Toplam maliyeti ve karbon emisyonunu azaltmaya yönelik bir tedarik zinciri modeli ve bir uygulama

Abstract

Bu tez çalışmasında, bir tekstil işletmesinde tedarik zinciri yönetimi süreçlerinde maliyet ve karbon emisyonlarını eş zamanlı olarak minimize eden bir matematiksel model geliştirilmiştir. İşletmenin güncel durumunda hammadde tedariki, üretim planlama, stok yönetimi ve sevkiyat süreçleri birbirinden bağımsız bir biçimde yürütülmektedir. İşletmedeki bu durum yüksek maliyetlere ve çevresel olumsuzluklara yol açmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı tedarik, üretim, stoklama ve sevkiyat kararlarını ele alarak toplam maliyetleri ve karbon ayak izini en aza indirmektir. Amaç doğrultusunda Karma Tamsayılı Doğrusal Programlama (MILP) modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen model hammadde alım miktarları, ürün üretim planlamaları, müşteri talebine yönelik sevkiyat kararları ve stok seviyeleri gibi karar değişkenlerini dikkate alarak üretim kapasitesi, depo kapasitesi, güvenlik stokları, maksimum stok seviyeleri ve müşteri depolama kapasitesi gibi kısıtlar altında çözüm üretmektedir. Python ve Gurobi çözücüsü kullanılarak çözülmüş olan model gerçekçi bir veri setiyle test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen modelin toplam tedarik zinciri maliyetlerini ve karbon emisyonlarını azalttığını ve daha sürdürülebilir esnek bir planlama yöntemi sunduğunu göstermektedir. Bu çalışmanın amacı, işletmelerin çevresel sürdürülebilirlik hedefleriyle ekonomik performanslarını birlikte minimize etmelerine yardımcı olacak bir matematiksel model sunmaktır. Bunun yanında literatüre karbon ayak izini dikkate alan tedarik zinciri modelleri bakımından katkı sağlamayı hedeflemektedir.

In this thesis study, a mathematical model has been developed to simultaneously minimize costs and carbon emissions in the supply chain management processes of a textile company. In the current operational structure of the company, raw material procurement, production planning, inventory management, and distribution processes are carried out independently. This fragmented approach leads to high costs and adverse environmental impacts. The main objective of this study is to minimize total costs and the carbon footprint by jointly considering procurement, production, inventory, and distribution decisions. For this purpose, a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model has been developed. The proposed model incorporates decision variables such as raw material purchasing quantities, product production plans, shipment decisions to meet customer demand, and inventory levels, and it generates solutions under constraints including production capacity, warehouse capacity, safety stock requirements, maximum inventory levels, and customer storage capacity. The model has been solved using Python and the Gurobi optimizer and tested with a realistic dataset. The results indicate that the proposed model effectively reduces both total supply chain costs and carbon emissions, offering a more sustainable and flexible planning approach. The aim of this study is to provide a mathematical model that helps companies simultaneously optimize their economic performance and environmental sustainability objectives. In addition, the study seeks to contribute to the literature on supply chain models that explicitly consider carbon footprint.