Facility location problems : application in a company in Türkiye

Abstract

Tesis yeri seçimi, bir tedarik zinciri veya lojistik ağı içinde maliyetleri en aza indirmek ve hizmet seviyelerini en üst düzeye çıkarmak için tesislerin stratejik olarak yerleştirilmesini ifade eder. Bu çalışma, Türkiye'de yeni mağazalar açmayı planlayan bir şirket için mağaza yeri seçimi problemini incelemektedir. Analiz, hedef kitlenin demografik yapısına göre sınıflandırılması ve coğrafi bilginin kullanılması temelinde yapılmıştır. Çalışmanın birincil amacı, en uygun hedef kitleye hitap edecek optimal mağaza yerlerini belirlemektir. Bunu başararak, şirket maliyetlerini azaltmayı ve karlılığı artırmayı hedeflemektedir. Bu çalışma, İstanbul'daki 959 mahalle için nüfus, eğitim seviyesi, ekonomik durum ve yaş grubu gibi demografik verilerin analiz edilmesiyle, hangi mahallede hangi tür mağazanın açılması gerektiğini belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu bağlamda, çalışmanın temel hedefi, mağaza açılışlarının başarı düzeyini maksimize etmektir. Burada başarı kavramı, açılacak mağazaların hedeflenen demografik ve ekonomik kriterlere uygunluğunu ölçen bir gösterge olarak tanımlanmaktadır. Analiz edilen veriler doğrultusunda problemin matematiksel modeli oluşturulmuştur. Bu model, mevcut mağazaları dikkate alarak, bir mağazanın 2 kilometrelik bir yarıçap içerisinde hizmet vermesini öngörmektedir. Bu nedenle, bir mahallede mağaza açılması kararı verildiğinde, 2 kilometrelik yarıçap içerisinde başka bir yeni mağazanın açılmaması gerekmektedir. Çalışmanın matematiksel modeli, Maksimum Kapama Problemi (MCLP) modeline dayandırılmıştır. Python programında PuLP kütüphanesi kullanılarak çözülen model sonucunda, 46 mağazanın açılması önerilmiş ve toplamda 45,6'lık bir başarı katsayısı elde edilmiştir. Açılması önerilen bu 46 mağazanın 28'i yüksek segment tip 3 mağazalar, 13'ü orta segment tip 2 mağazalar ve 5'i giriş segment tip 1 mağazalar olarak sınıflandırılmıştır.

Facility location selection refers to the strategic placement of facilities within a supply chain or logistics network to minimize costs and maximize service levels. This study examines the store location selection problem for a company planning to open new stores in Turkey. The analysis is based on the classification of the target audience according to their demographic structure and the use of geographical information. The primary objective of the study is to identify the optimal store locations that will best serve the target audience, thereby reducing costs and increasing profitability for the company. This study aims to determine which types of stores should be opened in which neighborhoods by analyzing demographic data such as population, education level, economic status, and age group for 959 neighborhoods in Istanbul. The primary goal of the study is to maximize the success rate of store openings. In this context, the term success refers to the extent to which the new stores meet the targeted demographic and economic criteria. A mathematical model of the problem was developed based on the analyzed data. This model considers the existing stores and assumes that each store will serve within a 2-kilometer radius. Therefore, when a decision is made to open a store in a neighborhood, a constraint is applied to prevent the opening of another new store within a 2-kilometer radius. The mathematical model of the study is based on the Maximal Covering Location Problem (MCLP). When the developed mathematical model was implemented using the PuLP library in Python, it was determined that 46 stores should be opened, achieving a total success score of 45.6. These 46 stores were classified as 28 high-segment type 3 stores, 13 mid-segment type 2 stores, and 5 entry-segment type 1 stores.