Genetik algoritma ile kan ve kan ürünleri tedarik zinciri ağ tasarımı: Kızılay Doğu Karadeniz bölge kan merkezi örneği
Blood and blood products supply chain network design using genetic algorithm: Turkish red crescent Eastern Black Sea region blood center case
- Tez No: 598264
- Danışmanlar: PROF. DR. BİRDOĞAN BAKİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Sağlık Kurumları Yönetimi, Business Administration, Health Care Management
- Anahtar Kelimeler: Ağ tasarımı, Doğu Karadeniz bölgesi, Genetik algoritma tekniği, Genetik algoritmalar, Kan, Kızılay, Tedarik, Tedarik zinciri, Network design, Eastern Black Sea region, Genetic algorithm technique, Genetic algorithms, Blood, Kızılay, Supply, Supply chain
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gelişen teknoloji yardımıyla tıpta çok büyük gelişmeler yaşanmasına karşın insan için hayati bir öneme sahip olan kan ve kan ürünlerinin kendisinden başka bir alternatifi yoktur. 2005 yılında kan ürünleri tedarik hizmetinin öncelikli olarak Kızılay'a devredilmesinden bu yana Kızılay hızlı bir büyüme içerisine girmiş ve altyapısına önemli yatırımlar yapmıştır. Bu hızlı değişimle beraber Kızılay, ülke kan ihtiyacının tümünü karşılamayı hedefleyen stratejik planlar yapmaktadır. Kan ve kan ürünleri tedarik zinciri ağı, farklı işlevleri olan paydaşlardan oluşmaktadır. Kan tedariki ile ilgili izlenecek politikalar, ürün israfı ve stoksuz kalma riski ile doğrudan ilişkilidir. Dolayısıyla, kan tedarik zinciri ağındaki her paydaş, kan ve kan ürünlerini etkili ve verimli bir şekilde kullanmalıdır. Bu çalışmanın temel amacı, kan ürünleri taleplerine etkili bir şekilde cevap verecek yeni bir kan ve kan ürünleri tedarik zinciri ağ modeli tasarlamak olarak belirlenmiştir. Bir yer seçimi, tahsis ve rotalama problemi olan model; açılacak yerel kan merkezlerinin yerinin belirlenmesini, belirlenen yerel kan merkezlerine transfüzyon ve kan bağış merkezlerinin atanmasını ve bunlar arasında rotalama işleminin yapılmasını kapsamaktadır. Önerilen model, Karma Tamsayılı Doğrusal Olmayan Programlama kullanılarak geliştirilmiştir. Modelin çözümü için sezgisel bir yaklaşım olan Genetik Algoritma kullanılmıştır. Uygulama için çalışma verileri Kızılay Doğu Karadeniz Bölge Kan Merkezi ve yönlendirdiği firmalardan temin edilmiştir. Uygulama kapsamında bölge kan merkezine bağlı Trabzon, Giresun, Rize, Gümüşhane ve Artvin illeri üzerinden çalışma gerçekleştirilmiştir. Uygulama sonucunda Trabzon ilinde iki tane, Giresun ve Artvin ilinde birer tane olmak üzere toplam 4 adet yerel kan merkezi açılmıştır. Açılan yerel kan merkezlerine transfüzyon merkezleri ve kan bağış merkezleri atanmıştır. Tesisler için araç atamalarına bakıldığında, 4 tanesi Kızılay Doğu Karadeniz Bölge Kan Merkezi ile yerel kan merkezleri arasında ve 15 tanesi ise yerel kan merkezleri ile transfüzyon merkezleri ve kan bağış merkezleri arasında olmak üzere toplam 19 adet araç atanmıştır. Maliyete ilişkin bulgulara bakıldığında, yerel kan merkezi açma ve çalıştırma maliyeti 305.247,20 TL, taşıma maliyeti 112.738,17 TL, stok bulundurma maliyeti 13.893,40 TL ve araç kullanım maliyeti 1.140.000,00 TL olmak üzere toplam model maliyeti 1.571.878,77 TL olarak bulunmuştur. Önerilen modelin Kızılay Doğu Karadeniz Bölge Kan Merkezi kan ve kan ürünleri tedarik zinciri ağ faaliyetlerinin daha etkin ve verimli bir şekilde yürütülmesine katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
With rapidly developing technology, there have been important developments in healthcare. However, there is no alternative treatment for blood and blood products that are vital for human life. Since the transfer of the blood products supply chain to Turkish Red Crescent in 2005, Turkish Red Crescent has entered into a rapid growth and has made significant investments in its infrastructure. Together with this rapid development, Turkish Red Crescent makes strategic plans to meet all of the country's blood needs. The blood supply chain network consists of stakeholders that have different functions. The policies for blood supply are directly related to the risk of product wastage and shortage. Therefore, every stakeholder in the blood supply chain network must use blood and blood products effectively and efficiently. The aim of this study is to present a novel blood supply chain network model to respond effectively to the demands of blood products. The model that includes a location, allocation, and routing problem consists of determining the location of local blood centers to be opened, the allocation of transfusion and blood donation centers to local blood centers, and the routing process among them. The proposed model is developed using Mixed-Integer Nonlinear Programming. Genetic Algorithm which is a heuristic approach is used to solve the model. Most of the data used in this study were obtained from the Red Crescent Eastern Black Sea Region Blood Center and its referring companies. Within the scope of the application, the study was conducted through Trabzon, Giresun, Rize, Gümüşhane, and Artvin provinces. As a result of the application of the model, four local blood centers were opened, two in Trabzon, one in Giresun, and one in Artvin. Transfusion centers and blood donation centers were assigned to local blood centers. Considering vehicle assignments for facilities, 4 vehicles were assigned between Red Crescent Eastern Black Sea Region Blood Center and local blood centers, and 15 vehicles were assigned among local blood centers, transfusion centers and blood donation centers. According to the findings related to costs, the cost of opening and of operating local blood centers is 305.247,20 TL, the transportation cost is 112.738,17 TL, the inventory cost is 13.893,40 TL and the cost of vehicle usage is 1.140.000,00 TL. The proposed model is expected to contribute the more effective and efficient implementation of the Red Crescent Eastern Black Sea Region Blood Center blood and blood products supply chain network operations.
Benzer Tezler
- Çukurova bölgesindeki keratokonus olgularında VSX1 ve LOX genlerinin dizileme yöntemi ile analizi
Sequencing analysis of VSX1 and LOX genes in cases with keratoconus in the Cukurova region
ASTAN IBAYEV
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Göz HastalıklarıÇukurova ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELTEM YAĞMUR
- A comparative evaluation of feature selection algorithms for cancer classification through gene expression data
Gen ifadesi verileri aracılığıyla kanser sınıflandırmasında öznitelik seçme algoritmalarının karşılaştırmalı değerlendirilmesi
ASLI TAŞÇI
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Ekonomi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜRKER İNCE
PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Tarımda makine öğrenmesi algoritmalarının uygulamaları
Applications of machine learning algorithms in agriculture
SAMET ERİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
ZiraatVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH YEŞİLOVA
- Çoklu çarpan jet sisteminin sayısal olarak incelenmesi ve genetik algoritma ile çok hedefli tasarım optimizasyonu
Numerical investigation of multiple impinging jet system and multi objective design optimization using genetic algorithm
ALPEREN YILDIZELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERTAÇ ÇADIRCI
- Estimating physical properties of the products of an atmospheric distillation column by support vector regression
Destek vektör regresyon yöntemi ile bir atmosferik damıtma kolonu ürünlerinin fiziksel özelliklerini tahmin etme
FIRAT UZMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN TÜRKAY