ULAŞTIRMA SEKTÖRÜNDE FAALİYET GÖSTEREN LOJİSTİK FİRMALAR İÇİN ARAÇ SEÇİMİ

Transkript

1 T.C. KARA HARP OKULU SAVUNMA BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MALZEME TEDARİK VE LOJİSTİK YÖNETİMİ ANA BİLİM DALI ULAŞTIRMA SEKTÖRÜNDE FAALİYET GÖSTEREN LOJİSTİK FİRMALAR İÇİN ARAÇ SEÇİMİ YÜKSEK LİSANS TEZİ Hazırlayan Ömer Osman UYAR Tez Danışmanı Dr. Mehmet KABAK ANKARA 2012

2

3 TEZİN TARİHİ: TEZ TANITIM FORMU TEZİN TİPİ: Yüksek Lisans Tezi TEZİN BAŞLIĞI: Ulaştırma Sektöründe Faaliyet Gösteren Lojistik Firmalar İçin Araç Seçimi TEZİN YAPILDIĞI BİRİM: Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Enstitüsü Malzeme Tedarik ve Lojistik Yönetimi Anabilim Dalı SPONSOR KURULUŞ: - DAĞITIM LİSTESİ: Kara Harp Okulu Tez Basım Kılavuzunda belirtilen yerlere TEZİN ÖZETİ: Bu çalışmada; ulaştırma sektöründe faaliyet gösteren lojistik firmalar için araç seçimine yönelik bir model oluşturularak, bir lojistik firmada önerilen modelin uygulaması yapılmıştır. Bu kapsamda ağır ticari araç seçiminde kullanılan kriterler, literatür araştırması ve görüşülen lojistik firmalardan elde edilmiştir. Değerlendirilecek olan seçim kriterlerinin önem ağırlıkları Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) ile belirlenmiş ve araçların seçimi için AHS ile oldukça etkin bir sıralama yöntemi olan PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation) yöntemi kullanılmıştır. Çalışma sonunda, farklı çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemlerinin uygulanması neticesinde ortaya çıkan sonuçların ayrıntılı analizi yapılmıştır. ANAHTAR KELİMELER: Araç Seçimi, ÇKKV, AHS, PROMETHEE SAYFA SAYISI: 98 GİZLİLİK DERECESİ: Tasnif dışı

4 T.C. KARA HARP OKULU SAVUNMA BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MALZEME TEDARİK VE LOJİSTİK YÖNETİMİ ANA BİLİM DALI ULAŞTIRMA SEKTÖRÜNDE FAALİYET GÖSTEREN LOJİSTİK FİRMALAR İÇİN ARAÇ SEÇİMİ YÜKSEK LİSANS TEZİ Hazırlayan Ömer Osman UYAR Tez Danışmanı Dr. Mehmet KABAK ANKARA 2012

5

6 TEŞEKKÜR Bu tez çalışması sürecinde tüm bilgi birikimini, tecrübesini ve güler yüzünü esirgemeyen tez danışmanım Dr.Hv.Svn.Bnb. Mehmet KABAK a, yüksek lisans eğitimi boyunca askeri ve bilimsel bilgi ve tecrübesiyle her zaman yol gösteren, her türlü desteğini esirgemeyen KHO Savunma Bilimleri Enstitüsü Malzeme Tedarik ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı Başkanı Yrd. Doç.Dr.İs.Yb. Hakan Soner APLAK a ve bölüme destek veren tüm öğretim görevlilerine teşekkürlerimi sunarım. Ayrıca tezin uygulama safhasında, değerli vakitlerini ayırarak bana yardımcı olan Erdinç Lojistik firmasının yönetici ve çalışanları ile milli kütüphane çalışanlarına teşekkürlerimi sunarım. Tez çalışmam boyunca göstermiş olduğu anlayış ve sabır ile her zaman bana destek olan sevgili eşim Lütfiye UYAR ve zaman zaman ihmal etmek zorunda kaldığım canım çocuklarım Berkay ve Beril UYAR a sonsuz minnettarım. Son olarak, gerek ders aşamasında, gerek tez çalışma döneminde yardımlarını esirgemeyen başta Bkm.Yzb. Cem ERBEKTAŞ ve İs.Yzb. Tayfun ERÜN olmak üzere beraber çalışma imkânı bulduğumuz tüm arkadaşlarıma teşekkürlerimi sunarım. i

7 T.C. KARA HARP OKULU SAVUNMA BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MALZEME TEDARİK VE LOJİSTİK YÖNETİMİ ANA BİLİM DALI ANKARA 2012 ULAŞTIRMA SEKTÖRÜNDE FAALİYET GÖSTEREN LOJİSTİK FİRMALAR İÇİN ARAÇ SEÇİMİ YÜKSEK LİSANS TEZİ Ömer Osman UYAR ÖZET Ulaştırma sektöründe faaliyet gösteren lojistik firmaların temel elamanlarından biri sahip oldukları yük taşıma araçlarıdır. Özellikle firma bünyelerine yeni araç alınması veya araç filosunun tamamen yenilenmesi söz konusu olduğunda, karar verici pozisyonundaki yöneticiler için araç seçim problemleri, çok fazla kritere göre değerlendirilmesi nedeniyle karar verilmesi gereken zor problemlerdir. Firmalar için çok büyük bir öneme sahip karar verme problemlerinin rasyonel bir biçimde çözülebilmesi için bilimsel yöntemlerin kullanılması gerekmektedir. Bu çalışmada, bir firmanın araç filosuna katmayı düşündüğü yeni yük aracı alım sürecinin değerlendirilebilmesi için gereken seçim kriterlerinin belirlenmesi ve bu kriterlerin önem ağırlıkları doğrultusunda en iyi aracın seçilmesi modellenmiştir. Bu kapsamda, 8 alternatif araç belirlenen 20 kritere göre farklı çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Değerlendirmede kullanılacak olan seçim kriterlerinin önem ağırlıkları analitik hiyerarşi süreci (AHS) ile belirlenmiştir. Araçların seçimi için AHS ile oldukça etkin bir sıralama yöntemi olan PROMETHEE yöntemi kullanılmıştır. Çalışma sonunda, farklı ÇKKV yöntemlerinin uygulanması neticesinde ortaya çıkan sonuçların ayrıntılı analizi yapılmıştır. ii

8 sunulmuştur. Sonuçlar tartışılarak gelecek araştırma ve uygulamalar için öneriler Anahtar Kelimeler : Araç Seçimi, ÇKKV, AHS, PROMETHEE Tez Yöneticisi : Dr.Hv.Svn.Bnb. Mehmet KABAK Sayfa Sayısı : 98 iii

9 T.C. TURKISH MILITARY ACADEMY DEFENSE SCIENCE INSTITUTE DEPARTMENT OF MATERIAL ACQUISITION AND LOGISTICS MANAGEMENT ANKARA 2012 VEHICLE SELECTION FOR LOGISTICS FIRMS OPERATING IN THE TRANSPORTATION SECTOR MASTER THESIS Ömer Osman UYAR ABSTRACT One of the basic elements of logistics firms operating in the transportation sector is their load carrying vehicles. Especially, in the case of buying new vehicles for a company or a total renewal of vehicle fleet is concerned, vehicle selection problems are too difficult for the managers who are at the position of decision making, as a result of depending on the evaluation of multi criteria. In order to be solved in a rational manner, it should be used scientific methods for solving the decision making problems which have great importance for the firms. In this study, the determination of the selection criteria for the process of buying a new vehicle which a firm intends to add it to vehicle fleet and choosing the best vehicle in accordance with these importance weights of criteria have been modeled. In this context, 8 alternative vehicles have been evaulated on the basis of 20 criteria determined by different multi criteria decision making (MCDM) methods. The importance weights of the selection criteria to be evaulated have been defined by analytic hierarchy process (AHP). With AHP, the PROMETHEE which is an effective sorting iv

10 method has been used for the selection of vehicles. At the end of the study, the detailed analysis of the outcomes as a result of the implementation of different methods of multi criteria decision making was conducted. Results are discussed and suggestions are made for future researchs and applications. Keywords : Vehicle Selection, MCDM, AHP, PROMETHEE Advisor : Dr.Hv.Svn.Bnb. Mehmet KABAK Number of Pages : 98 v

11 İÇİNDEKİLER TEŞEKKÜR... i TÜRKÇE ÖZET... ii İNGİLİZCE ÖZET (ABSTRACT)... iv İÇİNDEKİLER... vi TABLOLAR LİSTESİ... ix ŞEKİLLER LİSTESİ... xi KISALTMALAR LİSTESİ... xii GİRİŞ... 1 BİRİNCİ BÖLÜM TÜRKİYE LOJİSTİK SEKTÖRÜNÜN ULAŞTIRMA HİZMETİ AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ 1. GENEL KARAYOLU TAŞIMACILIĞI DEMİRYOLU TAŞIMACILIĞI DENİZYOLU TAŞIMACILIĞI HAVAYOLU TAŞIMACILIĞI İKİNCİ BÖLÜM KARAR TEORİSİ 1. KARAR VERME KARAR VERME SÜRECİ KARAR VERME TİPLERİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME a. Çok Ölçütlü Karar Verme b. Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri (1) Çok Kriterli Optimizasyon ve Uzlaşık Çözüm Yöntemi (2) Gerçek Boyutlu Eleme ve Seçim Yöntemi vi

12 (3) İdeal Çözüme Benzerlik Bakımından Sıralama Tercih Yöntemi (4) Basit Toplamlı Ağırlıklandırma Yöntemi (5) Basit Çok Ölçütlü Derecelendirme Yöntemi (6) Ağırlıklandırılmış Çarpım Yöntemi (7) Analitik Ağ Süreci (c) Çok Amaçlı Karar Verme ve Yöntemleri ÜÇÜNCÜ BÖLÜM ARAÇ SEÇİM SÜRECİNE İLİŞKİN LİTERATÜR ARAŞTIRMASI VE UYGULAMADA KULLANILAN YÖNTEMLER 1. GİRİŞ LİTERATÜR ARAŞTIRMASI ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ a. Analitik Hiyerarşi Sürecinin Aşamaları b. Analitik Hiyerarşi Süreci Uygulamaları PROMETHEE YÖNTEMİ a. PROMETHEE Yönteminin Aşamaları b. PROMETHEE Yöntemi Uygulamaları DÖRDÜNCÜ BÖLÜM ARAÇ SEÇİMİNE YÖNELİK UYGULAMA 1. BİRİNCİ AŞAMA: KRİTERLERİN BELİRLENMESİ ve HİYERARŞİK YAPININ OLUŞTURULMASI İKİNCİ AŞAMA: KRİTERLERİN AĞIRLIKLANDIRILMASI a. Kriter Ağırlıklarının AHS Yöntemi ile Hesaplanması b. AHS ile Elde Edilen Sonuçların Değerlendirilmesi vii

13 3. ÜÇÜNCÜ AŞAMA: ARAÇLARIN DEĞERLENDİRİLMESİ a. AHS Yöntemi ile Araç Seçimi b. Duyarlılık Analizi c. PROMETHEE Yöntemi ile Araç Seçimi ç. Durağan Aralık Analizi d. AHS ve PROMETHEE ile Araç Seçim Sonuçlarının Karşılaştırması.. 82 BEŞİNCİ BÖLÜM SONUÇ SONUÇ KAYNAKÇA EKLER viii

14 TABLOLAR LİSTESİ Sayfa Tablo-1: Yurtiçi Taşımacılık Modlarına Göre Yük Taşımaları... 6 Tablo-2: Ulaştırma Modlarına Göre AB de Yük Taşımacılığı... 7 Tablo-3: Satıh Cinsine Göre Yol Ağı... 8 Tablo-4: Otoyollar, Devlet ve İl Yolları Üzerindeki Taşımalar... 8 Tablo-5: Bölge Müdürlüklerine Göre Uluslararası Eşya Taşımacılığı Yapan C2 Yetki Belgesi Sahibi Firma Bilgileri... 9 Tablo-6: Konvansiyonel ve Yüksek Hızlı Tren Hattı Uzunluğu Tablo-7: Demiryolu Yük Taşımacığı Tablo-8: Limanlarımızda Yapılan Yükleme-Boşaltma Faaliyetleri Tablo-9: Havayolu Yolcu ve Yük Taşımacılığı ile Uçak Trafiği Tablo-10: ÇAKV ve ÇÖKV Yöntemlerinin Karşılaştırılması Tablo-11: Literatür Araştırması Araç Seçim Kriterleri Tablo-12: AHS de Kullanılan Temel Ölçek Tablo-13: Rassallık İndeksi Tablo-14: Tercih Fonksiyonları Tablo-15: Ağır Ticari Araç Seçimi Değerlendirme Kriterleri Tablo-16: Ana Kriterlerin İkili Karşılaştırma Matrisi Tablo-17: Normalleştirilmiş Matris Değerleri Tablo-18: Ana Kriter Ağırlıkları Tablo-19: Performans Kümesi Alt Kriterleri için İkili Karşılaştırma ve Hesaplama Değerleri Tablo-20: Donanım Kümesi Alt Kriterleri için İkili Karşılaştırma ve Hesaplama Değerleri Tablo-21: Ekonomiklik Kümesi Alt Kriterleri için İkili Karşılaştırma ve Hesaplama Değerleri ix

15 Tablo-22: İmaj ve Prestij Kümesi Alt Kriterleri için İkili Karşılaştırma ve Hesaplama Değerleri Tablo-23: Satış Sonrası Hizmet Kümesi Alt Kriterleri için İkili Karşılaştırma ve Hesaplama Değerleri Tablo-24: AHS ile Kriterlerin Global Ağırlıkları Tablo-25: Kriter Önem Sıralaması Tablo-26: AHS Yöntemi için Değerlendirme Veri Matrisi Tablo-27: AHS Yöntemi için Normalleştirilmiş Veri Matrisi Tablo-28: AHS Yöntemi ile Alternatif Araçların Sıralanması Tablo-29: Duyarlılık Analizi Tablo-30: Duyarlılık Analizi ile Alternatif Araçların Sıralanması Tablo-31: PROMETHEE Yöntemi için Oluşturulan Değerlendirme Veri Matrisi Tablo-32: Alternatif Araçlar için Hesaplanan Üstünlük Akış Değerleri Tablo-33: Alternatif Araçların Sıralanması Tablo-34:Servis İstasyon Sayısı Kriteri Temelinde Alternatiflerin İkili Karşılaştırma Matrisi Tablo-35: AHS ve AAS İle Hesaplanan Ana Kriter Ağırlıklarının Karşılaştırılması x

16 ŞEKİLLER LİSTESİ Sayfa Şekil -1: AHS Hiyerarşik Yapısı Şekil -2: Araç Seçimine İlişkin Akış Şeması Şekil -3: En İyi Ağır Ticari Araç Seçiminde Kullanılan Hiyerarşik Yapı Şekil -4: Alternatif Araçlar için PROMETHEE I Kısmi Sıralama Şekil -5: Alternatif Araçlar için PROMETHEE II Tam Sıralama Şekil -6: GAIA Düzlemi Şekil -7: Durağan Aralık Analizi Diyagramı Şekil -8: Kriterler Arası Bağımlılık xi

17 KISALTMALAR LİSTESİ AAS AHP AHS ANP CI CR CSMCP ÇAKV ÇKKV ÇÖKV DEMATEL DHMİ DPT ELECTRE GAIA GSMH IATA İTO KGM : Analitik Ağ Süreci : Analytic Hierarchy Process : Analitik Hiyerarşi Süreci : Analytic Network Process : Tutarlılık İndeksi (Consistency Index) : Tutarlılık Oranı (Consistency Ratio) : Tedarik Zinciri Yönetimi Profesyonelleri Konseyi (The Council of Supply Chain Management Professionals) : Çok Amaçlı Karar Verme : Çok Kriterli Karar Verme : Çok Ölçütlü Karar Verme : Karar Verme Deneme ve Değerlendirme Laboratuvarı (Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory) : Devlet Hava Meydanları İşletmeciliği : Devlet Planlama Teşkilatı : Gerçek Boyutlu Eleme ve Seçim (Elimination Et Choix Traduisant La Realite) : Etkileşimli Yardımın Geometrik Analizi (Graphical Analysis for Interactive Assistance) : Gayri Safi Milli Hasıla : Uluslararası Hava Ulaştırma Derneği (International Air Transport Association) : İstanbul Ticaret Odası : Karayolları Genel Müdürlüğü xii

18 KUGM KV MCDM MÜSİAD PROMETHEE RI SAW SHGM SMART TCDD TF TOPSIS TÜİK UTİKAD VIKOR WPM : Karayolları Ulaştırma Genel Müdürlüğü : Karar Verici : Multi Criteria Decision Making : Müstakil Sanayici ve İşadamları Derneği : Çok Ölçütlü Değerlendirmeler için Tercihli Sıralama Yöntemi (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations) : Rassallık İndeksi (Randomness Index) : Basit Toplamlı Ağırlıklandırma Yöntemi (Simple Additive Weighting) : Sivil Havacılık Genel Müdürlüğü : Basit Çok Ölçütlü Derecelendirme Tekniği (Simple Multi Attribute Rating Technique) : Türkiye Cumhuriyeti Devlet Demiryolları : Tercih Fonksiyonu : İdeal Çözüme Benzerlik Bakımından Sıralama Tercihi Tekniği (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) : Türkiye İstatistik Kurumu : Uluslararası Taşımacılık ve Lojistik Hizmet Üretenler Derneği : Çok Kriterli Optimizasyon ve Uzlaşık Çözüm (VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje) : Ağırlıklandırılmış Çarpım Yöntemi (Weighted Product Method) xiii

19 GİRİŞ Lojistik yönetimi, müşterilerin gereksinimlerini karşılamak üzere, her türlü ürün, hizmet ve onlarla ilgili bilginin başlangıç noktasından tüketim noktasına kadar etkin ve verimli bir şekilde taşınması, depolanması, denetlenmesi ve planlanması faaliyetlerinden oluşmaktadır (CSMCP [web], 2012). Bu süreçte en önemli faaliyetlerden biri lojistik firmalarının maliyet giderlerinin büyük bir kısmını oluşturan, ürünlerin taşınması hizmetidir. Müşteri kaybetmemek ve yeni müşteriler kazanmak için, ürünlerin istenilen yer ve zamanda ve kaliteli bir şekilde hazır edilebilmesi ayrıca bu süreci firmanın en düşük maliyetle yerine getirebilmesi büyük ölçüde, araç filosunu satın alacağı uygun ağır ticari araçlar ile oluşturmasına bağlıdır. Ağır ticari araçlar; izin verilen azami yüklü ağırlığı 3,5 tondan fazla olan ve yük taşımak için imal edilmiş, kamyon ve çekici sınıfından oluşan yük taşıma araçlarıdır (Karayolları Trafik Yönetmeliği, 1997:2). Ağır ticari araçlar alım, idame ve bakım maliyetleri yüksek olan karayolu ulaştırma araçlarıdır. Doğru yapılmayan bir seçim firmaların maliyetlerini arttırabileceği gibi müşteri kaybetmelerine de yol açabilmektedir. Bundan dolayı firmalar için satın alma sürecinde doğru karar vererek en uygun aracı seçmek oldukça önemlidir. Yeni bir araç satın alma, firmaların tercihlerini yansıtan karmaşık bir karar verme işlemidir (Byun, 2001). Hızla büyüyen günümüz lojistik sektöründe işletmelerin rekabet gücünü artırabilmeleri, karşılaşılan problemler karşısında kararların hızlı ve etkin bir şekilde verilmesine bağlıdır (Dağdeviren vd., 2005). Karar verme, tek kritere sahip problemlerin çözümü için oldukça kolay bir işlemdir. Ancak karar vericiler, birçok kritere sahip seçeneklerin değerlendirilmesi aşamasında, seçim kriterleri ile önem ağırlıklarının belirlenmesi ve kriterler arasındaki çatışmalar gibi pek çok problemle karşılaşırlar. Problemlerin üstesinden gelebilmek için doğru yöntemleri kullanarak karar verme işlemini yapmak zorundadırlar.

20 Bu kararları alırken, karar vericiler doğru ve güvenilir verilere ve değerlendirme süreçlerine ihtiyaç duymaktadır. Bu yüzden, karar verme süreçlerine çok sayıda nitel ve nicel faktörü bir arada değerlendirebilen bilimsel yöntemlerin dâhil edilmesi sonuçların daha güvenilir olmasına yardımcı olur (Soner ve Önüt, 2006). Bundan dolayı, özellikle lojistik sektöründe en büyük işlem hacmine sahip ulaştırma faaliyetlerinin icrasında, ana aktör olan ağır ticari araçların alımı için karar verme işlemi, çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemlerinin kullanılması gerekliliğini ortaya koymaktadır. Bilimsel yöntemler içermeyen, genellikle çevre algısı ve sadece fiyat faktörünün değerlendirilerek yapılan araç satın alma işleminin, sürecin tüm boyutlarıyla ele alınmaması ve bu nedenle yanlış araç seçilmesine yol açmasından dolayı, lojistik firmaların maliyet giderlerini artırarak, rekabet gücünü oldukça zayıflatacağı ve lojistik sektöründe ayakta kalabilmelerini zorlaştıracağı öngörülmektedir. Dünya lojistik sektörü incelendiğinde, en büyük faaliyeti ulaştırma sektörünün oluşturduğu, bu sektör içindeki en büyük taşıma modu olarak ise karayolu taşımacılığının yer aldığı görülmektedir. Türkiye de de karayolu ulaştırma hizmeti, mevcut diğer taşıma türleri içinde % 91 oranında (TÜİK [web], 2012) en büyük yüzdeye sahip taşıma şeklidir. Taşımacılık hizmeti veren lojistik firmaları pazar paylarını elde bulundurmak ve rekabet avantajlarını sağlayabilmek için karayolu taşımacılığının ana bileşenlerine gerekli önemi vermek zorundadırlar. Ulaştırma hizmetinin başlıca aktörlerini ise firmaların araçları oluşturmaktadır. Lojistik firmalarında önemi büyük ve aynı zamanda maliyeti yüksek olan araç seçimi zordur ve birçok seçim kriteri içermektedir. Araç seçimi konulu bilimsel çalışmalar genelde hususi araç seçimine yoğunlaşmıştır. Literatür incelendiğinde; daha önce, lojistik firmaların temel elemanı olan ağır ticari araçlarının seçimine yönelik bir çalışma bulunamamıştır. 2

21 Bu çalışmada, literatür taranmış ve hususi araç seçim kriterleri tespit edilmiştir. Literatürde ağır ticari araç seçimine dair bir çalışma bulunamadığından, hususi araç seçim kriterlerinden, ağır ticari araç seçiminde kullanılabilecek olanlar ile görüşülen farklı lojistik firmalardan elde edilen kriterlerin uzman ekibin onayıyla çalışmada kullanılmasına karar verilmiştir. Seçilen kriterleri içeren AHS-PROMETHEE bütünleşik modelin, lojistik firmada uygulanmasının literatürdeki bu eksikliği gidermede katkıda bulunacağı değerlendirilmektedir. Hazırlanan bu tez çalışmasının amacı: a. Ulaştırma sektöründe faaliyet gösteren lojistik firmaların güçlü, kalıcı ve sürdürebilir bir rekabet gücüne sahip olabilmesi için, yeni araç filosu oluştururken veya filolarına yeni araç seçimi kararı verirken değerlendirilmesi gereken ağır ticari araç seçim kriterlerini ortaya koymak, b. Oluşturulacak ağır ticari araç seçim kriterleri ile ÇKKV yöntemleri kullanılarak doğru, lojistik firma yöneticileri tarafından anlaşılabilir ve uygulanabilir bir model geliştirmek, etmektir. c. Lojistik bir firmada uygulamak suretiyle modelin geçerliliğini test Çalışmanın kapsamını; Türkiye deki lojistik firmalar içinde ulaştırma hizmeti verenlere karayolu yük taşımacılığındaki faaliyetleri için ağır ticari araç seçimi konusu oluşturmaktadır. İnceleme konusu olan araçlar çekici sınıfına giren ağır ticari araç türleridir. Çalışmada özel amaçla kullanılan, tehlikeli madde ve frigofrik türü malzeme taşıyan araçlar kapsam dışında tutulmuştur. Çalışma beş ana bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde Türkiye lojistik sektörünün ulaştırma hizmeti açısından değerlendirilmesi kapsamında; karayolu, demiryolu, denizyolu ve havayolu taşımacılığı konuları ele alınmıştır. İkinci bölümde karar teorisi konusu ele alınmış, karar ve karar 3

22 verme süreci ile karar verme tipleri açıklanmış, literatürde sıklıkla kullanılan ÇKKV yöntemleri kısaca incelenmiştir. Üçüncü bölümde literatürde bulunan araç seçimine yönelik çalışmalar incelenmiş ve tez çalışmasında kullanılan AHS ve PROMETHEE yöntemleri ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Dördüncü bölümde önerilen model bir lojistik firmasında uygulanmıştır. Beşinci ve son bölümde uygulama sonucunda elde edilen bulgular tartışılmış ve gelecekte yapılacak çalışmalara ilişkin önerilerde bulunulmuştur. 4

23 BİRİNCİ BÖLÜM TÜRKİYE LOJİSTİK SEKTÖRÜNÜN ULAŞTIRMA HİZMETİ AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ 1. GENEL Küreselleşme ile birlikte dünyadaki ticaret hacminin hızla artması, lojistik sektörünün temel fonksiyon alanlarından olan ulaştırma hizmetini, bugün dünya ekonomisinin en önemli unsurlarından biri haline getirmiştir. Günümüzde dünya üzerindeki gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerin tamamının birbirleriyle olan ekonomik ilişkilerinin entegre bir yapıya geçme zorunluluğu, Türkiye yi de lojistik sektör altyapısını yeniden şekillendirmeye ve geliştirmeye yöneltmiştir. Gelişen lojistik sektörü, Türkiye de 1980 lerle 1990 lı yıllar arasında kara, hava, deniz, demiryolu ve boru hattı taşımacılık alanlarındaki yatırımlarla altyapısını oluşturarak 2000 li yılların başında atılıma geçmiştir. Özelleştirme faaliyetlerinin ön plana çıkması ve rekabet ortamının hızla artması ile birlikte, Türkiye deki yerleşik lojistik sektörü, 21. yüzyılın başına gelindiğinde, yerli ve uluslararası şirketlerle işbirliğine giden, yurtdışı bürolar açan, hizmetlerinin kalitesini sürekli artıran, dinamik bir sektör haline gelmiştir (UTİKAD [web], 2012). Özellikle, son yıllarda uluslararası pazarın temel yapısını oluşturan ve çok büyük bir gelişme gösteren dünya lojistik sektörünün küresel etkisi, Türkiye ekonomisinde de görülmüş ve her geçen gün lojistik hizmetler daha fazla önem kazanan bir sektör haline gelmiştir. Tanyaş (2011:15) a göre; sektörden sektöre değişse de ortalama olarak bir ürünün satış fiyatının yüzde 4 ile 25 ini lojistik giderleri oluşturmaktadır. Lojistik giderleri; Amerika da Gayri Safi Milli Hâsılanın (GSMH) yüzde 10 unu; Avrupa da yüzde 11 ini, Türkiye de ise fiziksel ve

24 kurumsal alt yapı eksiklikleri ve bazı düzenlemelerden kaynaklanan verimsizlikler nedeniyle yüzde 13 ünü oluşturmaktadır. Türkiye nin GSMH den hareketle potansiyel lojistik pazarının milyar dolar olduğu söylenebilir. Gelişmekte olan Türkiye lojistik pazarının anlaşılabilmesi için öncelikle ülke genelinde hangi ulaştırma modlarının ön plana çıktığının analiz edilmesi gerekmektedir. Ulaştırma türleri, her biri kendine özgü taşıma araçları, biçimleri ve özelliklerine göre karayolu, demiryolu, havayolu, denizyolu ve boru hattı taşımacılık modlarından oluşmaktadır. Son yıllardaki ülkemizdeki yurtiçi yük taşımacılığının söz konusu modlara göre Türkiye deki durumu Tablo-1 de görülmektedir. Tablo-1: Yurtiçi Taşımacılık Modlarına Göre Yük Taşımaları (1000 ton) (TÜİK, 2012; DHMİ, 2012) Taşıma Modları Karayolu Denizyolu Demiryolu Havayolu Tablo-1 de görüldüğü üzere, Türkiye de yurtiçi taşımacılıkta oldukça yüksek oranda bir karayolu taşımacılığı hâkimiyeti söz konusudur. Yurtiçi taşımacılıkta karayolunun alternatifi olarak değerlendirilebilecek olan demiryolu ve havayolu taşımacılığı oldukça düşük seviyelerde faaliyet göstermektedirler yılı başlangıcı itibariyle yukarıda verilen rakamlar göz önüne alındığında karayolu oranın diğer taşıma modlarına oranı % 91 seviyesinde oldukça büyük bir yüzdeye sahiptir. Dış ticaretimizin önemli bir kısmını oluşturan ve ağır ticari araçlarımızın çok sayıda taşıma yaptığı Avrupa Birliği ndeki (AB) yük 6

25 taşımacılığının ulaştırma modlarına göre dağılımı ise Tablo-2 de görülmektedir. Tablo-2: Ulaştırma Modlarına Göre AB de Yük Taşımacılığı (EU Energy And Transport In Figures [web], 2012) Modlar Arası Dağılım (%) Karayolu Denizyolu Demiryolu Havayolu Diğer 72,5 5 17,1-5,4 Tablo-2 incelendiğinde, AB de yurtiçi karayolu yük taşımacılığı % 72,5 lik bir yüzdeye sahipken, bu ulaştırma modunu % 17,1 ile demiryolu, % 5 ile denizyolu ve % 5,4 ile diğer ulaştırma modları takip etmektedir. AB üye ülkelerinde de karayolu taşımacılığının diğer taşıma türlerine oranla daha fazla kullanıldığı görülmektedir. 2. KARAYOLU TAŞIMACILIĞI Ülkemizde karayolu taşımacılığının toplam taşımacılık içindeki payı % 91 gibi çok yüksek seviyelere ulaşmış olması, ülkemizde diğer sistemlere göre karayolu ağının geliştirilmesine daha fazla ağırlık verildiğinin göstergesi olarak karşımıza çıkmaktadır. Karayolları Genel Müdürlüğünün sorumluluğu altında bulunan karayollarının tarihi itibariyle uzunluğu kilometre (km.) dir. Karayollarını oluşturan devlet yollarının uzunluğu km., il yollarının uzunluğu km. ve oto yollarının uzunluğu ise km.dir (KGM [web], 2012). Mevcut karayolları ağının satıh cinsine göre dağılımı Tablo-3 de görülmektedir. 7

26 Tablo-3: Satıh Cinsine Göre Yol Ağı (Km.) (KGM [web], 2012) YOL SINIFI ASFALT BETONU SATHİ KAPLAMA PARKE STABİLİZE TOPRAK GEÇİT VERMEZ TOPLAM UZUNLUK OTOYOLLAR DEVLET YOLLARI İL YOLLARI TOPLAM Tablo-3 incelendiğinde, toplam yol ağının % 19 u asfalt beton, % 75 i ise sathi kaplamadan oluşmaktadır. Ülkemizde diğer ulaştırma modlarına göre karayolu ağının geliştirilmesine daha fazla önem verilmesi sonucu ağır ticari araç sayısında büyük bir artış görülmüştür. TÜİK verilerine göre Türkiye deki toplam kamyon ve çekici sayısının (TÜİK [Web], 2012) gibi çok büyük bir sayıya ulaşmış olması ağır ticari araç sektörünün lojistik firmalar için ne kadar önemli olduğunu ortaya koymaktadır. Türkiye de karayolu taşımacılığının ulaştırma sektörü içindeki payı giderek artan bir eğilim göstermektedir. Ülkemizde karayolu ağı üzerinde gerçekleştirilen yük ve tolcu taşımalarına ait veriler Tablo-4 de görülmektedir. Tablo-4: Otoyollar, Devlet ve İl Yolları Üzerindeki Taşımalar (1000) (KGM [web], 2012) YIL YÜK(ton) YOLCU

27 Tablo-4 incelendiğinde, 2005 yılında 166,831 milyon-ton olan yük taşımacılığı 2010 yılına gelindiğinde 190,365 milyon-ton olarak görülmekte ve yaklaşık % 14 oranında bir artış söz konusudur. Yolcu taşımacılığında ise 2005 yılı itibariyle 182,152 milyon olan yolcu sayısı, 2010 yılında % 25 artış göstererek 226,913 milyona ulaşmıştır. Karayolu taşımacılık faaliyetlerinin öneminin daha iyi anlaşılabilmesi için, yurtiçi taşıma istatistiklerinin incelenmesi yanında, uluslararası bağlamda yapılan yük taşımalarının, düzenlenen belge ve miktarlar açısından incelenmesi de karayolu taşımacılık sektörünün daha iyi anlaşılmasını sağlayacaktır. Uluslararası yük taşımacılığında C2 taşıma belgesi ile faaliyet gösteren firma sayıları ve araç bilgileri Tablo-5 de ayrıntılı bir biçimde gösterilmiştir. Tablo-5: Bölge Müdürlüklerine Göre Uluslararası Eşya Taşımacılığı Yapan C2 Yetki Belgesi Sahibi Firma Bilgileri (KUGM [web], 2012 ) BÖLGE MÜDÜRLÜKLERİ FİRMA SAYISI ÇEKİCİ SAYISI KAMYON SAYISI Y.RÖM. SAYISI KAMYONET SAYISI RÖMORK SAYISI I. Böl. Müd II. Böl. Müd III. Böl. Müd IV. Böl. Müd V. Böl. Müd VI. Böl. Müd VIII. Böl. Müd IX. Böl. Müd X. Böl. Müd XI. Böl. Müd XII. Böl. Müd XIII. Böl. Müd GENEL TOPLAM Tablo-5 incelendiğinde 2012 yılı itibariyle ülke genelinde bu belgeyi alan firma sayısı 1.673, kamyon sayısı ve çekici sayısı olarak görülmektedir. Ayrıca daha önce belirtildiği üzere, Türkiye deki toplam kamyon ve çekici sayısının gibi çok büyük bir sayıya ulaşmış olması, Türkiye nin, karayolu taşımacılığında Avrupa nın en kalabalık ağır ticari araç filolarından birine sahip olduğu gerçeğini ortaya çıkarmaktadır. AB üye 9

28 ülkelerin sahip olduğu hafif ve ağır ticari araç sayısı ise yaklaşık 33,2 milyon civarındadır (EU Energy And Transport In Figures [web], 2012). 3. DEMİRYOLU TAŞIMACILIĞI Cumhuriyetin ilan edilmesiyle birlikte Osmanlı İmparatorluğundan devralınan ve sadece ülke sınırları içerisinde kalan demiryollarının uzunluğu km.'dir yılından itibaren eldeki kısıtlı olanak ve teknolojik imkânlarla yeni demiryolu yapımına devam edilmiş ve 1950 yılına gelindiğinde km. yeni yol yapılarak işletmeye açılmıştır (Demiryolu Sektör Raporu, 2010:6). Ulaştırma politikalarındaki yanlışlıklar ve farklılaşmalar nedeniyle demiryolu taşımacılığına gereken önem verilmemesi, demiryollarının diğer taşımacılık türlerine göre geri kalmasına ve pazar payının yıllar itibari ile düşmesine yol açmıştır li yıllardan sonra ülkedeki gelişmelere paralel olarak yeterli demiryolu inşa edilmemiş, mevcut demiryollarının düşük olan fiziki ve teknolojik standartları yeterince düzeltilmemiş, yönetim yapısı hantallaşmış ve pazardaki gelişmelere uyum sağlayabilen bir işletmecilik anlayışı gerçekleştirilememiştir (İTO, 2006:58). TCDD tarafından yayınlanan en son demiryolları istatistik yıllığı kitapçığına göre yılları arasındaki mevcut demiryolları uzunlukları Tablo-6 da görülmektedir. Tablo-6: Konvansiyonel ve Yüksek Hızlı Tren Hattı Uzunluğu (TCDD [web], 2012) Konvansiyonel Hat Yüksek Hızlı Tren Hattı Toplam Tablo-6 incelendiğinde, 2009 ve 2010 yıllarında yapımı tamamlanan yüksek hızlı tren hatları ile demiryolu hat uzunluğumuz km. ye 10

29 ulaşmıştır. Yüksek hızlı tren taşımacılığına verilen önem sayesinde yolcu taşımacılığında önemli bir gelişme sağlanmıştır. Demiryolu sektör raporu (2010) ve Tablo-6 daki veriler incelendiğinde, 1950 yılı itibariyle km. olan anahat yol uzunluğu, 2010 yılı sonuna gelindiğinde ancak km olabilmiştir. Cumhuriyetin ilk yıllarında yılda ortalama 145 km. demiryolu yapılırken, 1950 yılından sonra ortalama yapılan demiryolu uzunluğu 66 km. civarında olmuştur. Demiryolu taşımacılığının lojistik sektör içindeki yerini göstermesi açısından, yurtiçi ve uluslararası yük taşımacığı Tablo-7 de görülmektedir. Tablo-7: Demiryolu Yük Taşımacığı (1000 ton) (TCDD [web], 2012) Yurtiçi Uluslararası İdari ve Bagaj Toplam Tablo-7 incelendiğinde, yurt içi taşımalarda ülke genelinde 2010 yılına kadar olan taşımaların bir önceki yıla göre sürekli bir artış içinde devam ettiği ve 2010 yılı sonu itibariyle tonluk malzemenin demiryolu ile taşındığı görülmektedir. Ancak uluslararası taşıma miktarlarına baktığımızda 2009 yılında büyük bir düşüş yaşanmış, 2010 yılında ise tekrar yükselişe geçerek tona ulaşmıştır. Yukarıda verilen istatistiki bilgiler, son zamanlarda ülkemizde demiryolu taşımacılığına önem verildiğinin bir göstergesi olarak karşımıza çıkmaktadır. Ayrıca demiryolu ulaştırmasının, özellikle son yıllardaki kurumsal ve teknolojik alandaki gelişmeleri doğrultusunda yeni bir yapıya kavuştuğunu da söylemek mümkündür. 11

30 4. DENİZYOLU TAŞIMACILIĞI Denizyolu taşımacılığı, bir defada çok fazla yük taşınması, taşınan yüklerin fazla zarar görmemesi ve diğer taşıma türlerine göre ekonomik olması nedeniyle uluslararası ticarette en çok tercih edilen ulaşım türlerinden birini oluşturmaktadır. Türkiye açısından denizyolu taşımacılığı incelediğinde; üç büyük kıta olan Avrupa, Asya ve Afrika nın geçiş güzergâhında olan coğrafi konumu nedeniyle ülkemiz yoğun deniz trafiğinin etkisinde kalmaktadır. Türkiye Cebelitarık Boğazı ile Atlas Okyanusu na, Süveyş Kanalı ile Hint Okyanusu na, Türk Boğazları yolu ile Karadeniz den Akdeniz e uzanan ulaşım doğrultularının kesişim noktasındadır. Bu durum, uluslar arası dış ticarette, denizyolu taşımacılık faaliyetlerinin ülkemiz açısından önemli bir yere sahip olduğunu göstermektedir (MÜSİAD, 2010:83). Rekabet ortamının hızla büyüdüğü günümüz lojistik sektöründe, özellikle uluslararası taşımacılık yapan lojistik firmalar, ulaştırma modlarının seçiminde; yük ve yolcu taşımacılığının hızlı, güvenli, konforlu ve ekonomik olmasının yanında, çevreyi en az kirleteni tercih etmektedirler. Türkiye de de uluslararası ticaretin çok büyük bir bölümü ton-km maliyeti en ucuz taşıma türü olan denizyolu ile gerçekleşmektedir. Dış ticaret taşımalarımızın son on yıllık ortalamasının %87,7 oranında denizyolu ile yapılmış olması limanlarımızın önemini giderek artırmaktadır (DPT [web], 2012). Denizcilik Müsteşarlığı verilerine göre kilometre kıyı şeridine sahip ülkemizde 174 adet liman ve iskele bulunmakta olup, bunlardan 6 tanesi Türkiye Denizcilik İşletmeleri tarafından, 4 tanesi de Türkiye Devlet Demir Yolları tarafından işletilmektedir. Limanlar ticarete konu olan malların ekonomiye giriş çıkış yaptığı üsler olarak ifade edilebilir. Ülkemizdeki denizyolu taşımacılığının lojistik sektöründeki önemini belirtmesi açısından limanlarda yapılan yükleme ve boşaltma değerlerini gösteren veriler Tablo-8 de görülmektedir. 12

31 Tablo-8: Limanlarımızda Yapılan Yükleme-Boşaltma Faaliyetleri (Ton) (Ulaştırma Bakanlığı [web], 2012) Taşıma cinsi T.C. GEMİSİ İHRACAT YAB. GEMİ TOPLAM T.C. GEMİSİ İTHALAT YAB. GEMİ TOPLAM YÜKLEME KABOTAJ BOŞALTMA TOPLAM YÜKLEME TRANSİT BOŞALTMA TOPLAM YÜKLEME TOPLAM BOŞALTMA TOPLAM Tablo-8 incelendiğinde, ülkemiz liman ve iskelelerinde, Denizcilik Müsteşarlığı verilerine göre 2010 yılında ton yük elleçlenmiştir Yılında elleçlenen toplam yükün; % 24 ü olan tonu ihracat, % 46,7 si olan tonu ithalat, % 10,9 u olan tonu kabotaj, % 18,4 ü olan tonu transit olarak gerçekleşmiştir. Jeo-stratejik açıdan denizyolu taşımacılığına son derece uygun olan Türkiye nin uluslararası pazarlara ulaşmasında ve ülkenin ekonomik, sosyal ve ticari yapısı üzerinde, ulusal ulaştırma sisteminin son noktası olan limanlar oldukça etkilidir. Küreselleşme ile birlikte limanlar sadece bölgesel yüke hizmet veren limanlar olmaktan çıkmış ve bir bölgenin limanı olmaktan çok 13

32 bölgedeki yük trafiğinin limanı olma yönünde gelişme göstermiştir (Deniz Sektörü Raporu, 2010:155). 5. HAVAYOLU TAŞIMACILIĞI Havayolu eşya taşımacılığı diğer taşımacılık türlerine göre tarihsel gelişim süreci açısından daha yeni olmasına rağmen son yıllarda kullanım oranı giderek artan bir taşımacılık haline gelmiştir. Havayolu eşya taşımacılığında daha çok hacmi ve ağırlığı nispeten düşük fakat değeri yüksek olan eşyalar taşınmaktadır. Dünya ticaretinde ürün çeşitliliğin artmasına paralel olarak, rekabetin artması, iş süreçlerinin hızlandırılması açısından uçağın bir taşıma aracı olarak sahip olduğu avantajlar havayolu eşya taşımacılığının giderek daha fazla tercih edilme nedenlerindendir (UTİKAD [web], 2012). Ayrıca dünya genelinde havaalanı sayısının giderek artması havayolu eşya taşımacılığının yaygınlaşmasına büyük katkı sağlamıştır. Sivil Havacılık Genel Müdürlüğünün hazırladığı 2010 yılı faaliyet raporuna göre; dünyadaki farklı niteliklerdeki mevcut havaalanı sayısı yaklaşık 14 bin civarındadır. Bunlardan, 836 tanesi de uluslararası nitelikli havaalanıdır. Dünyada tüm bu havaalanlarını bir günde kullanan yolcu sayısı 13,2 milyon; yıllık ise 4,8 milyar civarındadır. IATA (International Air Transport Association) tarafından yayımlanan 2010 yılı talep istatistikleri sonucuna göre uluslararası tarifeli hava trafiğinde yolcuda % 8,2, yükte ise %20,6 artış kaydedilmiştir Yılı ile kıyaslandığında ortalama yolcu yükü %2,7 artış ile %78,4, nakliye yükü ise %5,2 artış ile %53,8 olmuştur(shgm [web], 2012). Türkiye ekonomisinde önemli bir yere sahip olan ulaştırma sektöründeki talep, 2010 yılı itibariyle yaklaşık %8 gibi önemli oranda artmıştır. Bu büyümenin içinde karayolu için talep yıllık %7,6, demiryolu taşımacılığı talebi yıllık %2, deniz yolu taşımacılığı %5 artış gösterirken, hava taşımacılığındaki talep yıllık %16 dan fazla bir artış göstermiştir. Bu artış, sivil havacılığın, öncelikli olarak Türkiye'nin ticari faaliyetlerinde önemli bir rol 14

33 oynadığının ve dünya çapında en hızlı gelişen pazarlar arasında yer aldığının bir göstergesidir (SHGM [web], 2012). Ülkemizdeki havayolu taşımacılığının lojistik sektör içindeki yerini görmek açısından iç ve dış hatlarda gerçekleşen yük ve yolcu taşımaları ile uçak trafiği Tablo-9 da sunulmuştur. Tablo-9: Havayolu Yolcu ve Yük Taşımacılığı ile Uçak Trafiği (DHMİ [web], 2012) İç Hat Dış Hat Toplam Yolcu Yük (ton) Uçak Yolcu Yük (ton) Uçak Yolcu Yük (ton) Uçak Tablo-9 incelendiğinde, 2011 yılı sonu itibariyle; Türkiye'de toplam yolcu trafiğinin si (% 49,7 pay ile) iç hat uçuşlardan, i (% 50,3 pay ile) dış hat uçuşlardan oluşmuş ve bir önceki yıla göre % 14 oranında büyüyerek olmuştur. Toplam yük trafiğinin tonu (% 27,4 pay ile) iç hat uçuşlarda, tonu (% 72,6 pay ile) dış hat uçuşlarda taşınmış ve bir önceki yıla göre % 11,1 oranında büyüyerek tona ulaşmıştır. Uçak trafiğinin ise, i (% 55,8 pay ile) iç hat uçuşlardan, ü (% 44,2 pay ile) dış hat uçuşlardan oluşmuş ve bir önceki yıla göre % 11,3 büyüyerek a ulaşmıştır. 15

34 Havacılık konusunda yaşanan bu olumlu gelişmeler çerçevesinde havayolu yolcu ve yük taşımacılığı, günümüzde giderek önem kazanmakta ve ulaştırma modları içindeki payı artarak devam etmektedir. Sonuç olarak, ulaştırma hizmeti, Türkiye de lojistik sektör içindeki temel ve önemli fonksiyon alanlarından biri olarak değerlendirilmektedir. Yurtiçi yük taşımaları içerisinde de karayolu taşımacılığı diğer ulaştırma modlarına oranla daha yaygın bir kullanım ağına sahiptir. Özellikle taşınacak yüklerin ilk noktadan alınıp, gideceği son noktaya kadar taşınmasında karayolunun kullanılması gerekliliği, lojistik firmaları pazarın koşullarına uygun yük taşıma araçları ile filolarını oluşturmaya zorlamaktadır. Firmalar için araç filosu oluşturma veya filolarına yeni bir araç satın alma işlemi karar verilmesi gereken zor süreçlerden biridir. Bu nedenle çalışmanın bundan sonraki bölümünde karar teorisi konusu ele alınarak, karar verme süreç ve yöntemleri açıklanacaktır. 16

35 İKİNCİ BÖLÜM KARAR TEORİSİ 1. KARAR VERME Bilimsel ve teknolojik gelişmelerin çok hızlı büyüdüğü bu çağda ülkelerin ekonomik ve sosyal yaşamları artan bir karmaşıklık ve dinamik bir yapıya sahip olmuştur. Günümüzde özellikle modern büyük işletmeler binlerce çalışana ve çok büyük bir iş hacmine sahiptir. Üretim, dağıtım ve hizmet üreten lojistik işletmelerin oluşturduğu bu karmaşık kuruluşlar ekonomik, teknolojik ve insan ilişkileri ile ilgili birçok zor problemi çözmek zorunda kalmaktadır. Bu endüstriyel kuruluşların yanında, hükümetler, güvenlik birimleri, eğitim ve sağlık kurumları gibi resmi kurum ve kuruluşlar da çok büyük problemlerle karşılaşmaktadır. Böylesine dinamik ve karmaşık bir yapıya sahip organizasyonlar için karar verme işlemi çok daha zor ve önemli bir hal almaktadır. İnsan olmak demek karar verici olmak demektir (Saaty, 1996). Karar verme, insanların yaşamları boyunca sürekli karşı karşıya kaldığı bir olgudur. Hayatımızın her anında yaşadığımız bu olgunun literatürdeki tanımını araştırmacılar şu şekilde ifade etmiştir; Karar verme, mevcut tüm alternatifler arasından araç veya amaçlara en uygun, mümkün bir veya birkaçını seçme sürecidir (Evren ve Ülengin, 1992a:1). Karar verme, sorunlar sistemini çözüme kavuşturmada, edinilen bilgilerin uygun karar modellerinde kullanılmasıyla üretilen alternatif davranış biçimlerinden birinin seçilmesi ve uygulanmasıdır (Kuruüzüm 2000:3). Bağırkan (1983:4) ise karar verme işlemini, her yönetim düzeyinde sonuçlandırılması zorunlu bir veya bir dizi sorunun tüm boyutlarıyla değerlendirilecek en uygun sonucu verebileceği saptanan seçenek ve/veya

36 seçeneklerin belirlenmesi şeklinde ifade etmiş ve karar verme işleminin çeşitli özelliklerini sınırlı olmamak koşuluyla şu şekilde sıralamıştır: işlemdir. Karar verme, sorun veya sorunların çözümünü amaçlayan bir Karar verme, bir taraftan bir değerlendirmenin sonucu, diğer taraftan yeni bir olayın başlangıç noktasını sağlayan bir işlemdir. işlemdir. Karar verme, geçmişi değerlendirerek gelecek için yapılmış bir Karar verme, planlama ve programlama işlemidir. Karar verme, bireysel ve grup olarak yapılan bir işlemdir. aldığı bir işlemdir. Karar verme çeşitli mantıksal ve matematiksel analizlerin yer Karar verme sorunu, bazen çok basit bir işlem gibi gözükürken bazen de fazlasıyla karmaşık, içinden çıkılmaz bir durum yaratabilmektedir. Karar vericiler bu gibi durumlarda iyi ve kötü kararlar verebilmektedirler. İyi bir karar mantığa dayanan, mevcut tüm veri ve olası alternatifleri göz önünde bulunduran ve kantitatif yaklaşıma başvurularak elde edilen karardır. Bazen iyi bir karar beklenmedik veya istenmeyen bir sonuç doğurabilmektedir. Fakat bu sonuç, uygun adımlar izlenerek verilen kararın iyi olma özelliğini değiştirmez. Diğer taraftan kötü bir karar ise, mantığa dayanmayan, mevcut bilgileri kullanmayan, tüm alternatifleri hesaba katmayan ve kantitatif teknikleri uygulamadan alınan karardır. Ancak kötü bir karar verilmesine rağmen, şans eseri olumlu sonuçlar alınması, verilen kararın kötü olmasını değiştirmez. Bazen iyi kararlar kötü sonuçlar doğurmasına rağmen, uzun vadede karar teorisi kullanılarak başarılı sonuçlar alınmasına imkân verecektir (Render vd., 2011:70). 18

37 2. KARAR VERME SÜRECİ Karar verme, karar vericinin değişik alternatifler ile karşılaşması durumunda bu alternatifler arasından kendi amaçlarına en uygun olanını seçme işlemi iken; karar süreci ise bu işlemlerin sırasıyla yapılmasını içerir (Tekin, 2004:20). Bu süreç içinde mevcut tüm alternatifler, faaliyetler, seçenekler, olasılıklar, stratejiler içinden amaç veya amaçlara en uygun ve mümkün bir veya birkaçı seçilir. Literatür incelendiğinde karar verme sürecinin aşamaları ile ilgili birçok açıklama olduğu görülmektedir. Genel olarak karar verme sürecinin aşamaları şu şekilde sıralanabilir: Problemin farkına varma, Problemin belirlenmesi ve tanımlanması, Amaçların, kısıtların ve kriterlerin belirlenmesi, Seçeneklerin veya alternatiflerin belirlenmesi, Problemin çözümünde kullanılacak yöntemin belirlenmesi ve çözümün elde edilmesi, Kararın verilmesi ve uygulanması Uygulama sonuçlarının değerlendirilmesi. Karar verme sürecinde herhangi bir sorunun çözümüne ilişkin olarak verilecek kararlar, aşağıda belirtilen araçları içermektedir. Diğer bir yaklaşımla, bütün kararlar belli sayıda elemanların yardımıyla verilir (Bağırkan, 1983:7; Doğan, 1985: 6): veya kişilerdir. Karar verici: Belirli bir konuda karar verme durumunda olan kişi Amaç: Karar vericinin ulaşmak istediği hedef veya durumdur. 19

38 Karar kriteri (ölçütü): Karar vericinin seçim yaparken göz önünde bulundurduğu ölçüt veya değer yargısıdır. Alternatifler (seçenekler): Karar vericinin amacına ulaşması için kontrolünde olan ve izlemesi gereken değişik hareket tarzları veya stratejilerdir. Olaylar (karar ortamı): Karar vericinin kontrolü dışında olan fakat alternatifler arasında seçimini etkileyen faktörlerdir. Diğer bir deyişle, karar vericinin içinde bulunduğu karar ortamıdır. sonuç veya değerdir. Sonuçlar: Her bir alternatif ve olay bileşimi sonucu ortaya çıkan İnsanlar günlük yaşamlarında her an karar verme sorunu ile karşı karşıya kalmaktadır. Verilen kararların bir kısmı oldukça basit iken; büyük bir bölümü üzerinde derinlemesine düşünmeyi ve irdelemeyi gerektirmektedir. Yeni bir iş teklifini değerlendirme, bir ev veya araba satın alma gibi önemli konulara ilişkin kararın verilmesinden önce söz konusu kararın sonuçlarının dikkatlice gözden geçirilmek istenmesi son derece doğaldır. Genelde bu tür durumlarda izlenen yol ve yapılan faaliyetler, alınan kararlardan beklenen faydalar doğrultusundadır. Çoğunlukla verilen kararlar sadece karar vereni değil, yakın çevresini de etkileyebilecek sonuçlara yol açabilir. Kamu ve özel sektör yöneticileri, bu son gruba girerler ve verdikleri kararlar; gerek çalışanlar, gerekse ortakların geleceğini etkileyecek niteliktedir (Evren ve Ülengin, 1992b). Yukarıda belirtilen hususları göz önünde bulundurduğumuzda, hem karar vericiler açısından, hem de bu kararların sonuçlarına katlananlar açısından karar verme sürecinin ne kadar öneme sahip olduğu daha iyi anlaşılmaktadır. 20

39 3. KARAR VERME TİPLERİ Karar verme problemleri genellikle ait oldukları karar ortamının koşulları esas alınarak sınıflandırılırlar. Bir önceki bölümde tanımı yapılan olayların ortaya çıkma olasılıkları hakkında bilgi sahibi olma derecesine göre; belirlilik, risk ve belirsizlik altında karar verme tipleri ortaya çıkar (Aladağ, 2011:4). Belirlilik Durumunda Karar verme: Belirlilik durumu iki veya daha fazla seçeneğin hangi olayla karşılanacağının bilinmesi ve dolayısıyla elde edilecek sonucun da kesinlikle bilinmesidir. Gelecekte ortaya çıkacak olan bir tek olay vardır ve gerçekleşme olasılığı p=1 dir. Risk Altında Karar Verme: Risk altında karar verme pek çok yaşam probleminde ortaya çıkmaktadır. Risk, seçeneklerin; yani benimsenen davranış biçimlerinin, gelecekte farklı olaylarla karşılaşabileceği ve olası sonuçların birden fazla olduğu anlamını taşır. Fakat geçmiş deneyimler, yargılar vb. birikimler vasıtasıyla her bir sonuca anlamlı olasılıklar atanabilir. Bunun da ötesinde, tahmin edilen olasılıklar ek bilgi veya deneysel bilgi ile desteklenerek, problem aşamalı karar sürecinde incelenebilir. Risk altındaki bir karar probleminde çözüm; tanımlanan amaç çerçevesinde, beklenen değer maksimizasyonu veya beklenen değer minimizasyonu şeklinde olacaktır. Belirsizlik Altında Karar Verme: Belirsizlik durumunda, karar seçeneklerinin hangi olaylarla karşılaşabileceği ve ne gibi sonuçların ortaya çıkacağı bilinir. Ancak, olaylarla hangi sıklıkta karşılaşılacağı konusunda belirsizlik vardır. Bu tür karar problemlerini çözmek için, karar vericinin kişisel yaklaşımını esas alan çeşitli karar ölçütleri (maksimaks, maksimin, minimaks, laplace gibi) geliştirilmiştir. Bir problemin her karar ölçütüne göre farklı bir çözümü olabilir. Bu sebeple, belirsizlik altındaki problemlerde uygulanacak karar ölçütünün seçimi, problemi yeterince tanımanın ardından, titizlikle ele alınması gereken bir adımdır. 21

40 4. ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ÇKKV, karar vericinin sayılabilir sonlu ya da sayılamaz sayıda seçenekten oluşan bir küme içinde en az iki kriter kullanarak yaptığı seçim işlemi olarak tanımlanabilir (Ersöz ve Kabak, 2010). Şirketler küreselleşen dünya lojistik sektöründe ayakta kalabilmek için birçok seviyede farklı kararlar almak zorundadır. Karar verme, tek kritere sahip problemlerin çözümü için oldukça kolay bir işlemdir. Ancak karar vericiler, birçok kritere sahip alternatiflerin değerlendirilmesi aşamasında, kriterlerin ağırlıklandırılması, öncelik derecelerinin belirlenmesi ve kriterler arasındaki çatışmalar gibi pek çok problemle karşılaşırlar. Problemlerin üstesinden gelmek için daha karmaşık yöntemleri kullanarak karar verme işlemini yapmak zorundadırlar. Bu kararları alırken, kişiler doğru ve güvenilir verilere ve değerlendirme süreçlerine ihtiyaç duymaktadır. Bu yüzden, karar verme süreçlerine bilimsel tekniklerin dâhil edilmesi sonuçların daha güvenilir olmasına yardımcı olur. Çeşitli karar problemleriyle karşı karşıya kalan yöneticiler için zor problemlerden biri de, alternatifler setinden uygun alternatifin seçimidir. Bu seçim sürecine çelişen ve fazla sayıda kriter dahil olduğundan geleneksel seçim süreçlerinin kullanılması gerçekçi bir çözüm sunmaz. Bundan dolayı istenilen çözüme ulaşmak için, ÇKKV yöntemleri günümüzde birçok çalışmada kullanılmaktadır (Soner ve Önüt 2006). Çok kriterlilikte bütün problemler birden fazla kritere sahiptir. Her problem setinde ilgili kriterler belirlenir. Karar için göz önünde bulundurulması gereken yüzlerce faktör olmasına rağmen karar verici en önemlilerini kriter olarak kabul edebilir. Karar verici, ihtiyaçların karşılanmasında mevcut alternatifleri, tespit edilmiş mukayese kriterlerinin varlığı altında değerlendirerek kendisi için en uygun olan alternatifi üç aşamalı olarak belirleyecektir. İlk aşama kriterlerin tespit edilmesi ve bu kriterlerin birbirlerine göre önem derecelerinin sıralanmasıdır. İkinci aşama ise alternatiflerin bu kriterleri ne oranda tatmin ettiklerinin belirlenerek, bütün kriterler üzerinden, 22

41 her alternatife ait nihai değerlendirmeye ulaşılmasıdır. Son aşama ise en yüksek puana sahip alternatifin tercih edilmesidir (Ersöz ve Kabak, 2010). ÇKKV alanındaki araştırmaları kolaylaştırmak maksadıyla Yoon (1980:2); Hwang ve Yoon (1981:4); Climaco (1997), ÇKKV yöntemlerinin iki ana başlık altında sınıflandırılabileceğini belirtmişlerdir. Bunlar değişik amaçlara ve farklı veri tiplerine dayanan Çok Ölçütlü Karar Verme (ÇÖKV) ve Çok Amaçlı Karar Verme (ÇAKV) yöntemleridir. Bu iki yöntem grupları arasındaki temel ayırım, değerlendirme altındaki seçeneklerin sayısı ve özelliğine dayalı olmasıdır. ÇÖKV yöntemleri sonlu sayıdaki alternatifleri değerlendirme ve ölçütlerin ağırlıklarına göre en iyi alternatifi seçmek için kullanılırken, ÇAKV yöntemleri ise, daha çok karar değişkenlerinden oluşan bir dizi kısıt ve sonsuz sayıdaki seçeneklerin yer aldığı çok hedefli planlama problemlerinin çözümünde kullanılmaktadır (Korhonen vd., 1992; Hayashi, 2000; Belton ve Stewart, 2002). Bu iki yöntem grubu arasındaki daha kapsamlı bir ayırım ise Malczewski (1999) tarafından Tablo-10 da gösterilmiştir. Tablo-10: ÇAKV ve ÇÖKV Yöntemlerinin Karşılaştırılması Karşılaştırma Kriterleri ÇAKV ÇÖKV Kriterlerin Tanımlanması Amaçlar Tarafından Nitelikler Tarafından Amaçların Tanımlanması Açık/Belirgin Olarak Üstü Kapalı Niteliklerin Tanımlanması Üstü Kapalı Açık/Belirgin Olarak Kısıtların tanımlanması Açık/Belirgin Olarak Üstü Kapalı Alternatiflerin Tanımlanması Üstü kapalı Açık/Belirgin Olarak Alternatiflerin Sayısı Sonsuz (Büyük) Sonlu (Küçük) Karar Vericinin Rolü Önemli Kısıtlı Karar modelinin Paradigması Sürece Yönelik Çıktıya Yönelik İlgi Alanı Tasarım/Araştırma Değerlendirme/Seçim 23

42 a. Çok Ölçütlü Karar Verme ÇÖKV, birkaç niteliğe göre puan, değer, tercih yoğunluğu ile ifade edilen değerlendirme temelinde, nesneleri (adaylar, ürünler, projeler vb.) tanımlamada, değerlendirmede, sıralamada, derecelendirmede, seçmede ya da reddetmede karar vericiye yardımcı olan kavramlar, yaklaşımlar, modeller ve yöntemler olarak tanımlanmaktadır (Colson ve Christian, 1989). ÇÖKV problemleri, seçeneklerin nitelikler cinsinden temsil edildiği göreceli olarak daha az sayıda seçeneği olan problemlerdir. Bu tür yöntemler kesikli karar uzayına sahip problemler üzerine yoğunlaşırlar ve karar seçenekleri kümesi önceden belirlenmektedir. Seçeneklerin sonlu sayıda olduğu ve listelenebildiği kesikli durumlarda kullanılır (Rouyendegh, 2009:16). Bir tasarım probleminden çok seçim problemidir. Matematiksel optimizasyon araçları gerektirmeyebilir (Gregory, 1988:67). b. Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri Yapılan literatür çalışması sonucunda; tedarikçi seçimi, araç ve malzeme seçimi, tesis yeri seçimi, proje seçimi gibi benzer birçok konuda yapılan çalışmalarda sıklıkla kullanılan ÇÖKV yöntemlerinden önemli görülenlerden bazıları kısaca aşağıda açıklanmıştır. Tez çalışmasında ÇÖKV yöntemlerinden AHS ve PROMETHEE yöntemlerinin kullanılması sebebiyle bu bölümde bu yöntemlere değinilmemiş fakat dördüncü bölümde ayrıntılı olarak ele alınmıştır. (1) Çok Kriterli Optimizasyon ve Uzlaşık Çözüm Yöntemi (The VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje VIKOR) VIKOR yöntemi karmaşık sistemlerin çok kriterli optimizasyonu için geliştirilmiştir (Opricovic, 1998). Serafim Opricovic tarafından ilk olarak ortaya atılan VIKOR yöntemi, 2004 yılında Opricovic ve Tzeng (2004) tarafından yapılan çalışma ile birlikte ÇKKV problemlerinin çözümünde kullanılmaya başlanmıştır. Bu tarihten sonrada, çeşitli araştırmacılar tarafından farklı alanlardaki bazı çalışmalarda, yöntemin kullanıldığı görülmektedir. Yöntemin 24

43 adı olan VIKOR; Slav kökenli ifadenin baş harflerinin kısaltılmasıyla oluşturulmuştur. VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje. Dilimizdeki anlamı ise; çok kriterli optimizasyon ve uzlaşık çözüm olarak ifade edilebilir (Görener, 2011). VIKOR yöntemi uzlaşık sıralandırma listesi, uzlaşık çözüm ve başlangıç ağırlıklarıyla elde edilen uzlaşık çözümün tercih dengesi için ağırlık denge aralıklarını belirler. Bu yöntem çelişen kriterlerin var olduğu bir ortamda, alternatif setinin seçimi ve derecelendirmesine odaklanır ve ideal çözüme yakınlık ölçüsüne dayanan çok kriterli sıralama indeksini ortaya koyar (Opricovic, 1998). (2) Gerçek Boyutlu Eleme ve Seçim Yöntemi (Elimination Et Choix Traduisant la Realite-ELECTRE) ELECTRE yöntemi ilk kez 1966 yılında Beneyoun tarafından ele alınan ve Roy (1968) tarafından geliştirilen bir çok ölçütlü karar verme yöntemidir. Yöntemin temeli; her bir değerlendirme faktörü için alternatif karar noktaları arasında ikili üstünlük kıyaslamalarına dayanıyor olmasıdır (Triantaphyllou, 2000:13). İlk olarak Roy (1968) tarafından geliştirilen ELECTRE yönteminin, daha sonra yine Roy ve arkadaşları tarafından geliştirilen ve literatürde kullanılan toplam altı farklı türü bulunmaktadır. Bunlar ELECTRE l, ELECTRE ll, ELECTRE lll, ELECTRE IV, ELECTRE ls ve ELECTRE TRE yöntemleridir. Söz konusu yöntemler sayesinde karar verici çok sayıda kantitatif ve kalitatif kriteri karar verme sürecine dahil edebilmekte, kriterleri amaçları doğrultusunda ağırlandırabilmekte ve bir dizi işlem sonucunda en uygun alternatifi belirleyebilmektedir (Tabucanon, 1998 den akt. Ersöz ve Kabak, 2010). 25

44 (3) İdeal Noktalarda Çok Boyutlu Ağırlıklandırma Yöntemi (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution-TOPSIS) Uzlaşık çözüm konseptine dayalı en iyi alternatifin belirlenmesine yönelik olarak, Hwang ve Yoon (1981) tarafından literatüre kazandırılan TOPSIS yönteminin temeli; seçilen alternatifin ideal çözüme olan öklid uzaklığı en az, negatif ideal çözüme olan öklid uzaklığı ise ençok olan ile ilgili olmasıdır (Tzeng ve Huang 2011:69; Tzeng vd, 2005). İdeal ya da pozitif ideal çözüm olarak ifade edilen çözüm, fayda kriterini maksimize eden, maliyet kriterini ise minimize eden çözümdür. Diğer taraftan, negatif ideal çözüm ise maliyet kriterini maksimize eden, fayda kriterini minimize eden çözümdür (Wang ve Elhag, 2005). (4) Basit Toplamlı Ağırlıklandırma Yöntemi (Simple Additive Weighting-SAW) SAW yöntemi en çok bilinen ve yaygın olarak kullanılan basit ÇÖKV yöntemlerinden biridir (Tzeng ve Huang, 2011;55). Bu yöntem ağırlıklı ortalamaya dayanmaktadır ve temelinde; kriterlere ait göreceli önem ağırlıklarının her bir alternatife verilen ölçeklendirilmiş değerler ile çarpılıp, daha sonra tüm kriterler için ortaya çıkan değerlerin toplanması sonucu bir değerlendirme puanı ortaya çıkmaktadır. Bu yöntemin avantajı, ham verinin orantılı olarak doğrusal dönüşümüdür. Diğer bir ifadeyle normalize edilmiş göreceli önem büyüklüklerinin eşitlenmesi anlamına gelmektedir (Afshari vd, 2010). Modelin dezavantajı ise karar vericinin tutarlılığını ölçmemesidir. Karar verici kriterlerin ağırlıklarını sübjektif olarak vermektedir ve bu ağırlıkların tahmininde yapılan hatalar sonuçların tamamen değişmesine neden olmaktadır (Can, 2006:20). (5) Basit Çok Ölçütlü Derecelendirme Yöntemi (Simple Multi Attribute Rating Technique-SMART) Edward (1977) tarafından ortaya atılan bu yöntem, karara ilişkin göreli önem derecelerini yansıtmak için her bir kriter ağırlıklarını 26

45 değerlendirme esasına dayanmaktadır. İlk olarak kriterler önem derecelerine göre sıralanır ve en önemsiz kritere 10 puan atanır. Daha sonra bir sonraki en az öneme sahip kriter seçilerek buna artı bir puan atanır ve bu şekilde tüm kriterlere artan puanlar verilerek göreceli önem değerleri bulunur. Sonunda değer toplamları bire normalize edilerek ağırlıklar elde edilir. Her bir kritere verilen not ile kriter ağırlıkları çarpılarak alternatiflerin aldıkları genel puanlar ortaya çıkmış olur (Wang vd., 2009). Method-WPM) (6) Ağırlıklandırılmış Çarpım Yöntemi (Weighted Product Ağırlıklı Çarpım Yöntemi (WPM), Basit Toplamlı Ağırlıklandırma Yöntemine (SAW) çok benzeyen bir yöntemdir. Aralarındaki temel fark; alternatifleri sıralamak için çarpma işlemi kullanılmasıdır. Her bir alternatif, diğer alternatiflerle, her bir kriter için belirlenen bir dizi oranla çarpılarak karşılaştırılır. Bu yöntemin yapısından dolayı, ölçü birimlerinin elimine edilmesine izin vermesi nedeniyle, boyutsuz analiz olarak da isimlendirildiği görülmektedir. Bu yüzden WSM yöntemi, tek ve çok boyutlu karar problemlerinde kullanılabilmektedir (Triantaphyllou ve Sánchez, 1997). Process-ANP) (7) Analitik Ağ Süreci Yöntemi (AAS), (Analytic Network AAS yöntemi karar problemlerinin çözümünde, aynı seviyedeki veya seviyeler arasındaki faktörlerin birbirleriyle olan bağımlılıklarını dikkate alacak şekilde AHS yönteminin geliştirilmiş bir yapısıdır (Sağır, 2010). Karar verme problemlerinden bazıları, daha yüksek seviyedeki elemanlarla daha düşük seviyedeki elemanlar arasındaki ilişki ve bağlılık sebebiyle hiyerarşik olarak yapılandırılamazlar. AAS yönteminde ise karar verme problemi bir ağ yapısı ile modellenmekte ve modelleme aşamasında faktörler arasındaki dış bağımlılıklar ve faktörler içindeki iç bağımlılıklar dikkate alınmaktadır. (Saaty, 1996). AAS için değerlendirme verileri ikili karşılaştırma matrisleri ile elde edilmektedir. Karar vericiler bir dizi ikili karşılaştırmalarla sorulara cevap vererek iki küme elemanını veya kümeyi karşılaştırırlar ve bunların hedefe 27

46 olan katkılarının nasıl olduğunu belirlerler. Karşılaştırma ile iki kriter arasında, bir üst düzeydeki kritere bağlı olarak hangisinin daha önemli olduğu ortaya koyulur. Bu durum kriterlerin veya alternatiflerin ağırlıklarının hesaplanmasında kullanılır. c. Çok Amaçlı Karar Verme ve Yöntemleri ÇAKV, aynı anda birkaç amacı elde edilecek olan optimal tasarım problemlerinin çözümünde kullanılır. ÇAKV nin temel yapısı bir dizi çelişen amaç ve bir dizi iyi tanımlanmış kısıtlardan oluşmaktadır. Bu nedenle tasarım problemlerinin çözümünde kullanılan matematiksel programlama yöntemleri ile ilişkilidir (Tzeng ve Huang, 2011:7). ÇAKV de, seçenekler/alternatifler önceden belirlenmemiştir. Ancak biri dizi amaç kısıtlara bağlı olarak optimize edilir. En tatmin edici ve etkili çözüm aranır (Pohekar ve Ramachandran, 2004). Yukarıdaki açıklamalar doğrultusunda bir ÇAKV problemini en genel halde aşağıdaki şekilde formüle etmek mümkündür (Evren ve Ülengin, 1992a:8). Max [f 1 (X),f 2 (X),... f m (X)] g i (X) 0, i=1,... p X 0 Burada x, n-boyutlu karar değişkenleri vektörüdür. Problem, enbüyüklenecek m tane amaç, p tane de kısıt olduğunu göstermektedir. Burada f i (x) ve g i (X) fonksiyonlarının tümü veya bir kısmı lineer olabileceği gibi vektör maksimizasyonu problemi olarak anılan bu problemde g i (X) 0, i=1,2,... p kısıtlar takımı, karar değişkenlerinin alabileceği enbüyük ve enküçük değerleri belirlemekte, dolayısıyla mümkün çözüm alternatiflerini tanımlamaktadır. 28

47 ÇAKV ile ilgili yukarıdaki açıklamalardan sonra literatürde kullanılan ÇAKV yöntemlerini karar vericiden bilgi isteme durumuna göre aşağıdaki başlıklar altında incelemek mümkündür (Gregory, 1998:60). Karar Vericiden (KV) Bilgi İstemeyenler -Srinivasan ve Shocker Yöntemi -Toplu Kriter Yöntemi KV den Ön Bilgi İsteyenler -Değer Fonksiyonu Yöntemi -Sınırlanmış Amaçlar Yöntemi -Ardışık Sıralama Yöntemi -Hedef Programlama -Hedefe Erişim Tekniği KV den Etkileşimli Olarak Bilgi İsteyenler -Etkileşimli Hedef Programlama -STEM Yöntemi -STEUER Yöntemi -Yedek Değer İkame Yöntemi -Etkileşimli Uzlaşık Programlama (ICP) -Geoffrion, Dyer ve Feinberg (GDF) Yöntemi -Zionts-Wallenius Yöntemi 29

48 ÜÇÜNCÜ BÖLÜM ARAÇ SEÇİM SÜRECİNE İLİŞKİN LİTERATÜR ARAŞTIRMASI VE UYGULAMADA KULLANILAN YÖNTEMLER 1. GİRİŞ Dünya ticaretinin hızla küreselleştiği günümüzde, ulaştırma sektörünün önemi daha fazla hissedilir bir hale gelmiştir. Özellikle, bu sektörde yer alan lojistik firmalar için, araç filolarını oluşturmada önemi büyük ve aynı zamanda maliyeti yüksek olan araç seçimi zordur ve birçok seçim kriteri içermektedir. Araç seçimi konulu bilimsel çalışmalar genelde hususi araç seçimine yoğunlaşmıştır. Literatür incelendiğinde; daha önce, lojistik firmaların temel elemanı olan ağır ticari araçlarının seçimine yönelik bir çalışma bulunamamıştır. Literatürde daha çok hususi araç seçim kriterleri değerlendirilerek yapılan, matematiksel ve istatiksel yöntemleri içeren bazı çalışmalar vardır. Bundan sonraki bölümde bu çalışmalar kısaca özetlenmiştir. 2. LİTERATÜR ARAŞTIRMASI Ulaştırma sektöründe faaliyet gösteren lojistik firmaların temel elamanlarından biri sahip oldukları yük taşıma araçlarıdır. Özellikle firma bünyelerine yeni araç alınması veya araç filosunun tamamen yenilenmesi söz konusu olduğunda, karar verici pozisyonundaki yöneticiler için araç seçim problemleri, çok fazla kritere bağlı olarak değerlendirilmesi nedeniyle karar verilmesi gereken zor problemlerdir. Aracın fiyatı, teknik özellikleri, yedek parça bulunabilirliği ve maliyeti, lojistik iş çevresindeki imajı ve servis hizmetlerinin kalitesi gibi daha birçok faktör araç seçiminde rol oynayabilmektedir. Satın alma aşamasında çok fazla seçim kriteri içeren ve maliyet boyutu nedeniyle, insanların günlük ve iş yaşantısında büyük bir öneme

49 sahip olan araçlar, bilimsel çalışmaların bu yöne doğru özelleşmesine yol açmıştır. Byun (2001) otomobil satın alma modeli seçimine yönelik yapmış olduğu çalışmada AHS yöntemini kullanmıştır. Çalışmasında kullanmak üzere ihtiyaç duyduğu seçim kriterlerinin oluşturulması ve değerlendirilmesi için 13 satın alma departmanı yöneticisi ve 22 araç sahibi olmak üzere 35 kişiye anket uygulaması yapmış, elde ettiği veriler sonucunda yapmış olduğu çalışmada en önemli araç seçim kriterinin güvenlik olduğu, bunu sırasıyla araç performansı ve ekonomik faktörlerin takip ettiği sonucuna ulaşmıştır. Yedla ve Shrestha (2003) ele aldıkları çalışmada AHS yöntemini kullanarak üç farklı ulaştırma aracını, enerji tasarrufu, çevreye etkisi, maliyeti gibi nicel tipteki kriterler ile teknolojisi ve uyumluluğu şeklindeki nitel kriterler açısından karşılaştırmışlarladır. Akay (2003) araç satın alma kararlarını etkileyen faktörlerin tespitine yönelik olarak yaptığı çalışmada kalite, konfor, ekonomik olma, teknik üstünlük taşıması, ödeme kolaylığı, dayanıklılık, marka, yedek parça bulunabilirliği, yedek parça fiyatı, kampanya olanağı, kredi alma olanağı ve servis hizmetleri kriterlerini incelemiş ve araştırma sonucunda en önemli kriterin marka olduğu sonucuna varmıştır. Güngör ve İşler (2005) otomobil satın almak isteyen tüketicinin kendisine en uygun olan arabayı seçebilmesi için yaptıkları çalışmayı; tüketici bütçesine ve kişisel beğenisine uygun düşen otomobillerin belirlenmesi, belirlenen otomobiller için AHS uygulanması ve tüketicinin sübjektif değerlerine ilişkin bulanık yapıya uygun çözümler dikkate alınarak, en uygun otomobilin seçilmesi esasına göre yapmışlardır. Uygulama yapmak için araba satın almak isteyen tüketiciler belirlenmiş ve bu tüketicilerin belirlediği fiyat aralığında beğendikleri 8 tipteki araç seçim aşamasını oluşturmuştur. Araç seçiminde dikkate alınması gereken kriterler; fiyat, konfor, güvenlik, ikinci el fiyatı, yakıt tüketimi, km. hızlanma süresi, bakım maliyeti, genişlik ve sevgi derecesi olarak belirlenmiştir. Fiyat, ikinci el fiyatı, yakıt tüketimi,

50 km. hızlanma süresi ve genişlik kriterleri araçların internet sitelerinden, konfor, güvenlik, ve bakım maliyeti için veriler, bu konuda uzman olan bir kişiye 1-6 aralığındaki puanlar verdirilerek elde edilmiş, sevgi derecesi kriteri için veriler ise, karar vericinin sübjektif değerlerine göre 1-9 ölçekli önem dereceleri sorularak oluşturulmuştur. Erdoğan (2006) Ankara da bulunan araç bayi, galeri ve araç pazarına gelen müşterilerden rastgele olarak seçilen ve aracı olan-olmayan 400 kişilik bir gruba literatür araştırmasından elde ettiği araç seçim kriterlerini içeren bir anket uygulamış ve anket sonuçlarını konjoint yöntemini kullanmak suretiyle değerlendirmiştir. Çalışma sonuçlarına göre tüketici araç tercihinde en çok marka kriterini dikkate almakta ve bunu aracın fiyatı takip etmektedir. Özkan (2006) yapmış olduğu literatür araştırması sonucunda araç seçim kriterleri olarak yakıt tüketimi, güvenlik seviyesi, fiyat, yakıt çeşidi ve araç stili kriterlerini incelemiş ve 5 araç çeşidinden bir seçim yapılmasını analiz etmiştir. Araştırma sonucunda en fazla puan alan kriter yakıt türü olmuştur. Terzi ve diğerleri (2006) otomobil satın alma probleminde işlemin, satın alıcı için ifade ettiği önem, kısıtlar ve kişisel değer yapısının yanında, satıcının teknik bilgi tabanının da önemli olduğunu ifade etmişlerdir. Çalışmalarında bahsedilen bu iki yönlü etkiyi bir araya getirmek suretiyle AHS ve hedef programlama yöntemlerinden yararlanarak örnek bir karar destek modeli sunmuşlardır. Bu yeni araç satın alma karar destek modeli yeni araç satın alma kararı verecek olan müşteriye, çok geniş bir ürün yelpazesi içinden seçim yapılabilmesini kolaylaştırmayı amaç edinmiştir. Karar seçeneklerini azaltmak ve süreci kolaylaştırmak amacıyla, tüketiciye hitap eden araç segmentlerinin belirlenmesi ve daha sonra seçilen segment içindeki modelin yani müşterinin aradığı aracın belirlenmesine yönelik bir anket uygulaması yapmışlar ve bu ankette müşterilerden klasik ikili karşılaştırmalar yoluyla değil, 10 puanı kriterler arasında dağıtarak kriterlerin önem derecelerinin belirlenmesi istenmiştir. Performans, ekonomiklik, satış sonrası avantajı ve imaj ana kriterleri altında 16 adet alt kriter 32

51 değerlendirmeye alınmış ve AHS yöntemi ile öncelik vektörü elde edilmiştir. Bunun yanında müşterinin kısıt ve hedefleri de göz önünde bulundurularak oluşturulan hedef programlama modeli içinde AHS ile elde edilen öncelik vektörü de son hedef olarak yer almış ve bu şekilde değerlendirme yapılarak seçim işlemi tamamlanmıştır. Yi ve diğerleri (2007) müşterilerin üst sınıf araç modellerinden birini satın almaya karar verirken hangi seçim kriterlerinin göz önüne alınması gerektiğini ele alan Tüketici seçim davranış modeli oluşturarak bir çalışma ortaya koymuşlardır. Araç seçim kriterlerinin oluşturulmasında literatür araştırması, uzman görüşleri ve araç satış personeli ile yapılan görüşmelerden yararlanılmıştır. Bu bilgiler doğrultusunda; malzeme faktörleri, teknolojik faktörler, marka faktörleri, fiyat faktörleri, algılama faktörleri ve servis faktörleri ana kriterleri altında toplam 16 alt kriter belirlemişler ve ÇKKV yaklaşımlarından biri olan bulanık DEMATEL (Fuzzy Decision Making and Trial Evaluation Laboratory) yöntemini kullanarak çalışmalarını tamamlamışlardır. Ballı ve diğerleri (2007) yaptıkları çalışmada en uygun otomobil seçimi problemi için bulanık PROMETHEE yöntemini kullanmışlardır. Çalışmalarında insanların otomobil alırken sadece fiyatına bakmadıklarını bunun yanında güvenlik, yakıt tüketimi, performansı gibi kriterleri de göz önünde bulundurduklarını belirtmişler ve 7 otomobil modelini bu kriterlere göre dilsel ifadeleri de kullanmak suretiyle değerlendirmişlerdir. Bozdemir ve Yılmaz (2009), tüketicilerin araç alırken karşılaştıkları problemlere sistematik bir çözüm yaklaşımını hedeflemiş ve bu amaçla sistematik bir araç seçim modeli geliştirmişlerdir. Araç seçim modelini üç temel aşamada oluşturmuşlardır. Bunlar; problemi tanımlama, optimum araç seçimi ve sonuç raporu hazırlama olarak gösterilmektedir. Araç satın alma problemi için geliştirilen sistematik çözüm modelinin uygulanması için Visual Basic 6.0 programı kullanılarak bir bilgisayar yazılım programı hazırlanmıştır. Bu program sayesinde karar verme işleminin süresinin kısaltıldığı, karar verme işleminde süreklilik sağlandığı, insan kaynaklı hataların azaltıldığı ve 33

52 optimum karar verme işleminin yapılabileceği vurgulanmıştır. Yaptıkları çalışmada araç satın alırken değerlendirilen bazı kriterleri fiyat, motor gücü, konfor, yakıt tüketimi, güvenlik ve erişebilecek hız olarak belirtmişlerdir. Dinç (2010) Tüketicilerin otomobil tercihlerinde üzerinde durdukları faktörleri; otomobil sahibi olan-olmayanların tercihleri biçiminde karşılaştırmalı olarak ele almış 4 marka araç için bir seçim işlemi uygulamıştır. Çalışma sonunda otomobil sahibi olanlar için önem dereceleri sırasıyla marka, yakıt tipi, fiyat, motor hacmi, yakıt tüketimi, iç dizayn şeklinde iken, otomobil sahibi olmayanlar için sıralama ise marka, fiyat, yakıt tipi, yakıt tüketimi, motor hacmi ve iç dizayn şeklinde ortaya çıkmıştır. Yousefi ve Vencheh (2010) yaptıkları çalışmada, farklı otomobil alternatiflerinden en iyisini seçmek için AHS ve TOPSIS yöntemini kullanmışlardır. Otomobil seçim kriterlerinin oluşturulmasında otomobil sektöründe en az on yıllık tecrübeye sahip on kişilik profesyonel uzman kişilerin görüşleri ile literatür taramasından yararlanmışlardır. Çalışma sonunda otomobil seçiminde en önemli ana kriterlerin teknik özellikler ile ekonomik faktörler olduğu, buna göre en önemli alt kriterlerin sırasıyla güvenlik, fiyat, yedek parça bulunabilirliği ve konfor olarak ortaya çıktığı görülmüştür. Vrkljan ve Anaby (2011) tüketicilerin araç satın almaya karar verdiklerinde hangi araç özelliklerini göz önüne aldıklarını belirlemeye yönelik bir çalışma yapmışlardır. Bunun için 18 yaş ve üzeri kişilik bir gruba yaptıkları anket uygulamasında; bagaj hacmi, kilometresi, güvenliği, fiyatı, konforu, performansı, dizaynı ve güvenirliliği olmak üzere, 8 araç seçim kriterlerini önem derecesine göre sıralamalarını istemişlerdir. Araştırma sonunda en önemli araç seçim kriteri araç güvenliği olurken en az önem sahip kriter ise performans ve dizayn olarak sonuçlanmıştır. Lieven ve diğerleri (2011) Almanya da yaptıkları çalışmada katılımcıya, elektrikli araç satın almaya yönelik bir anket uygulamışlardır. Katılımcılardan kullanım şekillerine göre sınıflandırılan 8 ayrı gruptaki araçları 34

53 fiyat, çevreye etkisi, performansı, sağlamlığı ve kullanım kolaylığı kriterlerine göre değerlendirerek seçim yapmaları istenmiş ve elde edilen veriler analiz edilmiştir. Uygulama sonucunda öncelikli seçim kriterinin fiyat olduğu görülmüştür. Yukarıda incelenen araç seçimine yönelik çalışmalar, yapılacak araştırmanın genel çerçevesinin belirlenmesi ve teorik yapının bir bütün olarak ortaya çıkarılması için ele alınmıştır. Bu kapsamda; çalışmalarda kullanılan araç seçim kriterlerinin bir bütün olarak görülebilmesi için Tablo-11 oluşturulmuştur. 35

54 Tablo 11: Literatür Araştırması Araç Seçim Kriterleri YAZARLAR KRİTERLER ANA KRİTERLER ALT KRİTERLER Dış görünüş Modeli, Cinsi, Uzunluk, Tasarım, Renk tipi, Byun (2001) Yedla ve Shrestha (2003) Uygunluk Performans Güvenlik Ekonomik yönü Garanti İç genişliği, Yükleme hacmi, Ses sistemi, Aksesuar, Görüş mesafesi, Çalışma şekli, Tork gücü, Hızı, Yakıt kapasitesi, Fren kabiliyeti, İç gürültüsü, Konforu, Viraj alma yeteneği Hava yastık sayısı, ABS, Emniyet kemer sayısı, Alarm, Darbe koruma, Bagaj güvenliği Fiyatı, Yakıt tüketimi, Sigorta tutarı, İkinci el fiyatı, Yedek parça ücreti Servis istasyon sayısı, Yedek parça bulanabilirliği, Ortalama tamir süresi Maliyeti, Enerji tasarrufu, Çevreye etkisi, Teknolojik özellikleri, Uyumluluğu Kalite, Konfor, Ekonomik olma, Teknik üstünlük taşıması, Ödeme Akay (2003) kolaylığı, Dayanıklılık, Marka, Yedek parça bulunabilirliği, Yedek parça fiyatı, Kampanya olanağı, Kredi alma olanağı, Servis hizmetleri Güngör ve İşler (2005) Erdoğan (2006) Fiyat, 2.El fiyatı, Yakıt tüketimi, km. hızlanma süresi, Konfor, Güvenlik, Bakım maliyeti, Genişlik, Sevgi Markası, Fiyatı, Rengi, Vites özelliği, Tipi, Donanımı, Motor tipi, Motor hacmi, Yakıt tüketimi Özkan (2006) Yakıt tüketimi, Güvenlik seviyesi, Fiyat, Yakıt çeşidi, Araç stili Performans Silindir hacmi, Motor gücü, Yol tutuşu Terzi ve diğerleri (2006) Ekonomiklik Satış sonrası avantajı Satış fiyatı, Vergi, Yakıt tüketimi Satış sonrası hizmet tutarı, 2. El prim oranı, Likidite (Çabuk satılma) İmaj ve Prestij Konfor, Dizayn-estetik, Güvenlik 36

55 Tablo 11 in Devamı: Literatür Araştırması Araç Seçim Kriterleri Yi ve diğerleri (2007) Malzeme faktörleri Teknolojik faktörler Marka faktörleri Fiyat faktörleri İç malzeme özelliği, Dış malzeme özelliği, Donanım güvenliği, Hırsızlığa karşı donanım Akıllı haberleşme sistemi, Yer konumlama sistemi, Ektra donanım Toplum övgüsü, Popülaritesi, İmajı Fiyatı, Ödeme şekli Algılama faktörleri Araç alanı, Görünümü, Konforluluk, Moda biçimi, Servis faktörleri Bakım noktaları, Bakım maliyeti Ballı ve diğerleri (2007) Fiyat, Güvenlik, Yakıt tüketimi, Performans Bozdemir ve Yılmaz (2009) Motor gücü, Güvenlik, Yakıt tüketimi, Fiyat, Konfor Dinç (2010) Marka, fiyat, Yakıt tüketimi, Motor hacmi, Yakıt tipi, İç dizayn Teknik özellikler Güzellik Motor özellikleri, Güvenlik, Hız, Konforluk ve rahatlık. İç tasarım, Dış tasarım, Renk güzelliği ve çeşitliliği Yousefi ve Vencheh (2010) Üretici özellikleri Parça ulaşılabilirliği Ülkesi, Şirketi, Markası Yedek parça, Sarf Malzemesi Ekonomik yönleri Sosyal yönleri Ücreti, Yakıt tüketimi, Ödeme esnekliği Reklamı, Çevredeki atmosferi, Müşteri memnuniyeti Vrkljan ve Anaby (2011) Yükleme hacmi, Kilometresi, Güvenlik, Fiyat, Tasarım, Performans, Güvenilirlik Lieven ve diğerleri (2011) Fiyat, Çevreye etkisi, Performansı, Sağlamlığı, Kullanım kolaylığı Bundan sonraki kısımda, araştırmamızda kullanılacak olan AHS ve PROMETHEE yöntemleri açıklanmıştır. 37

56 3. ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ Karar vermenin temel problemi, çelişen kriterler altında değerlendirilen ve birbiriyle yarışan bir dizi alternatiften en iyisini seçmektir. AHS, böylesine karmaşık karar verme problemlerinin çözümünde, kapsamlı bir çerçeve sağlamaktadır (Saaty, 1986). Saaty (1980) tarafından literatüre kazandırılan ve geliştirilen AHS, karar verme problemini; hedefler, kriterler, alt kriterler ve seçeneklerin oluşturduğu bir sistem hiyerarşisi içinde ele almaktadır. Hiyerarşinin en üstünde varılmak istenen amaç, bu hedefin altında sırasıyla kriterler ve alt kriterler ve en alt seviyede ise seçenekler bulunmaktadır. İstenilen amaca ulaşmak doğrultusunda değerlendirilecek olan seçenekler için, belirlenen kriter ve alt kriterlerin kendi aralarındaki önem derecelerinin belirlenmesi için ikili karşılaştırma matrisleri oluşturulur. İkili karşılaştırmalar için yargılar grup kararı ile alındığında, karşılaştırma grupça uzlaşılmış değerler ile yapılmalıdır. Eğer bu sağlanamıyorsa bireylerin verdiği sayısal ağırlıkların geometrik ortalamaları alınmalıdır (Saaty, 1996). Hiyerarşinin herhangi bir seviyesi ve n alt kriteri için, karar vericinin 1/2 n(n-1) kadar ikili karşılaştırma yapması gerekir. Bu durum alt kriterlerin veya alternatiflerin ağırlıkların hesaplanmasında kullanılır. Bütün bunlar birleştirilerek alternatiflerin kapsamlı ağırlıkları hesaplanır (Milet ve Patrick, 1990). a. Analitik Hiyerarşi Sürecinin Aşamaları AHS ile karar verme işlemi, karar probleminin aşağıda verilen adımlar doğrultusunda ele alınması ile yapılmaktadır (Saaty, 1980 ve 2008; Dağdeviren, 2007; Dinçer ve Görener, 2011): Adım 1. Probleminin Tanımlanması ve Hiyerarşik Yapının Oluşturulması: Bu aşamada öncelikle problem açık bir şekilde tanımlanır ve karar verme problemi; hedefler, kriterler, alt kriterler ve seçeneklerin oluşturduğu bir sistem hiyerarşisi içinde ele alınır. Hiyerarşinin en üstünde varılmak istenen hedef, bu hedefin altında sırasıyla kriter kümeleri ile bu kümelere ait alt kriterler ve en alt seviyede ise seçenekler bulunmaktadır. 38

57 Yukarıda da belirtildiği üzere AHS karar verme problemlerini bir hiyerarşik yapı içerisinde modellemektedir. Bu yapı Şekil-1 de görülmektedir. Amaç Lineer Hiyerarşi Kriterler Alt Kriterler Küme Küme Elemanı Alternatifler Döngü her elemanın sadece kendisine bağlı olduğunu göstermektedir. Şekil-1: AHS Hiyerarşik Yapısı (Saaty ve Vargas, 2006:8) Şekil-1 incelediğinde, en üst seviyedeki amaca ulaşmak için aşağıya doğru kriterler ve en altta ise amaca uygun seçimi yapılacak alternatifler bulunmakta ve dolayısıyla yukarıdan aşağıya doğrusal bir hiyerarşi söz konusu olmaktadır. Adım 2. İkili Karşılaştırma Matrislerinin Oluşturulması: Hiyerarşik model oluşturulduktan sonra, her bir faktör temelinde alternatiflerin değerlendirilmesi ve faktörlerin kendi aralarındaki önem derecelerinin belirlenmesi için ikili karşılaştırma matrisleri oluşturulur. Değerlendirmeye alınacak n adet kriter 39

58 var ise, i kriterinin j kriterine göre önemini belirlemek üzere A matrisi oluşturulmalıdır. İkili karşılaştırma matrisi aşağıda gösterilmektedir. A (a ij ) n n = a a... a n1 a a... a n a a a 1n 2n... nn Lokal öncelik vektörü A. w. w denkleminin çözülmesi ile elde max edilen öz vektör ile belirlenir. Burada A ikili karşılaştırma matrisi, w öz vektör, max ise A karşılaştırma matrisinin en büyük öz değeridir. Matris elemanları arasında; a ij 1/ a ji ve a ii 1 ilişkisi bulunmaktadır. Karşılaştırma matrisinin köşegeni üzerindeki bileşenler, yani i = j olduğunda, 1 değerini alır. Kriterlerin ikili karşılaştırmalarında Tablo-12 deki önem ölçeği kullanılır (Saaty, 1980:54). İkili kriter karşılaştırmaları, karşılaştırma matrisinin tüm değerleri 1 olan köşegeninin üstünde kalan değerler için yapılır. Köşegenin altında kalan bileşenler için ise, a ji 1/ a ij eşitliği kullanılır. 40

59 Tablo-12: AHS de Kullanılan Temel Ölçek (Saaty 1980:54) ÖNEM DERECESİ TANIM AÇIKLAMA 1 Eşit Önemli İki faaliyet amaca eşit düzeyde katkıda bulunuyor ,4,6,8 Orta Derecede Önemli Kuvvetli Derecede Önemli Çok Kuvvetli Derecede Önemli Aşırı Derecede Önemli Ara Önem Dereceleri Tecrübe ve yargı bir faaliyeti diğerine orta derecede tercih ettiriyor. Tecrübe ve yargı bir faaliyeti diğerine kuvvetli bir şekilde tercih ettiriyor. Bir faaliyet güçlü bir şekilde tercih ediliyor ve baskınlığı uygulamada rahatlıkla görülüyor. Bir faaliyetin diğerine tercih edilmesine ilişkin kanıtlar büyük bir güvenilirliğe sahiptir. Uzlaşma gerektiğinde kullanılmak üzere iki ardışık yargı arasına düşen değerler. Adım 3. Öncelik Vektörlerinin Hesaplanması: İkili karşılaştırmalar yapıldıktan sonra ağırlıklandırılmış öncelik vektörleri bulunur. Öncelik vektörlerinin hesaplanmasında için ilk olarak matrisin normalleştirilmesi gerekmektedir. Bunun için ikili karşılaştırma matrisinin her bir kolonundaki değerler toplanır ve her değer, kolon toplamına bölünür ve böylece normalleştirişmiş matris elde edilir. Son olarak normalleştirilmiş matrisdeki satır toplamlarının aritmetik ortalaması alınarak öncelik vektörleri elde edilmiş olunur. Adım 4. Karşılaştırma Matrislerinin Tutarlılık Analizlerinin Yapılması: Karar problemlerinde yapılan yargılarda ne derece tutarlı olunduğunun bilinmesi önemlidir. Eğer tutarlılık seviyesi düşük olursa karar vericilerin yaptıkları değerlendirmelerin kendi içinde tutarsız oldukları, dolayısıyla karşılaştırmaları bilinçli olarak yapmadıkları veya kendilerini çalışmaya yeterince odaklamadan değerlendirme yaptıkları sonucuna varılabilir. AHS de 41

60 yapılan değerlendirmelerin kapsamlı tutarlılığı, tutarlılık oranı (CR) ile hesaplanır. CR, tutarlılık indeksi (CI) ın rassallık indeksi (RI) ya bölümü ile elde edilir. CI CR (1) RI Tutarlılık oranının hesaplanmasında öncelikli olarak tutarlılık indeksinin bulunması gerekmektedir. Tutarlılık indeksi şu şekilde hesaplanır. CI max n n 1 (2) Burada max en büyük özdeğeri ve n de değerlendirilen kriter sayısını göstermektedir. max değerinin hesaplanmasında şu adımlar takip edilir. İkili karşılaştırma matrisi ile öncelikler vektörü çarpılır. Ortaya çıkan vektör değerleri öncelikler vektöründe kendisine karşılık gelen değere bölünerek yeni bir vektör elde edilir. Ortaya çıkan bu vektörün elemanlarının toplamı da eleman sayısına bölünerek max en büyük özdeğeri bulunur. Her nxn boyutundaki matris için, rassal olarak oluşturulmuş matrislerin ortalama tutarlılık değerleri hesaplanmış ve rassallık indeksi(ri) olarak adlandırılmıştır. Saaty (1989) tarafından hazırlanan rassallık indeksi Tablo-13 de verilmiştir. 42

61 Tablo-13: Rassallık İndeksi (Saaty, 1989) KRİTER SAYISI RASSALLIK İNDEKSİ KRİTER SAYISI RASSALLIK İNDEKSİ İkili karşılaştırma matrislerinde Saaty tarafından önerilen CR değeri için üst sınır 0,10 dur. CR değeri 0,10 veya altında ise ikili karşılaştırma yargılarının tutarlılık sergilediği ve çalışmaya devam edilebileceğini göstermektedir. CR değeri 0,10 dan fazla ise, ikili karşılaştırma yargılarının gerçeği yansıtmadığı, tutarsız olduğu ve tekrar gözden geçirilmesi gerektiği ortaya çıkar. Adım 5. Belirlenen Alternatiflerin Değerlendirlmesi: AHS nin son adımı kriterlerin önem ağırlıkları ile alternatiflerin önem ağırlıklarının çarpımı ve her bir alternatife ait öncelik değerinin bulunmasıdır. Global ağırlığı en yüksek alternatif seçilmesi gereken en iyi alternatif olmaktadır. b. Analitik Hiyerarşi Süreci Uygulamaları Son yıllarda çok kriterli karar verme problemlerinde sıklıkla kullanılan AHS ne ilişkin farklı alanlarda yapılan çalışmalardan bazıları şunlardır: Üretim sistemleri değerlendirmesi (İç ve Yurdakul, 2009; Li ve Huang, 2009; Yang vd., 2009), yazılım değerlendirmesi (Cebeci, 2009; Chang vd., 2009), personel seçimi (Dağdeviren, 2007), strateji seçimi (Chen ve Wang, 2010; Li ve Li, 2009), Tedarikçi seçimi (Wang ve Yang, 2009; Chan vd., 2008), depo seçimi (Ho ve Enrouznejad, 2009), deniz ulaşım aracı seçimi (Gümüş ve Yılmaz, 2010), teknoloji değerlendirmesi (Lai ve Tsai, 43

62 2009), enerji seçimi (Kahraman ve Kaya, 2010), üniversite değerlendirmesi (Lee, 2010), performans değerlendirmesi (Dinçer ve Görener, 2011). 4. PROTMETHEE YÖNTEMİ PROMETHEE yöntemi Brans (1982) tarafından literatüre kazandırılan ve daha sonra Brans ve Vincke (1985) tarafından geliştirilen, son yıllarda oldukça yaygın olarak kullanılan ÇKKV yöntemlerinden biridir. PROMETHEE, birbiriyle çatışan kriterler temelinde, kriterlerin seçilmesi ve sonlu sayıdaki alternatiflerin sıralanması esasına dayanan bir yöntemdir. Aynı zamanda, diğer ÇKKV yöntemleri ile karşılaştırıldığında, konsept ve uygulama temelinde oldukça basit bir yöntem olarak karşımıza çıkmaktadır (Brans vd.,1986; Goumas ve Lygerou, 2000). Birçok ekonomik, endüstriyel, finansal veya politik karar verme problemleri çok kriterli bir yapıya sahiptir. İnsanlar bir araba satın alırken sadece fiyatına (finansal boyutuna) bakarak karar vermezler. Bunun yanında; konfor, kalite, performans ve prestij gibi daha birçok değerlendirme kriterini göz önünde bulundurmak durumundadırlar. Seçim işlemi insanların kişisel isteklerine göre şekillenebilmektedir. Bu nedenle değerlendirme kriterlerine verdikleri önem ağırlıkları değişebilmektedir. Dolayısıyla alternatiflerin arasından seçim yapılması veya alternatiflerin sıralanması çok kolay olmamaktadır (Brans ve Mareschal [web], 2012). Bu tür yapıya sahip problemlerin çözümünde PROMETHEE oldukça etkili bir yöntemdir. PROMETHEE yöntemi, alternatiflerin hem kısmi (PROMETHEE I), hem de tam sıralamasına (PROMETHEE II) imkân vermesinin yanında, karar probleminin geometrik temsilini, iki boyutlu bir düzlemde (Graphical Analysis for Interactive Assistance-GAIA) gösterebilmekte ve duyarlılık analizlerinin yapılmasına olanak sağlamaktadır (Le Teno ve Mareschal, 1998). 44

63 a. PROMETHEE Yönteminin Aşamaları PROMETHEE yönteminin uygulanması için iki tip bilgiye gereksinim duyulmaktadır (Macharis vd., 2004; Albadvi vd., 2007; Yılmaz ve Dağdeviren, 2010). Değerlendirilmek istenen kriterlerin göreli önem ağırlıkları bilgisi. Kara vericilerin, her bir ayrı kriter temelinde alternatifleri karşılaştırmak için kullanacağı tercih fonksiyonu bilgisi. Kriter ağırlıklarının karar vericiler tarafından belirlenmesinin ardından, PROMETHEE yöntemi ile karar verme probleminin çözümü 7 adımın uygulanmasıyla yapılmaktadır (Brans vd, 1986; Brans ve Mareschal, 2005; Dağdeviren ve Eraslan, 2008). Adım 1: PROMETHEE yönteminin ilk adımını değerlendirilecek olan sonlu sayıdaki alternatifler ve kriterler ile kriterlere göre değerlendirilen alternatiflerin aldığı değerleri gösteren veri matrisinin ortaya konması oluşturur. Adım 2: Veri matrisinin oluşturulmasından sonra alternatiflerin değerlendirilmesinde kullanılacak olan kriter değerleri için tercih fonksiyonlarının tanımlanması gerekir. 6 Farklı tipi bulunan tercih fonksiyonları sırasıyla birinci tip (olağan), ikinci tip (U-tipi), üçüncü tip (V-tipi), dördüncü tip (seviyeli), beşinci tip (lineer) ve altıncı tip (Gaussian) dır. Yöntemin uygulanmasında kullanılan tercih fonksiyonları Tablo-14 de gösterilmiştir. 45

64 Tablo-14: Tercih Fonksiyonları (Brans ve Mareschal, 2005; Dağdeviren ve Eraslan, 2008) PROMETHEE yönteminin diğer çoklu karar verme yöntemlerine göre önemli bir avantajı, karar vericiye bir değerlendirme faktörü açısından belli bir tercihi yapabilmesine ya da değerlendirme faktörünü kendi belirlediği değerlerle sınırlayabilmesine olanak sağlamasıdır. Bu işlevi ise aşağıda açıklamaları verilen 6 farklı tercih fonksiyonunu kullanarak yerine getirir. 46

65 Karar verici için, ilgili değerlendirme faktörü açısından herhangi bir tercih söz konusu değilse, o değerlendirme faktörü açısından seçilecek tercih fonksiyonu birinci tip (olağan) tercih fonksiyonu olmalıdır. Karar verici, ilgili değerlendirme faktörü açısından kendi belirlediği bir değerin üstünde değere sahip karar noktalarından yana tercihini kullanmak istiyorsa, seçilecek tercih fonksiyonu ikinci tip (U tipi) tercih fonksiyonu olmalıdır. Karar verici tercihini, bir değerlendirme faktörü açısından ortalamanın üstünde değere sahip karar noktalarından yana kullanmak istiyorsa ancak bu değerin altındaki değerleri de ihmal etmek istemiyorsa, seçilecek tercih fonksiyonu üçüncü tip (V tipi) tercih fonksiyonu olmalıdır. Karar vericinin tercihini, bir değerlendirme faktörü açısından belirli bir değer aralığı belirleyecekse, seçilecek tercih fonksiyonu dördüncü tip (seviyeli) tercih fonksiyonu olmalıdır. Karar verici bir değerlendirme faktörü açısından tercihini ortalamanın üstünde değere sahip karar noktalarından yana kullanmak istiyorsa, seçilecek tercih fonksiyonu beşinci tip (doğrusal) tercih fonksiyonu olmalıdır. Karar vericinin tercihinde, ilgili değerlendirme faktörü değerlerinin ortalamadan sapma değerleri belirleyici olacaksa, seçilecek tercih fonksiyonu altıncı tip (gaussian) tercih fonksiyonu olmalıdır. Adım 3: Tercih fonksiyonlarından hareketle alternatif çiftleri için ortak tercih fonksiyonlarının belirlenmesi gerekir. a ve b alternatifleri için ortak tercih fonksiyonu Eş. (3) ile belirlenir. 0, f ( a) f ( b) P [ f ( a),( b)] (3) p f ( a) ( b), f ( a) f ( b) 47

66 Adım 4: Ortak tercih fonksiyonların doğrultusunda her alternatif çifti için tercih indeksleri belirlenir. w i (i=1,2, k) ağırlıklarına sahip olan k kriter tarafından değerlendirilen a ve b alternatiflerinin tercih indeksi Eş. (4) ile hesaplanır. k w i i P i ( a, b) ( a, b) 1 (4) k w i 1 i Adım 5: Tercih indekslerinin oluşturulmasından sonra, alternatifler için pozitif ( ) ve negatif ( ) üstünlükler (Eş. 5-6) ile belirlenir. Pozitif üstünlük a alternatifinin diğer bütün alternatiflere ne derece baskın olduğunu gösterirken, negatif üstünlük ise a alternatifinin diğer bütün alternatif tarafından ne derece bastırıldığını gösterir. ( a) ( a, x) x ( b, c, d,...) (5) ( a) ( x, a) x ( b, c, d,...) (6) Adım 6: PROMETHEE I ile alternatiflerin kısmi öncelikleri belirlenir. Kısmi öncelikler alternatiflerin birbirlerine göre tercih edilme durumlarının, birbirinden farksız olan alternatiflerin ve birbirleriyle karşılaştırılamayacak olan alternatiflerin belirlenmesini sağlar. PROMETHEE I e göre a ve b alternatifi arasındaki karşılaştırma durumları aşağıda verilen eşitliklerle belirlenir. ( ) at I b ( a) ( b) ve ( a) ( b) (7) ( ) at I b ( a) ( b) ve ( a) ( b) (8) ( ) at I b ( a) ( b) ve ( a) ( b) (9) ( ) af I b ( a) ( b) ve ( a) ( b) (10) 48

67 ( ) ak I b ( a) ( b) ve ( a) ( b) (11) ( ) ak I b ( a) ( b) ve ( a) ( b) (12) (Eş.7,8,9) ile a alternatifi b alternatifine tercih (T) edilirken, (Eş.10) ile iki alternatif birbirinden farksızdır (F). (Eş.11,12) ise iki alternatifin birbiriyle karşılaştırılamayacağını (K) göstermektedir. Aşama 7: PROMETHEE II alternatiflerin tam sıralanmasına imkân tanır. Alternatiflerin tam sıralaması için net akış değerlerinin bulunması gerekir. Net akış değerleri (Eş.13) ile belirlenir. ( a) ( a) ( a) (13) a ve b alternatifler için verilen (Eş. 14) ile a alternatifi b alternatifine tercih (T) edilirken, (Eş. 15) ile a ve b alternatifleri farksızdır (F). ( ) at II b ( a) ( b) (14) ( ) af II b ( a) ( b) (15) b. PROMETHEE Yöntemi Uygulamaları Literatür incelediğinde, PROMETHEE yönteminin, lojistik ve ulaştırma sektöründen çevre ve enerji yönetimine, üretim ve planlama alanından finans ve teknoloji yönetimine kadar birçok farklı alanda kullanıldığı görülmektedir. Bu çalışmalardan bazıları şunlardır: Proje seçimi (Nowak 2005; Kiker vd., 2005; Halouani vd., 2009), yer seçimi (Brans and Mareschal, 1992; Sarkis 2000), tedarikçi seçimi (Wang vd., 2006; Araz ve Özkarahan, 2007; Dağdeviren ve Eraslan, 2008), nükleer atık yönetimi (Briggs vd., 1990; Delhaye vd., 1991), alternatif yol seçimi (Radojevic ve Petrovic, 1997), yer altı ulaşım sistemi seçimi (Elevli ve Demirci, 2004), yenilenebilir enerji seçimi (Hyde vd., 2003; Madlener vd., 2007), strateji seçimi (Gilliams vd., 2005; Roux vd., 2008), ekipman seçimi (Dağdeviren, 2008; Yılmaz ve Dağdeviren, 49

68 2010), stok yönetimi (Albadvi vd., 2007), portföy seçimi (Bouri ve Martel, 2002), üretim sistemleri seçimi (Anand ve Kodali 2008). Araştırmanın bundan sonraki bölümünde yukarıda açıklanan yöntemler kullanılarak, lojistik bir firmada araç seçim işlemi gerçekleştirilmiştir. 50

69 DÖRDÜNCÜ BÖLÜM ARAÇ SEÇİMİNE YÖNELİK UYGULAMA Bu çalışmanın, Ankara ilinde bulunan ve Türkiye nin tüm coğrafi bölgelerine yük taşıma faaliyeti icra eden bir lojistik firmasında uygulanmasına karar verilmiştir. Firmanın hâlihazırda 18 adet ağır ticari aracı bulunmaktadır. Firma bunlardan üretim yılı eski olan 3 adedini elden çıkararak yerine 5 adet yeni araç almayı planlamakta ve araç filosunu 20 adede çıkarmayı düşünmektedir. Uygulamada araç seçim problemi için ilk olarak, lojistik firmasında görev yapan 2 yönetici, 1 araç bakım görevlisi, 2 şoför ve tezin yazarı olmak üzere 6 kişilik uzman ekibi oluşturulmuş, daha sonra değerlendirilecek olan alternatif araçlar belirlenmiştir. En son adımda ise araç seçim probleminde kullanılacak olan kriterlerler belirlenmiştir. Araç seçim kriterlerinin belirlenmesinde; literatür çalışmalarından Byun (2001), Güngör ve İşler (2005), Terzi vd. (2006), Yousefi ve Vencheh (2010) ve ulaşılan farklı yük taşıma firmalarından elde edilen bilgilerden faydalanılmıştır. Bu doğrultuda ilk aşama olarak, firmanın araç filosuna katmayı düşündüğü yeni yük aracı alımında değerlendirilmesi gereken seçim kriterleri belirlenmiş ve belirlenen bu kriterlerin önem ağırlıkları AHS yöntemi ile bulunmuştur. Daha sonra, araçların seçimi için hem AHS yöntemi hem de oldukça etkin bir sıralama yöntemi olan PROMETHEE yöntemi kullanılmıştır. Çalışma sonunda, farklı değerlendirme yöntemlerinin uygulanması neticesinde ortaya çıkan sonuçların ayrıntılı analizi yapılmış ve en iyi ağır ticari aracın seçim işlemi tamamlanmıştır. Araç seçim işlemi için uygulanan akış şeması Şekil-2 de verilmiştir.

70 Karar verme probleminin tanımlanması Kriterler için tercih fonksiyonlarının ve parametrelerinin belirlenmesi Uzman ekibinin oluşturulması Alternatiflerin belirlenmesi Tercih fonksiyonları için kriter ağırlıklarının belirlenmesi Ana ve alt kriterlerin belirlenmesi A H S Ana ve alt kriterler arasındaki ikili karşılaştırmaların yapılması Lokal kriter ağırlıklarının hesaplanması Karşılaştırma matrislerinin tutarlılık analizlerinin yapılması PROMETHEE I ile kısmi sıralama PROMETHEE II ile tam sıralama GAIA düzleminin belirlenmesi P R O M E T H E E Tutarlılık oranı CR>0.1 En iyi aracın seçilmesi Ana ve alt kriter global ağırlılıklarının hesaplanması En iyi aracın seçilmesi Seçimlerin karşılaştırılması ve kararın verilmesi Şekil-2: Araç Seçimine İlişkin Akış Şeması 1. BİRİNCİ AŞAMA: KRİTERLERİN BELİRLENMESİ ve HİYERARŞİK YAPININ OLUŞTURULMASI Araç seçim kriterlerinin belirlenmesinde; öncelikle 4 üncü bölümde incelenen literatür çalışmalarından ve sonrasında ise görüşülen farklı yük taşıma firmalarının yönetici personelinden faydalanılmıştır. Araç seçimine yönelik literatür çalışmalarının hususi araç seçimine yönelik olması nedeniyle, lojistik firmalardaki ağır ticari araç seçimi kriterleri için farklı yük 52

71 taşıma firmaları ile görüşülerek ilave kriterler belirlenmeye çalışılmıştır. Örneğin, lojistik bir firma için ağır ticari araç seçiminde yük taşıma kapasitesi, hareket sığası ve filoya benzerlik kriterleri değerlendirilmesi gereken önemli birer kriterken, literatürde ele alınan hususi araç seçimi problemlerinde değerlendirilen kriterler arasında bulunmamaktadır. Bununla birlikte ana bileşenin araç olması nedeniyle hem hususi araç hem de ağır ticari araç seçimindeki değerlendirme kriterlerinin çoğu birbiriyle aynı olmakta fakat önem dereceleri farklılık gösterebilmektedir. Sonuçta, Tablo-11 deki literatür araştırması ile farklı lojistik firmalarla yapılan görüşmeler sonucunda elde edilen değerlendirme kriterleri uzman ekibin de onayı doğrultusunda, ağır ticari araç seçim kriterleri olarak 5 ana kriter altında 20 alt kriter olmak üzere çalışmamızda kullanılmasına karar verilmiştir. Oluşturulan ağır ticari araç seçim kriterleri Tablo-15 de verilmiştir. Tablo-15: Ağır Ticari Araç Seçimi Değerlendirme Kriterleri Ana Kriterler Performans (P) Donanım (D) Ekonomiklik (E) İmaj ve Prestij (I) Satış Sonrası Hizmet (S) P1 P2 P3 P4 P5 D1 D2 D3 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 I1 I2 S1 S2 S3 Alt Kriterler Motor özellikleri Yakıt tank kapasitesi Hareket sığası Taşıma kapasitesi Şanzıman tipi Güvenli sürüş Kullanım kolaylığı Teknolojik faktörler Fiyat Yakıt tüketimi 2. El fiyatı Ödeme kolaylığı Bakım maliyeti Garanti süresi/km. Filoya benzerlik Marka Tasarım Servis istasyon sayısı Yedek parça bulunabilirliği Ortalama tamir süresi 53

72 Araştırmamızda kullanılacak olan kriterlerin daha iyi anlaşılması ve herhangi bir karışıklığa yol açmaması için ana ve alt kriterlere ait aşağıdaki açıklamalar verilmiştir. PERFORMANS: Aracın hareket, taşıma ve hızlanma fonksiyonları ile bunlara katkıda bulunan diğer özelliklerin işleyişi olarak açıklanabilir. Motor özellikleri: Motor gücü (HP), tork kuvveti, silindir hacmi ve emisyon seviyesi gibi özellikleri içeren ve aracın performansında önemli rol oynayan bir kriterdir. Yakıt tank kapasitesi: Motorunun çalışması için gerekli olan enerjiyi sağlamak amacıyla kullanılan yakıtın konulduğu tankların litre cinsinden kapasitesidir. Hareket sığası: Aracın tam dolu yakıt tank kapasitesi ile km. cinsinden gidebileceği maksimum uzaklıktır. Taşıma kapasitesi: Aracın ton cinsinden taşıyabileceği maksimum yük ağırlığıdır. Şanzıman tipi: Hız değiştirmek için motorun yükünü hafifleterek aracın hareket etmesini sağlayan, mekanik ve otomatik şanzıman çeşitleri gibi birbirine göre üstünlükleri bulunan bir özelliktir. DONANIM: Araç sürücüsünün emniyetli ve konforlu bir yolculuk yapmasını sağlamak amacıyla araç üzerinde bulunan malzeme ve sistemlerdir. Güvenli sürüş: Araç sürücüsünün kaza ve yaralanma riskini azaltmak ve araca hâkimiyetini en üst seviyede tutmak amacıyla araç üzerinde bulunan malzeme ve sistemlerdir. Kullanım kolaylığı: Araç sürücüsünün araç içindeki yaşam alanı, konfor ve seyir halindeyken araç kullanımına yönelik olarak aracın sahip olduğu malzeme ve sistemlerdir. 54

73 Teknolojik faktörler: Araç ile sürücü ve sürücü ile bağlı olduğu lojistik firma arasındaki bilgi alışverişi, haberleşme ve ikaz sistemi özelliklerini sağlayabilen uydu takip sistemi, navigasyon, araç telefonu ile şerit takip ve hırsızlık önleyici gibi malzeme ve sistemlerin oluşturduğu donanımlardır. EKONOMİKLİK: Yeni bir aracın alımından elden çıkarıncaya kadar olan süreçteki maliyetlerdir. Fiyat: Yeni bir aracın bayi satış fiyatıdır. Yakıt tüketimi: Aracın 100 km. mesafede tüketmiş olduğu yakıt miktarıdır. İkinci el fiyatı: Aracın elden çıkarılmasına karar verildiğindeki satış fiyatıdır. Ödeme kolaylığı: Araç satın alma aşamasında, bayi tarafından müşterinin istekleri göz önünde bulundurularak müşteriye sunulan araç ödeme planıdır. Bakım maliyeti: Aracın yıllık ortalama periyodik bakım maliyetidir. Garanti süresi/km.: Aracın satışından itibaren belirlenen yıl veya km. içerisindeki araç onarım garantisidir. Filoya benzerlik: Firmanın yeni bir araç satın almaya karar verdiğinde, personel eğitim ve bakım maliyetlerinin azaltılması amacıyla, sahip olduğu mevcut araç filosundaki araçlarla aynı marka ve tipteki araçları seçmesidir. İMAJ VE PRESTİJ: Lojistik firmanın sahip olduğu araçların, hem firma içinde hem de lojistik iş dünyasındaki uyandırdığı çağrışım, etki, itibar, saygınlık ve izlenimler ile bunlara bağlı olarak ortaya çıkan olumlu veya olumsuz değerlendirmelerdir. Marka: Bir aracın diğer araç türlerinden ayırt edilmesini sağlayan sembollerdir. Müşterinin zihninde seçim yapılacak aracı kalite, itibar ve 55

74 saygınlık gibi kavramlar çerçevesinde belirli bir konuma oturtan bir özelliğe sahiptir. Tasarım: Aracın iç ve dış dizaynı, estetik görünümü, renk çeşitliliği gibi görsel faktörlerin ön planda tutulduğu ve araç seçiminde müşterinin zihninde ilk yer tutan bir olgu olarak değerlendirilmektedir. SATIŞ SONRASI HİZMET: Araç üretici firmaların hizmet kalitesi ilkelerine bağlı kalarak, araçların müşteri tarafından doğru ve amaca uygun şekilde kullanılması şartıyla, arıza veya şikâyet durumunda servis ve yedek parça hizmetlerini doğru, hızlı ve uygun fiyatla sunarak, müşteri memnuniyetini sağlamaya çalışan yaklaşımlar olarak değerlendirilmektedir. Servis istasyon sayısı: Araç üretici firmanın Türkiye genelinde sahip olduğu servis istasyon sayısıdır. Yedek parça bulunabilirliği: Aracın herhangi bir arıza veya kaza yapması durumunda, faâl hale getirilebilmesi için gerekli olan yedek parçaların üretici firma tarafından en kısa sürede tedarik edilebilmesidir. Ortalama tamir süresi: Aracın en ufak bir onarım için servis istasyonuna gitmesi veya bulunduğu yerde onarıma gerek duyması halinde servis tarafından müdahale süresi ile onarım süresinin birleşmesinden oluşmaktadır. Kriterlerin belirlenmesinden sonra, en iyi ağır ticari aracın seçimine yönelik olarak, karar problemin çözümü için hiyerarşik yapı oluşturulmuştur. Bu yapı Şekil-3 de görülmektedir. 56

75 Motor özellikleri Yakıt tank kapasitesi Hareket sığası Taşıma kapasitesi Şanzıman tipi Güvenli sürüş Kullanım kolaylığı Teknolojik faktörler Fiyat Yakıt tüketimi 2.El fiyatı Ödeme kolaylığı Bakım maliyeti Garanti süresi Filoya benzerlik Marka Tasarım Servis istasyon say. Yedek parça bulunabilirliği Ortalama tamir süresi EN İYİ AĞIR TİCARİ ARACIN SEÇİLMESİ PERFORMANS DONANIM EKONOMİKLİK İMAJ VE PRESTİJ SATIŞ SONRASI HİZMET A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 Şekil-3: En İyi Ağır Ticari Araç Seçiminde Kullanılan Hiyerarşik Yapı 57

76 2. İKİNCİ AŞAMA: KRİTERLERİN AĞIRLIKLANDIRILMASI Bu bölümde araç seçiminde kullanılacak olan kriterlerin önem ağırlıkları hesaplanmıştır. Kriter ağırlıklarının belirlenmesinde Saaty (1989) tarafından literatüre kazandırılan 1-9 ölçekli değerlendirme skalası ile ikili karşılaştırma matrislerinden faydalanılmıştır. İkili karşılaştırma matrisleri için değerlendirmeler, uygulama yapılan firmanın da dâhil olduğu ve anket yoluyla ulaşılan 26 farklı taşımacılık firmasından elde edilen verilerin geometrik ortalaması alınarak oluşturulmuştur. Saaty (1996) yapılan ikili karşılaştırmalarda birden çok karar verici olması durumunda geometrik ortalamanın kullanılması gerektiğini belirtmektedir. a. Kriter Ağırlıklarının AHS Yöntemi ile Hesaplanması AHS nin ilk adımını yukarıda belirtilen ikili karşılaştırma matrisleri oluşturmaktadır. İkili karşılaştırma matris değerlerini, EK-A da verilen anket sorularının uygulama yapılan firmanın da dâhil olduğu toplam 26 anket sonuçlarının geometrik ortalama değerleri oluşturmaktadır. Bu kapsamda öncelikle ana kriterlerin ikili karşılaştırma matris değerleri oluşturularak Tablo- 16 da verilmiştir. Tablo-16: Ana Kriterlerin İkili Karşılaştırma Matrisi P D E I S P 1,00 1,78 0,77 3,00 1,50 D 0,56 1,00 0,83 1,90 0,90 E 1,30 1,20 1,00 3,48 2,68 I 0,33 0,53 0,29 1,00 0,81 S 0,67 1,11 0,37 1,23 1,00 İkili karşılaştırma matrisinin yapılmasının ardından matris değerlerinin normalleştirilmesi gerekmektedir. Bunun için ikili karşılaştırma matrisinin her bir kolonundaki değerler toplanır ve her değer kolon toplamına bölünür ve böylece Tablo-17 deki normalleştirilmiş matris elde edilir. 58

77 Tablo-17: Normalleştirilmiş Matris Değerleri P D E I S P 0,259 0,317 0,236 0,283 0,218 D 0,146 0,178 0,255 0,179 0,131 E 0,336 0,214 0,307 0,328 0,389 I 0,086 0,094 0,088 0,094 0,118 S 0,173 0,198 0,114 0,116 0,145 Son olarak normalleştirilmiş matrisindeki satır toplamlarının aritmetik ortalaması alınarak Tablo-18 deki ana kriter ağırlıkları elde edilmiş olunur. Tablo-18: Ana Kriter Ağırlıkları Ana Kriterler Ana Kriter Ağırlıkları Performans 0,262 Donanım 0,178 Ekonomiklik 0,315 İmaj ve Prestij 0,096 Satış Sonrası Hizmet 0,149 Ana kriter ağırlıkları incelendiğinde en yüksek önem derecesine sahip kriter ekonomiklik ana kriteri olurken, bu kriteri sırasıyla performans, donanım, satış sonrası hizmet ile imaj ve prestij ana kriterleri takip etmektedir. Ana kriter ağırlıklarının bulunmasından sonra, yapılan ikili karşılaştırmalar sonucunda elde edilen değerlerin doğruluk ve geçerliliğini ölçmek için tutarlılık oranın bulunması gerekir. Tutarlılık oranı hatırlanacağı üzere aşağıdaki formül ile hesaplanmaktadır. CI CR Formülden de görüleceği üzere öncelikle tutarlılık RI indeksinin (CI) bulunması gerekmektedir. CI değeri de aşağıdaki formül ile hesaplanmaktadır. 59

78 max n CI Bunun için ilk önce ikili karşılaştırma matris değerlerinin satır n 1 bileşenleri ile kriter ağırlıkları diğer bir deyişle öncelik vektörü çarpılır. 1,00 1,78 0,77 3,00 1,50 0,262 1,333 0,56 1,00 0,83 1,90 0,90 0,178 0,903 1,30 1,20 1,00 3,48 2,68 x 0,315 = 1,603 0,33 0,53 0,29 1,00 0,81 0,096 0,488 0,67 1,11 0,37 1,23 1,00 0,149 0,757 Hesaplama sonucu elde edilen değerler kendisine karşılık gelen öncelik vektörüne bölünerek yeni değerler elde edilir. 1,333 / 0,262 = 5,087 0,903 / 0,178 = 5,073 1,603 / 0,315 = 5,088 0,488 / 0,096 = 5,083 0,757 / 0,149 = 5,080 Elde edilen bu değerlerin ortalaması max değerini verir. max = (5,087+5,073+5,088+5,083+5,080) / 5 = 5,082 CI max n n 1 eşitliğinden değerleri yerine koyarsak, tutarlılık indeksi; 5,082 5 CI 0,020 olarak bulunur. 5 1 Kriter sayısı n=5 olması nedeniyle Tablo-13 de verilen rassallık indeks değeri RI = 1,12 dir. (1) Numaralı eşitlikteki değerleri yerine koyarsak, tutarlılık oranı; CI CR CR = 0,020/ 1,12 = 0,018 olarak hesaplanmaktadır. RI 60

79 CR=0,018<0,1 olması nedeniyle ana kriter kümeleri için yapılan ikili karşılaştırmaların tutarlı bir yargıya sahip olduğu sonucu ortaya çıkmıştır. Bu aşamadan sonra ana kriter kümeleri içindeki alt kriterlerin göreli ağırlıklarının hesaplanması gerekmektedir. Yukarıda yapılan hesaplama adımlarına benzer şekilde ele alınan alt kriterler için ikili karşılaştırma matrisleri ile kriter ağırlıkları ve tutarlılık oranları hesaplanarak aşağıda tablolar halinde verilmiştir. Tablo-19: Performans Kümesi Alt Kriterleri için İkili Karşılaştırma ve Hesaplama Değerleri P1 P2 P3 P4 P5 Kriter Ağırlıkları P1 1,00 8,28 2,62 0,95 3,30 0,355 P2 0,12 1,00 0,20 0,12 0,72 0,044 P3 0,38 5,00 1,00 0,97 3,10 0,219 P4 1,05 8,33 1,03 1,00 3,35 0,301 P5 0,30 1,39 0,32 0,30 1,00 0,081 Tutarlılık oranı CR=0,027 < 0,1 Tablo-20: Donanım Kümesi Alt Kriterleri için İkili Karşılaştırma ve Hesaplama Değerleri D1 D2 D3 Kriter Ağırlıkları D1 1,00 2,03 1,92 0,495 D2 0,49 1,00 0,74 0,225 D3 0,52 1,35 1,00 0,280 Tutarlılık oranı CR=0,006 < 0,1 61

80 Tablo-21: Ekonomiklik Kümesi Alt Kriterleri için İkili Karşılaştırma ve Hesaplama Değerleri E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 Kriter Ağırlıkları E1 1,00 0,84 1,48 2,23 1,09 1,59 2,00 0,181 E2 1,19 1,00 7,86 4,39 2,21 2,10 0,97 0,268 E3 0,68 0,13 1,00 1,37 0,46 0,73 0,30 0,071 E4 0,45 0,23 0,73 1,00 0,84 0,42 0,31 0,065 E5 0,92 0,45 2,17 1,19 1,00 1,36 0,91 0,131 E6 0,63 0,48 1,37 2,38 0,74 1,00 0,67 0,112 E7 0,50 1,03 3,33 3,23 1,10 1,49 1,00 0,173 Tutarlılık oranı CR=0,071 < 0,1 Tablo-22: İmaj ve Prestij Kümesi Alt Kriterleri için İkili Karşılaştırma ve Hesaplama Değerleri I1 I2 Kriter Ağırlıkları I1 1,00 2,95 0,747 I2 0,34 1,00 0,253 Tutarlılık oranı CR=0 < 0,1 Tablo-23: Satış sonrası Hizmet Kümesi Alt Kriterleri için İkili Karşılaştırma ve Hesaplama Değerleri S1 S2 S3 Kriter Ağırlıkları S1 1,00 0,92 4,10 0,414 S2 1,09 1,00 5,86 0,493 S3 0,24 0,17 1,00 0,093 Tutarlılık oranı CR=0,007 < 0,1 Ana kriter kümeleri altındaki alt kriter için yapılan hesaplamalar incelendiğinde; performans kümesi içindeki en önemli kriter motor özellikleri 62

81 (P1), donanım kümesi için güvenli sürüş (D1), ekonomiklik kümesi için yakıt tüketimi (E2), imaj ve prestij kümesi için marka (I1) ve satış sonrası hizmet için yedek parça bulunabilirliği (S2) alt kriterleri olarak görülmektedir. Ayrıca tüm matrisler için hesaplanan tutarlılık oranları CR<0,1 olmasından dolayı, ikili karşılaştırma matris değerlerinin tutarlı bir yargıya sahip olduğu ortaya çıkmaktadır. Son olarak kriterlerin global ağırlıklarının bulunması gerekmektedir. Bunun için ana kriter ağırlıkları ile alt kriter ağırlıkları kendi grupları içinde çarpılarak global kriter ağırlıkları elde edilmiş olur. Yapılan hesaplama değerleri Tablo-24 de görülmektedir. Tablo-24: AHS İle Kriterlerin Global Ağırlıkları Ana Kriterler Kriter Ağırlıkları PERFORMANS 0,262 DONANIM 0,178 EKONOMİKLİK 0,315 İMAJ VE PRESTİJ SATIŞ SONRASI HİZMET 0,096 0,149 Alt Kriterler Göreli Global Ağırlıklar Ağırlıklar P1 0,355 0,093 P2 0,044 0,012 P3 0,219 0,058 P4 0,301 0,079 P5 0,081 0,021 D1 0,495 0,088 D2 0,225 0,040 D3 0,280 0,050 E1 0,181 0,057 E2 0,268 0,084 E3 0,071 0,022 E4 0,065 0,020 E5 0,131 0,041 E6 0,112 0,035 E7 0,173 0,055 I1 0,747 0,072 I2 0,253 0,024 S1 0,414 0,062 S2 0,493 0,074 S3 0,093 0,014 63

82 Tablo-24 incelendiğinde en önemli kriter motor özellikleri (P1) olurken, bunu sırasıyla güvenli sürüş (D1) ve yakıt tüketimi (E2) kriterlerinin takip ettiği görülmektedir. b. AHS İle Elde Edilen Sonuçların Değerlendirilmesi AHS yöntemi ile yapılan hesaplamalar sonucunda en önemli ilk üç kriter sırasıyla motor özellikleri, güvenli sürüş ve yakıt tüketimi olarak karşımıza çıkmaktadır. Uygulama yapılan firmanın yöneticileri ve görüşülen diğer farklı taşıma firmalarından alınan bilgiler doğrultusunda, yük taşıma araçlarının sahip olduğu motor özellikleri yani motor gücü, tork kuvveti, silindir hacmi gibi özelliklerinin araçların yük taşıma performanına doğrudan etki etmesi, ayrıca egzos emisyon grubunun (Euro-1,2..,5), artan çevre duyarlılığı ve özellikle AB üye ülkelerinde taşıma yapacak araçlarda Euro-4 ve 5 gibi grupların zorunluluk göstermesi araç seçiminde, motor özelliklerinin dikkate alınması gereken önemli kriterlerden biri olduğu gerçeğini ortaya çıkarmaktadır. Güvenli sürüş kriteri ise can ve mal kaybını önlemek ve araç güvenlik donanımına bağlı olarak olası bir kaza durumunda prestij kaybına uğramamak için değerlendirilmesi gereken önemli ve öncelikli kriterlerden biridir. Diğer taraftan görüşülen farklı firma yöneticileri tarafından, taşıma giderlerinin yaklaşık % arasındaki maliyeti araçların yakıt tüketiminin oluşturduğu belirtilmektedir. Lojistik firmalar için bu orandaki bir maliyeti göz önüne aldığımızda yakıt tüketimi kriterinin önemi daha da artmaktadır. Araştırmamızda ortaya çıkan kriter önem sıralamaları ile literatürde araç seçimine yönelik yapılan bilimsel çalışmalarda bulunan kriter önem sıralamaları Tablo-25 de verilmiştir. 64

83 Tablo-25: Kriter Önem Sıralaması YAZARLAR YÖNTEMLER ÖNEMLİLİK DERECESİ Byun (2001) AHS Güvenlik Performans Ekonomiklik Akay (2003) İstatiksel Marka Ekonomiklik Kalite Güngör ve İşler (2005) Erdoğan (2006) AHS Güvenlik Yakıt tüketimi Fiyat İstatiksel Marka Fiyat Vites özelliği Özkan (2006) İstatiksel Yakıt Türü Fiyat Güvenlik seviyesi Yi vd. (2007) BAHS Güvenlik donanımı Hırsızlık önleyici donanım İmaj Dinç (2010) İstatiksel Marka Yakı Tipi Fiyat Yousefi ve Vencheh (2010) AHS-TOPSIS Güvenlik Fiyat Yedek parça bulunabilirliği Tez Çalışması AHS Motor özelikleri Güvenli sürüş Yakıt tüketimi Tablo-25 incelelendiğinde, matematiksel yöntemler kullanılarak yapılan çalışmalarda sırasıyla güvenlik ve ekonomiklik kriterleri ön sıradayken istatiksel yöntemler kullanılarak yapılan çalışmalarda marka ve 65

84 ekonomiklik kriterleri öncelik sırasında yer almaktadır. Tez çalışmamızda ortaya konan kriterlerin lojistik firmalar için ağır ticari araç seçimine yönelik olması nedeniyle kriter önem sıralamaları değişiklik göstermektedir. Bu değerlendirmelerin ışığında ve uzman ekibinin de onayı doğrultusunda uygulama kullanılacak olan kriter önem ağırlıklarının hesaplanan değerler olmasının doğru olacağı sonucuna varılmıştır. 3. ÜÇÜNCÜ AŞAMA: ARAÇLARIN DEĞERLENDİRİLMESİ Bu aşamada öncelikle, firma tarafından, değerlendirilecek olan alternatif araçlar belirlenmiştir. Alternatiflerin belirlenmesinde aynı segment grubunda yer alan araçlar göz önüne alınmış ve 8 alternatif araç (A1,A2, A8) seçim işlemine sokulmuştur. Bunun için tek dingilli, uzun yol yük taşımacılığında kullanılacak olan ve çekici grubuna giren araçlar seçilmiştir. Araçların seçimi için AHS yöntemi ile oldukça etkin bir sıralama yöntemi olan PROMETHEE yöntemi kullanılmıştır. Çalışma sonunda, farklı seçim yöntemlerinin uygulanması neticesinde ortaya çıkan sonuçların ayrıntılı analizi yapılmıştır. a. AHS Yöntemi ile Araç Seçimi AHS ile araç seçim aşaması, değerlendirilecek olan kriter ve alternatif sayılarının fazla olmasından dolayı alternatifler, ikili karşılaştırmalar ile değil, alt kriter bazında her birine puan verilmesi yoluyla değerlendirilmiştir. Kriterler temelinde alternatiflere ait değerlendirme verileri ile verilerin normalleştirilmesi sonucu hesaplanan değerler Tablo-26 ve Tablo-27 de verilmiştir. 66

85 Kriterler Tablo-26: AHS Yöntemi için Değerlendirme Veri Matrisi Kriter ağırlığı Alternatifler A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 P1 0, ,5 7,5 9, P2 0, P3 0, P4 0, P5 0, D1 0,088 7, ,5 9 D2 0, , ,5 D3 0,050 7,5 9 7, ,5 9,5 E1 0, E2 0, E3 0, E4 0, E5 0, E6 0, E7 0, I1 0, , ,5 8 I2 0,024 5,5 9 6, ,5 10 9,5 S1 0, S2 0,074 9,5 8, ,5 8,5 S3 0, Tablo-26 incelendiğinde, karar verme ekibi tarafından değerlendirilecek olan alternatifler, kriter özelliklerine bağlı olarak nitel olarak değerlendirilmesi gereken P1, D1, D2, D3, I1, I2 ve S2 kriterleri için 1-10 puan skalası ile P5 ve E7 kriterleri içinse 1-3 puan skalası ile değerlendirilmiştir. Nicel olarak değerlendirilecek olan diğer kriterler için alternatiflerin sahip olduğu değerler kullanılmıştır. Alternatiflere ait yukarıda 67

86 belirtilen değerlendirmelerin nasıl yapıldığı ayrıntılı olarak PROMETHEE ile araç seçimi bölümünde açıklanmıştır. Tablo-27: AHS Yöntemi için Normalleştirilmiş Veri Matrisi Kriterler Kriter ağırlıkları A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 P1 0,093 7,00 10,00 6,00 8,50 7,50 9,50 9,00 10,00 P2 0,012 7,69 9,62 8,33 9,74 7,44 10,00 7,44 8,85 P3 0,058 7,61 8,88 8,88 10,00 8,59 9,90 7,63 8,45 P4 0,079 8,05 9,57 8,07 8,17 8,53 10,00 9,58 9,47 P5 0,021 6,67 10,00 3,33 6,67 6,67 10,00 10,00 10,00 D1 0,088 7,50 9,00 8,00 9,00 10,00 10,00 9,50 9,00 D2 0,040 7,00 9,50 7,00 8,00 9,00 10,00 10,00 9,50 D3 0,050 7,50 9,00 7,50 8,00 9,00 10,00 8,50 9,50 E1 0,057 8,69 7,23 10,00 7,41 6,96 6,83 7,32 6,75 E2 0,084 8,57 8,00 9,23 8,89 10,00 9,23 8,89 8,57 E3 0,022 6,31 9,34 5,81 9,19 9,85 9,75 9,14 10,00 E4 0,020 6,00 8,00 10,00 7,33 9,33 9,33 8,00 6,00 E5 0,041 10,00 7,78 8,75 7,00 6,36 7,37 7,18 6,67 E6 0,035 7,20 9,20 7,20 8,00 10,00 8,00 9,00 8,80 E7 0,055 3,33 10,00 3,33 6,67 6,67 6,67 10,00 10,00 I1 0,072 2,22 5,56 5,00 6,67 10,00 7,78 7,22 8,89 I2 0,024 5,50 9,00 6,50 8,00 10,00 9,50 10,00 9,50 S1 0,062 10,00 3,21 7,05 2,56 2,31 2,44 2,82 3,21 S2 0,074 9,50 8,50 10,00 8,00 9,00 8,00 8,50 7,50 S3 0,014 6,00 9,00 6,92 9,00 10,00 8,18 8,18 10,00 Tablo-27 deki fiyat (E1), yakıt tüketimi (E2), bakım maliyeti (E5) ve ortalama tamir süresi (S3) kriterleri için amaç minimize etmek olduğundan bu kriterler fayda kriterine çevrilmiştir. Değerlerin normalleştirilmesinden sonra, kriter ağırlıkları ile alternatiflere ait sütun değerlerinin çarpım sonucunda alternatiflere ait performans değerleri bulunmuştur. Yapılan hesaplamalar 68

87 neticesinde bulunan alternatif araçlara ait sıralama sonuçları Tablo-28 de verilmiştir. Tablo-28: AHS Yöntemi ile Alternatif Araçların Sıralanması Performans Değerleri 8,5104 8,4597 8,3530 8,3505 8,3091 7,7773 7,4904 7,2884 Sıralama A6 A8 A7 A2 A5 A4 A3 A1 Tablo-28 incelendiğinde, A6 alternatif aracının en yüksek puanı aldığı görülmektedir. A2, A5, A7 ve A8 alternatif araçların ise puanlarının birbirine çok yakın değerler olduğu ve hesaplanan kriter ağırlıklarındaki küçük ölçüdeki değişimlerde, sıralamalarında değişiklik olabileceği değerlendirilmektedir. b. Duyarlılık Analizi Kriterlerin önem ağırlıklarının değişmesi sonucu alternatiflerin sıralamasındaki değişimi incelemek üzere duyarlılık analizi yapılmıştır. Bunun için çalışmada kriter ağırlığı en yüksek üç kriter olan motor özellikleri (P1), güvenli sürüş (D1) ve yakıt tüketimi (E2) kriterleri ele alınmıştır. Duyarlılık analizi için Excel programı yardımıyla hesaplanan değerler Tablo-29 da verilmiştir. Tablo-29: Duyarlılık Analizi Tablosu Kriterler Kriter Ağırlıkları Değişim Aralığı Min Max P1 0,093 0,077 0,095 D1 0,088 0,085 0,120 E2 0,084 0,081 0,103 Tablo-29 incelendiğinde, motor özellikleri (P1) kriter ağırlığına 0,077 in altında veya 0,095 in üstünde, güvenli sürüş (D1) kriter ağırlığına 69

88 0,85 in altında veya 0,120 nin üstünde, yakıt tüketimi (E2) kriter ağırlığına 0,081 in altında veya 0,103 ün üstünde bir değer atanırsa alternatif araçların sıralaması değişecek, diğer durumlarda ise sıralamada bir değişiklik olmayacaktır. Tablo-29 da verilen kriter değişim aralığı değerleri göz önünde bulundurularak, kriter ağırlıklarına atanan farklı değerler sonucunda, alternatif araçların sıralamasındaki değişim Tablo-30 da görülmektedir. Tablo-30: Duyarlılık Analizi ile Alternatif Araçların Sıralanması Performans Değerleri P1 Kriter Ağırlığına Atanan Değer 0,03 8,4522 8,3662 8,3622 8,3129 8,2521 7,7335 7,5798 7,2962 Sıralama A6 A5 A8 A7 A2 A4 A3 A1 Performans Değerleri P1 Kriter Ağırlığına Atanan Değer 0,15 8,5630 8,5476 8,4392 8,3893 8,2575 7,8168 7,4098 7,2814 Sıralama A6 A8 A2 A7 A5 A4 A3 A1 Performans Değerleri D1 Kriter Ağırlığına Atanan Değer 0,02 8,4263 8,4121 8,3161 8,2741 8,1920 7,6944 7,4437 7,2611 Sıralama A8 A6 A2 A7 A5 A4 A3 A1 Performans Değerleri D1 Kriter Ağırlığına Atanan Değer 0,25 8,7454 8,5890 8,5416 8,5395 8,4326 7,9752 7,6021 7,3537 Sıralama A6 A5 A7 A8 A2 A4 A3 A1 Performans Değerleri E2 Kriter Ağırlığına Atanan Değer 0,03 8,4757 8,4574 8,3802 8,3248 8,2153 7,7173 7,3826 7,2053 Sıralama A6 A8 A2 A7 A5 A4 A3 A1 Performans Değerleri E2 Kriter Ağırlığına Atanan Değer 0,20 8,5844 8,5087 8,4645 8,4131 8,2873 7,9050 7,7199 7,5654 Sıralama A6 A5 A8 A7 A2 A4 A3 A1 Tablo-30 incelendiğinde, analizi yapılan üç kriter için kriter ağırlıklarına atanan farklı değerler sonucunda, alternatif araçlardan A2, A5, 70

89 A6, A7 ve A8 olanların ilk sıralarda yer aldığı, diğer alternatiflerin ise sıralamalarında önemli bir değişiklik olmadığı ve son sıralarda yer aldığı görülmüştür. c. PROMETHEE Yöntemi ile Araç Seçimi Bu bölümde araç seçim işlemi, kişilerin kriterler temelindeki tercih yapısını da dikkate alan ve etkin bir sıralama yöntemi olan PROMETHEE yöntemi ile ele alınmıştır. İlk adım olarak, belirlenen alternatif araçların seçimi için, uzman ekibi tarafından firmanın talepleri göz önüne alınmak suretiyle, kriterler temelinde oluşturulan tercih fonksiyonları belirlenerek aşağıda verilmiştir. Motor özellikleri kriteri: Firma, alternatif araçların sahip olduğu motor gücü, tork kuvveti, silindir hacmi ve emisyon seviyesi değerlerinden oluşan özelliklerin yüksek seviyedeki değerler olmasını istemektedir. Motor özellikleri kriteri, firmanın taleplerini göz önünde bulundurarak, yukarıda verilen bilgiler doğrultusunda uzman ekibi tarafından alternatif araçların 1 ile 10 arasında puanladığı bir kriterdir. Firma alternatif araçların motor özellikleri için ortalamanın altında olan araçlara puan vermek istememektedir. Buna uygun olarak beşinci tip fonksiyon tercih edilmiştir. Yakıt tank kapasitesi kriteri: Firma, alternatif araçların gidecekleri son noktaya kadar mümkün oldukça az yakıt ikmali yaparak gitmelerini istemektedir. Bu nedenle yakıt tank kapasitesi 600 litreye kadar olan araçlar, 600 litre ile 750 litre arasındaki kapasiteye sahip araçlar ve 750 litre üzerindeki yakıt tank kapasitesine sahip araçları da birbirinden ayırt etmek istemektedir. Bu nedenle dördüncü tip fonksiyon tercih edilmiştir. Hareket sığası kriteri: Bu kriter, yakıt tank kapasitesi ile ilişkili olduğundan firma hareket sığası km.nin altında olan araçları değerlendirmeye almak istememektedir. Hareket sığası km ve üzeri olan alternatif araçları ideal kabul etmekte ve ayrıca ile km arasında hareket sığasına sahip araçları da kendi içinde değerlendirmek istemektedir. Bu şartlara en uygun fonksiyon olarak beşinci tip belirlenmiştir. 71

90 Taşıma kapasitesi kriteri: Firma, taşıma kapasitesi 10 tonun altında olan araçları değerlendirmek istememektedir. Taşıma kapasitesi 13 tonun üstünde olan araçlar aynı kategoride değerlendirilmektedir. Taşıma kapasitesi 10 ile 13 ton arasında olan araçlar ise kendi içinde değerlendirilmek istenmektedir. Bu nedenle yine beşinci tip fonksiyon tercih edilmiştir. Şanzıman tipi kriteri: Firma, araçların uzun yol taşımacılığında kullanılacak olması nedeniyle öncelikle otomatik şanzıman olması istemektedir. Ancak sırasıyla yarı otomatik ve mekanik şanzıman tiplerini de değerlendirmek istemektedir. Bunun için mekanik şanzıman için 1 puan, yarı otomatik şanzıman için 2 puan, otomatik şanzıman için ise 3 puan verilmesinin uygun olacağı düşünülmüştür. Bu şartlara uygun tercih fonksiyonu olarak üçüncü tip belirlenmiştir. Güvenli sürüş kriteri: Bu kriter araçların sahip olduğu güvenli sürüş donanımlarına göre uzman ekibi tarafından 1 ile 10 arasında puanlanan bir kriterdir. Buradan hareketle, firma araçların iyi düzeyde güvenli sürüş donanıma sahip olmasını istediğinden ortalamanın altında olan araçlara puan vermek istememektedir. Bu yüzden beşinci tip fonksiyon tercih edilmiştir. Kullanım kolaylığı kriteri: Bu kriter araçların sahip olduğu kullanım kolaylığı donanımlarına göre uzman ekibi tarafından 1 ile 10 arasında puanlanan bir kriterdir. Firma araçların ortalamanın üstünde bir kullanım kolaylığı donanımına sahip olmasını yeterli görmektedir. Ancak ortalamanın altındaki puanları da değerlendirmeye almak istemektedir. Bu şartlara uygun tercih fonksiyonu olarak üçüncü tip seçilmiş ve 8 puan ve üstü aynı kategoride değerlendirilmiştir. Teknolojik faktörler: Bu kriter araçların sahip olduğu teknolojik donanımlarına göre uzman ekibi tarafından 1 ile 10 arasında puanlanan bir kriterdir. Firma araçların ortalamanın üstünde bir teknolojik donanımına sahip olmasını yeterli görmektedir. Ancak ortalamanın altındaki puanları da değerlendirmeye almak istemektedir. Bu şartlara uygun tercih fonksiyonu 72

91 olarak yine üçüncü tip seçilmiş ve 8 puan ve üstü aynı kategoride değerlendirilmiştir. Fiyat kriteri: Bu kriter firmanın mali imkanları göz önünde bulundurularak piyasadaki aynı segment grubundaki araç tipleri baz alınmak suretiyle değerlendirmeye alınmıştır. Firma alacağı araçların fiyatlarını minimize etmek istemektedir ve belirlediği bir fiyat aralığı vardır. Belirlenen bu fiyat aralığı ile TL. arasındadır. Firma, araçların bu fiyat aralığının altında olanları, bu fiyat aralığında olanları ve bu fiyat aralığının üstünde olanları ayırt etmek istemektedir. Bu nedenle en uygun fonksiyon olarak beşinci tip tercih edilmiştir. Yakıt tüketimi kriteri: Firmalar için en yüksek taşıma giderlerini yakıt tüketimi oluşturmaktadır. Bu nedenle firma araçların yakıt tüketimini minimize etmek istemektedir. Firma, 100 km. de yakıt tüketimi için 25 litre ve altını ideal kabul ederek aynı kategoride değerlendirmektedir. Bu yüzden üçüncü tip fonksiyon tercih edilmiştir. İkinci el fiyat kriteri: Firma araç filosunu beş yılda bir yenileme politikası izlemektedir. Satın alacağı aracı beş yıl sonra elden çıkarmaya karar verdiğinde, satış değerinin yüksek olmasını ve çabuk satılabilmesini istemektedir. Bu şartlara uygun fonksiyon olarak beşinci tip tercih edilmiştir. Ödeme kolaylılığı kriteri: Bu kriter için araç üretici firmaların çok farklı seçenekte ödeme planları sunmasından dolayı değerlendirmenin daha basit ve anlaşır olması nedeniyle araç üretici firmalardan % 0,75 faiz oranı göz önünde bulundurularak yapabilecekleri maksimum aylık taksit sayıları elde edilmiştir. Buna uygun fonksiyon olarak altıncı tip seçilmiştir. Bakım maliyeti kriteri: Firma, aracın yıllık periyodik bakım maliyeti tutarının, aracın alış fiyatının yaklaşık %1 ve altında olmasının uygun olacağını belirtmekte ve maliyeti minimize etmek istemektedirler. Buradan hareketle TL. altını ideal görmekte ve aynı kategoride değerlendirmektedir. Bununla birlikte TL. ve üstünü de değerlendirmek 73

92 istemektedir. Bu şartlara en uygun fonksiyon olarak üçüncü tip tercih edilmiştir. Garanti süresi/km. kriteri: Bu kriter, araç üretici firmalar tarafından aracın satışından itibaren kullanıcı hatası dışında her türlü arızanın onarımı ve yedek parçanın ücretsiz temini ve değiştirilmesi için verilen km. bazındaki değerler oluşturmaktadır. Firma araçların garanti km. sürelerinin uzun olmasını istemektedir. Ancak km.ye kadar olan garanti süresi, ile km. arası garanti süresi ve km. üzerindeki garanti süresini birbirinden ayırt etmek istemektedir. Buna uygun fonksiyon olarak dördüncü tip tercih edilmiştir. Filoya benzerlik kriteri: Firma, öncelikli olarak seçim yapacağı araçların mevcut filodaki araçlar ile aynı marka olmasını istemekte ama diğer marka araçları da değerlendirme dışı bırakmak istememektedir. Alternatif araçları filoya benzerlik kriteri açısından değerlendirmek maksadıyla üç araç grubu oluşturulmuştur. Grupların oluşturulmasında; firma kullanıcı ve teknik personelinin sürüş, bakım ve onarım şekilleri itibariyle birbirine benzeyen araç gruplarına bağlı olarak zorlanmayacağı, bunun yanında aynı üretim ülkesine sahip ve yedek parça tedarikçileri genelde aynı olan araçların idamesinin daha kolay olacağı hususları göz önüne alınmıştır. 1 nci araç grubu Türkiye de üretilen A1 ve A3 marka araçlar, 2 nci araç grubu Almanya ve Fransa da üretilen A4, A5 ve A6 marka araçlar, 3 üncü araç grubu ise İsveç te üretilen ve firmanın hâlihazırdaki filosunu oluşturan A7 marka aracın da içinde bulunduğu A2 ve A8 marka araçlardır. Bu şartlara uygun olarak dördüncü tip fonksiyon seçilmiştir. Marka kriteri: Uzman ekibi tarafından 1 ile 10 arası puanlanan bir kriterdir. Değerlendirilecek olan alternatif araçlar, taşımacılık sektöründe iyi bir konum ve önemli bir piyasa hacmine sahip olması nedeniyle bu kriter için en uygun fonksiyon altıncı tip olarak belirlenmiştir. Tasarım kriteri: Aracın iç ve dış dizaynı, estetik görünümü gibi görsel faktörlerin ön planda tutulduğu ve uzman ekibi tarafından 1 ile 10 puan 74

93 arasında puanlanan bir kriterdir. Firma, araçların ortalamanın üstünde bir tasarım kriteri puanını yeterli görmekte ancak ortalamanın altındaki puanları da değerlendirmeye almak istemektedir. Bu duruma uygun olarak üçüncü tip fonksiyon tercih edilmiş ve 9 puan ve üzeri aynı kategoride değerlendirilmiştir. Servis istasyon sayısı kriteri: Bu kriter, firmanın taşıma yaptığı coğrafi bölgelerdeki araç üretici firmaların sahip olduğu servis istasyon sayıları göz önünde bulundurularak değerlendirmek istediği bir kriterdir. Taşıma yaptığı bölgelere uygun olarak Türkiye genelinde 25 ve üzeri servis istasyon sayısını yeterli görmekte ve aynı kategoride değerlendirilebileceğini belirtmektedir. Bununla birlikte bu rakamın altındaki servis istasyon sayısını da değerlendirmek istemektedir. Bu yüzden üçüncü tip fonksiyon tercih edilmiştir. Yedek parça bulunabilirliği kriteri: Bu kriter, uzman ekibinin geçmiş bilgi birikimi, tecrübe ve taşımacılık sektöründeki genel olgudan yola çıkarak, araç üretici firmaların ülke içerisindeki yedek parça üretim ve satış noktalarını da göz önünde bulundurmak suretiyle 1 ile 10 arasında puanladıkları bir kriterdir. Firma yedek parça bulunabilirliğinin iyi düzeyde olmasını istemektedir. Buna uygun fonksiyon olarak beşinci tip tercih edilmiştir. Ortalama tamir süresi kriteri: Bu kriter için yük taşıma araçlarında sıklıkla karşılaşılan ve önemli arızalardan biri olan fren hortumunun yıpranması veya patlaması nedeniyle değişim ve onarım süresi göz önüne alınarak araç üretici firmaların servis istasyonlarından elde edilen bilgiler doğrultusunda bir değerlendirmeye gidilmiştir. Firma ortalama tamir süresini minimize etmek istemektedir. Ortalama tamir süresi 60 dakika ve üzerini aynı kategoride değerlendirmektedir. Bu şartlara uygun olarak üçüncü tip fonksiyon tercih edilmiştir. Tercih fonksiyonları belirlendikten sonra, kriter ağırlıkları AHS yöntemi ile belirlenen alternatif araçların seçime yönelik olarak, uzman ekibi tarafından belirlenen tercih fonksiyonu eşik değerleri ile alternatiflere ait 75

94 Kriterler değerlendirme rakamlarını gösteren bir değerlendirme veri matrisi oluşturulmuştur. Bu matris Tablo-31 de verilmiştir. Tablo-31: PROMETHEE Yöntemi için Oluşturulan Değerlendirme Veri Matrisi Amaç TF Eşik değerler Kriter ağırlığı Alternatifler A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 P1 Max V P2 Max IV P3 Max V P4 Max V s=5 r=10 q=600 q+p=750 s=2000 r=2500 s=10000 r= , ,5 7,5 9, , , , P5 Max III m=3 0, D1 Max V s=5 r=9 0,088 7, ,5 9 D2 Max III m=8 0, , ,5 D3 Max III m=8 0,050 7,5 9 7, ,5 9,5 E1 Min V q= q+p= , E2 Min III m=25 0, E3 Max V s= r= , E4 Max VI σ=24 0, E5 Min III m=2000 0, E6 Max IV E7 Max IV q= q+p= q=1 q+p=3 0, , I1 Max VI σ=6 0, , ,5 8 I2 Max III m=9 0,024 5,5 9 6, ,5 10 9,5 S1 Max III m=25 0, S2 Max V s=5 r=10 0,074 9,5 8, ,5 8,5 S3 Min III m=60 0, PROMETHEE yönteminde işlemlerin elle yapılmasının zor olması nedeniyle PROMETHEE paket programının kullanılmasına karar verilmiş ve Decision Lab 2000 bilgisayar yazılım programı kullanılmıştır. Uzman ekibi tarafından oluşturulan değerlendirme verileri hesaplamaya sokularak, öncelikle kısmi sıralama için gerekli olan, pozitif ( ) ve negatif ( ) üstünlük 76

95 değerleri ile tam sıralama için gerekli olan net ( hesaplanmıştır. Hesaplanan bu değerler Tablo-32 de verilmiştir. net ) üstünlük değerleri Tablo-32: Alternatif Araçlar için Hesaplanan Üstünlük Akış Değerleri A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 net 0,0742 0,0384 0,0673 0,0134 0,0404 0,0387 0,0383 0,0570 0,0738 0,0404 0,0672 0,0505 0,0419 0,0305 0,0324 0,0309 0,0004-0,0020 0,0001-0,0371-0,0015 0,0082 0,0059 0,0261 Üstünlük akış değerleri elde edildikten sonra, alternatiflerin kısmi ve tam sıralamasını gösteren PROMETHEE I ve PROMETHEE II sonuçları elde edilmiştir. Elde edilen bu sonuçlar Şekil-4 ve Şekil-5 de görülmektedir. Şekil-4: Alternatif Araçlar için PROMETHEE I Kısmi Sıralama 77

96 Şekil-4 de verilen kısmi önceliklere göre; A8 alternatifi A5, A7, A2 ve A4 alternatifine göre üstünlük sağlarken diğer alternatiflerle karşılaştırılamamaktadır. A2, A5 ve A7 alternatifleri, A4 alternatifine üstünlük sağlarken, hem birbirleriyle hem de A3 ve A1 alternatifleri ile karşılaştırılamamaktadır. A6 alternatifi A2, A4 ve A7 alternatiflerine üstünlük sağlarken diğer alternatiflerle karşılaştırılamamaktadır. Diğer taraftan A1 ve A3 alternatiflerinin kendileri ve diğer alternatifler ile karşılaştırılmaları mümkün olmamaktadır. PROMETHEE I e göre alternatiflerin birbiriyle karşılaştırılamama durumları şu şekilde açıklanabilir. Örneğin, A8 alternatifi bir dizi kriter temelinde A6 alternatifine göre daha iyiyken, A6 alternatifi diğer kriterler temelinde A8 alternatifine göre daha iyi konuma sahiptir. Dolayısıyla karşılaştırma yapılması mümkün olmamakta ve önem sırası karar vericinin tercihine kalmaktadır. Ancak bu durum net akışların ortaya konduğu PROMETHEE II tam sıralama yöntemi ile aşılabilmektedir. Şekil-5: Alternatif Araçlar için PROMETHEE II Tam Sıralama Şekil-5 de verilen tam sıralama önceliklerine göre en iyi alternatif A8 aracı olurken, diğer alternatif araçlar A6-A7-A1-A3-A5-A2 ve A4 olarak sıralanmıştır. PROMETHEE I ve PROMETHEE II ile alternatiflere ait kısmi ve tam sıralama sonuçları elde edilirken, GAIA düzlemi ile benzer ve çelişen kriterler ile alternatifleri değerlendirmek mümkün olabilmektedir (Halouani vd., 2009; Brans ve Mareschal, 1992; Mareschal ve Brans, 1998). Bu düzlemde, alternatifler temelinde benzer özelliklere sahip kriterler aynı yöndeki vektörlerle, çelişen kriterler ise zıt yöndeki vektörlerle temsil edilmektedir. Ayrıca aynı kriter üzerinde benzer özelliklere sahip alternatifler bu kriter 78

97 vektörü yönünde yer alırken, birbirine benzemeyen alternatifler ise konum olarak birbirinden uzak noktalarda yer almaktadır. Bunlara ilaveten PROMETHEE karar ekseni (Pi vektörü) denilen ve GAIA düzleminde yer alan bu vektör, en iyi alternatifin seçilmesi ve çelişen kriterlerin sayısı hakkında karar vericilere yol göstermektedir. Pi vektörünün yönündeki alternatif en iyi olanı gösterirken, vektörün kısa olması ise çelişen kriterlerin çok olduğu bir karar problemini yansıtmaktadır (Halouani vd., 2009; Brans ve Mareschal, 1992; Mareschal ve Brans, 1998). Kriter ve alternatiflerin yer aldığı GAIA düzlemi Şekil-6 da görülmektedir. Şekil-6: GAIA Düzlemi Şekil-6 incelendiğinde, karar problemi için belirlenen tercih fonksiyonu ve hesaplama değerlerinin doğruluğunu gösteren delta parametresi (Δ) değeri % 88,42 olarak gözükmektedir. Mareschal (2012) 79

98 genel bir kural olarak Δ değeri % 70 den büyük rakamlar için yapılan analizin yeterince doğru ve güvenilir olduğunu belirtmekte, bu rakamdan küçük değerlere sahip GAIA düzleminin güvenilir olmadığı ve problemin daha iyi bir şekilde analiz edilmesi gerektiğini vurgulamaktadır. Dolayısıyla uygulamamızda ortaya çıkan Δ değeri, yaptığımız analizin doğru ve güvenilir olduğunu göstermektedir. Şekilde benzer ve çelişen kriterler de açıkça görülebilmektedir. Alternatifler temelinde benzer kriterlere örnek olarak marka (I1) ve tasarım (I2) kriterlerine ait vektörler aynı yönde yer alırken, çelişen kriterlere örnek olarak, bakım maliyeti (E5) ile servis istasyon sayısı (S1) ve motor özelliği (P1), güvenli sürüş (D1), kullanım kolaylığı (D2), teknolojik faktörler (D3), İkinci el fiyatı (E5), marka (I1), tasarım (I2) ile filoya benzerlik (E7) kriterleri zıt yönlü vektörlere sahiptirler. Kriterler temelinde ise A1 ve A3 alternatifleri birbirleri ile A2, A4, A5, A6 ve A7 alternatifleri de kendi aralarında benzer özelliklere sahiptirler ve GAIA düzlemi üzerinde birbirlerine yakın noktalarda yer almaktadırlar. Karar eksenine baktığımızda Pi vektörünün kısa olması problemde çelişen kriterlerin çok olduğunu göstermektedir. Ayrıca Pi vektörü yönünde bulunan A8 alternatifi en iyi alternatif olarak karşımıza çıkmakta ve PROMETHEE II sıralama sonucu ile uygunluk göstermektedir. ç. Durağan Aralık Analizi PROMETHEE I ve PROMETHEE II ile alternatiflerin kısmi ve tam sıralaması elde edilirken, GAIA düzlemi ile benzer ve çelişen kriterler ile alternatifleri değerlendirmek mümkün olabilmektedir. Bununla birlikte Decision Lab 2000 paket programının sağladığı durağan aralık analizi ile kriter ağırlıkların hangi aralıkta değiştiği takdirde alternatiflerin sıralamasının değişeceği görülebilmektedir. Durağan aralık analiz diyagramı Şekil-7 de görülmektedir. 80

99 Şekil-7: Durağan Aralık Analizi Diyagramı Şekil-7 incelendiğinde, şanzıman tipi (P5) kriter ağırlığına 0,0206 nın altında veya 0,0223 ün üstünde, kullanım kolaylığı (D2) kriter ağırlığına 0,0271 in altında veya 0,0460 un üstünde, teknolojik faktörler (D3) kriter ağırlığına 0,0394 ün altında veya 0,0580 in üstünde, yakı tüketimi (E2) kriter ağırlığına 0,0822 nin altında veya 0,0855 in üstünde, ödeme kolaylığı (E4) kriter ağırlığına 0,0035 in altında veya 0,0213 ün üstünde, bakım maliyeti (E5) kriter ağırlığına 0,0398 in altında veya 0,0432 nin üstünde, filoya benzerlik (E7) kriter ağırlığına 0,0395 in altında veya 0,0585 in üstünde, marka (I1) kriter ağırlığına 0,0696 nın altında veya 0,0727 nin üstünde, tasarım (I2) kriter ağırlığına 0,0200 ın altında veya 0,0251 in üstünde, servis istasyon sayısı (S1) kriter ağırlığına 0,0615 in altında veya 0,0641 in üstünde, ortalama tamir süresi (S3) kriter ağırlığına 0,0087 veya 0,0148 in üstünde bir değer atanırsa alternatiflerin sıralaması değişecektir. Diğer durumlarda mevcut sıralama değişmeden sabit kalacaktır. 81