Robotik sıkıştırılmış kutuya toplama depo sistemlerinde toplama politikalarının yapay arı kolonisi algoritması ile belirlenmesi

Bu tez çalışmasında, depo tasarımı ve depo operasyonları yönetimi konuları günümüzde yaşanan teknolojik gelişmeler göz önüne alınarak araştırılmıştır. Tamamen otomasyona dayalı sistemler arasında yer alan Robotik Sıkıştırılmış Kutuya Toplama (RSKT) sistemleri detaylı olarak incelenmiş ve sistemin yapısal özelliklerini temsil eden notasyonlar üretilmiştir. Günümüzde tamamen birbirinden ayrılmaya başlamış olan toplayıcının ürünlere hareket ettiği sistemler ve ürünlerin toplayıcıya hareket ettiği sistemlerin farkları dikkate alınarak, RSKT sisteminin, sipariş toplama süreci detaylı olarak analiz edilmiş hem araştırmacılara hem de uygulayıcılara yararlı olacak sonuçlar ortaya çıkarılmıştır. Ürünlerin toplayıcıya hareket ettiği sistemlerin gelişmesi ile geleneksel toplama ekipmanlarının kullanımı için bulunan geniş koridorlara ihtiyaç kalmamıştır. Bu sayede depolarda daha çok ürün depolanabilmektedir. Yeni nesil bu depolar sıkıştırılmış depolar olarak isimlendirilmektedir. Yeni nesil sıkıştırılmış depolar, bilişim sistemleri açısından gelişmiş, robotlar, mekikler ve asansörler gibi toplama ekipmanlarının kullanıldığı yapılardır. Yeni nesil sıkıştırılmış depoların bir örneği olan RSKT sistemleri depolama alanı verimliliğini arttırır. Bu sistemlerde kurulum ve genişleme gibi işlemler sırasında sevkiyat devam edebilir. İnsan temelli ürün kayıpları ortadan kalkar. Talep değişimine veya mevsimsel etkilere göre önlemler kolaylıkla düzenlenebilmektedir. Çok düşük enerji kullanımı sayesinde daha yeşile duyarlı sistemlerdir. Depo içerisinde incelenebilecek birçok problem çeşidi bulunmaktadır; ancak bu tezin odak noktası Depo Yeri Atama Problemi (DYAP)'ni dinamik bir yapıda incelemek, sipariş toplama sisteminin verimliliğini artırmak amacıyla yeniden düzenleme yaklaşımının performansını analiz etmek olacaktır. Dinamik DYAP, depoya gelen her bir ürünün genel verimlilik anlayışına uygun ve stratejik hedefler doğrultusunda depo yerlerine atanması problemidir. Bu problemi çözmek için kullanılan geleneksel yöntemlerin yapısı, gelen ürünleri depolamayı ve konumlarına atamayı hedefleyen basit kurallar dizisinden oluşur. Depolarda kullanılan geleneksel metotlar yerine bu çalışma kapsamında DYAP'yi çözmek için yapay zekâ teknikleri arasında yer alan Yapay Arı kolonisi algoritması (YAK) kullanılmış ve yeni bir depo yeri atama sezgiseli geliştirilmiştir. Toplama ve yükleme işlemleri sırasında geçen toplam süreyi en küçükleyen 0-1 tam sayılı doğrusal bir matematiksel model kurulmuştur. Matematiksel modelin NP-zor yapısı nedeniyle bal arısı kovanlarının sahip oldukları sürü zekâsını taklit ederek bu yapıdaki problemlere, kısa sürede en iyi sonuca yeterince yakın sonuçlar üreten, meta-sezgisel algoritmalardan biri olan YAK algoritması kullanılmıştır. YAK algoritmasında besin kaynakları muhtemel çözümleri göstermektedir, besin kaynağının kalitesi ile ilgili bilgiler üyelik fonksiyonu ile hesaplanmaktadır. Depolarda sipariş toplama işlemi sırasında farklı noktalara gerçekleştirilen seyahatler toplamı bir sipariş rotasını oluşturmaktadır. Aynı sipariş içerisinde sıkça bulunan ürünlerin depo içerinde yakın yerlere yerleştirilmesi ile sipariş süreleri azaltılabilir. Bu amaçlar doğrultusunda K-DYAP isminde matematiksel modelin karesel formu geliştirilmiştir. Sipariş teslim süresini ve sipariş toplama süresini azaltacak çözümler bulmak ve bunları uygulamaya geçirmek hem bilimsel hem de yönetimsel katkılar sağlar. Geleneksel depolarda sipariş toplama maliyetini oluşturan bileşenler incelendiğinde, toplama işleminde kullanılan işçilik maliyetinin deponun en önemli maliyet kalemlerinden biri olduğu ortaya çıkmıştır. Geleneksel depolarda yeniden düzenleme işlemi için daha fazla işçi istihdam etmek ya da fazla mesai yaptırmak gerekmekteydi. Fakat yeni nesil sıkıştırılmış depolarda toplama işlemi robotlar tarafından yapılmaktadır. Bu nedenle yeniden düzenleme işlemi insansız olarak, mesai saatleri dışında veya sipariş toplama süreci ile eş zamanlı olarak rahatlıkla yapılabilir. Bu çalışma kapsamında RSKT sisteminde yeniden düzenleme işlemin sipariş toplama süresini önemli oranlarda düşürdüğü benzetim tekniği kullanılarak ispatlanmıştır.