Depo yerleşim optimizasyonu ve bir vaka çalışması

Abstract

Bu tez çalışması, kâğıt sektöründe faaliyet gösteren bir üretim işletmesine ait mamul depo yerleşim problemini ele almaktadır. Mevcut durumda, rulo şeklindeki malzemelerin mamul deposundaki yerleşim planlaması manuel olarak yapılmaktadır. Bu tezin amacı, depo alanının verimli bir şekilde kullanılmasını sağlamaktır. Depo alanının verimli kullanılmasını hedefleyerek bir Karışık Tamsayılı Doğrusal Programlama (MILP) modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen model, malzemelerin fiziksel özelliklerini, güvenli istifleme yüksekliklerini, malzeme gruplarını ve geliş sıralarını dikkate alarak depodaki dikey alan kullanımını verimli hale getirmeyi hedeflemektedir. Model, Python programlama dili ve Gurobi Optimizer aracılığıyla çözülmüştür. Model 50 adet rulo şeklindeki malzemeden oluşan gerçek bir veri seti üzerinde test edilmiştir. Geliştirilen matematiksel modelin sınırlarını ve performansını ölçmek için ise 78 adet problem incelerek analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, geliştirilen matematiksel model ile birlikte yerleşim planının depolama verimliliğini arttırması ve fiziksel-operasyonel kısıtları sağlaması açısından yeni bir bakış açısı sunmaktadır. Bu tez, özellikle rulo şeklindeki malzemelerin kullanıldığı sektörler açısından uygulanabilir ve özelleştirilebilir bir depo tasarımı yaklaşımı sunarak literatüre katkı sağlamayı hedeflemektedir.This thesis study addresses the finished goods warehouse layout problem of a manufacturing company operating in the paper industry. In the current situation, the layout planning of roll-shaped materials in the finished goods warehouse is carried out manually. The aim of this thesis is to ensure the efficient utilization of warehouse space. With the objective of improving space utilization, a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model has been developed. The proposed model aims to enhance the efficient use of vertical warehouse space by considering the physical properties of materials, safe stacking heights, material groups, and arrival sequences. The model is solved using the Python programming language and the Gurobi Optimizer. It is tested on a real-world dataset consisting of 50 roll-shaped materials. To evaluate the limits and performance of the developed mathematical model, 78 problem instances are examined and analyzed. The results demonstrate that the proposed mathematical model offers a new perspective by improving storage efficiency while satisfying physical and operational constraints. This thesis aims to contribute to the literature by presenting an applicable and customizable warehouse design approach, particularly for industries that handle roll-shaped materials.