Recycling end-of-life vehicles problem: Application in Marmara region

Abstract

The recycling and reprocessing of end-of-life vehicles (ELVs) presents significant challenges in waste management. Particularly, high costs and inefficient use of facilities throughout the process, from collection centers to disposal facilities, are major issues. This paper addresses a reverse logistics problem related to the recycling process of ELVs. A mixed-integer linear programming (MILP) model is developed, considering vehicle collection centers, temporary storage centers, recycling facilities, recovery centers, and disposal facilities. The model is solved using commercial software with real-life data, and the effect of the proposed network design on reducing operational costs is examined through the current situation analysis and two different scenarios. The results show that optimizing facility usage leads to significant improvements in cost efficiency within the existing system. These findings contribute a novel mathematical model to the literature for the ELV reverse logistics system, presenting broad potential for the design of similar sustainable systems. Additionally, it provides valuable insights for stakeholders aiming to enhance sustainable waste management strategies.

Keywords

• End of Life Vehicle (ELV)
• Reverse Logistics
• Optimization
• MILP
• Cost Minimization
• Waste Management

Ömrünü tamamlamış araçların geri dönüşümü problemi: Marmara Bölgesi’nde uygulama

Abstract

Ömrünü tamamlamış araçların (ÖTA) geri dönüşüm ve yeniden işleme süreci, atık yönetimi açısından önemli sorunlar barındırmaktadır. Özellikle, toplama noktalarından bertaraf tesislerine kadar olan süreçte, maliyetlerin yüksek olması ve tesislerin etkin kullanılmaması önemli problemlerdir. Bu makalede, ÖTA’ların geri dönüşüm sürecine yönelik bir tersine lojistik problemi ele alınmıştır. Araçların toplama noktaları, geçici depolama merkezleri, geri dönüşüm tesisleri, yeniden kazanım merkezleri ve bertaraf alanları dikkate alınarak karma tam sayılı doğrusal programlama (MILP) modeli geliştirilmiştir. Model, gerçek hayat verileri ile ticari bir yazılım kullanılarak çözülmüş, mevcut durum analizi ve iki farklı senaryo üzerinden önerilen ağ tasarımının operasyonel maliyetleri azaltma etkisi incelenmiştir. Sonuçlar, tesislerin optimize edilmiş kullanımının mevcut sistemde maliyet etkinliğini artırarak önemli bir iyileşme sağladığını göstermektedir. Bu bulgular, literatüre ÖTA tersine lojistik sistemi için geliştirilen özgün bir matematiksel model kazandırarak benzer sürdürülebilir sistemlerin tasarımına yönelik geniş bir uygulama potansiyeli sunmaktadır. Ayrıca, sürdürülebilir atık yönetimi stratejilerini güçlendirmek isteyen paydaşlara yol gösterici niteliği taşımaktadır.

Keywords

• Ömrünü Tamamlamış Araç (ÖTA)
• Tersine Lojistik
• Optimizasyon
• MILP
• Maliyet Minimizasyonu
• Atık Yönetimi

References

1. Ayvaz B., & Erdoğan, D. (2020). Ömrünü Tamamlamış Araçların Geri Kazanımı için Belirsizlik Altında Ağ Tasarımı. Haliç Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 3(1), 35-71. doi: https://doi.org/10.46373/hafebid.654047
2. Balci, S. (2017). Ömrünü tamamlamış araçların geri kazanımı için sürdürülebilir çok amaçlı tersine lojistik ağ tasarımı (Publication No. 2000002371) [Yüksek lisans tezi, İstanbul Ticaret Üniversitesi].
3. Cruz-Rivera, R., & Ertel, J. (2009). Reverse logistics network design for the collection of end-of-life vehicles in Mexico. European journal of operational research, 196(3), 930-939. doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2008.04.041
4. Demirel, E., Demirel, N., & Gökçen, H. (2016). A mixed integer linear programming model to optimize reverse logistics activities of end-of-life vehicles in Turkey. Journal of Cleaner Production, 112, 2101-2113. doi: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.10.079
5. Ene, S., & Öztürk, N. (2015). Network modeling for reverse flows of end-of-life vehicles. Waste Management, 38, 284–296. doi: https://doi.org/10.1016/j.wasman.2015.01.007
6. Farel, R., Yannou, B., & Bertoluci, G. (2013). Finding best practices for automotive glazing recycling: a network optimization model. Journal of Cleaner Production, 52, 446–461. doi: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2013.02.022
7. Govindan, K., & Gholizadeh, H. (2021). Robust network design for sustainable-resilient reverse logistics network using big data: A case study of end-of-life vehicles. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 149(1), 102279. doi: https://doi.org/10.1016/j.tre.2021.102279 Hagelüken, C. (2007). The challenge of open cycles-Barriers to a closed loop economy demonstrated for consumer electronics and cars. Proceedings of R, 7, 3-5.
8. Harraz, N.A., & Galal, N.M. (2011). Design of sustainable end-of-life vehicle recovery network in Egypt. Ain Shams Engineering Journal, 2(3-4), 211-219. doi: https://doi.org/10.1016/j.asej.2011.09.006

9. Hashemi, S.E. (2021). A fuzzy multi-objective optimization model for a sustainable reverse logistics network design of municipal waste-collecting considering the reduction of emissions. Journal of Cleaner Production, 318, 128577. doi: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.128577
10. He, M., Li, Q., Lin, T., Fan, J., Wu, X., & Han, X. (2024). Designing a Reverse Logistics Network for End-of- Life Vehicles in an Uncertain Environment. World Electric Vehicle Journal, 15(4), 140. doi: https://doi.org/10.3390/wevj15040140
11. İşler, G., Akyol, D. E., & Yazgan, H. R. (2023). Theory and research concerning the circular economy model and future trend, International Symposium on Intelligent Manufacturing and Service Systems, Singapore, 769-782. doi: https://doi.org/10.1007/978-981-99-6062-0_74
12. Kuşakcı, A. O., Ayvaz, B., Cin, E., & Aydın, N. (2019). Optimization of reverse logistics network of End of Life Vehicles under fuzzy supply: A case study for Istanbul Metropolitan Area. Journal of cleaner production, 215, 1036-1051. doi: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.01.090
13. Liao, G. H. W., & Luo, X. (2022). Collaborative reverse logistics network for electric vehicle batteries management from sustainable perspective. Journal of Environmental Management, 324, 116352. doi: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2022.116352
14. Mahmoudzadeh, M., Mansour, S., & Karimi, B. (2013). To develop a third-party reverse logistics network for end-of-life vehicles in Iran. Resources, Conservation and Recycling, 78, 1-14. doi: https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2013.06.006
15. Mansour S., & Zarei M. (2008) A multi-period reverse logistics optimisation model for end-of-life vehicles recovery based on EU Directive. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 21(7),764–777. doi: https://doi.org/10.1080/09511920701685325
16. Merkisz-Guranowska, A. (2011). End-of-life vehicles recycling network design. Journal of KONES, 18, 261-268. Retrieved from: https://www.researchgate.net/publication/266464034_End-oflife_ Vehicle_Recycling_Network_Design
17. Phuc, P. N. K., Vincent, F. Y., & Tsao, Y. C. (2017). Optimizing fuzzy reverse supply chain for end-of-life vehicles. Computers & Industrial Engineering, 113, 757-765. doi: https://doi.org/10.1016/j.cie.2016.11.007
18. Reddy, K. N., Kumar, A., Choudhary, A., & Cheng, T. E. (2022). Multi-period green reverse logistics network design: An improved Benders-decomposition-based heuristic approach. European Journal of Operational Research, 303(2), 735-752. doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2022.03.014
19. Resmî Gazete. (2009, Aralık). Atık yönetimi genel esaslarına ilişkin yönetmelik. Retrieved from: https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2009/12/20091230-5.htm
20. Roudbari, E. S., Ghomi, S. F., & Sajadieh, M. S. (2021). Reverse logistics network design for product reuse, remanufacturing, recycling and refurbishing under uncertainty. Journal of manufacturing systems, 60, 473-486. doi: https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2021.06.012
21. Shankar, R., Bhattacharyya, S., & Choudhary, A. (2018). A decision model for a strategic closed-loop supply chain to reclaim end-of-life vehicles. International Journal of Production Economics, 195, 273-286. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2017.10.005
22. Simic, V. (2015). A two-stage interval-stochastic programming model for planning end-of-life vehicles allocation under uncertainty. Resources, Conservation and Recycling, 98, 19-29. doi: https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2015.03.005
23. T.C. Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı. (n.d.). Çevrimiçi çevre izin ve lisans portalı. Retrieved from: https://eizin.cevre.gov.tr/Rapor/BelgeArama.aspx Türkiye İstatistik Kurumu. (2022, Ocak). Motorlu kara taşıtları Aralık 2021. TÜİK. Retrieved from: https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Motorlu-Kara-Tasitlari-Aralik-2021-45703
24. Türkiye İstatistik Kurumu. (2023, Ocak). Motorlu kara taşıtları Aralık 2022. TÜİK. Retrieved from: https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Motorlu-Kara-Tasitlari-Aralik-2022-49436
25. Türkiye İstatistik Kurumu. (2024, Ocak). Motorlu kara taşıtları Aralık 2023. TÜİK. Retrieved from: https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Motorlu-Kara-Tasitlari-Aralik-2023-49432
26. Zarei, M., Mansour, S., Husseinzadeh Kashan, A., & Karimi, B. (2010). Designing a Reverse Logistics Network for End‐of‐Life Vehicles Recovery. Mathematical Problems in Engineering, 2010(1), 649028. doi: https://doi.org/10.1155/2010/649028