Optimizasyon algoritmaları ile depolarda sipariş toplama süreçleri etkinliğinin artırılması

Günümüzde müşteriler belirli bir zaman çerçevesinde ürünlerini teslim almak istemektedirler. Şirketler için müşterilere tam zamanında ulaşma süreci ise yönetilmesi oldukça zor olmaktadır. Çünkü bu sürecin başarılı bir şekilde yönetilmesi depo içi ve depo dışı süreçlerin birlikte ele alınmasını zorunlu kılmaktadır. Müşteri siparişi şirkete ulaştığı anda ilgili süreç başlar ve depo içerisinde ortaya çıkan "Sipariş Toplama/Gruplama" süreci, depo dışındaki "Araç Rotalama" sürecini izler. Özellikle pandemi gibi etkenlerin gerektirdiği yaşam koşullarından sonra bu süreçler şirketler için daha önemli bir hale gelmekte ve gerçek hayatta çok sık karşılaşılan bir problem olmaktadır. Bu bütünleşik süreç literatürde "Sipariş Gruplama ve Zaman Pencereli Araç Rotalama Problemi" olarak geçmektedir. Yapılan bu tez çalışmasında ilgili problem için mevcut literatür incelerek yeni bir karma tamsayılı doğrusal matematiksel model, kısıtlar ve varsayımlar ışığında geliştirilmiştir. Geliştirilen problem için küçük, orta ve büyük boyutlu veri setleri oluşturulmuş, CPLEX çözücüsü kullanılarak çözüme ulaşılmaya çalışılmıştır. Ancak bu çözücü ile yalnızca küçük boyutlu veri setinin bir kısmı çözülebilmiş olup orta ve büyük boyutlu veri setleri için çözüme ulaşılamamıştır. Bu yüzden bir metasezgisel arama algoritması olan Genetik Algoritma önerilmiş ve küçük, orta ve büyük boyutlu veri örnekleri için ilgili problem farklı toplayıcı rotalama sezgiselleri ile çözülerek sonuçlara ulaşılmıştır. Önerilen matematiksel model üzerinde denenen gerçek ve hipotetik verilere göre sonuçlar başarılı olmuş ve depo yapısına en uygun olan toplayıcı rotalama sezgiseli önerilmiştir