Dr. Mehmet AKSARAYLI. Yöneylem araştırması BENZETİM (SİMÜLASYON) TEORİSİ. Giriş ve Temel Kavramlar

BENZETİM (SİMÜLASYON) TEORİSİ

1

Giriş ve Temel Kavramlar

Yöneylem araştırması

• Yöneylem araştırması genellikle kıt kaynakların tahsisini gerektiren koşullarda bir sistemin işletilmesi ve en iyi tasarımının yapılmasına ilişkin karar vermeye yönelik bilimsel bir yaklaşımdır.

2

Yöneylem Araştırması (OR) Teknikleri

• Matematiksel programlama – Doğrusal programlama – Tamsayı programlama – Grafik analizi – Duyarlılık analizi – Ulaştırma – Atama

– Hedef programlama

• Olasılık Teknikleri – İstatistik – Karar analizi – Kuyruk modelleri

• Ağ Teknikleri – Proje yönetimi

(CPM/PERT) – Ağ modelleri

• Diğer – Simülasyon – Tahmin – Envanter – Doğrusal olmayan

programlama

3

• Karar vermeye yönelik bilimsel yaklaşım bir veya daha fazla sayıda matematiksel modele gereksinim duyar.

• Matematiksel model, daha iyi karar verebilmek veya gerçek durumu daha anlaşılır hale getirmek için kullanılabilecek bir gösterimdir.

4

Matematiksel Model Gereksinimi

KARAR ALMADA TEMEL YAKLAŞIMLAR

Yöneylem bilimine konu olan kararların alınması konusunda iki yaklaşım vardır.

Sezgisel Yaklaşım :

Bilinçli bir çaba yok, geçmiş deneyimlere dayanan yargı ve sezgisel yaklaşımdır.

Sistem Yaklaşımı:

Problemi, problemin çözüm yollarını ve bu yolların en iyisini bilimsel bir yaklaşımla araştırır. Sistem yaklaşımı ile karar alma, hem belirli bir süreç izler, hem de belirli bir karar alma yöntemi gerektirir.

5

• Yeni bir sistem tasarımı veya mevcut sistemlere ilişkin sistem araştırmaları, sistemde var olan veya önerilebilecek farklı eylem seçeneklerinin sonuçlarını

– belirlemeye, – kestirmeye ve

– değerlendirmeye yöneliktir.

6

Sistem Çalışmaları

• Uygulamada genellikle inceleme konusu olan sistem üzerinde farklı eylem seçeneklerini deneyerek sonuçlarını gözleme olanağı yoktur.

– Rüzgar tünellerinde uçak modelleri üzerinde yapılan uçuş deneyleri,

– işyerleri ve atölyelerin ölçekli maketleri üzerinde yapılan tezgah yerleştirme çalışmaları.

7

Gerçek Sistem Üzerinde Çalışmanın Zorluğu Sistem Kavramını İnceleyelim

• Sistem; bir işi başarmak, bir üretimi sağlamak amacıyla gerekli olan en alt düzeyde bir araya getirilmesi gereken kuruluş öğelerinin bir araya getirilmesinden oluşan kuruma, araçlar bütününe denir.

8

Sistem Örnekleri

• Birkaç sistem örneği verilirse:

– İmalat sistemi

– Yönetim bilgi toplama (information) sistemi – İşletme organizasyon sistemi

– Coğrafi bilgi sistemi

9 10

SİTEM TEMEL AMAÇLAR ELEMANLAR GİRDİLER ÇIKTILAR

1. Süpermarket Doğru zamanda doğru

malları temin eder İnsanlar, binalar, makinalar, para

Satınalınan mallar, para, enerji, bilgi

Malar, hizmetler, bilgi

2. Banka Müşteriler için para depolar, borç para, sigorta hizmetleri ve kredi temin eder

İnsanlar, binalar, makinalar, para

para, enerji, bilgi Para, hizmet, bilgi

3. Üniversite Bilgi üretmek ve yaymak, toplum hizmeti vermek

İnsanlar, binalar, makinalar, para

İnsanlar, para , bilgi , enerji

İnsanlar, bilgiler, hizmetler

4.Hastane Sağlık bakımı vermek, araştırma yönetmek, doktor ve hemşire eğitmek

İnsanlar, binalar, makinalar, para

İnsanlar, malzemeler, enerji , para, bilgi

İnsanlar, raporlar, hizmetler

5. Yönetim Danışma Şirketi

Müşterilerine tavsiyeler sağlar

İnsanlar, binalar, makinalar, para

İnsanlar, para, enerji

Raporlar, hizmetler

Bazı Sistemler ve Temel Karakteristikler

• Bir sistem,

– öğeleri (varlıklar - entities),

– öğelerin öznitelikleri (vasıflar -attributes) ve

– eylemleri (faaliyetleri - activites) ile belirlenir .

Çeşitli sistemlere ilişkin varlık, vasıf ve eylemlerden örnekler

Sistem Öğe

(Varlık)

Sabit Özellik

(Sabit Vasıf) Değişken Özellik (Değişken

Vasıf)

Eylem

Banka • Müşteri

• Veznedar

• Kimlik bilgisi

• Çalışma süresi

• Mevduat miktarı

• Çalışma hızı

• Çek bozdurma

• Para ödeme Bilgisayar • Kart

okuma birimi

• Okuma hızı

• Model

• Bozulma sıklığı • Kart okuma

Kentiçi

Ulaşım • Belediye

otobüsü • Taşıma

kapasitesi • Güzergah

• Yolcu sayısı

• Sefer

Model Kavramı

• Model; bir tasarımın, sistemin ya da bir şeyin – şekil olarak örneği,

– matematiksel eşitlik ya da eşitsizlikle temsil edilmesidir.

Model Kurma; tasarlanan bir yapının, – işleyişin,

– işyerinin bir benzerini oluşturmak,

– işleyiş biçimini matematiksel eşitlik ya da eşitsizliklerle tanımlamak,

– Mantıksal ilişkileri çeşitli gösterim veya büyüklükler cinsinden temsil etmek model kurma olarak ele alınır.

13

Matematiksel Model Yeterli mi?

• Matematiksel teknikler insan - makine sistemlerinde karşılaşılan problemleri formüle etmek veya çözmek için yeterli olmayabilir.

• Bu durumda eylem seçeneklerinin sonuçlarını belirleyebilmek için Simülasyon modeli yoluyla deneyler yapılması söz konusudur.

14

15 Sistemin tanımlanması

(sistemi etkileyen değişkenlerin ve bu değişkenlerin değişik koşullardaki davranışların belirlenmesi)

Bir etkinlik ölçüsünün (E)tanımlanması (E, alternatiflerin etkinliğini ölçen bir kriter fonksiyonudur)

Modelin Kurulması

(E, sistemi belirleyen değişkenlerin bir fonksiyonu olarak ifade edilir. Yönetimin kontrolü altında olan ve olmayan değişkenler saptanır)

Analizden sonra alternatiflerin oluşturulması, etkinlik ölçüsü E’ yi kullanarak alternatiflerin değerlendirilmesi

Niceliksel analiz sonuçları ile, çözümdeki niteliksel etkenleri dengeleyerek bir karar alınması Maliyet

analizi

Şematik ve Grafik analiz

Ağ Analizi Sezgisel ve bilgisayar araş.

Simülasyon Modelleri Kuyruk Modelleri Doğrusal

Prog.

Diğer Özel Modeller İstatistik

Analiz

Sistem yaklaşımında Karar Süreci

16

Sistem Geliştirmenin Ardışık Aşamalarındaki Maliyet Değişimleri

17

Simülasyonun Olduğu ve Olmadığı Durumda

Sistem Maliyetlerinin Karşılaştırılması NEDEN SİMÜLASYON?

• Günümüzde bir işyeri kurmak ya da her hangi bir alanda girişimlere karar verirken deneyimler yeterli olmayabilir.

Acaba bu durumda nasıl bir yol izlemek gerekir?

• İşin bu noktasında model kurma, Simülasyon denemeleri gibi konular gündeme gelmektedir.

• Simülasyon yatırımı yapmadan önce yapacağınız değişikliğin sonucunu bize gösterebilecek ve belki de yatırım yapmadan da sorunu çözmenin yollarını bulmanızı sağlayabilecek bir metot.

18

SİMÜLASYON-SİSTEM İLİŞKİSİ

• Simülasyon terimi, en genel biçimde “gerçek sistemin işleyen bir modeli” olarak tanımlanabilir.

• Ortak bir amacı gerçekleştirmek için,

• Planlı olarak bir araya gelmiş elemanlardan oluşan her hangi bir sistem, geçireceği gelişim ve değişim sonucu, en uygun işleyişi bulacaktır.

19 20

NEDEN SİMÜLASYON?

1. Problem karmaşık

2. Matematik ve istatistik çözüm teknikleri uygulanamamakta

3. Çok sayıda değişkenin stokastik olduğu sistemlerin modellenmesinde karşılaşılan zorluklar

4. Analitik çözümün zor olması

Matematiksel modeller

• Sistemi eşitlik veya eşitsizlikle gösterirler.

• Sistem değişkenleri arasındaki niceliksel ilişkiler, deneysel bir anlamda analiz edilebilir.

• Problemin optimal çözümü bulunabilir.

• Ancak, karmaşık sistemlerde, gerçek durumu, matematiksel ifadelerle ortaya koymak çok zordur.

• Karmaşık sistemlere ilişkin matematiksel sonuçlarda, karmaşıklık oranında bir hata payı kabul etmek gerekir.

• Sistemin karmaşıklığı belirli bir düzeyin üstüne çıktığı zaman, artık sistem matematiksel olarak formüle edilemez.

21

Simülasyon modelleri

• Simülasyon modelleri de matematik modellere benzer bir biçimde, matematiksel eşitliklerle ifade edilebilir.

• Ancak, simülasyon modelleri, öteki tür matematiksel modellerde olduğu gibi, optimal bir sonuç için eşitlikleri çözme girişimi yerine bir dizi aritmetik

denemelerle, değişik koşullar altında, sistem davranışlarını taklit eder.

22

Simülasyon - Tanım:

• Simülasyon, bilgisayar kullanımını gerekli kılan matematiksel bir model aracılığı ile gerçek bir sistemin temsil edilmesini sağlayan tekniktir (Sarıaslan, 1986).

Simülasyon - Tanım:

• Simülasyon, gerçeklere ve varsayımlara

dayalı olarak belirsizlik koşulları altında

seçenekleri değerlendirmek için, gerçek

karar vermeyi temsil eden ve bilgisayara

programlanmış bir matematiksel yapı

kullanan kantitatif bir tekniktir (Thierauf –

Klekamp, 1975)

Simülasyon - Tanım:

• Simülasyon, bir sistem ya da sürecin komputerize modelini kurmak ve bu modelle hem sistemin davranışını anlamak hem de sistemin değişik koşullar altında işleyişini belirlemek amacıyla deneyler yapmaktır (Shannon, 1975)

25

Simülasyon - Tanım:

• Simülasyon, insan-makine sistemlerinin davranışını gösteren matematiksel veya mantıksal modeller kullanarak bilgisayar aracılığıyla sistem üzerinde deneyler yapmaya yarayan sayısal yöntemlerdir.

• Simülasyone ilişkin şu özelikler sıralanmaktadır : i. Simülasyon bir deneysel problem çözme

yöntemidir.

ii. Simülasyon sistem tasarımı ve sistem çözümleme çalışmalarında ortaya çıkan problemlerin çözümünde kullanılır.

iii.Simülasyon çözümlemesine, ele alınan sisteme ilişkin problemler analitik yöntemlerle

çözülemediğinde başvurulur.

26

Simülasyon - Tanım:

Bu tanımlardan gidilerek Simülasyon;

· Bir modelleme işlevini kapsar.

· Sistem hakkında bilgisayar aracılığı ile deney yapmayı kapsar.

· Sistemin saptanan koşullarının değiştirilmesi ile sistemin davranışları arasındaki farklılaşmayı belirlemeyi kapsar.

· Sistem hakkında optimum karar almayı kapsar.

· Başlangıçta planlanan hedeflere ulaşılması için gerekli sistem parametrelerinin tahminlerini kapsar.

· Varılan Simülasyon kararlarının sistem kurulduktan sonraki alınan ilk uygulama verileri ile uyumunu belirlemeyi kapsar.

27

Simülasyonlar;

Sanal ortamlar sağlayan yazılımlardır.

Genel tasarım formları içinde metin, test, canlandırma, seslendirme, alıştırma- uygulama gibi pekçok tasarım seçeneğinin uygulanmasına olanak tanırlar.

Yaparak, yaşayarak öğrenmeyi sağlarlar...

28

Simülasyonlar

Uzun vadede gerçek deneyimler ve gerçek yanılmalar ile ulaşılabilecek tecrübenin, bilgisayar tarafından canlandırılan tamamen güvenli bir ortamda kazanılmasını mümkün kılar.

29

Simülasyon,

Belirli kararların sonuçlarını ve gidişatlarını tahmin etmekte,

Gözlemlenen sonuçların sebeplerini belirlemede,

Değişikliklerin etkilerini ortaya çıkarmada,

Bütün sistem değişkenlerinin bulunmasını sağlamada,

Yeni fikir geliştirmeyi ve yeni düşünceyi teşvik etmede...

kullanılır.

Sistem - Simülasyon

31 SİSTEM

Girdi

(x1,x2,..,xn) SÜREÇ

Çıktı (y1,y2,..,yn)

SİSTEMİN MODELİ

Girdi

(x1,x2,..,xn) SÜRECİN MODELİ

Çıktı (y1,y2,..,yn)

Şekil – Gerçek Durum

Şekil – Simülasyon Uygulaması

Fiziksel Simülasyonlar

32

Yöntemsel Simülasyonlar

33 34

Durumsal Simülasyonlar Oluşturma Setleri

Community Construction Toolkit

• Yöneylem Araştırmasında Bilimsel Yöntem ve Simülasyon;

37 38

Bilgi toplama ve değerleme

Matematiksel modelin kurulması

?

Matematiksel modelin çözümü

?

Benzetim modelinin kurulması

Eylem seçeneklerinin denenmesi

Sonuçların değerlendirilmesi

ve yorumu

Modelin çözümü Evet

Hayır Hayır

Evet

• Simülasyon Çözümlemesinde Genel Yöntem

39 40

Modelin belirlenmesi

Bilgisayar programının yazılması

Model mantığının doğrulanması

Modelin gerçek sisteme uygunluğu

Deneylerin planlanması

Benzetim çıktılarının analizi

Olumlu Problemin

Tanımı

Verilerin derlenip işlenmesi

Olumsuz

Olumsuz

Olumlu

?

SİMÜLASYONUN KULLANIM ALANLARI

41

İşlevsel Alanlar Yüzde

Üretim 59

Planlama 53

Mühendislik 46

Finansman 41

Araştıma ve Geliştirme 37

Pazarlama 24

Veri İşlem 16

personel 10

Simülasyon UYGULAMALARI:

• a. Havalimanlarında pist sayısı, bakım onarım personeli sayısı, terminal, hangar, gümrük bölümlerinin kapasitelerinin belirlenmesi,

• b. Kavşaklarda trafik akımının yönü ve yoğunluğuna bağlı olarak trafik ışıkları sürelerinin belirlenmesi,

• c. İşletmelerde bakım-onarım görevlileri sayısının belirlenmesi,

• d. Telefon sistemlerinde santral kapasitesi ve kanal sayısının belirlenmesi,

• e. Sağlık sistemlerinde yatak kapasitesi, görevli sayısı, muayene ve tedavi birimlerinin tasarımı,

• f. Kent içi ulaşım sistemlerinde otobüs seferlerinin programlanması,

• g. Ekonomi politikasında yapılacak değişikliğin tüm ekonomiye olan etkilerinin belirlenmesi,

• h. Dağıtım ve envanter sistemlerinin tasarım ve geliştirilmesi.

• i. Ürerim / imalat sistemlerinin tasarım ve analizi

• j. Finansal veya ekonomik sistemlerin analizi

• k. Tamir- bakım sistemleri

42

Simülasyonun üretim yönetimindeki başlıca kullanım alanları:

• 1. İş yeri düzenlemeleri, iş yeri büyüklüğünün ve servis sayısının belirlenmesi. Örneğin bir süper markette kasa sayısının veya hava alanında pist sayısının belirlenmesi.

• 2.Kapasite planlaması, alternatif planların maliyetlerinin planlaması.

• 3.Üretim hattı dengeleme problemlerinde işlem sıralarının belirlenmesi atama problemleri.

• 4. Stok yönetimi ve sipariş kurallarının belirlenmesi

5. Malzeme yönetimi, üretim planındaki değişikliklerin malzeme hareketlerine etkisinin ölçülmesi.

43

Simülasyonun Üstünlükleri:

* Sistemin modeli bir kez kurulduktan sonra, farklı durumların incelenmesi için istenildiği kadar kullanılabilir.

* Simülasyon yöntemleri öneri halinde olan ve verilerin detaylı olmadığı durumlarda oldukça elverişlidir.

* Gerçek sisteme ilişkin veri Simülasyon modeli yoluyla çok daha kolay ve ucuz elde edilir.

* Simülasyon yöntemlerinin uygulanması analitik yöntemlere göre daha kolaydır.

• Modeldeki koşulların etkilerini, yönlerini değiştirerek, değiştirerek, sabit tutarak diğer değişkenlerin kendi aralarında ve birlikte etkileşimlerini hesaplama olanağı sağlar.

• * Klasik çözüm yöntemlerinin kullanılamadığı, büyük ve karmaşık problemlerin çözümünde oldukça etkilidir.

44

Simülasyonun Sakıncaları:

• * Bilgisayar aracılığıyla bir sistemin Simülasyon modelinin kurulması ve geçerliliğin gösterilmesi çok masraflıdır. Genel olarak ele alınan her sistem için yeni bir Simülasyon modeli kurulması gereği vardır. Özel amaçlı Simülasyon dilleri bu sakıncayı bir ölçüde ortadan kaldırmıştır.

• * Kurulan Simülasyon modelinin bilgisayarda çalıştırılması ve sonuçların alınması çok zaman alabilir, bunun da maliyeti çok yüksektir.

• * Simülasyonin en önemli sakıncası yöntemin kendisi ile değil, kullanıcılarla ilgilidir. Bu sakınca, eniyi yöntem olmadığı halde kullanıcıların Simülasyon yöntemine olan eğilimleridir. Araştırmacılar Simülasyon yöntemlerini öğrendikten sonra onu analitik yöntemlerin daha uygun olduğu durumlarda da kullanmaya yönelirler.

• * Pahalı bir yöntemdir. Uzmanlık isteyen bir tekniktir.

* Modelde parametrelerin ilk değerlerinin saptanması mümkün değil ya da çok güçtür.

45

SİMÜLASYON TÜRLERİ

• Static (Durağan) - Dynamic (Devingen) Simülasyon

• Belirli (Deterministik) - Olasılıklı (Stokastik)

• Sistem - Monte Carlo

• Kesikli (Discrete-Event) – Sürekli (Continuous)

46

Types of Simulation

• Statik (Durağan) Simülasyon :

Bu Simülasyonda modeldeki değişkenler zamanın bir fonksiyonu olarak etkileşim içinde değildir.

– Static is not based on time: Monte Carlo Simulation

• Dinamik (Devingen) Simülasyon :

Sistem değişkenlerini zamanın bir fonksiyonu olarak ele alındığı modellerin Simülasyonunda kullanılan bir tekniktir.

– Dynamic includes the passage of time.

States are changed over time.

Clock mechanism moves forward in time

Sistem ya da sürecin Simülasyonda esas alınan değişkenlerinin hata taşıdığının kabul edilip edilmemesi

göz önüne alınarak;

• Belirli (Deterministik) Simülasyon : Sistemdeki değişkenin değerlerini alırlarken belirli yapıların geçerli olduğu ve olasılık kurallarının bu yapıda rol oynamadığı durumların Simülasyon tekniğidir.

• Olasılıklı (Stokastik) Simülasyon : Bir sistemde kapsanan değişkenlerin değerleri olasılık kurallarına göre belirleniyor ve değişkenlerin değerlerinde bir hata terimi söz konusu ise bu tür sistemlerin Simülasyona olasılıklı Simülasyon adı verilir.

Simulation

• Deterministic v.s. Stochastic Simulation

49 One run

is enough

Several Runs require

Simülasyon için modelin verilerinin ya da olasılıklarının dikkate alınması, matematiksel modeller ve denklemlerde hata teriminin

bulunup bulunmamasına göre;

• a.Sistem Simülasyonu – Sistem Simülasyonu,

verilere dayanan bir modellemeyi içerir fakat veri yoksa sistem Simülasyonu Monte Carlo yöntemiyle yapılabilir.

• b. Monte Carlo Simülasyonu :

– Direkt Simülasyon olarak ele alınan ve hem matematiksel modellerle ifade edilen belirli yapıların hem de olasılıklı sistemlerin Simülasyonunda yararlanılan bir tekniktir. ₅₀

Bir sistem ya da sürecin değişkenlerinin zamana bağlı olarak değişimlerini bir zaman noktasında kesikli ya da sürekli olarak kabul edilmesine göre;

• Kesikli Olasılı Simülasyon :

– Olasılıklı sistemlerin modellemesinde eğer sistem değişkenleri sabit zaman aralıklarında değişim değerlerine sahip olacak biçimde ele alınıyorsa bu sistemin Simülasyoninde kesikli olasılı Simülasyon kullanılır.

• Sürekli Olasılı Simülasyon :

– Bir sistemin değişkenleri zamanın bir fonksiyonu olarak değerlerini zamanın belirlenen her sürekli değeri için olasılı olarak alıyorsa sürekli bir sitem modelinde söz edilir.

51

Types of Simulation

• Discrete-Event v.s. Continuous Simulation – A discrete-event simulation is one in which state

changes at discrete time as triggered by events

52

Types of Simulation

• In continuous simulation, state variables changes continuously w.r.t. time

53

Sistem Değişkenlerinin Zaman İçinde Ele Alınışı

• Olay, sistemde bir ya da daha fazla durum değişiminin olduğu andır. Burada esas olan sistemdeki durum değişiminin modele yansıtılacak kadar anlamlı olmasıdır.

– Bir birimin kuyruğa giriş anı, bir işlemin tamamlanarak servis biriminin boşalma anı v.b.

• Faaliyet, sistem birimlerinde durum değişikliğini oluşturan olaya yol açan işlemlerdir.

– Örneğin; bir servis istasyonunda gerçekleştirilen işlemler bekleme olan birimin, servisi tamamlanmış birime dönüştürecektir.

• Süreç ise bir birime ilişkin olaylar dizisi ya da faaliyetler topluluğudur.

54

55

Üç servis istasyonlu sisteminin gösterimi

İşlem

noktası 1 İşlem

noktası 3 İşlem

noktası 2

OOO OO OO

Geliş Çıkış

56

F(i): i'inci faaliyet Bş : Faaliyet başlama anı Bt : Faaliyet bitiş anı Şekil 2.2: Olay, Faaliyet ve Sürecin gösterimi

F(1) Geliş

Bş

Bt Bt Bt

F(2) F(3)

Zaman (t) OLAY

Bitiş Başlama

Süreç

ÇIKIŞ

Simülasyonda Zaman Gösterim ve İlerletme Mekanizmaları

• Birim (sabit) zaman artırımı.

• Olay (değişken) zaman aratırımı.

57

Birim zaman aratırımı

58 meydana gelmesi

beklenen olay

Hayır var mı?

Bu anda

Olay(lar)ı işle Benzetim saatini bir birim ilerlet.

Evet

Olay Zaman Aratırımı

Olayı işle Gelecek olayın zamanını belirle

Benzetim saatini gelecek olay anına

ilerlet

Zaman artırımlarının gösterimi

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Birim (sabit) zaman arttırımı

Olay (değişken) zaman arttırımı

Benzetim Zamanı

GÖZDEN GEÇİRİLMESİ

61

Sürekli ise;

Zaman ve sistemin durumu sürekli ilerler

Zaman ilerlemesi, doğruluğu korumak için, yeterince küçük artışlar şeklindedir.

Durum değişkenleri her adımda günlenir.

Kesikli ise;

Sistemin durumu sadece olay olduğunda değişir.

Zaman ilerlemesi olaydan olayadır.

Durum değişkenleri her olay olduğunda günlenir.

Simülasyon Tabanlı Tedarik Yöntemi

Modelleme ve Simülasyonun Önemi

 Gerçek hayatta oluşturulması güç, maliyetli veya imkansız ortamların nispeten kolaylıkla elde edilmesi

 Yapılabilecek deneme/yanılma ve egzersizlerin sınırsız olması

 Günün değişik saatleri, yılın değişik günleri

 Çevresel, atmosferik ve meteorolojik koşullar

 Eğitim, test ve denemelerin tekrarlanabilirliği

 Maliyet etkin eğitim ve öğretim ortamları sunması

 Dış etkenlere karşı kapalı olması

 Sosyal ve ekolojik çevreye zarar vermemesi

 Kontrol altında tutulabilir olması

 Amortisman ve işletme maliyetleri düşük

 Yakıt ve fiili kullanım masrafları yok

 Can ve mal riski yok

 Eğitim zaiyatı yok

62