Lojistik Depolarda Sipariş Toplama ve Konumlandırmaya Yönelik Yenilikçi Bir Yaklaşım

Author:

ŞAHİNASLAN Önder1ORCID,KARATAS Ceyhun1ORCID,ŞAHİNASLAN Ender2ORCID

Affiliation:

1. MALTEPE UNIVERSITY

2. MUDANYA UNIVERSITY

Abstract

Amaç: Uluslararası bir lojistik deponun verimliliğini artırmaya katkı sağlamak için depo dolaşım mesafesini kısaltacak yenilikçi ve etkin bir konumlandırma yönteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Yöntem: 1.239.545 adet ham depo verisi uzman ekiplerin desteği ile analiz edilmiş ve yorumlanmıştır. Makine öğrenimi algoritmalarının depo konumlarının belirlenmesinde kullanılabilirliği araştırılmıştır. Dolaşım hızı ve anahtar değer hesaplamasına dayalı olarak alternatif bir konumlandırma çözümü geliştirilmiştir. Statik olarak beş farklı bölgeye ayrılan sahada uygulamalı testler yapılmıştır. Önerilen yöntemin etkinliği, bilinen konumlandırma yöntemleriyle karşılaştırılmıştır. Bulgular: Öğrenme algoritmalarının başarı oranları (%54-%64) uzman ekipler tarafından yeterli bulunmamıştır. Geliştirilen çözümde ürünleri doğru yere yerleştirme başarı oranı %90,93 olmuştur. Bir aylık gözlem sonucunda depo giriş çıkış işlemlerinde kat edilen mesafe yaklaşık 880 km kısalmış, depo doluluk oranı %54,07'den %55,68'e yükselmiştir. Elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin etkinliğini göstermektedir. Özgünlük: Depo yerleşim yüzdeleri ve dolaşım mesafelerinde önemli kazanımlar elde edilmiştir. Bilinen diğer yöntemlere göre daha etkili ve yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır. Bölge sınırı olmayan dinamik, verimli ve başarılı yapısıyla farklı depolarda uygulanabilir özgünlüktedir. Gerçek depo verilerine ve uzman görüşlerine dayalı olarak oluşturulması literatüre eşsiz bir katkı sağlamaktadır.

Publisher

Stratejik Arastirmalar ve Verimlilik Genel Mudurlugu Verimlilik Dergisi

Subject

General Medicine

Reference47 articles.

1. Ameyaw E.E., Hu Y., Shan M., Shan S.P. ve Le Y. (2016). “Application of Delphi Method in Construction Engineering and Management Research: A Quantitative Perspective”. Journal of Civil Engineering and Management, 22(8), 991-1000, DOI:10.3846/13923730.

2. Aylak, B.L., Oral, O. ve Yazıcı, K. (2021). “Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Lojistik Sektöründe Kullanımı” El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi, 8(1), 74-93.

3. Baray A. ve Çakmak E. (2015). “Design Methodology for a Multiple-Level Warehouse Layout Based on Partical Swarm Optimizasyon Algorithm”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 25 (77), 13-38.

4. Barnes R.(2021). “How to Find Outliers with SQL”, https://dataschool.com/how-to-teach-people-sql/how-to-find-outliers-with-sql/, (Erişim Tarihi: 10.03.2022).

5. Bartholdi J.J. ve S.T.Hackman (2014). “Warehouse and Distribution Science”, https://www.warehouse-science.com/, (Erişim Tarihi: 14.07.2022).

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3