Ömrünü tamamlamış araçların geri kazanımı için belirsizlik altında ağ tasarımı

Abstract

Son yıllarda yaşanan nüfus artışı doğal kaynakların büyük ölçüde azalmasına yol açmıştır. Hızla azalan doğal kaynakların yenilenebilmesinin mümkün olmadığı bu zamanda, en ufak bir ürünün geri kazanımının çevresel faydası çok fazladır. Ömrünü tamamlamış araçlar çevresel faydasının yanı sıra, içerdikleri geri dönüştürülebilir ve geri kazanılabilir malzemeler nedeniyle ekonomik faydasıyla da dikkat çeken önemli kaynaklardır. Bu çalışmada ömrünü tamamlamış araçların geri dönüşümü için deterministik, iki aşamalı stokastik programlama ve robust programlama modeli geliştirilmiştir. İlk aşamada tüm parametrelerin belirli olduğu varsayılarak deterministik model oluşturulmuş daha sonra modele miktar belirsizliği eklenerek iki aşamalı stokastik programlama modeli geliştirilmiştir. İki aşamalı stokastik programlama modelinin birinci ve ikinci aşamalarında sırasıyla yetkili söküm tesislerinin açılma kararları ve tesisler arasındaki akış miktarları kararları alınmıştır. Son olarak ise modelin robust programlama yaklaşımı ile tasarımı yapılmıştır. Öncelikle önerilen modellerin güvenilirliğini test etmek için küçük bir örnek üzerinde uygulaması yapılmıştır. Modellerin güvenilirliği test edildikten sonra geliştirilen tersine lojistik ağın uygulaması Türkiye'de ömrünü tamamlamış araçların geri dönüşümü için uygulanmıştır. Sonuçlar oluşturulan robust programlama modelinin belirsizlikle başa çıkmada daha etkili sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.

In recent years the increase in population had led to a significant decrease in natural resources. At a time when it was impossible to regeneration rapidly decreasing natural resources, the environmental benefit of recovering the smallest product is enormous. End of life vehicles as well as environmental benefits, important sources with their economic benefits due to the recyclable and attainable materials they contain. In this study, deterministic, two stage stochastic programming and robust programming model have been developed for the recycling of end of life vehicles. In the first stage, a deterministic model was created by assuming that all parameters were specific, and then a two-stage stochastic programming model was developed by adding quantity uncertainty to the model. In the first and second stages of the two-stage stochastic programming model, the decisions of opening the authorized dismantling facilities and the flow quantities between the facilities were taken respectively. Finally, the model was designed with robust programming approach. First of all, the proposed models were applied on a small sample to test the reliability. The application of the reverse logistics network developed after testing the reliability of the models was applied for the recycling of end-of-life vehicles in Turkey. It was observed that robust programming model produced more effective results in coping with uncertainty.