Simülasyonun Lojistik Uygulamaları
1.Giriş

Simülasyon, çevresi ile sürekli etkileşim içinde olan, değişken talep ve esnek iş süreçlerinin oluşturduğu sistemlerin tasarımında ve iyileştirilmesinde kullanılan güçlü bir mühendislik aracıdır. Lojistik sistemlerin doğası gereği dinamizm ve rassal faktörlerin çokluğu gibi sebebler, simülasyonun lojistiktede kullanımını her geçen gün daha da arttırmakta ve kullanıcısı için vazgeçilmez bir araç yapmaktadır. Bu makalede; simulasyon nedir, neyin alternatifidir, lojistikte gerçekleştirilmiş uygulama alanları nelerdir soruları genel olarak cevaplanmaya çalışılacaktır.

2.Simülasyonun Tanımı

Sistemler komponentleri arasındaki ilişkilerin anlaşılması veya belirli koşullar altında nasıl davranışlar sergilediklerini gözlenmesi için deneylere tabi tutulurlar. Deneyleri, bir gerçek sistemin üzerinde yapılan direkt deneyler ve birde sistemin bir modeli üzerinde yapılan endirekt deneyler olmak üzere iki guruba ayırmak mümkündür. Şekil 1’de, bir sistem üzerinde yapılan deneylerde izlenebilecek yollar sergilenmektedir.

simülasyon

Şekil 1 Sistem Üzerinde Deney Yapma Yolları [4]

Bir sistemin üzerinde çalışırken izlenecek yol sisteme, cevap aranan sorulara ve eldeki mevcut imkan ve araçlara bağlıdır. Aşağıda, Şekil 1’de sergilenen izlenecek yolların herbir seviyesindeki alternatiflerin birbiri ile karşılaştırmaları maddeler halinde verilmektedir. Gerçek sistem üzerinde deney yapmayla, sistemin modeli üzeride deney yapmanın karşılaştırılması: Eğer mümkünse ve maliyet açısından uygunsa gerçek sistem üzerinde deney yapmak en uygun olanıdır. Çünkü böylece yapılan çalışmanın doğruluğu konusunda kimsenin bir şüphesi olmaz. Ancak çoğu zaman böyle bir çalışmayı yapmak çok maliyetli veya sistem üzerinde zarar verici etkisi olacağından pek mümkün değildir. Aynı zamanda üzerinde çalışılan sistem var olmayabilir ve bizde bu sistemin değişik konfigürasyon alternatiflerinin ne gibi sonuçlar doğuracağını merak edebiliriz. Böyle bir durumda model oluşturmak bir zorunluluktur. Örneğin, bir nükleer bombanın atmosfer üzerindeki etkisini öğrenmenin en tabi yolu model oluşturmaktır.

Fiziksel modelle, matematiksel modelin karşılaştırılması: Model denilince çoğu insanın aklına havuzlarda yüzdürülen gemi modelleri, hava tünellerinde aerodinamik yapısı test edilen otomobil modelleri gibi fiziksel modeller gelir. Ancak çoğu model matematiksel olarak oluşturulur. Matematiksel modellerde sistem komponentleri arasındaki mantıksal ve miktarsal ilişkiler matematik dili ile ifade edilir. Örneğin, bir yol üzerinde sabit hızla ilerlemekte olan bir arabanın aldığı yolun, hız ve süre arasındaki ilişkiden yola çıkarak (yol = hız * süre) matematiksel modeli kurulur.

Analitik çözümle simülasyon metodunun karşılaştırılması: Doğal olarak bir model bir takım sorulara cevap almak için oluşturulur. Bu nedenle bir matematiksel modeli oluşturur oluşturmaz, modeli bu sorulara cevap almak için nasıl kullanacağımıza bakmalıyız. Eğer model yeterince basit ise, modeldeki ilişkiler ve miktarlar analitik çözümü mümkün kılar. Örneğin (yol=hız*süre) modelinde olduğu gibi yolun ne kadar olduğu sorusuna hız ve süre miktarları çarpım ilişkisi işletilerek cevap bulunur. Bu modelin çok basit bir model olduğu ve sadece kalem ve kağıtla dahi analitik çözümünün mümkün olduğu aşikardır. Ancak gerçek hayattaki bir çok sistem oldukça komplekstir dolayısıyla bu sistemlerin işe yarar modelleri de kompleks olur ve analitik çözümleri pek de mümkün değildir. Bunun sonucu olarak bu modeller simülasyon metodu ile ele alınır. Simülasyon metodu, sistemin komponentleri arasındaki miktarsal ve mantıksal ilişkilerin bilgisayar ortamında taklit edilmesidir. Çoğu matematiksel model üzerinde simülasyon metodu kullanılarak çalışılır ve bunun için bu modeller simülasyon modeli olarak adlandırılır.

Simülasyonun Avantajları:

SİMÜLASYON

Şekil 2 Proje Aşamasına Göre Değişikliğin Maliyeti[1]

Zamanı sıkıştırmak: Simülasyon ile haftalar aylar sürecek bir süreç 5 - 6 saatte simüle edilip, aylar sonra elde edilecek veriler daha sağlıklı ve ayrıntılı olarak modelden elde edilebilir. Bunun sonucunda uzun bir süreye yayılabilecek olguları modelde hızlandırılarak test etme imkanı doğar. Örneğin, mevsimsel talep değişiminin dağıtım sistemi üzerindeki etkisini gözlemlemek için illa o mevsimin gelmesine gerek kalmaz model üzerinde o dönemde oluşacak talep mikarı denenerek dağıtım sisteminin tepkisi gözlenebilir.

Niçin olduğunu anlamak. Simülasyon, sistemde meydana gelen bazı olguları daha iyi anlamayı sağlar çünkü başka hiç bir yöntem sistemi bir bütün olarak ele alma imkanı vermez.

Olası imkanların ortaya çıkarılması: Simülasyonun en önemli avantajı sistemin modeli kurulduktan sonra yeni prosedürlerin, politikaların model üzerinde denenebilmesidir. Bunu yaparken gerçek sistem üzerinde bir deneyin yapılmayacak olması, olası yıkıcı ve bozucu etkileri ortadan kaldıracaktır. Böylelikle yeni imkanlar keşfedilebilir.

Problemlerin ortaya çıkarılması: Gerçek hayatta üretim ve lojistik sistemleri çok komplekstir. Dolayısıyla sistem komponentleri arasındaki etkileşimlerin sistem bazında görülmesi pek mümkün değildir. Sonuçta sistem üzerinde bir takım deneyler yapılırken daha önce farkedilememiş problemler keşfedilebilir ve çözümleri gerçekleştirilir.

Kısıtları tespit etmek: Modellenen sistemde darboğaz analizleri yapılarak sistemin kısıtları tespit edilebilir. Böylelikle malzeme ve bilişim proseslerindeki gecikme ve tıkanmaların sebebleri ortaya çıkarılır.

Planları Görselleştirmek: Simülasyon ile planlanan değişiklikler animasyonla canlandırılabilir. Sistemin çalışıp çalışmadığı animasyondan da görülebilir.

Değişime hazırlanmak: Sistemin modeli olası değişim alternatiflarine karşı what-if (ne-eğer) analizleri ile test edilebilir ve modelin ürettiği sonuçlardan yola çıkarak gerçek sistem için değişime hazırlık yapılabilir. Örneğin, eğer talep %10 artarsa üretim bu talebi karşılayabilir mi?

Takım eğitmek: Simülasyon eğitimde kullanılabilir ve bu yolla kullanıcı gerçek sistem üzerinde değil de model üzerinde hatalar yapar ve hatalarından deneyim kazanır ki bu durum eğitim sürecinin daha verimli olmasını sağlar.

Gereksinimleri Tam Olarak Tespit Etmek: Simülasyon ile alınacak bir makinanin değişik kapasite alternatifleri denenerek gerçekte nasıl bir makinaya ihtiyaç duyulduğu ortaya çıkarılabilir.

Akıllıca bir yatırımdır: Ortalama olarak bir sistemin tasarımında yapılacak değişikliklerin maliyeti simülasyon çalışmasının maliyetiyle karşılaştırılamayacak kadar daha fazladır. Sonuç olarak mantıklı bir yatırımdır.

3. Simülasyonun Lojistikte Uygulama Alanları
  • Tedarik zinciri, son ürün ve hizmetin yaratılması ve teslimatı için gerekli tüm birimlerin (komponent) ve fonksiyonların toplamıdır.

    Lojistik ise; tüm imalat aşamalarında ürün, malzeme, yarımamül, hizmet ve bilgi gibi tedarik zinciri değerlerinin elde edilmesi, taşınması, stoklanması ve dağıtımı için gerekli olan faaliyetlerin bütünüdür. Lojistik, ulaştırma, depolama, malzeme elleçleme, stok yönetimi fonksiyonları gibi iş fonksiyonlarının birleşimi olup pazarlama ve imalat ile yakından ilişkilidir[2].

  • simülasyon
  • Şekil 3 Tedarik Zinciri[2]
  • Tedarik zincirinde, genel olarak, malzeme tadarikçiden, imalat lokasyonuna, sonra parça olarak montaj lokasyonuna ve son ürün olarak depolara ve son müşteriye ulaştırılır. Bu sistem, lokasyonlar arası ulaştırma ağı, lokasyonlarda malzeme elleçleme ağıyla mal akışı ve ters yönde ise bir bilgi akışından meydana gelen kompleks ve dinamik bir sistemdir. Şekil 3’de verilen sistemin bütününde veya depo, fabrika, imalat hücresi gibi alt birimlerinin tasarımında, iyileştirilmesinde ve yönetiminde simülasyon yaygın olarak kullanılmaktadır. Özellikle sistemin dinamizmini ve rassal yapısını en iyi şekilde modelleyebilme imkanı vermesi simülasyonun önde gelen avantajıdır.

    Simülasyonun, lojistikte kullanım alanlarını stratejik, taktiksel ve operasyonel düzeye göre sınıflandırmakta fayda var;

    Stratejik Düzeyde Kararların Testinde: Bu düzeyde;

    • Tadarik zinciri birimlerinin lokasyonlarının tespiti,
    • Depo yüklemeleri,
    • Depo ve dağıtım merkezi tasarımı,
    • Alternatif dağıtım stratejilerinin testi,
    • Ulaştırma modunun seçimi,
    • Araç terminali tasarımında alan (yard) büyüklüğü, kapı sayısının tespitiyle ilgili kararlar

    simülasyonun potansiyel kullanım alanlarıdır. Bunlardan lokasyon tespitinde çeşitli matematiksel yöntemler kullanılarak üretilen alternatiflerin testi yapılır. Merkezi dağıtım sistemi, cross-docking gibi alternetif dağıtım stratejilerinin testinde simülasyon tercih edilir ve matemetiksel yöntemler ile tespiti imkansız olan “riskpooling” gibi olgular simülasyonda rahatlıkla gözlenebilir. Depo ve dağıtım ağı merkezi tasarımında ise depo ekipmanlarının seçimi, kapasitelerinin tespiti ve bu malzeme elleçleme sistemlerinin entegrasyonu için zaten simülasyon vazgeçilmez bir araçtır.

    Taktiksel Düzeyde Kararların Testinde: Bu düzeyde;

    • Stok yönetim politikaları ve stratejileri,
    • Hizmet düzeyi,
    • Depolar arası stok itimi,
    • Araç rotalarının tespiti gibi taktiksel düzeyde alınan kararların testinde simülasyon kullanılır.

    Bu aşamada istenilen hizmet düzeyini tutturmak için doğru stok stratejisinin tespiti, sonrasında ise hangi stok politikasına karar verileceği simülasyon ile test edilebilir. Örneğin bir dağıtım ağı için (s,S) stok stratejisi mi daha iyi sonuç verir yoksa “echelon” stok stratejisi mi? Bu iki alternatifin hizmet düzeyine ve maliyetlere etkisi birebir tespit edilebilir. Arkasından hangi stok politikası, diğer bir ifade ile stoklar hangi düzeye düştüğünde ne kadar sipariş vereceğim sorusu yine simülasyonun uygulama alanıdır. Bunun dışında araç rotalamada simülasyon tabanlı sistemler uygulamada daha iyi sonuçlar vermektedirler.

    Operasyonel Düzeyde Kararların Testinde: Bu düzeyde ise;

    • Müşteri talep düzeyinde yaşanan dalgalanmalar,
    • Ulaştırma modunda son anda yapılan değişiklikler,
    • Depo operasyon parametrelerinde yapılan değişiklikler,
    • Araç terminalinde yaşanan araçtan veya şoförden kaynaklanan aksamalar

    gibi durumlarda alınan operasyonel kararların etkinliğini arttırmak, karar alternatiflerinin sonucunu görerek olası yanlış kararların alınmasını önlemek için simülasyon kullanılır. Bunun için genelde simülasyon tabanlı, kullanımı kolay karar destek sistemleri firmaya ve duruma özel olarak geliştirilir.

  • 4.Lojistikte Bir Örnek Olay (Case) Çalışması

Bu örnek çalışma ile dört tip çelik borunun sevkiyatı yapılan bir limanda, boruların depodan gemilere yüklenmesine kadar geçen sürecin simüle edilmesi ve bu amaçla kurulan simülasyon modeli kullanılarak

  • Optimum Dorse sayısının tespiti,
  • Optimum Çekici sayısını tespiti,
  • Ekipman verimlerinin tespiti,
  • Darboğazların tespiti

için istenilen sonuçlara ulaşılması hedeflenmiştir

Bu çalışma, modelleme ve deney tasarımı olmak üzere iki aşamadan meydana gelmektedir. Modelleme aşamasında; simülasyon yazılımı ile modelin tasarlanması ve modelin sistemi doğru olarak yansıttığının teyid edilmesi gerçekleştirildi. Deney tasarımı aşamasında ise üç temel senaryo denendi. Bunlar;

  • Birinci senaryoda; limana üç günde bir gemi yanaşarak 50.000 tonluk,
  • İkinci senaryoda; iki günde bir gemi yanaşarak 75.000 tonluk,
  • Üçüncü senaryoda ise; günde bir gemi yanaşarak 150.000 tonluk boru sevkiyatı

gerçekleştirilmeye çalışıldı.

4.1 Aşama 1- Modelleme

Limanda, Şekil 5’de akış diyagramı verilen boru fabrikasında depolanan boruların iskeleye sevkiyatı ve gemilere yüklenmesi süreci modellenmiştir.

Şekil 4 Liman Modeli

Gemi Süreci;

  1. Tanımlanan frekansta (X günde bir gemi) UNIFORM (3000,5000) tonajında bir geminin iskele girişten sisteme girmesi,
  2. Geminin, İskele 1, iskele 2 veya iskele 3’ den boş olan birine yanaşması ve burada TRIANGULAR (1,3,5) saat yükleme öncesi işlemler için beklemesi ve arkasından fabrikadan depoya tonajının %15’i kadar CASING, %15’i TUBING, %50’si STANDART ve %20’si PROFIL tipte boruyu sipariş vermesi,
  3. Dorseler ile gelen boruların boru tipine bağlı olarak Tablo 1 de verilen değerlere uygun olarak iskele vinçleri ile gemiye yüklenmesi,
  4. Yüklenmesi tamamlanan gemilerin yükleme sonrası işlemler için iskelede TRIANGULAR (1,2,4) saat bekledikten sonra iskele çıkıştan sistemden çıkması şeklindedir.

simülasyon

Şekil 5 Süreç

Dorse Süreci;

  1. Dorsenin, gemiden gelen siparişe gore dorse termininalinden bir çekici ile alınarak depoya götürülmesi,
  2. Depoda bir tavan vinci bir dorseye hizmet verecek şekilde Tablo 1’ deki değerlere uygun olarak boruların yüklenmesi,
  3. Yüklemesi tamamlanan dorsenin tartılmak üzere çekici ile 3,6 dakikada kantara taşınıp, 3,5 dakika süre ile tartılması,
  4. Tartılan dorsenin sipariş veren geminin bulunduğu iskeleye çekici ile taşınması,
  5. Eğer iskelede iş varsa, iskele önündeki alanda dorsenin boşalmak üzere sıraya girmesi ve çekicinin başka bir işe bakması,
  6. Sırası ile gelen dorsenin bir çekici ile gemi önüne çekilmesi,
  7. Gemi önüne çekilen dorsenin iskele vinci ile Tablo 1’ de verilen değerlere uygun olarak boşaltılması,
  8. Boşalan dorsenin 11.5 dakikada dorse terminaline çekici ile götürülüp bırakılması şeklindedir.

Tablo 1 Ürün Verileri

4.1.2. Modelleme Varsayımları
  • Boru fabrikası, sipariş edilen tip ve miktarda boruyu sınırsız bir kapasiteyle tedarik edebilmektedir.
  • İskele yanaşan tüm gemiler iki ambarlı tipte gemilerdir.
4.1.3. Model Parametreleri
  • Sistemde dolaşan dorse sayisi,
  • Çekici sayısı,
  • Iskele vinci sayısı,
  • Tavan vinci sayısı,
  • Gemilerin sisteme giriş frekansı,
4.1.4. Performans Göstergeleri
  • Her bir tavan vinci, iskele vinci, çekici verimleri,
  • Geminin iskeleye yanaşmasından iskeleden ayrılmasına kadar geçen süre (Gemi çevrim süresi).
4.2. AŞAMA II - Deney Tasarımı

Model üzerinde, aylık boru sevkiyatı 50.000 ton, 75.000 ton, 150.000 ton olmak üzere, üç temel senaryo tasarlandı. Her senaryo için optimum dorse, çekiçi, iskele vinci ve darboğaz analizi yapıldı. Her senaryo bir ay süre ile beş kez çalıştırıldı.

4.2.1. I. Senaryo - 50.000 Ton Boru Sevkiyatı

Senaryo Tanımı: Aylık 50.000 ton boru sevkiyatı için gemi gelişleri arası süre 3 gün olarak kabul edildi.

4.2.2. II. Senaryo - 75.000 Ton Boru Sevkiyatı

Senaryo Tanımı: Aylık 75.000 ton boru sevkiyatı için gemi gelişleri arası süre 2 gün olarak kabul edildi.

4.2.3. III. Senaryo - 150.000 Ton Boru Sevkiyatı

Senaryo Tanımı: Günlük 1 geminin iskeleye yanaştığı kabul edildi

4.2.4. Senaryoların Karşılaştırılması

4.2.5. Darboğaz Analizi

Ücüncü senaryoda yaşanan bir darboğaz nedeniyle her yeni gelen gemi açık denizde daha uzun bekletilmekte, diğer bir ifade ile gemi çevrim süresi her yeni gemide biraz daha yüksek olmaktadır.

Burada hangi kaynakta bir darboğazın yaşandığını tespit etmek için simülasyonun ürettiği istatistiklerden faydalanılır. Bu istatistiklerden; İskele Vinci (Quay Crane) ekipmanının verimi %86 ve tavan vincinin yükleme alanına girebilen maksimum dorse sayısı diyebileceğimiz tavan vinci yükleme alanının verimi %96 olarak tespit edilmiştir. Özellikle Tavan Vinci her defasında en fazla bir dorseye hizmet verebilirken, yükleme alanının kapasitesinin 1 olması, dolan dorsenin çıkıp yerine boş dorsenin yanaşmasından dolayı tavan vincinin verimini düşürmektedir. Tavan vinci yükleme alan kapasitesinin 1 den 2’ye çıkarılması, eski dorse daha dolmadan ikinci bir dorsenin yanaşmasına imkan vererek zaman kaybını önleyecektir. Sonuç olarak ilk etapta muhtemel darboğazlar olan kaynaklar iskele vinci ile tavan vinci yükleme alanını dır.

Şekil 6. Darboğaz analizi

Şekil 6’da gösterildiği gibi, tavan vinci yükleme alanının kapasitesi ve iskele vinci sayısı için oklarla gösterilen şekilde farklı konfigürasyonlar denenerek gemi çevrim süresi 48 saat sınırının altına çekilmeye çalışıldı. Bu süreçte dorse ve çekiçi sayısının yetersiz olduğu gözlenilerek bunlar için kabul edilebilir sayılar tespit edildi. Sonuç olarak simülasyon paramatreleri;

  • Iskele vinc sayısı 2’den 6’ya,
  • Alan kapasitesi 1’den 3’e,
  • Çekici Sayısı 10’dan 20’ye,
  • Dorse sayısı 15’den 30’a çıkarılarak darboğaz giderildi.

5. Sonuçlar

Bu örnek olay çalışmasında görüldüğü gibi, tavan vincinin her harekette kaçar boru alabileceği ve işlem süresi gibi rassal parametreler simülasyonda rahatlıkla hesaba katılan unsurlardır. Ayrıca, modelde ürün talebinde zamanla yaşanan dalgalanmalar gibi dinamik olgular da rahatlıkla modellenebilirdi. Sonuç olarak lojistik sistemler gibi dinamik ve stokastik(rassal faktörler içeren) sistemlerin tasarımında, iyileştirilmesinde ve yönetilmesinde simülasyon kaçınılmaz ve alternatifsiz bir mühendislik aracıdır.

6. Kaynaklar

[1] BANKS, J., 1998, “Handbook of Simulation”, John Wiley & Sons Inc. ABD
[2] H. DONALD RATLIFF, WILLIAM G. NULTY, 1996, “Logistics Composite Modeling”, The Logistics Institute at Georgia Tech, ABD
[3] KARASU D., 2002, “Tedarik Zincirinin Modellenmesi”, Bitirme Tezi, İ.Ü Endüstri Mühendisliği Bölümü, İstanbul
[4] LAW, A. M. & KELTON, W. D., 2000, “Simulation Modeling and Analysis”, McGraw-Hill., ABD