FACILITY LOCATION PROBLEM WITH CARBON EMMISION CONSIDERATION: AN APPLICATION FOR A UNIVERSITY’S RECYCLING STRATEGY

Öz

Social responsibilities, legal enforcements, and economic returns have created the concept of a backward cycle to the supply chain. Reverse logistics can be explained as the returns from the point of departure to the origin of the products during the logistic processes. This return process needs to be planned, managed and controlled efficiently and effectively, just like traditional logistics. The concepts of green logistics, green supply chain, closed-loop supply chain and reverse logistics show similarities for their purposes. In this study, a bi-objective mixed integer non-linear programming problem (MINLP) developed that identifies the locations of recycling centers that a university requires to establish to recycle its recyclable waste such as paper, and plastic after use, to the chain and also minimizes carbon dioxide emissions generated during transportation between campuses and recycling centers. This study aims to present a new approach to the literature by adding carbon release consideration to the classical P-median problem.

Anahtar Kelimeler

• Green Supply Chain
• Reverse Logistics
• Network Design
• P-Median Problem
• Multi-Objective Optimization

TESİS YERİ SEÇİMİ PROBLEMİNDE MİNİMUM KARBON EMİSYONU YAKLAŞIMI: BİR ÜNİVERSİTENİN GERİ DÖNÜŞÜM YÖNETİMİ İÇİN UYGULAMA

Öz

Sosyal sorumluluklar, çevresel ve yasal sebepler ve ekonomik getiriler tedarik zincirine ters yönde döngü kavramını yaratmıştır. Tersine lojistik; lojistik süreçler boyunca ürünlerin çıkış varış noktasından çıkış noktasına doğru gerçekleşen geri dönüşlerdir. Bu geri dönüş sürecinin tıpkı geleneksel lojistik gibi etkin ve etkili biçimde planlanması, yönetilmesi ve kontrol edilmesi gerekmektedir. Yeşil lojistik, yeşil tedarik zinciri, kapalı çevrim tedarik zinciri ve tersine lojistik kavramları amaçları açısından oldukça benzerlikler göstermektedir. Bu çalışmada bir üniversitenin kâğıt ve plastik gibi geri dönüştürülebilir atıklarını zincire geri kazandırmak için kurmak istediği geri dönüşüm merkezlerinin konumlarını belirleyen ve aynı zamanda kampüsler ve geri dönüşüm merkezleri arasındaki nakliyede oluşan karbon dioksit salınımını en aza indirgeyen iki amaçlı karma tamsayılı doğrusal olmayan bir matematiksel model geliştirilmiştir. Çalışmada klasik P-medyan problemine karbon salınımı miznimizasyonu eklenerek literatüre yeni bir çalışma olarak sunulmak istenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Yeşil Tedarik Zinciri
• Tersine Lojistik
• Ağ Tasarımı
• Çok Amaçlı Optimizasyon

Kaynakça

1. Alaykıran, K., & Güner, E. (2013). Çok Ürünlü Geri Dönüşüm Ağ Tasarımı için Bir Matematiksel Model. Gazi Üni. Müh. Mim. Fak. Der., 28(1), 151–159.
2. Ayvaz, B., Kaçtıoğlu, S., & Varol, K. (2014). Belirsizlikler Altında Tersine Lojistik Ağ Tasarımı Literatür Taraması. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 12(24), 1–15.
3. Carter, G. R., & Ellram, L. M. (1998). Reverse Logistics: A Review of the Literature and Framework for Future Investigation [Abstract]. Journal of Business Logistics, 19(1), 85.
4. Caramia, M., & Dell’Olmo, P. (2020). Multi-objective optimization. In Multi-objective management in freight logistics (pp. 21-51). Springer, Cham.
5. Chan, C. K., Man, N., Fang, F., & Campbell, J. (2019). Supply chain coordination with reverse logistics: A vendor/recycler-buyer synchronized cycles model. Omega, 102090. doi: 10.1016/j.omega.2019.07.006
6. Cornuejols, G., Fisher, M.L., Nemhauser, G.L. (1977). Location of Bank Accounts to Optimise Float: an Analytic Study of Exact and Approximate Algorithms. Management Science, 23, 789–810.
7. Demirel, N. Ö., & Gökçen, H. (2008). Geri Kazanımlı İmalat Sistemleri için Lojistik Ağı Tasarımı: Literatür Araştırması. Gazi Üniversitesi Müh. Mim. Fak. Der., 23(4), 903–912.
8. Demirel, N., Gökçen, H., Akçayol, M. A., & Demirel, E. (2011). Çok Amaçlı Bütünleşik Lojistik Ağı Optimizasyonu Probleminin Melez Genetik Algoritma ile Çözümü. Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der., 26(4), 989–936.

9. Dutta, P., Mishra, A., Khandelwal, S., & Katthawala, I. (2020). A multiobjective optimization model for sustainable reverse logistics in Indian E-commerce market. Journal of Cleaner Production, 249, 119348. doi:10.1016/j.jclepro.2019.119348
10. Ene, S., & Öztürk, N. (2016). Yeşil Tedarik Zinciri Yönteminde Ağ Optimizasyonu Problemine Meta-Sezgisel Yaklaşım. CBU Fen Bilimleri Dergisi, 12(3), 449–457.
11. Engeland, J. V., Beliën, J., Boeck, L. D., & Jaeger, S. D. (2020). Literature review: Strategic network optimization models in waste reverse supply chains. Omega, 91, 102012. doi:10.1016/j.omega.2018.12.001
12. Ferreira, J. C., Steiner, M. T. A., & Junior, O. C. (2020). Guide to multi-objective optimization for the green vehicle routing problem. Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería, 36(1).
13. Fleischmann, M., Krikke, H. R., Dekker, R., & Flapper, S. D. P. (2000). A characterisation of logistics networks for product recovery. Omega, 28(6), 653-666.
14. Gao, X., & Cao, C. (2020). A novel multi-objective scenario-based optimization model for sustainable reverse logistics supply chain network redesign considering facility reconstruction. Journal of Cleaner Production, 270, 122405. doi:10.1016/j.jclepro.2020.122405
15. Goldsby, T. J., & Stank, T. P. (2000). World Class Logistics Performance and Environmentally Responsible Logistics PracticiesThomas [Abstract]. Journal of Business Logistics, 21(2), 187.
16. Gülsün, B., Tuzkaya, G., & Bildik, E. (2008). Tersine Lojistikte Ağ Tasaromı: Bir Tavlama Benzetimi Yaklaşımı. Sigma, Journal of Engineering and Natural Sciences, 26(1), 68–80.
17. Irawan, C. A., Imran, A., & Luis, M. (2020). Solving the bi‐objective capacitated p‐median problem with multilevel capacities using compromise programming and VNS. International Transactions in Operational Research, 27(1), 361-380.
18. Kariv, O., Hakimi, S.L. (1979). An Algorithmic Approach to Network Location Problems. II: The p-medians. SIAM Journal on Applied Mathematics, 37, 3, 539–560.
19. Kaya, A., & Alev, S. A. (2017). Kapalı Döngü Tedarik Zinciri Ağı Tasarımı. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 28(2), 2–18.
20. Krikke HR. (1998) Recovery strategies and reverse logistic network design. Disertation, University of Twente, The Netherlands.
21. Lieckens, K., & Vandaele, N. (2007). Reverse logistics network design with stochastic lead times. Computers & Operations Research, 34(2), 395-416. doi:10.1016/j.cor.2005.03.006
22. Lin, C., Choy, K. L., Ho, G. T., Chung, S. H., & Lam, H. Y. (2014). Survey of green vehicle routing problem: past and future trends. Expert systems with applications, 41(4), 1118-1138.
23. Mu, W., & Tong, D. (2020). On solving large p-median problems. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 47(6), 981–996. https://doi.org/10.1177/2399808319892598.
24. Murphy, P. R., & POIST, R. F. (2000). Green Logistics Strategies: An Analysis of Usage Patterns. Transportation Journal, WINTER 2000, 40(2), 5-16. https://www.jstor.org/stable/20713450
25. Rogers, D. S., & Tibben-Lembke, R. (2001). An Examination of Reverse Logistics Practices. Journal of Business Logistics, 22(2), 129-148. doi:10.1002/j.2158-1592.2001.tb00007.x
26. Paksoy, T., Özceylan, E., Weber, G., Barsoum, N., Weber, G. W., & Vasant, P. (2010). A Multi Objective Model For Optimization Of A Green Supply Chain Network. doi:10.1063/1.3459765
27. Sarıkaya, H. A., Çalışkan, E., & Türkbey, O. (2013). Bütünleşik Tedarik Zinciri Ağında Tesis Yeri Seçimi için Bulanık Çok Amaçlı Progralama Modeli. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20(5), 150–161.
28. Şengül, Ü. (2011). Tersine Lojistik Kavramı ve Tersine Lojistik Ağ Tasarımı. Atatürk Ü. İİBF Dergisi, 10. Ekonometri Ve İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı, 407–429.
29. Wang, F., Lai, X., & Shi, N. (2011). A multi-objective optimization for green supply chain network design. Decision Support Systems, 51(2), 262–269. doi: 10.1016/j.dss.2010.11.020.
30. www.cunguslupetrol.com.tr › download › dosya=13012014-171837-cunguslupetrol.pdf. (n.d.)..