Geri Dön

Optimizing the COVID-19 cold chain vaccine distribution network with medical waste management: A robust optimization approach

COVID-19 soğuk zincir aşı dağıtım ağının tıbbi atık yönetimi ile optimize edilmesi: Bir sağlam optimizasyon yaklaşımı

  1. Tez No: 698707
  2. Yazar: EYÜP ENSAR IŞIK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞEYDA AYŞE TOPALOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Sağlık Yönetimi, Industrial and Industrial Engineering, Healtcare Management
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül 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: 126

Özet

2019 yılının sonunda ortaya çıkan COVID-19 virüsü tüm dünyaya yayılarak bir pandemiye neden olmuştur. Bu durum tüm dünyayı hem sosyal hem de ekonomik olarak kötü yönde etkilemiştir. Bu tür salgınlara karşı en güçlü silahımız olan aşı için sürecin en başından itibaren çalışmalar başlamıştır. COVID-19 aşısı için üretim ve geliştirme süreci her ne kadar en zorlu süreç olsa da toplum bağışıklığının sağlanması için nüfusun tamamen aşılanması zorlayıcı bir dağıtım sürecini de gerektirmektedir. Aşılar kompozisyonları neden ile özel taşıma ve saklama koşullarına sahiptirler. Örneğin belirli sıcaklık aralıklarında tutulmaları gerekir. Bu nedenle soğuk zincir sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Soğuk zincirin kırılması aşıların bozulmasına ya da etkisiz hale gelmesine neden olabilmektedir. Bu tez çalışmasında aşıların soğuk zincir gereklilikleri ve çabuk bozulabilen yapıları dikkate alınarak Türkiye'de il düzeyinde COVID-19 aşısının dağıtımına tıbbi atık yönetimi ile birlikte odaklanılmaktadır. Bu bağlamda öncelikle literatür araştırması yapılmakta ve daha önce aşı dağıtım ağı ile ilgili yapılmış çalışmalar taranmaktadır. Ayrıca COVID-19 aşısının farklılıkları da dikkate alınarak literatürdeki boşluklar ortaya konmaktadır. Ardından problemin çözümü için bir Karışık Tamsayılı Doğrusal Programlama Modeli sunulmaktadır. Daha sonra, sunulan model deterministik gerçek hayat verileri ile İzmir ili için test edilmekte ve sonuçlar analiz edilmektedir. Ayrıca belirsizlik durumlarını da ele alabilmek için sağlam optimizasyon teknikleri kullanılarak bir sağlam model oluşturulmakta ve ortaya çıkabilecek farklı durumlar analiz edilmektedir. Son olarak gelecek çalışmalar için birtakım öneriler yapılmaktadır.

Özet (Çeviri)

The COVID-19 virus, which emerged at the end of 2019, spread worldwide and causing a pandemic. This situation affected the whole world adversely, both socially and economically. COVID-19 vaccine studies started from the very beginning of the process for the vaccine, which is our strongest weapon against such epidemics. Although the production and development process for the COVID-19 vaccine is the most challenging, it also requires a challenging distribution process to vaccinate the population to ensure social immunity fully. Vaccines have special transport and storage conditions due to their compositions. For example, they must be kept within certain temperature ranges. Therefore, cold chain systems are needed. Breaking the cold chain can cause vaccines to deteriorate or become ineffective. This thesis focuses on the distribution of the COVID-19 vaccine at the provincial level in Turkey together with medical waste management, considering the cold chain requirements and the perishable nature of vaccines. In this context, first, a literature review is conducted, and previous studies on the vaccine distribution network are examined. In addition, considering the differences in the COVID-19 vaccine, gaps in the literature are revealed. Afterward, a Mixed-integer Linear Programming Model is presented to solve the problem. Then, the presented model is tested for the province of Izmir with deterministic data, and the results are analyzed. Additionally, a Robust Model is created using Robust Optimization techniques to handle uncertainties and analyze different situations that may arise. Finally, some suggestions are made for future work.

Benzer Tezler

  1. Son adım teslimatta otonom drone kullanımının kullanıcı kabulü

    User acceptence of autonomous drone in last mile delivery

    MUHAMMED ALİ ERDEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE CAMGÖZ AKDAĞ

  2. Prediction of the future success of candidates before recruitment with machine learning: A case study in the banking sector

    İşe alım öncecinde adayların gelecek başarılarının makine öğrenmesiyle tahmini: Bankacılık sektöründe bir vaka çalışması

    KAAN AKSAÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT LEVENT DEMİRCAN

  3. Weight optimized cnn+mlp using modified enhanced artificial ecosystem for Covid-19 detection

    Covid-19 tespiti için değiştirilmiş geliştirilmiş yapay ekosistem kullanılan ağırlık optimizasyonu CNN+MLP

    MUNAF ADEEB MAHMOOD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN KOYUNCU

  4. COVID-19 pandemisinin jinekolojik onkoloji hastaları ve tedavileri üzerindeki etkileri

    Impact of the COVID-19 pandemic on gynecologic oncology patients and their treatment

    MEHMET ŞÜKRÜ TOLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Kadın Hastalıkları ve DoğumAkdeniz Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELEN DOĞAN

  5. Pencere veri zarflama analizi ile hayat sigortası şirketlerinin etkinliklerinin analizi

    Analysis of the efficiency of life insurance companies using window data envelopment analysis

    ABDULLAH İLKAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ