Year : 2018 Volume : 3 Issue : 1

Full Text (PDF)

Lojistik Merkezlerin Planlanmasında Coğrafi Bilgi Teknolojileri Kullanımı – Kocaeli Örneği

Open Access

Abstract

Dağıtım ağları ve müşteriler açısından lojistik bir tesisin en uygun lokasyonda kurulması oldukça kritik olabilmektedir. Coğrafi lojistik merkezi kurulacak bir bölgede alanın uygunluğunun araştırılıp, potansiyel bölgenin birden fazla ölçütle belirlenmesi, isabetli alan belirleme açısından oldukça faydalı olacaktır. Coğrafi Bilgi Sistemlerinde (CBS) birden fazla kriterin göz önüne alındığı mekânsal analizler, çok ölçütlü karar analizi (ÇÖKA) olarak adlandırılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, CBS’nin lojistik merkezlerini belirlemede ve planlamadaki performansının değerlendirilmesidir. Çalışma kapsamında belirlenen beş ölçüte göre yeni kurulacak bir lojistik merkez için en uygun yer analizi yapılmıştır. Uygulamada dikkate alınan kriterler; üretim alanları, yerleşim alanları, boş alanlar, transit ulaşım ağı ve eğim haritası olarak belirlenmiştir. Çalışma bölgesi olarak Kocaeli İli seçilmiştir. Sonuçta seçilen kriterler ve verilen ağırlıklar doğrultusunda; sanayi bölgelerine yakın, yerleşimden uzak, eğimi düşük ve transit yollara ve limanlara oldukça yakın olan alanlar, potansiyel lojistik merkez alanı olarak tespit edilmiş olup CBS’nin lojistik merkezlerin planlanmasında uygun potansiyel alanlarını hızlı ve objektif olarak ürettiği tespit edilmiştir.

Keywords

Lojistik   En-Uygun-Yer-Seçimi   Çok-Ölçekli-Karar-Analizi   CBS  

Corresponding Author

Arzu Erener

References

  • American Public Transportation Association (APTA), Definition of Terms and Abbreviations, http://www.apta.com/resources/statistics/Documents/ Ridership/missdef.pdf
  • Banker, R.D. (1984). Estimating Most Productive Scale Size Using Data Envelopment Analysis, European Journal of Operational Research, Cilt 17, s. 35-44.
  • Barnum, D.T., McNeil, S. ve Hart, J. (2007). Comparing the Efficiency of Public Transportation Subunits Using Data Envelopment Analysis, Journal of Public Transportation, Cilt 10, No. 2, s. 1-16.
  • Barnum, D.T., Tandon, S. ve McNeil, S. (2008). Comparing the Performance of Bus Routes after Adjusting for the Environment Using Data Envelopment Analysis”, Journal of Transportation Engineering, Cilt 134, No. 2, s. 77-85.
  • Chang, K.P. ve Kao, P.H. (1992). The Relative Efficiency of Public versus Private Municipal Bus Firms: An Application of Data Envelopment Analysis, Journal of Productivity Analysis, Cilt 3, s. 67-84.
  • Charnes, A., Coo
Daha Fazla Göster

Details

DOI 10.26650/JTL.2018.03.01.01

Submission : 30 Eki 2017

Published : 13 Nis 2018

Full Text (PDF)

Application of Geographic Information Technologies for Logistic Centers Planning – Kocaeli Example

Open Access

Abstract

Establishing the most appropriate location of the facility in terms of logistics distribution network and customers can be quite critical. Potential suitability investigation of the region to set up an appropriate logistics geographical area center would be useful to be determined from multiple criterea. In geographic information systems (GIS), spatial analysis which consider multiple criteria are called multi-criteria decision analysis (MCDA). The aim of this study is to evaluate planning performance of GIS to determine logistics centers. This study was conducted to analyze the most suitable place for establishing new logistic park according to specified five criteria. The criteria which taken to account in practice have identified as: production areas, residential areas, leisure areas, transit transport network and slope map. Kocaeli district was selected as study of area. After all to the direction of selected criteria and given weights; close to the industrial areas, away from the residential areas, low slope areas, quit close to transit and port areas were identified as potential logistics park areas and GIS was found rapid and objective to produce suitable potential logistic areas.

Keywords

Best-Site-Selection   GIS   Logistic   Multi-Criteria   Decision-Analysis  

Corresponding Author

Arzu Erener

References

  • American Public Transportation Association (APTA), Definition of Terms and Abbreviations, http://www.apta.com/resources/statistics/Documents/ Ridership/missdef.pdf
  • Banker, R.D. (1984). Estimating Most Productive Scale Size Using Data Envelopment Analysis, European Journal of Operational Research, Cilt 17, s. 35-44.
  • Barnum, D.T., McNeil, S. ve Hart, J. (2007). Comparing the Efficiency of Public Transportation Subunits Using Data Envelopment Analysis, Journal of Public Transportation, Cilt 10, No. 2, s. 1-16.
  • Barnum, D.T., Tandon, S. ve McNeil, S. (2008). Comparing the Performance of Bus Routes after Adjusting for the Environment Using Data Envelopment Analysis”, Journal of Transportation Engineering, Cilt 134, No. 2, s. 77-85.
  • Chang, K.P. ve Kao, P.H. (1992). The Relative Efficiency of Public versus Private Municipal Bus Firms: An Application of Data Envelopment Analysis, Journal of Productivity Analysis, Cilt 3, s. 67-84.
  • Charnes, A., Coo
Daha Fazla Göster

Details

DOI 10.26650/JTL.2018.03.01.01

Submission : 30 Eki 2017

Published : 13 Nis 2018

Full Text (PDF)