BİR OTOMOBİL ÜRETİM FİRMASI İÇİN YURTİÇİ MİLK RUN MALZEME TEDARİK SİSTEMİNİN TASARLANMASI

ODTÜ Endüstri Mühendisliği BİR OTOMOBİL ÜRETİM FİRMASI İÇİN YURTİÇİ MİLK RUN MALZEME TEDARİK SİSTEMİNİN TASARLANMASI Vugar ABDULLAYEV Ezgi AKKAYA Murat CESUR Kübra GÜRBÜZ 20.01.2012 Ankara 1

1. ÖZET Üzerinde çalışılan proje, ülkemizin en büyük otomotiv üreticilerinden birinin, yurtiçi malzeme tedarik sürecini incelemekte ve bu sürecin sistemik bir bakış açısıyla geliştirilmesini amaçlamaktadır. İncelenen sistemde, üretim için malzemeye ihtiyaç duyan üretici firma ve üretici firmanın tedarik operasyonlarını gerçekleştiren taşıyıcı firma yer almaktadır. Proje, süreç içinde yapılacak olan iyileştirmelerle birlikte, entegre olarak düşünülen sistem içindeki taşıma maliyetlerini azaltmayı ve bunun sonucu olarak da üretici firmanın taşıma operasyonu için yaptığı harcama miktarını düşürmeyi amaçlamaktadır. Bu bağlamda, malzeme taşıma sürecindeki malzeme ihtiyaç planlaması ve rotalama faaliyetleri, rampa planlaması ve süreçlerde standardizasyon gerekliliği çalışmanın en belirgin aşamaları olarak ortaya çıkmaktadır. Bu konular üzerinde yapılacak analizler ve çalışmalar sonucunda tasarlanması planlanan sistem, düşük maliyetle çalışan, süreçteki ilişkileri gözeten ve daha verimli işleyen bir yurtiçi milk run malzeme tedarik sürecidir. Anahtar Kelimeler: Tedarik Zinciri, Rotalama, Rampa Planlaması, Malzeme İhtiyaç Planlaması, Milk Run 2

İÇİNDEKİLER ÖZET 2 Şekiller Listesi... 5 2. GİRİŞ 6 3. ORGANİZASYONA GENEL BAKIŞ 7 4. PROBLEM DURUM ANALİZİ 7 3.1. Milk Run Sistemi... 8 4.1.1. Malzeme Siparişi... 9 4.1.2. Rotalama ve Teslimat Planlama... 10 3.1.3. Tedarikçilerde Malzeme Yükleme Operasyonu... 10 3.1.4. Malzeme Boşaltma Operasyonu... 11 3.2. Paydaşların Hedefleri, Amaçları ve İstekleri... 11 3.3.Çalışmadan Beklentiler... 12 3.4.Sistemin Şematik Olarak İncelenmesi... 12 5. VERİ ANALİZLERİ VE PROBLEM BELİRTİLERİNİN SAPTANMASI 13 4.1. Veri Analizi ve Rampalar hakkında Belirtileri... 13 4.2. Tırlar ve Tır Doluluk Oranları ile İlgili Analizler ve Problem Belirtileri... 14 4.3. Milk Run Operasyonları için Yaklaşık Maliyet Hesabı... 15 4.4. Malzeme İhtiyaç Planlaması ile İlgili Analizler ve Problem Belirtileri... 16 6. PROBLEM TANIMI 18 5.1. Sistem Hiyerarşisi ve Problem Sınırları... 18 5.2. Problem Tanımı... 19 5.3. Problem Elementleri... 20 7. ÇÖZÜM YAKLAŞIMLARI 23 7.1. Literatür Araştırması... 23 7.2. Küresel Optimizasyon Yaklaşımı ile ARP... 25 3

6.2.1. Küresel Optimizasyon Yaklaşımı için Matematiksel Modelleme... 26 6.2.2. Pilot Çalışma... 29 7.3. ARP içinalternatif Çözüm Yaklaşımları... 32 7.3.1. Tedarikçi Alt Grupları ile Bölgesel Araç Rotalama Yaklaşımı... 32 6.3.2.Tedarikçi Bazlı Malzeme Toplaşıklandırma Yaklaşımı... 33 6.3.3.Sabit Rota Belirleme Yaklaşımı... 35 6.3.4. Sezgisel Yaklaşımlar... 37 7.4. Rampa Çizelgeleme için Başlangıç Çözüm Yaklaşımı... 38 8. İLERLEME PLANI 38 9. PROJE ÜZERİNE 39 10. SONUÇ 40 9. REFERANSLAR 40 10. EKLER 43 Ek A: Üretici Firmanın Yerleşim Planı... 43 Ek B: Sefer Planı Örneği... 44 Ek C: İndirme Noktalarındaki İndirme Süreleri Bilgisi... 45 Ek D:Bölgelere Göre Yapılan Ödemelerin Dağılımı... 45 Ek E: Kaba Maliyet Hesaplama Detayları... 46 EkF: Uzak Bölgelere Yapılan Verimsiz Rota Örneği... 48 Ek G: Hedef Envanter Seviyesindeki Sapmalar... 48 Ek H: ARP Küresel Optimizasyon için Yapılan Pilot Çalışmanın Girdileri... 49 4

Şekiller Listesi Şekil 3.1 Bölgelerden sağlanan toplam malzeme hacminin yüzdesi 6 Şekil 3.2 Yurtiçi Milk Run Sistemi Akış Diyagramı 7 Şekil 3.4 Milk Run operasyonları için balık kılçığı diyagramı 10 Tablo 4.1 Ekim 2012 için tırların rampalarda malzeme boşaltma için 11 harcadığı ortalama zaman Tablo 4.2 46 m 3 ve 98 m 3 hacimli araçlarla gerçekleştirilen sefer bilgileri 12 Tablo 4.3 Rota verimsizliği örnek durum 13 Şekil 5.1 Sistem Hiyerarşisi ve Problem Sınırları 15 Şekil 5.2 Etki Diyagramı 16 Şekil 6.1. Küresel Optimizasyon Yaklaşımını Şematik Gösterimi 21 Şekil.6.2. Pilot model çıktısı Rota Örneği 27 Şekil 6.3 Tedarikçi alt grupları ile bölgesel ARP Yaklaşımı Şeması 29 Şekil 6.4 Tedarikçi Bazlı Malzeme Toplaşıklandırma Yaklaşımı Şeması 30 Şekil 6.5 Sabit Rota Belirleme Yaklaşımının Şematik Gösterimi 32 Table 6.1 Sezgisel yaklaşımların karşılaştırılması 33 5

2. GİRİŞ Milk Run kelime anlamı olarak süt yolu veya sütçü yolu anlamına gelmektedir. Bir sütçünün arabasına doldurduğu sütleri dağıtım noktalarına dağıtması ve dönüşte boşları alarak tekrar tesisine dönmesi olarak tanımlanabilir. Daha genel anlamıyla, bir üretici firmanın belirli bir mantık çerçevesinde belirlenen tedarikçilerden malzemelerini toplaması, toplanan malzemelerin üretici firmanın tesisine getirilmesidir. Araç tekrar toplamaya giderken ise geri dönüşümlü ambalajları veya iadeleri üreticiden alıp tedarikçilere dağıtmasıdır. Bu sistemde zincir üyeleri taşıma faaliyetlerini planlamayacak, Milk Run sistemince tanımlanan sürece dahil olacaklardır. Bu taşıma faaliyetleri Lojistik Hizmet Sağlayıcı (3PL) tarafından gerçekleştirilecektir. Zincirdeki tüm faaliyetlerin birlikte planlaması ve birlikte hareket edilmesinden doğan kar ile zincirdeki üyelerin bu sisteme dahil olma istekleri artacaktır. Bu raporda, Türkiye ve dünya pazarına satış yapan bir otomobil üretim fabrikası için yürütülmekte olan Yurtiçi Milk Run Taşıma Sistemleri Tasarımı adlı projeden bahsedilmektedir. Projenin temel amacı, etkin bir sistem tasarlayarak yurtiçi malzeme tedariği içerisindeki milk run operasyonlarının verimliliği artırmaktır. Temel bulgular, mevcut malzeme ihtiyaç sistemi, taşıma faaliyetleri, boşaltma işlemleri ve bunların üretici firmadaki etkileşimleri dikkate alındığında bu amacın ulaşılabilir olduğu görülmektedir. Raporun devamında, ilk önce Bölüm 2'de hissedarlar, pazar payı, organizasyon yapısı ve imkanları açısından üretici firma hakkında bilgi verilmiştir. Daha sonra, Bölüm 3 te, problem durum analizi sağlanmaktadır. Burada paydaşlarların amaç ve istekleri, sistemdeki karmaşıklıklar ve belirsizlikler, süreçlerin analizi, yurtiçi milkrun sistemindeki ilişkiler, etkileşimler ve çatışmalar hakkındaki incelemeler detaylıca anlatılmaktadır. Bölüm 4 te olası problem belirtileri bulmak için yapılan veri analizlerine ve sonuçlarına yer verilmiştir. Ardından 5. bölümde, sistemin geniş ve dar sistemleri tanımlandıktan sonra, detaylı bir problem formülasyonu ile problem tanımı verilir. Bölüm 6, Bölüm 5 'de tanımlanan probleme getirilen çözüm yaklaşımlarını ayrıntılı olarak açıklamaktadır. Küresel Araç Rotalama Problemi(ARP) Yaklaşımı optimizasyon modeline ek olarak Sabit Rota Belirleme Yaklaşımı, Tedarikçiler bazında Malzeme Toplaşıklandırma Yaklaşımı, Tedarikçi Alt Grupları ile Bölgesel ARP Modeli gibi bu projenin 6

araç rotalama problemi için geliştirilen çeşitli alternatif çözüm yaklaşımları anlatılmaktadır. ARP için alternatiflerin yanında alınan ARP çıktısı ile nasıl bir rampa planı çizelgelemesi yapılabileceğinden de bahsedilmektedir Ayrıca Bölüm 6'da ARP genel optimizasyon modeli için pilot sayısal çalışmada ve onun doğrulaması belirtilmiştir. Son olarak, Bölüm 7'de, projenin önümüzdeki aşamaları için bir eylem planı verilmiştir. 3. ORGANİZASYONA GENEL BAKIŞ Projenin yürütülmekte olduğu üretici firma dünya otomotiv piyasasında önemli bir yere sahiptir. Türk otomotiv sanayinin öncülerinden olarak görülebilecek firmanın, 2011 yılı verilerine göre ortalama 400.000 adet üretim kapasitesi ile toplam sanayi üretimine % 25.9 kadar katkısı bulunmaktadır. 2011 yılında, 80 ülkeye ihraç yapılmıştır ve bu rakam toplam otomotiv sanayi ihracatının % 22,8 oluşturmaktadır. Şirket, bünyesindeki markalarla ulusal otomotiv pazarından % 15 pay almaktadır. Şirketin Türkiye fabrikasında 4 ana modelin üretimi yapılmaktadır. Firma, kurumsal yönetim yapısı olarak sınıflandırılabilecek bir organizasyon yapısına sahiptir. Bu yapıda, yönetimin başında tek genel müdür ve genel müdüre bağlı 15 direktörlük bulunmaktadır. Bu direktörlüklerin her biri kuruluşun farklı kısımlarını yönetir ve onlarla ilişkili gerekli faaliyetleri ele alır. Firmanın 350,000 m 2 kapsayan üretim tesisi ve depoları bulunmaktadır. Bu alan içerisinde malzeme boşaltma operasyonları için 9 indirme noktası(rampa) bulunmaktadır. Her rampa fabrikanın farklı bölümlerine ait belirli depolara hizmet vermektedir. Hangi rampanın fabrikanın hangi kısmına ait olduğu Ek A, Şekil A.1 'de görülebilir. Üretim için kullanılan makineler, çalışanlar (10.000 civarında), teknolojiler, yazılım altyapısı firmanın kullandığı ana kaynaklardır. Firmanın taşıma işlemleri için ayırdığı cihazlar (kasalar, forkliftler ve elektrikli çekiciler), taşeron şirket ve onun kamyonları sistemin diğer kaynakları olarak belirtilebilir. 4. PROBLEM DURUM ANALİZİ Mevcut sistemde, üretici firmanın taşımacılık faaliyetleri taşeron firmalar ile yapılmaktadır. Milk run sistemi ile yerli tedarikçilerden malzeme teminleri de lojistik destek firması (3PL) tarafından gerçekleştirilmektedir. Böyle bir ortamda, problem durumumda ayrıntılı etkileşimleri yakalamak için çeşitli işlemler ve bakış açıları tespit edilebilir. 7

3.1. Milk Run Sistemi Milk Run sistemi içerisindeki taşıma işlemlerinin gerçekleşmesinde görev alacak lojistik firmanın seçimi genel müdürlüğün de onayı alınarak Tedarik Zinciri Direktörlüğü tarafından yapılmaktadır. Bu operasyonların bir dış kaynak ile yapılıp yapılamayacağı kararı ise yönetim kurulunun denetimi altındadır. Dış kaynak kullanımına alternatif olarak, tedarikçi firmaların daha düşük maliyet ile nakliye hizmeti sundukları durumlarda o tedarikçilerden bu hizmet alınabilir. Bu alternatif satın alma departmanının denetimi ile uygulanabilir. Mevcut Milk Run sisteminde yaklaşık 125 tedarikçi firma bulunmaktadır. Bulundukları coğrafi konumlara göre lojistik firma tarafından 12 ana bölge halinde sınıflandırılmaktadırlar. Tedarikçilerin büyük bir kısmı Bursa da bulunmaktadır. Bu tedarikçilerden temin edilen yaklaşık 17000 farklı çeşit malzemenin bölgeler açısından hacimsel yüzdeleri Şekil 3.1 de gösterilmektedir. Bölgelerden Sağlanan Toplam Malzeme Hacmi Dağılımı 2% 1% 2% 3% BURSA BESEVLER 1% 1% 12% 44% 18% 10% 5% BURSA DEMIRTAS 1 BURSA DEMIRTAS BURSA INEGOL BURSA IZMIRYOLU BURSA ORGANIZE CERKEZKOY-TRAKYA Şekil 3.1: Bölgelerden sağlanan toplam malzeme hacminin yüzdesi(2012 yılı ilk 10 ayı verilerine göre) Bu sistemin ana bileşenleri üretici firma, taşıyıcı firma ve tedarikçilerdir. Bunlar arasında genel ilişkiler Şekil 3.2 'de gösterilmiştir. Bu bileşenlerin arasında malzeme ve bilgi akışının bakıldığında, Milk Run sistem içerisinde iyileşme elde edilebilmesi için sistemi entegre bir sistem olarak düşünmek ve araştırmak gereklidir. 8

Tedarik Zinciri Direktörlüğü Şekil 3.2: Yurtiçi Milk Run Sistemi Akış Diyagramı 4.1.1. Malzeme Siparişi Malzeme ihtiyaç planlama 3 günlük dondurulmuş periyot ile çalıştırılmaktadır. Ayrıca, her hafta için toplam malzeme gereksinimi planlanmaktadır. Haftalık ihtiyaç içerisinde dondurulmuş dönem harici günlerdeki sipariş miktarlarında değişiklik yapılabilirken o hafta için toplam malzeme ihtiyacının değişmeme koşulu vardır. MİP içerisinde teslim süresi Bursa da bulunan tedarikçiler için 2 gün, diğerleri için ise 3 gün olarak tanımlanmaktadır. Tedarikçiler için minimum sipariş miktarı yoktur. Firmada ana üretim planı ve MİP yürütülmesi için SAP araçları kullanılmaktadır. Tedarikçi Bursa'da ise, siparişler ihtiyacın planlandığı gün teslim edilmektedir aksi taktirde siparişler planlanan tarihinden 1 gün öncesinde tedarikçi firmaya verilmektedir. Üretici firmanın lojistik firmasına ve tedarikçilere yaptığı ödemeler 30, 60 veya 90 günlük vadeler ile yapılmaktadır. Bu yüzden sipariş ödemelerindeki bu gecikmeler belirtilen sürelerde o paranın işletilebilmesi gibi bir fırsat ortaya çıkarmaktadır. 9

MİP sisteminden verimli bir şekilde sonuç alabilmek için sistemin sonuçları üretim planlamacılar tarafından revize edilebilmektedir. Yapılar revize işlemleri sürecinde planlamada tam dolu olmayan kasalar varsa o kasaları doldurmak için gerekli değişiklikler yapılabilir. Bunun yapılmasının ana nedeni lojistik şirketine yapılan ödemelerde hacimlerin kasa boyutlarına göre hesaplanıyor olması ve yarı dolu kasa taşımanın üretici firma için ekstra maliyet anlamına geliyor olmasıdır. 4.1.2. Rotalama ve Teslimat Planlama Taşıyıcı firma ile yapılan sözleşme şartlarına göre üretici firmanın malzemeleri ile başka bir firmaya ait malzemeler aynı araç içerisinde taşınamazlar. Taşıma işlemlerinde kapasitelerine göre 2 farklı araç kullanılmaktadır: 46 m3 ve 98 m3 hacimli kamyonlar. Her tedarikçiye gidilebilecek belirli zaman pencereleri vardır, bunlar genellikle çalışma saatleri ve diğer yükleme işlemlerine bağlı olarak belirlenmektedir. Zaman pencerelerinin var oluşu planlamayı ve rotalamayı daha karmaşık yapmaktadır. Sevkiyattan önceki gün, lojistik firma üretici firma ve tedarikçiler ile gerekli teyitleşmeleri yaparak hem siparişleri doğrular hem de tedarikçilerin malzemeleri teslim edebilecekleri zamanı belirlerler. Bu doğrultuda günlük sefer planları oluşturulur ve Milk Run sistemi içerisindeki birimler ile paylaşılır.günlük sefer planları içerisinde araçların yüklenme saatleri ile üretici firmaya varış saatlerini içermektedir. Bir örnek sefer planı Ek-B Tablo B.1 de verilmiştir. 3.1.3. Tedarikçilerde Malzeme Yükleme Operasyonu Tedarikçilerdeki yükleme operasyonları rampa planları, rampa- malzeme eşleşmesi ve malzeme-depo ilişkisi göz önüne alınmadan yapılmaktadır. Bu durum üretici firma içerisinde malzeme boşaltma işlemleri sırasında karmaşıklığa neden olmaktadır. Malzemelerin taşınma işlemlerinde kullanılan kasaların tamamı üretici firma tarafından temin edilmektedir. Kasalar belirli kasa tiplerine göre sabit hacimlere sahiptir. Bu kasa tiplerinin boyutları ve yapıldıkları malzemeler birbiriyle uyumlu olduğu için birbiri ile taşınamama kısıtı gibi bir kısıtlama bulunmamaktadır. Ayrıca, yükleme işlemi için gerekli zaman, yükleme hacmi ve tedarikçilerin yükleme için çalışan işçilerin sayısına bağlı olarak belirsizdir 10

3.1.4. Malzeme Boşaltma Operasyonu Malzemeler üretici firma içerisindeki 9 farklı indirme noktalarına boşaltılır. Rampaların en az biri boş ise araçlar yerleşke içerisine girebilir. Aksi taktirde, tesis içinde herhangi bir park alanı olmadığından tırlar giriş kapısı önünde beklemektedirler. Ancak, indirme noktalarının durumunu kontrol etmek için hiçbir sistem yoktur. Bir kamyon birden çok dok noktasına ait malzeme veya malzemeleri taşıyor olabilir. Kamyonlar fabrikaya geldiğinde, malzeme boşaltma amacıyla ziyaretler edilecek indirme noktaları sırasını sürücüler karar vermektedir. Bu durum indirme işlemleri sırasında verimsizlik ve karmaşıklık yaratmaktadır. Boşaltma işlemleri her gün 24 saat boyunca gerçekleştirilebilmektedir. Gereken indirme zamanı malzemenin hacmine, malzemenin tırdaki yerine ve mevcut işçi sayısına bağlı olarak değişmektedir. 3.2. Paydaşların Hedefleri, Amaçları ve İstekleri Üretici firma etkili, entegre, verimli çalışan bir tedarik zinciri sistemi için milk run sistemi içerisindeki faaliyetlerinde iyileştirmeler hedeflemektedir. Buna ek olarak, üçüncü parti lojistik şirketi sorumluluğu altında olan milk run süreçlerinde daha fazla kontrol elde etmeyi amaçlamaktadır.tüm bunlar ile birlikte daha az operasyonel maliyete ulaşmak üretici firmanın bu sistemdeki ana hedefidir. Taşeron firma yüksek doluluk oranları ile çalışan bir filo ile maliyeti düşürmeyi ve karı maksimize etmeyi istemektedir. Ayrıca zaman penceresi kısıtı, üretici firmaya ait malzemelerin diğer firmaların malzemeleri ile taşınamama kısıtı gibi kısıtlamalardan kurtularak daha esnek bir sisteme sahip olmayı bu sayede de daha yüksek operasyonel maliyet ile çalışmayı hedeflemektedir. Üretici firmanın yalın üretim politikası gereği minimum stok hedefi için malzemelerin tam zamanında fabrikaya getirilmesi isteği ile taşeron firmanın yüksek doluluk oranları ile çalışma isteği bu sistem içerisindeki aktörlerin istekleri arasındaki zıtlıklardan biri olarak görülmektedir., Üretici firmanın tedarikçilerinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir tedarikçi değerlendirme sistemi bulunmaktadır. Bu nedenle, tedarikçiler yüksek hizmet seviyesine ulaşarak müşteri memnuniyetini arttırmayı ve mevcut sistemden elde ettikleri kar oranını arttırmayı hedeflemektedirler. Ayrıca, tedarikçi firmalar üretici firmadan gelen taleplerde düşük değişkenlik isteyerek kendi talep tahmin 11

sistemlerinde daha doğru bir sonuca ulaşabilmeyi hedeflemektedirler. Yapılacak siparişin olabildiğince erken sürede bildirilmesi de tedarikçiler için bir diğer önemli husustur. 3.3.Çalışmadan Beklentiler Firmanın bu projeden beklentisifirma içerisindekikişilerin pozisyonlarına göre farklılık göstermektedir. Milk Run sistemi faaliyetlerinin geliştirilmesinden sorumlu olan uygulayıcılar, düşük işletme maliyeti ve lojistik sistem operasyonları üzerinde daha fazla kontrol talep ederken Tedarik Zinciri Geliştirme yöneticisi, bir optimizasyon programı ile çalışan kolay bir arayüz ile iyi entegre olmuş ve maliyet etkili bir milk run faaliyet sistemi hedeflemektedir. Öte yandan, proje ekibinin temel amacı, sistemik bir bakış açısı kullanarak mevcut durumun iyileştirilmesi için doğru bir eylem planı sunmaktır. 3.4.Sistemin Şematik Olarak İncelenmesi Projenin ana kaygısı yerli milk run operasyon sürecilerindeki toplam maliyettir ve hemen hemen incelenen tüm durumlar bu konuya farklı düzeylerde etkiye sahiptirler. Milk run operasyonlarında sebep sonuç ilişkilerini daha iyi anlamak için Şekil 3.4 'de belirtilen balık kılçığı diyagramı kullanılmıştır. Şekil 3.4:Milk Run operasyonları için balık kılçığı diyagramı 12

Sorun belirtileri bulmak için Balık kılçığında görüldüğü gibimilkrun lojistik operasyon maliyetlerinin başlıca nedenleri olan indirme noktasındaki işlemler, araçların doluluk oranları, MİP ve rotalamalar ile ilgili veri analizi yapmaya karar verildi. Buna ek olarak, milkrun işletmesi lojistik operasyon maliyetlerinin ve birim taşıma maliyetin düşürülebileceğini doğrulamak için kaba maliyet hesaplama yapıldı. 5. VERİ ANALİZLERİ VE PROBLEM BELİRTİLERİNİN SAPTANMASI Odaklanmış bir ortamda faaliyet ve etkileşimin çeşitli yönlerini araştırdıktan sonra, problem tanımı için bazı belirtiler yakalandı. 4.1. Veri Analizi ve Rampalar hakkında Belirtileri Tablo 4.1 de Ekim 2012 tarihinde planlanan ve gerçekleşen ortalama boşaltma zamanı değerleri arasında anlamlı bir fark olduğu görülmektedir. Bu fark BOYA rampası için en az 5 dakika ve MONT rampası en az 39 dakikadır. Bu durumun nedeni olarak rampa planlaması eksikliği ile ilgili önemli bir sorun belirtisi olarak görünüyor. Sorunun diğer belirtisi olarak bir rampa için ortalama boşaltma süresinin o rampaya uğrayan tır sayısı ile orantılı olmaması görülmektedir. Toplam Boşaltılan tır sayısı Gerçekleşen ortlama boşaltma sürüsi (dk) Planlanan ortlama boşaltma süresi (dk) Toplam Gerçekleşen tır boşaltma süresi (dk) Toplam boşaltılan hacim (m 3 ) Tırlardaki ortlama hacim (m 3 ) RAMPA AKTR 106 41 15 4346 1159 10.93 3.75 BOYA 28 20 15 560 261 9.32 2.15 GOV1 51 26 15 1326 512 10.04 2.59 GOVD 331 46 25 15226 18496 55.88 0.82 IHRA 31 22 15 682 139 4.48 4.91 MON3 124 46 15 5704 1685 13.59 3.39 MON4 70 48 15 3360 628 8.97 5.35 MONT 316 69 30 21804 14523 45.96 1.50 Tablo 4.1 Ekim 2012 için tırların rampalarda malzeme boşaltma için harcadığı ortalama zaman Buna ek olarak, Tablo 4.1 'den de görüldüğü üzere, ortalama 1m3 malzeme indirme süreleri rampadan rampaya değişmektedir. Bu durum sürücülerin kaotik olarak rampalara ziyaret yapması veya işçilerin rampalara en uygun şekilde tahsis edilmemesi sonucunda olabilir. 1 m 3 boşalta için harcanan otalaman süre (dk) 13

Zaman aralıklarında boşaltılan tırların oranına ilişkin veriler incelendiğinde (Ek C'de Çizelge C.1), bu kamyonların % 25 fazlasının 1 saat içinde boşaltığı sonucuna varılmıştır. Ayrıca kamyonları yaklaşık % 40 genel sistemin ortalama boşaltma zamanı olan 40 dakikadan fazla sürede boşaltılmaktadır. Malzemelerin rampalara indirilmesi ile ilgili başka sorun belirtileri de vardır. 4.2. Tırlar ve Tır Doluluk Oranları ile İlgili Analizler ve Problem Belirtileri Mevcut durumda taşıyıcı firmaya yapılan ödemeler, bölgelere göre belirlenmiş birim malzeme taşıma fiyatları üzerinden hesaplanmaktadır. Bahsedilen birim malzeme taşıma fiyatları, taşıyıcı firmanın teklifinin, üretici firma tarafından kabul edilmesiyle belirlenmekte ve belirli aralıklarla ihaleler yoluyla yenilenmektedir. Taşıyıcı firma, birim fiyat teklifini, öngördüğü ortalama doluluk oranlarına göre belirlemektedir. Şu anki durumda bu öngörü yaklaşık olarak %60 olarak kabul edilmekte ve taşıma aktiviteleri bu öngörü üzerinden hesaplanan ve bölgeler bazında farklılık gösteren birim malzeme taşıma fiyatları ile ücretlendirilmektedir. Bu öngörünün gerçekliğini test etmek ve uygulanmakta olan birim taşıma fiyatlarının analizini yapabilmek amacıyla, üretici firma için Nisan-Eylül 2012 tarihleri arasında gerçekleştirilen sevkiyatlar incelenmiştir. Bu incelemede, taşınan toplam hacim, gerçekleştirilen sefer sayısı ve bu seferlerdeki ortalama doluluk oranları hesaplanmış ve sonuçlar Tablo 4.2 de gösterilmiştir. Sefer (46 m 3 ) Sefer (98 m 3) Toplam Toplam Hacim (m 3 ) 209269.54 757457.27 966726,81 Sefer Sayısı 6531 10404 16935 Tır Doluluk Oranı 69.66% 74.29% 73.24% Tablo 4.2:46 m 3 ve 98 m 3 hacimli araçlarla gerçekleştirilen sefer bilgileri (Nisan- Eylül 2012) Söz konusu analizde, 46 m 3 ve daha az hacimli taşımaların tümünde 46 m 3 kapasiteleri araçların, daha çok hacimli taşımalarda ise 98 m 3 kullanıldığı varsayılmıştır. Gerçekte, 46 m 3 ve 98 m 3 hacimli araçların lük iki ayrı tip araç kullanılmasına rağmen, hangi seferde hangi tip aracın kullanıldığı ile ilgili herhangi bir veriye ulaşılamadığı için, hesaplamaların gerçeği yansıtması amacıyla bahsedilen varsayımda bulunulmuştur. Bu sebeple, hesaplanan tır doluluk oranları, gerçek değerler için bir üst sınır olarak değerlendirilmektedir. 14

Aynı veri ve varsayım ile yapılan analizlerde, yapılan taşımaların %22.81 lik bir kısmının %60 doluluk oranının daha altında değerlerlerle gerçekleştiği görülmüştür. Tüm bu analizler sonucunda varılan sonuç; Taşıyıcı firma, öngörüsünün üstünde bir doluluk oranı ortalaması ile aktivitelerini gerçekleştirmekte ve bu durumun sonucu olarak da üretici firmaya olması gerekenden yüksek fiyat teklifi vermektedir. Değişik seferlerde ortaya çıkan doluluk oranları önemli bir ölçüde değişkenlik göstermekte ve durum sipariş ve taşıma planlamasının verimsiz oyapıldığı izlenimi yaratmaktadır. Bu sebeple, seferler bazında tır doluluk oranları öngörüsünün gerçekle örtüşmemesi ve bu oranların değişik bölgelerdeki seferlere göre fazlaca dalgalanması proje kapsamında incelenmesi gereken problem belirtilerindendir. 4.3. Milk Run Operasyonları için Yaklaşık Maliyet Hesabı Projenin kapsamını oluşturan dış milk run operasyonları için yaklaşık bir maliyet hesabı yapılmış ve elde edilen çıktılar, gerçekleşen maliyetlerle karşılaştırılmıştır. Söz edilen yaklaşık maliyet hesabı sırasında, aşağıdaki adımlar izlenmiştir: 2012 yılının ilk 10 ayında taşınan malzeme hacimleri kullanılmış ve maliyet karşılaştırılması, aynı dönemde gerçekleşen ücretlendirme kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Hesaplama sırasında, yakıt, iş gücü, araç bakım ve yıpranma maliyeti, fırsat maliyeti ve vergi maliyetleri düşünülmüştür. Tedarikçi bazında, 10 aylık tüm taşınan hacimler toplaşıklandırılmış ve direkt sevkiyat varsayımı yapılmıştır. Tır filosu ile ilgili iki senaryo incelenmiştir. İlkinde, üretici firmanın tır filosuna sahip olduğu düşünülmüştür. Bu durumda bakım ve yıpranma maliyetleri ve fırsat maliyeti dikkate alınmıştır. Diğer senaryoda ise, üretici firmanın tır filosu kiralama aktivitesinde bulunduğu düşünülmüş ve filo kira bedeli dikkate alınmıştır. Detaylı hesaplamalar Ek-E de gösterilmiştir. Her iki senaryo da yaklaşık maliyet vermiştir. Taşıma miktarlarındaki toplaşıklandırma sebebiyle, hesaplanmış olan maliyetler bir alt sınır olarak düşünülmektedir. Buna rağmen hesaplanan maliyetin, gerçekleşen maliyetten yaklaşık olarak %25 daha az olduğu görülmüştür. 15

Bu durum, malzeme ihtiyaç planlama ve malzeme tedarik süreçlerinin iyileştirmeye açık olduğu izlenimini vermektedir. 4.4. Malzeme İhtiyaç Planlaması ile İlgili Analizler ve Problem Belirtileri 2012 yılının ilk 10 ayında taşınan malzemeler için kullanılan rotalar incelendiğinde, milk run tedarik operasyonlarında bazı verimsiz rotalama aktivitelerinin gerçekleştirildiği görülmektedir. Özellikle, bazı uzak tedarikçi bölgelerine sıklıkla rotalar oluşturulduğu ve bu seferlerde, az miktarda malzeme temininin gerçekleştirildiği bulgusu göze çarpmaktadır. Taşıyıcı firmanın, üretici firma tarafından günlük periyodlarla istenen tedarik malzemelerini taşımakla yükümlü olduğu gerçeği göz önüne alındığında, bahsedilen verimsiz rotaların üretici firmanın malzeme ihtiyaç planlamasının bir sonucu olduğu düşünülmektedir. Mevcut durumda malzeme ihtiyaç planlaması gelecek 1 hafta için yapılmakta ve ilk 3 günlük periyot dondurulmaktadır. Bu duruma rağmen, özellikle uzak tedarikçilerden alınan malzemeler için dahi, hiçbir toplaşıklandırma yapılmamakta ve az miktarlar olsa bile, taşıyıcı firma günlük bazda seferlere zorlanmaktadır. Bu durum da, bahsedilen uzak bölgeler için, oldukça düşük doluluk oranları ve verimsiz olarak gerçekleştirilen rotalar olarak sonuçlanmaktadır. Aşağıdaki tabloda konu ile ilgili bir örneğe yer verilmiştir: Sefer no Hacim Tarih Malzeme Değeri(TL) 197792050912 28,23 06.09.2012 358,61 197791050912 44,07 06.09.2012 536,9 198146060912 30,80 06.09.2012 391,22 198145060912 37,29 07.09.2012 493,32 198507070912 44,35 08.09.2012 607,83 Tablo 4.3: Rota verimsizliği örnek durum Tablo 4.3 te 3 gün içinde aynı bölgeye gerçekleştirilen 5 sefer görülmektedir. Her bir sefer 46 m 3 hacimli küçük tırlar ile gerçekleştirilmiş ve taşımalar direkt sevkiyat olark gerçekleştirilmiştir. Toplamda 3 gün için aynı bölgeden yaklaşık 185 m 3 malzeme taşınmıştır. Tabloya bakıldığında, aynı gün için aynı bölge içindeki değişik tedarikçilerden alınan malzemelerin toplaşıklandırılmadığı görülmektedir. Ayrıca, aynı bölge için ardışık gün siparişleri de toplaşıklandırılmamaktadır. Örneğin, Tablo 4.3 teki veriler dikkate alındığında, ardışık 3 günün siparişleri için toplaşıklandırma mümkün görülmektedir. Bu sayede 5 küçük tır yerine 2 adet 98 m 3 lük büyük tır 16

seferi yeterli olacaktır. Yaklaşık maliyet hesabı dikkate alındığında bu durum yaklaşık 600 TL lik bir avantaj sağlamaktadır. Toplaşıklandırma yapılmasının dezavantajı ise, fazladan envanter tutma olarak göze çarpmaktadır. Fakat, tedarik edilen malzemelerin parasal değerleri (Tablo 4.3) ve yaklaşık üretici firmanın %6 lik envanter taşıma maliyeti göz önüne alındığında, buradan kaynaklanan maliyet, toplaşıklandırmadan sağlanan avantajın kıyaslanamayacak kadar altındadır. Bu durumda üretici ve taşıyıcı firma entagrasyonunun toplam maliyeti önemli miktarda azalmaktadır. Bu azalmanın da, taşıyıcı firmanın teklif ettiği birim malzeme taşıma maliyetleri üzerinde olumlu bir etkisinin olacağı öngörülmektedir. Bahsedilen verimsizlik ile ilgili göze çarpan bazı örnekler Ek-F de verilmiştir. Toplaşıklandırma yapılması durumunda, envanter miktarlarının artacağı, önceki paragrafta açıklanmıştır. Bu durumda, mevcut envanter seviyeleri incelenmeli ve bu şekilde olası bir artışın tolere edilip edilemeyeceği analiz edilmelidir. Bu noktada, mevcut durumdaki A sınıfı malzeme envanter miktarları incelenmiştir. Bu analiz sonuunda, A sınıfı malzeme stoklarının hedeflenen düzeyde olduğu ve herhangi bir aşırı envanter durumunun söz konusu olmadığı görülmüştür (Ek-G1). Bu durum, aynı bölgeler içim malzeme ihtiyaçlarının toplaşıklandırılabileceğini ve bu toplaşıklandırmanın yapılmamasının da mevcut durumda bir verimsizlik olabileceğini düşündürmektedir. 17

6. PROBLEM TANIMI 5.1. Sistem Hiyerarşisi ve Problem Sınırları Projenin kapsamının ve odak noktalarının belirlenmesi amacıyla, ilişkili sistemler incelenmiş, dar ve geniş sistem sınırları çizilmiştir (Şekil 5.1). Bu aşamada, rotalama aktiviteleri, malzeme ihtiyaç toplaşıklandırma yaklaşımı, ve rampa planlama çalışmaları projenin odak noktaları olarak göze çarpmaktadır. Şekil 5.1:Sistem Hiyerarşisi ve Problem Sınırları Şekil 5.1 de, dar ve geniş sistemin elemanları görülmektedir. Dar sistemdeki bileşenler, sistemi ve geliştirilecek çözüm yaklaşımlarını etkilemekte ve yine sistem içindeki kararlardan etkilenmektedirler. Geniş sistemin elemanları ise, dar sistemin girdi ve çıktıları olarak görülebilir. Bu bileşenler, dar sistem içindeki kararlardan etkilenmezken, dar sistemi etkileme potansiyeline sahiptirler. Bahsedilen tüm bileşenlerin etkileşimlerini ve milk run tedarik sistemi içindeki yerlerini incelemek amacıyla oluşturulan etki diyagramından yararlanılmıştır. 18

Şekil 5.2:Etki Diyagramı Etki diyagramında gösterilen ilişki ve etkileşimler göz önüne alındığında, rotalama operasyonunun, sistem içindeki en önemli element olduğu göze çarpmaktadır. Rotalama operasyonu, yurtiçi milk run tedarik sisteminin girdileri, çıktıları ve diğer elementleriyle yoğun etkileşimler içermektedir. Malzeme sipariş miktarlarının belirlenmesi ve rampa planlarının oluşturulması da diğer önemli bileşenler olarak öne çıkmaktadır. Diğer bir deyişle, rotalama, sipariş planlama ve rampa çizelgeleme konuları ve bu konular arası etkileşimler, proje kapsamını oluşturacak temel çalışma alanları olarak görülmektedir. 5.2. Problem Tanımı Bahsedilen tüm analizler sonucu, proje kapsamında çalışılacak olan problem şu şekilde ifade edilebilir: Üretici firmanın, malzeme ihtiyaç planlama sistemini, taşıma ve indirme aktivitelerini ve bunlar arasındaki etkileşimi göz önüne alarak yurtiçi milk run operasyonlarının verimliliğini arttırmayı hedefleyen etkili bir sistem tasarlamak. 19

5.3. Problem Elementleri Problem tanımının netleştirilmesinin ardından, problemin ana elementleri şu şekilde ifade edilebilir: Problem Sahibi: Üretici firmatedarik Zinciri Geliştirme Müdürü dür. Kendisinin amacı ise entegre ve etkili bir şekilde çalışan, düşük maliyetli bir yurtiçi milk run tedarik sistemine sahip olmak olarak tanımlanabilir Başarı Ölçüleri, mevcut sistemdeki aksaklıkları belirleyebilmek ve proje sonunda yapılan çalışmayı değerlendirebilmek amacıyla oluşturulmuştur. Farklı bakış açılarından değerlendirme yapabilmek amacıyla, çelişen başarı ölçüleri tercih edilmiş ve değerlendirmelerin değişik açılardan gerçekleştirilebilmesi amaçlanmıştır. Bu ölçüler; Ortalama Tır Doluluk Oranları rotalama ve sipariş planlama verimliliği ile ilgili bir ölçüdür. Yurtiçi milk run tedarik sisteminin performansı açısından en önemli göstergelerden birini oluşturmaktadır. İndirme Noktalarındaki Tırların Ortalama Bekleme Süresi üretici firma içerisindeki indirme operasyonlarının bir göstergesidir. Rampa Çizelgeleme, indirme prosesleri ve indirme noktalarındaki iş gücü dağılımı bu ölçüyü etkileyen başlıca bileşenlerdir. Yurtiçi Milk Run Operasyonlarına Dahil Olan Malzemelerin Ortalama Envanter Seviyeleri, ortalama tır doluluk oranları ölçüsünün karşıtıdır. Proje kapsamında denenmesi düşünülen sipariş planlama toplaşıklandırması sonucunda tır doluluk oranları artarken, söz konusu malzemelerin envanter seviyelerinin artacağı düşünülmektedir. Bu sebeple, tutulan envanter seviyesini gözlemlemek, önemli bir nokta olarak görülmektedir. Yurtiçi Milk Run Taşıması Sürecinde Katedilen Toplam Rota Uzunluğu, taşıma maliyetini direkt olarak etkileyen bir ölçüdür. Hem rotalama hem de sipariş toplaşıklandırma operasyonlarından etkileneceği düşünüldüğünde, önemli bir başarı ölçüsü olarak gözlenmesi gerekmektedir. Özellikle, geçmişte kullanılan ve proje sonunda önerilen sistemlerin karşılaştırılması sürecinde kullanılması düşünülmektedir. Gerçekleşen Rotalar Sürecinde Geçen Zaman önerilen başarı ölçülerindendir. Kullanılan her bir araç ve iş gücü saatinin belirli bir fırsat maliyeti olduğu 20

düşünüldüğünde, bu kaynakların kullanılma süresi önemli bir başarı ölçüsü olarak karşımıza çıkmaktadır. Karar Ölçütleri Proje kapsamındaki temel amaç entegre ve etkili bir şekilde çalışan, düşük maliyetli bir yurtiçi milk run tedarik sistemine sahip olmak olarak belirlenmiştir. Proje süresince, önerilen aksiyonların, belirtilen amaca ne kadar hizmet edip etmediğini görebilmek amacıyla, karar ölçütleri tanımlanmıştır. Önerilmesi planlanan aksiyonlar, belirtile ölçütlere göre değerlendirilecektir. Milk Run Operasyonları Maliyetini Minimize Etmek, önerilen çözüm yaklaşımlarının sonucunda ulaşılması gereken en önemli ölçüt olarak görülmektedir. Toplam Yurtiçi Milk Run Rota Uzunluğunu Minimize Etmek, tedarik sürecimaliyetini düşürmeyi sağlayacak bir ölçüttür. Katedilen her bir kilometrelik uzunluk, fazladan maliyet anlamına geldiği için, projenin amacına direkt etki etmektedir. Milk Run Operasyonlarına Dahil Olan Malzemelerin Ortalama Envanter Seviyelerini Minimize Etmek, sistemdeki toplam maliyeti düşürmeyi amaçlayan diğer bir ölçüttür. Envanter taşıma maliyetleri de, projenin kapsamını oluşturan sistemin bir bileşeni olduğundan, bu maliyetleri azaltmak, proje amacına hizmet edecek bir ölçüt olarak düşünülmektedir. Tırların Malzeme İndirme Sürelerini Minimize Etmek, kullanılan araç ve iş gücünü azaltmak anlamına geldiğinden, system maliyetini düşürme amacına direkt etki etmektedir. Alternatif Aksiyonlar Belirlenen bazı alternatif aksiyonların, karar ölçütleri çerçevesinde, projenin genel amaçlarına katkı yapacağı düşünülmektedir. Malzeme İhtiyaçlarının Toplaşıklandırılması ile Birlikte Rotaların Belirlenmesi: Mevcut durumda, rotalama operasyonlarının verimliliği düşünülmeden, günlük malzeme ihtiyaçları üretici firma tarafından belirlenmektedir. Bu durum, doluluk oranlarının düşük kalmasına ve dolayısıyla taşıyıcı firma tarafından teklif edilen birim malzeme taşıma maliyetlerinin yüksek seyretmesine neden olmaktadır. Bu 21

sebeple rotalama ve sipariş planlama süreçlerini entegre edebilecek bir sistem, projeye katkı yapabilecektir. Rampa Planı ve İndirme Operasyonları Süreç Planlaması: Mevcut durumda herhangi bir indirme operasyonu planlaması yapılmamaktadır. Sonlanan rota zamanlarına göre entegre olarak yapılacak rampa planlaması ve indirme operasyonlarının planlanması, önemli bir aksiyon olarak karşımıza çıkmaktadır. Sipariş Temin Planlama Periyodunun Değiştirilmesi: Mevcut durumda malzeme siparişleri günlük olarak istenmektedir. Siparişin gün içerisinde hangi saatte geleceği, üretici firmanın inisiyatifinde olan bir durum değildir. Bunun sonucu olarak, üretici firma ortalama 1 günlük fazla emniyet stoğu tutmak zorunda kalmakta ve sistem maliyeti artmaktadır. Siparişlerin günlük olarak istenmesi yerine, daha kısa periyotlar için sipariş temininin istenmesi (örneğin 8 saatlik periyotlar), uygulanabilecek bir diğer aksiyondur. Araç Kapasitelerinin Değiştirilmesi: Mevcut sistemde, 98 ve 46 m 3 lük iki tip araç kullanılmaktadır. Siparişlerin yoğun olduğu bölgeler için daha büyük, diğer bölgeler içinse daha küçük ve ekonomik araç tiplerinin sorgulanması gerekmektedir. Ambar Kapasitelerinin Değiştirilmesi: Siparişlerin toplaşıklandırılması aksiyonunun uygulanması halinde, olası ambar kapasitelerinin değiştirilmesi süreci gerekli olabilecektir. Tüm bu aksiyonlar, proje kapsamında öngörülen bazı denemeler olarak düşünülmektedir. Bu aksiyonların uygulanması, daha önce de belirtilen karar ölçütlerine ve projenin amacına olan uygunluklarına bağlıdır. Proje Kapsamı Varsayımları Problem çevresi ve elementleri belirlenirken bazı karmaşıklıklar ve kısıtlamalar ile karşılaşılmıştır. Bu durumların aşılması amacıyla bazı varsayımlar yapılmış ve problem sınırları bu şekilde belirlenmiştir. Bunlardan bazıları: Sevkiyat sırsında kilometre başına geçen zaman sabittir ve dış faktörlerden etkilenmemektedir. Boş kasaların çevrimi, tırların geri dönüşleri sırasında yapılmakta ve taşıtıcı firma bu işlemleri yürütmektedir. Boş kasa çevrimi proje açısından bir sınırlama yaratmamaktadır. 22

Malzeme ihtiyaç planlaması dışında meydana gelen ve olağanüstü durumlar sonucunda ortaya çıkan malzeme gereksinimleri proje kapsamında yer almamaktadır. Tedarikçi, teyidini verdiği malzeme miktarını belirtilen zamanda hazır etmekte ve sevkiyatı yapan araca yüklemektedir. İndirme ve yükleme işlemleri 24 saat boyunca 3 vardiya şeklinde devam etmektedir. Taşıma işlemlerinde, 46 ve 98 m 3 kapasiteli iki tip tır kullanılmakta ve taşıyıcı firmada yeteri kadar araç olduğu varsayılmaktadır. Tüm sefer rotaları, üretici firmada başlamakta ve yine üretici firmada sonlanmaktadır. Taşıma işlemleri sırasında kullanılan kasalar üretici firmaya aittir ve yeterli sayıdadır. Ambar kapasiteleri yeterli ve kısıt oluşturmayacak seviyededir. 7. ÇÖZÜM YAKLAŞIMLARI 7.1.Literatür Araştırması Daha önce problem tanımında da belirtildiği gibi tedarik zincirinin ilgili kısımlarının yeniden tasarlanması ile yurt içi milkrun sistemi dâhilindeki malzemelerin taşınmasında iyileşme elde etmek bu projedeki problem olarak tanımlanabilir. Yapılan literatür araştırmaları sistemin analiz edilmesinde ve belirlenen problem için çözüm yaklaşımlarının oluşturulmasında yol gösterici olarak kullanılmıştır. C.Ayanoğlu 2007 yılında gerçekleştirdiği çalışmada, bir belediyenin katı atık geri dönüşümü yönetim sistemi konum-rotalama problemi olarak ele alınmaktadır. Çalışmanın ana hedefi toplam tesis maliyeti ve araç rotalama maliyetini minimize etmektir. Bu amaca ulaşırken, transfer tesislerinin sayısı, bu tesislerin yerleşimi ve atık toplama araçlarının rotaları ana karar noktalarıdır. Çalışmada sunulan araç rotalama modeli, bu projede planlanan araç rotalama modelinde hangi kısıtların düşünülmesi gerektiği konusunda yardımcı olmaktadır. Araç rotalama programları için önemli bir kısıt olan alt tur eleme (subtour elimination) kısıtının oluşturulması konusunda yararlı bir yaklaşım sağlamaktadır. Bahsedilen araç rotalama modeli, bölüm 6.2. de belirtilen Toplaşıklandırma Bakış Açısı ile Kapasiteli Araç Rotalama Modeli nin şekillendirilmesinde kullanılmıştır. 23

Özgönenç (2006) zaman pencereli konum-rotalama problemi için bir genetik algoritma üzerinde çalışmıştır. Bu çalışmanın temel amacı, tesis maliyeti, sabit araç maliyeti, nakliye maliyeti ile giden ve gelen transfer işlemleri maliyeti dahil olmak üzere toplam sistem maliyetinin minimize edilmesi olarak belirtilmiştir. Tesislerin konumları ve kapasiteleri, müşteri tesis eşleştirmeleri, zaman penceresi kısıtını sağlayacak şekilde tesisler ve müşterileri arasında yapılacak olan rotaların belirlenmesi bu çalışmanın ana karar noktalarıdır. Şu anda takımımızca üzerinde çalışılan sistem tasarımı projesinde, firma için tedarikçilerinin ortaya koyduğu zaman pencerelerine uyum önemli bir konu olarak göze çarpmaktadır ve bahsedilen çalışmadan da bu konuda yararlanılmaktadır. Lojistik hizmet sağlayıcı şirket ile üretici firma arasında yapılan anlaşma mevcut milkrun sisteminin iyileştirilmesi için dikkate alınması gerekli bir diğer husustur. Yapılan sözleşmenin iki taraf içinde gerekli ekonomik koşulları sağlaması gerekmektedir. Bu konu üzerine Alp, Erkip ve Güllü 2003 yılında bir çalışma yayınlamışlardır. Bu çalışmanın temel amacı üretici firma için böyle bir taşıma sözleşmesi oluştururken nasıl bir yol izlenmesi gerektiği hangi hususların önemle irdelenmesi gerektiği konusunda yol göstermektir. Yapılan çalışmada, kontrat parametreleri belirlenirken ortaya çıkabilecek alt problemleri ve bunların etkileşimleri dikkate alan bir tasarım metodolojisi sunulmaktadır. Sponsor firma ile gerçekleştirilen bu sistem tasarımı projesi kapsamında, firma ile taşıyıcı firma arasındaki anlaşma koşulları incelenerek geliştirilmesi düşünülen noktalar belirlenecek ve çözüm önerileri sunulacaktır. Bu incelemeler yapılırken bu çalışmada ortaya konulan ilişkiler de göz önüne alınacaktır. Araç rotalama problemleri sahip oldukları kompleks yapı ile uzun hesaplama sürelerine sahiptirler ve yöneylemde karmaşık problem olarak sınıflandırılırlar. Uzun hesaplama sürelerine çözüm olarak araç rotalama problemleri için bir çok sezgisel yöntem geliştirilmiştir. Bu sezgisel yöntemler klasik ve meta olmak üzere iki temel sınıfa ayrılır. Farklı sezgisel algoritmalar doğruluk, hız, basitlik ve esneklik gibi özellikleri ile birbirleri ile karşılaştırılabilirler. A guide to Vehicle Routing Heuristics isimli çalışmada bu tarz bir karşılaştırmaya detaylıca yer verilmiştir. (Cordeau, Gendreau, G.Laporte, Potvin, & F.Semet, 2011) Bu projenin alternatif yaklaşımlarından biri olarak belirlenen sezgisel yöntem yaklaşımında bu karşılaştırmadan faydalanılmış ve karşılaştırmaya da yer verilmiştir. (bakınız Tablo 6.2) 24

7.2. Küresel Optimizasyon Yaklaşımı ile ARP Bu yaklaşımda, stok tutma maliyeti, tırların belirtilen zaman aralıklarında kullanılma maliyeti ve taşıma maliyetinin oluşturduğu toplam milkrun taşıma işlemleri maliyeti malzeme-rota-kamyon eşleşmesine karar verilerek minimize edilmeye çalışılmaktadır. Eğer bir günlük malzeme ihtiyacı ile bir rotanın kapasitesi tam olarak doldurulamadıysa sonraki günün veya günlerin malzeme ihtiyaçları ile kapasite aşmayacak şekilde toplaşıklandırma yapılabilir. Böylece sonraki gün yapılacak rotadan kurtulurken toplam maliyette de azalma elde edilmiş olur. Bu toplaşıklandırma kararı alınırken erken gelen malzemenin ortaya çıkaracağı envanter tutma maliyeti de dikkate alınmaktadır. Toplaşıklandırma dondurulmuş periyot olan 3 gün içerisinde yapılabilmektedir. Bu çözüm yaklaşımına ait şematik gösterim Şekil 6.1. de görülmektedir. Şekil 6.1. Küresel Optimizasyon Yaklaşımını Şematik Gösterimi Model çalışmadan toplam rota sayısı ve buna bağlı olarak ihtiyaç duyulan araç sayısı bilinmemektedir. Bu nedenle, başlangıç olarak sistemde yeterince büyük sayıda tır olduğu düşünülmüştür. Zaman pencereleri tedarikçilerin yükleme periyotları ile belirlenmektedir. er bir aracın tedarikçilere ve üretici firmaya varışı, araçların bu noktalardaki bekleme süreleri de bu yaklaşımda kurulan modellemede dikkate alınmıştır. Bu yaklaşım içerisinde kurulan modelleme ile 3 gün için rotalar belirlenmektedir. Aynı zamanda malzeme çeşidi ve miktarı ile taşımayı yapan araç eşleşmesi de 25

yapılmaktadır. Malzeme ihtiyaç planlama sisteminde kullanılan kayar ufkun 1 gün olması sebebi ile sadece ilk gün için ortaya çıkan rotalar ve eşleşmeler uygulanacaktır. Model her gün için çalıştırılmalıdır. Her aracın üretici firmaya varış zamanı daha sonra rampa planı oluşturulurken kullanılacaktır. Bu metot ARP de küresel optimal elde edebilmek için en iyi olarak tanımlanabilir. Ek olarak, tırların üretici firmaya geliş zamanlarının ve tırın taşıdığı yükün içeriğinin biliniyor oluşu, bu modelden alınacak sonucun rampa planında girdi olarak kullanılmasına yardımcı olacaktır. Fakat problemin kombinasyonel olmasından kaynaklı karmaşıklık ve modelin sahip olacağı boyut düşünüldüğünde çözümün çok süre alacağı beklenmektedir. Bu sebeple alternatif çözüm yaklaşımları geliştirilmelidir. 6.2.1. Küresel Optimizasyon Yaklaşımı için Matematiksel Modelleme İndisler i = 0,1,2,...n,n+1 noktalar Tedarikçiler için i=1,2,,n Başlangıç ve varış noktası olarak üretici firma için i=0,n+1 m=1,2,...m malzeme çeşitleri k=1,2,3, k,k+1,k+2.2k rotalar t=1,2,3 günler eşdeş (i,j) Değişkenler x(k,i,j,t) t günündeki k rotasının i noktasından j noktasına gidip gitmediğine karar veren ikili değişken y(k,m,t) t gününde k rotasıyla alınan m malzemesinin miktarına karar veren pozitif değişken inv1(m) 1. günden 2. güne aktarılan envanter miktarı inv2(m) 1. gün getirilmiş malzemeler için 2. günden 3. güne aktarılan envanter miktarı inv3(m) 2. gün getirilmiş malzemeler için 2. günden 3. güne aktarılan envanter miktarı at(i,k,t) t gününde k rotasının i noktasına varış zamanı wt(i,k,t) t gününde k rotasının i noktasındaki bekleme süresi rt(k,t) t gününde k rotasının üretici firmaya dönüş zamanı 26

U(i,k) her k rotası ve i tedarikçisi için alt tur eleme kısıtında kullanılan etkisiz değişken tw(i,j,k,t) t gününde ve k rotasında i tedarikçisinden j tedarikçisine varış zamanını bulmak için kullanılan etkisiz ikili değişken TT(k) üretici firmayı her rotanın başlangıç ve bitiş noktası olarak tanımlamak için kullanılan etkisiz ikili değişken Z amaç fonksiyonunun değeri Parametreler q(m,t) t gününde talep edilen m malzemesinin miktarı d(i,j) i ve j noktaları arasındaki uzaklık ms(m,i) malzeme tedarikçi eşleşme tablosu /0 ya da 1/ ca(k) k rotasında kullanılan tırın kapasitesi /ilk k rota için 98 m 3 ve son k rota için 46 m 3 / CONST Büyük Sabit r gün başına 1 TL değerindeki malzeme için stok tutma maliyeti (0.05 TL/TL/day) p(m) m malzemesinin fiyatı (TL) c(k) k rotasını kullanmanın maliyeti f(k): bir rotayı kullanmanın birim zaman maliyeti h 1 km yolu kat etme süresi /1dk/ e(i) zaman pencerelerine göre i tedarikçisinden malzeme alınabilecek en erken zaman l(i) zaman pencerelerine göre i tedarikçisinden malzeme alınabilecek en geç zaman s(i) i noktasındaki ortalama malzeme yükleme/indirme süresi Eşitlikler (6.1) z= *r*p(m)+ + (6.2) y(k,m,t)*ms(m,i)<=const* i=1,2,...8 ve k,m,t (6.3) >=q(m, 1 ) m (6.4) >=q(m, 1 )+ q(m, 2 ) m (6.5) = m (6.6) <=ca(k) k,t 27

(6.7) = i=1,2,...8 ve k,t (6.8) U(i,k)-U(j,k)+n*x(k,i,j,t)<=(n-1) i=1,2,...9 j=1,2,...9 ve k,t (6.9) inv1(m)>= - m (6.10) inv2(m)>= - m (6.11) inv3(m)>= - m (6.12) =TT(k) k,t (6.13) =TT(k) k,t (6.14) =0 t (6.15) =0 t (6.16) <=CONST-(1-TT(k))*CONST t,k (6.17) at(i,k,t)+wt(i,k,t)+s(i)+d(i,j)*h-at(j,k,t)<=const*tw(i,j,k,t) i,j,t,k (6.18) at(i,k,t)-wt(i,k,t)-s(i)-d(i,j)*h+at(j,k,t)<=const*tw(i,j,k,t) i,j,t,k (6.19) x(i,j,k,t)<=const-const*tw(i,j,k,t) i,j,t,k (6.20) at(i,k,t)+wt(i,k,t)+s(i)+d(i, N+1 )*h-rt(k,t)<=const*tw(i, n+1,k,t) i,t,k (6.21) at(i,k,t)-wt(i,k,t)-s(i)-d(i, N+1 )*h+rt(k,t)<=const*tw(i, n+1,k,t) i,t,k (6.22) x(k,i, n+1,t)=const-const*tw(i, n+1,k,t) i,t,k (6.23) at(i,k,t)+wt(i,k,t)>=e(i) i,t,k (6.24) at(i,k,t)+wt(i,k,t)<=l(i) i,t,k (6.1) eşitliği modelin amaç fonksiyonudur (envanter tutma, nakliye ve tır kullanma maliyetlerinden oluşan toplam maliyeti minimize etmek). (6.2) bir tedarikçiye uğranmışsa oradan malzeme alınmasını sağlamaktadır. (6.3), (6.4) ve (6.5) art ısmarlama olmaksızın malzeme ihtiyaç toplaşıklandırılması yapılabilmesini garanti etmektedir. (6.6) tır kapasitelerinin aşılmasını engelleyen kısıttır. (6.7) bir tedarikçiye giren ve o tedarikçiden çıkan rotalar için denge denklemidir. (6.8) alt tur eleme kısıtıdır. (6.9), (6.10) ve (6.11) tutulan envanter miktarlarını belirlemektedir. (6.12), (6.13), (6.14), (6.15) ve (6.16) üretici firmanın her rotanın başlangıç ve bitiş noktası olmasını sağlayan kısıtlardır. (6.17), (6.18) ve (6.19) her rotanın ilgili tedarikçilere varış zamanını belirlemek için kullanılmaktadır. 28

Bir rotada art arda gidilen iki tedarikçiye varış zamanları arasındaki zaman aralığı; ilk tedarikçideki ortalama malzeme yükleme süresini ve bekleme süresi ile bu iki tedarikçi arasında yolda geçecek süreyi kapsamaktadır. (6.20), (6.21) ve (6.22) her rotanın üretici firmaya dönüş zamanını tanımlamak için kullanılmaktadır. (6.23) ve (6.24) tedarikçilerin zaman pencerelerini dikkate alan kısıtlardır. 6.2.2. Pilot Çalışma Mevcut sistemde 125 tedarikçi firma, taşıyıcı firmanın tedarikçilerin yerleşim yerlerine göre belirlemiş olduğu 12 bölge ve bu tedarikçilerden temin edilen 17000 çeşit malzeme bulunmaktadır. Bölüm 6.2.1 de belirtilen matematiksel modelin mevcut sistem için çözümünün çok uzun süreceği bilinmektedir. Bu sebeple yazılan modellemenin doğruluğunu ölçebilmek adına bir pilot bir uygulama yapılmıştır. Bu sayısal örnekte mevcut sisteme göre daha basit ölçekli bir sistem için model çalıştırılmıştır. Pilot uygulamada, 8 tedarikçi ve 15 farklı malzeme sınıfı olduğu düşünülmektedir. Toplaşıklandırma yapılabilmesi için rotalamalar yine 3 gün için yaptırılmaktadır. Firmalar arası uzaklıklar ve tedarikçilere yapılan sipariş miktarları hem rotalamaya dahil edilebilecek hem de direk taşıma yapılabilecek şekilde belirlenmiştir. Tedarikçilerin zaman penceresi kısıtları modeli basitleştirmek adına 24 saat olarak düşünülmüştür. Sipariş miktarları toplaşıklandırma ihtiyacı oluşturacak şekilde verilmektedir. Belirlenen talep miktarlarına bakıldığında, her araç tipi için 10 adet aracın var olduğu belirlenmiştir. Tır kapasiteleri mevcut sistem ile aynı yani 46 ve 98 m 3 olmak üzere iki çeşittir. 1 km mesafe için taşıma maliyeti tır tipine göre değişmektedir ve bu birim maliyetler 46 ve 98 m 3 lük tırlar için sırası ile 1.15 TL ve 1.44 TL olarak alınmıştır.bu birim maliyetler belirlenirken güncel yakıt fiyatları ve araçların km başına ortalama tükettikleri yakıt miktarları dikkate alınmıştır. Birim stok tutma maliyeti tüm malzeme çeşitleri için 0.15 TL/gün olarak alınmıştır ve malzemelerin fiyatlarından bağımsızdır. Belirli bir zaman aralığında aracın kullanılması sebebiyle ortaya çıkan maliyet bu pilot uygulamada dikkate alınmamıştır. (Kullanılan parametre değerleri EK-H de detayları ile görülebilir.) Pilot Model Çözümünün Geçerliliği Modelin çıktısının alınması ile Malzeme İhtiyaç Toplaşıklandırması ile ARP dan beklenilen özelliklere sahip olup olmadığını görebilmek adına bazı analizler yapıldı. 29

Model hiçbir alt tur oluşturmadan gereken rotaları vermiştir. Aynı zamanda istenildiği gibi tüm rotalar üretici firmadan başlamakta ve üretici firmada bitmektedir. 3 günlük tüm malzeme ihtiyaçları herhangi bir ard ısmarlama olmadan karşılanmaktadır. Araç kapasiteleri aşılmamaktadır. Üretici firmaya göre zıt yönlerde bulunan tedarikçiler aynı rotanın içine dâhil edilmemektedir. Böylece model toplam mesafenin minimize edilmesi hedefini gerçekleştirebilmektedir. Taşınacak malzemenin 46 m 3 limitini aşmadığı rotalara 98 m 3 kapasiteli tırların atanması engellenmektedir. Bu da doluluk oranlarında olumlu bir etkiye sahiptir. Az miktarda malzeme yüzünden yeni bir rotanın oluşmasını engellemek adına malzeme ihtiyaçları toplaşıklandırması gerçekleşmektedir.. Bu pilot çalışma sonucu olarak elde edilen toplaşıklandırma ve milk run rotasını gösteren bir rota şekil 6.2 de gösterilmektedir. 30

Üretici firma Firma Firma Firma Firma Firma Şekil.6.2. Pilot model çıktısı Rota Örneği Şekil 6.2. de görüldüğü gibi, tedarikçi 1 için bir gün içerisinde iki farklı rota bulunmaktadır. Bu rotalarda ilk günün toplam malzeme ihtiyacı 50 m 3 olmasına rağmen 65 m 3 malzemenin transferi yapılmaktadır. Bu da gösteriyor ki model ikinci gün 15 m 3 lük malzeme ihtiyacı için ekstra rota ortaya çıkmasını engellemek için toplaşıklandırma yapmayı tercih etmiştir. Önemli bir diğer husus ise, bu 65 m 3 malzeme ihtiyacı bir büyük tır ile taşınabilecek iken tedarikçi 2 den gelecek malzemelerin de dikkate alınması ile doluluk oranlarını maksimize edecek şekilde bir 31

büyük tırın tedarikçi 1 ve 2 ye uğraması ve 1 küçük tırın tedarikçi 1 deki kalan ihtiyacı almasıdır. Modelin bu tercihi taşıma maliyetinde kazanım olarak geri dönmektedir. Ayrıca tedarikçi 2 için de birinci ve ikinci günün ihtiyaçlarında toplaşıklandırma söz konusudur. Tüm bunlara bakıldığında, küresel optimizasyon yaklaşımı olarak adlandırdığımız bu araç rotalama modeli geçerlidir ve beklenildiği gibi çalışmaktadır. Pilot model geçerli olmasına rağmen, GAMS de 20000 saniye gibi bir sürede sonuç vermektedir. Ayrıca bu sonuç en iyi olası doğrusal çözüm ile 30.71% gibi bir aralığa sahiptir. Bu da bu çözümün verimsizliğini göstermektedir. Bu nedenle, alternatif çözüm yaklaşımlarının geliştirilmesi gerekmektedir. Yazının devamında, bu çözüm yaklaşımı için hassaslık analizi yapılmayacak, alternatif yaklaşımlar üzerinde odaklanılacaktır. 7.3. ARP içinalternatif Çözüm Yaklaşımları Daha az karmaşık modeller ile Araç Rotalama Probleminin (ARP) çözüm süresini azaltmak için 3 alternatif yaklaşım geliştirilmiştir. Bu yaklaşımlar, Tedarikçi Alt Grupları ile Bölgesel Araç Rotalama, Tedarikçilerine göre Malzeme Toplaşıklandırma ve Sabit Rota Belirleme yaklaşımları olarak adlandırılmıştır. 7.3.1. Tedarikçi Alt Grupları ile Bölgesel Araç Rotalama Yaklaşımı ARP için geliştirilen çözüm yaklaşımlarından bir tanesi, optimizasyon modelini taşıyıcı firma tarafından kullanılan tedarikçi bölgelerine göre daha küçük modellere ayırmak olarak belirlenmiştir. Ancak, büyük varsayımlarla kurulmuş olan pilot modelin çalışma süresinden de anlaşılmaktadır ki, küresel optimizasyon modeli tek bir bölge için bile oldukça zaman alacaktır. Bu nedenle, taşıyıcı firma tarafından kullanılan bölgelerin gruplandırılmasının yanında aynı gruptaki tedarikçiler de alt gruplara ayrılacaktır. Alt gruplar tedarikçilerin birbirlerine olan uzaklıkları ve zaman pencereleri dikkate alınarak oluşturulacaktır. (Şematik gösterim Şekil 6.3 te görülmektedir.) Henüz İstanbul da bulunanlar dışındaki tedarikçilerin zaman pencereleri üretici firma tarafından sağlanmamış olup, İstanbul daki tedarikçiler malzeme yükleme işlemi için 8 ile 24 saat arasında bir zaman aralığı sunmaktadır. Bu ilk veriye bakılarak, tedarikçileri alt gruplara ayrırırken zaman pencerelerinin çok büyük bir kısıt oluşturmaması beklenmektedir. 32

Şekil 6.3:Tedarikçi alt grupları ile bölgesel ARP yaklaşımının şematik gösterimi Pilot modele benzer bir modelin her grup için ayrı ayrı çalıştırılması planlanmaktadır. Bursa daki tedarikçiler birbirine çok yakın olduğundan, buradaki 6 tedarikçi bölgesi 6 alt grup oluşturacak ve bu alt gruplar bir ana grup altında toplanacaktır. Çerkezköy ve İstanbul Avrupa bölgelerindeki tedarikçilerin bir grup, İstanbul Anadolu ve Gebze bölgelerindeki tedarikçilerin ise başka bir grup oluşturması planlanmaktadır. Kalan iki bölge olan İzmir ve Eskişehir bölgeleri ise iki farklı grup olacaktır. Malzeme tedariki için kullanılacak rotaların belirlenmesi için her bir grup için bir modelin, yani toplamda 5 modelin çalıştırılması planlanmaktadır. Alt gruplama sebebiyle rotaların gerçek uzunluğu ile modeldeki uzunluğu arasında oluşacak farkın, bir km yolu kat etmek için gerekli zamanın artırılmasıyla telafi edilmesi planlanmaktadır. Bu yaklaşımın avantajı malzeme tedarik rotalamasının 5 alt problem olarak incelenmesi ile karmaşıklığın azaltılmasıdır. Farklı gruplarda bulunan tedarikçilere aynı rota ile gidilmesinin mümkün olmaması ise bu yaklaşımın bir dezavantajı olarak görülmektedir. Ancak, bu dezavantajın etkisinin, envanter maliyetinin artırmasına rağmen toplam lojistik maliyetini azaltmak için uygulanan malzeme ihtiyaç toplaşıklandırması ile azaltılması mümkündür. 6.3.2.Tedarikçi Bazlı Malzeme Toplaşıklandırma Yaklaşımı Bu yaklaşımda, 5 farklı zaman pencereli kapasiteli ARP çözülmesi planlanmaktadır. Genel araç rotalama probleminde 125 noktanın ortaya çıkaracağı karmaşıklığa çözüm olarak tedarikçilerin coğrafi konumları düşünülerek 5 ayrı bölge 33

oluşturulmuştur. Bu gruplar üretici firmaya göre merkez, kuzeybatı, kuzeydoğu, güneybatı ve doğu bölgeleri olarak belirlenmiştir ve bu bölgeler bölüm 6.3.1 de belirtilen gruplardan farklı tedarikçileri içermektedir. Her grupta yaklaşık 25 tedarikçinin bulunması sayesinde araç rotalamada ortaya çıkan karmaşıklık kabul edilebilir ölçüde azaltılabilmektedir. (Aksen,Özyurt,&Aras) 5 ARP nin sonucu olarak, rotalar olası malzeme toplaşıklandırmalar ile elde edilebilir. Bu rotalar her tedarikçiden gelecek toplam malzeme ihtiyaç hacmini sağlamak zorundadır. Bunu sağlayabilmek için, her tedarikçi birden fazla rotaya atanabilir. Birden fazla rotaya atanan tedarikçiler için, malzeme-rota eşleşmesinin belirlemek için ardışık algoritma kullanılabilir. (Bu yaklaşımdaki tüm prosedürler şekil 6.4. de sistematik bir şekilde görülmektedir.) Şekil 6.4: Tedarikçi Bazlı Malzeme Toplaşıklandırma Yaklaşımı Şematik Gösterimi 34

Birden fazla rotaya atanan tedarikçiler için, malzeme-rota eşleşmesinin belirlemek için kullanılacak ve aynı malzeme türünün farklı rotalara atanmasını minimize edecek olası malzeme rota eşleşme algoritması şu şekildedir: Malzeme tipleri birinci gün için taşınacak miktarlarına göre en azdan en yükseğe doğru sıralanır. Eğer toplaşıklandırma ileriki dönem ihtiyaçlarının bir kısmı için yapılıyorsa, malzemenin fiyatıyla doğru orantılı olan stok tutma maliyetini minimize edebilmek için malzeme tipleri artan fiyat sırası ile sıralanırlar. (ilk ARP yaklaşımında, stok tutma maliyeti malzeme toplaşıklandırma için sabit kabul edilmişti. ) Listedeki malzemeler tedarikçilerinin bulunduğu ilk rotaya atanırlar. Eğer o tedarikçinin dahil olduğu rotanın kapasitesi dolduysa bu tedarikçiyi içeren başka bir rota izlenir ve kalan malzemeler malzeme listesindeki sırayla rotalara atanır. Her malzeme tipinin rotasına atanması ile bu süreç devam eder. Bu yaklaşım ile tedarikçiler gruplandırılmamaktadır, böylece aynı grup içerisindeki tedarikçiler arası mesafenin yok sayılması varsayımına ihtiyaç ortadan kalkmaktadır. Genel ARP basitleştirme için 5 alt ARP ye bölünse de, bölgeler arasındaki uzun mesafeler sebebiyle model sonunda alınacak çıktı küresel optimalden çok uzak olmayacaktır. 6.3.3.Sabit Rota Belirleme Yaklaşımı Bu yaklaşımda ilk olarak muhtemel rotaların belirlenmesi ve daha sonra matematiksel bir modelin günlük kullanılması gereken rotaları malzeme ihtiyaçlarına göre seçmesi planlanmaktadır. Bu yaklaşımdaki kilit nokta muhtemel rota kümesini oluşturacak rotaların belirlenmesidir. Ayrıca, envanter maliyetlerinin izin verdiği ölçüde yapılabilecek malzeme ihtiyaç toplaşıklandırmaları yine bu yaklaşımda da uygulanacaktır. Bu toplaşıklandırma üretici firmanın MİP dondurulmuş periyodunun 3 gün olması sebebiyle 3 günlük malzeme ihtiyaç miktarları için yapılacaktır. (Bu yaklaşımın tüm prosedürleri şematik olarak Şekil 6.6 da görülebilir.) 35

Şekil 6.5: Sabit Rota Belirleme Yaklaşımının Şematik Gösterimi Muhtemel rotaların belirlenmesi için S. Fidanboy (ve diğerleri, 2005) un makalesinde anlatılan metottan yararlanılacaktır. Bu metodu uygulamak için, her bölgedeki tedarikçiler yakınlıklarına ve zaman pencerelerine göre alt gruplara ayrılacaktır. Daha sonra gerekli güncellemeler ile rota belirleme prosedürü şu şekilde yürütülecektir: Her bölge için bütün alt grupları kapsayan tek bir ana rota belirlenecektir. (Çerkezköy-İstanbul Avrupa ve Gebze-İstanbul Anadolu çiftleri birer bölge olarak kabul edilecektir.), Daha sonra, tek tek, ana rotadan üretici firmaya en uzak olan alt grup çıkarılarak bölgedeki diğer muhtemel rotalar oluşturulacaktır. Ek olarak, sadece uzak tedarikçilerden malzeme ihtiyacı varsa, daha yakın olan tedarikçileri içeren rotaları kullanmak zorunda kalmamak için bir bölgedeki tüm tedarikçi alt gruplarına direk rotalar oluşturulacaktır. Son olarak geçmişte sık kullanılmış rotalar da muhtemel rota kümesine eklenecektir. Günlük malzeme ihtiyaçları bu sabit rotalara atanarak günlük sefer planlarının oluşturulması planlanmaktadır. Her bölge için çalıştırılacak modelde rotalamadan sonra yürütülecek rampa çizelgelemesi düşünülerek her bölgeden saat başına gelen tır sayısı dengelenmelidir. Bu yaklaşımın temel avantajı, muhtemel rota kümesini ayrıca belirleyerek problemin karmaşıklığını azaltmasıdır. Diğer yandan, olurlu bölge sabit rotalar ile sınırlandırıldığından, modelin çözümü optimal bir sonuç vermeyebilir. 36

6.3.4. Sezgisel Yaklaşımlar Araç rotalama problemleri kombinasyonel problemlerdir ve sadece küçük örnekleri kabul edilebilir bir zaman içerisinde ARP optimal sonucu verecek şekilde çözülebilmektedir. 40 yılı aşkın süredir, optimal sonuca yakın sonuçlar alabilecek sezgisel yaklaşımların araştırılması üzerine bir çok çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu sezgisel yaklaşımlar klasik ve meta olmak üzere iki sınıfa ayrılmaktadır. Klasik sezgisel yaklaşımlar daha çok kısa sürede sonuç alabilmeye odaklanmış yaklaşımlardır. Clarke Wright Tasarruf Algoritması, Süpürme Algoritması ve Fisher&Jaikumar Algoritması klasik sezgisel yaklaşımlardan bazılarıdır. Son yıllarda, çalışmalar meta sezgisel yaklaşımlar üzerinde yoğunlaşmıştır ve bu yaklaşımlar için optimale yakınlık esas ölçüdür. Meta sezgisel yaklaşımlar iki ilke üzerine odaklanmaktadır: yerel arama ve populasyon arama. Yerel arama için tavlama benzetimi(simulated annealing) ve tabu arama(tabu search) iki önemli sezgisel yaklaşım olarak sıralanabilir. Genetik arama(genetic search) ve uyarlanabilen hafıza prosedürü(adaptive memory procedure) populasyon aramadaki iki ana algoritma olarak söylenebilir. Meta sezgisel yaklaşımlar klasik olanlara göre daha çok zaman harcamasına rağmen yüksek kalitede sonuç alma adına daha yetkindirler. Netlik, hız, basitlik ve esneklik bu yaklaşımların karşılaştırılmasında kullanılan dört ana özellik olarak sıralanmaktadır. (Cordeau ve diğerleri. (2002)).Yapılan çalışmalar sonucu bu sezgisel yaklaşımlar arasındaki karşılaştırma tablo 6.1. deki gibi özetlenebilir. Sourced from A guide to vehicle routing heuristics stated by Cordeau et al. (2002). Table 6.1: Sezgisel yaklaşımların karşılaştırılması 37

Bu alternatif çözüm yaklaşımında, Tasarruf algoritması ve Tabu Arama algoritmasının kullanılması planlanmaktadır. Ardından iki ayrı algoritmadan alınacak çözümler karşılaştırılarak proje için daha uygun olanı seçilecektir. Tasarruf algoritması üzerine bazı geliştirmeler yapılmıştır ve bu gelişmeler ile optimal sonuca yakın sonuç alma konusunda ilerleme yaşanmıştır. Her iki algoritmada zaman pencereli kapasiteli ARP için uyarlanabilmektedir. Tabu arama metodu, temel olarak iterasyonun her adımının tabu belleği olarak adlandırılan bir history mekanizmasında tutulmasını ve önceki çözümlerin tekrarlanmasının bu belleğe bakılarak yasaklanması veya cezalandırılması ilkesine dayanır. Tabu belleği öyle ayarlanmalıdır ki ne bütün denemelere bakılarak tüm denemeler yasaklanmalı ne de sonraki adımda iterasyon katkısı olacak henüz geçmiş denemeler atlanmamalıdır. CW Tasarruf algoritması aynı rota içine dahil edilen iki müşterinin tasaruffunun hesaplanmasına dayanır. İki versiyonu bulunmaktadır: ardışık ve paralel. Ardışık algoritmada, sadece bir rota olabildiğince genişletilirken paralel olanda birden fazla rota aynı anda düzenlenebilir. 7.4.Rampa Çizelgeleme için Başlangıç Çözüm Yaklaşımı Rampa çizelgeleme kapsamında, üretici firmaya saat başı gelen tır sayıları dengelenecek ve daha sonra her tırın indirme noktalarını hangi sıra ile dolaşacağı planlanacaktır. Bu planlamada, malzeme-indirme noktası eşleşmesi ve tırların malzeme içeriği dikkate alınacaktır. Ayrıca, indirme noktalarındaki iş yükünün dengeli dağılması da göz önünde bulundurulacak bir diğer noktadır. Rampa çizelgeleme için, ARP çıktısı girdi olarak kullanılacaktır. Rampa çizelgeleme probleminin job-shop çizelgeleme problemi çözüm yöntemlerinin kullanılarak çözülmesi planlanmaktadır. Bu durumda, tırlar yapılacak işler olarak tanımlanırken, indirme noktaları bu işlerin uğraması gereken makineler olarak kabul edilecektir. 8. İLERLEME PLANI Projenin bu noktasından sonra alternatif çözüm yaklaşımları uygulanacak, bu yaklaşımlar için matematiksel modelleme ve optimizasyon çalışmaları ile doğruluk ve geçerlilik analizleri yapılacaktır. Senaryo ve duyarlılık analizleri yapıldıktan sonra, sonuçlar ve alternatif aksiyonlar tartışılarak proje sonuçlandırılacaktır. Tüm bu süreç boyunca literatür araştırmasına devam edilecek ve sistem sınırları sık sık güncellenecektir. 38

9. PROJE ÜZERİNE Üzerinde çalışılan proje, ülkemizin en büyük otomotiv üreticilerinden birinin, yurtiçi milk run tedarik sürecini incelemekte ve bu sürecin sistemik bir bakış açısıyla geliştirilmesini amaçlamaktadır. Bahsedilen milk run tedarik operasyonları taşıyıcı bir firma tarafından, tedarikçi bölgelerine göre belirlenen birim malzeme taşıma ücretleri karşılığında gerçekleştirilmekte ve bu ücretler belirli periyotlarla yenilenmektedir. Bu aşamada, hem üretici hem de taşıyıcı firma operasyonlarını içine alan entegre ve verimli bir yurtiçi milk run tedarik sistemi tasarımı projenin tabanının oluşturmaktadır. Bu yolla, üretici-taşıyıcı firma entegrasyonunun taşıma operasyonu maliyeti azaltılırken, sponsorumuz olan üretici firmaya da daha az maliyetle taşıma yaptırma imkanı sağlanacaktır. Mevcut durumla ilgili analiz edilen eksiklikler ve muhtemel çözüm yaklaşımları, yukarıda detaylıca incelenmiştir. Geliştirilecek olan sistem, olağanüstü bir maliyet veya değişim gerektiren bir yapı olarak öngörülmemektedir. Proje çıktısı olacak tasarım; çeşitli sipariş toplaşıklandırma, rotalama ve rampa planlama metodolojilerini entegre olarak kullanarak ortaya çıkacak verimli ve az maliyetli bir sistem amaçlamaktadır. Bu açıdan bakıldığında proje, mevcut sistemde büyük yatırım veya değişiklikler gerektirmeyen ve uygulanabilirlik şansı firma açısından da yüksek olan bir konumda görülmektedir. Ayrıca, çözüm zamanını kısaltmak ve kullanılabilirliği artırmak için geliştirilen çözüm yaklaşımları ve algoritmalar, tasarlanan sistemin günlük bazda ve her personel tarafından rahatça kullanılabilecek düzeyde olmasını amaçlamaktadır. Bu amaçla, kullanıcının sadece dondurulmuş periyod için malzeme ihtiyaç planlamasını girdi olarak vereceği ve günlük geçmesi gereken siparişleri çıktı olarak alabileceği bir kullanıcı arayüzü oluşturulmaktadır. Sistemde; sipariş planlama, rotalama ve rampa çizelgeleme entegre olarak düşünüldüğü için, çözüm sürecinin tamamı, bahsedilen girdi ile başlayıp yine bahsedilen çıktı ile sonuçlanacak ve herhangi bir kullanıcı aktivitesi gerektirmeyecektir. Tüm bu açılardan bakıldığında tasarlanan sistem, gerek maliyet açısından gerek kullanım kolaylığı açısından gerekse de mevcut durumdaki sponsor firmanın gereksinimleri açısından son derece verimli ve uygulanabilir bir çalışma olarak düşünülmektedir. 39

10. SONUÇ Sistem tasarımı projemizin bu raporunda, üretici firmaya genel bakış (Bölüm 2), mevcut yurt içi milk run operasyonlarının incelenmesi (Bölüm 3), veri analizleri (Bölüm 4), problem tanımı (Bölüm 5) ve problem için geliştirilmiş çözüm yaklaşımları (Bölüm 6) anlatılmıştır. Nakliye, malzeme ihtiyaç planlama prosedürleri ve rampa çizelgeleme ile ilgili problemler gözlemlenmiş olup, ARP nin küresel optimizasyon çözüm yaklaşımı için pilot bir uygulama yürütülmüştür. Bu pilot uygulama, birkaç günlük malzeme ihtiyaç toplaşıklandırmasının yüksek tasarruf sağladığını göstermiştir. Ayrıca, küresel optimizasyon modeline alternatif olabilecek daha az karmaşık yaklaşımlar ve rampa çizelgelemesi problemi için de genel bir çözüm yaklaşımı geliştirilmiştir. 9. REFERANSLAR Aksen, D., Özyurt, Z., & Aras, N. (tarih yok). The open vehicle routing problem with nodes and time deadlinrs. Koç University and Boğaziçi University, İstanbul. Alp, O., Erkip, N. K., & Güllü, R. (2003). Outsourcing Logistics: Designing Transportation Contracts Between a Manufacturer and Transporter. Transportation Science(37), 23-29. Alp, O., Erkip, N. K., & Güllü, R. (2003). Outsourcing Logistics:Designing Transportation Contracts Between Manufacturer and a Transporter. METU, Ankara. Ayanoğlu, C. C. (2007). A Location Routing Problem for the Municipal Solid Waste Management System. M.Sc Thesis, METU, Department of Industrial Engineering, Ankara. Chiou, S.-W. (2005). Integrating the Inventory Management and Vehicle Routing Problems for Congested Urban Logistics Network. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies(6), 3038-3051. Cordeau, J.-F., Gendreau, M., G.Laporte, Potvin, J.-Y., & F.Semet. (2011). A guide to Vehicle Routing Heuristics. Palgrave Macmillan Journal. Düzakın, E., & Demircioğlu, M. (2009). Vehicle Routing Problems and Solution Methods. Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi, 13(1), 68-87. Fidanboy, S., Güneş, P., Hafızoğlu, B., Orak, G., & Say, Y. (2005). Bir Akaryakıt Dağıtım Şirketi İçin Bütünleşik Sipariş ve Dağıtım Yönetim Sistemi Tasarımı. METU, Industrial Engineering. Ankara: Endüstri Mühendisliği Dergisi. 40

Hongbo, Z. (May 2004 ). Fleet Management with Dynamic Information. Research Paper, Nanyang University, The School of Civil and Environmental Engineering. Lau, H. C., Sim, M., & Teo, K. M. (2003). Vehicle Routing Problem with Time Windows and Limitted Number of Vehicles. European Journal of Operational Research(148), 559-569. Özgönenç, H. (2006). A Genetic Algorithm for the Location Routing Problem with Time Windows. M.Sc Thesis, METU, Department of Industrial Engineering, Ankara. Rizzoli, A., Oliverio, F., Montemanni, R., & Gambardella, L. (tarih yok). Ant Colony Optimization for Vehicle Routing Problems: from theory to applications. Sajjadi, S. R. (2008). Interated Supply Chain: Multi Products Location Routing Problem Integrated with Inventory Under Stochastic Demand. PhD Thesis, Wichita State University, Department of Industrial and Manufacturing Engineering. Aksen, D., Özyurt, Z., & Aras, N. (tarih yok). The open vehicle routing problem with des and time deadlinrs. Koç University and Boğaziçi University, İstanbul. Alp, O., Erkip, N. K., & Güllü, R. (2003). Outsourcing Logistics: Designing Transportation Contracts Between a Manufacturer and Transporter. Transportation Science(37), 23-29. Alp, O., Erkip, N. K., & Güllü, R. (2003). Outsourcing Logistics:Designing Transportation Contracts Between Manufacturer and a Transporter. METU, Ankara. Ayanoğlu, C. C. (2007). A Location Routing Problem for the Municipal Solid Waste Management System. M.Sc Thesis, METU, Department of Industrial Engineering, Ankara. Chiou, S.-W. (2005). Integrating the Inventory Management and Vehicle Routing Problems for Congested Urban Logistics Network. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies(6), 3038-3051. Cordeau, J.-F., Gendreau, M., G.Laporte, Potvin, J.-Y., & F.Semet. (2011). A guide to Vehicle Routing Heuristics. Palgrave Macmillan Journal. Düzakın, E., & Demircioğlu, M. (2009). Vehicle Routing Problems and Solution Methods. Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi, 13(1), 68-87. 41

Fidanboy, S., Güneş, P., Hafızoğlu, B., Orak, G., & Say, Y. (2005). Bir Akaryakıt Dağıtım Şirketi İçin Bütünleşik Sipariş ve Dağıtım Yönetim Sistemi Tasarımı. METU, Industrial Engineering. Ankara: Endüstri Mühendisliği Dergisi. Hongbo, Z. (May 2004 ). Fleet Management with Dynamic Information. Research Paper, Nanyang University, The School of Civil and Environmental Engineering. Lau, H. C., Sim, M., & Teo, K. M. (2003). Vehicle Routing Problem with Time Windows and Limitted Number of Vehicles. European Journal of Operational Research(148), 559-569. Özgönenç, H. (2006). A Genetic Algorithm for the Location Routing Problem with Time Windows. M.Sc Thesis, METU, Department of Industrial Engineering, Ankara. Rizzoli, A., Oliverio, F., Montemanni, R., & Gambardella, L. (tarih yok). Ant Colony Optimization for Vehicle Routing Problems: from theory to applications. Sajjadi, S. R. (2008). Interated Supply Chain: Multi Products Location Routing Problem Integrated with Inventory Under Stochastic Demand. PhD Thesis, Wichita State University, Department of Industrial and Manufacturing Engineering. 42

10. EKLER Ek A: Üretici Firmanın Yerleşim Planı Şekil A.1:Üretici firmanın indirme noktaları ile birlikte yerleşim planı *Sarı noktalar indirme noktalrını göstermektedir. 43