İç lojistik maliyetlerini minimize etmeye yönelik iki aşamalı optimizasyon modeli önerisi = A two-stage optimization model proposal for minimizing internal logistics costs

Abstract

ÖZET Coşkun, Ş. (2025). İç Lojistik Maliyetlerini Minimize Etmeye Yönelik İki Aşamalı Optimizasyon Modeli Önerisi (Doktora Tezi). Sakarya Üniversitesi. Günümüzün rekabetçi üretim ortamında, şirketlerin sürdürülebilir başarıya ulaşabilmeleri üretim teknolojilerinin geliştirilmesinin yanında lojistik süreçlerinin etkin yönetilmesine de bağlıdır. Bu tez çalışmasında, üretim işletmelerinin iç lojistik süreçlerinde ortaya çıkan maliyet, zaman ve enerji verimliliği sorunlarının çözümüne yönelik bütünleşik bir optimizasyon modeli geliştirilmiştir. Çalışmada, iç lojistiğin iki temel unsuru olan depo yerleşimi ve araç seçimi kararları entegre edilerek, parçalı çözüm yaklaşımlarına alternatif bütüncül bir model önerilmiştir. Literatürde bu iki karar alma alanı genellikle birbirinden bağımsız ve sabit parametrelerle ele alınmaktadır; Bu, gerçek üretim ortamlarındaki karmaşık yapıyı yansıtmak için yeterli değildir. Önerilen model değişen koşullara uyum sağlayabilen esnek ve çok kriterli bir yapı olarak tasarlanmıştır. Taşıma süresi, mesafe, enerji tüketimi, maliyet ve işgücü kullanımı gibi birden fazla performans kriterinin modelin karar yapısına entegre edilmesiyle kapsamlı bir değerlendirme çerçevesi oluşturulmuştur. Böylelikle geliştirilen sistem, akademik açıdan modellemenin özgün bir örneği olmasının yanı sıra, imalat sektöründe uygulanabilirliği yüksek bir çözüm sunmakta ve karar vericilere yol gösterici niteliktedir. Modelin ilk aşamasını oluşturan depo slotlama modeli, malzemelerin ilgili üretim ve montaj alanlarına taşıma mesafelerini en aza indirecek şekilde depo içerisinde raflara yerleştirilmesini amaçlamaktadır. Bu aşamadaki temel hedef; malzeme akışını kolaylaştırmak, depo içindeki taşıma rotalarını optimize etmek ve depo alanındaki operasyonel karmaşıklığı azaltarak sistemin genel verimliliğini artırmaktır. Raf yerleşim kararları, malzemelerin talep edildiği üretim lokasyonlarına olan fiziksel uzaklıkları, rafların ve kapı bağlantılarının güncel doluluk durumları gibi pek çok parametre göz önünde bulundurularak verilir; Böylece taşıma süresi ve işçilik ihtiyacı en aza indirilmektedir. Bu model, depo içindeki malzeme hareketlerinin daha öngörülebilir, düzenli ve stratejik olmasını sağlamaktadır. İkinci aşama olan araç seçim modeli, birinci aşamada belirlenen raf yerleşim yapısına uygun olarak üretim ve montaj sahalarında gerçekleştirilecek taşıma operasyonlarında hangi aracın kullanılacağına karar verilmesini amaçlamaktadır. Bu model forklift, transpalet ve malzeme taşıma arabası gibi çeşitli taşıma araçlarını içermektedir; Yük kapasitesi, enerji tüketimi, taşıma hızı, işçilik maliyetleri, hammadde ve taşıma araçlarının uyumluluğu gibi hususlar çok kriterli performans kriterleri dikkate alınarak değerlendirilmektedir. Bu sayede her taşıma görevi için en uygun araç tipi seçilerek hem enerji verimliliği sağlanmakta hem de genel maliyetler düşürülmektedir. Her iki modül de doğrusal programlama yöntemleri kullanılarak matematiksel olarak yapılandırılmış ve birbirini besleyecek şekilde entegre edilmiştir. Bu yapı, kararların sistem çapında bir yaklaşımla alınmasını sağlayarak, sadece yerel düzeyde değil, küresel düzeyde de verimliliğin sağlanmasını güvence altına almaktadır. Çalışmanın uygulama aşamasında, Sakarya ilinde faaliyet gösteren ve üretim sahasında entegre süreçlerle çalışan orta ölçekli bir imalat işletmesinden elde edilen gerçek saha verileri kullanılmıştır. Saha araştırmasından elde edilen veri seti, depo kapıları, raf sistemleri, üretim ve montaj hatları ile taşıma araçlarına ilişkin teknik bilgilerin detaylı analizini içermektedir. Çalışmanın kapsamı yalnızca belirli bir üretim tesisinde yapılan saha verileriyle sınırlı olup, model dinamik depo yapısı veya gerçek zamanlı değişkenleri kapsamamaktadır. Bu nedenle çalışmanın geçerliliği yalnızca söz konusu tesisin koşullarıyla sınırlı kalmakta, farklı senaryolardaki dinamik değişkenlere yönelik genelleme yapılmamaktadır. Uygulama sürecinde farklı işletme koşullarını yansıtan üç senaryo (dengeli, kısmen esnek ve esnek) oluşturuldu; Bunların her biri mesafe ve maliyet bazlı performans değerlendirmelerine tabi tutulmuştur. Analiz sonuçları, esnek paketleme ve taşıma stratejilerinin toplam taşıma mesafesinde %15'e varan, enerji tüketiminde ve lojistik maliyetlerinde ise %10'a varan iyileştirmeler sağladığını gösterdi. Böylece modelin sadece teorik bir öneri olmadığı, aynı zamanda sahada uygulanabilecek ve karar vericilere doğrudan yardımcı olabilecek pratik bir çözüm olduğu ortaya konmuştur. Bu bağlamda çalışma, iç lojistiğin kapsamlı optimizasyonuna katkı sağlamaktadır. Aynı zamanda imalat sektöründe maliyet, zaman, enerji gibi çok boyutlu performans kriterlerini eş zamanlı olarak iyileştirme potansiyeline sahiptir. Gelecekte yapılacak çalışmalarda, dinamik depo sistemlerine, gerçek zamanlı veri entegrasyonlarına ve belirsizlik altında optimizasyon yaklaşımlarına odaklanılması önerilmektedir. Anahtar Kelimeler: İç lojistik, depo optimizasyonu, taşıt seçimi, matematiksel modelleme, slotlama, enerji verimliliği, üretim sistemleri.

ABSTRACT Coşkun, Ş. (2025). A Two-stage Optimization Model Proposal for Minimizing Internal Logistics Costs (Doctoral Thesis). Sakarya University. In today's competitive production environment, the sustainable success of companies depends not only on the development of production technologies but also on the effective management of logistics processes. In this thesis, an integrated optimization model has been developed to solve the cost, time and energy efficiency problems that arise in the internal logistics processes of manufacturing enterprises. In the study, a holistic model is proposed as an alternative to piecemeal solution approaches by integrating warehouse layout and vehicle selection decisions, which are the two main elements of internal logistics. In the literature, these two decision-making areas are usually treated independently and with fixed parameters; this is not sufficient to reflect the complex structure in real production environments. The proposed model is designed as a flexible and multi-criteria structure that can adapt to changing conditions. A comprehensive evaluation framework is created by integrating multiple performance criteria such as transportation time, distance, energy consumption, cost and labor utilization into the decision structure of the model. Thus, in addition to being a unique example of modeling from an academic point of view, the developed system offers a highly applicable solution in the manufacturing sector and provides guidance to decision makers. The warehouse slotting model, which constitutes the first stage of the model, aims to place materials on shelves within the warehouse in a way that minimizes transportation distances to the relevant production and assembly areas. The main objective of this stage is to facilitate material flow, optimize transportation routes within the warehouse and increase the overall efficiency of the system by reducing operational complexity in the warehouse area. Shelf placement decisions are made by taking into account many parameters such as the physical distance to the production locations where the materials are requested, the current occupancy status of the shelves and door connections; thus minimizing transportation time and labor requirements. This model ensures that material movements within the warehouse are more predictable, organized and strategic. The second stage, the vehicle selection model, aims to decide which vehicle to use in the transportation operations to be carried out in the production and assembly sites in accordance with the shelf layout structure determined in the first stage. This model includes various transportation vehicles such as forklifts, pallet trucks and material handling trolleys; issues such as load capacity, energy consumption, transportation speed, labor costs, compatibility of raw materials and transportation vehicles are evaluated by considering multi-criteria performance criteria. In this way, the most appropriate vehicle type is selected for each transportation task, ensuring energy efficiency and reducing overall costs. Both modules are mathematically structured using linear programming methods and integrated to feed each other. This structure ensures that decisions are made with a system-wide approach, ensuring efficiency not only at the local level but also at the global level. In the application phase of the study, real field data obtained from a medium-sized manufacturing company operating in Sakarya province and working with integrated processes in the production site was used. The data set obtained from the field survey includes detailed analysis of technical information on warehouse doors, racking systems, production and assembly lines, and transportation vehicles. The scope of the study is limited to field data from a specific manufacturing facility and the model does not include dynamic warehouse structure or real-time variables. Therefore, the validity of the study is limited to the conditions of the facility in question, and no generalizations are made for dynamic variables in different scenarios. During the implementation process, three scenarios (balanced, partially flexible and flexible) were created reflecting different operating conditions; each of them was subjected to distance and cost-based performance evaluations. The results of the analysis showed that flexible packaging and transportation strategies resulted in improvements of up to 15% in total transport distance and up to 10% in energy consumption and logistics costs. Thus, the model is not only a theoretical proposal, but also a practical solution that can be applied in the field and directly help decision makers. In this context, the study contributes to the comprehensive optimization of internal logistics. It also has the potential to simultaneously improve multidimensional performance criteria such as cost, time and energy in the manufacturing sector. Future studies are recommended to focus on dynamic warehouse systems, real-time data integration and optimization approaches under uncertainty. Keywords: Internal logistics, warehouse optimization, vehicle selection, mathematical modeling, slotting, energy efficiency, production systems.