TY  - JOUR
T1  - Yeşil Tedarik Zincirinde Tam Zamanında Dağıtım Modellemesi
TT  - Modeling Just-in-Time distribution in a Green Supply Chain
AU  - Engin, Batuhan Eren
AU  - Paksoy, Turan
PY  - 2019
DA  - April
DO  - 10.29249/selcuksbmyd.476247
JF  - Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi
PB  - Selçuk Üniversitesi
WT  - DergiPark
SN  - 2564-7458
SP  - 93
EP  - 103
VL  - 22
IS  - 1
LA  - tr
AB  - Son kullanıcılara malların doğru zamanda dağıtımı günümüzrekabetçi piyasasında önemli bir rol oynamaktadır. Bu bağlamda, yöneticiler,ekonomik ve çevresel hedefleri doğrultusunda uygun bir çözüm bulma gayretiiçindeyken aynı zamanda, ürünlerin talep noktalarına tam zamanında teslimedilmesini ve böylece stok maliyetlerinin düşürülmesini de sağlamalıdırlar. Buçalışma, dağıtım noktaları ve perakendecilerdeki stok tutma ile talebi doğruzamanda karşılamak arasındaki ilişkiyi ve dolayısıyla stok tutma maliyetleriile ve karbon emisyonları arasında ilişkiyi araştırmayı hedeflemektedir. Busebeple, fabrika, depo ve perakendecilerden oluşan üç kademeli dağıtım ağıgeliştirilmiş ve üç amaç fonksiyonu;toplam dağıtım ve üretim maliyeti, depolarda ve perakendecilerdeürünlerin depolanması ve elleçlenmesiyle ilişkili toplam karbon emisyonu veperakendecilerden ardısmarlanmış (karşılanamamış, sonraya ertelenen, ingilizce:backordered) ürünlerin ve talep fazlası ürünlerin sayısı olarak belirlenmiştir.Geliştirilen model, hangi üreticiden, depolara ve oradan perakendecilere,perakendecilerin talebine cevap vermek için ne kadar miktarlarda taşınacağını,hangi fabrika ve depoların hangi boyutlarda açılacağını, depolardaki envantermiktarlarını da belirlemektedir. Bu çok amaçlı tam zamanında dağıtımmodellemesi içeren yeşil tedarik zinciri modelinin çözümü için Tiwari, Dharmar ve Rao (1987) tarafından geliştirilenbulanık ağırlıklandırma yaklaşımı ilk defa kulanılmıştır. Pratik açıdan,çelişen ve farklı birimlere sahip amaçların aynı anda optimize edilmesineolanak verdiği için bu yöntem, yöneticiler ve karar vericiler açısından önemtaşımaktadır. Bu bulanık edinim yöntemi, yöneticilerin her bir hedef işlev içingöreli önemlerini belirlermesine imkan sağlaması da ayrıca önemlidir, çünkü busayede yöneticiler, hedeflerin de birbirlerine göre önem derecelerini kenditedarik zincirlerine göre belirleyebilirler.
KW  - Çok Amaçlı Optimizasyon
KW  - Yeşil Tedarik Zinciri
KW  - Tam Zamanında Dağıtım
N2  - The right-on-time distribution of goods to the end-users plays animportant role in nowadays competitive market. Companies intend to find thebalance between organizational cost and environmental footprint, which is achallenging practice, as these objectives are usually conflicting. In thiscontext, from a practical point, managers are willing to find a good compromisesolution to both satisfy economic and environmental goals while they need tomake sure that the products are delivered right-on-time to the demand point,thereby reducing inventory costs. This study aims to research theinter-relationship between holding inventory at warehouses and retailers tosatisfy the demand right-on-time, and its impact on costs and carbon emissions.Three echelon distribution network consisting of manufacturers, warehouses andretailers is developed and three objectives; i.e., total distribution andmanufacturing cost, total carbon emission associated with storing and handlingof goods at warehouses and retailers, and the sum of backordered goods fromretailers and surpluses of goods at retailers, are considered. The developedmodel decides the quantity of products transported from factories to warehousesand from there, to retailers to satisfy the demand realized at retailers. Themodel also decides the sizes of factories and warehouses to be opened. To solvethis multi-objective, green supply chain involving Just-in-time distribution,we applied fuzzy weighted additive model developed by Tiwari ve diğ. (1987). From a practical point of view, this methodoffers a great tool for managers and practitioners as it optimizes multipleobjectives simultaneously. This method allows the managers to adjust therelative importance ratios for each objective function, which also helps themanagers to truly manage the network performance measures.
CR  - Amid, A., Ghodsypour, S. H., & O’Brien, C. (2009). A weighted additive fuzzy multiobjective model for the supplier selection problem under price breaks in a supply Chain. International Journal of Production Economics, 121(2), 323-332. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2007.02.040
CR  - Arikan, F. (2013). A fuzzy solution approach for multi objective supplier selection. Expert Systems with Applications, 40(3), 947-952. doi:10.1016/j.eswa.2012.05.051
CR  - Banasik, A., Kanellopoulos, A., Claassen, G. D. H., Bloemhof-Ruwaard, J. M., & van der Vorst, J. G. A. J. (2017). Closing loops in agricultural supply chains using multi-objective optimization: A case study of an industrial mushroom supply chain. International Journal of Production Economics, 183, 409-420. doi:https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.08.012
CR  - Chan, F. T. S., Jha, A., & Tiwari, M. K. (2016). Bi-objective optimization of three echelon supply chain involving truck selection and loading using NSGA-II with heuristics algorithm. Applied Soft Computing, 38, 978-987. doi:10.1016/j.asoc.2015.10.067
CR  - Fahimnia, B., Sarkis, J., & Eshragh, A. (2015). A tradeoff model for green supply chain planning:A leanness-versus-greenness analysis. Omega, 54, 173-190. doi:10.1016/j.omega.2015.01.014
CR  - Farahani, R. Z., & Elahipanah, M. (2008). A genetic algorithm to optimize the total cost and service level for just-in-time distribution in a supply chain. International Journal of Production Economics, 111(2), 229-243. doi:10.1016/j.ijpe.2006.11.028
CR  - Ghasimi, S. A., Ramli, R., & Saibani, N. (2014). A genetic algorithm for optimizing defective goods supply chain costs using JIT logistics and each-cycle lengths. Applied Mathematical Modelling, 38(4), 1534-1547. doi:10.1016/j.apm.2013.08.023
CR  - Kavitha, C. a. V., C. (2013). Multi Objective Fuzzy Linear Programming Technique for Weighted Additive Model for Supplier Selection in Supply Chain Management. International Journal of Applied Mathematics and Informatics.
CR  - Mehlawat, M. K., & Kumar, S. (2017). A multiobjective optimization model for optimal supplier selection in multiple sourcing environment. 2017, 26, 18.
CR  - Pan, W., Wang, F., Guo, Y., & Liu, S. (2015). A Fuzzy Multiobjective Model for Supplier Selection under Considering Stochastic Demand in a Supply Chain. Mathematical Problems in Engineering, 2015, 8. doi:10.1155/2015/174585
CR  - Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83-98. doi:10.1504/IJSSci.2008.01759
CR  - Sadeghi Rad, R., & Nahavandi, N. (2018). A novel multi-objective optimization model for integrated problem of green closed loop supply chain network design and quantity discount. Journal of Cleaner Production, 196, 1549-1565. doi:https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.06.034
CR  - Seifbarghy, M., Pourebrahim Gilkalayeh, A., & Alidoost, M. (2011). A Comprehensive Fuzzy Multiobjective Supplier Selection Model under Price Brakes and Using Interval Comparison Matrices. Journal of Industrial and Systems Engineering, 4(4), 224-244.
CR  - Shaw, K., Shankar, R., Yadav, S. S., & Thakur, L. S. (2012). Supplier selection using fuzzy AHP and fuzzy multi-objective linear programming for developing low carbon supply chain. Expert systems with applications, 39(9), 8182-8192.
CR  - Soleimani, H., Govindan, K., Saghafi, H., & Jafari, H. (2017). Fuzzy multi-objective sustainable and green closed-loop supply chain network design. Computers & Industrial Engineering, 109, 191-203. doi:https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.04.038
CR  - Talaei, M., Farhang Moghaddam, B., Pishvaee, M. S., Bozorgi-Amiri, A., & Gholamnejad, S. (2016). A robust fuzzy optimization model for carbon-efficient closed-loop supply chain network design problem: a numerical illustration in electronics industry. Journal of Cleaner Production, 113, 662-673. doi:10.1016/j.jclepro.2015.10.074
CR  - Tiwari, R. N., Dharmar, S., & Rao, J. R. (1987). Fuzzy goal programming — An additive model. Fuzzy Sets and Systems, 24(1), 27-34. doi:https://doi.org/10.1016/0165-0114(87)90111-4
CR  - Wang, S., & Sarker, B. R. (2006). Optimal models for a multi-stage supply chain system controlled by kanban under just-in-time philosophy. European Journal of Operational Research, 172(1), 179-200. doi:10.1016/j.ejor.2004.10.001
CR  - Wang, W., Fung, R. Y. K., & Chai, Y. (2004). Approach of just-in-time distribution requirements planning for supply chain management. International Journal of Production Economics, 91(2), 101-107. doi:10.1016/s0925-5273(03)00212-3
CR  - Zimmer, K. (2002). Supply chain coordination with uncertain just-in-time delivery. International Journal of Production Economics, 77(1), 1-15. doi:https://doi.org/10.1016/S0925-5273(01)00207-9
CR  - Zimmermann, H.-J. (1978). Fuzzy programming and linear programming with several objective functions. Fuzzy Sets and Systems, 1(1), 45-55.
UR  - https://doi.org/10.29249/selcuksbmyd.476247
L1  - https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/678773
ER  -