Uluslar sürdürülebilir tarım faaliyetleri gerçekleştirmek için toplumsal olarak karar mekanizması geliştirmeye ve optimizasyona ihtiyaç duymaktadır. Hasat çizelgeleme de bu karar verme ve optimizasyon problemlerinden biridir. Bu çalışmada, yılda ortalama üç kez hasat edilen çay bitkisi için bir hasat optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Çiftçilikle mevsimlik olarak ilgilenen insanların genellikle birincil meslekleri farklıdır. Hasat günlerinde çiftçiler bu birincil mesleklerini yerine getirememektedir. Bu nedenle, hasat çizelgesinin oluşturulması için çiftçilerin uygun gün tercihlerinin de dikkate alınması sürdürülebilir tarım adına önem taşımaktadır. Bu çalışmada fabrika ve alım yeri kapasitelerinin yanı sıra çiftçilerin uygun/uygun olmayan gün tercihlerini optimize etmek için hedef programlama modelleri geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen vaka çalışması sahası şu özelliklere sahiptir: 12 alım yeri, 988 çiftçi ve 3392 dekar çay tarlası. Önerilen modelin performansının test edilmesi için çiftçi uygun/uygun olmayan günlerinin rassal olarak belirlendiği veri setleri üretilmiştir. Bu şekilde birbirinden farklı üretilen bin ayrı veri seti ile duyarlılık analizi yapılmıştır. Yapılan analizler önerilen modeller ile oluşturulan çizelgelerin çay hasat sürecindeki sürdürülebilirliği ve verimliliği artırdığını göstermiştir.
Nations need social decision-making mechanism and optimization to realize sustainable agricultural activities. Harvest scheduling is one of these decision-making and optimization problems. In this study, a harvest optimization is performed for tea plant which is harvested three times a year on average. People who are seasonally interested in farming are often different from their primary professions. On harvest days, farmers are unable to fulfill these primary professions. For this reason, it is important for sustainable agriculture to consider the available day preferences of the farmers for the creation of the harvest schedule. In this study, goal programming models are developed to optimize the deviations from the available/unavailable days preference of the farmers, as well as the capacities of the factory and the storage location. The case study area has the following characteristics: 12 storage locations, 988 farmers and 3392 decares of tea fields. To test the proposed model performance, data set were generated in which farmer suitable/unsuitable days are determined randomly. In this way, sensitivity analysis are performed with a thousand data set generated differently from each other. The analyzes have shown that the schedules created with the proposed models increase the sustainability and efficiency in the tea harvesting process.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Industrial Engineering |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | September 28, 2023 |
Submission Date | January 30, 2023 |
Acceptance Date | August 15, 2023 |
Published in Issue | Year 2023 Volume: 11 Issue: 3 |