Lojistik faaliyetlerin kullanım sıklığı ve kapsamı tüm dünyada hızla artmaktadır. Teknolojideki sürekli gelişme neticesinde yeni taşıma araçları üretilmiş ve lojistik faaliyetlerde de kullanılmaya başlanmıştır. Bu araç türlerinden biri de insansız hava aracıdır (İHA). Sürekli sevkiyat, en temel lojistik dağıtım faaliyetlerinden birisidir. Literatürde sürekli sevkiyatta İHA'ların kamyonlarla birlikte kullanıldığı çalışmalar bulunmaktadır; ancak sürekli sevkiyat sırasında kamyonun sürekli hareket ettiği ve teslimatın sadece İHA ile yapıldığı bir durum henüz analiz edilmemiştir. Bu çalışmanın amacı, bu belirli durumun probleme özgü parametreler açısından faydalarını analiz etmek ve klasik sürekli sevkiyata üstün olduğu durumları ortaya çıkarmaktır. Bu çalışmada kullanılan yöntem, doğrusal olan ve doğrusal olmayan karma tamsayılı programlama modellerini içeren matematiksel modelleme yaklaşımıdır. Önerilen model orijinaldir, çünkü 'zaman' kesikli değil, sürekli olarak kabul edilir ve zaman, gerekli kısıtlamaların yaratılmasında karar değişkenlerinin ayrı bir indeks kümesi yerine karar değişkenleri tarafından doğrudan temsil edilmiştir. Doğrusal olmamanın getirdiği karmaşıklığı hafifletmek için, insansız hava araçlarının gerçek uçuş süreleri, gerçek değerlere oldukça yakın tahminler ürettiği gösterilen ikinci dereceden regresyon modelleriyle tahmin edilmiştir. Probleme özgü tüm parametreler, en son teknoloji ile üretilmiş gerçek hayat kaynaklarından bulunarak direkt olarak kullanılmış veya bunlara paralel olarak tasarlanmıştır. Önerilen model, iki İHA hızı, iki uçuş menzili ve sürekli sevkiyat başlamadan önce müşterilerde boş İHA'ların varlığı açısından iki durum içeren parametrelerden oluşan sayısal veri setleri kullanılarak çalıştırılmıştır. Bu çalışmanın ana bulgusu, İHA'ları bir sürekli sevkiyata entegre etmenin, problemin tüm parametre ayarlarında klasik sürekli sevkiyata kıyasla daha faydalı olduğudur. Ancak, mevcut maliyetler kapsamında önerildiği gibi, bu iki sürekli sevkiyat tipi arasındaki maliyet farkı, İHA'ları entegre etmek için bir yatırım yapmak için yeterli görünmemektedir. Bu sonuç aynı zamanda birkaç uygulayıcı tarafından da doğrulanmıştır.
The frequency and scope of use of logistics activities are increasing rapidly all over the world. As a result of the continuous development in technology, new transportation vehicles are produced and are also started to being used in logistics activities. One of these vehicle types is the unmanned aerial vehicle (UAV), also called as drone. Milk-Run distribution is one of the most basic logistics delivery activities. In the literature, there exists studies where drones are used together with trucks in milk-run distributions; but a case where the truck makes a continuous movement during the milk-run tour and the delivery is made with only drones has not yet been analyzed. The aim of this study is to analyze the benefits of this specific case with respect to problem specific parameters and to reveal the situations that it is superior to the classical milk-run distribution. The methodology used in this study is mathematical modeling approach, including linear and nonlinear mixed-integer programming models. The proposed model is original since 'time' is considered to be continuous rather being discrete and time is directly represented by decision variables rather than a discrete index set of decision variables in creating the required constraints. To alleviate the complexity brought by nonlinearity, the actual flight times of the drones are estimated by quadratic regression models, which are shown to produce estimations quite close to actual values. All the problem specific parameters are found from or estimated in accordance with state-of-the-art technology and real-life sources. The proposed model was run on a numerical setting that consists of those parameters which includes two drone speeds, two flight ranges, and two cases which in terms of presence of empty drones at the customers before start of the milk-run. Our main finding is that integrating drones in a milk-run distribution is beneficial compared to the classical milk-run under any problem setting. However, the cost difference between those two milk-run types does not seem to be sufficient to make an investment for integrating drones as we propose under current cost figures. This result is also confirmed by several practitioners.
