Yeşil lojistikte depo yeri seçimi

Abstract

Çevre kirliliği, sera gazları salınımının artışına bağlı küresel ısınma ve sonucunda oluşan iklimsel problemler çağımızın en önemli sorunlarından bir tanesidir. Bu sorunlar ile ilgili bazı yaklaşımlar tedarik zinciri içerisindeki faaliyetlere de yansımaktadır. Enerjinin daha verimli kullanılması, daha az enerji tüketen araç ve ekipmanların kullanılması, enerji tüketimi bakımından daha etkin tesislerin kurulması, yenilenebilir enerji kaynağı olan güneş ve rüzgar enerjisi ile çalışan tesisler kurulması bu yaklaşımlara örnek olarak gösterilebilir. Çatılarında güneş enerjisi panelleri ile elektrik üreten, solar depo olarak tanımlanan yeşil depolar çevreci yaklaşım açısından yaratıcı çözümlerden birisidir. Solar depo, sadece sürdürülebilir lojistik açısından bir katkı olmayıp; bunun yanında karbon salınımını azaltan, enerji maliyetlerini düşüren çevreye duyarlı yeşil lojistik kapsamında yeni bir yaklaşımdır. Depo yeri seçimi, nicel ve nitel kriterlerin birlikte değerlendirilmeye alınması gereken çok amaçlı karar verme problemidir. Depo yeri seçiminde literatürde pek çok kriter bulunmaktadır ve bu kriterler Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) modellerinde kullanılmıştır. Solar depo yeri seçim kararlarında yeni ÇKKV modelleri oluşturabilmek için bu modellere hangi solar kriterlerin ekleneceğinin belirlenmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasının amacı, depo çatılarında güneş panelleri ile elektrik üretimi yapan solar depolar için solar kriterleri ve önem derecelerini belirlemek, bu solar kriterleri literatürdeki depo yeri seçim kriterleri ile birleştirerek, depo yeri seçim kararlarını ne şekilde etkilediğini incelemektir. Yeşil lojistik kapsamında karbon salınımını azaltan, solar depo yeri seçim kriterleri ve önem dereceleri belirlenmiş ve Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS), Analitik Ağ Süreci (AAS) ve TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) yöntemleri kullanılarak yer alternatifleri arasından seçim yapılmıştır. Uygulamanın ilk bölümünde AHS yöntemini ile solar depo yeri seçiminde solar kriterler kendi aralarında karşılaştırarak önem dereceleri belirlenmiştir. Önem dereceleri toplamda %67 ağırlığa sahip olan ilk üç kriter, uygulamanın ikinci bölümünde literatürdeki mevcut depo yeri seçim kriterlerine ilave edilerek `Yeşil Lojistikte Depo Yeri Seçim` kriterleri ve kriterlerin önem derecelerini AAS yöntemi kullanılarak belirlenmiştir.Son bölümde ise, ikinci bölümde belirlenmiş olan `Yeşil Lojistikte Depo Yeri Seçim` kriterleri ve önem dereceleri TOPSIS yönteminde karar matrisini oluşturan kriterler ve kriterlerin ağırlıkları olarak tanımlanmış ve TOPSIS yöntemi kullanılarak beş il alternatifi arasından solar depo yeri seçimi yapılmıştır.Yer alternatiflerinin seçim önceliği sıralaması en yüksek puan ile İzmir 0,61; sonrasında sırası ile İstanbul 0,58; Adana 0,51; Ankara 0,46 ve Samsun 0,36 olarak belirlenmiştir. Anahtar Sözcükler: Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV),Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS), Analitik Ağ Süreci (AAS), TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution), Yeşil Lojistikte Depo Yeri Seçimi, Karbon Salımı Azaltılması, Yenilenebilir Enerji, Solar Depo.

Environmental pollution and global warming that occur due to the increase of greenhouse gas emissions. As a result, climatic problems arise which happen to be one of the most important problems of our time. Some approaches to these problems are also reflected in the activities within the supply chain. Examples of these approaches include the use of energy more efficiently, the use of less energy-consuming vehicles and equipment, the establishment of more efficient facilities for energy consumption and the establishment of solar and wind energy facilities as a renewable energy source. One of the creative solutions in terms of the environmentalist approach is the green warehouse which is defined as a solar warehouse that generates electricity by solar energy panels on the roof tops. The solar warehouse is a new approach not only in terms of sustainable logistics but also in environmentally sensitive green logistics that reduce carbon emissions and lowers energy costs.Warehouse location selection is a multi criteria decision making problem in which quantitative and qualitative criteria must be evaluated together. There are many criteria in the literature for the selection of warehouse location and these criteria are used in Multi Criteria Decision Making (MCDM) models. It is necessary to determine which solar criteria should be added to these models in order to be able to create new MCDM models in solar warehouse location selection decisions.The purpose of this thesis study is to determine solar criteria and importance ratings for solar warehouses that generate electricity with solar panels on roof tops and to examine how these solar criteria affect warehouse location selection decisions by combining them with warehouse location selection criteria in the literature. Within the scope of green logistics, location selection criteria of solar warehouse which reduce carbon emissions and importance ratings of criteria are determined by using the Analytical Hierarchy Process (AHP), Analytical Network Process (ANP) and Techniques for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) methods.In the first part of the application, the solar criteria should be compared among each other to determine their importance for selecting the solar warehouse location by using AHP method.The first three criteria, which have a weight of 67% in total, were added to the existing warehouse location selection criteria in the literature in the second part of the application and the criteria of `Warehouse Location Selection For Green Logistics` and importance of criteria were determined by using ANP method.In the last part, the criteria of `Warehouse Location Selection For Green Logistics` and importance rating were defined as the weights of the criterion and criteria forming the decision matrix in the TOPSIS method and the solar warehouse location was selected from the five province alternatives by using the TOPSIS method.The order of preference of province alternatives is defined as follows; the highest in İzmir with 0.61; second highest Istanbul with 0.58; Adana with 0.51; Ankara with 0.46 and Samsun with 0.36. Keywords: Multi Criteria Decision Making (MCDM), Analytic Hierarchy Process (AHP), Analytic Networking Process (ANP), Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), Warehouse Location Decision For Green Logistics, Carbon Emission Reduction, Renewable Energy, Solar Warehouse.