İlknur Yardımcı Coşkun
Sipariş toplama süreçlerinde iş yükünün çalışanlar arasında dengeli biçimde dağıtılması, depo operasyonlarının etkinliği ve sürdürülebilirliği açısından kritik öneme sahiptir. Özellikle siparişlerin işlem süresi ve zorluk düzeyleri bakımından heterojen olduğu sistemlerde, yalnızca sipariş sayısına dayalı atama yaklaşımları iş yükü dengesini sağlamada yetersiz kalabilmektedir. Bu çalışma, sipariş toplama sürecinde iş yükü dengesinin sezgisel atama yaklaşımları kullanılarak nasıl iyileştirilebileceğini incelemeyi amaçlamaktadır. Çalışmada, toplam 425 birimlik iş yüküne sahip 100 siparişin 10 çalışana dağıtıldığı bir depo senaryosu ele alınmıştır. Tüm çalışanların eşit kapasiteye sahip olduğu varsayımı altında dört farklı atama yaklaşımı karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir: eşit sayıda sipariş atamaya dayalı referans senaryo (EQL), ortalama temelli hedef iş yükü yaklaşımıyla uygulanan Açgözlü (Greedy) algoritma, hedefe duyarlı sezgisel bir yöntem olan Best-Fit-to-H yaklaşımı ve hedef iş yükü bilgisi içermeyen Round-Robin yöntemi. Yöntemlerin performansı; personel bazlı toplam iş yükleri, hedef iş yükünden sapmalar, standart sapma ve ortalama mutlak sapma (OMS) ölçütleri üzerinden analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular, hedef iş yükü bilgisini doğrudan veya dolaylı olarak kullanan sezgisel yaklaşımların, hedef bilgisi içermeyen yöntemlere kıyasla iş yükü dengesini anlamlı ölçüde iyileştirdiğini göstermektedir. Özellikle Açgözlü algoritmasının, düşük hesaplama maliyetiyle hedef iş yükü etrafında oldukça dengeli bir dağılım sağladığı görülmüştür. Çalışma sonuçları, sipariş toplama süreçlerinde hedefe dayalı sezgisel atama yaklaşımlarının pratik ve etkili çözümler sunduğunu ortaya koymaktadır.