Joint order batching and picker routing problem with sturdiness levels
Dayanıklılık seviyeleri ile bütünleşik sipariş harmanlama ve toplayıcı rotalama problemi
- Tez No: 999346
- Danışmanlar: PROF. DR. SEROL BULKAN, PROF. DR. HÜSEYİN SELÇUK KILIÇ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Depo yönetimi, Warehouse management
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Depo yönetimi, lojistik operasyonlarını etkileyen temel faktörlerden biridir. E-ticaretin hızla büyümesi nedeniyle, verimli depolamanın önemi son yıllarda muazzam ölçüde artmıştır. Her depodaki temel faaliyetler; mal kabul, stoklama, sipariş toplama ve sevkiyattır. Bununla birlikte, sipariş toplama süreci toplam depo maliyetlerinin %50'den fazlasını oluşturarak harcamalarda en yüksek paya sahiptir. Bu nedenle, depolama ile ilgili çalışmaların çoğu sipariş toplamaya odaklanmıştır. Bu çalışma, toplanan ürünlerin ağırlık, kırılganlık ve şekil gibi fiziksel özelliklerine dayalı olarak önceden belirlenmiş dayanıklılık seviyelerini dikkate alarak bütünleşik sipariş harmanlama ve toplayıcı rotalama problemini (JOBPRP) genişletmektedir. Bu amaçla, kat edilen mesafeyi en aza indirme hedefiyle matematiksel modeller formüle edilmiştir. Problemi çözmek için, bin-packing (kutulama) probleminden alınan First Fit Decreasing (FFD), geliştirilmiş bir zaman tasarrufu (time-saving) algoritması ve bir koridor tasarrufu (aisle-saving) algoritması dahil olmak üzere farklı harmanlama stratejileri uygulanmıştır. Ayrıca, 3 dayanıklılık seviyesine sahip sipariş grupları için rotalama problemini çözmek amacıyla geliştirilen sezgisel çözümde, FFD ve koridor tasarrufu algoritmasından elde edilen çözüm kalitesini artırmak için indirgenmiş değişken komşuluk araması (RVNS) uygulanmıştır. Sonuçlar, Geliştirilmiş Zaman Tasarrufu algoritmasının, bir sonraki en iyi sezgiselle karşılaştırıldığında ortalama %264 daha fazla süre gerektirmesine rağmen, yaklaşık %11,3'lük bir ortalama mesafe azalması sağlayarak çok daha iyi çözümler sunduğunu göstermektedir. FFD ve Koridor Tasarrufu algoritmaları sonuçları nispeten kısa bir sürede elde etmiş, ancak Koridor Tasarrufu algoritması FFD'den daha iyi performans göstermiştir. RVNS, Tasarruf (Saving) algoritmasından elde edilen çözümleri %7,8 oranında dikkate değer ölçüde iyileştirebilmiş; FFD için ise ortalama %5,43'lük sayısal iyileştirmeler gösterse de bu sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır.
Özet (Çeviri)
Warehouse management is one of the main factors that affect logistics operations. Due to the rapid growth of e-commerce, the importance of efficient warehousing has immensely increased in recent years. The main activities in every warehouse are receiving, stocking, order picking, and shipment. However, order picking contributes to the highest share of expenses with more than 50% of the total warehouse costs. Hence, most of the studies related to warehousing are focused on order picking. This study extends the joint order batching and picker routing problem to consider pre-determined levels of sturdiness to the collected items based on their physical characteristics such as weight, fragility, and shape. For this purpose, mathematical models are formulated with an objective of minimizing the traveled distance. To solve the problem, we implemented different batching strategies including First Fit Decreasing (FFD) from the bin-packing problem, an improved time-saving algorithm, and an aisle-saving algorithm. We also applied reduced variable neighborhood search (RVNS) to improve the solution quality for FFD and for the aisle-saving algorithm where a heuristic solution was developed to solve the routing problem for a batch of orders with 3 levels of sturdiness. The results show that the Improved Time-Saving algorithm provides much better solutions, achieving an average distance reduction of approximately 11.3% compared to the next-best heuristic, although it required over 264% more time on average. FFD and Aisle Saving algorithms obtained the results in a relatively short period, however Aisle Saving outperformed FFD. RVNS could notably improve the solutions obtained from the saving Algorithm by 7.8%, and while it showed numerical improvements for FFD by an average of 5.43%, these were not statistically significant.
Benzer Tezler
- Joint solution of the order batching, picker routing, storage location assignment, and scheduling problems
Sipariş gruplama, toplayıcı rotalama, depolama yeri atama ve çizelgeleme problemlerinin birlikte çözümü
OZAN RIDVAN AKSU
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA NECATİ ARAS
- Data driven optimization and applications in complex real-life problems
Veri güdümlü optimizasyon ve kompleks gerçek hayat problemlerinde uygulamaları
NURULLAH GÜLEÇ
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR KABAK
- Tatil köylerindeki genel kullanım ve rekreasyon alanlarının planlama ilkeleri
The Planning principles of general utility and recreation areas in holiday village
MUALLA KANCIOĞLU
- Kalça kırığı ameliyatı geçirmiş yaşlı hastalarda evde verilen hemşirelik bakımının yaşam kalitesine etkisi
The effect of nursing care at home on the quality of life of geriatric patients who have undergone hip fracture operation
SÜMEYRA ÇENGEL
- Inventory policies with joint-order setup costs and their effects on supply chain performance
Ortak sipariş verilen envanterpolitikaları ve bunların tedarik zinciri üzerine etkileri
ZEYNEP KILAVUZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TANER BİLGİÇ
