Depolama ve Dağıtım Merkezi Yönetimi

Depolama ve Dağıtım Merkezi Yönetimi Dr. İsmail KARAKIŞ Maltepe Üniversitesi

HİYERARŞİK DEPO TASARIM METODOLOJİSİ

İçerik Depo ve Depolama Kavramları Depolamanın Lojistikteki Önemi Depo Tasarımı Probleminin Tanımı Literatür Araştırması Sonuçları Depolama Süreçlerinin Depo Tasarımına Etkisi Türkiye deki Lojistik Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları Türkiye deki Hızlı Tüketim Malları / Perakende Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları Depo Tasarım Parametreleri Hiyerarşik Depo Tasarımı 3

Depo ve Depolama Kavramları Depo, belirli nokta/noktalardan gelen ürünlerin/yüklerin teslim alınıp, belirli bir süre korunup, belirli nokta/noktalara gönderilmek üzere hazırlandığı, açık veya kapalı olan, güvenlikli alandır. Depo, ürünlerin zamana bağlı taleplerine uygun bir şekilde boşaltma ve yükleme işlemleri arasındaki sürede bekletildikleri yere verilen isimdir. Depolama, hammadde, yarı mamul ve nihai ürünleri, başlangıç ve tüketim noktalarına veya bunların arasında stoklayan ve yönetime stoklanan ürünler hakkında bilgi veren lojistik sistemin bir parçasıdır. Depolamanın aşağıdaki tedarik zinciri süreçlerinde etkisi vardır: Tedarik Lojistiği Üretim Lojistiği Sevkiyat Lojistiği Tersine Lojistik 4

Depolamanın Lojistikteki Önemi Depoların ve depolamanın tedarik zinciri içerisinde bir çok farklı işlevi vardır: Müşteri hizmet politikasını desteklemek (istenen müşteri hizmet düzeyini en az maliyetle gerçekleştirmek) Üretici ve müşteri arasındaki zaman ve yer farklılıklarını gidermek Teslim Süresini Kısaltmak Üretim veya Satınalma için ekonomik stok seviyesi oluşturmak Arz ve Talebi koordine edebilmek Talepteki mevsimsel etki Üretim ve Nakliyedeki değişkenlik (nakliye ve üretim ekonomilerinden yararlanmak) Ürüne Katma Değer katabilmek Fiyatlama / Etiketleme Ambalajlama Kitting Hafif montaj / birleştirme 5

Depo Tasarımı Probleminin Tanımı Depo tasarımı, deponun mâliyet ve/veya performansı açısından gerekli amaçlara ulaşması için birçok farklı tasarım parametresi ile ilgili kararların alınması sürecidir. Rouwenhorst ve arkadaşları (2000) na göre depo tasarımı problemi, stratejik, taktik ve operasyonel olmak üzere farklı hiyerarşik düzeylerde birçok farklı problemi ve karar noktasını içerir. 6

Depo Tasarımı Probleminin Tanımı Rouwenhorst ve arkadaşları (2000) na göre depo tasarım problemi ve karar noktaları, üç açıdan değerlendirilmektedir: Süreçler 1. Mal Kabul 2. Yerleştirme 3. Sipâriş Toplama 4. Sevkiyat Kaynaklar 1. Depolama Birimi (Palet, karton kutu, plastik kap, vb) 2. Depolama Sistemi (Raf sistemleri, otomasyon sistemleri, vinçler, konveyörler, vb) 3. Toplama ekipmanları (Reachtruck) 4. Sipariş Toplama Yardımcı Ekipmanları (Barkod okuyucular) 5. Yazılım (Depo Yönetim Sistemi) 6. Malzeme Taşıma Ekipmanları (Palletizer) 7. Personel Organizasyon (Uygulama Politikası) 1. Parti Oluşturma 2. Depolama Politikaları (Sınıf bazlı depolama, sabit depolama politikası, rassal depolama politikası) 3. Toplama Politikaları (bölgesel toplama, parti toplama 4. Ayırma/sınıflandırma Politikaları 5. Yükleme-Boşaltma Alanı Tayini Politikası 6. Ekipman ve Operatör Tayini Politikaları 7

Depo Tasarımı Probleminin Tanımı Rouwenhorst ve arkadaşları (2000) na göre her düzeydeki belirli sorunlar şunlardır: Stratejik Düzey Teknik (Süreç akışı, temel sistem tipleri) Ekonomik (Depo sayısı ve yeri seçimi, en az yatırım, en az operasyonel mâliyet) Taktik Düzey Depolama kavramı Depolama sistemlerinin boyutları Yükleme-boşaltma alanlarının boyutları Malzeme taşıma sistemine ait ekipmanların sayısı Depo yerleşimi Personel sayısı Operasyonel Düzey Parti oluşturma Toplama emirlerinin personele tayini Bekleme (dwell) noktası seçimi Taşıma araçlarının yükleme-boşaltma rampalarına tayini 8

Depo Tasarımı Probleminin Tanımı Ashayeri ve Gelders (1985) e göre; depo tasarımı problemi, çözüm yöntemleri bağlamında ikiye ayrılır: 1. Depo yerleşimi ve/veya depo tipinin belirlenmesi 2. Deponun operasyonel politika ve stratejilerinin belirlenmesi Gu ve arkadaşları (2007) na göre ise depo tasarımı problemleri, beş ana karar bağlamında ele alınabilir: 9

Depo Tasarımı Probleminin Tanımı Rouwenhorst ve arkadaşları (2000) nın belirttiği üzere depo tasarımı ile ilgili kavramsal bir model şöyledir: Veri toplama İşlevsel spesifikasyonların belirlenmesi Stratejik Teknik spesifikasyonların belirlenmesi Ekipman seçimi Taktik Yerleşimin belirlenmesi Plânlama ve kontrol belirlenmesi Operasyonel 10

Depo Tasarımı Probleminin Tanımı Bunların yanısıra, Rouwenhorst ve arkadaşları (2000) na göre depo tasarımına ilişkin iki yaklaşım daha bulunmaktadır: 1. Yukarıdan aşağıya (top-down) yaklaşımı; kısıtlı ayrıntılı bilgi ile, ilk bakışta kaba bir tasarım yaparak, sonrasında ayrıntılara inmeyi hedeflemektedir. 2. İlk yaklaşımın tersi olan aşağıdan yukarıya (bottom-up) yaklaşımıdır. 11

Literatür Araştırması Sonuçları Literatürdeki çalışmalar problem tiplerine göre sınıflandırılmıştır: Stratejik Düzey Taktik Düzey Operasyonel Düzey Depo tasarım yöntembilimi Depo yeri seçimi Depolama kapasitesi (sizing) Depo yerleşimi (dimensioning) Otomatik depolama sistemi (AS/RS) tasarımı Ekipman seçimi Depolama politikaları Organizasyon Sipâriş toplama Mal kabul ve sevkiyat Parti oluşturma (batching) Ayırma/sınıflandırma (sorting) Bekleme (dwell) noktası belirlenmesi AS/RS işletimi Depolama sistemi tasarımı Depolama, rotalama ve sıralama 12

Literatür Araştırması Sonuçları Bir çalışmanın hem aynı hem de farklı düzeyler içerisinde birden çok konuyu veya problemi ele aldığı da gözlemlenmiştir. Çünkü; Depo tasarımı problemleri, birbirleri ile son derece ilişkilidir (Gu ve diğ., 2010). Depo tasarımı, çok sayıda birbirine bağlı veya ilişkili olan karar noktalarını dikkate alan bir süreçtir (Rouwenhorst ve diğ., 2000). 13

Depolama Süreçleri Depo içerisindeki süreçler (operasyonlar) da depo tasarımına etki etmektedir (Gu ve arkadaşları, 2007): 14

Depolama Sistemi Elemanları Depo tasarımına etki eden ve göz önünde bulundurulması gereken depolama sistemi elemanları şunlardır: Depolama Birimi (Palet, karton kutu, plastik kap, vb.) Raf ve Depolama Sistemleri (Sırt sırta back to back, ikili derinlikte double deep, konveyör, vinç, AS/RS, vb.) İstifleme ve Elleçleme Ekipmanları (Forklift, reachtruck, vb.) Rampalar (Hidrolik rampa, hareketli rampa, vb.) Kapılar Zemin İklimlendirme Aydınlatma Yangın Söndürme Sistemleri Sipariş Toplama Yardımcı Ekipmanları (Barkod okuyucu, RFID, vb.) 15

Türkiye deki Lojistik Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları Depo tasarımı yaklaşımları konusunda akademik çalışmalar ile uygulamalar arasında boşluklar ve farklılıklar bulunmaktadır (Baker ve Canessa, 2009; Govindaraj ve diğ., 2000). Bu bağlamda, depo tasarımı konusunun ve probleminin yapılandırılması amacıyla Türkiye de faaliyet gösteren yerli ve yabancı sermayeli olmak üzere 7 lojistik şirketinin satış, iş geliştirme veya depo operasyonu yöneticileri ile ayrıntılı görüşmeler yapılmıştır. 16

Türkiye deki Lojistik Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları Depo tasarımı yaklaşımları: 1. Deponun amacı ve türünün belirlenmesi Tek Müşteri / Çok Müşteri 2. Depoya ilişkin ileriye yönelik stratejik hedeflerin belirlenmesi Müşteriler Lojistik Şirketleri 3. Deponun kiralık / yeni yatırım kararının verilmesi 4. Arsa, imar izni, vb. gibi diğer fiziksel kısıtların ortaya konulması 17

Türkiye deki Lojistik Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları Depo tasarımı yaklaşımları: 5. Deponun konvansiyonel / otomatik olmasının kararının verilmesi Maliyet (Yatırım maliyeti, işletme maliyeti, işgücü maliyeti, kârlılık) Yatırım maliyeti az ise işgücü maliyeti fazla, Yatırım maliyeti fazla ise işgücü maliyeti az 6. Üst seviye tasarımın yapılması 7. Ürün özelliklerinin incelenmesi 8. Detaylı tasarımın yapılması 18

Türkiye deki Lojistik Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları Depo yönetimine ilişkin önemli performans göstergeleri: Maliyetler Mal Kabul Kapasitesi Yerleştirme Süresi Sipariş Karşılama Oranı Ürün Hasarlılık Oranı Stok Miktar Doğruluğu Stok Lokasyon Doğruluğu Raf Doluluk Oranı Toplama Süresi Toplama Doğruluğu Katma Değerli Hizmetlere İlişkin Standart Zamanlar Personelin Kişisel Performansı (Sipariş Başına Düşen Toplam Süre) 19

Türkiye deki Lojistik Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları Görüşmelerin sonucunda; 1. Depo tasarımının tecrübeye ve deneyimlere dayalı bir şekilde yapıldığı, 2. Depo tasarım sürecindeki alternatiflerin değerlendirilmesinde herhangi bir karar destek sisteminin kullanılmadığı, 3. Alternatiflere karar verilirken çoğunlukla sadece maliyete odaklanıldığı, 1 şirketin çok ölçütlü karar verme yöntemlerini MS Excel ortamında kullandığı, 4. Doğru tasarım yapıldı mı? sorusuna cevap amacıyla 1 şirket dışında herhangi bir çalışma yapılmadığı, 5. Sektör bazında genel geçer bir depo tasarım metodolojisinin uygulanabilir olduğu, 6. Depo tasarımına ilişkin tüm uygulayıcılar tarafından, en önemli konunun esneklik olarak ifade edildiği gözlemlenmiştir. 20

Türkiye deki Hızlı Tüketim Malları / Perakende Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları Depo tasarımı yaklaşımları konusunda akademik çalışmalar ile uygulamalar arasında boşluklar ve farklılıklar bulunmaktadır (Baker ve Canessa, 2009; Govindaraj ve diğ., 2000). Bu bağlamda, depo tasarımı probleminin yapılandırılması amacıyla Türkiye de faaliyet gösteren hızlı tüketim malları sektöründe öncü olan yabancı sermayeli 3 şirket ve perakende sektöründe de öncü olan yerli sermayeli 2 şirketin tedarik zinciri, lojistik, depo ve dağıtım merkezi yöneticileri ile ayrıntılı görüşmeler yapılmıştır. 21

Türkiye deki Hızlı Tüketim Malları / Perakende Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları Hızlı tüketim malları şirketlerinin hepsi depolama hizmetini dış kaynak kullanımı yoluyla almaktadır. 1 şirket global lojistik hizmet sağlayıcısı ile çok müşterili depo 2 şirket yerel lojistik hizmet sağlayıcısı ile tek müşterili depo Söz konusu 2 şirket lojistik hizmet sağlayıcıları ile birlikte iş modellerini belirlemekte ve depolama sürecini bu doğrultuda yönetmektedir. Depo tasarımının iş modeline uygun, hedeflenen hizmet düzeyi ve kalitesini karşılayan ve en az maliyete sahip olması gerektiği belirtilmiştir. En önemli karar kriteri maliyet olmakla birlikte hizmet düzeyi ve kalitesinin maliyetten daha öncelikli olduğu belirtilmiştir. 22

Türkiye deki Hızlı Tüketim Malları / Perakende Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları Lojistik master planların yapılması gerekliliği, mevcut ve gelecekte öngörülen (3, 5 ve 10 yıllık) ticaret modelleri alternatiflerine göre planın revize edilmesi gerekliliği belirtilmiştir. Lojistik planların, hizmet sağlayıcı şirketler ile paylaşılması gerekliliği belirtilmiştir. İş modelinde hızlı sevkiyat ya da ürün depolama tercihi kritiktir. Depo tasarımında hız / hacim dengesinin kurulması gerekmektedir. Depo tasarımında depolama süreçlerinin üst seviyede tasarlanması gerekliliği vurgulanmıştır. 23

Türkiye deki Hızlı Tüketim Malları / Perakende Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları Sadece 1 şirkette tasarım alternatifleri karar destek sistemi yardımıyla simülasyon modelleri ile değerlendirilmektedir: Depolama alanı verimliliği Hizmet düzeyi Personel verimliliği Depo tasarım projesi adımları şöyle belirtilmiştir: 1. Gerekli iş ihtiyaçları ve hedeflerinin belirlenmesi 2. Raf sistemlerinin seçilmesi 3. Hız / hacim dengesi konusunda karar verilmesi 4. Üst seviye depo yerleşiminin yapılması 5. Detaylı tasarım yapılması 24

Türkiye deki Hızlı Tüketim Malları / Perakende Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları Perakende sektöründeki 2 şirket de depolama faaliyetlerini kendileri yürütmektedir. Depo tasarımında farklı ürünlere ilişkin depolama koşullarının göz önünde bulundurulması ve bu doğrultuda depolama alanlarının hesaplanması gerekliliği belirtilmiştir. Mal kabul ve sevkiyat alanlarının titizlikle hesaplanması gerekliliği vurgulanmıştır. Çapraz sevkiyat alanının ayrıca değerlendirilmesi gerekliliği belirtilmiştir. Dağıtım merkezlerinde sürekli olarak ürün giriş ve çıkışlarının yaşandığı düşünüldüğünde depolama alanının bir kısmının araç park sahası şeklinde düşünülmesinin faydalı olacağı belirtilmiştir. 25

Türkiye deki Hızlı Tüketim Malları / Perakende Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları 1 şirkette alan hesabı ve kapı / rampa sayısı hesabının tam doğrulukta yapılmamasından ötürü çapraz sevkiyatlarda çok ciddi gecikmeler yaşanmaktadır. Depo tasarım alternatifleri tecrübeye dayalı ve maliyet odaklı olarak, herhangi bir karar destek sisteminden faydalanılmadan değerlendirilmektedir. Hızlı tüketim malları şirketleri lojistik master planlar çerçevesinde otomatik depoları hem APG hem de maliyet açısından değerlendirmektedir. 26

Türkiye deki Hızlı Tüketim Malları / Perakende Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları Perakende şirketleri ise ülkemizdeki işçilik ücretlerinin az olması ve otomatik depoların esnekliği azaltması nedeniyle otomatik depo çözümlerine çok sıcak bakmamaktadır. Perakende şirketleri, belirli alanlarda konveyör kullanımının operasyonel verimliliği önemli ölçüde artıracağını belirtmiştir. Bartholdi ve Hackman (2011) da düşük yatırım maliyetine sahip depoların yüksek yatırım maliyetine sahip tam otomatik depolardan daha verimli çalışabildiğini çünkü yüksek yatırım maliyeti olan depolarda otomasyondan ötürü esnekliğin azaldığını belirtmiştir. 27

Türkiye deki Hızlı Tüketim Malları / Perakende Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları Tüm şirketler için esnekliğin önemli olduğu belirtilmiştir. FMCG sektörü için ürünler değişse bile paletli depolama ve sevkiyat yapılmaktadır. Koli ve/veya adet bazında sevkiyat yapılması halinde esneklik kritik hale gelmektedir. Perakende sektörü için ise ürün kategorilerinin farklılığı çok daha fazla olduğu için esneklik daha önemlidir. 5 şirketten 3 ü, depo yönetimine ilişkin personel ve iş gücü optimizasyonunun araştırma konularından biri olabileceğini belirtmiştir. 28

Depo Tasarım Parametreleri Baker (2004) a göre; Depo tasarımı; tedarik zinciri stratejileri açısından son derece kritiktir. Depolama teorileri ile tedarik zinciri stratejileri birbirinden ayrı olarak değerlendirilmekle birlikte her ikisi de arz ve talep odaklı olmak üzere gruplanmakta; çevik ve yalın olmaya odaklanmaktadır. Dağıtım merkezlerindeki temel sorunlara ilişkin İngiltere de 3PL olarak hizmet veren 50 şirkete anket uygulanmış ve 45 geçerli dönüş sağlanmıştır. 29

Depo Tasarım Parametreleri Baker (2004) a göre; Anket çalışmasının sonuçları; Dağıtım merkezlerindeki en önemli sorun maliyet düşürme (%73 oranında) olarak belirlenmiştir. 2007 itibariyle maliyet düşürme %51 oranına gerileyeceği ve temin sürelerinin kısaltılması sorunun %64 oranı ile ilk sırada olacağı öngörülmüştür. Maliyete odaklı yalınlık; hizmet düzeyine odaklı çeviklik kavramına doğru kaymaktadır (Paradigmatik Değişim). Christopher ve Towill (2002) e göre; TZY; pazar koşullarının daha sert ve zor tahmin edilebilir olması neticesinde; Siparişte öncü olmayı sağlayan maliyet odağından pazarda öncü olmayı sağlayan yanıt verme odağına kaymaktadır. 30

Hiyerarşik Depo Tasarım Metodolojisi Literatür Araştırması Türkiye deki Lojistik Hizmet Sağlayıcı Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları Hiyerarşik Depo Tasarım Metodolojisi Türkiye deki FMCG/Perakende Şirketlerinde Depo Tasarımı Uygulamaları Sektördeki Uzmanlar ve Akademisyenler ile Derinlemesine Görüşmeler 31

Stratejik Düzey Başlangıç Hayır Müşteri belli mi? Evet Depo amacının, işlevinin ve türünün belirlenmesi Deponun hizmet vereceği sektör(lerin)ün belirlenmesi S1 Stratejik Hedefler Yatırım Planlama Müşteri sayısının belirlenmesi Deponun sürdürülebilirlik açısından (çevresel, sosyoekonomik, vb.) özelliklerinin belirlenmesi Deponun tek / çok katlı olmasının belirlenmesi S2 Depo Yeri Seçimi Depo yeri seçiminin yapılması (Arazi ve topoğrafya koşullarının değerlendirilmesi) Mevcut Gereksinimler Veri toplama ve analizlerinin yapılması (Hız / Hacim) Gelecekteki İhtiyaçlar S3 Veri Toplama ve Analizi Depolama Analizi Volümetrik Analizler Hareket Analizi Zaman Dilimi 1-3 Yıl 1-5 Yıl 1-10 Yıl 1-10+ Yıl Potansiyel Konvansiyonel -------------------------------- Otomatik Çözüm Esneklik Gelecekte planlama ihtiyaçları ve pazar trendlerine göre esnek olma ihtiyacının artması Belirsizlik Planlama zaman dilimi uzadıkça belirsizlikler artacağı için belirli varsayımların yapılması ve bu varsayımların geçerliliğinin sürekli olarak izlenmesi Veri Doğru kalem/hat verisi ------------- Doğru pazar projeksiyonları İhtiyaçları

Stratejik Düzey B A S3 Veri Toplama ve Analizi Depolama Kapasitesi Depolama birimi boyutları ve ölçülerinin belirlenmesi Depo akış diyagramlarının oluşturulması Farklı veri grupları için Pareto analizlerinin yapılması (verilerin kendi içinde sıralanması) C D S4 Depolanan Palet Sayısı > 29.000-30.000? Konvansiyonel / Otomatik Depo Hayır Evet Saatte hareket Evet Otomatik gören palet sayısı > 200-300? Depo Hayır Konvansiyonel Depo Zaman bazlı çok kriterli değerlendirme Nihai kararın verilmesi

Stratejik Düzey Mal Kabul Depo akış tipinin belirlenmesi Mal kabul alanının belirlenmesi İade alanının belirlenmesi Yerleştirme / Depolama Stok alanının belirlenmesi A Müşteri / tedarikçi / gümrüklenen stoklara ilişkin alanının belirlenmesi Karantina / bloke stok alanının belirlenmesi Çapraz sevkiyat / Flow through için stok alanının belirlenmesi S5 Araç yükleme / bekleme alanının belirlenmesi Depolama Süreç Prensipleri Sipâriş Toplama Toplama türleri ve alanının belirlenmesi Sevkiyat Sevkiyat alanının belirlenmesi

Stratejik Düzey Gerekli diğer ek alanların (ekipman şarj ünite, yangın söndürme, acil durum çıkışları, vb.) belirlenmesi Katma değerli hizmetlere ilişkin alanın belirlenmesi Ofis alanlarının belirlenmesi S6 Üst seviye depo yerleşim planının oluşturulması Üst Seviye Depo Yerleşimi Toplam depolama alanının belirlenmesi B Özel madde (tehlikeli, soğuk, donuk, vb.) depolama alanlarının belirlenmesi

Taktik Düzey Depolama alanı hesabının yapılması Depolama yeri hesabının yapılması T4 Koridor Tasarımı ve Detaylı Depo Yerleşimi T1 Toplam depo alanının hesaplanması

Operasyonel Düzey Mal Kabul Kapı ve rampa sayılarının belirlenmesi Yerleştirme / Depolama Bölüm / raf yayılımının belirlenmesi S5 S5 T1 D Sipâriş Toplama O1 Depolama Süreçleri Detay Tasarımı Toplama faaliyetlerinin belirlenmesi S5 E

Operasyonel Düzey Çapraz Sevkiyat Parti Oluşturma E Çapraz sevkiyat sürecinin tasarlanması Parti oluşturma yöntemlerinin belirlenmesi Parti büyüklüklerinin belirlenmesi S5 Depolama, Rotalama, Sıralama Rotalama ve sıralama sürecinin tasarlanması S5 S4 Ayırma / Sınıflandırma Ayırma / Sınıflandırma sürecinin tasarlanması S5 Katma Değerli Hizmetler Katma değerli hizmetlere ilişkin sürecin tasarlanması O1 Depolama Süreçleri Detay Tasarımı S5 Sevkiyat Sevkiyat sürecinin tasarlanması Süreç akışlarına göre gerekli personel sayısının belirlenmesi

Değerlendirme ve Uygulama Ekipman, iş gücü maliyet ve bütçelerinin hazırlanması Depo tasarımının değerlendirilmesi Ekipman test sistemlerin kurulumu ve testi Deponun inşası DYS ve diğer sistemlerin kurulumu ve testi Depo personelinin işe alımı ve oryantasyonu D1 Değerlendirme ve Uygulama Depo performans yönetimi ve sürekli gelişim Deponun devreye alınması Son

Hiyerarşik Depo Tasarımı Bütünsel bir yaklaşımdır. Sistematik bir yaklaşımdır. Çözüm aşamalarını göstermektedir. Alt problemlerin sıralaması yapılmıştır. Alt problemlerin birbirleri ile ilişkisi ortaya konulmuştur. Her alt problemin ilişkili olan diğer alanlara olan etkileri ortaya konulmuştur. 41

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Problemin tanımı: Depo tasarımı açısından bir deponun konvansiyonel veya otomatik depo olarak tasarlanma kararı, stratejik düzeyde bir karar olup hareket ve depolama aktivitelerini gerçekleştiren malzeme taşıma ekipmanlarının (AS/RS, AGV, konveyör sistemleri, vb.) operatörler veya sürücüler tarafından doğrudan kontrol edilmesine gerek olmamasıdır. Bu hususta literatürde belirli bir otomasyon çözümüne ilişkin uygulama ve optimizasyon odaklı birçok çalışma bulunmaktadır (Graves ve diğ., 1977; Rosenblatt ve Eynan, 1989; van der Berg ve Zijm, 1999; Dallari ve diğ., 2006, Marchet ve diğ., 2013). 43

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi BU HACİM İÇİN MASRAF YAPILIYOR! SADECE ZEMİN YERLEŞİMİ İÇİN DEĞİL 44

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Otomatik depolar için önemli karar verme kriterleri Hız mı? Hacim mi? 45

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Otomatik depolar için önemli karar verme kriterleri Yatırım mâliyetleri Operasyonel mâliyet dengesi!!! Toplam Sahip Olma Mâliyeti Yaklaşımı 46

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Modelin Formülasyonu: İki aşamalı bir model oluşturulmuştur: 1. İlk aşamada aşağıdaki alternatiflere ilişkin mâliyetlerin hesaplandığı analitik model geliştirilmiştir: Deponun otomatik olarak tasarlanması (vinç - AS/RS) Deponun konvansiyonel olarak (çok dar koridor çakası turret truck) tasarlanması (bu alternatifte ayrıca stacker kullanılması da gerekmektedir) Deponun konvansiyonel olarak (dar koridor çakası reach truck) tasarlanması 2. İkinci aşamada ise mâliyet dışı etmenlerin de göz önüne alınarak AHP yöntemi ile en uygun alternatifin belirlenmesi sağlanmıştır. Modelin gerçeğe uyumlu olması bağlamında modelde yer alan mâliyet kalemlerinin ve kısıtların belirlenmesine ilişkin daha önce görüşme yapılan 3 lojistik hizmet sağlayıcısı ile tekrar görüşülmüştür. 47

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Analitik Modelin Aşamaları 48

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Modeldeki mâliyet öğeleri: 1. Yatırım ve İşletme Mâliyetleri C ik : i durumunda depolama birimi için k türündeki mâliyet tutarı (pb) (i = 1 (AS/RS), 2 (Çok Dar Koridor Çakası), 3 (Dar Koridor Çakası)) (k = 1 (arsa mâliyeti (pb/m2)), 2 (raf mâliyeti (pb)), 3 (inşâ mâliyeti (pb)), 4 (ilk yatırım mâliyeti (pb)), 5 (iş gücü mâliyeti (pb)), 6 (operasyonel mâliyetler (pb)), 7 (diğer mâliyetler (pb))) 49

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Modeldeki mâliyet öğeleri: 1. Yatırım ve İşletme mâliyetleri Yatırım mâliyet kalemleri yıllık eşdeğer mâliyet kalemlerine dönüştürülmüştür: A = P(A/P) = P[i(i+1) n /( (i+1) n - 1)] A: Yıllk eş değer mâliyet (pb) P: Şimdiki mâliyet (pb) i: Faiz oranı (%) n: Faiz dönem sayısı Hurda veya satış değeri ihmâl edilmiştir. İşletme mâliyet kalemleri ise palet başına yıllık toplam mâliyetler olarak ele alınmıştır. 50

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Modeldeki mâliyet öğeleri: 2. İş Gücü Mâliyeti İş gücü mâliyeti hesaplanırken konvansiyonel durumdaki en temel alternatif olan dar koridor çakası minimum personel sayısı şöyle hesaplanmaktadır: R j = [D j / t j ] R j : Depolama birimi için gerekli minimum personel sayısı t j : Depolama birimi için gereken standart zaman (j = 1 (AS/RS), 2 (Çok Dar Koridor Çakası), 3 (Dar Koridor Çakası)) D j değeri ise şu formülden hesaplanmaktadır: n w = ( D * s ) / d n w : Depolama yeri D: Depoya dönemsel ürün giriş miktarı s: Stok gün sayısı d: Dönemsel gün sayısı 51

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Modeldeki mâliyet öğeleri: 2. İş Gücü Mâliyeti Lojistik şirketler ile yapılan görüşmelerde konvansiyonel durum ile otomatik durumdaki işlem hacmine göre personel sayısının doğrusal olmayan bir şekilde değiştiği ortaya konmuştur. Karar verici tarafından belirlenen günlük işlem hacmi ve depolama biriminin işlenmesi için gerekli standart zaman ve günlük çalışma saati üzerinden dar koridor çakası alternatifi için gerekli personel sayısı hesaplanmaktadır. Bu personel sayısı üzerinden diğer alternatifler için de gerekli olacak personel sayısı regresyon yöntemi sonucunda tanımlanan eşitlikler ile belirlenmektedir. R j = R 1.α 1 + β 1 R j : Depolama birimi için gerekli minimum personel sayısı (j = 1 (Dar koridor çakası), 2 (Çok dar koridor çakası), 3 (AS/RS)) 52

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Örnek Problem Çözümü: Günlük işlem hacmi (ürün giriş miktarı): 2.500 palet Depolama yeri sayısı verim oranı: %85 Stok gün sayısı (gün): 20 Dönemsel gün sayısı (yıl): 365 gün Yıllık çalışma süresi (gün): 303 gün 1 kişi tarafından paletin işlem süresi 10 dk/palet olup günde 7 saat çalışılmaktadır. Depoda çalışan farklı seviye ve unvandaki personelin ortalama aylık brüt maaşı 2.500 TL/kişi olarak verilmektedir. Arsa mâliyeti 500 TL/m 2 ve raf mâliyeti 65 TL/m 2 olarak verilmektedir. AS/RS için raf mâliyeti 80 TL/m 2 olarak verilmektedir. İnşâ mâliyeti ise dar koridor çakası için 1.000 TL/m 2 ; çok dar koridor çakası için 900 TL/m 2 ve AS/RS için 1.200 TL/m 2 olarak belirlenmiştir. 53

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Örnek Problem Çözümü: Buna göre; n w = ( D * s ) / d = [(2500. 303. 20) / 365] / 0,85 = 48.832 depolama yeri sayısı bulunur. Her bir alternatif için olası bir depolama kapasitesi hesaplamaları yapılmaktadır (Ghiani ve diğ., 2004): Bu bağlamda y-ekseni ve x-ekseni boyunca stok pozisyonu şöyle hesaplanmaktadır: n y =[ [(α x + w x / 2). m] / 2α y n z ] 1/2 n x =[ 2α y m / n z (α x + w x / 2) ] 1/2 Bu doğrultuda depolama kapasitesi (sizing) hesaplanmaktadır. 54

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Modelin Formülasyonu: Depolama kapasitesinin hesaplanması (Ghiani ve diğ., 2004): m: Gerekli olan stok pozisyonu (palet, koli, vb.) α y : Stok pozisyonunun y-eksenindeki uzunluğu α x : Stok pozisyonunun x-eksenindeki uzunluğu w x : Ara koridorun x-eksenindeki genişliği w y : Ana koridorun y-eksenindeki genişliği n z : z-eksenindeki stok pozisyonu n x : x-eksenindeki stok pozisyonu n y : y-eksenindeki stok pozisyonu n y =[ [(α x + w x / 2). m] / 2α y n z ] 1/2 n x =[ 2α y m / n z (α x + w x / 2) ] 1/2 L x = (α x + w x / 2). n x L y = (α y n y + w y ) Depo yerleşim plânı 55

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Örnek Problem Çözümü: Palet ölçüleri Europalet standart ölçüleri olarak alınmıştır. Z ekseni doğrultusundaki palet yeri sayısı, bina yüksekliği ile palet yüksekliği, travers kalınlığı ve operasyon boşluğunun toplamının oranlanması ile elde edilmektedir. Bina yüksekliği, her bir ekipmanın teknik özelliklerine göre uygun olan çalışma yüksekliği şeklinde düşünülmüş olup son 1 metrelik kısmı çatı payı olarak bırakılmıştır. Bina yüksekliği, her bir ekipmanın farklı markalarına ait teknik kataloglarındaki h 3 yükseklik değerlerinin ortalaması şeklinde düşünülebilir. Ekipman kapasite değerleri için verilen süreler ise AS/RS ve Çok Dar Koridor Çakası için paletin koridorun önünden raf adresine kadar geçen süre iken Dar Koridor Çakası için rampa önünden raf adresine kadar yapılan işlemler için geçen süredir. 56

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Örnek Problem Çözümü: Depo en-boy ve alan hesaplamaları Dar Koridor Çakası Çok Dar Koridor Çakası AS/RS m (depolama yeri sayısı) 48832 48832 48832 Palet eni 0,8 0,8 0,8 Raf eni (αy) 1 1 1 Palet boyu 1,2 1,2 1,2 Raf boyu (αx) 1 1 1 Ana Koridor (wy) 4 4 2 Ara Koridor (wx) 3,3 1,95 1,95 Palet Yeri Sayısı (nz) 7 9 23 Palet Yüksekliği (m) 1,2 1,2 1,2 Operasyon Boşluğu (m) 0,15 0,1 0,08 Travers Kalınlığı (m) 0,14 0,14 0,14 Bina Yüksekliği (m) 12,25 15 35 Palet Yeri Sayısı (ny) 192 146 92 Palet Yeri Sayısı (nx) 36 37 23 Toplam Palet Yeri Sayısı 48832 48832 48832 Stoklama Alanı Boyu (Ly) (m) 196 150 94 Stoklama Alanı Eni (Lx) (m) 96 73 46 Stoklama Alanı (m 2 ) 18871 11009 4285 Sipâriş Alanı Boyu 196 150 94 Sipâriş Alanı Eni 13,5 13,5 13,5 Sipâriş Alanı (m 2 ) 2650 2030,34 1263,27 Depo Alanı Boyu (m) 196 150 94 Depo Alanı Eni (m) 110 87 59 Depo Alanı (m 2 ) 21521 13039 5548 Arsa Alanı (m 2 ) 43041 26078 11096 Gerekli Ekipman Kapasitesi (dk/palet) -I 6 4 2 Gerekli Ekipman Kapasitesi (dk/palet) -II - 2-57

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Örnek Problem Çözümü: İş gücü mâliyetleri: Dar koridor çakası için gerekli personel sayısı (R 1 ) = 757.500 palet / (303 gün. 7 saat/gün. 6 palet/saat) = 59,5 60 kişi olarak bulunur. Çok dar koridor çakası için gerekli personel sayısı (R 2 ) = 48 kişi AS/RS için gerekli personel sayısı (R 3 ) = 11 kişi Ekipman ilk yatırım mâliyetleri: Dar koridor çakası: 75.600 TL/adet Çok dar koridor çakası: 216.000 TL/adet Stacker: 23.700 TL/adet Vinç: 810.000 TL/adet Vinç ilk kurulum mâliyeti: 23.7 Milyon TL 58

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Örnek Problem Çözümü: Bu bilgiler doğrultusunda alternatifler bazında operasyonel ve yatırım mâliyetleri: Mâliyetler (TL) Dar Koridor Çakası Çok Dar Koridor Çakası AS/RS İş Gücü Mâliyeti 1.785.714 1.440.000 330.000 Operasyonel Mâliyetler 957.660 728.040 813.660 Diğer Mâliyetler 133.933 130.406 472.794 Ara Toplam 2.877.307 2.298.446 1.616.454 Arsa Mâliyeti 21.520.620 13.038.951 5.548.010 Raf Mâliyeti 3.906.527 3.320.548 3.320.548 İnşa Mâliyeti 21.520.630 11.735.056 6.657.611 İlk Yatırım Mâliyeti - - 23.700.000 Ara Toplam 46.361.787 28.094.554 39.812.148 Toplam 49.239.095 30.393.000 41.428.602 59

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Örnek Problem Çözümü: Bu bilgiler doğrultusunda alternatifler bazında yıllık palet başına düşen eşdeğer operasyonel ve yatırım mâliyetleri*: Mâliyetler (TL) Dar Koridor Çakası Çok Dar Koridor Çakası AS/RS İş Gücü Mâliyeti 140 113 26 Operasyonel Mâliyetler 75 57 64 Diğer Mâliyetler 11 10 37 Ara Toplam 226 181 127 Arsa Mâliyeti 2.881.154 1.745.639 742.761 Raf Mâliyeti 587.684 587.684 691.393 İnşa Mâliyeti 3.808.809 2.076.919 1.178.292 İlk Yatırım Mâliyeti - - 4.194.525 Ara Toplam 7.277.648 4.410.242 6.806.971 * Yıllık faiz oranı %12; faiz dönemi ise arsa için 20 yıl, diğer mâliyet kalemleri için 10 yıl olarak kabul edilmiştir. 60

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Örnek Problem Çözümü: Bu bilgiler doğrultusunda alternatifler bazında toplam mâliyetler: Yıllık Toplam Mâliyet = Yıllık Toplam Operasyonel Mâliyetler + Yıllık Yatırım Mâliyeti + Ekipman Satınalma Mâliyeti Yıllık Toplam Operasyonel Mâliyet = 757.500 palet x Palet Birim Mâliyeti Ekipman Satınalma Mâliyeti = Ekipman Sayısı x Ekipman Birim Mâliyeti Ekipman sayısı, günlük talebi karşılayabilecek en az ekipman sayısıdır (ör: vinç sayısı = (120 palet /saat) / (30 palet/saat) = 4) 61

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Örnek Problem Çözümü: Bu bilgiler doğrultusunda alternatifler bazında toplam mâliyetler: Mâliyetler (TL) Dar Koridor Çakası Çok Dar Koridor Çakası AS/RS Toplam Operasyonel Mâliyetler 171.195.000 137.107.500 96.202.500 Toplam Yatırım Mâliyetleri 7.277.648 4.410.242 6.806.971 Toplam Ekipman Satınalma Mâliyetleri 160.560 322.606 573.428 TOPLAM MÂLİYET 178.633.216 141.840.352 103.582.896 62

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Modelin doğrulanması: Örnek problem, Türkiye deki lojistik hizmet sağlayıcısı bir firma ile uygulama örneği olarak çalışılarak doğrulanmıştır. Buna göre mevcut yöntemler ile önerilen modele ilişkin sonuçların karşılaştırması şöyledir: Dar Koridor Çakası Çok Dar Koridor Çakası AS/RS Mevcut Önerilen Mevcut Önerilen Mevcut Önerilen Palet Yeri Sayısı (Adet) 50.000 48.832 50.000 48.832 50.000 48.832 Depolama Alanı (m 2 ) 31.500 21.521 19.500 13.039 8.250 5.548 Arsa Alanı (m 2 ) 53.550 43.041 35.100 26.078 16.500 11.096 Palet Başına İşletme Mâliyeti (TL) 260 226 209 181 133 127 Toplam Yıllık Operasyonel Mâliyet (TL) 196.846.874 171.195.000 157.942.916 137.107.500 100.608.769 96.202.500 Toplam Yıllık Yatırım Mâliyeti (TL) 12.718.195 7.438.216 9.175.071 4.732.852 6.373.011 7.380.396 Toplam Yıllık Mâliyet (TL) 209.565.069 178.633.216 167.117.987 141.840.352 106.981.780 103.582.896 63

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi İtalya daki depolar için deneysel veriler ile ortaya konan saatte işlem gören palet sayısının 50-70 palet üzerinde veya depolama lokasyonu sayısının 5.000-7.000 palet üzerinde olduğu durumda otomatik depolama çözümü (örneğin vinç) uygun hale gelmektedir. Bu çalışma ile Türkiye pazarı ve koşulları için olan değerler analitik olarak hesaplanmıştır. Türkiye için saatte işlem gören palet sayısının 143 palet (3 vardiya ise 430 palet, günlük giriş miktarı 1.500 palet günlük giriş + çıkış miktarı 3.000 palet) ve üzeri olduğunda otomatik depo çözümleri mâliyet açısından uygun olmaktadır. Depolama yeri sayısının 29.000 adetten fazla olması durumunda otomatik depolama alternatifi mâliyet açısından uygun olmaktadır. 64

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Bu durum; Türkiye de işçilik ve operasyonel mâliyetlerin Avrupa ülkelerine göre daha az olması, İlk yatırım mâliyetinin para birimi ve kur faktörlerinden ötürü Avrupa ülkeleri için daha düşük olması, Türkiye pazarının mâliyet odaklı bir pazar olmasının yanı sıra geleceğe yönelik plânlama konusundaki belirsizlikler içermesi, Otomatik depo çözümlerinin esnekliği azaltması ve bu belirsizlik ortamında Türkiye deki işletmelerin Avrupa daki işletmelere göre çok daha büyük iş hacimlerinde AS/RS tercih etmesi ile açıklanabilir. 65

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Hem konvansiyonel hem otomatik çözümleri içeren depo olur mu? Ürünlerin çeşitliliği (Farklı depolama birimleri, farklı hız ve/veya hacim ihtiyaçları) Bütçesel kısıtlar California Cartage Company Warehouse 66

OPTİMİZASYON MODELİ

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Karar Değişkenleri: X i : i durumunda i türündeki ekipmanın çalışacağı koridor sayısı (adet) (i = 1 (AS/RS), 2 (Çok Dar Koridor Çakası), 3 (Dar Koridor Çakası)) C ik : i durumunda koridor başına düşen için k türündeki mâliyet tutarı (pb) (i = 1 (AS/RS), 2 (Çok Dar Koridor Çakası), 3 (Dar Koridor Çakası)) (k = 1 (arsa mâliyeti (pb/m 2 )), 2 (raf mâliyeti (pb)), 3 (inşâ mâliyeti (pb)), 4 (ilk yatırım mâliyeti (pb)), 5 (iş gücü mâliyeti (pb)), 6 (operasyonel mâliyetler (pb)), 7 (diğer mâliyetler (pb))) Y i : i durumunda ekipman sayısı (adet) (i = 1 (AS/RS), 2 (Çok Dar Koridor Çakası), 3 (Dar Koridor Çakası)) 68

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Amaç fonksiyonu: min Z = (C ik. X i ) + (C ik.y i ) Amaç fonksiyonunun; İlk bölümü ekipmanın çalışacağı koridorlar için toplam operasyonel ve yatırım mâliyetini belirtmektedir. İkinci bölümü ise ekipmanların ilk yatırım mâliyeti üzerinden toplam mâliyeti belirtmektedir. Fonksiyonun ilk bölümü için k = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 değerlerini alırken ikinci bölüm için k = 4 değerlerini alacaktır. 69

Kısıtlar: Bütçe kısıtları: Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi (C ik. X i ) Toplam Bütçe (Yıllık) (k = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7) (C ik. Y i ) Toplam Ekipman Bütçesi (Yıllık) (k = 4) Depolama hacmi kısıtı ise şöyle tanımlanmıştır. (N i. X i ) n w N i : i alternatifindeki ekipmanın çalışacağı koridordaki toplam depolama yeri sayısı (adet) Stoklama alanına ilişkin kısıt ise şu şekilde verilmektedir: (A i. X i ) S A i : i alternatifindeki ekipmanın çalışacağı koridorlara ilişkin alan (m 2 ) S: Stoklama alanı (m 2 ) S değeri karar verici tarafından belirlenecek alan değeridir. 70

Kısıtlar: Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Sektörel uygulamalara göre günlük işlem hacmini karşılamak için minimum gerekli ekipman sayısı kısıtları: Y 1 = X 1, Y 2 = X 2, Y 2 2 Z, Y 3 2 X 3 X i : i durumunda i türündeki ekipmanın çalışacağı koridor sayısı (adet) Y i : i durumunda ekipman sayısı (adet) Z: i = 2 durumundaki istifleme aracı (stacker) sayısı (adet) (i = 1 (AS/RS), 2 (Çok Dar Koridor Çakası), 3 (Dar Koridor Çakası)) Hız kısıtı ise şu şekilde tanımlanmıştır: (60/t i ).W.Y i 2. D p t i : i alternatifindeki ekipmanın birim zamanda başına işlem süresi (dk.) W: Yıllık toplam çalışma süresi (saat) D p : Yıllık paletli ürün giriş miktarı (palet) 71

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Önceki problemdeki mâliyetler değerleri üzerinden koridor bazında mâliyetlerin hesaplanması suretiyle bir önceki problemin çözümü için kullanılmıştır. Her bir alternatif için kapasite sürelerinin geçerli olduğu L y değerleri şöyle verilmektedir; AS/RS için 120 m. Çok Dar Koridor Çakası için 110 m. Dar Koridor Çakası için 100 m. Buna göre y-ekseni doğrultusundaki palet yeri sayısı (n y ); AS/RS için 118 palet Çok Dar Koridor Çakası için 106 palet Dar Koridor Çakası için 96 palet olarak hesaplanır. Buna göre x-ekseni doğrultusundaki palet yeri sayısı (n x ) ve stoklama alanı eni (L x ); AS/RS için (n x ) = 18 palet, (L x ) = 36 m. Çok Dar Koridor Çakası için (n x ) = 51 palet, (L x ) = 101 m. Dar Koridor Çakası için (n x ) = 73 palet, (L x ) = 193 m. olarak bulunur. Koridor sayısı stoklama alanı eni (L x ) ile ara koridor (w x ) ve raf en (α x ) toplamının oranlanması ile belirlenmiştir. Raf sisteminin sırt sırta olduğu duruma göre AS/RS için 36 / (1,95 + 1 + 1) = 8,9 9 olarak hesaplama yapılırken; Çok Dar Koridor ve Dar Koridor Çakası ekipmanı için sırasıyla 26 ve 37 koridor sayısı hesaplanmıştır. 72

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Her bir koridordaki ekipmanın işlem yapacağı palet sayısı ise D p değerinin koridor sayılarına oranı şeklinde bulunmuştur. Bu bağlamda yıllık talebi karşılamak için AS/RS için 84.167 palet Çok Dar Koridor Çakası için 29.135 palet Dar Koridor Çakası için 39.869 palet işlem görecektir. Palet bazında hesaplanmış olan operasyonel mâliyet değerleri bu değerler ile çarpılarak koridor bazında operasyonel mâliyetler bulunmuştur. Koridor başına düşen yatırım mâliyetleri ise koridor alanı (m 2 ) ile birim alana (m 2 ) düşen mâliyet değerlerinin çarpılması neticesinde hesaplanmıştır. Arsa mâliyeti, arsa alanı ile; Raf mâliyeti ve ilk yatırım mâliyeti stoklama alanı ile; İnşâ mâliyeti ise depo alanı ile oranlanarak birim mâliyetler hesaplanmıştır. Koridor alanı ise sırt sırta raf doğrultusunda; stoklama alanı boyu (L y ) değeri olurken koridorun eni ara koridor (w x ) ile raf eni (α x ) değerinin iki katının toplamına eşit olup koridorun boy ve en değerlerinin çarpımı alınarak bulunmuştur: AS/RS için 474 m 2 Çok Dar Koridor için 435 m 2 Dar Koridor Çakası için 530 m 2 olarak hesaplanmıştır. 73

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Örnek Problem Çözümü: Bu bilgiler doğrultusunda alternatifler bazında yıllık koridor başına düşen eşdeğer operasyonel ve yatırım mâliyetleri*: Mâliyetler (TL) İş Gücü Mâliyeti Dar Koridor Çakası Çok Dar Koridor Çakası AS/RS 2.866.220 3.292.255 2.188.342 Operasyonel Mâliyetler Diğer Mâliyetler 1.535.475 1.660.695 5.386.688 225.203 291.350 3.114.179 Ara Toplam 4.626.898 5.244.300 10.689.209 Arsa Mâliyeti 37.052 30.086 29.916 Raf Mâliyeti 16.175 22.963 76.854 İnşa Mâliyeti 97.963 71.591 94.917 İlk Yatırım Mâliyeti - - 466.253 Ara Toplam 151.189 124.640 667.940 Toplam 4.778.087 5.368.940 11.357.149 * Yıllık faiz oranı %11; faiz dönemi ise arsa için 20 yıl, diğer mâliyet kalemleri için 10 yıl olarak kabul edilmiştir. 74

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Amaç fonksiyonu: min Z = 11.357.149 X 1 + 5.368.904 X 2 + 4.778.087 X 3 + 143.357 Y 1 + 38.229 Y 2 + 13.380 Y 3 + 4.195 Z Örnek problemde yıllık toplam bütçe 120 Milyon TL iken yıllık toplam ekipman için yatırım bütçesi 1 Milyon 275 Bin TL olarak verilmektedir. Bütçe kısıtları da şu şekilde tanımlanmıştır: 11.357.149 X 1 + 5.368.904 X 2 + 4.778.087 X 3 120.000.000 143.357 Y 1 + 38.229 Y 2 + 13.380 Y 3 + 4.195 Z 1.275.000 75

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Depolama yeri sayısı kısıtı: y-ekseni boyunca yer alan palet yeri sayısı (n y ) ile z-ekseni boyunca yer alan palet yeri sayısı (n z ) çarpımının iki katı alınmıştır: (ör: AS/RS için 118 x 23 x 2 = 5.428 palet): 5.428 X 1 + 1.908 X 2 + 1.344 X 3 48.832 Stoklama alanı kısıtı: 474 X 1 + 435 X 2 + 530 X 3 20.000 Ekipman sayısı kısıtı: X 1 = Y 1, X 2 = Y 2, Y 2 2 Z, Y 3 2 X 3 (i = 1 (AS/RS), 2 (Çok Dar Koridor Çakası), 3 (Dar Koridor Çakası)) (Z: stacker) 76

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Ekipman çalışma hızı ise kapasite bilgisine göre AS/RS için saatte 30 palet işlem görebilirken çok dar koridor ve dar koridor çakaları için bu saatte işlem gören palet sayısı sırasıyla 15 ve 10 palet olarak hesaplanmıştır. Yıllık çalışma süresinin ise günde her biri 7 saat olan 3 vardiya üzerinden 303 gün olduğu durumda ekipman hızı kısıtı: 6363. [(30 Y 1 + 15 Y 2 + 10 Y 3 ) 1.515.000 77

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Örnek Problemin LINDO ile Çözümü: MIN + 4195 Z1 SUBJECT TO END GIN GIN GIN GIN GIN GIN GIN 11357149 X1 + 5368904 X2 + 4778087 X3 + 143357 Y1 + 38229 Y2 + 13380 Y3 2) 143357 Y1 + 38229 Y2 + 13380 Y3 + 4195 Z1 <= 1275000 3) 11357149 X1 + 5368904 X2 + 4778087 X3 <= 120000000 4) 5428 X1 + 1908 X2 + 1344 X3 >= 48832 5) 474 X1 + 435 X2 + 530 X3 <= 20000 6) Y1 - X1 = 0 7)X2 - Y2 = 0 8)Y3-2 X3 >= 0 9)Y2-2 Z1 <= 0 10)190890 Y1 + 95445 Y2 + 63630 Y3 >= 1515000 X1 X2 X3 Y1 Y2 Y3 Z1 78

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Örnek problemin LINDO ile çözümü: Örnek problem Lindo 6.1 ile çözülmüş ve; X1 = Y1 = 8, X2 = Y2 = 3, Z = 2 olarak optimum sonuç bulunmuştur. Buna göre deponun 8 koridoru her bir koridor başına 1 adet AS/RS ekipmanının (vinç) çalışacağı şekilde tasarlanırken 3 koridoru ise her bir koridorda 1 adet Çok Dar Koridor Çakasının çalışacağı ve toplam 2 adet de istifleme aracı (stacker) kullanılması şekilde tasarlanması önerilmektedir. Bu doğrultuda toplam mâliyet 108.233.943 TL olarak hesaplanmaktadır. 79

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Söz konusu model için; Mâliyet faktörünün yanı sıra; Esneklik Büyüme stratejilerini destekleme İşlem doğruluğu Personel yönetimi gereksinimi Uygulama başarısı faktörleri de AHP ile değerlendirilerek en uygun alternatif seçimi gerçekleştirilmiştir. Mâliyet bilgileri bir önceki aşamadan geldiği için (1/mâliyet) değerleri bulunarak toplam mâliyetlere her ters çevrilmiş mâliyet toplamının oranlanması yoluyla normalize edilmiştir. Böylece ikili karşılaştırma matrisinin vektörü yerine bu normalize değerler vektörünün kullanılmıştır. 80

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Modele ilişkin varsayımlar: FMCG sektörü için dağıtım merkezi olarak faaliyet gösteren yeni inşâ edilecek olan tek katlı bir depo için konvansiyonel / otomatik depo kararına ilişkin modelleme yapılmıştır. Bu noktada otomatik depo, temel olarak AS/RS (vinç crane) şeklinde tanımlanırken konvansiyonel depo olarak dar koridor çakası (reach truck) ve çok dar koridor çakası (turret truck) olarak tanımlanmıştır. Çok dar koridor çakasının söz konusu olduğu çözüm alternatifinde yardımcı ekipman olarak istifleme aracı (stacker) kullanımının da olacağı varsayılmıştır. Ekipman kapasite değerleri için verilen süreler ise AS/RS ve Çok Dar Koridor Çakası için paletin koridorun önünden raf adresine kadar geçen süre iken Dar Koridor Çakası için rampa önünden raf adresine kadar yapılan işlemler için geçen süre olarak değerlendirilmiştir. Modelde depo yerleşiminden (dimensioning) bağımsız olarak depolama kapasitesine (sizing) ilişkin bir analiz gerçekleştirilmiştir. 81

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Modele ilişkin varsayımlar: Depo tasarımının bu alternatiflerden birisi için uygulanacağı gibi aynı anda birden fazla alternatifin de kullanılabileceği varsayılmıştır. Bir başka deyişle, otomatik ve konvansiyonel depo çözümlerinin aynı anda uygulanabildiği varsayılmıştır. Her bir koridordaki raf tasarımının sırt sırta raf sistemi olarak yapıldığı varsayılmıştır. Ürün bağımsız olarak palet bazında giriş-çıkış yapılan bir depo için modelleme yapılmıştır. Mâliyetler yıllık olarak değerlendirilmiştir. Yatırım mâliyetlerinin belirlenmesinde faiz oranı ve faiz dönemi parametrik olarak belirlenmiştir. Yatırım mâliyetleri hesaplanırken hurda değeri ya da satış değeri ihmâl edilmiştir. Ortalama işgücü mâliyeti otomatik ve konvansiyonel depo durumlarında eşit olarak kabul edilmiştir. Bir başka deyişle, iki durumda da çalışacak personelin yetkinliklerinin ve becerilerinin aynı olduğu 82 varsayılmıştır.

Konvansiyonel / Otomatik Depo Karar Verme Problemi Modele ilişkin varsayımlar: İş gücü gereksinimi dar koridor çakası için işlem hacmi, palet işleme standart süresi ve günlük çalışma saati üzerinden belirlenmekte olup sektörel uygulamalara paralel olarak çok dar koridor çakası ve AS/RS için bu bilgi üzerinden regresyon ile hesaplanmaktadır. Regresyon için kullanılan veriler lojistik şirketleri ile yapılan görüşmeler yoluyla elde edilmiştir. İşletme mâliyetleri içerisinde her türlü ekipman mâliyeti (bakım ve onarım mâliyetleri de dâhil olmak üzere) yer almaktadır. Modelde yer alan depolama birimi palet olarak ele alınmış olup paletlerin ölçüleri ile ekipmanların teknik özellikleri karar vericiye bağlı olarak parametrik bir şekilde modele girilmektedir. Karar vericinin ilgili ekipmana ilişkin teknik katalogları incelemesi neticesinde ortalama değerlerin modele girildiği varsayılmaktadır. Mâliyetleri oluşturan kalemlere ilişkin birim mâliyetler (birim raf ve inşâ mâliyeti, ortalama personel ücretleri, yıllık çalışılan gün sayısı, günlük çalışma süresi, vb.) piyasa şartları ve farklı bölgesel uygulamalar 83 doğrultusunda karar verici tarafından parametrik olarak değiştirilebilinir.

Sonuç ve Öneriler Sektörel uygulamalarda tecrübe ve sezgisel deneyimler doğrultusunda yapılan depo tasarımı projeleri için çözüm alternatiflerinin oluşturulmasına yönelik tek bir alternatif bazında ya da optimum sonuç olan karma çözüm alternatifini de göz önünde bulunduran analitik bir model geliştirilmiş ve doğrulanmıştır. Modelin ilk aşamasında mâliyet ve bütçe kısıtlarının yanı sıra depo tasarımında en önemli iki teknik performans göstergesi olan hız (talep), hacim, alan gibi teknik performans ölçütleri de göz önünde bulundurulmuştur. 84

Sonuç ve Öneriler Dallari ve arkadaşları (2006) tarafından İtalya için gerçekleştirilen çalışmada verilen konvansiyonel / otomatik depo alternatiflerinin seçimine yönelik işlem hacmi ve depolama yeri sayısı önerisi Türkiye için analiz edilmiş ve Türkiye koşullarına göre olması gereken işlem hacmi ve depolama yeri sayısı bilgisi Dallari ve arkadaşları (2006) tarafından yapılan deneysel çalışmaya karşılık analitik bir model ile belirlenmiştir. Modelin ikinci aşamasında ise uygulamalarda bu kararın verilmesinde etkili olan mâliyet dışı etmenler de (esneklik, işlem doğruluğu, personel yönetimi, vb.) göz önünde bulundurularak nihâi sonuç elde edilmiştir. Modelin parametrik olması farklı kombinasyonların kolaylıkla modele adapte edilebilmesini sağlamaktadır. 85

DEPO TASARIMINDA EKİPMAN MÂLİYETLERİNİ ENKÜÇÜKLEYEN DEPO BOYUTLARINI BELİRLEME

Depo Tasarımında Kapasite (Sizing) ve Yerleşim (Dimensioning) Depo tasarımında kapasite (sizing) ve yerleşim (dimensioning) problemleri stratejik düzeyde yer alan tasarım problemleridir. Depolama kapasitesi (sizing), deponun kapasitesi ile ilgili problemleri ifâde etmektedir (Gu ve diğ., 2010). Depo yerleşimi (dimensioning), deponun inşâ ve operasyonel mâliyetlerinin analizi için depo kapasitesinin zemin alanına dönüştürülmesidir (Gu ve diğ., 2010). 87

Konvansiyonel / Otomatik Depo Problemin tanımı: Karar Verme Problemi Depo tasarımı açısından bir deponun konvansiyonel veya otomatik depo olarak tasarlanma kararı, stratejik düzeyde bir karar olup hareket ve depolama aktivitelerini gerçekleştiren malzeme taşıma ekipmanlarının (AS/RS, AGV, konveyör sistemleri, vb.) operatörler veya sürücüler tarafından doğrudan kontrol edilmesine gerek olmamasıdır. Bu hususta literatürde belirli bir otomasyon çözümüne ilişkin uygulama ve optimizasyon odaklı birçok çalışma bulunmaktadır (Graves ve diğ., 1977; Rosenblatt ve Eynan, 1989; van der Berg ve Zijm, 1999; Dallari ve diğ., 2006). 88

Çalışmanın Amacı Literatür araştırması sonucunda potansiyel araştırma alanı olarak saptanmış olan ve stratejik düzey depo tasarımı bünyesindeki önemli aşamalardan biri olarak ekipman mâliyetlerinin göz önüne alınması ile depo boyutlarının belirlenmesidir: 1. Depolama kapasitesi hesapları doğrultusunda farklı ekipmanların toplam mâliyetleri analitik bir model ile hesaplanmaktadır. 2. Modele ilişkin sonuç değerleri üzerinden ekipman alternatifleri bazında depo boyutlarına ilişkin bir karar verme tablosu oluşturulmaktadır. 89

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme Modelin Formülasyonu: Konvansiyonel depo çözümleri; Dar Koridor Çakası, Çok Dar Koridor Çakası Otomatik depo çözümleri; AS/RS Vinç Mâliyet öğeleri aşağıdaki şekilde tanımlanmıştır: İnşâ mâliyeti (pb/m 2 ) Arsa mâliyeti (pb/m 2 ) Raf mâliyeti (pb/depolama birimi) Ekipman satınalma mâliyetleri (pb) İlk yatırım mâliyeti (pb) İş gücü mâliyeti (pb/depolama birimi) Operasyonel mâliyetler (pb/depolama birimi) Diğer mâliyetler (pb/depolama birimi) 90

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme Modelin Formülasyonu: Karar verici tarafından günlük işlem hacmi (ürün giriş miktarı) verilmektedir. Buna göre depolama yeri sayısı hesaplanmaktadır: n w = ( D * s ) / d n w : Depolama yeri D: Depoya dönemsel ürün giriş miktarı s: Stok gün sayısı d: Dönemsel gün sayısı 91

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme Modelin Formülasyonu: Karar verici tarafından aşağıdaki bilgiler modele girilmektedir: Palet ölçüleri (en, boy ve yükseklik) Raf eni ve raf boyu Deponun ana ve ara koridor genişlik ölçüleri Sipâriş alanı eni Dikey eksende (z-ekseni) palet yeri sayısı Bu aşamada verilen bilgiler doğrultusunda depo kapasitesine ilişkin hesaplamalar yapılmaktadır. 92

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme Modelin Formülasyonu: Depolama kapasitesinin hesaplanması (Ghiani ve diğ., 2004): m: Gerekli olan stok pozisyonu (palet, koli, vb.) α y : Stok pozisyonunun y-eksenindeki uzunluğu α x : Stok pozisyonunun x-eksenindeki uzunluğu w x : Ara koridorun x-eksenindeki genişliği w y : Ana koridorun y-eksenindeki genişliği n z : z-eksenindeki stok pozisyonu n x : x-eksenindeki stok pozisyonu n y : y-eksenindeki stok pozisyonu n y =[ [(α x + w x / 2). m] / 2α y n z ] 1/2 n x =[ 2α y m / n z (α x + w x / 2) ] 1/2 L x = (α x + w x / 2). n x L y = (α y n y + w y ) Depo yerleşim plânı 93

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme Modelin Formülasyonu: Yatırım mâliyetleri: Arsa ve inşâ mâliyetleri, birim mâliyetlerin alan değerleri ile çarpılması suretiyle hesaplanmaktadır. Raf mâliyeti ise toplam depolama yeri sayısı ile birim raf mâliyeti çarpımı ile hesaplanmaktadır. Ekipman satınalma mâliyeti ise gerekli olan ekipman sayısı üzerinden belirlenmektedir. Ekipman sayısının iş hacmi ile her bir ekipmanın teknik kapasitesi doğrultusunda belirlenmektedir. Döngü süresi, AS/RS ve çok dar koridor çakası için paletin koridorun önünden raf adresine kadar geçen süredir. Dar koridor çakası için rampa önünden raf adresine kadar yapılan işlemler için geçen süredir. 94

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme Modelin Formülasyonu: Yatırım mâliyetleri: Çok dar koridor çakası alternatifinde bu ekipmanın yanı sıra istifleme aracının da (stacker) kullanımı da göz önüne alınabilmektedir. İlk yatırım mâliyeti ise sadece AS/RS alternatifi için geçerli olan sabit bir mâliyet kalemidir. Bu mâliyet kalemlerinin model içerisinde yıllık mâliyetler olarak değerlendirilip kullanılması öngörülmektedir: A = P(A/P) = P[i(i+1) n /( (i+1) n - 1)] A: Yıllık eşdeğer mâliyet (PB) P: Şimdiki mâliyet (PB) i: Faiz oranı (%) n: Faiz dönem sayısı 95

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme Modelin Formülasyonu: Operasyonel mâliyetler: İşgücü mâliyeti, personel sayısı ile personel ücretleri çarpımı olarak değerlendirilmektedir. Operasyonel mâliyetler; deponun işletilmesi esnasında oluşan bakım, onarım ve diğer genel yönetim giderlerini tanımlamaktadır. Bilgi teknolojilerine ilişkin alt yapı, donanım ve yazılım mâliyetleri ile genel yönetim giderleri ise diğer mâliyetler olarak değerlendirilmektedir. Her bir ekipman alternatifi için; Toplam mâliyet = Yıllık toplam operasyonel mâliyetler + Yıllık toplam yatırım mâliyeti + Yıllık toplam ekipman satınalma mâliyeti Yıllık operasyonel mâliyet: depolama birimi sayısı ile depolama birimi başına düşen mâliyetin çarpımı Yıllık toplam ekipman satınalma mâliyeti: günlük talebi karşılayacak en az ekipman sayısı 96 ile ekipman satınalma fiyatının çarpımı

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme Modele ilişkin varsayımlar: Yeni inşâ edilecek olan tek katlı bir depo için konvansiyonel / otomatik depo kararına ilişkin modelleme yapılmıştır. Bu noktada otomatik depo, temel olarak AS/RS (vinç crane) şeklinde tanımlanırken konvansiyonel depo olarak dar koridor çakası (reach truck) ve çok dar koridor çakası (turret truck) olarak tanımlanmıştır. Çok dar koridor çakasının söz konusu olduğu çözüm alternatifinde yardımcı ekipman olarak istifleme aracı (stacker) kullanımının da olacağı varsayılmıştır. Ekipman kapasite değerleri için verilen süreler ise AS/RS ve çok dar koridor çakası için paletin koridorun önünden raf adresine kadar geçen süre iken dar koridor çakası için rampa önünden raf adresine kadar yapılan işlemler için geçen süre olarak değerlendirilmiştir. Modelde depo yerleşiminden (dimensioning) bağımsız olarak depolama kapasitesine (sizing) ilişkin bir analiz gerçekleştirilmiştir. Her bir koridordaki raf tasarımının sırt sırta raf sistemi olarak yapıldığı varsayılmıştır. 97

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme Modele ilişkin varsayımlar: Ürün bağımsız olarak palet bazında giriş-çıkış yapılan bir depo için modelleme yapılmıştır. Mâliyetler yıllık olarak değerlendirilmiştir. Yatırım mâliyetlerinin belirlenmesinde faiz oranı ve faiz dönemi parametrik olarak belirlenmiştir. Yatırım mâliyetleri hesaplanırken hurda değeri ya da satış değeri ihmâl edilmiştir. Ortalama işgücü mâliyeti otomatik ve konvansiyonel depo durumlarında eşit olarak kabul edilmiştir. Bir başka deyişle, iki durumda da çalışacak personelin yetkinliklerinin ve becerilerinin aynı olduğu varsayılmıştır. İşletme mâliyetleri içerisinde her türlü ekipman mâliyeti (bakım ve onarım mâliyetleri de dâhil olmak üzere) yer almaktadır. Modelde yer alan depolama birimi palet olarak ele alınmış olup paletlerin ölçüleri ile ekipmanların teknik özellikleri karar vericiye bağlı olarak parametrik bir şekilde modele girilmektedir. Karar vericinin ilgili ekipmana ilişkin teknik katalogları incelemesi neticesinde ortalama değerlerin 98 modele girildiği varsayılmaktadır.

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme Örnek Problem Çözümü: Günlük işlem hacmi (palet) 2.500 Stok gün sayısı (gün) 20 Dönemsel gün sayısı (yıl) 365 Depolama yeri sayısı verim oranı (%) 85 Personel Sayısı Dar Koridor Çakası Çok Dar Koridor Çakası AS/RS 60 48 11 Arsa mâliyeti 500 TL/m 2 olarak verilmektedir. Raf mâliyeti dar koridor ve çok dar koridor çakası için aynı olup 68 TL/m 2 olarak verilmekte iken AS/RS için 80 TL/m 2 olarak verilmektedir. İnşâ mâliyeti ise dar koridor çakası için 1.000 TL/m 2 ; çok dar koridor çakası için 900 TL/m 2 ve AS/RS için 1.200 TL/m 2 olarak belirlenmiştir. Depodaki aylık ortalama personel ücreti, brüt 2.500 TL olarak verilmektedir. Yıllık eşdeğer mâliyetlerin hesaplanmasında dönem sayısı arsa için 20 yıl, diğer yatırımlar için 10 yıl ve yıllık faiz oranı %12 olarak verilmektedir. 99

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme Depo Kapasitesi Hesaplamaları Dar Koridor Çakası Çok Dar Koridor Çakası AS/RS m (depolama yeri sayısı) 48832 48832 48832 Palet eni 0,8 0,8 0,8 Raf eni (α y ) 1 1 1 Palet boyu 1,2 1,2 1,2 Raf boyu (α x ) 1 1 1 Ana Koridor (w y ) 4 4 2 Ara Koridor (w x ) 3,3 1,95 1,95 Palet Yeri Sayısı (n z ) 7 9 23 Palet Yüksekliği (m) 1,2 1,2 1,2 Palet Yeri Sayısı (n y ) 192 146 92 Palet Yeri Sayısı (n x ) 36 37 23 Toplam Palet Yeri Sayısı 48832 48832 48832 Stoklama Alanı Boyu (Ly) (m) 196 150 94 Stoklama Alanı Eni (Lx) (m) 96 73 46 Stoklama Alanı (m 2 ) 18871 11009 4285 Sipâriş Alanı Boyu 196 150 94 Sipâriş Alanı Eni 13,5 13,5 13,5 Sipâriş Alanı (m 2 ) 2650 2030,34 1263,27 Depo Alanı Boyu (m) 196 150 94 Depo Alanı Eni (m) 110 87 59 Depo Alanı (m 2 ) 21521 13039 5548 Arsa Alanı (m 2 ) 43041 26078 11096 100

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme Ekipman Satınalma Mâliyetleri Döngü Süreleri: Dar koridor çakası için 6 dk/palet Çok dar koridor çakası için 4 dk/palet AS/RS için 2 dk/palet İstifleme aracı (stacker) için 2 dk/palet Bu süreler AS/RS için120 m., dar koridor ve çok dar koridor çakaları için ise 110 m. stoklama alanı boyu (L y ) için geçerli olan sürelerdir. Ekipman ilk yatırım mâliyetleri: Dar koridor çakası: 75.600 TL/adet Çok dar koridor çakası: 216.000 TL/adet Stacker: 23.700 TL/adet Vinç: 810.000 TL/adet Vinç ilk kurulum mâliyeti: 23.7 Milyon TL 101

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme Ekipmanlara İlişkin Mâliyet Tablosu Mâliyetler (TL) Dar Koridor Çakası Çok Dar Koridor Çakası AS/RS İş Gücü Mâliyeti 140 113 26 Operasyonel Mâliyetler 75 57 64 Diğer Mâliyetler 11 10 37 Toplam 226 181 127 Arsa Mâliyeti 2.881.154 1.745.639 742.761 Raf Mâliyeti 587.684 587.684 691.393 İnşâ Mâliyeti 3.808.809 2.076.919 1.178.292 İlk Yatırım Mâliyeti - - 4.194.525 Toplam 7.277.648 4.410.242 6.806.971 102

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme Ekipmanlara İlişkin Mâliyet Modeli Sonuç Tablosu Mâliyetler (TL) Dar Koridor Çakası Çok Dar Koridor Çakası AS/RS Toplam Operasyonel Mâliyetler 171.195.000 137.107.500 96.202.500 Toplam Yatırım Mâliyetleri 7.277.648 4.410.242 6.806.971 Toplam Ekipman Satınalma Mâliyetleri 160.560 322.606 573.428 Toplam Mâliyet 178.633.216 141.840.352 103.582.896 103

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme Dar Koridor Çakasına İlişkin Depo Boyutları No. L x (m) n x (adet) n y (adet) L y (m) Ekipman Sayısı (adet) Ekipman Mâliyeti (TL) İnşâ Mâliyeti (TL) Arsa Mâliyeti (TL) Raf Mâliyeti (TL) Operasyonel Mâliyet (TL) Toplam Mâliyet (TL) 1* 96,0 36 192 196 12 160.560 3.808.876 2.881.138 587.684 171.195.000 178.633.258 2 137,8 52 135 139 26 347.880 3.722.154 2.815.538 587.684 171.195.000 178.668.256 3 143,1 54 130 134 27 361.260 3.713.836 2.809.379 587.684 171.195.000 178.667.159 4 148,4 56 125 129 28 374.640 3.696.314 2.796.058 587.684 171.195.000 178.649.697 5 153,7 58 121 125 29 388.020 3.698.969 2.798.067 587.684 171.195.000 178.667.740 6 159,0 60 117 121 30 401.400 3.694.190 2.794.385 587.684 171.195.000 178.672.659 7 164,3 62 113 117 31 414.780 3.681.802 2.785.013 587.684 171.195.000 178.664.279 8 169,6 64 109 113 32 428.160 3.661.802 2.770.019 587.684 171.195.000 178.642.665 9 174,9 66 106 110 33 441.540 3.667.820 2.774.504 587.684 171.195.000 178.666.548 10 180,2 68 103 107 34 454.920 3.668.174 2.774.772 587.684 171.195.000 178.680.549 * Modelin sonucuna göre yerleşim (196 m. > 110 m.) 104

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme Çok Dar Koridor Çakasına İlişkin Depo Boyutları No. L x (m) n x (adet) n y (adet) L y (m) Ekipman Sayısı (adet) Ekipman Mâliyeti (TL) İnşâ Mâliyeti (TL) Arsa Mâliyeti (TL) Raf Mâliyeti (TL) Operasyonel Mâliyet (TL) Toplam Mâliyet (TL) 1* 31,6 16 340 344 8 322.612 2.471.159 2.077.062 587.684 137.107.500 142.566.017 2 75,1 38 143 147 19 768.301 2.074.538 1.743.637 587.684 137.107.500 142.281.660 3 79,0 40 136 140 20 806.530 2.062.750 1.733.730 587.684 137.107.500 142.298.195 4 83,0 42 129 133 21 844.759 2.044.433 1.718.267 587.684 137.107.500 142.302.643 5 86,9 44 123 127 22 882.988 2.031.053 1.707.088 587.684 137.107.500 142.316.313 6 90,9 46 118 122 23 921.217 2.028.823 1.705.214 587.684 137.107.500 142.350.438 7 94,8 48 113 117 24 959.446 2.018.310 1.696.378 587.684 137.107.500 142.369.318 8 98,8 50 109 113 25 997.675 2.021.336 1.698.922 587.684 137.107.500 142.413.117 9 102,7 52 104 108 26 1.035.904 1.999.036 1.680.112 587.684 137.107.500 142.410.236 10 106,7 54 100 104 27 1.074.133 1.991.231 1.673.619 587.684 137.107.500 142.434.167 * Modelin sonucuna göre yerleşim (344 m. > 110 m.) 105

Ekipman Mâliyetlerini Enküçükleyen Depo Boyutlarını Belirleme AS/RS İçin Depo Boyutları No. L x (m) n x (adet) n y (adet) L y (m) Ekipman Sayısı (adet) Ekipman Mâliyeti (TL) İnşâ Mâliyeti (TL) Arsa Mâliyeti (TL) Raf Mâliyeti (TL) Operasyonel Mâliyet (TL) İlk Yatırım Mâliyeti (TL) Toplam Mâliyet (TL) 1* 46,0 23 92 94 4 573.428 1.178.290 742.759 691.393 96.202.500 4.194.525 103.582.895 2 19,8 10 213 215 5 716.785 1.520.648 958.505 691.393 96.202.500 4.194.525 104.284.356 3 23,7 12 177 179 6 860.142 1.414.245 891.499 691.393 96.202.500 4.194.525 104.254.304 4 27,7 14 152 154 7 1.003.499 1.347.557 849.461 691.393 96.202.500 4.194.525 104.288.935 5 31,6 16 133 135 8 1.146.856 1.293.188 815.121 691.393 96.202.500 4.194.525 104.343.583 6 35,6 18 118 120 9 1.290.213 1.251.349 788.814 691.393 96.202.500 4.194.525 104.418.794 7 39,5 20 107 109 10 1.433.570 1.226.925 773.418 691.393 96.202.500 4.194.525 104.522.331 8 43,5 22 97 99 11 1.576.927 1.198.466 755.478 691.393 96.202.500 4.194.525 104.619.289 9 47,4 24 89 91 12 1.720.284 1.177.015 741.956 691.393 96.202.500 4.194.525 104.727.674 10 51,4 26 82 84 13 1.863.641 1.157.901 729.840 691.393 96.202.500 4.194.525 104.839.800 * Modelin sonucuna göre yerleşim (96 m. < 120 m.) 106

SONUÇLAR Depo yerleşimine etki eden en önemli hususların başında gelen ekipman seçimine yönelik bir mâliyet modeli önerilmiştir. Depolama kapasitesi doğrultusunda gerçekleştirilen mâliyet hesaplamaların sonuçları depo yerleşimine dönüştürülerek deponun en ve boy hesaplamaları yapılmıştır. Ghiani ve arkadaşları (2004) ile Çakmak ve arkadaşları (2012) tarafından önerilen depo boyutları hesaplamalarında ekipman teknik özellikleri ve mâliyetleri göz önünde bulundurulmamaktadır. Literatürdeki boşluk doğrultusunda ekipman mâliyetleri göz önüne alınarak depo boyutları belirlenmiştir. 107

SONUÇLAR Karar verici farklı ekipman alternatiflerinin mâliyetleri doğrultusunda depo yerleşim seçeneklerini de her bir alternatif ekipman bazında görebilmekte ve değerlendirebilmektedir. Karar verici üç alternatiften uygun olan birinin seçilmesi yerine bu alternatiflerin karması olan seçeneğin de değerlendirilebilir (ürün çeşitliliği ve bütçe kısıtları nedeniyle). 108

DEPO TASARIMINDA OPTİMUM DEPO BOYUTLARINI BELİRLEME

Çalışmanın amacı: Depolama Kapasitesi & Depo Yerleşimi Mevcut çalışmalar, depoya ilişkin kiriş altı yüksekliği parametre olarak kullanarak optimum modeller önermektedir. Bu çalışmalar z-ekseni için farklı ekipmanlara ait teknik parametreleri göz ardı etmektedir. Bu modeller depoların kapasitesini 2 boyutlu olarak (ft 2 ) belirlemektedir. Bazı modeller ekipman maliyeti de dahil olmak üzere depo maliyetlerini göz önüne almaktadır. Bu bağlamda, 3 eksen boyunca farklı ekipmanların (ör. reach truck, turret truck, AS/RS vb.) teknik özelliklerini (ör. her bir eksen için hız) dikkate alarak tüm eksenler için optimum stok pozisyon sayısını ve buna bağlı depo boyutlarını hesaplayan bir model bulunmamaktadır. Bu çalışma ile optimum depo boyutlarının hesaplanmasına yönelik analitik bir model geliştirilmesi neticesinde literatüre katkı sağlanması amaçlanmıştır. 110

Depolama Kapasitesi & Depo Çalışmanın amacı: Yerleşimi Ekipman seçimine ilişkin karar vermede en önemli kriterlerden biri olan z- ekseni boyunca stok pozisyon sayısının ve depo yüksekliğinin hesaplanması amaçlanmaktadır. Önerilen model x, y ve z eksenleri boyunca optimum stok pozisyonu ve depo boyutlarını belirlemenin yanı sıra karar vericiler için depo tasarımındaki en önemli stratejik kararlardan biri olan konvansiyonel/otomatik depo karar problemi için önemli bir girdi üretmektedir (Karakış ve diğ., 2013). Ghiani ve arkadaşları (2004) ile Çakmak ve arkadaşları (2012) tarafından önerilen depo boyutlarının belirlenmesine yönelik formüllerin iyileştirilmesi amaçlanmaktadır. Çünkü önerilen yeni model, ekipmanlara ilişkin teknik parametreleri kullanarak depo kiriş altı yüksekliği ve tüm eksenler boyunca stok pozisyonlarını optimum olarak belirlemektedir. 111

Depolama Kapasitesi & Depo Modelin formülasyonu: Depo boyutları şu şekilde ifade edilebilir: L x = (α x + w x / 2). n x L y = (α y n y + w y ) L z = (α z n z + w z ) Yerleşimi L z bu formülasyonda karar verici tarafından modele girilen bir parametre olan depolama biriminin ürün ile birlikte toplam yüksekliğini (ör. üzerinde ürün olan bir paletin toplam yüksekliği palet yüksekliği) ifade eden α z ile hesaplanmaktadır. Ekipmanın bir döngü süresince aldığı ortalama mesafe: 2 (L x / 4 + L y / 2 + L z / 2) Amaç, ekipmanın bir döngü bazında ortalama dolaşım süresini enazlamaktır. Bu bağlamda, amaç fonksiyonu şöyle yazılabilir: Min. [(α x + w x / 2). n x ) / 2v x ) + (α y n y + w y ) / v y + (α z n z + w z ) / v z ] Kısıtlar n x n y n z m n x, n y, n z 0 112

Depolama Kapasitesi & Depo Yerleşimi Modelin formülasyonu: Bu aşamada n değişkeni n = e P olarak yazılırsa, amaç fonksiyonu ve kısıtlar şöyle yazılabilir: A = (α x + w x / 2) / 2v x B = (α y / v y ) C = (α z / v z ) olmak üzere; Min. A.e Px + B.e Py + C. e Pz Kısıtlar P x + P y + P z ln(m) n x, n y, n z 0 Bu ifade basit konveks programlama problemi olup optimal olabilme koşullarına göre; aşağıdaki dönüşümler yapılabilir (Bazaraa et al., 2006): A.e Px = B.e Py = C. e Pz P x + P y + P z = ln(m) Buna göre tüm eksenler boyunca optimum stok pozisyonu sayısı aşağıdaki şekilde hesaplanabilir; n x = (B.C.m / A 2 ) 1/3 n y = (A.C.m / B 2 ) 1/3 n z = (A.B.m / C 2 ) 1/3 113

Varsayımlar: Depolama Kapasitesi & Depo Yerleşimi Her ekipmanın kendisine ait bir döngü süresince dolaşım mesafesi; depo genişliğinin yarısını ile depo uzunluğu ile depo kiriş altı yüksekliğinin tamamının toplamıdır. Sırt sırta raf sistemi uygulanmaktadır. Her bir döngü esnasında bir birim depolama birimi toplanmakta ya da yerleştirilmektedir. Her bir koridora erişim eşit olasılıktadır. AS/RS diyagonal hareket yapamamaktadır. Her bir koridorda sadece bir adet ekipman çalışmaktadır. Parametreler: Depolama birimi ve boyutları (ör. Europalet) Ürün ve depolama birimine bağlı olarak x, y ve z eksenleri boyunca stok pozisyonlarının uzunlukları x ekseni doğrultusundaki ara koridorun uzunluğu x ekseni doğrultusundaki ana koridorun uzunluğu Binanın çatısı ile kiriş altı yüksekliği arasındaki uzaklık Sipariş hazırlama alanının genişliği Her bir ekipmana ilişkin birim hız ve gerekli diğer teknik parametreler (ör: reach truck, turret truck, AS/RS vb.) 114

Depolama Kapasitesi & Depo Yerleşimi Örnek Problemin Çözümü: Reach Truck Turret Truck AS/RS m (depolama yeri sayısı) 48,832 48,832 48,832 Palet eni (m) 0.8 0.8 0.8 Raf eni (α y ) (m) 1 1 1 Palet boyu (m) 1.2 1.2 1.2 Raf boyu (α x ) (m) 1 1 1 Palet yüksekliği (α z ) (m) 1.2 1.2 1.2 Ana koridor (w y ) (m) 4 2 2 Ara koridor (w x ) (m) 3.3 1.95 1.95 Çatı ile kiriş altı yükseklik arasındaki mesafe (w z ) (m) 0.15 0.1 0.08 Ekipman hızı, x-axis (v x ) (m/sn) 3 2.5 15 Ekipman hızı, y-axis (v y ) (m/sn) 0.5 0.4 12 Ekipman hızı, z-axis (v z ) (m/sn) 0.18 0.3 10 Palet yeri sayısı (n x ) 150 147 49 Palet yeri sayısı (n y ) 33 25 39 Palet yeri sayısı (n z ) 10 15 27 Toplam palet yeri sayısı 49,504 55,125 51,597 Stoklama alanı eni (L x ) (m) 398 291 97 Stoklama alanı boyu (L y ) (m) 37 27 41 Stoklama alanı yüksekliği (L z ) (m) 13 19 33 Stoklama alanı (m 2 ) 14,728 7,857 3,977 Sipariş hazırlama alanı eni (m) 13.5 13.5 13.5 Depo alanı (m 2 ) 15,277 8,222 4,531 Ortalama toplam dolaşım mesafesi (m/döngü) 249 191,05 122,50 Ortalama dolaşım süresi (sn/döngü) 212.56 189.03 9.95 115

Depolama Kapasitesi & Depo Yerleşimi Örnek Problemin Çözümü: Eğer optimum n z değeri, ekipmanın yükseklik kapasite değerinden fazla bulunursa; modele α z.n z H şeklinde yeni bir kısıt eklenmelidir. Bu durumda H değeri, deponun kiriş altı yüksekliği olup karar verici tarafından modele girilen bir değerdir. Bu durumda, optimum n x ve n y değerleri Ghiani ve arkadaşları (2004) tarafından verilen formüllere göre tekrar hesaplanmalıdır. Bu problem söz konusu Ghiani ve arkadaşları (2004) tarafından verilen formüllere göre hesaplanmıştır. Bu çözümde n z değeri, karar verici tarafından modele parametre olarak verilmiştir. Karakış ve arkadaşları (2014) tarafından yapılan hesaplamada ise n z değeri reach truck, turret truck ve AS/RS için sırasıyla 7, 9, ve 23 olarak verilmiştir. Karakış ve arkadaşları (2013) tarafından önerilen analitik modele göre söz konusu yatırıma ilişkin toplam maliyetler de ekipman bazında hesaplanmıştır. Maliyet kalemleri, arsa maliyeti, raf maliyeti, inşa maliyeti ve ilk yatırım maliyeti olarak alınmıştır. 116

Örnek Problemin Çözümü: Depolama Kapasitesi & Depo Yerleşimi Her bir ekipman için bir döngü süresince ortalama dolaşım mesafesi ve süresi ile depo alanı ihtiyacının karşılaştırılması aşağıdaki tabloda verilmektedir: Stoklama Alanı (m 2 ) Depo Alanı (m 2 ) Ortalama dolaşım mesafesi (m/döngü) x and y eksenleri boyunca ortalama dolaşım mesafesi (m/cycle) Ortalama dolaşım süresi (sn/döngü) Toplam Yatırım Maliyeti (1,000 TL) Model -Ghiani ve arkadaşları 2004 Reach Truck Turret Truck AS/RS Önerilen Model İyileşme (%) Model -Ghiani ve arkadaşları 2004 Önerilen Model İyileşme (%) Model -Ghiani ve arkadaşları 2004 Önerilen Model 18,871 14,728 22 10,862 7,857 28 4,285 3,977 7 İyileşme (%) 21,521 15,227 29 12,866 8,222 36 5,548 4,531 18 252.90 249.00 2 195.90 191.50 2 144.15 122.50 15 244.35 236.00 3 185.00 172.50 7 116.47 89.50 23 456.09 212.56 53 421.96 189.03 55 12.09 9.95 18 Model - Karakış ve arkadaşları 2013 Önerilen Model İyileşme (%) Model - Karakış ve arkadaşları 2013 Önerilen Model İyileşme (%) Model - Karakış ve arkadaşları 2013 Önerilen Model 46,362 33,772 27 28,095 18,942 33 39,813 37,574 6 İyileşme (%) 117

Depolama Kapasitesi & Depo Yerleşimi Örnek Problemin Çözümü: Başta ortalama dolaşım süresi olmak üzere AS/RS için iyileşme oranları diğer iki ekipmana göre daha yüksek seviyededir. Bunun bir nedeni olarak z ekseni boyunca hesaplanan (n z ) stok pozisyonu sayısının AS/RS için daha kritik olması söylenebilir. Çünkü otomatik depo ekipmanlarının en önemli özelliklerinden birisi; yüksekliği çok daha etkin olarak kullanmalarıdır. Bu çözümde, AS/RS sisteminin diyagonal hareket etmediği varsayılmıştır. Günümüzdeki artık AS/RS sistemlerin çoğu diyagonal hareket kabiliyetine sahiptir, dolayısıyla diyagonal hareket kabiliyeti göz önünde alındığında AS/RS için kazanım değerlerinin daha yüksek olacağı düşünülmektedir. Ayrıca, bu çözümün pratik uygulamalar ile de uyumlu olduğu görülmektedir. Çünkü AS/RS çözümleri içeren depoların yüksekliği daha fazla olurken taban alanı daha küçüktür. Diğer taraftan konvansiyonel depolar ise geniş taban alanına sahip alçak depolardır. Bu bağlamda, modelin sonuçları gerçek uygulamaları desteklemektedir. 118

Sonuçlar Bu çalışmada geliştirilen analitik model optimum depo boyutlarını farklı ekipmanlar bazında belirlemektedir. Model ayrıca ekipmanların hız gibi teknik parametrelerini de göz önünde bulundurmaktadır. Bu model ile z-ekseni doğrultusunda gerekli olan stok pozisyonu sayısı değişken olarak kullanılarak model tarafından optimum olarak hesaplanmıştır. Ortalama dolaşım süresi ve mesafesi açısından bakıldığında geliştirilen model, Ghiani ve arkadaşları (2004), Çakmak ve arkadaşları (2012) ile Karakış ve arkadaşları (2014) tarafından önerilen modellere göre daha iyi sonuç vermektedir. 119

Sonuçlar Önerilen yeni model ile elde edilen sonuçlar, karar vericiler için depo boyutları ve ekipman seçimleri konusunda optimum olan referans bir çözüm niteliğindedir. Önerilen yeni model depo alanına ilişkin daha iyi bir çözüm ürettiği için Karakış ve arkadaşları (2013) tarafından önerilen maliyet modeli doğrultusunda hesaplanan toplam yatırım maliyetlerine ilişkin de tasarruf fırsatlarını ortaya koymaktadır. 120

Kaynaklar Gu, J., Goetschalckx, M., McGinnis, L. F., 2007, Research on Warehouse Operation: A Comprehensive Review, European Journal of Operational Research, vol.177, pp.1-21. Baker, P., Canessa, M., 2009, Warehouse Design: A Structured Approach, European Journal of Operational Research, vol. 193, pp.425-436. Ashayeri. J., Gelders, L. F., 1985, Warehouse Design Optimization, European Journal of Operational Research, vol.21, pp.285-294. Gu, J., Goetschalckx, M., McGinnis, L. F., 2010, Research on Warehouse Design and Performance Evaluation: A Comprehensive Review, European Journal of Operational Research, vol. 203, pp.539-549. Gray, A. E, Karmakar, U. S., and Seidmann, A., 1992, Design and Operation of an Order-Consolidation Warehouse: Models and Application, European Journal of Operational Research, vol. 58, pp.14-36. Rouwenhorst, B., Reuter, B., Stockrahm, V., van Houtum, G. J., Mantel, R.J., Zijm, W.H.M., 2000, Warehouse Design and Control: Framework and Literature Review, European Journal of Operational Research, vol.122, pp.515-533. Karakış, İ., Baskak, M., Tanyaş, M., 2011, Warehouse Design: A Comprehensive Literature Review, Proceedings of 2011 International Logistics and Supply Chain Congress, Istanbul, Turkey. Karakış, İ., Baskak, M., Tanyaş, M., 2012, Warehouse Design Problems: Literature Review and Practices in Turkey, Proceedings of 2012 National Logistics and Supply Chain Congress, Konya, Turkey. de Koster, R., Le-Duc, T., Roodbergen, K. J., 2007, Design and Control of Warehouse Order Picking: A Literature Review, European Journal of Operational Research, vol.187, pp.481-501. de Koster, M. B. M., van der Poort, E. S., Wolters, M., 1999, Efficient Order Batching Methods in Warehouse, International Journal of Production Research, vol.37, pp.1479-1504. 121

Kaynaklar Karakış, İ., Baskak, M., Tanyaş, M., 2013, An Analytical Model for Conventional / Automatic Warehouse Decision Problem within Hierarchical Warehouse Design, Proceedings of 2013 National Logistics and Supply Chain Congress, Konya, Turkey. White, J. A., Francis, R. L., 1971, Normative Models For Some Warehouse Sizing Problems, AIIE Transactions, vol.3, pp.185-190. Lowe, T. J., Francis, R. L., Reinhardt, E. W., 1979, A Greedy Network Flow Algorithm For A Warehouse Leasing Problem, AIIE Transactions, vol.11, pp.170-182. Hung, M. S., Fisk, C. J., 1984, Economic Sizing of Warehouses A Linear Programming Approach, Computers & Operations Research, vol.11, pp.13-18. Rao, A. K., Rao, M. R., 1998, Solution Procedures For Sizing Of Warehouses, European Journal of Operational Research, vol.108, pp.16-25. Levy, J., 1974, The Optimal Size of A Storage Facility, Naval Research Logistics Quarterly, vol.21, pp.319-326. Cormier, G., Gunn, E. A., 1996, On Coordinating Warehouse Sizing, Leasing and Inventory Policy, IIE Transactions, vol.28, pp.149-154. Goh, M., Jihong, O., Chung-Piaw, T., 2001, Warehouse Sizing to Minimize Inventory and Storage Costs, Naval Research Logistics, vol.48, pp.299-312. Lee, M. K., Elsayed, E. A., 2005, Optimization of Warehouse Storage Capacity Under A Dedicated Storage Policy, International Journal of Production Research, vol.43, pp.1785-1805. Cormier, G., Gunn, E. A., 1999, Modeling and Analysis for Capacity Expansion Planning in Warehousing, Journal of Operational Research Soceity, vol.50, pp.52-59. Zaerpour, N., de Koster, R. B. M., Yu, Y., 2013, Storage Policies and Optimal Shape of A Storage System, International Journal of Production Research, vol.51, pp.6891-6899. 122

Kaynaklar Berry, J. R., 1968, Elements of Warehouse Layout, International Journal of Production Research, vol.7, pp.105-121. Francis, R. L.,1967, On Some Problems of Rectangular Warehouse Design and Layout, The Journal of Industrial Engineering, vol.18, pp.595-604. Bassan, Y., Yaakov, R., Rosenblatt, M. J., 1980, Internal Layout Design of A Warehouse, AIIE Transactions, vol.12, pp.317-322. Rosenblatt, M. J., Roll, Y., 1984, Warehouse Design with Storage Policy Considerations, International Journal of Production Research, vol.22, pp.809-821. Roberts, D. S., Ruddell, R. J., 1972, Optimal Warehouse Bay Configurations, AIIE Transactions, vol.4, pp.178-185. Azadivar, F., 1989, Optimum Allocation of Resources between the Random Access and Rack Storage Spaces in An Automated Warehousing System, International Journal of Production Research, vol.27, pp.119-131. Heragu, S. S., Du, L., Mantel, R. J., Schuur, P. C., 2005, Mathematical Model For Warehouse Design and Product Allocation, International Journal of Production Research, vol.43, pp.327-338. Pandit, R., Palekar, U. S., 1993, Response Time Considerations For Optimal Warehouse Layout Design, Journal of Engineering For Industry, vol.115, pp.322-328. Malmborg, C. J., 2001, Rule of Thumb Heuristics For Configuring Storage Racks in Automated Storage and Retrieval Systems Design, International Journal of Production Research, vol.39, pp.511-527. Ghiani, G., Laporte, G., Musmanno, R., 2004, Introduction to Logistics Systems Planning and Control, Wiley, USA. Cakmak, E., Gunay, N. S., Aybakan, G., Tanyaş, M., 2012, Setermining The Size and Design of Flow Type and U-Type Warehouses, Procedia Social and Behavioral Sciences, vol.58, pp.1425-1433. 123

Kaynaklar Bazaraa, M. S., Sherali, H. D., Shetty, C. M., 2006, Nonlinear Programming: Theory and Algorithms, Third Edition, Wiley, USA. Karakış, İ., Baskak, M., Tanyaş, M., 2014, Determination of The Warehouse Dimensions That Minimize Equipment Costs During Warehouse Design, Proceedings of 2014 National Logistics and Supply Chain Congress, Trabzon, Turkey. Baker, P., 2010, The Principles of Warehouse Design, Chartered Institute of Logistics and Transport in the UK, Third Edition, UK. Karakış, İ., Baskak, M., Tanyaş, M., 2013, Conventional / Automatic Warehouse Decision Problem: An Analytical Model, Proceedings of 2013 International Logistics and Supply Chain Congress, Cappadocia & Kayseri, Turkey. 124

Kaynaklar Baker, P., Canessa, M., Warehouse Design: A Structured Approach, European Journal of Operational Research, Vol. 193, pp. 425-436, 2009. Baker, P., Halim, Z., An exploration of warehouse automation implementations: cost, service and flexibility issues, Supply Chain Management: An International Journal, Vol. 12, pp. 129-138, 2007. Bassan, Y., Roll, Y., Rosenblatt, M. J., Internal layout design of a warehouse, AIIE Transactions, Vol. 12, pp. 317-322, 1980. Berry, J. R., Elements of warehouse layout, International Journal of Production Research, Vol. 7, pp. 105-121, 1968. Çakmak, E., Gunay, N. S., Aybakan, G., Tanyaş, M., Determining the size and design of flow type and u-type warehouses, Procedia Social and Behavioral Sciences, Vol. 58, pp. 1425-1433, 2012. Dallari, F., Marchet, G., Melacini, M., Perotti, S., (2006) Automated materials handling systems: a way to increase efficiency of distribution networks, 18 th International Conference on Production Research, Book of Abstracts, August 2005, Italy. Francis, R. L., On some problems of rectangular warehouse design and layout, The Journal of Industrial Engineering, Vol. 18, pp. 595-604, 1967. Ghiani, G., Laporte, G., Musmanno, R. (2004). Introduction to Logistics Systems Planning and Control, Wiley, USA, 169 p. Graves, S. C., Hausmann, W. H., Schwarz, L. B., Storage-retrieval interleaving in automatic warehousing systems, Management Science, Vol. 23, pp. 935-945, 1977. Gray, A. E, Karmakar, U. S., and Seidmann, A., Design and Operation of an Order-Consolidation Warehouse: Models and Application, European Journal of Operational Research, Vol. 58, pp. 14-36, 1992. Gu, J., Goetschalckx, M., McGinnis, L. F., Research on warehouse operation: a comprehensive review, European Journal of Operational Research, Vol. 177, pp. 1-21, 2007. Gu, J., Goetschalckx, M., McGinnis, L. F., Research on warehouse design and performance evaluation: a comprehensive review, European Journal of Operational Research, Vol. 203, pp. 539-549, 2010. Hackman, S. T., Frazelle, E. H., Griffin, P. M., Griffin, S., Vlasta, D. A., Benchmarking warehousing and distribution operations: an input-output approach, Journal of Productivity Analysis, Vol. 16, pp. 79-100, 2001. Hassan, M. M. D., A Framework for design of warehouse layout, Facilities, Vol. 20, pp. 432-440, 2002. Heragu, S. S., Du, L., Mantel, R. J., Schuur, P. C., Mathematical model for warehouse design and product allocation, International Journal of Production Research, Vol. 43, pp. 327-338, 2005. Hwang, H., Ko, C. S., A study on multi-aisle system served by a single storage/retrieval machine, International Journal of Production Research, Vol. 26, pp. 1727-1737, 1988. 125

Kaynaklar Karakış, İ., Baskak, M., Tanyaş, M., (2011) Warehouse design: a comprehensive literature review, 9 th International Logistics and Supply Chain Congress, Book of Abstracts, p. 44, 27-29 October 2011, İzmir. Karakış, İ., Baskak, M., Tanyaş, M., (2012) A hierarchical warehouse design approach for distribution centers, 10 th International Logistics and Supply Chain Congress, Book of Abstracts, p. 13, 08-09 November 2012, İstanbul. Koh, S. G., Kim, B. S., Kim, B. N., Travel time model for the warehousing system with a tower crane S/R machine, Computers & Industrial Engineering, Vol. 43, pp. 495-507, 2002. Lerher, T., Potrc, I., Sraml, M., Tollazzi, T., Travel time models for automated warehouses with aisle transferring storage and retrieval machine, European Journal of Operational Research, Vol. 205, pp. 571-583, 2010. Parikh, P. J., Meller R. D., A travel-time model for a person-onboard order picking system, European Journal of Operational Research, Vol. 200, pp. 385-394, 2010. Park, Y. H., Webster, D. B., Design of class-based storage racks for minimizing travel time in a three-dimensional storage system, International Journal of Production Research, Vol. 27, pp. 1589-1601, 1989. Pohl, L. M., Meller, R. D., Gue, K. R., An analysis of dual-command operations in common warehouse designs, Transportation Research Part E, Vol. 45, pp. 367-379, 2009. Roodbergen, K. J., Vis, I. F. A., A model for warehouse layout, IIE Transactions, Vol. 38, pp. 799-811, 2006. Roodbergen, K. J., Sharp, G. P., Vis, I. F. A., Designing the layout structure of manual order picking areas in warehouse, IIE Transactions, Vol. 40, pp. 1032-1045, 2008. Rosenblatt, M. J., Roll, Y., Warehouse design with storage policy considerations, International Journal of Production Research, Vol. 22, pp. 809-821, 1984. Rosenblatt, M. J., Eynan, A., Deriving the optimal boundaries for class-based automatic storage and retrieval systems, Management Science, Vol. 35, pp. 1519-1524, 1989. Russell, M. L., Meller, R. D., Cost and throughput modeling of manual and automated order fulfillment systems, IIE Transactions, Vol. 35, pp. 589-603, 2003. Sarker, B. R., Babu, P. S., Travel time models in automated storage/retrieval systems: A critical review, International Journal of Production Economics, Vol. 40, pp. 173-184, 1995. Tolga, E., Kahraman, C., (1994). Mühendislik Ekonomisi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul, 304 p. van der Berg, J. P., Zijm, W. H. M., Models for warehouse management, International Journal of Production Economics, Vol.59, pp. 519-528, 1999. Tanyaş, M. (2011). Depo Yönetimi ve Depo Tasarımı, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul, 9 p. Zaerpour, N., de Koster, R. B. M., Yu, Y., Storage policies and optimal shape of a storage system, International Journal of 126 Production Research, Vol.51, pp. 6891-6899, 2013.

Teşekkürler... 127

EKLER 128

Ekler Depolama Analizi Grafiği (Baker, 2010) SKU bazında depolanan palet sayısı Yoğun Palet Depolam a Seçime Bağlı Palet Depolama Karton Depolama 4 1 Depolanan paletlere göre sıralanmış SKU 129

Ekler Hareket Analizi Grafiği (Baker, 2010) SKU bazında palet cinsinden günlük hareket oranı Yüksek Orta Düşük 0 Palet hareket oranına göre sıralanmış SKU 130

Ekler Planlama Zaman Dönemi Analiz Tablosu (Baker, 2010) Zaman Dilimi 1-3 Yıl 1-5 Yıl 1-10 Yıl 1-10+ Yıl Potansiyel Çözüm Esneklik Belirsizlik Konvansiyonel -------------------------------- Otomatik Gelecekte planlama ihtiyaçları ve pazar trendlerine göre esnek olma ihtiyacının artması Planlama zaman dilimi uzadıkça belirsizlikler artacağı için belirli varsayımların yapılması ve bu varsayımların geçerliliğinin sürekli olarak izlenmesi Veri İhtiyaçları Doğru kalem/hat verisi ------------- Doğru pazar projeksiyonları 131

Ekler Depo Akış Diyagramı (Baker, 2010) 132