Design of a blood bank network: Considering facility location, inventory and routing decisions

Abstract

Bu tezde, kan bankası dağıtımı için stratejik, taktik ve operasyonel kararlar entegre edilerek bir tedarik zinciri şebeke tasarımı yapılmıştır. Bu kararlar, klasik literatürde genellikle birbirinden bağımsız olarak çalışılmaktadır. Ancak, burada kurgulanan karışık tamsayılı doğrusal olmayan programlama (KTDOP) modelinde toplam maliyetin enküçüklenmesi için üç karar birleştirilmiştir. İstanbul'daki kan dağıtım şebekesinde, her hastane kendi envanterini tutmakta ve haftalık sevkiyatlar ile ana kan bankasından kan tedarik etmektedir. Önerilen modelde ise hastanelerin bazıları yerel kan bankası seçilerek, kendilerine atanacak olan hastanelere hizmet edecektir. Bunun için, önerilen KTDOP modeli optimum yerel kan bankası sayısı ve lokasyonu, hastanelerin hangi yerel kan bankalarına atanacağı ve ana kan bankasından yerel kan bankasına, yerel kan bankasından hastanelere yapılacak günlük ve haftalık sevkiyat rotalarının belirlenmesi gibi karmaşık bir problemi çözmeye çalışmaktadır. Bu NP-zor problemin çözülmesi için tam ve yaklaşık çözüm metotları kullanılmıştır. Öncelikle, küçük boyutlu problemler ticari çözücüler kullanılarak çözülmüştür. Ancak, orta ve büyük boyutlu problemlerde artan karmaşıklık ile birlikte, tam çözümlü metotları polinom zamanda sonuç bulmakta başarısız olmuştur. Bu nedenle, en iyi ya da en iyiye yakın çözümler bulunması için sezgisel çözüm yaklaşımlarından benzetilmiş tavlama metodu uygulanması önerilmektedir. Çözüm metotlarının performansları 65 test problemi kullanılarak, birbirleri ve mevcut model maliyetleri ile kıyaslanarak analiz edilmiştir.

In this thesis, we design a supply chain network for blood bank distribution by integrating strategic, tactical and operational decisions. These decisions are usually studied separately in classical literature. However, we formulated a mixed integer nonlinear programming (MINLP) model to combine three decisions to minimize total system cost. In blood distribution network of Istanbul, hospitals keep their own inventory and procure bloods from main blood banks via weekly shipments. In the proposed model, some of the hospitals are selected as local blood banks (LBBs) and serve the hospitals which are assigned to them. Thus, our MINLP model solves a complex problem which aims to find optimal number and location of LBBs, assignment of hospitals to opened LBBs and the weekly and daily routes from the main blood bank to LBBs and from LBBs to hospitals. We use exact and approximate solution methods to solve this NP-hard problem. Firstly, small sized instances are solved by using commercial solvers. However, for mid and large sized problems, exact solution failed to find solutions in polynomial time due to increasing complexity. Therefore, we propose a tabu search based heuristic approach to find optimal and near optimal solutions. The performance of the solution methods are analyzed by comparing with each other and the current system costs on 65 test instances