Geri Dön

Depo operasyonlarında sipariş bazlı paketleme problemi için genetik algoritma ve üç boyutlu yerleştirme tabanlı hibrit bir optimizasyon modeli

A hybrid optimization model based on genetic algorithm and three-dimensional packing for the order-based packaging problem in warehouse operations

  1. Tez No: 1009703
  2. Yazar: ECEM KARATAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELÇUK ALP
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

E-ticaret depo operasyonlarında sipariş bazlı paketleme kararları; ambalaj maliyetleri, operasyonel verimlilik ve sevkiyat sürecindeki ürün güvenliği üzerinde doğrudan etkiye sahiptir. Uygulamada koli seçimi ve ürün yerleştirme kararlarının çoğunlukla operatör deneyimine dayalı olarak verilmesi, gereğinden büyük koli kullanımına, taşıma kapasitesinin aşılmasına ve dağıtım sürecinde ürün hasarlarının artmasına yol açabilmektedir. Bu tez çalışmasında, söz konusu sorunları ele almak amacıyla sipariş bazlı paketleme problemi; kombinatoryal kararlar ile üç boyutlu fiziksel yerleşim kısıtlarını birlikte ele alan bütünleşik ve veri odaklı bir optimizasyon modeli ile incelenmiştir. Önerilen model, bir siparişte yer alan ürünlerin uygun kolilere atanmasını ve seçilen koliler içerisinde üç boyutlu olarak yerleştirilebilirliğini eş zamanlı olarak değerlendirmektedir. Model kapsamında ürünlerin boyutsal özellikleri, ağırlıkları ve kırılabilirlik durumları ile farklı koli tiplerine ait iç ölçüler, taşıma kapasiteleri ve maliyet bilgileri girdi olarak kullanılmıştır. Genetik Algoritma, ürün–koli atamaları ve koli tipi seçimlerini optimize ederken; Deepest Bottom-Left-Fill algoritması, her aday çözüm için üç boyutlu yerleşim fizibilitesini doğrulayan bir mekanizma olarak entegre edilmiştir. Bu süreçte ürünler arası çakışmanın önlenmesi, boyut ve ağırlık kısıtlarının sağlanması ile kırılabilir ürünlerin üstte konumlandırılması zorunlu kısıtlar olarak ele alınmıştır. Optimizasyon probleminde toplam koli maliyetinin minimize edilmesi temel hedef olarak belirlenmiş; kullanılan koli sayısı ve boş hacim oranı da operasyonel verimliliği temsil edecek şekilde amaç fonksiyonuna dahil edilmiştir. Ağırlık katsayıları, farklı operasyon önceliklerine uyum sağlayacak şekilde hiperparametre olarak tanımlanmıştır. Gerçekçi veri setleri üzerinde gerçekleştirilen deneyler, geliştirilen GA+DBLF tabanlı modelin uygulanabilir ve kısıtları ihlal etmeyen paketleme çözümleri üretebildiğini göstermektedir. Elde edilen sonuçlar, modelin gereksiz büyük koli kullanımını azalttığını, toplam maliyeti düşürdüğünü ve paketleme kararlarını daha tutarlı hale getirdiğini ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

In e-commerce warehouse operations, order-based packaging decisions have a direct impact on packaging costs, operational efficiency, and product safety during the shipping process. In practice, box selection and item placement decisions are often based on operator experience, which may lead to the use of unnecessarily large boxes, exceeding capacity constraints, and increased product damage during distribution. In this thesis, the order-based packaging problem is addressed through an integrated and data-driven optimization framework that jointly considers combinatorial decisions and three-dimensional physical packing constraints. The proposed model simultaneously determines the assignment of items in an order to one or more boxes and ensures their three-dimensional feasibility within the selected boxes. The model incorporates product characteristics such as dimensions, weight, and fragility, along with box-specific parameters including internal dimensions, capacity limits, and costs. A Genetic Algorithm is employed to optimize combinatorial decisions such as item-to-box assignments and box type selection, while the Deepest Bottom-Left-Fill algorithm is integrated as a feasibility mechanism to validate three-dimensional packing for each candidate solution. Constraints such as non-overlapping placement, dimensional and weight limits, and positioning fragile items on top are explicitly enforced. The primary objective of the optimization problem is to minimize total packaging cost. Additionally, the number of boxes used and the empty space ratio are incorporated into the objective function to reflect operational efficiency. The weighting coefficients are defined as hyperparameters to allow flexibility according to different operational priorities. Experimental results based on realistic datasets demonstrate that the proposed GA+DBLF-based model generates feasible packaging solutions without violating dimensional, weight, and fragility constraints. The findings indicate that the model reduces unnecessary use of large boxes, lowers total packaging costs, and improves the consistency of packaging decisions.

Benzer Tezler

  1. Mobil robotlarla yapılan sipariş toplama operasyonlarının simülasyon ile modellenmesi ve analizi

    Simulation modelling and analysis of order picking operations with mobile robots

    TUBA KOÇER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA GÜÇDEMİR

  2. Bir lojistik firmasında sipariş toplama stratejisi seçim problemi ve çözümü

    Order picking strategy selection problem in a logistics firm and its solution

    AYŞENUR CAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEYZAN ARIKAN ÖKTEMER

  3. Depo performans ölçümüne yönelik bir model önerisi

    A model proposal for warehouse performance measurement

    UĞUR ULUIŞIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    Ulaştırma ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU ÖZGE ÖZASLAN ÇALIŞKAN

  4. Enhancing warehouse efficiency through geographic information system and genetic algorithm

    Coğrafi bilgi sistemleri ve genetik algoritma ile depo verimliliğinin artırılması

    ONUR YÜREKLİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ENES ATİK

  5. E-ticaret platformlarına ait operasyon merkezinde makine öğrenmesi ile birliktelik analizi ve ürün lokasyonlarının belirlenmesi

    Association analysis and determining product locations with machine learning in operation center of e-commerce platforms

    MELİH YÜCE KILIÇARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM ÇİL