simulasyon

Sayısal Yöntemler Sitesi en temel bilgi kaynağınız olmayı hedeflemektedir.

Sayısal yöntemler web sitemiz yayın hayatına başlamıştır.

Bilgiye dayalı karar vermenin en etkin sayısal yöntemlerle olduğuna olan ekibimiz bu amaçla araştırmalarını devam ettirecektir.

Sitemizde sizler de etkin bir şekilde bilgi paylaşımında bulunmak isterseniz sistemimize kayıt olmanız gerekmektedir.

Yöneylem araştırması altında çeşitli yöntemler, algoritmalar ve karar süreçlerinin burada ayrıntılı olarak anlatılmasına çalışılacaktır. Bilim camiasında önemli yer tutan dergilerin bu konulardaki makaleleri yine burada gösterilecektir.

Oyun teorisi, simulasyon, markov süreçleri, doğrusal programlama, doğrusal olmayan programlama, analitik hiyerarşi süreçleri, kuyruk modelleri, ulaştırma modelleri, atama, iş sıralama problemleri, veri madenciliği, sezgisel yöntemler- genetik algoritma, karınca kolonisi algoritması, parçacık sürü optimizasyon teknikleri, yapay sinir ağları, vektör destek makineleri .... gibi bir çok konuda bilgi havuzu oluşturulmaya çalışılacaktır.

 

Saygılarımızla

 

Simulasyon ve Lojistik

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, simülasyonu lojistiktede kullanımını her geçen gün dahada artırmakta ve kullanıcısı için vazgeçilmez bir araç yapmaktadır. Bu makalede; simulasyon nedir, neyin alternatifidir, lojistikte gerçekleştirlmiş uygulama alanları nelerdir soruları genel olarak cevaplanmaya çalışılacaktır.

1. Simülasyon 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.

Bir sistemin üzerinde çalışırken izlenecek yol sisteme, cevap aranan sorulara ve eldeki mevcut imkan ve araçlara bağlıdır.

İzlenecek yolların herbir seviyesindeki alternatiflerin birbiri ile karşılaştırmaları maddeler halinde aşağıda 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. Mesela 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. Mesela bir yol üzeride 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. Bundan dolayı bir matematiksel model oluşturur oluşturmaz, modeli bu sorulara cevap almak için nasıl kullanacağımıza bakmalıyız. Eğer model yeterince basit ise modeldeki ilişkiler ve miktarlar analitik çözümü mümkün kılar. Mesela (yol=hız*süre) modelinde olduğu gibi yolun ne kadar olduğu sorusuna hız ve süre miktarları çarpım ilişkisi ile 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:

Doğru seçim yapmak:Simülasyon ile planlanan değişiklikler hiç bir yatırım yapılmaksızın test edilebilir. Özellikle bu durum bir defa bina yapılıp malzeme elleçleme sisteminin seçimi yapıldıktan sonra bu kararların değişimi çok pahalıya patlar. Özellikle proje sürecinde ileri bir adımda yapılcak bir değişikliğin maliyeti bir önceki, adımda yapılmış olmasına göre 10 kat daha pahalıya patlar. Simülasyonun konsept aşamasında kullanımı ile ilerde çıkabilecek problemler ve tasarım alternatifleri önceden öngörülerek sağlıklı bir konseptin ortaya konmasını sağlanır.

Zamanı sıkıştırmak: Simülasyon ile haftalar aylar sürecek bir süreç 5-6 dakikada simüle edilebilir. Aylarca sürecek süreçten elde edilecek veriler bir iki saat içinde elde edilebilir. Bunun sonucunda uzun bir süreye yayılabilecek olgular modelde hızlandırılarak test edilir.

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 farkedilmememiş problemler keşfedilebilir ve çözümleri gerçekleştirilir.

Kısıtları tespit etmek:Modellenen sistemde darboğaz analizleri yapılarak sistemin kısıtlerı tespit edilebilir. Böylelikle malzeme ve bilişim proseslerdeki geçikmelerin sebebleri ortaya çıkarılır.

Planları Görselleştirmek: Simülasyon ile planlanan değişiklikler anime edilebilir. Sistemin çalışıp çalışmadığı animasyondan da görülebilir.

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

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

Gereksinimleri Tam Olarak Tespit Etmek:Simülasyon ile alınacak bir makinenin 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 maliyetinden 100 kat daha pahalıdır. Sonuç olarak mantıklı bir yatırımdır.

1. Simülasyonun Lojistikte Uygulama Alanları

Tedarik zinciri, nihayi ürün ve hizmetin yaratılması ve teslimati için gerekli tüm birimlerin(komponent) ve fonksiyonların toplamıdır.

Lojistik ise; tüm imalat aşamalarında ürün, malzeme, yarımamül, hizmet ve bilgi gibi tedarik zinciri değerlerinin eldesi, taşımı, stoklanması ve dağıtımı için gerekli olan faliyetler bütünüdür. Lojistik, ulaştırma, depolama, malzeme elleçleme, stok yönetimi fonksiyonları gibi iş fonksiyonlarının birleşimi olup pazarlama ve imalat ile yakından ilişkilidir.

Tedarik zincirinde genel itabariyle, malzeme tadarikçiden, imalat lokasyonuna sonra parça olarak montaj lokasyonuna ve nihayi ürün olarak depolara ve son müşteriye ulaştırılır. Bu sistem, lokasyonlar arası ulaştırma ağı, lokasyonlarda malzeme eleçleme 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, iyileştirilemesinde 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;

Strtejik Düzeyde Kararların Testinde: Bu düzeyde

Ø Tadarik zinciri birimlerinin lokasyonlarının tespiti,

Ø Depo yüklemeleri,

Ø Depo ve dağıtım merkezi tasarımı,

Ø Alternatif dağıtım stratejilerinin testi,

Ø Ulaştırma modunun seçimi,

Ø Araç terminali tasarımında alan(yard) büyüklüğü, kapı sayısının tespitiyle ilgli 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 rahatlıla 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,

Ø Stok yönetim politikaları ve stratejileri,

Ø Hizmet düzeyi,

Ø Depolar arası stok itimi,

Ø 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. Mesela bir dağıtım aği için (s,S) stok stratejisi mi daha iyi sonuç verir yoksa “echelon” stok stratejisi mi? Bu iki alternatifin hiznet düzeyinde ve maliyetlere etkisi birebir tespit edilebilir. Arkasından hangi stok politakası, 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 vermektedir.

Operasyonel Düzeyde Kararların Testinde: Bu düzeyde,

Ø Müşteri talep düzeyinde yaşanan dalgalanmalar,

Ø Ulaştırma modunda son anda yapılan değişiklikler,

Ø Depo operasyon parametrelerinde yapılan değişiklikler,

Ø Araç terminalinde yaşanan araçtan veya şoförden kaynaklanan aksamalar,

gibi durumlarda alınan operasyonel kararların etkinliğini artırmak, 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.

Simulasyon Sistemleri

Simülasyon, terminaldaki operasyonların performansının geliştirilmesinde yakın zamanda kullanılmaya başlanan önemli bir araç olmuştur. Stratejik, operasyonel ve taktiksel olmak üzere üç tür simülasyon ayrımı yapılabilmektedir.

Stratejik simülasyon, değişik tipteki terminal yerleşim düzeni ve elleçleme ekipmanının verimlilik ve belirlenen maliyetler çerçevesinde karşılaştırılması ve araştırılmasında uygulanmaktadır. Genelde yeni bir terminal planlandığında veya mevcut terminalin yerleşim planı veya ekipmanları değişmesi gerektiğinde kullanılmaktadır. Stratejik simülasyon sistemleri değişik terminal yerleşim planlarının kolaylıkla dizaynına ve değişik tip elleçleme ekipmanının kullanılmasına olanak vermektedir. Stratejik simülasyonun ana amacı yüksek performans ve düşük maliyet sağlayacak terminal yerleşim düzenine ve elleçleme ekipmanlarına karar vermektir. Gerçekliği yakalamak için simülasyon sistemleri, gerçekçi senaryoların oluşturulmasına veya mevcut terminallerden veri alınmasına izin vermektedir.

Operasyonel simülasyonu değişik terminal lojistik ve optimizasyon yöntemlerinin test edilmesinde kullanılmaktadır. Bu yöntem en azından büyük terminallerde artan bir kabul görmüştür. Büyük terminallerdeki terminal operasyonu ve lojistiği çok karmaşık olduğu için seçilen yöntem ile alternatif lojistik veya optimizasyon yöntemlerinin etkisi test edilmelidir. Böylelikle, optimizasyon yöntemleri gerçek terminal kontrol ve yönetim sistemlerine uygulanmadan önce simülasyon ortamında test edilmektedir.

Taktiksel simülasyon, simülasyon sistemlerinin; terminalin operasyon sistemlerine entegrasyonu anlamını taşımaktadır. Operasyondaki sapmalar operasyonu paralel olarak simüle edebilecek ve eğer gerçek operasyonlarda karışıklık çıkarsa elleçleme alternatifleri için tavsiye verilebilecektir. Operasyonla senkronize bir şekilde gerçek operasyon verisi alınmalı ve analiz edilmelidir. Bu gereklilik nedeniyle taktiksel simülasyon çok az veya kısmi bir şekilde konteyner terminallerinde kullanılmaktadır.

Simülasyon sonuçları, terminal planlayıcıları, operatörler ve yöneticiler için değerli karar destek bilgisi sağlamaktadır. Böylelikle, çeşitli gruplar konteyner terminalleri için simülasyon sistemlerinde çalışmışlardır. (Steenken, VoB, Stahlbock, 2004:34-34)

Liu, Jula ve Ioannou (2002), çalışmalarında dört farklı otomatikleştirilmiş konteyner terminali tasarlamış, analiz etmiş ve değerlendirmişlerdir. Konfigürasyon, ekipman ve operasyon koşulları bakımından farklı terminal özellikleri tasarlamak için gelecek talep senaryolarını kullanmışlardır. Her terminal sisteminin aynı operasyon senaryosuna göre incelenmesi ve performansının değerlendirilmesi için mikroskobik simülasyon modeli oluşturulmuş ve kullanılmıştır. Ayrıca, tasarladıkları her terminal ile ilgili maliyetlerin değerlendirilmesi için bir maliyet modeli oluşturmuşlardır. Sonuçlar otomasyonun konvansiyonel terminallerin performansını düşük bir maliyetle önemli ölçüde arttırabileceğini göstermiştir.

Shabayek ve Yeung (2002), çalışmalarında, Hong Kong’daki Kwai Chung konteyner terminallerini simüle etmek için Witness yazılımını kullanan bir simülasyon modeli geliştirmişlerdir. Konteyner terminallerinin gerçek operasyon sistemlerinin tahmininde iyi sonuçlar elde etmişlerdir.

Hartmann (2004) konteyner terminal lojistiğinde rıhtım planlama yada vinç çizelgeleme gibi optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılan algoritmalarda test verisi olarak ve simülasyon modellerinde girdi olarak kullanılabilecek senaryolar üreten bir yaklaşım üzerinde çalışmıştır. Senaryo gemilerin, trenlerin ve kamyonların gelişleri ile ilgili veriler ve yüklenen ve tahliye edilen konteynerlerle ilgili bilgilerden oluşmaktadır. Pratikle ilişkisi yüksek gerçekçi senaryoların üretilmesinde önemli olan parametrelerin belirlenmesine çalışmış ve bu parmetrelere dayanarak senaryolar geliştiren bir algoritma geliştirmiştir.

Yun ve Choi (1999), çalışmalarında Pusan ve Kore’deki gerçek terminallerin sadeşeştirilmiş hali olan daha basit bir terminal sistemini dikkate almışlardır. Transfer vinçleri, gantry vinçler, treylerler ve saha traktörlerinden oluşan ekipmanlar, rıhtım, konteyner sahası ve kapıdan oluşan konteyner terminal sisteminin analizi için amaç odaklı simülasyon dili SIMPLE ++ yi kullanan bir simülasyon modeli önermişlerdir. Bu simülasyon modeli ile sistemin performansını analiz etmişlerdir.

Vis ve Harika (2004) otomatik güdümlü taşıtlar (AGV) ve otomatik kaldırma ekipman (ALV) kullanmanın bir geminin tahliye süresine etkilerini simülasyon çalışmalarıyla araştırmışlardır. Daha doğru bir analiz için duyarlılık analizi yapılmıştır. Sonuçlar terminal dizaynının ve rıhtım vinçlerinin teknik özelliklerinin, optimal ekipman çeşidinin ve araç sayısının belirlenmesini etkilediğini göstermiştir.

İçerik yayınları