapıştır. Özispa [39], yapış olduğu çalışada Türkiye topla obilya ihracatının %15 ini oluşturan İnegöl İlçesinin obilya sektörü lojistik faaliyetlerini inceleiştir. Özder ve Eren [40], AAS ve HP tekniklerinin entegrasyonunu bir otootiv firası için en uygun tedarikçiyi seçeye yönelik bir çalışa yapıştır. Orcan [41], yapış olduğu çalışada gıda sektöründe faaliyet gösteren bir işletenin belirleiş olduğu koşullar doğrultusunda depo yeri seçii problei için AHP ve öncelikli HP entegrasyonu ile bir odel geliştiriştir. Aynı zaanda literatürde AHP yöntei ve HP yöntei ile yapılış farklı alanlarda uygulaa ikânı buluş çalışalar evcuttur. Bu çalışalardan bazıları veriliştir. Özder ve Eren [42] çok ölçütlü karar vere yönteleri ve HP yöntei ile tedarikçi seçii, Ünal ve Eren [43] HP yöntei ile nöbet çizelgelee, Geyik vd. [44] AHP ile kitap basıevi seçii, Bedir ve Eren [45] AHP-PROMETHEE entegrasyon ile personel seçii, Bedir vd. [46] AHP yöntei ile üçüncü parti lojistik fira seçii yapışlardır. 6. Uygulaa Uygulaa kapsaında bir kau sektöründe depo yeri seçi süreci analiz edilecektir. Tedarik zincirinde, Lojistik Dağıtı Ağ Tasarıı he dağıtıcılardan he de üşterilerden etkilenektedir. Müşteri enuniyet düzeyinin ya da firanın karının aksiizasyonuna odaklanak lojistik dağıtı probleinde optiize etek için en iyi yönte değildir. Kaynakların sınırlandıraları altında optial ürün tahsisini belirleek ve en uygun depo küesini seçek için bir HP Modeli 5

6 oluşturuluştur. Aaç fonksiyonu topla lojistik aliyetinin iniizasyonuna, depoların AHP öncelikleri Ağırlık Faktörleri olarak dâhil ediliştir. AHP öncelikleri yüksek olan depoların seçile olasılıkları da yüksek olur. Başka bir şekilde ifade edecek olursak Birleşik AHP-HP Modelinin hedefleri üşterilerin enuniyet seviyesini aksiize ederken aynı zaanda firanın topla aliyetini iniize etektir. Uygulaa yapılan fira, Kau sektöründe yer alakta üşterilerin taleplerine göre ürünlerin tedariğini ve dağıtıını gerçekleştirektedir. Fira tedariğini yapış olduğu ürünlerin tüketiciye en kısa sürede ve en uygun şartlarda ulaşasını isteektedir. Fira Türkiye nin çeşitli bölgelerinde on bir farklı depo alternatifi arasından seçi yapak isteektedir. Fira bu aacı gerçekleştirirken altışaltı adet üşteriye ait taleplerin ta olarak karşılanasını isteektedir. Şekil 1 de depoların ve üşterilerin yeri gösterilektedir. Her depo kendine özel aksiu işle hacine, sabit kurulu aliyetine, bir biri stok elde bulundura aliyeti, bir biri dağıtı aliyeti ve ceza aliyetine sahiptir. Bir depoya atanan ürün iktarı, deponun iniu işle hacinden düşükse bu pratik olayan bir tahsistir. Çünkü sadece birkaç siparişin işlenesi için depo kurak aliyet etkin değildir. Modelde depo kullanıının düşük etkinliğini önleek için ceza aliyeti dâhil ediliştir. Firanın en öneli önceliklerinden biri de seçilen depoların sahip oldukları aksiu kapasitelerinin üzerine çıkaalarıdır. Firanın ikinci sıradaki önceliği de seçilecek depoların sabit aliyelerinin toplaının TL yi aşaasıdır. Diğer bir hedef de seçilen depolarda ceza aliyetine izin verileesidir. Ceza aliyeti ise deponun iniu kapasitesinden de az kullanılasıdır. Yapılan uygulaada ilk önce depo yeri seçii için kriterler belirlenerek, bunların birbirlerine göre öne dereceleri oluşturuluştur. Daha sonra seçii yapılacak depoların ağırlıkları AHP ile hesaplanıştır. Elde edilen değerler öncelikli HP yönteinde kullanılıştır. Seçi kriterleri, sektörün üdürlüğünde bulunan uzanların, ühendislerin ve yöneticilerin görüşü alındıktan sonra firanın ihtiyaç duyduğu kriterler de dikkate alınarak 7 ana kriter olarak incelenesine karar veriliştir. Firanın açak istediği depolar için belirleiş olduğu kriterler Tablo 2 de gösteriliştir. Şekil 1. Depo ve Müşteriler 6

7 No. Tablo 2. Depo Yeri Seçii Kriterleri Kriterler 1 Topla Tesliat Süresi 2 Siparişin Karşılana Güvenilirliği 3 Kalite 4 Kapasite esnekliği 5 Kata Değerli Hizetler 6 Ulaşı Olanakları 7 Potansiyel Kalkına Tablo 2 de verilen kriterlerin açıklaaları aşağıda belirtiliştir. Topla Tesliat Süresi: Depodan üşterilere ürünlerin dağıtıında envanterin depoda işlenesi, depolanası, yüklenesi için geçen topla zaanı ifade etektedir. Bu kriterin üşteri enuniyeti ve pazarda rekabet edebile açısından önei yüksektir. Siparişin Karşılana Güvenilirliği: Firaya gelen siparişlerin karşılana yüzdesi o firanın pazar payını ve pazardaki rekabet gücünü doğrudan etkileyen faktörlerdendir. Bu kriter ile firaya gelen taleplerin ne kadar sürede ve hangi oranda karşılanacağı analiz edilektedir. Kalite: Depo yeri seçiinde tanılaış olduğuuz kalite kriteri firanın yüksek kaliteli ürünler suna taahhüdünü ve üşteriler tarafından alınan ürünlerin duruunu ifade etektedir. Kapasite Esnekliği: Bu kriter üretii ve siparişlerin karşılana oranını etkileyen bir faktördür. Seçilecek depoların kapasitelerine göre pazarın taleplerine karşılık verilebilir. Burada dikkat edilecek olan husus; seçilecek deponun sabit aliyeti ile iniu kapasitesinin altına düştüğü zaan katlanacağı ceza aliyeti arasındaki orandır. Ayrıca belirleiş olduğuuz depoların her birine ait aksiu kapasiteler de belirtilektedir. Bu kriter ile bu oranlara göre depolar arasında karşılaştıra yapılaktadır. Kata Değerli Hizetler: Müşterilerin işlerini kolaylaştıracak herhangi bir faaliyete ve üşterilerin özel taleplerine cevap veresini içerektedir. Ulaşı Olanakları: Depo yeri seçiinde ulaşı koşulları öneli bir faktördür. Depodaki alların istenilen yerlere dağıtılasında ulaşıın kolay olası işletelere avantaj sağlaaktadır. Potansiyel Kalkına: Modeldeki son kriter, potansiyel kalkına olup, üreti haci düşük olan bölgeler, depo yeri seçii için daha avantajlı olarak değerlendiriliştir. Uygulaada 11 deponun yukarıda bahsedilen kriterlere göre ağırlıkları AHP yöntei ile bulunuştur. İlk önce Tablo 3. te gösterildiği kriterlerin birbirlerine göre öne sıralaaları veriliştir. Tablo 3. Kriterlerin İkili Karşılaştıra Matrisi Kriterler ,00 1,00 2,00 2,00 6,00 8,00 9,00 2 1,00 1,00 3,00 2,00 5,00 7,00 8,00 3 0,50 0,33 1,00 0,50 4,00 5,00 6,00 4 0,50 0,50 2,00 1,00 4,00 5,00 6,00 5 0,17 0,20 0,25 0,25 1,00 6,00 7,00 6 0,13 0,14 0,20 0,20 0,17 1,00 2,00 7 0,11 0,13 0,17 0,17 0,14 0,50 1,00 Oluşturulan İkili Karşılaştıralar Matrisinde her bir hücre değeri bulunduğu sütun değerlerinin toplaına bölünerek Tablo 4 deki atris oluşturulur. Bu atris ile faktörlerin oransal değerleri bulunur. Tablo 4. Faktörlerin Yüzde Öne Dağılıları Kriterler ,29 0,30 0,23 0,33 0,30 0,25 0,23 2 0,29 0,30 0,35 0,33 0,25 0,22 0,21 3 0,15 0,10 0,12 0,08 0,20 0,15 0,15 4 0,15 0,15 0,23 0,16 0,20 0,15 0,15 5 0,05 0,06 0,03 0,04 0,05 0,18 0,18 6 0,04 0,04 0,02 0,03 0,01 0,03 0,05 7 0,03 0,04 0,02 0,03 0,01 0,02 0,03 7

8 Tablo 4 de üzerinde yer alan her bir satırın ortalaası alınarak kriterlerin ağırlıkları hesaplanıştır. Kriterlerin ağırlıkları Tablo 5 de gösteriliştir. Tablo 5. Kriterlerin Öncelik Vektörü Kriterler Ağırlıklar (w i ) Topla Tesliat Süresi 0,28 Siparişin Karşılana Güvenilirliği 0,28 Kalite 0,14 Kapasite esnekliği 0,17 Kata Değerli Hizetler 0,09 Ulaşı Olanakları 0,03 Potansiyel Kalkına 0,02 Tablo 6. Depoların Öncelik Vektörü Depolar Ağırlıklar (wp i ) DEPO1 0,07 DEPO2 0,06 DEPO3 0,03 DEPO4 0,02 DEPO5 0,03 DEPO6 0,16 DEPO7 0,05 DEPO8 0,22 DEPO9 0,10 DEPO10 0,24 DEPO11 0,04 Kriterlerin öncelik vektörü Tablo 5 oluşturulduktan sonra faktörlerin kıyaslanasındaki tutarlılık ölçülür. Bunun için Tablo 3 ile belirtiş olduğuuz kriterlerin ikili karşılaştıra atrisi ile Tablo 5 de hesaplanan değerlerin atris çarpıı gerçekleştirilir ve çıkan sütun vektörü Tablo 5 deki ağırlık değerlerine bölünerek lada değeri hesaplanıştır. Daha sonra tutarlılık göstergesi (CI) n CI n 1 forülü ile bulunuştur. Forülde n kriter sayısını ifade etektedir. Son olarak tutarlılık oranı (CR), tutarlılık göstergesinin (CI) rassal index (RI) bölünerek elde edilir. Probleiizde RI değeri kriter sayıız yedi tane olduğu için 1,32 olarak alınıştır. Sonuç olarak Tutarlılık Oranı (CR) = 0,074 olarak bulunuştur. Bu değer 0.10 dan küçük olduğu için sonucuuzun tutarlı olduğu gözükektedir. AHP yönteinin uygulaa adıları her bir kriter için depoların birbirleriyle karşılaştırılasına da uyguladığıızda depo yeri seçii için çıkan sonuç Tablo 6 da veriliştir. Tablo 6 da çıkan sonucu yoruladığıızda 8 nuaralı depo ile 10 nuaralı deponun ağırlıklarının birbirine çok yakın olduğu ve bundan sonraki aşaa olan HP yönteine göre öncelik sıralarının diğer depolara nazaran daha önde olacağı ortaya çıkıştır. Her depo için ağırlık faktörleri wf i = i=1 wp i wp i i=1 wp i ( 1) denklei kullanılarak hesaplanıştır. Denklee göre wf i, wp i değerlerine göre ters orantılı değerler alaktadır. Daha iyi depolar küçük wf i değerine sahip olacak böylece topla aliyet daha düşük ağırlıklı olacak. Tablo 7. Depoların Ağırlık Faktörleri Depolar Ağırlık Faktörleri (wf i ) DEPO1 0,0927 DEPO2 0,0945 DEPO3 0,0969 DEPO4 0,0979 DEPO5 0,0976 DEPO6 0,0842 DEPO7 0,0955 DEPO8 0,0780 DEPO9 0,0900 DEPO10 0,0763 DEPO11 0, tane depodan belirlenen 66 adet tüketiciye/perakendeciye olan lojistik faaliyeti inceleniştir. Probleiizde belirlenen paraetreler; i= depo ( = 11 adet) j= üşteridir. (n = 66 adet) Karar Değişkenleri: x ij : i. depodan j. Müşteriye tesli edilen ürün iktarını ifade etektedir. (i=1,2,.., j=1,2, n) u i = { 1 0 değerlerini alaktadır. u i = 1, i. depoya yapılan tahsisat iktarının o deponun iniu 8

9 kapasitesinden az olduğu duruu, u i = 0 ise aksi duruu ifade etektedir. (i=1,2,..,) v i = { 1 0 değerlerini alaktadır. v i = 1, i. deponun seçilesi anlaına, v i = 0 ise o deponun seçileesi anlaına gelektedir. (i=1,2,..,) w i = { 1 0 değerlerini alaktadır. w i = 1 değerini, u i = v i = 1 olduğunda alaktadır. (i=1,2,..,) Modelde kullanış olduğuuz kısıtları siste kısıtları, kaynak kısıtları ve AHP öncelik kısıtları olak üzere üç ana başlık altında toplayabiliriz. Siste Kısıtları: Bu kısıt seçilecek olan depo sayısının en fazla topla depo sayısı kadar olabileceğini ifade etektedir. i=1 v i i. depodan üşterilere olan dağıtıın toplaı o deponun iniu kapasitesine eşit ya da iniu kapasitesinden fazla olalı anlaına gelektedir. Kısıtların kapalı foru veriliştir. n j=1 x ij + Mu İ q İ i=1,2,.., Hangi depo/depoların seçileceğini belirten kısıtlardır. n j=1 x ij Mv İ 0 i=1,2,.., Hangi depo/depoların ceza aliyeti ödeyeceğini belirten kısıtlardır. w i u i v i = 1 Kaynak Kısıtları: i=1,2,.., i. depodan yapılan dağıtı iktarının toplaı o deponun aksiu kapasitesine eşit yada daha küçük olası isteniyor ve bu kısıtların kapalı foru veriliştir. n j=1 x ij Q i i=1,2,.., ikinci kısında ise her bir üşterinin talebinin ta olarak karşılanası beklenektedir. i=1 x ij = D j j=1,2, n Seçilen depoların sabit aliyetlerinin toplaı TL olası istenilektedir. i=1 fc i v i d d 1 = FC Elde bulundura ve taşıa aliyetinin TL yi aşaası istenektedir. n (hc i + i=1 j=1 dc ij = )x ij d d 2 Ceza aliyetine 2500 TL ye kadar izin verilektedir. i=1 pc i w i d d 3 = 2500 AHP Öncelik Kısıtları: Bu kısıtları oluştururken depolara Tablo 6 da depoların öncelik vektörü hesaplanıştır. Daha sonra depoların ağırlık faktörleri Tablo 7 de gösteriliştir. Buna göre; i=1 wf i v i d d 4 = 11 AHP öncelik kısıtları yerine kullanılacak devlet teşvikleri ve hibe yardılarına göre depo lokasyonlarının öne dereceleri Tablo 8 de gösteriliştir. Tablo 8. Depoların Devlet Teşvikleri ve Hibe Yardılarına Göre Belirleniş Ağırlık Faktörleri Depo a i=1 a i v i d d 5 = Senaryo Analizi Bu kısıda, lojistik dağıtı probleinin çözüü için geliştirilen odele yönelik duyarlılık analizleri yapılıştır. Modelde kullanılan verilerin bazıları, diğer veriler sabit kalak koşuluyla, arttırılıp azaltılarak sonuçlar üzerindeki etkileri inceleniştir. Senaryolara göre oluşturulan odellerin 9

10 çözüünde depolardan (D) üşterilere (M) gönderilen ürün iktarı (ÜM) eklerde veriliştir Vaka 1 Model üzerinde değişikliğe neden olabileceği düşünülen paraetreler; üşteri talepleri ve biri taşıa aliyetleri ve tesis kapasiteleridir. Model de üşterilerden gelen talep iktarına göre evcut on bir depodan ihtiyaç duyulan depo iktarı belirlenesi aaçlanaktadır. Müşteri taleplerinin değişii %50 den %100 e kadar %5 artırılarak odel çalıştırılıştır. Oluşturulan 11 senaryo için hedeflerdeki sapa değişkenleri Tablo 9 da açılan depolar Tablo 10 da veriliştir Vaka 2 Ülkede akaryakıt fiyatlarına za gelesi taşıa aliyetlerini olusuz etkileyecektir. Bu nedenle biri taşıa aliyetlerinin iki katına çıkası duruunda, odelin nasıl bir ağ tasarlayacağı incelenebilir. Modelde karayolu ile taşıa yapılası tercih ediliştir. Burada ise akaryakıta gelen za nedeniyle karayolu biri taşıa aliyetlerinde artış söz konusudur. Bahsedilen artışın odel üzerindeki etkisi yalnızca depo-üşteri arası taşıalar dikkate alınarak değerlendiriliştir. Diğer paraetreler Müşteri talebinin senaryo1 deki odelin verileriyle aynı olacaktır. Oluşturulan Senaryo 12 (S12) üşteri talebinin %50 olası, biri taşıa aliyetinin %100 artası duruunda hedeflerdeki sapa değişkenleri Tablo 9 da açılan depolar Tablo 10 da veriliştir Vaka 3 Günlük yaşada karşılaşılabilecek durulardan bir tanesi, devlet teşvikleri ve hibe yardılarının bölgesel ve/veya illere göre değişesidir. Bu örnekte devlet teşvikleri ve hibe yardılarına göre depo lokasyonlarının öne derecelerinin değiştiğini ve depo yerlerinin buna göre değişeceğini varsayalı. Daha önceki vakalarıızda AHP önceliklendire sonuçları HP odelinin girdisi olarak kullanılırken, Vaka 3 te devlet teşvikleri ve hibe yardıları AHP önceliklendire sonuçları yerine girdi olarak kullanılıştır. Oluşturulan senaryo 13 (S13) Müşteri talebinin %50 olası, devlet teşvikleri ve hibe yardılarına göre değişen önceliklendire sonuçlarına göre hedeflerdeki sapa değişkenleri Tablo 9 da açılan depolar Tablo 10 da veriliştir. Tablo 9. Senaryolara Göre Elde Edilen Sonuçlar S Hedef 1 Hedef 2 Hedef 3 Hedef 4 Hedef S S S S S S S S S S S S S S Tablo 10. Senaryolara Göre Açılan Depolar DEPOLAR S S S S S S S S S S S S S Vaka 1 için oluşturulan Senaryo 1 den Senaryo 11 e kadar olan odellerde bütün veriler eşit alınış sadece talep iktarlarında değişiklik yapılıştır. Hedef 1 deki sapa değişkenleri talep iktarı artışına bağlı olarak artış gösteriş Tablo 10 da gösterilen senaryo 4 den senaryo 5 e geçişte depo 1 açılış depo 5 kapatılış senaryo 11 e kadar herhangi bir değişiklik olaıştır. Bunun sonucunda Hedef 1 deki sapa değişkenleri senaryo 5 den senaryo 11 e kadar sabit kalıştır. Hedef 2 deki sapa değişkenleri talep iktarındaki artışa bağlı olarak senaryo 3 den itibaren orantılı bir artış gösteriştir. Hedef 3 deki sapa 10

11 değişkenlerinde çok fazla değişiklik olaıştır. Hedef 4 deki sapa değişkenleri Tablo 10 da gösterilen depoların açılasına bağlı olarak artıştır. Vaka 2 için oluşturulan Senaryo 12 nin odelinde senaryo 1 deki odelin verileri aynı olak şartıyla sadece biri taşıa aliyetleri %100 artırılıştır. Hedef 2 ve Hedef 3 de herhangi bir değişiklik olazken odel topla aliyeti ve depo ağırlık faktörlerini iniize eteye yönelik Tablo 10 da görülen depo 2, depo 3 ve depo 11 i açış, açık olan depolardan depo 5 i kapatıştır. Bunun sonucunda Hedef 1 ve Hedef 4 de sapa değişkenlerinde artışlar eydana geliştir. Vaka 3 için oluşturulan Senaryo 13 ün odelinde senaryo 1 deki odelin verileri aynı olak şartıyla sadece depo ağırlık faktörleri yerine, devlet teşvikleri ve hibe yardılarına göre depo lokasyonlarının öne derecelerinin değiştiğini ve depo yerlerinin buna göre değişeceği varsayııyla yeni ağırlık değerleri kullanılıştır. Hedef 1, Hedef 2 ve Hedef 3 de sapa değişkenlerinde artışlar oluştur. Tablo 10 da kapalı olan depo 1, depo 2 depo 3 ve depo 11 i açış, açık olan depolardan depo 4, depo 5, depo 8, depo 9 ve depo 10 kapatıştır. Buradaki sapa değişkenlerinin artışı karşısında elde edilecek devlet teşvikleri ve hibe yardılarının fayda aliyet analizi yapılalıdır. 7.Sonuç Yapılan çalışada bir kau sektöründe üşteri taleplerini karşılayan evcut depoların duruu farklı vakalar dikkate alınarak analiz ediliştir. Birden fazla aacın yer aldığı odelde, HP kullanılıştır. Sabit aliyetler, elde bulundura ve taşıa aliyetleri, ceza aliyetleri depoların ağırlık faktörleri, odelin aaç fonksiyonlarını, oluşturaktadır. AHP yönteinden nitel faktörlerden sağlanacak faydanın aksiizasyonunda yararlanılıştır. Sektörün stratejik planları arasında yer alan, depo yeri seçiine önerilen çok aaçlı HP odeli ile karar veriliştir. Çalışada kullanılan senaryo 1 den senaryo 11 e kadar her birinde veriler aynıdır sadece üşteri talepleri, senaryo 12 de senaryo 1 in verileri ile aynı olakla birlikte sadece biri taşıa aliyetleri, senaryo 13 de ise senaryo 1 den farklı olarak ağırlık faktörleri yerine kullanılan özel değerler, değiştiriliştir. Sadece kau sektöründe değil daha birçok sektörde kullanılan odel uygulanıp kullanılabilir. Gerçek hayattaki lojistik dağıtı problelerini, önerilen yaklaşı etkileşili bir karar vere süreci ile çözebilir. Karar vericinin daha gerçekçi kararlar veresine yönelik odel he nitel he de nicel faktörleri içerdiğinden fayda sağlayacaktır. Hedef değerleri, karar vericinin inisiyatifine bağlıdır. Buna bağlı olarak bu çalışada esnek bir yaklaşı söz konusudur. Ayrıca elde edilen optial değerler ile ürün ve tedarik planlaasına da destek olası aaçlanaktadır. Gerçek yaşada ileride yapılacak çalışalarda, çok sayıda değişkenin ayrıca doğrusallıktan sapaların da söz konusu olduğu daha geniş kapsalı lojistik dağıtı ağlarında, doğrusal progralaa ve çözü yöntelerinin uygulanasının ükün olayacağı durular, ele alınabilir. Bu tür problelerin çözüünde eta sezgisel yönteler kullanılabilir. Bunların dışında odele yeni aaçlar ekleek, nitel faktörlerin kapsaını genişletek, aynı sektörde farklı firalar için veya farklı sektörlerde belirlenecek yeni kriterler veya kavralar dikkate alınarak uyarlaasını gerçekleştirek gibi çeşitli seçenekler düşünülebilir. Problein zenginleşesi ve aynı zaanda gerçek hayata uygulanabilirliği açısından problee eklenecek her yeni faktör oldukça yararlı olacaktır. Kaynaklar [1]. Süren, Y. ve Aygün, D., Türkiye de Lojistik Faaliyetler ve Muhasebe İşleleri-I, MUFAD Muhasebe ve Finansan Dergisi, Cilt 30, 54-55, [2]. Bowersox, D.J. ve Closs, D.J., Logistical Manageent: The integrated Supply Chain Process, McGraw-Hill, New York, [3]. Uludağ, A.S., Lojistik Yönetiinde Lojistik Ağların Kullanıı Ve Bir İşlete İçin Lojistik Ağın 11

12 Geliştirilesi, Gazi Üniversitesi Sosyal Bililer Enstitüsü İşlete Anabili Dalı, Doktora Tezi, Ankara, [4]. Paksoy T., Tedarik Zinciri Yönetiinde Dağıtı Ağlarının Tasarıı ve Optiizasyonu: Malzee İhtiyaç Kısıtı Altında Stratejik Bir Üreti-Dağıtı Modeli, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bililer Enstitüsü Dergisi, Cilt 14, , [5]. Myers, J. M., ve Alpert, M. I., Deterinant Buying Attitudes: Meaning and Measureent, Journal of Marketing, Cilt 32, No 4, 13-20, [6]. Saaty, T. L., The Analytic Hierarchy Process, McGraw-Hill Inc., New York, [7]. Ghodsypour, S.H. ve O brıen, C., Decision Support Syste for Supplier Selection Using An Integrated Analytic Hierarchy Process and Linear Prograing. International Journal of Production Econoics, Cilt 56 57, , [8]. Zahedi, F. The Analytic Hierarchy Process: A Survey of the Method and its Applications, Interfaces, Cilt 16, No 4, , [9]. Saaty, T.L., How to Make a Decision: The Analytic Hierarchy Process, European Journal of Operational Research, Cilt 48, 9-26, [10]. Saaty, T.L. ve Hu, L., Ranking by Eigenvector versus Other Methods in the Analytic Hierarchy Process, Appl. Math. Lett., Cilt 11, No 4, [11]. Anderson, D.R., Sweeney, D.J. ve Wıllıas, T.A., An Introduction to Manageent Science: Quantitative Approach to Decision Making, West Publishing, 8th edition, [12]. Harker, P.T. ve Vargas, L.G., The Theory of Ratio Scale Estiation: Saaty s Analytic Hierarchy Process, Manageent Science, Cilt 33, No 11, , [13]. Noorul HAQ A. ve G. Kannan., Fuzzy Analytical Hierarchy Process for Evaluating and Selecting a Vendor in a Supply Chain Model, Int J Adv Manuf Technol, Cilt 29, , [14]. Charnes, A., Cooper, W. W. ve Ferguson, R. O., Optial Estiation of Executive Opensation by Linear Prograing, Manageent Science, Cilt 1, , [15]. Charnes, A. ve Cooper, W. W., Manageent Models and Industrial Applications of Linear Prograing, John Wiley, 1, 2, New York, [16]. Lee, S. M., Goal Prograing for Decision Analysis, Auerbach Pub, [17]. Dağdeviren, M. ve Eren, T., Tedarikçi Fira Seçiinde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve 0-1 Hedef Progralaa Yöntelerinin Kullanılası, Gazi Üniversitesi Mühendislik Miarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 16, No 2, 41-52, [18]. Arıkan, F., Bulanık Hedef Progralaanın Çok Aaçlı Proje Şebekesi Probleine Uygulanası, Yüksek Lisans Tezi. Gazi Üniversitesi Fen Bilileri Enstitüsü, Ankara, [19]. Charnes, A. ve Cooper, W.W., Goal Prograing and Multipleobjective Optiizations, European Journal of Operational Research I, 39-54, [20]. Beujun, A., Watanabe, N., Hiraki, S. A Matheatical Model to Miniize the Inventory and Transportation Costs in the Logistics Systes. Coputer and Industrial Engineering, Cilt 27, No 1 4, , [21]. Goetschalckx, M., Vidal, C. J., Dogan, K. Modeling and Design of Global Logistics Systes: A Review Of Integrated Strategic and Tactical Models and Design Algoriths. European Journal of Operational Research, Cilt 143 No 2002, 1 18, [22]. Oluk A., A Logistics Syste Design For Fast Movıing Consuer Goods, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilileri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, [23]. Tsai, J. F. ve Li, H. L. A Global Optiization Method For Packing Probles. Engineering Optiization, Cilt 38, No 6, , [24]. Gül M.L., Lojistik Faaliyetlerde Dış Kaynak Kullanıı: Çiento Fabrikası Örneği, Dulupınar Üniversitesi Fen Bilileri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Kütahya, [25]. Sheu, J.-B., An Eergency Logistics Distribution Approach for Quick Response to Urgent Relief Deand in Disasters. Transport Research Part E, Cilt 43, No 6, , [26]. Maadıev B., International Logistics: Application in Oil And Gas Industry, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilileri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, [27]. Salea, M. I. G., Poboa, A. P. B., Novais, A. Q. An Optiization Model for the Design Of a Capacitated Multi-Product Reverse Logistics Network with Uncertainty., European Journal of Operational Research, Cilt 179, ,

13 [28]. Öztürk N., Süreç Yönetii Kapsaında Bir Lojistik İşletesinde Kara Nakliye Süreci Analizi Ve İyileştirilesi, İstanbul Üniversitesi Fen Bilileri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, [29]. Yıldırı, M., RFID Sistei Kullanılarak Lojistik Süreçlerin İyileştirilesi Ve Bir Uygulaa Önerisi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilileri Enstitüsü, İstanbul, [30]. Çelen M., Integrated Schedulıng Of Production and Logistics Operatıons Of A Multi-Plant Manufacturer Serving A Sıngle Custoer Area, Bilkent Üniversitesi Fen Bilileri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Ankara, [31]. Şengül, Ü., Tersine Lojistik Ağ Tasarıında Kara Tasayılı Progralaa Modeli ve Abalaj Atıkları Geri Dönüşüü için Bir Uygulaa, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bililer Enstitüsü İşlete Anabili Dalı, Doktora Tezi, Erzuru, [32]. Ünal G., Acil Lojistik Yardı Operasyonu Depre Lojistiği Karar Destek Sistei: ALYO- DLKDS (Olası İstanbul Deprei Uygulaası), Kara Harp Okulu Savuna Bilileri Enstitüsü Doktora Tezi, Ankara, [33]. Alaykıran, K., Çok Ürünlü Tersine Lojistik Ağ Tasarıı: Mateatiksel Model ve Tavlaa Benzetii Teelli Çözü Yaklaşıı, Gazi Üniversitesi Fen Bilileri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Anabili Dalı. Doktora Tezi. Ankara, [34]. Küçük M., Bir Çelik Boru Üreti Fabrikasının Lojistik Süreçlerinin İyileştirilesi, Uludağ Üniversitesi Fen Bilileri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Bursa, [35]. Özbek A. ve Eren T. Analitik Ağ Süreci Yaklaşııyla Üçüncü Parti Lojistik (3PL) Fira Seçii. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bililer Dergisi, Cilt 27, No 1, , [36]. Can A., Bir Lojistik Firasında Sipariş Toplaa Stratejisi Seçi Problei ve Çözüü, Gazi Üniversitesi Fen Bilileri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Ankara, [37]. Başkaya S., Prepositioning Of Relief Ites in Huanitarian Logistics Considering Lateral Transshipent Opportunities, Yüksek Lisans Tezi. Middle East Technical University Fen Bilileri Enstitüsü, [38]. Kısa A., Tersine Lojistik Kapsaında Katı Atık Yönetiinin İncelenesi: İstanbul Büyükşehir Belediyesinde Bir Alan Çalışası, Bahçeşehir Üniversitesi Fen Bilileri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, [39]. Özispa N., Mobilya Sektöründe Lojistik Faaliyetlerinin İncelenesi: İnegöl Uygulaası, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bililer Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İzir, [40]. Özder, E.H. ve Eren T., Tedarikçi Seçiinde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Hedef Progralaa Yöntelerinin Entegrasyonu: Örnek Bir Uygulaa, Uluslararası Katılılı Üreti Araştıraları Sepozyuu, [41]. Orcan G., Lojistik Dağıtı Ağ Tasarıı Problelerinde Analitik Hiyerarşi Süreci ve Hedef Progralaa Tekniklerinin Entegrasyonu: Gıda Sektöründe Bir Uygulaa, Kırıkkale Üniversitesi Fen Bilileri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Kırıkkale, [42]. Özder E.H., ve Eren T., Çok Ölçütlü Karar Vere Yöntei Ve Hed ef Progralaa Teknikleri İle Tedarikçi Seçii, Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bili ve Teknoloji Dergisi, Cilt 4 No 3, , [43]. Ünal F.M., ve Eren T., Hedef Progralaa ile Nöbet Çizelgelee Probleinin Çözüü, Akadeik Platfor Mühendislik ve Fen Bilileri Dergisi, Cilt 4, No 1, 28-37, [44]. Geyik, O., Tosun, M., Ünlüsoy, S., Haurcu, M., ve Eren, T., Kitap Basıevi Seçiinde AHP Ve TOPSIS Yöntelerinin Kullanıı, Uluslararası Sosyal ve Eğiti Bilileri Dergisi, Cilt 3, No 6, , [45]. Bedir N., ve Eren T., AHP-PROMETHEE Yönteleri Entegrasyonu ile Personel Seçi Problei: Perakende Sektöründe Bir Uygulaa, Social Sciences Research Journal, Cilt 4, No 4, 46-58, [46]. Bedir N., Özder E.H., ve Eren T., The Third Party Logistics Fır Selection Using Of AHP- PROMETHEE Methods, XIII. International Logistics and Supply Chain Congress October 2015, Izir, Turkey. 13