Modeling and simulation of an iot enabled cold chain logistics management system
Nesnelerin interneti tabanlı soğuk zincir lojistiği yönetim sisteminin modellenmesi ve benzetimi
- Tez No: 434010
- Danışmanlar: PROF. DR. CELAL ÇEKEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dünya ekonomisinin etkileyici bir şekilde büyümesi, soğuk zincirde izlenmesi ve yönetilmesi gereken özellikle sıcaklık duyarlı ürünler için belirsizlik durumları karşısında etkin, esnek ve duyarlı olabilmek amacıyla lojistik hizmetleri talep eden tedarik zincirinde artış sağlamıştır. Bunun gerçekleştirilebilmesi için Lojistik şirketerinin uygun bilişim teknolojileri ile desteklenmesi gerekmektedir. İnternet kullanımı ile müşteri ve lojistik sağlayıcı arasında etkili bir bilgi akışı ortamı sağlanmaktadır; ancak lojistik hizmetindeki bilgi ve ürün akışı arasındaki mevcut açıklık, sıcaklık duyarlı nesneler hakkında gerçek zamanlı bilginin elde edilmesinde karar vericiler için lojistik yönetimini daha zor duruma getiren bir problem oluşturmaktadır. Nesnelerin İnterneti alanındaki gelişmeler soğuk zincir sanayilerinde izleme, yönetme ve gerçek zamanlı görünürlük sağlama ve uygun zeka seviyesi ile bilgi paylaşımı alanında potensiyel çözümler sunmaktadır. Bu çalışmada soğuk zincirin gerçek zamanlı ortam sıcaklığını izleme, yönetme ve soğuk zincir içerisindeki sıcaklık duyarlı ürünlerin raf ömrünün tahmin edilmesi aracılığıyla tüm karar vericilerin karar desteklerini geliştirmeye yardımcı olan IoT erişimli soğuk zincir lojistiği gösterilemektedir. Çalışma içerisinde, gerçek zamanlı ortam verileri IEEE 802.15.4 kablosuz algılayıcı ağ yapısı kullanılarak elde edilmiş ve toplanan veriler bir ağ geçidi aracılığıyla sunucuya, ürünlerin raf ömürlerinin geliştirilen karar destek sistemi yardıyla tahmin edilebilmesini sağlamak üzere, gönderilmiştir. Ayrıca, soğuk zincir içerisindeki bozulabilir ürünlerin tespiti için Radyo Frekanslı Tanıma (Radio Frequency Identification-RFID) kullanılmıştır. Çalışma içerisinde kullanılan tüm cihazlar ve protokoller olay-güdümlü Riverbed Modeler yazılımıyla modellenerek benzetimleri yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
The Dramatic growth of world economy results growth in the supply chain which demands logistics service to be agile, flexible and responsive in the face of uncertainty, especially for temperature sensitive products that need to be monitored and managed in the cold chain. To achieve this, Logistics companies must be supported by appropriate information technologies. Internet provides an effective means of driving information between customer and logistics provider, however, existing gap between products flow and information flow in logistic service has created a problem in getting real-time information about temperature sensitive items which make logistics management more challenging for decision makers. The growth of internet of things (IoT) gives a potential solution for monitoring, managing, and achieving real-time visibility and sharing information with the appropriate level of intelligence in cold chain industries. This paper demonstrates IoT enabled cold chain logistics that helps to enhance the decision support of all actors through managing, monitoring the real-time ambient temperature of the cold chain and predicting the shelf-life of temperature sensitive products inside the cold chain. In the study, real-time data of ambient parameters are gathered using IEEE 802.15.4 based wireless sensor networks and sent to the remote server through a gateway so that the shelf life of the products can be predicted by the decision support system developed. Radio Frequency Identification (RFID) is also used for identification of perishable goods inside the cold chain. All the devices and protocols employed in the study are modeled and simulated using event-driven Riverbed Modeler software.
Benzer Tezler
- Çifte kaynak kısıtlı grup teknolojisi üretim sistemlerinin bozucu faktörlere dayanıklı tasarımı
Robust design of dual resource constrained group technology production systems
MUSTAFA AKHUN
Doktora
Türkçe
1999
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. M. BÜLENT DURMUŞOĞLU
- Tam zamanında üretim sistemi ve imalat kaynak planlaması (MRP II) sistemi ile ilişkileri
Just-in-time productıon system and its relatıons with MRP II (Material Resource Plannıng)
BAYBARS ELİÇİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET TANYAŞ
- Nesnelerin interneti platformları için makine öğrenmesi tabanlı bir tahmin modülü
A machine learning based prediction module for internet of things platforms
HALİL GÜLAÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN
- Dik kanal modülasyonda kanal kestirimi
Channel estimation of quadrature channel modulation
HASAN PAMUKÇU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BAHATTİN KARAKAYA
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Machine learning based anomaly detection technique for in-vehicle networks
Araç içi ağlar için makine öğrenmesi tabanlı anomali tespit tekniği
ARİF AKAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KLAUS WERNER SCHMIDT