Geleneksel araç rotalama problemleri, belirli koşullar altında toplam rota maliyetini en aza indirecek bir çözüm bulmayı amaçlamaktadır. Ancak gerçek hayattaki problemler farklı dinamik durumları dikkate almaktadır. Bunlardan en yaygın olanı talebin dinamik olmasıdır. Dinamizmin ve değişken rotalar ve rota süreleri, dinamik envanter devirleri gibi dinamizmin etkilerinin yönetimi ile başa çıkabilmek tesis içi taşıma faaliyetlerinde önemli bir konu olmaktadır. Dinamik talep, tesis içindeki hareketlerin değişkenliğini artırmaktadır. Bu çalışmada dinamik talep altında tesis içi taşımacılık problemlerini çözmek için bir milk-run modeli geliştirilmiştir. Model, karmaşık ve dinamik sistemlerin modellenmesinde etkili bir yöntem olan etmen tabanlı yaklaşımla geliştirilmiştir. Modelin davranışı örnek bir durum üzerinden çeşitli senaryolarla analiz edilmiş ve modelin etkinliği ortaya koyulmuştur. Senaryolara dayalı olarak, ortalama doluluk oranı, ortalama mesafe ve ortalama bekleme süresi performans ölçütleri dikkate alındığında, sistemin büyüklüğüne uygun düşük tren kapasitesine sahip yüksek sayıda tren önerilmektedir.
Anahtar Kelimeler: Milk-Run Sistemi, Etmen Tabanlı Modelleme, Tesis İçi, Dinamik SistemlerTraditional vehicle routing problems aim to find a solution to minimize the total route cost under certain conditions. However, real-life problems consider different dynamic situations. One of the most common one is dynamic demand. To cope with the dynamism and management of its effects, such as unstable routes and route times, dynamic inventory turnovers are significant issues in in-plant transportation activities. The dynamic demand increases the dynamic movements within the facility. In this study, a milk-run model was developed to solve in-plant transportation problems under dynamic demand. The model was developed with an agent-based approach, which is an effective method in modeling complex and dynamic systems. The behavior of the model was analyzed with various scenarios through a sample case. As a result of the analysis, the efficiency of the model was shown. Based on the scenarios, considering performance measures such as average occupancy rate, average distance travelled, and average waiting time, a high number of trains with low train capacity suitable for the size of the system is recommended.
Keywords: Milk-Run System, Agent-Based Modelling, In-Plant, Dynamic Systems