Geri Dön

Hava koşullarını dikkate alan dron eşlikli son adım teslimat modeli

Drone-assisted last mile delivery model considering weather conditions

PDF İndir

  1. Tez No: 967352
  2. Yazar: ÖZLEM GÜREL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 101

Özet

Küresel kentleşme ve e-ticaretin hızlı yükselişi, şehir lojistiği üzerinde artan bir baskı oluşturmaktadır. Bu durum, trafik yoğunluğu, emisyon, gürültü ve enerji tüketimi gibi ekonomik çevresel ve sosyal sorunları daha da derinleştirmektedir. Bu olumsuz etkileri azaltmak ve sürdürülebilir kalkınma hedeflerini desteklemek için şehir lojistiği faaliyetlerinin bütüncül bir yaklaşımla planlanması büyük önem taşımaktadır. Şehir lojistiğinin önemli bir bileşeni olan son adım teslimatı (SAT), dağıtım merkezinden son müşteriye kadar uzanan süreci kapsar. Kısa mesafeli olmasına rağmen, bu aşama lojistik maliyetlerin ve çevresel etkilerin en yoğun yaşandığı aşamadır. Bu nedenle SAT operasyonlarının sürdürülebilirlik ilkeleri doğrultusunda yeniden yapılandırılması gerekmektedir. Günümüzde birçok şirket, bu süreci daha verimli ve çevre dostu hale getirmek amacıyla yenilikçi teknolojiklere yönelmektedir. Bu bağlamda dronlar, trafikten bağımsız hareket edebilmeleri, altyapısı yetersiz bölgelerde etkin çalışabilmeleri, düşük karbon salımı ve operasyonel maliyet avantajları sayesinde SAT'de dikkat çekici bir alternatif olarak öne çıkmaktadır. SAT operasyonlarının yol açtığı ulaşım kaynaklı sera gazı emisyonları ile hava ve gürültü kirliliğini azaltarak net sıfır emisyon hedeflerine ulaşmak, şehir lojistiğinin önceliklerinden biridir. Bu küresel sorunla mücadelede, düşük emisyon ve enerji tasarrufu sağlayan elektrikli araçlar ve dronlar gibi çevre dostu teknolojiler giderek daha fazla ön plana çıkmaktadır. Avrupa Birliği'nin Sıfır Kirlilik Eylem Planı, 2030 yılına kadar hava kirliliğine bağlı erken ölümleri %55 oranında ve trafik kaynaklı gürültüden ciddi şekilde etkilenen kişi sayısını %30 oranında azaltmayı hedeflemektedir. Özellikle kentsel alanlarda teslimat araçlarının etkisiyle önemli bir sorun oluşturan gürültü kirliliği, insan sağlığı ve yaşam kalitesi üzerinde doğrudan olumsuz etkiler yaratmaktadır. Dronlar ve elektrikli araçlar, artan verimli ve sürdürülebilir teslimat ihtiyacına umut verici bir çözüm sunarak, dizel araçlara kıyasla daha düşük hava ve gürültü kirliliği seviyeleri ile bu soruna potansiyel bir yanıt sağlamaktadır. Bununla birlikte, SAT operasyonları bağlamında gürültü kirliliği konusu, literatürde yeterince ele alınmamış olup, az sayıdaki mevcut çalışma bu alandaki araştırma eksikliğine dikkat çekmektedir. Gürültü kirliliğinin sosyal sürdürülebilirlik açısından ele alınması, özellikle insan sağlığı ve yaşam kalitesi üzerindeki etkileri bakımından büyük önem taşımaktadır. SAT operasyonlarında kullanılan dronlar, karayolu trafiğini ve buna bağlı gürültüyü azaltma potansiyeline sahip olsa da, kendileri de yeni bir gürültü kaynağı oluşturmaktadır. Bu nedenle dronların neden olduğu gürültü düzeylerinin geleneksel teslimat araçlarıyla karşılaştırılması ve insan sağlığı üzerindeki etkilerinin daha kapsamlı biçimde araştırılması gerekmektedir. Bu tez çalışmasının amacı, Dron Eşlikli Gezgin Satıcı Problemi (DEGSP) kapsamında rüzgârlı hava koşullarında zaman açısından optimize edilmiş teslimat rotalarının çevresel ve sosyal etkilerini —özellikle hava ve gürültü kirliliği bağlamında— analiz ederek, dron teslimatı literatüründeki önemli bir boşluğu doldurmaktır. Mevcut çalışmalar genellikle seyahat süresinin en aza indirilmesine odaklanırken, bu çalışmada rüzgâr koşulları modele entegre edilerek çevresel etkiler bütüncül bir yaklaşımla değerlendirilmiştir. Böylece yalnızca operasyonel verimlilik değil, aynı zamanda sürdürülebilirlik kriterleri de teslimat planlamasında dikkate alınmıştır. Literatürde, zaman açısından optimize edilmiş rotaları dikkate alarak hem hava hem de gürültü kirliliğini eşzamanlı değerlendiren kapsamlı bir çalışmanın bulunmaması, bu araştırmanın bilimsel özgünlüğünü ve katkısını ortaya koymaktadır. Ayrıca mevcut çalışmalarda rüzgâr etkisi genellikle parametrelerin etkilerini gözlemlemeye odaklanırken, bu tez çalışması rüzgârın etkilerini matematiksel modele doğrudan entegre ederek rota planlamasında kapsamlı ve gerçekçi bir çözüm sunmaktadır. Bu yaklaşım, özellikle rüzgârlı bölgelerde teslimat verimliliğini tahmin etme ve sürdürülebilirlik hedeflerini optimize etme açısından önemli bir katkı sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında DEGSP olarak bilinen senkronize model ele alınmakta ve bir karayolu aracı ile bir dronun birlikte çalıştığı rotalama planlaması geliştirilmiştir. Model, gerçek dünya koşullarında rüzgâr etkisini dikkate alarak rotalama yaparken hava ve gürültü kirliliği gibi çevresel etkileri de değerlendirmeyi hedeflemektedir. Model, CPLEX kullanılarak matematiksel olarak çözülmüş ve İstanbul'daki acil eczane teslimat senaryoları üzerinde uygulanmıştır. Rüzgârın etkisi, Beaufort skalasına dayalı olarak dronun yer hızı üzerindeki etkisiyle hesaplanmıştır. Gürültü kirliliği ise Avrupa Ortak Gürültü Değerlendirme Modeli (CNOSSOS-EU) ve dronların azami kalkış kütlesine göre belirlenen gürültü seviyeleri üzerinden değerlendirilmiştir. Araştırmada yalnızca karayolu aracıyla gerçekleştirilen geleneksel teslimat yöntemleri ile dron destekli operasyonlar karşılaştırılmış ve dron kullanımının hava ve gürültü kirliliğinin azaltılmasına potansiyel katkısı nicel olarak analiz edilmiştir. İstanbul'daki acil eczane teslimatları senaryosu üzerinden uygulanan model, teslimat süresi, maliyet, enerji tüketimi ve çevresel etkiler açısından geleneksel yöntemle karşılaştırılmıştır. Bulgular, dron destekli teslimatların yalnız karayolu aracıyla yapılan teslimatlara kıyasla teslimat süresini azalttığını, enerji tüketimi ve CO₂ emisyonlarını düşürdüğünü ve maliyet açısından avantaj sağladığını göstermektedir. Rüzgârlı hava koşulları teslimat süresi ve enerji tüketiminde sınırlı artışlara yol açsa da, karayolu aracı-dron kombinasyonunun genel verimlilik ve sürdürülebilirlik avantajı korunmuştur. Geleneksel ve dron eşlikli teslimatta gürültü seviyeleri genel olarak benzer düzeyde seyretmekle birlikte, literatürde dronların katılımı ile algılanan gürültü rahatsızlığının artabileceği tartışmaları mevcuttur. Dronların toplam gürültü düzeyine katkısı sınırlı olsa da, algılanan gürültü rahatsızlığının toplumsal refah ve kamu kabulü üzerinde kayda değer etkileri olabileceği vurgulanmıştır. Bu durum, toplumsal kabul ve düzenleyici çerçeve açısından daha kapsamlı analizlerin gerekliliğini göstermektedir. Bu tez çalışması, sürdürülebilir lojistik çözümler geliştirme yolunda hem kuramsal hem de uygulamalı düzeyde anlamlı katkılar sunmaktadır. Çalışmada dron destekli teslimatların hava ve gürültü kirliliği üzerindeki etkileri analiz edilerek, çevresel ve sosyal sürdürülebilirlik bağlamında önemli içgörüler elde edilmiştir. Ayrıca DEGSP modeline rüzgâr etkisinin entegre edilmesi, daha gerçekçi ve uygulanabilir teslimat senaryolarının geliştirilmesini sağlamış ve operasyonel verimliliğin yanı sırasürdürülebilirlik kriterlerinin de teslimat planlamasında bütüncül bir şekilde ele alınmasına imkân tanımıştır. Çalışmada yalnızca karayolu aracıyla yapılan teslimatlar ile karayolu aracı-dron kombinasyonu karşılaştırılmış ve rüzgârlı koşullarda dahi dron destekli teslimatların verimlilik ve sürdürülebilirliği artırdığı ortaya konmuştur. Bu bulgular, dron destekli sistemlerin geleneksel karayolu teslimat yöntemlerine kıyasla çevresel sürdürülebilirlik açısından üstün bir alternatif sunduğunu göstermektedir. Ayrıca çalışma, kentsel yaşanabilirliğin artırılması ve sürdürülebilir SAT çözümlerinin geliştirilmesi adına teslimat operasyonlarında gürültü kirliliğinin dikkate alınmasının önemini vurgulamaktadır. Algılanan gürültü rahatsızlığının toplumsal refah üzerindeki etkileri, gelecekteki politika ve düzenlemeler için değerli çıkarımlar sunmaktadır. Çalışma, kapsamlı gürültü analizlerinin gerçekleştirilmesi ve ilgili düzenleyici çerçevenin yeniden şekillendirilmesi gerekliliğine de işaret etmektedir. Sunulan politika önerileri, Avrupa Birliği'nin Sıfır Kirlilik Eylem Planı gibi sürdürülebilirlik odaklı girişimlerle uyumlu olup, kentsel yaşam kalitesinin artırılmasına somut katkılar sağlamaktadır. Sonuç olarak, bu çalışma dron destekli teslimatların verimlilik ve çevresel sürdürülebilirlik açısından sunduğu potansiyeli vurgulamakla kalmayıp, gürültü etkisinin çok boyutlu biçimde değerlendirilmesine yönelik gereksinimi de ortaya koymaktadır. Dron destekli teslimatların yaygın olarak benimsenmesi, çevresel ve sosyal etkilerin etkin şekilde yönetilmesine bağlıdır. Çalışma, dinamik gürültü modellemesi ve meteorolojik verilerin teslimat planlamasına entegrasyonu konularındaki araştırma boşluklarını belirleyerek gelecekteki çalışmalara yön göstermektedir. Gelecekte, çevresel gürültünün mekânsal ve zamansal dinamiklerini yansıtan modellemeler ile meteorolojik değişkenlerin etkileşiminin ayrıntılı biçimde incelenmesi önerilmektedir. Bu sayede, gürültü kirliliğinin dinamik doğasına uygun, daha gerçekçi ve hassas rota planlamaları gerçekleştirilerek yerleşim alanlarındaki olumsuz etkiler en aza indirilebilecektir. Ayrıca, dron destekli uygulamaların şehir genelinde yaygınlaştırılması planlanırken, toplumsal kabul, düzenleyici uyum ve enerji yönetimi gibi birden fazla faktörün bir arada değerlendirilmesi gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Bu çalışma, gelecekteki politika ve teknolojik planlamalar için bütüncül bir perspektif sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

The rapid rise of global urbanization and e-commerce has placed increasing pressure on urban logistics, exacerbating economic, environmental, and social challenges such as traffic congestion, greenhouse gas emissions, noise pollution, and energy consumption. Addressing these challenges is crucial for sustainable development, necessitating a holistic approach to planning urban logistics. A central component of this system is last-mile delivery (LMD), which entails the transport of goods from distribution centers to end customers. Despite its relatively short distances, LMD accounts for a significant share of logistics costs—often up to one-third—and contributes disproportionately to environmental impacts, particularly air and noise pollution. Consequently, there is a pressing need to restructure LMD operations in alignment with sustainability principles. In recent years, technological innovations have been increasingly employed to enhance the efficiency and environmental performance of LMD. Drones have emerged as a promising solution due to their ability to operate independently of road traffic, perform effectively in areas with insufficient infrastructure, and provide advantages in terms of low carbon emissions and operational costs. Reducing transport-related emissions, as well as air and noise pollution in LMD, is a critical priority for achieving net-zero targets in urban logistics. Policies such as the European Union's Zero Pollution Action Plan, which aims to reduce premature deaths from air pollution by 55% and traffic-related noise exposure by 30% by 2030, underline the urgency of addressing these environmental and social concerns. Noise pollution, in particular, has direct negative effects on human health and quality of life, highlighting the need for its careful consideration in urban delivery planning. While drones can alleviate road traffic and its associated noise, they introduce a new source of high-frequency sound. Consequently, assessing and comparing the noise levels generated by drones and conventional delivery vehicles is necessary to fully understand their implications for social sustainability. Despite the growing interest in drone-assisted deliveries, the literature exhibits important gaps. Most studies focus on minimizing travel time without fully integrating environmental or social impacts, and noise pollution is often overlooked. Similarly, wind effects, which significantly influence drone flight performance, energy consumption, and delivery feasibility, are rarely considered in route optimization. Furthermore, studies that evaluate air and noise pollution simultaneously along time-optimized routes are scarce, leaving a gap in comprehensive assessments of LMD sustainability. This thesis addresses these gaps by analyzing the environmental and social impacts of drone-assisted deliveries under windy conditions using a model that extends the Flying Sidekick Traveling Salesman Problem (FSTSP). The proposed model, termed Traveling Salesman Problem with Drone Considering Wind (TSP-DW), incorporates wind effects directly into route planning, allowing for realistic and operationally feasible delivery scenarios. The TSP-DW model is a synchronized framework in which a road vehicle and a drone collaborate to perform deliveries. Unlike conventional approaches that treat wind as a parameter or post-hoc adjustment, the model explicitly integrates wind conditions into the mathematical formulation, affecting the drone's ground speed based on direction and intensity. Wind data are classified according to the Beaufort scale, and their impact on drone performance is calculated for each route segment. Road vehicle distances are obtained from Google Maps, while drone flight distances are calculated using geographic coordinates. Operational parameters include an average speed of 40 km/h for road vehicles and 60 km/h for drones, with energy consumption and CO₂ emissions computed proportionally to travel distances. Noise pollution is assessed using Common Noise Assessment Methods in Europe (CNOSSOS-EU) for road vehicles, while drone noise is determined based on maximum takeoff weight and acoustic energy summation, providing a combined estimate of total environmental noise. The model is applied to urgent pharmacy delivery scenarios in Istanbul, providing a real-world context for evaluating the effects of drone integration under varying wind conditions. The TSP-DW model allows for a direct comparison of conventional road-only deliveries with hybrid drone-road operations, capturing trade-offs between delivery time, energy consumption, cost, emissions, and noise. Drone-assisted deliveries are analyzed under calm, favorable, and adverse wind scenarios, highlighting the robustness of the approach in realistic urban conditions. The results demonstrate that drone integration significantly improves operational efficiency and environmental performance. Median delivery times decrease markedly compared to road-only deliveries, while energy consumption and CO₂ emissions are substantially reduced. Favorable winds accelerate drone flights, further enhancing efficiency, whereas headwinds increase travel times and energy use marginally, but the overall benefits of the road vehicle-drone combination are preserved. Cost analysis shows that drone-assisted operations provide economic advantages, particularly when combined with electric vehicles. Noise analysis indicates that while drones contribute only marginally to total noise levels, the characteristics of drone sound may increase perceived disturbance, emphasizing the importance of considering social impacts alongside environmental metrics. A key contribution of this thesis is the integration of wind effects into the FSTSP-based model, creating the TSP-DW model. This allows for the simultaneous assessment of operational efficiency, energy consumption, CO₂ emissions, and noise, addressing the lack of holistic approaches in the current literature. By embedding wind dynamics directly into the mathematical formulation, the study provides realistic delivery solutions that account for economic, environmental, and social dimensions. Furthermore, the research highlights that while drones reduce road traffic and emissions, the potential social impact of perceived noise cannot be ignored, and regulatory and societal considerations must also be integrated into urban logistics planning. The findings underscore the importance of developing sustainable LMD strategies that incorporate both technological innovations and environmental-social considerations. Drone-assisted deliveries can provide substantial reductions in delivery time, energy consumption, and CO₂ emissions, even under varying wind conditions, while maintaining cost-effectiveness. The evaluation of noise pollution and its potential effects on human well-being adds a critical social dimension to LMD sustainability assessments, reinforcing the need for comprehensive environmental-social metrics in urban delivery planning. This research contributes to both theoretical and practical developments in sustainable urban logistics. From a theoretical perspective, the TSP-DW model advances the FSTSP literature by integrating wind conditions, allowing for realistic and robust delivery solutions. It also establishes a methodological foundation for simultaneously evaluating air and noise pollution, addressing a significant gap in current research. Practically, the model provides actionable insights for logistics providers and policymakers. Road vehicle-drone collaborations can improve efficiency, reduce environmental impacts, and inform regulatory frameworks for drone deployment, particularly regarding noise mitigation and societal acceptance. The study aligns with international sustainability initiatives, including the EU Zero Pollution Action Plan, demonstrating the potential of integrated approaches for enhancing urban livability and promoting environmentally responsible logistics solutions. The thesis also identifies directions for future research. Dynamic, spatiotemporal modeling of environmental noise, incorporating urban morphology, population density, and meteorological variability, could provide more accurate assessments of societal impacts. Incorporating stochastic elements for wind speed and direction would allow for probabilistic route planning and operational risk assessment. Further studies could explore multi-drone collaborations, integration of next-generation drone technologies, and scaling up to larger urban delivery networks. Societal acceptance and public perception should be evaluated through surveys and stakeholder engagement, guiding the development of regulatory frameworks and operational policies. Additionally, future models could integrate facility location, inventory management, and routing decisions to further enhance the efficiency and sustainability of urban logistics systems. In conclusion, this thesis demonstrates that drone-assisted deliveries, implemented through the TSP-DW model based on FSTSP, provide a viable and sustainable alternative to conventional road-only LMD. The integration of wind effects ensures operational feasibility under real-world conditions, while comprehensive assessment of air and noise pollution addresses both environmental and social sustainability dimensions. Drone-road vehicle collaborations can improve delivery efficiency, reduce emissions, and support cost-effective operations without compromising urban livability. The research emphasizes the necessity of multidimensional evaluation, guiding both policy and technological development for sustainable last-mile delivery. By filling critical gaps in the literature and offering a holistic modeling framework, this study contributes significantly to the advancement of urban logistics, providing a foundation for future research and practical implementation in sustainable city logistics systems.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    963027

    A transformer-based archıtecture: The ınformer model for uav power consumptıon estımatıon

    İha güç tüketimi tahmini için transformer tabanlı ınformer modeli

    AHMET KAAN DURMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL

  2. Tez No

    561968

    Olumsuz hava koşullarını dikkate alan uçuş çizelgeleme problemi için metasezgisel yaklaşımlar

    Metaheuristic approaches to flight scheduling problem considering negative weather conditions

    EBRU ERDEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA AYDIN

    DOÇ. DR. BURAK ERKAYMAN

  3. Tez No

    342729

    İran - Batı Azerbaycan Urmiyeh bölgesinde elma muhafazası için en uygun depo tasarımının geliştirilmesi

    The development of the most appropriate depot design for apple storage in Urmiyeh region, west Azerbaijan state - Iran

    TOURAJ JAFARPOUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    ZiraatEge Üniversitesi

    Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİL BAKİ ÜNAL

  4. Tez No

    934818

    Energy management and control of dc micro grid with renewable energy sources and dual energy storage devices for ev charging

    Ev şarjı için yenilenebilir enerji kaynakları ve çift enerji depolama cihazları ile dc mikro şebeke enerji yönetimi ve kontrolü

    SHIREEN ARAZ HUSSEİN AL-QARA DAGHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Okan Üniversitesi

    Güç Elektroniği ve Temiz Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAMAZAN NEJAT TUNCAY

  5. Tez No

    741305

    The design and development of artificial intelligence controlled laboratory scale fluidized bed gasifier

    Yapay zeka kontrollü laboratuvar ölçekli akışkan yataklı gazlaştırıcı tasarımı ve geliştirilmesi

    FURKAN KARTAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Kimya MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR ÖZVEREN

Geri Dön