Geri Dön

Enhancing warehouse efficiency through geographic information system and genetic algorithm

Coğrafi bilgi sistemleri ve genetik algoritma ile depo verimliliğinin artırılması

PDF İndir

  1. Tez No: 885663
  2. Yazar: ONUR YÜREKLİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ENES ATİK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Etkili depo yönetimi, işletmelerin küresel pazarda başarılı olabilmesi için kritik öneme sahiptir. Bu, malzemelerin hızlı bir şekilde stoklanmasını, işlenmesini ve teslim edilmesini kolaylaştırırken, maliyetleri en aza indirir ve müşteri memnuniyetini artırır. Bu tez, depo operasyonlarında çeşitli faaliyetlerin etkinliğini artırmak için Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Genetik Algoritmaların (GA) kullanımını araştırmaktadır. Bu faaliyetler arasında depo planlaması, envanter yönetimi ve lojistik operasyonları bulunmaktadır. Literatür çalışması, depo optimizasyon tekniklerinin gelişimini incelemekte ve özellikle CBS ve GA'nın operasyonel etkinliği artırmada kaydettiği önemli ilerlemelere vurgu yapmaktadır. İlk başta, bulanık mantık tabanlı matematiksel modeller, depo operasyonlarını geliştirmek için kullanılmıştır. Bu modeller, karmaşık depo süreçlerinin simülasyonunu ve optimizasyonunu kolaylaştırarak, depo ortamındaki farklı bileşenler arasındaki etkileşimi anlamamıza olanak tanımıştır. Zamanla, vurgu, fiziksel alanın mimarisini rafine ederek verimliliği artırmak ve gereksiz hareketleri azaltmak amacıyla depo düzenlerini iyileştirmeye kaymıştır. Sipariş kümeleme algoritmaları, benzer siparişleri bir araya getirerek sipariş seçiminin verimliliğini optimize etmek için oluşturulmuştur. Bu, birden fazla siparişin aynı anda yerine getirilmesi için gereken süreyi azaltmaktadır. Günümüz depo yönetiminde, CBS teknolojisinin kullanımı, gerçek zamanlı izleme, yolların optimize edilmesi ve stratejik karar verme süreçlerini kolaylaştırma yeteneği nedeniyle vazgeçilmez hale gelmiştir. CBS, geniş bir mekansal veri yelpazesinin toplanmasını ve incelenmesini sağlar, bu da depolama kapasitesinin, malzeme hareketinin ve risk değerlendirmelerinin optimize edilmesine olanak tanır. CBS Entegrasyonu sayesinde depoların mekansal düzenini ve operasyonel alanlarını sunan etkili djital haritalar üretilebilir. Bu haritalar, faaliyetlerin planlanması ve koordine edilmesi sürecini geliştirir, kaynakların verimli kullanılmasını sağlar. Ayrıca, CBS, depo içindeki trafik desenlerine ilişkin değerli içgörüler sunarak, sıkışıklık ve onarım gerektiren tıkanıklık alanlarının belirlenmesini sağlar. GA doğal seçilim ilkelerini kullanarak rota planlama ve slotting gibi karmaşık optimizasyon sorunlarını verimli bir şekilde çözer. Bu, seçilim, çaprazlama ve mutasyon gibi süreçlerin uygulanmasıyla başarılır. GA'lar, en iyi çözümleri bir gruptan tekrar tekrar seçerek, onları birleştirerek yeni çözümler üreterek ve keşfedilmemiş seçenekleri araştırmak için rastgele değişiklikler yaparak doğal evrim mekanizmasını taklit eder. GA'lar, geniş ve karmaşık çözüm alanlarını verimli bir şekilde geçerek, geleneksel tekniklerle çözülmesi zor olan sorunlar için optimal veya optimaline yakın çözümler bulabilir. Depo yönetimi alanında, GA'lar, ürünlerin depodaki düzenini optimize etmek (slotting), sipariş toplama ve teslimat için en etkili yolları belirlemek (rota optimizasyonu) için kullanılabilir. Metodoloji bölümünde, araştırmada kullanılan araştırma teknikleri, veri toplama prosedürleri ve analiz süreçleri ayrıntılı olarak açıklanmaktadır. Yöntem, Quantum GIS (QGIS) kullanılarak depo zemin düzeninin dijitalleştirilmesi ile başlar. Bu dijital model, depolama alanlarını, koridorları, yükleme alanlarını ve diğer temel unsurları içerir. Araştırmacılar, deponun kesin ve kapsamlı bir dijital haritasını oluşturarak ve çeşitli senaryoları simüle ederek alternatif optimizasyon stratejilerinin etkilerini inceleyebilirler. CBS'nin kullanımıyla dijitalleştirilen depo zemin planı, depo operasyonlarının etkin bir şekilde yönetilmesi için temel bir araç sağlar. Bu dijital harita, depo alanlarının optimize edilmesini, depolama kapasitelerinin artırılmasını ve malzeme akışının daha iyi yönetilmesini sağlar. Ayrıca, dijital haritalar, depo içindeki hareketlerin izlenmesini ve analiz edilmesini kolaylaştırır, bu da sıkışıklık noktalarının belirlenmesine ve operasyonel verimliliğin artırılmasına yardımcı olur. GA, sipariş toplama ve teslimat için en etkili yolları belirleme hedefiyle rota optimizasyonu gerçekleştirmek için kullanılır. Amaç, seyahat süresini ve operasyonel maliyetleri azaltmaktır. Program, ürün yerleşimleri, depo düzeni ve alan içindeki hareket kısıtlamaları gibi çeşitli parametreleri dikkate alır. Rota optimizasyonu, depo içindeki malzeme akışını düzenler ve siparişlerin en hızlı ve en verimli şekilde toplanmasını sağlar. Bu, depo çalışanlarının iş yükünü azaltır ve operasyonel maliyetleri düşürür. Slotting optimizasyonu, ürünleri depoda stratejik olarak düzenleyerek geri alma sürelerini minimize etmeyi ve genel verimliliği artırmayı amaçlar. Bu süreç, ürün seçme sıklığı, ürünlerin fiziksel özellikleri ve birlikte depolanan ürünlerin uyumluluğu gibi değişkenleri göz önünde bulundurur. Slotting optimizasyonu, depo alanının daha verimli kullanılmasını sağlar ve depo içindeki hareketlerin daha düzenli ve hızlı bir şekilde gerçekleşmesini sağlar. Uygulama bölümünde, gerçek bir depo ortamında CBS teknolojilerinin somut kullanımı ayrıntılı bir vaka çalışması aracılığıyla gösterilmiştir. Bu bölümde, CBS'nin depo operasyonlarına dahil edilmesi sırasında karşılaşılan avantajlar ve zorluklar vurgular. Vaka çalışması, veri toplama ve analizden, geliştirilmiş depo düzenlerinin ve envanter kontrol sistemlerinin geliştirilmesine kadar olan tam süreci gösterir. Veriler, geliştirilmiş yönlendirme ve stratejik ürün yerleşiminden kaynaklanan önemli verimlilik artışlarını sergilemektedir. Örneğin, rota optimizasyonunun uygulanması, bazı durumlarda seyahat mesafelerinin %40'tan fazla azaltılmasına yol açmıştır. Ek olarak, slotting optimizasyonu, ürün geri alma görevlerinin daha adil bir şekilde dağıtılmasını sağlamış, bu da tıkanıklığın azalmasına ve verimliliğin artmasına yol açmıştır. 21.020 iş emri üzerinde yapılan bir incelemede, katedilen mesafede toplam 1.973,08 kilometre azalma olduğu ve operasyonel verimlilikte %23,3'lük bir iyileşme sağlandığını ortaya konulmuştur. CBS ve GA'nın kullanımının bir diğer önemli avantajı, risk yönetimi ve acil durum planlamasıdır. CBS ile depo içindeki potansiyel risk alanları belirlenebilir ve bu alanlarda gerekli önlemlerin alınması sağlanabilir. Ayrıca, acil durum planlarının hazırlanmasında da kullanılabilir. Örneğin, yangın, sel veya deprem gibi acil durumlar için tahliye planları CBS kullanılarak oluşturulabilir ve bu planlar gerçek zamanlı olarak güncellenebilir. Bu, depo içindeki güvenliği artırır ve acil durumlar karşısında daha hızlı ve etkili müdahale edilmesini sağlar. CBS ve GA'nın entegrasyonunun bir başka önemli uygulama alanı, sürdürülebilirlik ve çevresel etkilerin azaltılmasıdır. Depo operasyonlarında enerji verimliliğini artırmak ve karbon ayak izini azaltmak için CBS kullanılabilir. Örneğin, enerji tüketimini izlemek ve optimize etmek için enerji haritaları oluşturulabilir. Ayrıca, atık yönetimi ve geri dönüşüm süreçleri de CBS kullanılarak daha verimli hale getirilebilir. Bu, çevresel etkilerin azaltılmasına ve depo operasyonlarının daha sürdürülebilir hale gelmesine katkı sağlar. Sonuç olarak, CBS ve GA'nın entegrasyonu, depo operasyonlarını optimize etmek için güçlü ve etkili bir araçtır. Bu teknolojilerin kullanımı, operasyonel verimliliği artırır, maliyetleri düşürür ve müşteri memnuniyetini artırır. Ayrıca, risk yönetimi, acil durum planlaması ve sürdürülebilirlik gibi alanlarda da önemli avantajlar sağlar. Gelecekteki araştırmalar, bu teknolojilerin kullanımını daha da geliştirmeye ve farklı depo ve lojistik senaryolarında uygulamaya odaklanmalıdır. Bu, CBS ve GA'nın sektörde daha geniş bir şekilde benimsenmesini teşvik edecek ve depo yönetimi alanında önemli iyileştirmeler sağlayacaktır. Gelecekteki araştırmalar, CBS ve GA'nın diğer ileri teknolojilerle entegrasyonuna odaklanmalıdır. Örneğin, Yapay Zeka (YZ) algoritmaları ile CBS ve GA'nın birleştirilmesi, daha akıllı ve öngörücü depo yönetim sistemlerinin geliştirilmesine olanak tanır. YZ, depo operasyonlarında daha doğru tahmin yapılmasını ve en uygun kararların alınmasını sağlar. Ayrıca, gerçek zamanlı veri analizi ve karar verme süreçlerini iyileştirir. IoT (Nesnelerin İnterneti) cihazlarının kullanımı, depo operasyonlarının daha etkin bir şekilde izlenmesini ve yönetilmesini sağlar. IoT sensörleri, depo içindeki sıcaklık, nem ve diğer çevresel koşulları izleyebilir ve bu veriler gerçek zamanlı olarak CBS ve GA sistemlerine entegre edilebilir. Bu, depo içindeki ürünlerin en uygun koşullarda depolanmasını sağlar ve operasyonel verimliliği artırır. Gelişmiş görselleştirme teknikleri, depo operasyonlarının daha iyi anlaşılmasını ve yönetilmesini sağlar. Örneğin, 3B modelleme ve artırılmış gerçeklik (AG) teknolojileri, depo düzenlerinin daha ayrıntılı ve dinamik bir şekilde görselleştirilmesini sağlar. 3B modeller, depo alanının ayrıntılı bir görünümünü sunar ve depo içindeki hareketlerin daha iyi anlaşılmasını sağlar. AG ise, depo içindeki gerçek zamanlı değişiklikleri görselleştirerek yöneticilerin daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olur. Bu çalışmanın sonuçları, CBS ve GA'nın depo yönetiminde nasıl kullanılabileceğini ve bu teknolojilerin sağladığı avantajları göstermektedir. Depo operasyonlarının her alanında önemli iyileştirmeler sağlayan bu teknolojiler, operasyonel verimliliği artırır, maliyetleri düşürür ve müşteri memnuniyetini artırır. Ayrıca, risk yönetimi, acil durum planlaması ve sürdürülebilirlik gibi alanlarda da önemli avantajlar sağlar. Bu tez, depo yönetiminde CBS ve GA'nın kullanımına ilişkin bir inceleme sunmaktadır. CBS ve GA'nın entegrasyonu, depo operasyonlarının her alanında önemli iyileştirmeler sağlayabilir ve bu teknolojilerin kullanımı, depo yönetiminde önemli avantajlar sunar. Gelecekteki araştırmalar, bu teknolojilerin kullanımını daha da geliştirmeye ve farklı depo ve lojistik senaryolarında uygulamaya odaklanmalıdır. Bu, CBS ve GA'nın sektörde daha geniş bir şekilde benimsenmesini teşvik edecek ve depo yönetimi alanında önemli iyileştirmeler sağlayacaktır. CBS ve GA'nın entegrasyonu, depo operasyonlarının her alanında önemli iyileştirmeler sağlayabilir. Depo planlamasında, mekansal verilerin toplanması ve analizi, en uygun yerleşim düzenlerinin belirlenmesine olanak tanır. Bu, depo alanının daha verimli kullanılmasını sağlar ve gereksiz hareketleri azaltır. Envanter yönetiminde, CBS, ürünlerin gerçek zamanlı izlenmesini ve stok seviyelerinin optimize edilmesini sağlar. Bu, stok fazlalığını ve stok yetersizliklerini önler, böylece operasyonel maliyetleri düşürür ve müşteri memnuniyetini artırır. Lojistik operasyonlarda, GA kullanılarak en verimli rotalar belirlenebilir ve bu da sevkiyat sürelerini kısaltır ve teslimat maliyetlerini düşürür. Sonuç olarak, CBS ve GA'nın entegrasyonu, depo operasyonlarını optimize etmek için güçlü ve etkili bir araçtır. Gelecekteki araştırmalar, bu teknolojilerin kullanımını daha da geliştirmeye ve farklı depo ve lojistik senaryolarında uygulamaya odaklanmalıdır. Bu, CBS ve GA'nın sektörde daha geniş bir şekilde benimsenmesini teşvik edecek ve depo yönetimi alanında önemli iyileştirmeler sağlayacaktır.

Özet (Çeviri)

Effective warehouse management is crucial for firms to thrive in the global market by facilitating rapid stocking, processing, and delivery of goods while minimizing expenses and improving customer satisfaction. This thesis explores the use of Geographic Information Systems (GIS) and Genetic Algorithms (GA) to improve warehouse operations, such as planning, inventory management, and logistics. The literature study examines the development of warehouse optimization techniques, emphasizing advancements made by GIS and GA. Initially, fuzzy logic-based models enhanced operations by simulating and optimizing warehouse processes. The focus then shifted to improving layouts and order clustering algorithms to boost efficiency. GIS technology has become essential for real-time monitoring, path optimization, and strategic decision-making, enabling precise digital maps and insights into traffic patterns within warehouses. GAs apply natural selection principles to solve optimization issues like route planning and slotting by selecting, merging, and mutating solutions. In warehouse management, GAs enhance product arrangement (slotting) and determine optimal paths for order pickup and delivery. The methodology section details research techniques, data collection, and analysis processes. The warehouse floor layout is digitized using QGIS to create a comprehensive digital model. GA is used for route optimization, reducing travel time and operational expenses, while slotting optimization arranges products to minimize retrieval time and enhance efficiency. The implementation section presents a case study demonstrating the tangible use of GIS technologies in a real warehouse. Benefits include improved routing, reduced trip distances by over 40%, and enhanced productivity. An analysis of 21,020 work orders showed a 1,973.08-kilometer reduction in distance traveled and a 23.3% improvement in operational efficiency. The final section covers research findings and suggests future research. Integrating GIS with GA improves operational efficiency, reduces costs, and increases customer satisfaction. Future research should explore combining GIS with AI and ML for advanced spatial data processing and real-time decision-making. IoT devices can provide real-time warehouse condition reports, while advanced visualization techniques like 3D modeling and augmented reality offer dynamic views of layouts. In summary, combining GIS with GA enhances warehouse management efficiency, offering significant benefits such as increased operational efficiency, reduced expenses, and improved customer satisfaction. This study provides a comprehensive understanding of how spatial technologies can enhance operational effectiveness, encouraging the wider adoption of GIS in the industry.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    898814

    Enhancing warehouse efficiency through an integrated stock management system: A comprehensive study

    Entegre bir stok yönetim sistemiyle depo verimliliğinin artırılması: Kapsamlı bir çalışma

    ERNEST SUH NJI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER FİDAN

  2. Tez No

    887332

    Reducing pre-production lead time and cost through value stream mapping and the cut-to-box system: A footwear industry study

    Değer akış haritalama ve kesimden paketleme sistemi ile ön üretim temin süresinin ve maliyetinin azaltılması: Bir ayakkabı endüstrisinde çalışma

    FARNAZ GHORBANPOUR BAKHSHAYESH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET BÜLENT DURMUŞOĞLU

  3. Tez No

    911683

    Uyarlanabilir yeniden kullanımın yeşil metamorfozu: Sümerbank Kayseri Bez Fabrikası Pamuk Ambarı binası

    The green metamorphosis of adaptive reuse: The cotton warehouse building of the Sumerbank Kayseri Textile Factory

    ŞEREF ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MimarlıkEskişehir Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET İNCEOĞLU

  4. Tez No

    879909

    ERP sistemine entegre tüketime dayalı stok kontrol parametrelerinin belirlenmesi

    Determination of consumption-based inventory control parameters integrated in the ERP system

    NEVA EMEL İŞLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik BilimleriSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN GÜNDOĞAR

  5. Tez No

    911381

    Object-aware interactive perception

    Nesne farkındalıklı etkileşimli algılama

    ÇAĞATAY KOÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SANEM SARIEL UZER

    PROF. DR. SİNAN KALKAN

Geri Dön