Application of Geographic Information Technologies for Logistic Centers Planning - Kocaeli Example

Yıl 2018, Cilt: 3 Sayı: 1, 1 - 12, 15.04.2018

Mustafa Kurt , Arzu Erener

Öz

Establishing the most appropriate location of the facility in terms of logistics distribution network and customers can be quite critical. Potential suitability investigation of the region to set up an appropriate logistics geographical area center would be useful to be determined from multiple criterea. In geographic information systems (GIS), spatial analysis which consider multiple criteria are called multi-criteria decision analysis (MCDA). The aim of this study is to evaluate planning performance of GIS to determine logistics centers. This study was conducted to analyze the most suitable place for establishing new logistic park according to specified five criteria. The criteria which taken to account in practice have identified as: production areas, residential areas, leisure areas, transit transport network and slope map. Kocaeli district was selected as study of area. After all to the direction of selected criteria and given weights; close to the industrial areas, away from the residential areas, low slope areas, quit close to transit and port areas were identified as potential logistics park areas and GIS was found rapid and objective to produce suitable potential logistic areas.

Anahtar Kelimeler

Best Site Selection, GIS, Logistic, Multi-Criteria Decision Analysis

Lojistik Merkezlerin Planlanmasında Coğrafi Bilgi Teknolojileri Kullanımı - Kocaeli Örneği

Öz

Dağıtım ağları ve müşteriler açısından lojistik bir tesisin en uygun lokasyonda kurulması oldukça kritik olabilmektedir. Coğrafi lojistik merkezi kurulacak bir bölgede alanın uygunluğunun araştırılıp, potansiyel bölgenin birden fazla ölçütle belirlenmesi, isabetli alan belirleme açısından oldukça faydalı olacaktır. Coğrafi Bilgi Sistemlerinde (CBS) birden fazla kriterin göz önüne alındığı mekânsal analizler, çok ölçütlü karar analizi (ÇÖKA) olarak adlandırılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, CBS’nin lojistik merkezlerini belirlemede ve planlamadaki performansının değerlendirilmesidir. Çalışma kapsamında belirlenen beş ölçüte göre yeni kurulacak bir lojistik merkez için en uygun yer analizi yapılmıştır. Uygulamada dikkate alınan kriterler; üretim alanları, yerleşim alanları, boş alanlar, transit ulaşım ağı ve eğim haritası olarak belirlenmiştir. Çalışma bölgesi olarak Kocaeli İli seçilmiştir. Sonuçta seçilen kriterler ve verilen ağırlıklar doğrultusunda; sanayi bölgelerine yakın, yerleşimden uzak, eğimi düşük ve transit yollara ve limanlara oldukça yakın olan alanlar, potansiyel lojistik merkez alanı olarak tespit edilmiş olup CBS’nin lojistik merkezlerin planlanmasında uygun potansiyel alanlarını hızlı ve objektif olarak ürettiği tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Lojistik, En Uygun Yer Seçimi, Çok Ölçekli Karar Analizi, CBS

Kaynakça

• Alfaro, J., Ortiz, A. ve Poler, R. (2007) “Performance Measurement System for Business Processes” Production Planning Control, 18(8): 641-654 Ayalew, L., Yamagishi, H., Ugawa, N., (2004), Landslide susceptibility mapping using GIS-based weighted linear combination, the case in Tsugawa area of Agano River, Niigata Prefecture, Japan, Landslides, 1(1), 73-81. Birkin, M., Clarke,G., Clarke,M. and Wilson,A., (1996), ‘Intelligent GIS: Location Decisions and Strategic Planning’. GeoInformation International, Cambridge. Clarke, I and Rowley, J., (1995), A case for spatial decision-support systems in retail location planning, international Journal of Retail & Distribution Management vol. 23 no. 3: 4-10 CSCMP (Counsul of Supply Chain Management Professionals) Tedarik Zinciri Yönetimi Profesyonelleri (1963), http://cscmp.org Çakır S. ve Perçin S., (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü. Ege Akademik Bakış / Ege Academıc Revıew. Cilt: 13 • Sayı: 4 • Ekim 2013 ss. 449-459 Demiralay, M., Çamurcu Y., (2005). “Cure, Agnes ve K-means Algoritmalarındaki Kümeleme Yeteneklerinin Karşılaştırılması”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8(2): 1-18, Düzgün, (2010). Ulusal Açık Ders Malzemeleri Konssorsiyumu (UADMK) Coğrafi bilgi Sistemler,ne Giriş, Ünite 7- Mekansal ve Öznitelik verilerinin bütünleşik analizi Syf: 87. http://www.acikders.org.tr/pluginfile.php/702/mod_resource/content/1/Unite7_Mekansal_Oznitelik_Verilerinin_Butunlesik_Analizi_guncel.pdf son ziyaret 27.09.2016 Feizizadeh, B., Roodposhti M. S., Jankowski P., Blaschke T., (2014). A GIS-based extended fuzzy multi-criteria evaluation for landslide susceptibility mapping. Computers & Geosciences. Volume 73, December 2014, Pages 208–221 Kavzoğlu T., Şahin E. K., Çölkesen İ., (2010). Cbs Tabanlı Çok Kriterli Karar Analizi Yöntemiyle Heyelan Duyarlılık Haritasının Üretilmesi: Trabzon İli Örneği. Uzaktan Algılama ve CBS sempozyumu (3.UZAL-CBS), İstanbul Teknik Üniversitesi ve Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü 11-13 Ekim 2010. Küçükönder M. ve Karabulut M., (2007). Çok Kriterli Analiz Yöntemi Kullanılarak Kahramanmaraş’ta Çöp Depolama Alanı Tespiti . Coğrafi Bilimler Dergisi, 2007, 5 (2), 55-76 Makropoulos, C. K., Butler, D., (2006), Spatial ordered weighted averaging: incorporating spatially variable attitude towards risk in spatial multi-criteria decision-making, Environmental Modelling & Software, 21(1), 69- 84. Malczewski J., (1999), GIS and Multicriteria Decision Analysis, (John Wiley and Sons, Toronto). Massam, B.H., (1980), Spatial Search, Oxford: Pergamon Press. Min, H. ve Joo, S.J. (2009) “Benchmarking ThirdPartyLogistics Providers Using Data Envelopment Analysis: An Update” Benchmarking: An International Journal, 16(5):572-587 Önden İ., Acar A. Z. ve Eldemir F., (2016). Evaluation of the logistics center locations using a multi-criteria spatial approach. Transport, ISSN: 1648-4142 (Print) 1648-3480 Saaty, T.L. (1980). The Analytic Hierarchy Process, New York, McGraw-Hill. Sadek, S., El-Fadel, M., Freiha, F. (2005) “Compliance factors within a GIS-based framework for landfill siting”, Journal of Environmental Studies, 63(1): 71-86. Saral A. ve Musaoğlu N., (2011). Çok Kriterli Karar Verme Ve Bilgi Difüzyonu Yöntemleri İle Taşkın Risk Analizi. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı 18 22 Nisan 2011, Ankara Starr, M.K. ve Zeleny, M., (1977). MCDM: State and future of the arts in Starr, M.K. ve Zeleny, M., eds, Multiple Criteria Decision Making, Amsterdam: North-Holland, 5-29. T.C Kocaeli Valiliği Alt Komisyon Raporu (2012), Kocaeli Valiliği, http://www.dogumarmarabolgeplani.gov.tr/pdfs/6_ulasim_42_KocaeliLimanlar%C4%B1Raroru.pdf, ( E.T: 16.08.2016) Urfalıoğlu F. ve Genç T., (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri İle Türkiye’nin Ekonomik Performansının Avrupa Birliği Üye Ülkeleri İle Karşılaştırılması. Marmara Üniversitesi İ.İ.B. Dergisi, 35(2), 329-360 Yoon, K.P. ve Hwang, C-L., (1995). Multiple attribute decision making: An introduction, Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 07-104, Thousands Oaks, CA: Sage. Zhou, G., Min H., Xu, C. ve Cao, Z. (2008) “Evaluating the Comparative Efficiency of Chinese Third-Party Logistics Providers Using Data Envelopment Analysis” International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 38(4):262-279