Yeniden Üretim Sistemlerinde En İyi Geri Dönüşüm Ve Atık Politikalarının Belirlenmesi

Kullanılmış ürünlerin ve parçaların geri kazanım oranındaki büyük ölçüdeki belirsizlik, yeniden üretim çalışmalarında planlama ve kontrol işlemlerini güçleştirmektedir. Burada üretim ve yeniden üretimin beraber yapıldığı hibrid sistem ele alınmıştır. Bu çalışmada dinamik programlama ile geri kazanılan ürünlerin yeniden kullanılabilme oranlarının stokastik olduğu yeniden üretim işlemlerinin her aşamasındaki eniyi girdi miktarının kontol edildiği bir algoritma sunulmuştur. Yeniden üretim sistemi, açık kuyruk şebekesi olarak modellenmiş ve ayrışım ilkesi ile yayılım metodu kullanılarak çözümlenmiştir. Sistemdeki her istasyon üstel dağılmış bozulma oranına ve sonlu ara stoğa sahiptir. Deneylerin tasarlanmasında tam faktöryel yerine ortogonal vektörler kullanılmış ve eniyileme sistemin beklenen toplam maliyeti üzerinden yapılmıştır. Sonuçlar göstermektedir ki, sistemdeki ara stok miktarı arttıkça, işlem zamanı ve dolayısıyla toplam maliyet artmaktadır. Ayrıca, bu çalışmada sistem istasyonları µ dengeli seçildiği için son ürüne olan talep ilk istasyon için eniyi girdi miktarı üzerinde önemlii bir etki yapmaktadır. 

 Remanufacturing operations involved with highly uncertain recovery rate of used products and parts that complicate the planning and control of the process. We consider a hybrid system where manufacturing and remanufacturing operations are combined. We present a dynamic programming (DP) algorithm that controls the best possible input amount at each stage of remanufacturing operations where recovery rates of retrieved products at each stage of the process are stochastic. We model the remanufacturing system as an open queuing network and use the decomposition principle and expansion methodology to analyze it. Each station in the system is subject to unavailability due to exponentially distributed breakdown rate and has a finite buffer capacity. To design the experiments, we used orthogonal arrays instead of full factorial and optimization is done on the system’s expected total cost. Results show that as buffer spaces increases, process time and total cost increases. Additionally, since the system stations are − µ balanced, demand rate for the reamanufactured product has a critical affect on the return rate.