Lojistik Merkezi Kapasite Değerlendirmesi İçin Model Önerisi: Kars Lojistik Merkezi Örneği

Öz

Türkiye, yeni lojistik merkezlerin inşa edilmesi konusunda iddialı olan az sayıdaki ülkelerden biridir. Kars ili, coğrafik özellikleri nedeniyle lojistik ve ulaşım merkezi açısından stratejik bir öneme sahiptir. Kars ilinde lojistik merkezin inşaatına 2017 yılında başlanmıştır. Öte yandan, özellikle büyük ticari akışları yöneten lojistik merkezler için "Kapasite" çok önemli bir parametredir. Yetersiz veya fazla kapasite, maliyet ve yer açısından olumsuz sorunlara neden olabilir. Bu çalışmada, Kars lojistik merkezinin yük kapasitesi değerlendirmesi yapılmış ve bu değerlendirmeye göre kapasite kullanımını maksimize eden bir lojistik model önerilmiştir. Bu lojistik model üç aşamadan oluşmaktadır: Birincisi, geçmiş yük taşıma verilerine göre Üstel Düzeltme yöntemi ile gelecekteki yük taşıma miktarlarının tahmin edilmesidir. İkincisi, Kars lojistik merkezinin kapasite kullanımını maksimize eden alternatif ulaşım senaryolarının matematiksel bir model ile tespit edilmesidir. Üçüncüsü, Çok Ölçütlü Karar Verme yöntemlerinden olan TOPSIS yöntemi bu alternatif senaryolar arasından en uygun olanının seçilmesidir. Lojistik merkezlerde kapasitenin en iyi şekilde kullanılması sorun haline geldiğinden, önerilen modelin tüm lojistik merkezler için iyi bir referans olması amaçlanmıştır. Böylece, Kars lojistik merkezinin tam kapasite ile verimli kullanılmasını hedefliyoruz. Çözüm sonuçları önerilen modelin etkili ve geçerli olduğunu ortaya koymuştur. Literatürde bir lojistik merkez için kapasite kullanımını maksimize eden ve optimal taşıma senaryosunu belirleyen bir model bulunmamaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Lojistik merkez kapasitesi
• Üstel düzeltme
• Matematiksel model
• TOPSİS

A Model Proposal For Logistics Center Capacity Evaluation: Kars Logistics Center Example

Öz

Turkey is one of the few countries that ambitiously tries to build new logistics centers. Kars-Turkey has a strategic importance in terms of logistics and transportation center due to its geographical features. In Kars province, the construction of the logistics center was launched in 2017. On the other hand, "Capacity" is a very important parameter for logistics centers, especially ones that manage large commercial flows. Insufficiency or excess capacity may cause negative issues, in terms of cost and space. In this study, the freight capacity assessment of Kars logistics center has been made and a logistics model that maximizes the capacity utilization has been proposed according to this assessment. This logistics model consists of three stages: The first is the estimation of the future freight transport amounts with the Exponential Smoothing method according to the past freight transport data. The second is to determine the alternative transportation scenarios that maximize the capacity utilization of the Kars logistics center with a mathematical model. Third, the TOPSIS method is the most suitable one among these alternative scenarios. Because the best use of capacity in logistics centers has become a problem, the proposed model is intended to be a reference for all logistics centers. Thus, we aim to provide efficient usage of the Kars logistics center by its full capacity. The solution results have been revealed that the proposed model is effective and valid. In the literature, there is no model that maximizes capacity utilization and determines the optimal transport scenario for a logistics center.

Anahtar Kelimeler

• Logistics center capacity
• Mathematical model
• TOPSIS
• Exponential Smoothing

Kaynakça

1. [1] N. Terzi, O. Bolukbas, “Logistics sector in Turkey and logistics villages,” PressAcademia Procedia, vol. 2, no. 1, pp. 206-228, 2016, doi: 10.17261/Pressacademia.2016118643
2. [2] S.E. Demir, “Lojistik Bir Merkez Olarak Gemlik,” Master's Thesis, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bahçeşehir Üniversitesi. Ankara, 2016
3. [3] İ. Önden, F. Eldemir, M. Canci, “Logıstıcs Center Concept And Locatıon Decısıon Crıterıa. Sigma,” Journal of Engineering & Natural Sciences,” vol. 33, no. 3, pp. 325-340, 2015
4. [4] M. Abril, F. Barber, L. Ingolotti, M.A. Salido, P. Tormos, A. Lova, “An assessment of railway capacity,” Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, vol. 44, no. 5, pp.774-806, 2008, doi: 10.1016/j.tre.2007.04.001
5. [5] K. Yıldız, M.A. Yerlikaya, B.N. Keskin, “Evaluation of the Effect of Transport Networks on the Kemalpaşa Logistics Center in Logistics Site Selection,” Politeknik Dergisi, Article in press, 2021, doi: 10.2339/politeknik.731997
6. [6] B. Li, D. Krushinsky, H.A. Reijers, T. Van Woensel, “The share-a-ride problem: People and parcels sharing taxis,” European Journal of Operational Research, vol. 238, no. 1, pp. 31-40, 2014, doi: 10.1016/j.ejor.2014.03.003
7. [7] E. Fatnassi, J. Chaouachi, W. Klibi, “Planning and operating a shared goods and passengers on-demand rapid transit system for sustainable city logistics,” Transportation Research Part B: Methodological. vol. 81, pp. 440-460, 2015, doi: 10.1016/j.trb.2015.07.016
8. [8] J. Kikuta, T. Ito, I. Tomiyama, S. Yamamoto, T. Yamada, “New subway-integrated city logistics system,” Procedia-Social and Behavioral Sciences, vol. 39, pp. 476-489, 2012, doi: 10.1016/j.sbspro.2012.03.123

9. [9] A. Motraghi, M.V. Marinov, “Analysis of urban freight by rail using event based simulation,” Simulation Modelling Practice and Theory, vol. 25, pp. 73-89, 2012, doi: 10.1016/j.simpat.2012.02.009
10. [10] M.A. Figliozzi, “Analysis of the efficiency of urban commercial vehicle tours: Data collection, methodology, and policy implications,” Transportation Research Part B: Methodological, vol. 41, no. 9, pp. 1014-1032, 2007, doi: 10.1016/j.trb.2007.04.006
11. [11] A. Benjelloun, T.G. Crainic, “Trends, challenges, and perspectives in city logistics,” Transportation and land use interaction, proceedings TRANSLU, vol. 8, pp. 269-284, 2009
12. [12] S. Behrends, “The significance of the urban context for the sustainability performance of intermodal road-rail transport,” Procedia-Social and Behavioral Sciences, vol. 54, pp. 375-386, 2012
13. [13] R. Burdett, E. Kozan, “Techniques for absolute capacity determination in railways,” Transportation Research Part B: Methodological, vol. 40, no. 86, pp. 16-632, 2006, doi: 10.1016/j.trb.2005.09.004
14. [14] Y. Sun, Y. Lu, C. Zhang, “Fuzzy Linear Programming Models for a Green Logistics Center Location and Allocation Problem under Mixed Uncertainties Based on Different Carbon Dioxide Emission Reduction Methods,” Sustainability, vol. 11, no. 22, pp. 6448, 2019, doi: 10.3390/su11226448
15. [15] L. Xue, X. Huang, Y. Wu, X. Yan, Y. Zheng, “Grade Setting of a Timber Logistics Center Based on a Complex Network: A Case Study of 47 Timber Trading Markets in China,” Information vol. 11, no. 2, pp. 107, 2020, doi: 10.3390/info11020107
16. [16] L. Peceny, P. Mesko, R. Kampf, J. Gasparik, “Optimisation in Transport and Logistic Processes,” Transportation Research Procedia, vol. 44, pp. 15-22, 2020, doi: 10.1016/j.trpro.2020.02.003
17. [17] B. Abramovic, V. Zitricky, P. Mesko, “Draft methodology to specify the railway sections capacity,” LOGI–Scientific Journal on Transport and Logistics, vol. 8, no. 1, pp. 1-10, 2017, doi: 10.1515/logi-2017-0001
18. [18] B. Bevrani, R.L. Burdett, A. Bhaskar, P.K. Yarlagadda, “A capacity assessment approach for multi-modal transportation systems.” European Journal of Operational Research, vol. 263, no.3, pp. 864-878, 2017, doi: 10.1016/j.ejor.2017.05.007
19. [19] N. Bešinović, R.M. Goverde, “Capacity assessment in railway networks,” In Handbook of Optimization in the Railway Industry, pp. 25-45, Cham: Springer, 2018
20. [20] B. Luteberget, K. Claessen, “ Design-time railway capacity verification using SAT modulo discrete event simulation,” In 2018 Formal Methods in Computer Aided Design (FMCAD), IEEE, 2018
21. [21] B. Elevli, “Logistics freight center locations decision by using Fuzzy-PROMETHEE,” Transport, vol. 29, no.4, pp. 412-418, 2014, doi: 10.3846/16484142.2014.983966
22. [22] A. Üzümcü, S. Akdeniz, “Yeni ipek yolu: TRACECA ve Bakü-Tiflis-Kars demiryolu projesi,” Avrasya Etüdleri, vol. 45, no. 1, pp. 11-39, 2014
23. [23] Ç. Polat, “Yapay Sinir Ağları Ve Üstel Düzeltme Yöntemleri İle Talep Tahmini Ve Bir Uygulama,” Master's Thesis, Dokuz Eylül Üniversitesi, İzmir, 2016
24. [24] H.Z. Nazir, M. Abid, N. Akhtar, M. Riaz, S. Qamar, “ An Efficient Mixed-Memory-Type Control Chart for Normal and Non-Normal Processes,” Scientia Iranica, Article In Press, 2019, doi: 10.24200/SCI.2019.51437.2177
25. [25] M. Monjezi, H. Dehghani, T.N. Singh, A.R. Sayadi, A. Gholinejad, “Application of TOPSIS method for selecting the most appropriate blast design,” Arabian Journal of Geosciences. vol. 5, no. 1, pp. 95-101, 2012, doi: 10.1007/s12517-010-0133-2
26. [26] F. Sarı, “Forest fire susceptibility mapping via multi-criteria decision analysis techniques for Mugla, Turkey: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS,” Forest Ecology and Management. Article vol. 480, pp. 118644, 2021, doi: 10.1016/j.foreco.2020.118644