Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması
|
|
- Ufuk Güçlü
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Clt/Vol:42, /No:2, 2013, ISSN: wwwfdergsorg 2013 Depo operatörü lostk frmasının seçm çn bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlernn uygulanması Al Görener 1 Uluslararası Lostk Bölümü, Uygulamalı Blmler Fakültes İstanbul Tcaret Ünverstes, İstanbul, Türkye Özet Günümüzün rekabet ortamında, lostk faalyetler çersnde depolamanın önem gttkçe artmaktadır İşletmenn hedeflerne uygun depo operatörü frmanın seçm, rekabette büyük rol oynamaktadır Depolama faalyetlernde dış kaynak kullanımı analz edldğnde, uygulamanın öneml derecede malyet avantaı sağladığı ortaya çıkmaktadır Bu çalışmanın amacı, depo operatörü olarak görev alacak üçüncü part lostk servs sağlayıcı alternatflernn değerlendrlmes çn, çok krterl karar verme model oluşturmaktır Değerlendrme şablonun oluşturulmasında, bulanık mantık yaklaşımı le VIKOR metodu brlkte kullanılmıştır VIKOR, Sırp dlnde çok krterl optmzasyon ve uzlaşık çözüm anlamına gelen, görecel yen br metottur Ayrıca, oluşturulan yaklaşımın gıda sektöründe uygulanmasına yönelk br örnek sunulmuştur Elde edlen sonuçlar, yaygın kullanılan br yöntem olan bulanık TOPSIS metodunun sonuçları le karşılaştırılmıştır Anahtar Sözcükler: Depolama, Depo Operatörü, Mantık, VIKOR, TOPSIS Applcaton of fuzzy VIKOR and fuzzy TOPSIS methods for warehouse logstcs operator selecton Abstract In today s compettve envronment, the mportance of warehousng wthn logstcs has been growng The role of workng wth the rght warehouse operator frm n achevng the enterprses' goals s gettng more mportant Analyss of outsourcng warehouse actvtes or thrd party warehousng reveal that contract warehousng costs are sgnfcantly lower than stand-alone warehousng The am of ths study s to propose a mult-crtera decson makng model to evaluate the thrd party logstcs provder optons as a warehouse operator Relatvely new method, called VIKOR (VlseKrterumska Optmzaca I Kompromsno Resene n Serban, means Mult-crtera Optmzaton and Compromse Soluton) s used n the evaluaton procedure supported by fuzzy logc approach Addtonally, a real case study n food sector s presented to llustrate the applcaton of the suggested approach Obtaned results were compared wth fuzzy TOPSIS method whch s a wdely used approach for mult-crtera decson makng problems Keywords: Warehousng, Warehouse Operator, Fuzzy Logc, VIKOR, TOPSIS 1 Grş Modern şletme yönetmnn öneml yaklaşımlarından br, tedark zncr çersndek öneml lostk faalyetlern yürütülmesnde dış kaynak kullanımına başvurulmasıdır [1] Çok sayıda şletme uzmanlaştıkları alanlara, br başka deyşle temel yetknlklerne 1 agorener@tcaretedutr (A Görener) 198
2 odaklanmak çn, lostk ve bununla lşkl fonksyonların gerçekleştrlmesn üçüncü part lostk (3PL) frmalarına bırakmaktadır [2] Tedark zncr operasyonları açısından, dış kaynak kullanımı; hem malyet avantaı sağlaması, hem de şletmenn kend alanındak faalyetlerne yoğunlaşablmes bakımından frmaların rekabet gücünü arttırablecek öneml br yaklaşım olarak kabul edlmektedr [3] Geçtğmz yrm yıla bakıldığında lostk aktvteler çersnde depolama faalyetler kapsamındak dış kaynak kullanımının gderek arttığı görülmektedr [4] Tedark zncr operasyonlarının verml ve daha uygun malyetlerle sürdürülmes hedeflendğnde, gerekl değerlendrmeler yapılarak üçüncü part depolama terch edleblr [5] İşletmelern depolama faalyetlern, üçüncü part lostk frmalara yaptırma nedenler Tablo 1 de sıralanmıştır Frmalar, Tablo 1 de belrtlen veya bunlara benzer sebeplerle depo operatörü ntelğndek kuruluşlarla stratek ortaklıklar kurmaktadırlar Tablo 1 Depolamada Dış Kaynak Kullanımı Nedenler - Lostk malyetlern azaltılması - Operasyon hızının arttırılması - Depolama operasyonlarını yapacak uzman personeln ve kaynakların olmayışı - Hzmet kaltesnn arttırılması - Depo, araç, ekpman, blşm vb yatırımların stenmemes - Coğraf açıdan daha genş ölçekte müşterlere ulaşma steğ - İşletmenn çekrdek faalyetlerne yoğunlaşmak stemes - Depolama ve dağıtım merkez operasyonlarındak rskn paylaşımı - İşletmede, operasyonları verml bçmde yürütecek deneymn eksk olması - Rekabet avantaı sağlamak çn profesyonel desteğe olan htyaç - Üçüncü part frmanın yetknlklernn kullanılmak stenmes - Mevsmsel veya geçc proeler çn konusunda uzmanlaşmış partner htyacı - Depolama, dağıtım ve katma değerl servslern bütünleşk olarak yapılması htyacı Elektronk tcaretn ve müşter beklentlernn arttığı küresel üretm ve pazarlama ortamında, depoların ve depolama sstemlernn yönetm daha da karmaşık hale gelmştr [6] Mevcut rekabet ortamında, depolama hzmet veren frmaların faalyetlern teknolo destekl yapmaları gerekmektedr [7] Depolarda modern raf yapılarının ve malzeme taşıma sstemlernn yer alması operasyonların daha verml ve hızlı gerçekleştrlmesn sağlayacaktır Yrm brnc yüzyılın etkn depoları; elektronk pazarların steklerne ve katma değerl faalyetlere yoğunlaşan, malyetlern azaldığı ve hzmet kaltesnn arttığı depolar olacaktır [8] Tedark zncrnn farklı noktalarında htyaç duyulablecek temel depolama faalyetler Tablo 2 de fade edlmştr İşletmeler, depolama eksenl operasyonları üçüncü part lostk frmalarına bırakma sürecnde, bu frmaların sektörel tecrübes ve pyasadak konumundan başlayarak depoların yapısına, hzmet kaltesne, malyet unsurlarına, esneklğe, teknolok alt yapıya, genşleme mkânına, operasyon yoğunluğunun karşılanablmesne kadar brçok farklı karar verme krteryle karşı karşıya kalmaktadırlar Sektöre ve ürüne göre, belrtlen krterlern önem ağırlıklarının doğru analz edlmes ve alternatf seçeneklern bu kapsamda değerlendrlmes gerekldr 199
3 Tablo 2 Depolama Faalyetler Ürünlern depoya alınması Ürünlern kontrolü Yanlış, eksk, bozuk ürünlern tespt ve gerekl şlemlern yapılması Ürünlern raflara yerleştrlmes Stok yönetm Sparşlern raflardan toplanması Etketleme-barkodlama Depolama performansının ölçümü Elleçleme-konsoldasyon Çapraz sevkyat operasyonları Ambalalama-paketleme Müşterlern özel steklernn gerçekleştrlmes Katma değer oluşturan dğer faalyetler Paydaşlarla elektronk ver değşm faalyetler Hazırlanan ürünlern araçlara atanması Çalışma yapısına bağlı olarak tedarkç yönetmnde envanter (VMI) faalyetler Lteratür ncelendğnde, genel olarak 3PL frma seçmne lşkn çalışmalar mevcut olmakla brlkte, özel olarak depolama tabanlı faalyetler gerçekleştrecek frmanın seçm çn, br başka deyşle depolamada dış kaynak kullanım kararları konusunda yapılan çalışmaların sınırlı sayıda olduğu görülmektedr Moberg ve Speh [1], yapmış oldukları çalışmada üçüncü part depolama frmalarının seçm krterlern ve bölgesel-ulusal servs sağlayıcıların terch edlme nedenlern araştırmışlardır Çalışma kapsamında frmaların lostk yönetcler le yüz yüze görüşmeler yaparak, eğlmlern belrlemeye çalışmışlardır Depolama frmasının seçmnde öneml krterler; esneklk, hzmet yeterllğ, düşük malyet, katma değer oluşturan şlemler yapablme yeteneğ, kapaste ve teknolo olarak fade etmşlerdr Maltz [3], yapmış olduğu çalışmada, depolamada dış kaynak kullanımında hzmet kaltes ve malyet lşksn ncelemştr Farklı sektörlerden yönetclere anketler yaparak, deponun şletme tarafından yönetlmes veya dış kaynak kullanılmasının nedenlern araştırmıştır Aynı yazar farklı br çalışmasında [9] se dış kaynak kullanımı açısından, malyetler le kurumsal strate arasındak lşky araştırmıştır Tompkns ve Smth [4] çalışmalarında depolama faalyetlernde dış kaynak kullanımı konusunu açıklamışlar, dkkat edlmes gereken krterler fade etmşlerdr Değerlendrme krterlern; kapaste, konum, stok yönetm, sparş şleme ve toplama, ambalalamapaketleme, katma değer oluşturan şlemler, operasyonel yeterllk, fnansal stablte, müşter hzmetler, kalte, blşm sstem ve rsk yönetm olarak fade etmşlerdr Korpela ve Lehmusvaara [10], müşter merkezl br yaklaşımla gerçekleştrdklern fade ettkler alternatf depo operatörlernn seçmne lşkn çalışmalarında; analtk hyerarş sürec (AHP) ve karma tamsayılı programlama teknklern kullanarak seçenekler değerlendrmşlerdr Değerlendrmede; kalte, kapaste, malyet, kârlılık, operasyonel yeterllk, güvenlrlk, esneklk, acl sevkyatlar ve özel stekler gb faktörler dkkate almışlardır Colson ve Dorgo [11], yapmış oldukları çalışmada depo seçm çn br yazılım gelştrmşlerdr Yazılım yardımıyla elde ettkler sonuçları, oluşturmuş oldukları memnunyet ve güvenlrlk ndeksleryle brlkte değerlendrmşlerdr Kullanmış oldukları ana krterler; depo yapılarının özellkler ve konumu, gümrükleme faalyetler, lostk ve taşıma şlemlerdr Korpela ve dğerler [12] çalışmalarında, depo operatörü seçmnde analtk hyerarş sürec ve ver zarflama analzn kullanmışlardır Güvenlrlk ve esneklk ana krterlern dkkate aldıkları çalışmalarında; kalte, mktar, teslmat, acl teslmatlar, özel stekler ve kapaste krterlern değerlendrmşlerdr Oluşturmuş oldukları br örnekle, beş alternatf deponun krterler kapsamında etknlğn ölçerek seçm yapmışlardır Jarzemsks [13] yapmış olduğu çalışmada; küçük, orta ve büyük ölçekl şletmelern depolamada dış kaynak kullanımı stratelern karşılaştırmıştır Melachrnouds ve Mn [14], depolama ağının yenden tasarımı konusunda yapmış oldukları çalışmada; malyet, hzmet düzey, rsk, depo kullanım oranı, esneklk ve kapaste gb faktörler dkkate almışlar, karma tamsayılı programlama le analz gerçekleştrmşlerdr Ho ve 200
4 Emrouznead [15], lostk dağıtım ağı tasarımına değndkler çalışmalarında en uygun deponun seçm çn; güvenlrlk ve sparş şleme, temn süres, toplam temn süres, kalte, kapaste esneklğ, değer katan hzmet gb krterler kullanmışlardır AHP ve hedef programlama le en y depo grubunu tespt etmeye çalışmışlardır Depolamanın, tedark zncr çersnde en fazla dış kaynak kullanılan lostk aktvtelerden br olması dolayısıyla [1], bunun yanı sıra depolamada dış kaynak kullanımı odaklı araştırmaların görecel olarak az sayıda olması sebebyle çalışmada bu konuya odaklanılmıştır Depo operatörü seçm problem kapsamında, krterlern bulanık karar ortamında analz, farklı depo operatörlernn değerlendrlmes ve seçm aşamalarında bulanık mantık destekl VIKOR yöntem kullanılmıştır VIKOR yöntemnn; poztf ve negatf deal çözümler dkkate alarak, krter ağırlıkları le grup kararını bütünleşk olarak sonuca yansıtablmes açısından üstünlüğü lteratürde de fade edlmektedr [16] Ayrıca yöntem, depo operatörü lostk frmasının seçm konusunda daha önce kullanılmamıştır Yapılan çalışmanın bu yönüyle lteratüre katkı sağlayacağı düşünülmektedr Çalışmada, gıda sektöründe faalyet gösteren büyük ölçekl br üretc frmanın, özellkle depolama tabanlı lostk operasyonlarını gerçekleştrecek, depo operatörü ntelğnde görev yapacak alternatf lostk frmalarının değerlendrlmes ve uygun olanının seçm şlemler gerçekleştrlmştr Beş farklı depo operatörü alternatfnn, krterler kapsamında değerlendrlmes netcesnde elde edlen verler, bulanık VIKOR yöntem le analz edlerek en uygun depo operatörü tespt edlmştr Sonuçların geçerllğnn kontrol edlmes amacıyla, çok krterl karar problemlernn çözümünde kullanılan daha esk ve temel metotlardan olan bulanık TOPSIS metodu da uygulanmıştır Bu yöntemle elde edlen sonuçların da bulanık VIKOR yöntemyle elde edlen sonuçlarla paralellk gösterdğ belrlenmştr 2 VIKOR Yöntem Lteratür ncelendğnde VIKOR yöntemnn farklı karar verme krterlernn bulunduğu problemlern çözümünde kullanımının, 2004 yılındak Oprcovc ve Tzeng n [17] çalışmasından tbaren başladığı söyleneblr VIKOR yöntemnde, karar alternatfler çn br sıralama ndeks oluşturulması amaçlanmaktadır Alternatflern deal duruma yakınlık değerler kıyaslanarak, öncelk sıralaması oluşturulur [18, 19] VIKOR yöntem yen sayılablecek br yöntem olduğundan dolayı, yöntemn çok krterl karar verme alanında uygulamaları dğer karar verme metotları le karşılaştırıldığında daha azdır Oprcovc ve Tzeng [17] yapmış oldukları çalışmada, TOPSIS ve VIKOR yöntemlern karşılaştırmışlardır Araştırmacılar VIKOR yöntemnn karar verme grubunun görüşlern daha y yansıtabldğn fade etmşlerdr Chu ve dğerler [18], OPSIS, SAW ve VIKOR yöntemlern kullanarak blg yönetm alanında performansı etkleyen faktörler analz etmşlerdr Oprcovc ve Tzeng [19], hdroelektrk santral alternatflernn değerlendrlmes amacıyla VIKOR yöntemn kullanmışlardır Elde ettkler sonuçları farklı çok krterl karar verme yöntemleryle (TOPSIS, PROMETHEE ve ELECTRE) karşılaştırmışlardır Tzeng vd [20], VIKOR ve TOPSIS yöntemlern kullanarak gerçekleştrdkler çalışmada toplu taşıma çn kullanılacak farklı yakıt türleryle çalışan otobüs seçeneklern; ener tüketm, vermllk, çevreye verlen zarar, hız, bakım kolaylığı gb krterler kapsamında değerlendrmşlerdr Yang ve Wang [21] VIKOR yöntemn tcaret poltkalarının oluşturulması konusuna uygulamışlardır Ön analz aşamasında AHP yöntemn kullanmışlardır Lxn ve dğerler [22], lostk servs sağlayıcı seçm konusunda yaptıkları çalışmalarında VIKOR yöntemn analtk ağ sürec (ANP) yöntem le brlkte uygulamışlardır Ertuğrul ve Karakaşoğlu [23], bankacılık sektöründe yaşanan rekabete değndkler çalışmalarında, şube performanslarını ölçmek amacıyla VIKOR yöntemne dayalı br model önermşlerdr Oprcovc [24], gerçekleştrdğ farklı br çalışmasında se yöntem, bölgesel su tedarğ konusunu ele alarak uygulamıştır Lou ve 201
5 Chuang [25], dış kaynak kullanılacak frmanın belrlenmes amacıyla yapmış oldukları analzde; VIKOR yöntemn, DEMATEL ve ANP teknkleryle brlkte uygulamışlardır Datta ve dğerler [26] yapmış oldukları çalışmada VIKOR yöntemn, tedarkç seçm problemne uygulamışlardır El-Santawy [27] se yöntem, nsan kaynakları yönetm alanında, eğtm süreçlernn değerlendrlmes konusunda kullanmıştır VIKOR yöntemnn aşamaları aşağıdak gb özetleneblr: 1 Adım: Alternatflern değerlendrlmesnde kullanılacak krterlere at, en y ( f *) ve en kötü ( f - ) skorlar tespt edlr krter, fayda sağlayacak ntelkte br krter se; f * ve f, (1) numaralı eştlktek gb gösterleblr f * max f f mn f = 1,2,,n 2 Adım: Değerlendrlecek brmler çn S ve R değerler hesaplanır w, krter ağırlıklarını göstermektedr (1) S n 1 w ( f * f ) /( f * f ) (2) R max[ w ( f f ) /( f f * * )] 3 Adım: Tüm alternatflern Q değerler (4) numaralı denklem yardımıyla hesaplanır Q * * * * v ( S S ) /( S S ) (1 v)( R R ) /( R R ) (4) numaralı denklemde, S* = mn S ; S - = max S ; R* = mn R ; R - = max R değerlern fade etmektedr v, maksmum grup faydasını temsl etmektedr Brçok çalışmada, v değernn 0,5 olarak kullanıldığı görülmektedr [17, 22, 25] 4 Adım: Hesaplanan Q, S, R değerler küçükten büyüğe doğru sıralanır Düşük Q değern alan seçenek, alternatfler arasındak en uygun seçenek olarak fade edlr 5 Adım: Ortaya çıkan sonuçların kabul edleblmes çn k farklı koşul vardır Koşullar sağlanırsa en düşük Q değerne sahp alternatf, problemn çözümü olarak ortaya çıkmaktadır Koşul 1 (C1)- Kabul edleblr avanta olması: Alternatfler arasında belrl oranda farklılık (üstünlük-zayıflık) olduğunu gösteren durumu fade etmektedr Q(P 2 ) - Q(P 1 ) D(Q) (5) numaralı eştszlkte P 1, en y alternatf fade ederken, P 2 se knc en y alternatf fade etmektedr D(Q)= 1 / ( -1) ) formülü uygulanmaktadır Alternatf sayısı, değer le gösterlmektedr [21] Koşul 2 (C2)- İstkrar durumu: P 1 alternatf S ve R değerler açısından da üstün durumda olmalıdır Seçlen alternatfn S ve R değerlernn herhang brnde en y konumda olması gerekldr edlen k koşuldan br sağlanamaz se çözüm kümes aşağıdak gb fade edleblr: - 2 Koşul sağlanmıyorsa P 1 ve P 2 alternatfler, - 1 Koşul sağlanmıyorsa P 1, P 2,, P M alternatfler Q(P M ) - Q(P 1 ) D(Q) eştszlğ göz önünde bulundurulur Bu durumun gerçekleşmemes, alternatflern bazıları arasında kabul edleblr br farklılık gerçekleşmedğn fade etmektedr [28] (3) (4) (5) 202
6 3 Mantık ve VIKOR Yöntemnn Brlkte Uygulanablrlğ Günlük hayatta karşılaşılan brçok durumda olduğu gb, şletmelerdek karar süreçlernde ortaya çıkan yorum ve değerlendrmeler de kesn olmayablr Karar verme problemlernde lgl brmlern değerlendrlmesnde, mutlak sayısal değerler veya net yargılar kullanılamıyorsa, sözel fadelere başvurulmaktadır Bunun yanı sıra, kesn değerler gerçekte karşılaşılan durumları modellemede yetersz kalablmektedr Gerçek hayatta karşılaşılan problemlerde, kesn verlere ulaşmanın her koşulda mümkün olmadığı durumlar da söz konusudur [29] mantık, belrszlkler açıklama kablyet bakımından üstünlüğü le öne çıkmaktadır Zadeh e [30] göre klask sstem kuramının matematksel yöntemler, gerçek dünyadak özellkle nsan yargılarını çeren problemlerle uğraşırken yetersz kalmaktadır [31] Zadeh bu durumu çözümleyeblmek çn ntelklern üyelk fonksyonlarıyla fade edldğ bulanık kümeler tanımlamasını ortaya koymuştur [32] kümelerde, br brmn değer 0-1 rakamları arasında br değerdr Br başka deyşle, üyelk dereces 0-1 arasındadır Klask(normal) kümelerde se bu değer ya 0 dır, ya da 1 dr teorde buna, üyelk fonksyonu da denr Lteratür ncelendğnde bulanık VIKOR metodunun uygulandığı farklı çalışmalara rastlamak mümkündür İnce [33], yapmış olduğu çalışmada, bulanık VIKOR yöntemyle kurumsal kaynak planlama yazılımı seçmn gerçekleştrmştr Sanaye ve dğerler [34] gerçekleştrdkler çalışmada, tedarkç seçm problemnn çözümü çn bulanık VIKOR yöntemn kullanmışlardır Wua ve dğerler [35], performans ölçümü konusu kapsamında, VIKOR yöntem le üç bankayı bulanık karar ortamında analz etmştr Büyüközkan ve Ruan [36] se yapmış oldukları çalışmada, kurumsal kaynak planlama yazılımlarının değerlendrlmesnde bulanık VIKOR yöntemn kullanmışlardır Chen ve Wang [37], blşm sstemler le lgl dış kaynak kullanımı proelernde, frma seçm çn bulanık VIKOR yöntemn uygulamışlardır Wu ve dğerler [38], entellektüel ve novatf sermaye konusuna odaklanmış, bulanık VIKOR yöntemn AHP le brlkte kullanarak Tayvan da bulunan ünverstelern yapısal stratelern rdelemşlerdr Kuo ve Lang [39] çalışmalarında, hava alanlarındak servs kaltesn değerlendrmek çn bulanık VIKOR le gr lşk analzn brlkte kullanmışlardır Wang ve dğerler [40] se yaptıkları çalışmada, yazılım seçmnde bulanık VIKOR yöntemne dayalı br analz gerçekleştrmşlerdr Yücenur ve Demrel [41] sgorta şrket seçm konusunu ele aldıkları çalışmalarında bulanık VIKOR yöntemn kullanmışlardır Akyüz [42] se çalışmasında, moblya üreten br frmanın Antalya dak üretm tessler çn ambala tedarkçs seçm kapsamında bulanık VIKOR yöntemn uygulamıştır çok krterl karar verme uygulamalarında en sık karşılaşılan bulanık sayı yapısı, üçgensel bulanık sayılardır Herhang br üçgensel bulanık sayı, Ã ( l, m, u) olarak fade edleblr Klask sayılar kümesnn elemanlarından olan l, m, u değerler arasında u> m> l lşks mevcuttur VIKOR yöntem uygulanırken, değerlendrme krterlernn önem derecelernn belrlenmes aşamasında kullanılacak sözel fadeler ve karşılığı olan bulanık üçgensel sayılar Tablo 3 te verlmştr Alternatflernn değerlendrlmesnde dkkate alınacak olan sözel fadeler ve bunların karşılığı olan bulanık üçgensel sayılar se Tablo 4 te gösterlmştr [37, 43] 203
7 Tablo 3 Krterlern Ağırlıklandırılmasında Kullanılan Sözel ler Sözel Çok Düşük (CD) Düşük (D) Orta Derecede (OD) Yüksek (Y) Oldukça Yüksek (OY) (0,00; 0,00, 0,25) (0,00; 0,25; 0,50) (0,25; 0,50; 0,75) (0,50; 0,75; 1,00) (0,75; 1,00; 1,00) Tablo 4 Alternatflern Değerlendrlmesnde Kullanılan Sözel ler Sözel Çok Zayıf (CZ) Zayıf (Z) Normal Düzeyde (ND) İy (I) Çok İy (CI) (0; 0; 2,5) (0; 2,5; 5,0) (2,5; 5,0;7,5) (5; 7,5; 10) (7,5; 10; 10) 4 En Uygun Depo Operatörünün Seçm Bu çalışmada, perakende mağazalara ve süpermarketlere ürün tedark eden, gıda sektöründe uluslararası ölçekte faalyet gösteren üretc br frmanın, Türkye dek operasyonları çn hzmet vereblecek depo operatörü lostk frmasının seçm yapılmıştır Lostk sorumlusu, pazarlama sorumlusu ve akademsyenlerden oluşan uzman karar verme grubu oluşturularak, beş farklı lostk frması alternatf değerlendrlmştr Çalışma kapsamında, değerlendrlen lostk frmaların smler verlmeyerek, frmalar A 1, A 2, A 3, A 4 ve A 5 olarak fade edlmştr 41 VIKOR Yöntemne Göre Seçm Depo operatörü seçmnde öncelkle bulanık VIKOR yöntem kullanılmış ve elde edlen sonuçlar br sonrak bölümde ele alınan bulanık TOPSIS yöntemnn sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır VIKOR yöntemnde zlenen adımlar aşağıdak gbdr Adım 1: Bu aşamada problem fade edlerek çözüm model oluşturulmuştur Çalışmada farklı depo operatörlernn, karar verme metodları kullanılarak değerlendrlmes ve uygun olan kuruluşun seçlmes hedeflenmştr Öncelkle frmadak lgl brm sorumluları ve akademsyenlerden oluşan karar verc çalışma grubu oluşturulmuştur Adım 2: Alternatflern belrlenmes aşamasıdır Karar verme grubu tarafından, htyacı karşılayableceğ düşünülen beş frma değerlendrmeye alınmıştır Frmalar; A 1, A 2, A 3, A 4 ve A 5 olarak kodlanmıştır Adım 3: Alternatflern değerlendrlmesnde kullanılacak krterlern tespt edlmes safhasıdır Çalışma kapsamında, depolama faalyetler çn lostk servs sağlayıcı seçm amacıyla yrm adet krter belrlenmştr Krterlern belrlenmes ve bunları zleyen aşamalarda lgl lteratür dkkate alınmış, karar verc uzman grubun fkrlernn değerlendrlmesnde se Delph metodu ve grup çalışması teknkler kullanılmıştır Delph metodunda, uzmanların görüşler tek tek toplanmakta ve bu görüşler uzmanlara belrl br düzende tekrar letlerek, br öncek turdak fkrler gözden geçrmeler stenmektedr Bu yapı, konsensüs-uzlaşma sağlanana kadar devam etmektedr [44] Çalışma sonucunda ortaya çıkan, seçm aşamasında kullanılacak yrm değerlendrme krter Tablo 5 te fade edlmş, tabloyu takben krter açıklamaları sunulmuştur 204
8 Tablo 5 Depo Operatörü Seçm Krterler Krter Depolama - Raf sstem (K1) Kapaste (K2) Malzeme Taşıma Sstem (K3) Operasyonel Yeterllk (K4) Genel Temzlk (K5) Hyen (K6) İş Güvenlğ (K7) Özel İstekler (K8) Ürün Esneklğ (K9) Ölçek Esneklg (K10) Fnansal Durum (K11) Gıda Sektöründe Tecrübe (K12) Gıda Sektöründek Referanslar (K13) Konum (K14) Güvenlrlk (K15) Teknk Yeterllk (K16) Süreç Kontrol Uygulamaları (K17) Sparş Doğruluğu (K18) Ana Malyet (K19) Ek Malyetler (K20) Depolama - Raf sstem: Hzmet verecek lostk frmasının düzgün şleyen, lk gren lk çıkar yöntemnn uygulanableceğ br raf sstemne sahp olması gerekldr Sstemn ntelğ ve modern br yapıda olması öneml br terch nedendr Kapaste: Ürünlern stoklanmasında kullanılacak depo veya depoların yeterl kapastede olması gerekldr Malzeme Taşıma Sstem: Depo çersnde kullanılan mekank sstemlern ve araçların yeterl mktar ve stenen özellkte olması, raflara ürün yerleştrme ve sparş toplama süreçlernn hatasız ve hızlı olmasını sağlayacaktır Operasyonel Yeterllk: Depolama yapısı çersnde rol alan şgörenlern (çalışan operatörler, şefler) ve yönetclern belrl br operasyonel blg brkmne, tecrübeye sahp olması faalyetlern stenen kalte ve vermllkte yürütülmesne yardımcı olacaktır Genel Temzlk: Deponun genel temzlğ, dkkate alınması gereken değerlendrme krterlernden brdr Temz olmayan ortamlarda, daha sonra kazaya neden olablecek; kr, korozyon, yağ brknts gb unsurların tespt edlmes oldukça zordur Hyen: Gıda ürünler söz konusu olduğundan, ortam hyennn sağlanması önemldr Sadece ürün bazlı hyen değl, zemnn, raf sstemlernn ve dğer ekpmanların ürünlere hyen açısından zarar vermemesn sağlayacak dezenfektan sstemlern oluşturulması önemldr İş güvenlğ: Ürünlern raflara konulması ve taşınması esnasında, çalışanları koruyacak tedbrlern alınması gerekldr Rafların kontrollernn yapılması, temel ve peryodk eğtmlern gerçekleştrlp gerçekleştrlmedğ, koruyucu kullanımı, şç sağlığı ve güvenlğne lşkn talmat veya prosedürlern varlığı rdelenmeldr Özel İstekler: Mevcut ş akışının dışında oluşablecek taleplern, belrl koşullar çerçevesnde karşılanablmes depolama operatörü açısından değerlendrmede avanta 205
9 sağlayacaktır Etketleme, ürün brleştrme, yenden paketleme vb katma değer oluşturan hzmetler örnek olarak verleblr Ürün Esneklğ: Sözleşmede belrtlen ürünlern dışında, boyut veya ağırlık olarak farklı olablecek ürünlern belrl toleranslar dâhlnde depolanablmes terch nedendr Ölçek Esneklğ: Depolanması stenen ürünlern mktarının belrl toleranslar dâhlnde artması sonucu ortaya çıkablecek depolama talebnn, depo operatörü tarafından karşılanablmes stenen br durumdur Fnansal Durum: Sözleşmenn gerçekleştrleceğ frmanın mal yapısı önemldr Uzun sürel sözleşme yapılması stendğnden, fnansal durumu güçlü olan kuruluşlar terch edlecektr Gıda Sektöründe Tecrübe: Operatör frmanın sektörel tecrübes dkkate alınması gereken br krterdr Gıda Sektöründek Referanslar: Daha önce lgl sektörde, brlkte çalışılan kuruluşların varlığı ve gerçekleştrlen uygulamalar seçm aşamasında göz önünde bulundurulmalıdır Konum: Lostk frmasına at depoların, teslmat lokasyonlarına yakınlığı ulaştırma rsknn azalmasına yardımcı olacaktır Güvenlrlk: Depoların şleyş açısından öneml br krter olup, değerlendrmede arızalar arası ortalama süreler, arıza türler, bakım raporları gb faktörler dkkate alınmalıdır Teknk Yeterllk: İşletmenn teknolok altyapısı ve bu sstemler stenen düzeyde kullanablme yeteneğ önemldr Süreç Kontrol Uygulamaları: Kalte beklentlernn karşılandığının ve gerekl takbn yapıldığının somut gösterges olarak, statstksel süreç kontrol uygulamalarının gerçekleştrlyor olması öneml br terch edlme nedendr Sparş Doğruluğu: Depolarda en fazla zaman alan operasyonlar olan sparş toplama faalyetler sonucunda, toplama bölgesne getrlen ürünlerde hataların (yanlış, eksk veya hasarlı ürün) oluşması stenmeyen br durumdur Hem sparş toplama operasyonunun hem de stok takbnn hedeflenen doğrulukta gerçekeleştrlmes gerekldr Ana Malyet: Yapılan sözleşme karşılığında ortaya çıkan ana malyet kalemlern çermektedr Ek Malyetler: Sözleşmede belrtlmek şartıyla, depo operatörü tarafından verleblecek ek hzmetlere lşkn malyetler fade etmektedr Adım 4: Krterlern bulanık ortamda ağırlıklandırılmasının ve alternatflern değerlendrlmelernn gerçekleştrldğ aşamadır Bunun çn öncelkle karar verme ekbnn bulanık yapıdak değerlendrmeler alınmıştır Alternatflern belrtlen krterler kapsamındak değerlendrmeler çn Tablo 3 ve 4 tek sözel fadeler le buna karşılık gelen üçgensel sayılar kullanılmıştır Karar verc grup çersndek her br uzmanın krterler kapsamındak bulanık değerlendrmeler alınarak, alternatflern genel bulanık değerlendrme tablosu oluşturulmuştur m alternatf, n değerlendrme krter çn, t sayıda uzmanın bulunduğu br karar verme ortamında, bulanık karar matrsnn yapılandırılması çn (8) ve (9) numaralı fadeler kullanılmıştır Her br uzmanın değerlendrmelerne lşkn üçgensel bulanık sayılar, (6) ve (7) numaralı eştlklerle grup kararına dönüştürülmüştür w t u 1/ t w u1 (6) 206
10 x t u 1/ t x u1 W w, w,, 1 2 w n (7) (8) D A A A 1 2 m x x xm x x x m2 x 1n x2n xmn Tablo 6 da krterlern bulanık ağırlıkları, Tablo 7 de alternatfler çn bulanık değerlendrme matrs gösterlmştr Belrtlen tablolardak verler, üç farklı karar vercnn görüşler alınarak oluşturulmuştur Bu üç karar vercden elde edlen matrsler, Ek1 de gösterlmştr Alternatflern değerlendrmes aşamasında elde edlen matrsler se, Ek2, 3 ve 4 te sunulmuştur Bu aşamada elde edlen VIKOR yöntemne lşkn değerler, TOPSIS yöntemnde de aynı şeklde kullanıldığı çn TOPSIS çn ayrıca ek tablo oluşturulmamıştır Adım 5: Tüm alternatflern, krterler kapsamındak bulanık en y ( kötü ( f * f (9) ) ve bulanık en ) değerler tespt edlmştr Tablo 8 de bulanık en y ve bulanık en kötü değerler gösterlmektedr Sonrasında alternatfler çn S J, R J ve Q J değerler hesaplanmıştır Lteratür dkkate alınarak, v = 0,5 değer kullanılmıştır [22, 33, 36, 37] v değer maksmum grup faydasını oluşturan stratenn ağırlığını fade etmektedr Uzlaşma çoğunluk oyu (v>0,5) le konsensüs (v=0,5) veya veto (v<0,5) le gerçekleşeblmektedr [42, 45] Tablo 9 ve 10 da alternatfler çn hesaplanan Q J değerler fade edlmştr Adım 6: Durulaştırma şlemnn yapıldığı aşamadır Çalışmada k farklı durulaştırma yapılmıştır Brncs, üçgensel bulanık sayı elemanlarının artmetk ortalamasının alınmasıdır [33, 37] Tablo 9 ve 10 da (o) le fade edlmştr Dğer se ağırlıklı ortalama yöntemdr [46-49] C = ( l, m, u ) le fade edlen bulanık üçgensel sayının ağırlıklı ortalama le durulaştırma şlem çn (10) nolu fade kullanılablr Bu yöntemle yapılan durulaştırma Tablo 9 ve 10 da, (a) le fade edlmştr P( C) C ( l 4m u) / 6 S, J R, J (10) 207
11 Tablo 6 Krterlern Ağırlıkları Krter le Edlen Krter Ağırlığı Depolama-Raf Sstem 0,42 0,67 0,92 Kapaste 0,50 0,75 0,92 Malzeme Taşıma Sstem 0,25 0,50 0,75 Operasyonel Yeterllk 0,42 0,67 0,92 Genel Temzlk 0,17 0,42 0,67 Hyen 0,42 0,67 0,92 İş Güvenlğ 0,50 0,75 1,00 Ozel İstekler 0,08 0,25 0,50 Ürün Esneklğ 0,25 0,50 0,75 Ölçek Esneklğ 0,33 0,58 0,83 Fnansal Durum 0,42 0,67 0,92 Gıda Sektöründe Tecrübe 0,50 0,75 1,00 Gıda Sektöründek Referanslar 0,42 0,67 0,92 Konum 0,17 0,42 0,67 Güvenlrlk 0,25 0,50 0,75 Teknk Yeterllk 0,33 0,58 0,83 Süreç Kontrol Uygulamaları 0,33 0,58 0,83 Sparş Doğruluğu 0,50 0,75 0,92 Ana Malyet 0,67 0,92 1,00 Ek Malyetler 0,42 0,67 0,92 Tablo 7 Alternatf Depo Operatörler İçn Değerlendrme Matrs Krter A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 K1 5,83 8,33 10,00 6,67 9,17 10,00 5,00 7,50 10,00 3,33 5,83 8,33 2,50 5,00 7,50 K2 4,17 6,67 9,17 6,67 9,17 10,00 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 1,67 4,17 6,67 K3 3,33 5,83 8,33 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 2,50 5,00 7,50 2,50 5,00 7,50 K4 5,00 7,50 10,00 5,00 7,50 10,00 4,17 6,67 9,17 2,50 5,00 7,50 3,33 5,83 8,33 K5 7,50 10,00 10,00 5,00 7,50 10,00 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 2,50 5,00 7,50 K6 5,00 7,50 10,00 3,33 5,83 8,33 2,50 5,00 7,50 0,00 2,50 5,00 0,00 2,50 5,00 K7 5,00 7,50 10,00 5,00 7,50 10,00 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 3,33 5,83 8,33 K8 4,17 6,67 9,17 5,00 7,50 10,00 4,17 6,67 9,17 2,50 5,00 7,50 2,50 5,00 7,50 K9 4,17 6,67 9,17 5,00 7,50 10,00 4,17 6,67 9,17 2,50 5,00 7,50 2,50 5,00 7,50 K10 2,50 5,00 7,50 2,50 5,00 7,50 5,00 7,50 10,00 0,00 2,50 5,00 2,50 5,00 7,50 K11 5,00 7,50 10,00 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 1,67 4,17 6,67 1,67 4,17 6,67 K12 4,17 6,67 9,17 1,67 4,17 6,67 0,00 2,50 5,00 0,83 3,33 5,83 0,00 0,00 2,50 K13 4,17 6,67 9,17 1,67 4,17 6,67 0,00 1,67 4,17 0,83 3,33 5,83 0,00 0,00 2,50 K14 4,17 6,67 9,17 5,00 7,50 10,00 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 2,50 5,00 7,50 K15 4,17 6,67 9,17 5,00 7,50 10,00 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 2,50 5,00 7,50 K16 5,00 7,50 10,00 5,00 7,50 10,00 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 2,50 5,00 7,50 K17 2,50 5,00 7,50 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 2,50 5,00 7,50 0,83 3,33 5,83 K18 2,50 5,00 7,50 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 2,50 5,00 7,50 2,50 5,00 7,50 K19 2,50 5,00 7,50 0,00 2,50 5,00 2,50 5,00 7,50 0,83 3,33 5,83 2,50 5,00 7,50 K20 2,50 5,00 7,50 0,00 2,50 5,00 2,50 5,00 7,50 0,00 2,50 5,00 2,50 5,00 7,50 Adım 7: Uzlaşma koşullarının (C1 ve C2) kontrolü ve terch sıralamasının fade edlmes aşamasıdır C1 koşulunun rdelenmes çn karar alternatflernn Q skorlarına ve karar alternatf sayısına dayalı br hesaplama yapılmıştır Beş alternatf çn (5) numaralı eştszlk dkkate alınarak; 0,334 0,282 0,25 yazılablr Belrtlen eştszlk nedenyle C1 koşulu geçerl değldr 208
12 C2 koşulunun karşılanması kapsamında; en y Q değern alan karar alternatfnn, S ve R skorlarının brnde veya her ksnde en y değer almış olması gerekmektedr C2 koşulu rdelendğnde, A 1 alternatfnn (en y Q değern elde eden alternatfn) S değer bakımından knc, R değerler bakımından da A 3 alternatf le brlkte en y skoru elde ettğ söyleneblr Tablo 8 En İy ( f * ) ve En Kötü ( f ) Değerler Krter * f f K1 6,67 9,17 10,00 2,50 5,00 7,50 K2 6,67 9,17 10,00 1,67 4,17 6,67 K3 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 K4 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 K5 5,00 10,00 10,00 2,50 5,00 7,50 K6 5,00 7,50 10,00 0,00 2,50 5,00 K7 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 K8 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 K9 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 K10 5,00 7,50 10,00 0,00 2,50 5,00 K11 5,00 7,50 10,00 1,67 4,17 6,67 K12 4,17 6,67 9,17 0,00 2,50 5,00 K13 4,17 6,67 9,17 0,00 0,00 2,50 K14 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 K15 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 K16 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 K17 5,00 7,50 10,00 0,83 3,33 5,83 K18 5,00 7,50 10,00 2,50 5,00 7,50 K19 2,50 5,00 7,50 0,00 2,50 5,00 K20 2,50 5,00 7,50 0,00 2,50 5,00 Koşulların kontrolü yapıldığında, bulanık VIKOR karar verme teknğ açısından tek br alternatfn mutlak üstün olarak kabul edlemeyeceğ görülmektedr Üçüncü bölümde fade edlen Q(P M ) - Q(P 1 ) D(Q) eştszlğne ve Q değerlerne göre oluşturulan, uygun alternatflern uzlaşık çözüm kümes (A 1, A 3, A 2 ) şeklnde fade edleblr Lteratürde uzlaşık çözümün ortaya çıktığı vakalarda, eğer tek br alternatf seçlmes stenyorsa, lk sıradak alternatfn seçlmes gerektğ fade edlmştr [42] Fakat uzlaşık çözüm kümesndek alternatflern brbrne mutlak üstünlük sağlamadığı da analz sonucu ortaya çıkan br bulgudur Depo operatörü seçm problemnde tek br alternatfn seçlmes stendğnden, A 1 alternatf, çok krterl karar verme problemnn çözümü olarak karşımıza çıkmaktadır Seçm şlemnn geçerllğn rdelemek maksadıyla farklı br karar verme metodu le problemn çözümü tekrar gerçekleştrlmştr Karşılaştırma çn kullanılan karar verme yöntem olan bulanık TOPSIS metodu takp eden başlıkta açıklanmış, elde edlen sonuçlar karşılaştırılmıştır 209
13 Tablo 9 S J ve R J Değerler S S J (o) S J (a) J R R J J (o) R J (a) A 1 1,45 2,79 3,45 2,56 2,68 0,50 0,75 0,92 0,72 0,74 A 2 1,94 3,00 3,58 2,84 2,92 0,67 0,92 1,00 0,86 0,89 A 3 2,97 4,88 5,72 4,53 4,70 0,50 0,75 1,00 0,75 0,75 A 4 6,63 10,97 15,06 10,89 10,93 0,50 0,75 1,00 0,75 0,75 A 5 5,78 10,35 14,55 10,23 10,29 0,50 1,20 1,60 1,10 1,15 Tablo 10 VIKOR Yöntemyle Depo Operatörü Seçmne İlşkn Sonuçlar Alternatfler Q (o) Q (a) Terch Sırası A 1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1 A 2 0,55 0,20 0,07 0,27 0,23 3 A 3 0,15 0,13 0,16 0,14 0,14 2 A 4 0,50 0,50 0,56 0,52 0,51 4 A 5 0,42 0,96 0,98 0,79 0,87 5 Q J 42 TOPSIS Yöntemne Göre Seçm Bu bölümde, bulanık VIKOR yöntemyle elde edlen sonuçların geçerllğnn değerlendrlmesn yapablmek amacıyla kullanılacak olan bulanık TOPSIS metodu açıklanmıştır [50, 51] TOPSIS metodu, çok krterl karar problemlernn analznde kullanılan temel metotlardan brdr TOPSIS, değerlendrlen alternatflern deal çözümlere yakınlıklarını göz önünde bulunduran br çözüm sstematğn kullanmaktadır [52] Klask ve bulanık mantık tabanlı uygulamaları bulunan metot, farklı alanlardak brçok çalışmada kullanılmıştır TOPSIS metodunun kullanıldığı alanlara örnek olarak; fabrka yer seçm [51, 53], malzeme seçm [54], bakım stratelernn değerlendrlmes [55], tedarkç seçm [56], güneş eners teknololernn değerlendrlmes [57], yerel havacılık endüstrsnde rekabet analz [58] ve tedark zncr yönetm [59] verleblr Kesn verlern elde edlemedğ veya doğası gereğ net rakamlarla fade edlmes zor olan nsan yargılarının değerlendrlmesnn arzu edldğ ortamlarda TOPSIS, bulanık mantık le bütünleştrlerek kullanılablmektedr [50] TOPSIS metodunun aşamaları şu şeklde fade edleblr [57, 58, 60]: (1) Alternatflern Belrlenmes: Çok krterl karar verme problemnn çözümü kapsamında dkkate alınacak alternatflern belrlendğ aşamadır (2) Değerlendrme Krterlernn Tespt: Alternatflern değerlendrlmesnde dkkate alınacak krterlern tespt edlmes aşamasıdır Seçm sürecne etk eden faktörler sıralanır (3) Sözel Değerlendrmelere İlşkn lern Tanımlanması: Lteratürde en sık kullanılan bulanık mantık yapısı olması dolayısıyla çalışmamızda üçgensel bulanık sayılar kullanılmıştır [50, 53, 59, 61] TOPSIS le lgl lteratür ncelendğnde, krter ağırlıklandırmaları çn genellkle Tablo 11 dek sözel fadeler ve bulanık sayı karşılıklarının kullanıldığı görülmektedr 210
14 Tablo 11 TOPSIS Metodunda Krterlern Ağırlıklandırılmasında Kullanılan Sözel ler Sözel Çok Düşük (CD) (0; 0,1; 0,3) Düşük (D) (0,1; 0,3; 0,5) Orta Derecede (OD) (0,3; 0,5; 0,7) Yüksek (Y) (0,5; 0,7; 0,9) Oldukça Yüksek (OY) (0,7; 0,9; 1) Karar alternatflernn sözel olarak değerlendrlmes aşamasında kullanılan fadeler ve üçgensel sayı karşılıkları se Tablo 12 de gösterlmştr Tablo 12 TOPSIS Metodunda Alternatflern Değerlendrlmesnde Kullanılan Sözel ler Sözel Çok Zayıf (CZ) (0; 1; 3) Zayıf (Z) (1; 3; 5) Normal Düzeyde (ND) (3; 5; 7) İy (I) (5; 7; 9) Çok İy (CI) (7; 9; 10) (4) Karar Matrsnn Oluşturulması: n adet değerlendrme krter m adet alternatf çn bulanık karar matrs oluşturulur w krter ağırlığını fade etmektedr alternatfn krter karşısındak değern fade etmektedr A W = C 1 C 2 C n A 1 A 2 A m w, w,, w 1 2 x x xm n x x x m2 x 1n x2n xmn x se her br (5) Karar Matrsnn Normalze Edlmes: Her br değerlendrme krternn ağırlığı dkkate alınarak, ağırlıklandırılmış ve normalze edlmş karar matrs oluşturulur R, normalze edlmş bulanık karar matrsn göstermektedr normalze bulanık karar matrsn fade etmektedr r mn R = 1,2, m ; = 1,2, n V v r v mn w = 1,2, m ; = 1,2, n * A V (11) se, ağırlıklandırılmış (6) İdeal Çözümlern Oluşturulması: Poztf bulanık ( ) ve negatf bulanık ( deal çözümlern belrleneblmes amacıyla ağırlıklandırılmış karar matrsndek sütunlara lşkn değerlern en yüksek olanları tespt edlr Değerlendrlen faktör fayda yönlü değl se, en küçük değer dkkate alınır İdeal ve negatf deal bulanık çözümler (12) ve (13) numaralı denklemlerde fade edlmştr A ) 211
15 * A v *, v * * 1 2 A v 1, v, v (max v 1, 2,, m), 1, 2,, 2, v (mn v 1, 2,, m), 1, 2,, n n (12) (13) (7) Alternatflere İlşkn Uzaklıkların Hesaplanması: Değerlendrlen alternatflern deal çözümden ne kadar saptığını fade eden d * değernn hesaplanışı, (14) numaralı denklemde, negatf deal çözüme at d - değernn hesaplanışı da (15) numaralı denklemde gösterlmştr d * n 1 ( v v ) * 2 (14) d n 1 ( v v ) 2 (15) (8) Görecel Yakınlıkların Belrlenmes: Bu aşamada, tüm alternatflern deal çözüme görecel yakınlık değerlern gösteren C C değerler, (16) numaralı denklemle hesaplanır En yüksek C C değern alan alternatf, deal çözüme en yakın seçenek olarak kabul görmektedr 0 le 1 arasında olablen bu değer, alternatfn karar verme problem kapsamındak uygunluğunu temsl etmektedr Hesaplanan bulanık fade durulaştırılır En yüksek değer elde eden alternatf, uygun çözüm olarak ntelendrlmektedr CC d d * d Ele alınan karar verme problem verler dkkate alınarak, bulanık TOPSIS metodu kapsamında tüm alternatflern deal çözüme görecel yakınlık değerler ( ) hesaplanarak, karar alternatflernn sıralaması yapılmıştır Tablo 13 te TOPSIS metodu le depo operatörü seçmne lşkn sonuçlar görülmektedr Bu çalışma kapsamında, bulanık VIKOR yöntemnde kullanılan durulaştırma teknkler bulanık TOPSIS metodunda da uygulanmıştır Tablo 13 TOPSIS Metoduyla Depo Operatörü Seçmne İlşkn Sonuçlar Alternatfler C C CC (o) CC (a) (16) C C Terch Sırası A 1 0,69 0,73 0,78 0,74 0,73 1 A 2 0,44 0,47 0,48 0,46 0,47 3 A 3 0,59 0,61 0,65 0,62 0,61 2 A 4 0,31 0,34 0,38 0,34 0,34 4 A 5 0,29 0,33 0,36 0,33 0,33 5 TOPSIS yöntem sonucu ortaya çıkan sonuçlar ncelendğnde, depo operatörü olarak A 1 alternatfnn seçlmes gerektğ görülmektedr Tüm alternatflere lşkn terch sıralamaları, VIKOR yöntem le elde edlen sonuçlarla karşılaştırıldığında se sadece A 4 ve A 5 alternatflernn sıralamalarında br değşklk olduğu gözlenmektedr 212
16 5 Sonuç İşletmelern çekrdek faalyetlernn dışarısında kalan operasyonlarını, konusunda uzman frmalara sözleşmeler karşılığında bırakması, öneml derecede operasyon ve malyet avantaı sağlamaktadır mantık tabanlı depo operatörü seçm modelnn oluşturulduğu bu çalışmayla, depolama faalyetler çn uygun lostk frmasının seçm yapılmıştır Gerçek yaşamda karşılaşılan uygulamaların büyük br çoğunluğunda karar vercler, fkrlern net sayısal rakamlarla fade edememektedrler VIKOR tabanlı yöntem temel alınarak oluşturulan seçm model; belrszlğ dkkate alablmes, alternatflern üstünlük durumunu fade edeblmes ve uzlaşık çözüm oluşturablmes açısından avantaları le ön plana çıkmaktadır Tedark zncr operasyonlarının stenen vermllkte devam ettrlmes hususunda, htyaca yönelk analzler yapılarak uygun olduğu düşünülen safhalarda dış kaynak kullanımına başvurulması terch edlen br seçenektr Lostk alanında dış kaynak kullanımı kararları, br seferlk hzmet alımları olarak değl, uzun sürel ortaklık hedef göz önünde bulundurularak yapılmalıdır Uygun frmanın seçm ve sözleşmenn yapılmasından sonra, ortaklık gerekllklernn kontrolüne lşkn planlama yapılmalı ve performans ölçümünü yerne getrecek br sstem gelştrlmeldr Bundan sonrak çalışmalarda, değerlendrme krterlernn ve alternatflern sayısı arttırılarak daha hassas br analz yapılableceğ gb, dğer bulanık çok krterl karar verme metotları le de problem rdelenerek kurulan modeller ve sonuçları karşılaştırılablr Ayrıca, oluşturulan modeller farklı karar verme problemlernn çözümünde de kullanılablr Kaynakça [1] C R Moberg, T W Speh, Thrd-Party Warehousng Selecton: A Comparson of Natonal and Regonal Frms Md-Amercan Journal of Busness, 19, 2, (2004) [2] A Aguezzoul, The Thrd Party Logstcs Selecton: A Revew of Lterature, Proceedngs of Int Logstcs and Supply Chan Congress 2007 (CD), İstanbul, Türkye, 1-7 (2007) [3] A B Maltz, The Relatve Importance of Cost and Qualty n the Outsourcng of Warehousng Journal of Busness Logstcs, 15, 2, (1994) [4] J A Tompkns, J D Smth, The Warehouse Management Handbook, Tompkns Publcatons, USA, 1998 [5] E Frazelle, World-Class Warehousng and Materal Handlng, Mc-Graw Hll, USA, 2002 [6] A Brewer, K J Button, D A Hensher, Handbook of Logstcs and Supply-Chan Management, Pergamon-Elsever Ltd, Oxford, UK, 2001 [7] P Obal, Selectng Warehouse Software from WMS and ERP Provders, IDII, USA, 2004 [8] D F Ross, Dstrbuton Plannng and Control: Managng n the Era of Supply Chan Management, Second Edton, Kluwer Academc Publshers, USA, 2004 [9] A B Maltz, Outsourcng the Warehousng Functon: Economc and Strategc Consderatons Logstcs and Transportaton Revew, 30, 3, (1994) [10] J Korpela, A Lehmusvaara, A Customer Orented Approach To Warehouse Network Evaluaton and Desgn Internatonal Journal of Producton Economcs, 59, 1-3, (1999) 213
17 [11] G Colson, F Dorgo, A Publc Warehouses Selecton Support System European Journal of Operatonal Research, 153, (2004) [12] J Korpela, A Lehmusvaara, J Nsonen, Warehouse Operator Selecton By Combnng AHP and DEA Methodologes Internatonal Journal of Producton Economcs, 108, (2007) [13] A Jarzemsks, Determnaton and Evaluaton of The Factors of Outsourcng Logstcs Transport, 21, 1, (2006) [14] E Melachrnouds, H Mn, Redesgnng a Warehouse Network European Journal of Operatonal Research, 176, (2007) [15] W Ho, A Emrouznead, Mult-Crtera Logstcs Dstrbuton Network Desgn Usng SAS/OR Expert Systems wth Applcatons, 36, (2009) [16] M Amr, S A Ayaz, L Olfat, J S Morad, Group Decson Makng Process for Suppler Selecton wth VIKOR under Fuzzy Crcumstance Internatonal Bulletn of Busness Admnstraton, 10, (2011) [17] S Oprcovc, G H Tzeng, Compromse Soluton by MCDM Methods: A Comparatve Analyss of VIKOR and TOPSIS European Journal of Operatonal Research, 156, 2, (2004) [18] M T Chu, J Shyu, G H Tzeng, R Khosla, Comparson Among Three Analytcal Methods for Knowledge Communtes Group Decson Analyss Expert Systems wth Applcatons, 33, 4, (2007) [19] S Oprcovc, G H Tzeng, Extended VIKOR Method n Comparson wth Other Outrankng Methods European Journal of Operatonal Research, 178, 2, (2007) [20] G H Tzeng, C W Ln, S Oprcovc, Mult-Crtera Analyss of Alternatve-Fuel Buses for Publc Transportaton Energy Polcy, 33, (2005) [21] C Yang, T Wang, VIKOR Method Analyss of Interactve Trade n Polcy-Makng The Busness Revew, 6, 2, (2006) [22] D Lxn, L Yng, Z Zhguang, Selecton Of Logstcs Servce Provder Based On Analytc Network Process and VIKOR Algorthm, Networkng, Sensng and Control, ICNSC 2008-IEEE Internatonal Conference Proceedngs, (2008) [23] İ Ertuğrul, N Karakaşoğlu, Banka Şube Performanslarının VIKOR Yöntem İle Değerlendrlmes Endüstr Mühendslğ Dergs, 20, 11, (2009) [24] S Oprcovc, A Compromse Soluton n Water Resources Plannng Water Resources Management, 23, (2009) [25] J J H Lou, Y T Chuang, Developng a Hybrd Mult-Crtera Model for Selecton of Outsourcng Provders Expert Systems wth Applcatons, 37, (2010) [26] S Datta, S S Mahapatra, S Baneree, A Bandyopadhyay, Comparatve Study on Applcaton of Utlty Concept and VIKOR Method for Vendor Selecton, Proceedngs of AIMS Internatonal Conference on Value-based Management, (2010) [27] M F El-Santawy, A VIKOR Method for Solvng Personnel Tranng Selecton Problem Internatonal Journal Of Computng Scence, 1, 2, 9-12 (2012) [28] J W Lee, S H Km, Usng ANP and Goal Programmng for Interdependent Informaton System Proect Selecton Computers & Operatons Research, 27, 4, (2001) 214
18 [29] O Kulak, C Kahraman, Fuzzy Mult-Attrbute Selecton Among Transportaton Companes Usng Axomatc Desgn and AHP Informaton Scences, 170, 2-4, (2005) [30] L A Zadeh, Fuzzy Sets Informaton and Control, 8, (1965) [31] G Akman, A Alkan, Tedark Zncr Yönetmnde AHP Yöntem Kullanılarak Tedarkçlern Performansının Ölçülmes: Otomotv Yan Sanaynde Br Uygulama İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs, 5, 9, (2006) [32] A Öztürk, İ Ertuğrul, N Karakaşoğlu, Naklye Frması Seçmnde AHP ve TOPSIS Yöntemlernn Karşılaştırılması Marmara Ünverstes İİBF Dergs, 15, 2, (2008) [33] Ö İnce, Selecton of an ERP Software System by Usng Fuzzy VIKOR, Informaton Scences 2007-Proceedngs of the 10th Jont Conference CD, Salt Lake Cty, Utah, USA (2007) [34] A Sanaye, S F Mousav, A Yazdankhah, Group Decson Makng Process For Suppler Selecton Wth VIKOR Under Fuzzy Envronment Expert Systems wth Applcatons, 37, 1, (2010) [35] H Y Wua, G H Tzeng, Y H Chen, A Fuzzy MCDM Approach For Evaluatng Bankng Performance Based On Balanced Scorecard Expert Systems wth Applcatons, 36, 6, (2009) [36] G Büyüközkan, G D Ruan, Evaluaton of Software Development Proects Usng a Fuzzy Mult-Crtera Decson Approach Mathematcs and Computers n Smulaton, 77, (2008) [37] L Y Chen, T Wang, Optmzng Partners Choce n IS/IT Outsourcng Process: The Strategc Decson of Fuzzy VIKOR Internatonal Journal of Producton Economcs, 120, 1, (2009) [38] H Y Wu, J K Chen, I S Chen, Innovaton Captal Indcator Assessment of Tawanese Unverstes: A Hybrd Fuzzy Model Applcaton Expert Systems wth Applcatons, 37, (2010) [39] M S Kuo, G S Lang, Combnng VIKOR wth GRA Technques to Evaluate Servce Qualty of Arports under Fuzzy Envronment Expert Systems wth Applcatons, 38, (2011) [40] T C Wang, J L Lang, C Y Ho, Mult-Crtera Decson Analyss by Usng Fuzzy VIKOR, Servce Systems and Servce Management Internatonal Conference Proceedngs, (2006) [41] G N Yücenur, N Ç Demrel, Group Decson Makng Process For Insurance Company Selecton Problem wth Extended VIKOR Method Under Fuzzy Envronment Expert Systems Wth Applcatons, 39, 3, (2012) [42] G Akyüz, VIKOR Yöntem le Tedarkç Seçm Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, 26, 1 (2012) [43] S J Chen, G H Huang, Fuzzy Multple Attrbute Decson Makng, Sprnger, NY, 1992 [44] D Vehland, Research Applcatons of the Delph Method, CIS Group Research Semnar Seres, 2007, tur-www1masseyacnz/hryu/delph%20methodpdf, 02 Eylül
19 [45] F H Tool, A Omdan, M R Fath, Applyng Fuzzy AHP and VIKOR to Research Supervsor Selecton: A Case Study Amercan Journal of Scentfc Research, 30, (2011) [46] D Yong, Plant Locaton Selecton Based on Fuzzy TOPSIS Internatonal Journal of Advanced Manufacturng Technologes, 28, 7-8, (2006) [47] E Özgörmüş, Ö Mutlu, H Güner, AHP le Personel Seçm, V Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu Bldrler Ktabı, İstanbul, (2005) [48] T Kaya, C Kahraman, Multcrtera Renewable Energy Plannng Usng an Integrated Fuzzy VIKOR & AHP Methodology: The Case Of Istanbul Energy, 35, , (2010) [49] M Yavuz, Fuzzy Inventory Management, n Producton Engneerng and Management under Fuzzness Book, Sprnger-Verlag Berln Hedelberg, 2010, [50] C T Chen, Extensons of the TOPSIS for Group Decson-Makng under Fuzzy Envronment Fuzzy Sets and Systems, 114, 1, 1-9 (2000) [51] T C Chu, Faclty Locaton Selecton Usng Fuzzy TOPSIS Under Group Decsons Int Journal of Uncertanty, Fuzzness and Knowledge-Based Systems, 10, (2002) [52] C L Hwang, K Yoon, Multple Attrbute Decson Makng: Methods and Applcaton, Sprnger Publcatons, Berln, 1981 [53] P Alcan, H Baslgl, A Faclty Locaton Selecton Problem by Fuzzy TOPSIS, Proceedngs of 15th Internatonal Research/Expert Conference Trends n the Development of Machnery and Assocated Technology TMT 2011, (2011) [54] A Shanan, O Savadogo, TOPSIS Multple-Crtera Decson Support Analyss for Materal Selecton of Metallc Bpolar Plates for Polymer Electrolyte Fuel Cell Journal of Power Sources, 159, (2006) [55] K Shyth, M Ilangkumaran, S Kumanan, Mult-Crtera Decson-Makng Approach to Evaluate Optmum Mantenance Strategy n Textle Industry Journal of Qualty n Mantenance Engneerng, 14, 4, (2008) [56] K Shahanagh, S A Yazdan, Vendor Selecton Usng a New Fuzzy Group TOPSIS Approach Journal of Uncertan Systems, 3, 3, (2009) [57] F Cavallaro, Fuzzy TOPSIS Approach for Assessng Thermal-Energy Storage n Concentrated Solar Power (CSP) Systems Appled Energy, 87, (2010) [58] G Torlak, M Sevkl, M Sanal, S Zam, Analyzng Busness Competton by Usng Fuzzy TOPSIS Method: An Example of Turksh Domestc Arlne Industry Expert Systems wth Applcatons, 38, (2011) [59] S Apak, Ö Vayvay, O Feyzoğlu, A Decson Makng Model for the Evaluaton of Supply Chan Executon and Management Systems Internatonal Journal of Computatonal Intellgence Systems, 6, 2, (2013) [60] R K Sngh, L Benyoucef, A Fuzzy TOPSIS Based Approach for E-Sourcng Engneerng Applcatons of Artfcal Intellgence, 24, (2011) [61] J F Dng, An Integrated Fuzzy TOPSIS Method for Rankng Alternatves and Its Applcaton Journal of Marne Scence and Technology, 19, 4, (2011) 216
20 Ek 1 Değerlendrme Krterler İçn Karar Verclere At Değerlendrmeler Karar Verc-1 Karar Verc-2 Karar Verc-3 K1 Y 0,5 0,75 1 Y 0,5 0,75 1 OD 0,25 0,5 0,75 K2 Y 0,5 0,75 1 OD 0,25 0,5 0,75 OY 0, K3 OD 0,25 0,5 0,75 OD 0,25 0,5 0,75 OD 0,25 0,5 0,75 K4 Y 0,5 0,75 1 OD 0,25 0,5 0,75 Y 0,5 0,75 1 K5 D 0 0,25 0,5 OD 0,25 0,5 0,75 OD 0,25 0,5 0,75 K6 OD 0,25 0,5 0,75 Y 0,5 0,75 1 Y 0,5 0,75 1 K7 Y 0,5 0,75 1 Y 0,5 0,75 1 Y 0,5 0,75 1 K8 D 0 0,25 0,5 CD 0 0 0,25 OD 0,25 0,5 0,75 K9 OD 0,25 0,5 0,75 OD 0,25 0,5 0,75 OD 0,25 0,5 0,75 K10 OD 0,25 0,5 0,75 Y 0,5 0,75 1 OD 0,25 0,5 0,75 K11 OD 0,25 0,5 0,75 Y 0,5 0,75 1 Y 0,5 0,75 1 K12 Y 0,5 0,75 1 Y 0,5 0,75 1 Y 0,5 0,75 1 K13 Y 0,5 0,75 1 Y 0,5 0,75 1 OD 0,25 0,5 0,75 K14 D 0 0,25 0,5 OD 0,25 0,5 0,75 OD 0,25 0,5 0,75 K15 OD 0,25 0,5 0,75 OD 0,25 0,5 0,75 OD 0,25 0,5 0,75 K16 Y 0,5 0,75 1 OD 0,25 0,5 0,75 OD 0,25 0,5 0,75 K17 OD 0,25 0,5 0,75 Y 0,5 0,75 1 OD 0,25 0,5 0,75 K18 Y 0,5 0,75 1 OD 0,25 0,5 0,75 OY 0, K19 OY 0, Y 0,5 0,75 1 OY 0, K20 Y 0,5 0,75 1 Y 0,5 0,75 1 OD 0,25 0,5 0,75 Ek 2 Alternatflern Değerlendrlmeler (Karar Verc-1) Krter Alternatf 1 Alternatf 2 Alternatf 3 Alternatf 4 Alternatf 5 K1 CI 7, CI 7, I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 K2 I 5 7,5 10 CI 7, I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 K3 ND 2,5 5 7,5 I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 K4 I 5 7,5 10 I 5 7,5 10 I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 K5 CI 7, I 5 7,5 10 I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 K6 I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 Z 0 2,5 5 Z 0 2,5 5 K7 I 5 7,5 10 I 5 7,5 10 I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 K8 I 5 7,5 10 I 5 7,5 10 I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 K9 I 5 7,5 10 I 5 7,5 10 I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 K10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 I 5 7,5 10 Z 0 2,5 5 ND 2,5 5 7,5 K11 I 5 7,5 10 I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 K12 I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 Z 0 2,5 5 Z 0 2,5 5 CZ 0 0 2,5 K13 I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 CZ 0 0 2,5 Z 0 2,5 5 CZ 0 0 2,5 K14 I 5 7,5 10 I 5 7,5 10 I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 K15 I 5 7,5 10 I 5 7,5 10 I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 K16 I 5 7,5 10 I 5 7,5 10 I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 K17 ND 2,5 5 7,5 I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 Z 0 2,5 5 K18 ND 2,5 5 7,5 I 5 7,5 10 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 ND 2,5 5 7,5 K19 ND 2,5 5 7,5 Z 0 2,5 5 ND 2,5 5 7,5 Z 0 2,5 5 ND 2,5 5 7,5 K20 ND 2,5 5 7,5 Z 0 2,5 5 ND 2,5 5 7,5 Z 0 2,5 5 ND 2,5 5 7,5 Ek 3 Alternatflern Değerlendrlmeler (Karar Verc-2) 217
Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi
Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 29, 244-260, 2011 Research Artcle / Araştırma Makales PERFORMANCE EVALUATION USING AHP - VIKOR AND AHP - TOPSIS APPROACHES: THE
DetaylıBulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama
EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 14 Sayı: 3 Temmuz 2014 ss. 463-479 Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleryle Alışverş Merkez Kuruluş Yer Seçm ve Br Uygulama Selecton of Shoppng Center
DetaylıJournal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi
Journal of Engneerng and atural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 9, -4, 0 Research Artcle / Araştırma Makales FUZZY TOPSIS METHODS I GROUP DECISIO MAKIG AD A APPLICATIO FOR BAK BRACH LOCATIO
DetaylıAHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI *
Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 1 22 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ AHP-TOPSIS
DetaylıTOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA
Araştırma Makaleler TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Dr., Dokuz Eylül Ünverstes, İİBF İşletme Bölümü erhan.demrel@deu.edu.tr ÖZET Ekonomk faalyetlern
DetaylıÇok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama
346 Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarkç seçm: elektronk sektöründe br uygulama Murat ARIKAN 1, Berat GÖKBEK 1 1 Endüstr Mühendslğ Bölümü, Mühendslk Fakültes, Gaz Ünverstes, Maltepe-Ankara
DetaylıÇok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü
EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 3 Sayı: 4 Ekm 03 ss. 449-459 Çok Krterl Karar Verme Teknkleryle Lostk Frmalarında Performans Ölçümü Performance Measurement of Logstcs Frms wth Mult-Crtera
DetaylıAN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT
Journal of Management, Marketng and Logstcs (JMML), ISSN: 48-6670 Year: 04 Volume: Issue: AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT Kemal
Detaylı2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014
2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance MUHASEBE PAKET PROGRAMI SEÇİM PROBLEMİNE BULANIK VIKOR YÖNTEMİ İLE BİR ÇÖZÜM ÖNERİSİ ÖZET Hasan UYGURTÜRK Turhan KORKMAZ Dnamk br çevrede faalyet gösteren
DetaylıNAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI
Marmara Ünverstes Ġ.Ġ.B.F. Dergs YIL 008, CĠLT XX, AYI NAKLĠYE FĠRMAI EÇĠMĠNDE BULANIK AHP E BULANIK TOPI YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMAI Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL ** ArĢ. Grv.
DetaylıBALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ.
BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ Özkan BALİ ÖZET Personel seçm organzasyonların başarısını etkleyen en öneml problemlerden brdr. Bu seçm, belrszlk çeren
DetaylıJournal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi
Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 31, 203-213, 2013 Research Artcle / Araştırma Makales ANALYTIC NETWORK PROCESS AND TOPSIS METHODS WITH SELECTION OF OPTIMAL INVESTMENT
DetaylıTRANSPORTATION MODE SELECTION THROUGH LOGISTICS MANAGEMENT: AN APPLICATION IN THE TEXTILE INDUSTRY
DA Kerem Toker da, uygun alternat - d mod sonucunda, karayolu - denzyolu - Anahtar Kelmeler: TRANSPORTATION MODE SELECTION THROUGH LOGISTICS MANAGEMENT: AN APPLICATION IN THE TEXTILE INDUSTRY ABSTRACT
DetaylıTEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA
TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Meltem KARAATLI * Yrd. Doç. Dr. Gonca DAVRAS ** ÖZ Otel şletmelernde,
DetaylıBULANIK VIKOR YÖNTEMİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ
Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 26, Sayı:, 202 97 BULANIK VIKOR YÖNTEMİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ Gökhan AKYÜZ (*) Özet: Tedark zncrnn lk adımını oluşturan tedarkçler, şletmenn amaç ve hedeflerne
DetaylıYÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA
YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,
DetaylıDokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi:
Yayın Gelş Tarh: 22.10.2014 Dokuz Eylül Ünverstes Yayına Kabul Tarh: 19.04.2016 Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Onlne Yayın Tarh: 12.07.2016 Clt: 18, Sayı: 2, Yıl: 2016, Sayfa: 255-272 http://dx.do.org/10.16953/deusbed.78956
DetaylıKURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ
Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. Journal of thefaculty of Engneerngand Archtecture of Gaz Unversty Clt 30, No 1, 71-85, 2015 Vol 30, No 1, 71-85, 2015 KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA
DetaylıBulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü
Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 SOSYAL BİLİMLER Yıl : 010 Clt :8 Sayı :1 Celal Bayar Ünverstes S.B.E. Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe
DetaylıTOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi
Makne Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 9, No: 3, 2012 (35-42) Electronc Journal of Machne Technologes Vol: 9, No: 3, 2012 (35-42) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn:1304-4141 Makale
DetaylıKIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ
KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ Burak KARAHAN Burak PEKEL Neşet BEDİR Cavt CAN Kırıkkale -2014-
DetaylıAHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ
Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2015/1, Sayı:21 Journal of Süleyman Demrel Unversty Insttute of Socal Scences Year: 2015/1, Number:21 AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE
DetaylıANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ Doç.Dr. Nuri ÖMÜRBEK Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü
ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ DoçDr Nur ÖMÜRBEK Süleyman Demrel Ünverstes, İİBF, İşletme Bölümü Nazlı DEMİRCİ Süleyman Demrel Ünverstes, SBE, İşletme ABD, YL Pınar AKALİN
DetaylıDEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI
DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI Mehmet Aktan Atatürk Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, 25240, Erzurum. Özet: Dövz kurlarındak değşmler,
Detaylıalphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems
Avalable onlne at www.alphanumercjournal.com alphanumerc journal The Journal of Operatons Research, Statstcs, Econometrcs and Management Informaton Systems Volume 5, Issue 2, 2017 Receved: May 16, 2017
DetaylıPROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 3, Sayı:2, 2001 PROJE SEÇİMİ VE KAYAK PLALAMASI İÇİ BİR ALGORİTMA lgün MORALI 1 C. Cengz ÇELİKOĞLU 2 ÖZ Kaynak tahss problemler koşullara bağlı olarak
DetaylıİKİ AŞAMALI STRATEJİK TEDARİKÇİ SEÇİMİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE ANALİZİ
İKİ AŞAMALI STRATEJİK TEDARİKÇİ SEÇİMİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE ANALİZİ Yrd. Doç. Dr. Al İhsan ÖZDEMİR * Arş. Gör. Neşe Yalçın SEÇME ** ÖZET İşletmeler açısından tedarkç seçmnn uzun sürel şbrlğ çnde
DetaylıBIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması
EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 4 Sayı: Ocak 04 ss. 9-9 BIST da Demr, Çelk Metal Ana Sanay Sektöründe Faalyet Gösteren İşletmelern Fnansal Performans Analz: VZA Süper Etknlk ve TOPSIS Uygulaması
DetaylıMESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI
MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI Fath ÇİL GAZİ ÜNİVERSİTESİ Mühendslk Mmarlık Fakültes Endüstr Mühendslğ Bölümü 4. Sınıf
DetaylıAHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY
Dumlupınar Ünverstes Sosyal Blmler Dergs / Dumlupınar Unversty Journal of Socal Scences İNOVASYON PERFORMANSI DEĞERLENDİRME SÜRECİNDE AHS VE GİA BÜTÜNLEŞİK YAKLAŞIMI: SÜT ÜRÜNLERİ SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA
Detaylıalphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems
Avalable onlne at www.alphanumercournal.com alphanumerc ournal The Journal of Operatons Research, Statstcs, Econometrcs and Management Informaton Systems Receved: January 25, 2017 Accepted: June 22, 2017
DetaylıYAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ
İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 8 Sayı: 5 Bahar 009/ s. 3-6 YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ A. Çağrı TOLGA, Cengz KAHRAMAN
DetaylıTAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ
ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 3, Sayı 6, 2007, ss. 109 125. TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ Yrd.Doç.Dr. Ahmet ERGÜLEN Nğde
DetaylıSELECTING THE SERVICE PROVIDER THROUGH MULTIPLE- CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES
ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME TEKNİKLERİ İLE HİZMET SAĞLAYICI SEÇİMİ Öz Aşır ÖZBEK a Tamer EREN b Hzmet sağlayıcılar ya da üçüncü part lojstk (3PL) frmalar, şletmenn ana faalyetler dışında kalan, geleneksel
DetaylıX, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının
1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell
DetaylıSöke İşletme Fakültesi Priene Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi
Makale Gelş: 19/06/2017 Hakeme Gönderlme:20/06/2017 Kabul: 24/06/2017 http://derg.adu.edu.tr/pusb/default.asp Söke İşletme Fakültes Prene Uluslararası Sosyal Blmler Dergs Clt:1, Sayı:1, Hazran 2017 Banka
DetaylıENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI
V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN
Detaylıalphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems
Avalable onlne at www.alphanumercournal.com alphanumerc ournal The Journal of Operatons Research, Statstcs, Econometrcs and Management Informaton Systems Receved: October 11, 2017 Accepted: December 25,
DetaylıKRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ
Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı: 2, 2011 151 KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Nhan ÖZGÜVEN (*) Özet: Perakendeclk
Detaylıİstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Admnstraton Clt/Vol:39, Sayı/No:2,, 310-334 ISSN: 1303-1732 www.fdergs.org Stokastk envanter model kullanılarak
DetaylıInternational Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 13, pp
Internatonal Journal of Academc Value Studes (Javstudes) ISSN:2149-8598 Vol: 3, Issue: 13, pp. 206-216 www.javstudes.com Javstudes@gmal.com Dscplnes: Busness Admnstraton, Economy, Econometrcs, Fnance,
DetaylıTÜRKİYE DEKİ ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ. Fatih ECER *
AİBÜ Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, Güz 2013, Clt:13, Yıl:13, Sayı:2, 13:171-189 TÜKİYE DEKİ ÖZEL BANKALAIN FİNANSAL PEFOMANSLAININ KAŞILAŞTIILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ Fath ECE COMPAISON OF PIVATE BANKS FINANCIAL
DetaylıFUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ
FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SNL MĞZLRIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Süleyman DÜNDR (*) Fath EER (**) Şuayb ÖZDEMİR (***) Özet: Bu çalışmanın amacı, fuzzy TOPSİS yöntemn kullanarak sanal mağazaların
DetaylıÇok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi
Çankırı Karatekn Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2014, Clt 4, Sayı 1, ss.267-282 Çankırı Karatekn Unversty Journal of The Faculty of Economcs and Admnstratve Scences Y.2014, Volume 4,
DetaylıSİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI
İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: 22 Güz 2012 s. 1-18 SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI Muhammet GÜL
DetaylıBulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması*
Busness and Economcs Research Journal Volume 7 Number 2 2016 pp. 167-201 ISSN: 1309-2448 DOI Number: 10.20409/berj.2016217536 Bulanık Çok Krterl Karar Verme Yöntemlernn Altı Sgma Projeler Seçmnde Uygulanması*
DetaylıPROMETHEE SIRALAMA YÖNTEMİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ
Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gaz Unv. Clt 23, No, 9-75, 28 Vol 23, No, 9-75, 28 PROMETHEE SIRALAMA YÖNTEMİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ Metn DAĞDEVİREN ve Ergün ERASLAN* Endüstr Mühendslğ Bölümü,
DetaylıTARGET MARKET SELECTION IN FRESH FRUIT-VEGETABLE SECTOR USING FUZZY VIKOR METHOD
Journal of Management, Marketng and Logstcs (JMML), ISSN: 2148-6670, http://www.pressacadema.org/journals/jmml Year: 2017 Volume: 4 Issue: 4 TARGET MARKET SELECTION IN FRESH FRUIT-VEGETABLE SECTOR USING
DetaylıPERSONEL TAYİN İŞLEMLERİ İÇİN AHP, TOPSIS VE MACAR ALGORİTMASI TABANLI KARAR DESTEK MODELİ
Endüstr Mühendslğ Dergs Clt: 28 Sayı: 1 Sayfa: (2-18) Makale PERSONEL TAYİN İŞLEMLERİ İÇİN AHP, TOPSIS VE MACAR ALGORİTMASI TABANLI KARAR DESTEK MODELİ Hall GÖKKAYA 1, Talp KELLEGÖZ 2* 1 Gaz Ünverstes,
DetaylıAbstract FİNANSAL PERFORMANS ÖLÇÜM ARACI OLARAK NAKİT AKIM ODAKLI FİNANSAL ANALİZ: İNŞAAT VE BAYINDIRLIK SEKTÖRÜ ÜZERİNE BİR UYGULAMA
BJSS Balkan Journal o Socal Scences / Balkan Sosyal Blmler Dergs Internatonal Congress o Management Economy And Polcy, 2016 Aralık CASH FLOW-FOCUSED FINANCIAL ANALYSIS AS A MEASURING TOOL OF FINANCIAL
DetaylıTÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ
TÜRİYE DEİ 38 kv LU 4 BARALI GÜÇ SİSTEMİDE EOOMİ YÜLEME AALİZİ Mehmet URBA Ümmühan BAŞARA 2,2 Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü Mühendslk-Mmarlık Fakültes Anadolu Ünverstes İk Eylül ampüsü, 2647, ESİŞEHİR
DetaylıBelirsizlik Altında Çevre Bilinçli Tedarikçi Seçimi Probleminin İncelenmesi
Doğuş Ünverstes Dergs, 19 (1) 2018, 23-37 Belrszlk Altında Çevre Blnçl Tedarkç Seçm Problemnn İncelenmes Investgatng Envronmentally Conscous Suppler Selecton Problem under Uncertanty Vldan ÖZKIR (1) ÖZ:
DetaylıÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL PROGRAMLAMADAN SİSTEM TASARIMINA: DE NOVO. Özet
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 0.0.00 Clt:, Sayı: 4, Yıl: 00, Sayfa: -74 Yayına Kabul Tarh: 7.0.0 ISSN: 0-84 ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL PROGRAMLAMADAN SİSTEM TASARIMINA: DE
DetaylıHATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNDE BULANIK AHP VE BULANIK VIKOR YÖNTEMLERİ İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE RİSK DEĞERLENDİRMESİ
HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNDE BULANIK AHP VE BULANIK VIKOR YÖNTEMLERİ İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE RİSK DEĞERLENDİRMESİ RISK EVALUATING BY FUZZY AHP AND FUZZY VIKOR METHODS IN FAILURE MODE AND EFFECTS ANALYSIS
DetaylıMALZEME TAŞIMA SİSTEMİ ALTERNATİFLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK-PROMETHEE YAKLAŞIMI
Doğuş Ünverstes Dergs 12 (1) 2011 144-155 MALZEME TAŞIMA SİSTEMİ ALTERNATİFLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK-ROMETHEE YAKLAŞIMI EVALUATING MATERIAL HANDLING SYSTEM ALTERNATIVES USING FUZZY-ROMETHEE
DetaylıYrd. Doç. Dr. Kemal Vatansever
Anadolu Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Anadolu Unversty Journal of Socal Scences Tedarkç Seçm Kararlarında Bulanık TOPSIS Yöntemnn Kullanımı ve Br Uygulama Use of Fuzzy TOPSIS Method n Suppler Selecton
DetaylıMOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ. SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ
MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ 2011-2012-2013 MALİ yılına İLİşKİN YÖNETİM KURULU FAALİYET RAPORU ("Şrket") 01012011-31 ı22013
DetaylıGRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ
2. Ulusal Tasarım İmalat ve Analz Kongres 11-12 Kasım 21- Balıkesr GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ Esra YILMAZ*, Ferhat GÜNGÖR** *ylmazesraa@gmal.com
DetaylıBulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi
Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale
DetaylıÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE KURTARMA ARACI SEÇĠMĠNDE AHS VE TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN UYGULAMASI
Süleyman Demrel Ünverstes Vzyoner Dergs ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 44 ARAMA VE KURTARMA ARACI SEÇĠMĠNDE AHS VE TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN UYGULAMASI Yük End Müh Yusuf ŞAHİN Arş Gör Hasan AKYER ÖZET
DetaylıTESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ
TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ Aşkın ÖZDAĞOĞLU (*) Özet: Kuruluş yer seçm br frma çn en öneml kararlardan brdr. Yönetm kademesndek kşler seçm yaparken ster stemez
DetaylıTAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI
2403 TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI APPLICATION OF A FUZZY QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT MODEL FOR TEAM LEADER SELECTION ÖZET A. Fahr ÖZKÖK *, Orkun KOZANOĞLU
DetaylıAfet Sonrası Hizmet Verecek Ekiplerin Konuşlanma Yerlerinin Belirlenmesi
2016 Publshed n 4th Internatonal Symposum on Innovatve Technologes n Engneerng and Sccene 3-5 November 2016 (ISITES2016 Alanya/Antalya - Turkey) Afet Sonrası Hzmet Verecek Ekplern Konuşlanma Yerlernn Belrlenmes
Detaylı20. ULUSAL PAZARLAMA KONGRESİ Anadolu Üniversitesi - Eskişehir
20. ULUSL PZRLM KONGRESİ nadolu Ünverstes - Eskşehr Sgorta Ürün Planlarına İlşkn Ürün Cazplklernn Değerlendrlmes Evaluaton of Product ttractveness of Insurance Product Plans Habbe Yelda Şener 1 - Merve
DetaylıQKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi
V tsttşfaktör T.C. SAĞLIK BAKANLIĞI KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Il Kamu Hastaneler Brlğ Genel Sekreterlğ Kanun Eğtm ve Araştırma Hastanes Sayı ı 23618724/?ı C.. Y** 08/10/2015 Konu : Yaklaşık Malyet
DetaylıBULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI
BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI Bahad r Fath YILDIRIM.Ü. letme Fakültes Say sal Yöntemler ABD. Onur ÖNAY.Ü. letme Fakültes Say sal Yöntemler ABD. ÖZET Bulut
DetaylıTRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI
Yönetm, Yl 9, Say 28, Ekm - 1997,5.20-25 TRANSPORT PROBLEMI ÇIN GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Dr. Erhan ÖZDEMIR I.Ü. Teknk Blmler M.Y.O. L.GIRIs V AM transport problemlerne en düsük malyetl baslangç çözüm
DetaylıÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU
6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız
DetaylıDAĞITIM STRATEJİLERİNİN OLUŞTURULMASINA YÖNELİK MODEL OLUŞTURMA: BİR TÜRK FİRMASI ÜZERİNE ÖRNEK UYGULAMA
ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 2, Sayı 4, 2006, ss. 123 145. DAĞITIM STRATEJİLERİNİN OLUŞTURULMASINA YÖNELİK MODEL OLUŞTURMA BİR TÜRK FİRMASI ÜZERİNE ÖRNEK UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Ahmet ERGÜLEN Nğde Ünverstes
DetaylıBİR UN FABRİKASINDA HEDEF PROGRAMLAMA UYGULAMASI
BİR UN FABRİKASINDA HEDEF PROGRAMLAMA UYGULAMASI Abdullah Oktay DÜNDAR * Muammer ZERENLER ** ÖZET İşletmeler günümüz rekabet ortamının çalkantılı doğasında faalyetlern sürdürürken, sahp oldukları kıt kaynakları
DetaylıALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 18.02.2011 Clt: 13, Sayı: 1, Yıl: 2011, Sayfa: 21-37 Yayına Kabul Tarh: 17.03.2011 ISSN: 1302-3284 ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK
DetaylıÇok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sistemi seçiminde bulanık çok ölçütlü karar verme
tüdergs/d mühendslk Clt:10, Sayı:1, 68-80 Şubat 011 Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sstem seçmnde bulanık çok ölçütlü karar verme Ayhan MENTEġ *, Ġsmal Hakkı HELACIOĞLU İTÜ Fen Blmler Ensttüsü,
DetaylıYAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE
BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar
DetaylıBULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ
Eskşehr Osmangaz Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Clt: 6 Sayı: 2 Aralık 2005 BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ İrfan ERTUĞRUL Pamukkale Ünverstes İİBF, Denzl ÖZET Günümüzde
DetaylıBALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ. Özkan BALİ 1 Cevriye GENCER 2 ÖZET
AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ Özkan BALİ Cevrye GENCER ÖZET Çalışmada, br karar problem olarak Kara Harp OkuluKHO) na öğretm elemanı seçm ele alınmış ve
DetaylıİÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ
Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara
DetaylıFatih ECER*, Fatih GÜNAY**
Anatola: Turzm Araştırmaları Dergs, Clt 25, Sayı 1, Bahar: 35-48, 2014. Copyrght 2014 anatola Bütün hakları saklıdır ISSN: 1300-4220 (1990-2014) Borsa İstanbul da İşlem Gören Turzm Şrketlernn Fnansal Performanslarının
DetaylıBULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA
Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gaz Unv. Clt 22, No 4, 855-862, 2007 Vol 22, No 4, 855-862, 2007 BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA İzzettn TEMİZ ve
DetaylıTEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH
TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr
DetaylıMuhasebe ve Finansman Dergisi
Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Farklı Muhasebe Düzenlemelerne Göre Hazırlanan Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle Şrketlern Hsse Sened Getrler Ve Pyasa Değerler Arasındak İlşk Ahmet BÜYÜKŞALVARCI
Detaylı15 th ISEOS PROCEEDINGS BOOK
15 th ISEOS PROEEDINGS BOOK 15 th Internatonal Symposum on Econometrcs, Operatons Research and Statstcs 22-25 May 2014 Suleyman Demrel Unversty 15th Internatonal Symposum on Econometrcs, Operatons Research
DetaylıKısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği
Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:24, Sayı:1, Yıl:2009, ss.105-122. Kısa Vadel Sermaye Grş Modellemes: Türkye Örneğ Mehmet AKSARAYLI 1 Özhan TUNCAY 2 Alınma Tarh: 04-2008,
DetaylıPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ
DetaylıJournal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi
Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 28, 24-223, 200 PhD Research Artcle / Doktora Çalışması Araştırma Makales FUZZY CHOQUET INTEGRAL APPROACH FOR MULTI CRITERIA
DetaylıBasel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular
Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek
DetaylıJournal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi
Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 28, 224-234, 2010 PhD Research Artcle / Doktora Çalışması Araştırma Makales APPLICATION OF ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
DetaylıInternational Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 11, pp
Internatonal Journal of Academc Value Studes (Javstudes) ISSN:2149-8598 Vol: 3, Issue: 11, pp. 159-170 www.javstudes.com Javstudes@gmal.com Dscplnes: Busness Admnstraton, Economy, Econometrcs, Fnance,
DetaylıMetin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi
Metn Madenclğ le Soru Cevaplama Sstem Sevnç İlhan 1, Nevchan Duru 2, Şenol Karagöz 3, Merve Sağır 4 1 Mühendslk Fakültes Blgsayar Mühendslğ Bölümü Kocael Ünverstes slhan@kocael.edu.tr, nduru@kocael.edu.tr,
DetaylıC SEGMENTİ ARAÇLARIN SEÇİMİ KONUSUNDA TOPSİS VE ENTROPİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK KARŞILAŞTIRILMASI
Economcsand Admnstraton, ToursmandToursm Management, Hstory, Culture, Relgon, Psychology, Socology, FneArts, Engneerng, Archtecture, Language, Lterature, EducatonalScences, Pedagogy&OtherDscplnes 2018
Detaylıa IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI
Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza
DetaylıÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ
ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ Makale Sunum Tarh : 02.03.2015 Yayına Kabul Tarh : 27.03.2015 Bahadır Fath YILDIRIM Araştırma Görevls Kafkas Ünverstes, İİBF, İşletme Bölümü, Sayısal
DetaylıKIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ
Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2007/2, Sayı: 6 Journal of Suleyman Demrel Unversty Insttue of Socal Scences Year: 2007/2, Number: 6 KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM
DetaylıŞiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *
İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)
DetaylıGenetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET
Genetk Algortma le İk Boyutlu Şekl Yerleştrme Metn Özşahn 1 ve Mustafa Oral 2 1) Çukurova Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Endüstr Mühendslğ Bölümü, Adana, Turkey 2 Çukurova Ünverstes Blgsayar Mühendslğ Bölümü,
DetaylıGİRİŞİMCİLİK Organizasyon Yapısı. Üretim/Hizmet Sistemlerinin Tasarımı ve Kuruluşu
GİRİŞİMCİLİK Bölüm 6. Üretm Sstemnn Tasarımı http://sceb.ktu.edu.tr Üretm/Hzmet Sstemlernn Tasarımı ve Kuruluşu 1. Organzasyon yapısı 2. Tess yer seçm 3. Kapaste planlaması 4. Malzeme gereksnm planlaması
DetaylıDOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre
1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı
DetaylıDokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi:
Yayın Gelş Tarh: 01.02.2016 Dokuz Eylül Ünverstes Yayına Kabul Tarh: 01.08.2016 Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Onlne Yayın Tarh: 07.07.2017 Clt: 19, Sayı: 1, Yıl: 2017, Sayfa: 63-81 http://dx.do.org/10.16953/deusbed.09673
DetaylıARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,
DetaylıAkademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 6, Sayı: 74, Temmuz 2018, s
Akademk Sosyal Araştırmalar Dergs, Yıl: 6, Sayı: 74, Temmuz 2018, s. 326-337 Yayın Gelş Tarh / Artcle Arrval Date Yayınlanma Tarh / The Publcaton Date 13.06.2018 28.07.2018 Dr. Orhan ECEMİŞ Gazantep Ünverstes,
DetaylıBANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ
BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ Yrd. Doç. Dr. Murat ATAN - Araş. Gör. Gaye KARPAT ÇATALBAŞ 2 ÖZET Bu çalışma, Türk bankacılık sstem çnde faalyet gösteren tcar bankaların
Detaylı