A two-stage analytical approach to assess sustainable energy efficiency

Administrators and policymakers at regional, national and global level are well aware of the necessity and undeniable benefits of renewable energy for long-term sustainability. In this study, we developed a two-stage analytical methodology to assess the efficiency of energy sources (a combination of various energy sources, mostly based on renewable sources), and Turkey, a country with a variety of renewable energy potential because of its favorable geographic and climatic conditions, was used as an illustrative case. Specifically, in the first stage, we utilized a nonparametric method and a powerful benchmarking tool—Data Envelopment Analysis (DEA)—to analyze energy efficiencies for each province. In the second stage, we employed the Ordinary Least Square (OLS) regression and Tobit regression models to investigate the environmental factors affecting energy efficiency. And then, we used the Charnes-Cooper-Rhodes (CCR) DEA and Tobit regression combination to perform a validation of the findings. The tandem utilization of DEA, OLS, and Tobit regression models allowed us to overcome some of the shortcomings of these methods when they are utilized individually. The results revealed the factors that have direct and positive influence/effect on the efficiencies, which included gross domestic product per-capita, population size, and the amount of energy production from renewable energy sources. The findings also suggested that starting the investments at the less-efficient provinces result in a better overall nationwide technical efficiency. These results can potentially help decision makers to develop and manage energy investment strategies

A heuristic approach for integration of supply chain network design and assembly line balancing

Tedarik zinciri ağı (TZA) tasarım problemi tüm tedarik zinciri faaliyetlerinin uzun vadede etkin çalışabilmesi için çözülmesi gereken en hayati karar problemlerinden biridir. Çevik bir TZA oluşturmak için yetenekli üretim süreçleri ile tedarik-dağıtım süreçleri eş zamanlı olarak çalışabilmelidir. Bu çalışmada stratejik seviye bir karar olan tedarik zinciri tasarımı probleminin içerisine taktiksel seviye bir karar olan montaj hattı dengeleme (MHD) probleminin entegre edildiği bir model ele alınmıştır. Literatürde her iki probleminde NP-zor olduğu bilindiğinden dolayı ortaya konulan iki problemin entegrasyonu da NP-zor olmaktadır. Bu nedenle problem boyutu arttıkça istenen sürede optimal sonuçlara ulaşılması oldukça zorlaşmaktadır. Bu çalışmada, montaj hattı dengeleme problemi için karınca kolonisi optimizasyonunun; tedarik zinciri ağ tasarımı problemi için ise parçacık sürü optimizasyonunun eş zamanlı olarak çalıştığı bir sezgisel yaklaşım önerilmiştir. Geliştirilen algoritmanın performansı test problemleri kullanılarak incelenmiştir. Son olarak elde edilen sonuçlar, çözüm kalitesi ve çözüm süreleri açısından algoritmanın etkin olduğunu göstermiştir.Supply chain network (SCN) design problem is one of the vital strategic decision problems that need to be optimized for long term efficient operation of whole supply chain. To construct an agile SCN, capable production processes and supply-distribution processes have to be able to work simultaneously. In this study, a model is discussed for integration of a supply chain network (SCN) design problem is considered as a strategic decision and the assembly line balancing problem is handled as a tactical decision. In the literature, both of these problems are known as NP-hard, so integration of two problems can be considered as NP-hard. Therefore, to find an optimal solution in a desired time period as problem size increases is very difficult. In this thesis, working simultaneously two different swarm intelligence techniques are proposed; a particle swarm optimization algorithm for multi echelon supply chain network and an ant colony optimization algorithm for the assembly line balancing problem. The performance of the proposed heuristic algorithm is investigated using benchmark problems. Finally, obtained results show that proposed heuristic approach is efficient in terms of both of solution quality and computational time

Sürdürülebilir tedarik zinciri yönetiminde DEMATEL yöntemiyle tedarikçi değerlendirme kriterlerinin incelenmesi ve sağlık sektöründe bir uygulama

Tedarik zinciri, hammaddenin temin edilmesinden nihai müşteriye ulaşılmasına kadar yapılan tüm faaliyetleri kapsayan bir değer zinciri yönetimidir. Müşteri memnuniyetini sağlayacak biçimde malzeme, bilgi ve para kontrolünü sağladığı için firmaların vazgeçemediği bir yönetim strateji modelidir. Sürdürülebilir tedarik zinciri kavramı, doğal kaynakların tüketilmesi hususunda toplumsal farkındalığın artmasıyla ortaya çıkmıştır. Bu olguya göre firmalar ekonomik, çevresel ve sosyal boyutlar altında tedarik zinciri faaliyetlerini sürdürerek varlıklarını devam ettirmektedir. Bu çalışmada İstanbul’da sağlık alanında faaliyet gösteren bir firmanın sürdürülebilir tedarik zincirinde tedarikçi seçimi konusunda tedarikçilerin sürdürülebilirlik performanslarını ölçebilmek için DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory) yöntemi uygulanmıştır. Yapılan çalışmada çok kriterli karar verme yöntemi yardımıyla sürdürülebilir tedarik zincirinin performansını en çok arttıracak performans kriterinin verilen kriterler arasından seçilmesi üzerine çalışılmıştır

Kural tabanlı bulanık yaklaşımla talep tahmini ve hızlı tüketim sektöründe bir uygulama

Talep tahmin çalışmaları hem sektörel hem de akademik anlamda karar vericiler için önemli kabul edilen stratejik konulardan biridir. Sürekli değişen politik, kültürel, yasal ve ekonomik gelişmeler işletmeleri belirsizlik altında tahmin etmeye itmiştir. Karmaşık, çok boyutlu ve belirsizliğin yüksek olduğu ortamlarda klasik yöntemlerle problemleri modellemek oldukça güçtür. Bulanık yaklaşımlar daha esnek yapıda olduğu için daha kolay modelleme imkânı sağlamaktadır. Bu çalışmada hızlı tüketim sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın talep tahmin çalışması, bulanık küme teorisi, bulanık eğer-ise kuralları ve bulanık çıkarım kavramlarına dayanan kural tabanlı bulanık mantık yaklaşımıyla ele alınmıştır. Kural tabanlı bulanık yaklaşımla elde edilen sonuçlar gerçekleşen değerler ile karşılaştırılmış ve düşük mutlak sapma değerlerine ulaşılmıştır. Ayrıca elde edilen sonuçlar zaman serileri yaklaşımıyla da karşılaştırılmış, yöntemlerin üstünlükleri gösterilmiştir

An ANP and fuzzy TOPSIS-based SWOT analysis for Turkey's energy planning

Energy planning involves a perpetual process of reevaluating alternative energy strategies. Authorities responsible for energy planning and management have to adjust their strategies according to new and improved alternative solutions based on the sustainability criteria. In this study, we propose an integrated hybrid methodology for the analysis of Turkey’s energy sector using Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats (SWOT) analysis, Analytic Network Process (ANP) process, and weighted fuzzy Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) to formulate and holistically analyze the energy strategy alternatives and priorities. The methodology proposed in this study allowed identifying the relevant criteria and sub-criteria using a SWOT analysis. Then, ANP approach, which is one of the popular multi-criteria decision making (MCDM) methods, is employed to determine the weights of each SWOT factors and sub-factors. Finally, fuzzy TOPSIS methodology is conducted to prioritize alternative energy strategies. We discuss the obtained results for the development of long-range alternative energy strategies. The results showed that turning the country into an energy hub and an energy terminal by effectively using the geo-strategic position within the framework of the regional cooperation is the most important priority. On the other hand, using the nuclear energy technologies within the energy supply strategies found to be the least favored priority.Q1WOS:0004170794001102-s2.0-8502835552

Using machine learning tools for forecasting natural gas consumption in the province of Istanbul

Commensurate with unprecedented increases in energy demand, awell-constructed forecastingmodel is vital to managing energy policies effectively by providing energy diversity and energy requirements that adapt to the dynamic structure of the country. In this study, we employ three alternative popular machine learning tools for rigorous projection of natural gas consumption in the province of Istanbul, Turkey's largest natural gas-consuming mega-city. These tools include multiple linear regression (MLR), an artificial neural network approach (ANN) and support vector regression (SVR). The results indicate that the SVR is much superior to ANN technique, providing more reliable and accurate results in terms of lower prediction errors for time series forecasting of natural gas consumption. This study could well serve a useful benchmarking study for many emerging countries due to the data structure, consumption frequency, and consumption behavior of consumers in various time-periods.Q1WOS:0004746811000682-s2.0-8506311490