SATIN ALMA SÜRECİ İÇİN MOORA METODU İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ PROBLEMİ

Transkript

1 SATIN ALMA SÜRECİ İÇİN MOORA METODU İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ PROBLEMİ Gökhan Özçelik 1, H. Ediz Atmaca 2 1 Arş. Gör., Gazi Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Müh. Böl., gokhanozcelik@gazi.edu.tr 2 Doç. Dr., Gazi Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Müh. Böl., hediz@gazi.edu.tr ÖZET Günümüz rekabet ortamında, kurumsal firmaların satın alma süreçlerinde; daha hızlı, daha kaliteli ve en düşük maliyetle malzeme tedariğini sağlamaları kaçınılmaz olmuştur. Bu bağlamda, dış kaynak kullanımı işletmelerin kaynaklarını daha etkin kullanabilmesi ve ana faaliyetlerine odaklanabilmeleri açısından önemli bir fonksiyondur. Dış kaynaklardan yararlanma sürecinde, işletmeler tedarikçilerini seçerken kalite, teslimat süresi, maliyet, geçmiş performans, teknik kapasite, coğrafi konum, tamir bakım desteği gibi birçok kritere dikkat etmek zorundadır. Yapılan çalışmada, tedarikçi seçimi problemi üzerinde durularak, işletmelere karar verme sürecinde yardımcı olabilecek çok kriterli karar verme (ÇKKV) tekniklerinden birisi olan MOORA yöntemi kullanılmıştır. Örnek bir problem üzerinde çözüm sonuçları değerlendirilmiştir. Anahtar Kelimeler : Çok Kriterli Karar Verme, Dış Kaynak Kullanımı, MOORA, Tedarikçi Seçimi. ABSTRACT SUPPLIER SELECTION PROBLEM BY THE MOORA METHOD FOR THE PROCUREMENT PROCESS In today s competitive environment, in the procurement process of corporate firms, faster, better quality and the lowest cost of providing material supply has become inevitable. In this context, outsourcing is an important function so that business organizations can use their resources more effectively and can focus on core activities. In the outsourcing process, business organizations must consider several criteria such as supplier quality, delivery time, cost, past performance, technical capability, geographic location, repair and maintenance. In this study, we have considered the supplier selection problem and MOORA that is one of the multi-criteria decision making methods has been used for solution of problem. The solution results are evaluated on a sample problem. Keywords: Multi-Criteria Decision Making, Outsourcing, MOORA, Supplier Selection 1.GİRİŞ Dış kaynak kullanımı, temel yeteneklere, öze dönüş anlamına gelmektedir. İşletmelerin temel yeteneklerine odaklanması ve rekabet gücünün en yüksek olduğu alanlara yönelmesi, başarıları açısından önemlidir. Dış kaynak kullanımı ile işletmeler rakiplerin giremeyeceği alanlara, onların giremeyeceği ürünler ve yöntemlerle nüfuz edebilme esnekliğine kavuşabilmektedirler (Dereli, 2003). Dış kaynak kullanımının dünyadaki ilk uygulamalarına bakıldığında ilk olarak 19.yüzyılda İngiltere de metal üretim işletmelerinde kullanıldığı görülmektedir. Çok yaygın olmamakla birlikte, kamu sektöründe ise hapishane yönetimi, yol çalışmaları, kamu gelirlerinin toplanması, atık yönetimi gibi alanlarda dış kaynak kullanımı uygulamaları görülmektedir. Yine aynı dönemde Fransa da demiryollarının yapım ve onarımı, su depolama ve dağıtımı gibi kamu hizmetlerinde dış kaynak kullanımı uygulama alanı bulmuştur (Bakan, 2004; Öztürk ve Sezgili, 2002) sonrası döneme bakıldığına ise, teknolojideki hızlı gelişmeler ve artan küresel rekabetin etkisiyle hissedilen esneklik gereksinimi, işletmeleri geleneksel yönetim tarzlarını terk etmeye zorlamıştır. Bu bağlamda, işletmeler öz yetenekleriyle ilgili olmayan bazı faaliyetlerinin yönetimini dış kaynak sağlayıcılara (outsider) devretmeye ve faaliyet alanlarını sınırlamaya başlamışlardır (Bakan, 2004; Momme, 2002; Çoban ve Tutkun, 2004). İşletmelerin dış kaynak kullanımında tedarikçi seçerken dikkat edeceği maliyet, kalite, performans, teknoloji, lokasyon vb. pek çok kriter bulunmaktadır. Bu kapsamda satın alma süreci için seçim kriterlerinin öncelikle değerlendirilip öncelik sırasına konulmasına ya da ağırlıklandırılmasına ihtiyaç duyulmaktadır. Bu durum, karar verici için daha hızlı ve daha doğru kararların alınmasına imkân sağlayacaktır. Tedarikçi seçim kriterlerinin belirlenmesinde 1960 lı yıllardan bu yana birçok çalışma yapılmıştır. Literatüre baktığımızda tedarikçi seçim problemi ile çok fazla çalışmanın yapıldığını görmekteyiz. Dickson (1966) tedarikçi seçiminde göz önünde bulundurulması gereken 23 kriter tanımlamıştır. Yine Arbel ve Seidmann (1984;1985;1990), Beck ve Lin (1981), Tam ve Tummala (2006), Ghodsypour ve Brien (1998), Zviran (1993) ve Bard (1986) yaptıkları çalışmalarda tedarikçi seçimi için göz önünde bulundurulması gereken kriterleri finansal, teknik ve işletim başarısı olmak üzere üç grupta toplamışlardır. Barbarosoğlu ve Yazgaç (1997), Narasimhan (1983), Nydick ve Hill (1992) ve Partovi (1989) tedarikçi seçimi problemi için AHP (Analytic Hierarchy Process) yönteminin kullanımını önermişlerdir. Dağdeviren ve Eren (2001) AHP yöntemi ile 0-1 Hedef Programlama yöntemini, Demirtaş ve Üstün (2009) ANP (Analitik Serim Süreci) ile Hedef Programlama yöntemini, Soner ve Önüt (2006) ise AHP ve ELECTRE yöntemlerini bütünleşik olarak kullanmışlardır. Dağdeviren ve Erarslan (2008) de Promethee sıralama yöntemi ile tedarikçi seçim problemini ele almışlardır. Bu çalışmada ise tedarikçi seçim probleminin çözümü için MOORA (multi-objective optimization on the basis of ratio analysis) yöntemi uygun görülmüştür.

2 2. YÖNTEM & UYGULAMA Uygulama çalışmasında ÇKKV yöntemlerinden birisi olan MOORA metodu seçilmiştir. Literatürde yer alan çok kriterli karar verme yöntemlerine bakıldığında birçok farklı yöntem kullanılarak çözüm yapıldığı görülmektedir. Yapılan çalışmada MOORA yönteminin seçilme nedeni Çizelge 1 de özetlenmiştir. Çizelge 1: Bazı popüler ÇKKV yöntemlerinin karşılaştırılması (Chakraborty, 2011) ÇKKV Yöntemleri Hesaplama Zamanı Basitlik Matematiksel Hesaplama Kararlılık MOORA Çok az Çok basit Minimum İyi AHP Çok yüksek Çok kritik Maksimum Zayıf TOPSIS Orta Kısmen kritik Makul Orta VIKOR Az Basit Makul Orta ELECTRE Yüksek Kısmen kritik Makul Orta PROMETHEE Yüksek Kısmen kritik Makul Orta MOORA metodu; ilk olarak Willem Karel M. Brauers ve Edmundas Kazimieras Zavadskas tarafından bir bütün olarak 2006 yılında Control and Cybernetics adlı çalışmaları ile tanıtılmıştır (Brauers ve Zavadskas, 2006). Literatürde çeşitli MOORA yöntemleri bulunmaktadır. MOORA-Oran Metodu MOORA-Referans NoktasıYaklaşımı MOORA-Önem Katsayısı MOORA-Tam Çarpım Formu MULTI-MOORA Ele alınan problemde firmaların dış kaynak kullanımına ilişkin karar verme süreçlerine yardımcı olmak amacıyla yukarıdaki yöntemlerin her biri için inceleme yapılmıştır. Firmalar gerek tedarikçi seçimi gerekse dış kaynak kullanımında pek çok kritere dikkat etmektedir. Uygulamada ele alınan kriterler Dickson un belirlediği 23 temel kriter dikkate alınarak oluşturulmuştur ve Çizelge 2 de gösterilmiştir. (Dickson (1966) dan aktaran Türer vd., 2008). Kriterler K1. Kalite K2. Teslimat Çizelge 2: Dikkate Alınan Kriterler K2.1. Geri Bildirim Hizmeti K2.2. Paketleme Yeteneği K2.3. Süre K3. Üretim İmkânları &Teorik Üretim Kapasitesi K4. Fiyat K5. Tamir & Bakım K6. Yönetim & Organizasyon K5.1. Garanti ve Tazminat Politikası K5.2. Tamir Bakım Hizmeti K6.1. Geçmiş Dönemdeki İş Tecrübeleri K6.2. İşçi İlişkileri K6.3. Endüstrideki İtibar ve Konumu K6.4. İletişim Sistemi K6.5. İş Yapma İsteği Çalışmada 5 tane alternatif tedarikçinin olduğu düşünülmüştür. Yukarıda belirtilen kriterler ışığında en uygun alternatifin seçimine karar verilmiştir. Çalışma, kalite, geri bildirim hizmeti, paketleme yeteneği gibi nitel kriterler için uzmanlardan 1 ila 10 arasında puanlama yapmaları istenmiş ve sonuçta uzman görüşlerinin geometrik ortalaması alınarak her bir alternatif için kriterlerin skorları belirlenmiştir. Diğer niceliksel kriterlerde ise süre, teorik üretim kapasitesi ve fiyat firmalarla son 6 aylık dönemde gerçekleştirilmiş satın alma sürecindeki veriler kullanılmış eldeki verilerin geometrik ortalaması alınarak başlangıç matrisi Çizelge 3 deki gibi oluşturulmuştur.

3 Çizelge 3: Başlangıç Matrisi max max max min max min max max max max max max max A 6,5814 6,5175 7,7647 0, , ,3335 7,7892 7,1599 8,1907 8,1907 8,1649 6,1185 5,8752 B 7,3841 5,9328 8,3859 0, , ,1485 7,5839 6,7595 7,9748 7,9748 7,9748 7,5839 6,7875 C 7,3841 7,0000 7,5839 0, , ,6069 7,5527 7,3537 8,1649 8,3859 8,5858 6,7875 7,5839 D 5,7852 6,7595 7,1895 0, , ,9950 8,5858 7,7084 8,3596 8,5858 8,5588 7,3841 6,6729 E 5,9663 7,3537 8,3596 0, , ,5535 6,7875 6,5814 8,3859 8,3859 8,1649 7,1599 6, MOORA-Oran Metodu Oran sisteminde, kriterler temelinde alternatiflerin başlangıç verileri normalize edilir. Kriter temelindeki her bir alternatif, o kriterle ilgili bütün alternatifleri temsil eden bir payda (bölen) ile karşılaştırılır (Kracka vd., 2010). Payda, her kriterin, her bir alternatifte aldığı değerlerin kareler toplamının karekökünü içerir. x ij : i kriteri için j alternatifinin değeri; j = 1, 2,, m; m alternatiflerin sayısı; i = 1, 2,, n; n kriterlerin sayısı; x ij : i kriteri için j alternatifinin normalize değerini ifade eden boyutsuz (ölçüleri olmayan) sayı (Kracka vd., 2010). x ij = x ij m x 2 j=1 ij (eşitlik 1) Öncelikle her bir alternatifin kriterler bazında aldığı değerlerin kareler toplamı ve kareler toplamının karekökleri bulunmuştur (Çizelge 4), daha sonra kriterler bazında alternatiflerin aldığı değerler eşitlik (1) deki formülasyona göre normalize edilmiş ve Çizelge 5 de gösterilmiştir. MOORA metodunun oran sistemi yaklaşımına dayanan optimizasyonu için, normalize değerler eşitlik (2) deki formülasyonda belirtildiği gibi maksimizasyon durumunda eklenir minimizasyon durumunda çıkartılır (Stanujkic vd., 2012); y g (eşitlik 2) i=n j = i=1 x ij i=g+1 x ij x ij ; i kriterinde j alternatifinin aldığı skorun normalize edilmiş değerini ifade etmektedir. i = 1, 2,..., g, maksimize edilecek (fayda) kriterilerdir; i = g + 1, g + 2,..., n ise minimize edilecek (maliyet) kriterleridir. j = 1, 2,..., m alternatifleri temsil etmektedir ve y j ; j alternatifinin toplam sıralama indeksidir ve y j E ε [-1, 1]. Yj nin büyüklük sıralaması nihai durumu verecektir, dolayısıyla en iyi alternatif en yüksek y j değerine sahipken, en kötü alternatif en düşük y j değerine sahiptir (Chakraborty, 2011). Sonuçlar Çizelge 6 da gösterilmiştir Referans Noktası Yaklaşımı Referans noktası yaklaşımında en iyi kriter değeri referans noktası olarak dikkate alınır (Brauers ve Zavadskas, 2009), referans noktası yaklaşımı daha gerçekçi ve objektiftir, her bir kriter için aday alternatiflerin en iyi skorları belirlenerek (ri) referans seri oluşturulur. Karar matrisinde verilen normalize değerlerin referans seriden sapmaları eşitlik (3) de verilen formülasyona göre hesaplanır. Bu yaklaşımda (4). eşitlikteki gibi hesaplanan (P i ), i th alternatifin tüm dikkate alınan fayda ve maliyet kriterleri için toplam sapmasını ölçmektedir (Karande ve Chakraborty, 2012). Referans değerler ve sonuç değerleri Çizelge 7-8 de gösterilmiştir Önem Katsayısı d ij = r i x ij P i = Min (i) (Max r i x ij (j) ) Bazı durumlarda, bazı kriterlerin diğerlerinden daha önemli olduğu düşünülebilir. Bu kriterlere daha çok önem vermek amacıyla, kriterler uygun ağırlıkla (önem katsayısı) çarpılabilir (Brauers ve Zavadskas, 2009). Bu önem katsayıları dikkate alındığı zaman aşağıdaki eşitlik (5) kullanılabilir; g y i=n j = i=1 w i x ij i=g+1 w i x ij (eşitlik 3) (eşitlik 4) (eşitlik 5)

4 Çizelge 4: Kareler Toplamı ve Kare Kökler max max max min max min max max max max max max max A 6,5814 6,5175 7,7647 0, , ,3335 7,7892 7,1599 8,1907 8,1907 8,1649 6,1185 5,8752 B 7,3841 5,9328 8,3859 0, , ,1485 7,5839 6,7595 7,9748 7,9748 7,9748 7,5839 6,7875 C 7,3841 7,0000 7,5839 0, , ,6069 7,5527 7,3537 8,1649 8,3859 8,5858 6,7875 7,5839 D 5,7852 6,7595 7,1895 0, , ,9950 8,5858 7,7084 8,3596 8,5858 8,5588 7,3841 6,6729 E 5,9663 7,3537 8,3596 0, , ,5535 6,7875 6,5814 8,3859 8,3859 8,1649 7,1599 6,1185 Kareler Toplamı 221, , ,7003 0, , , , , , , , , ,0665 Kare Kökler 14, , ,5983 0, , , , , , , , , ,8346 Çizelge 5: Normalize Değerler max max max min max min max max max max max max max A 0,4423 0,4331 0,4412 0,5527 0,1845 0,4529 0,4535 0,4495 0,4458 0,4409 0,4403 0,3895 0,3960 B 0,4962 0,3943 0,4765 0,4372 0,3183 0,4179 0,4415 0,4243 0,4341 0,4293 0,4300 0,4827 0,4575 C 0,4962 0,4652 0,4309 0,5472 0,2231 0,4314 0,4397 0,4616 0,4444 0,4515 0,4630 0,4320 0,5112 D 0,3888 0,4492 0,4085 0,3987 0,4307 0,4724 0,4999 0,4839 0,4550 0,4622 0,4615 0,4700 0,4498 E 0,4009 0,4887 0,4750 0,2117 0,7934 0,4594 0,3952 0,4131 0,4564 0,4515 0,4403 0,4557 0,4124 Çizelge 6: Oran Sistemi Metodu max max max min max min max max max max max max max Skor Sıralama A 0,4423 0,4331 0,4412 0,5527 0,1845 0,4529 0,4535 0,4495 0,4458 0,4409 0,4403 0,3895 0,3960 3, B 0,4962 0,3943 0,4765 0,4372 0,3183 0,4179 0,4415 0,4243 0,4341 0,4293 0,4300 0,4827 0,4575 3, C 0,4962 0,4652 0,4309 0,5472 0,2231 0,4314 0,4397 0,4616 0,4444 0,4515 0,4630 0,4320 0,5112 3, D 0,3888 0,4492 0,4085 0,3987 0,4307 0,4724 0,4999 0,4839 0,4550 0,4622 0,4615 0,4700 0,4498 4, E 0,4009 0,4887 0,4750 0,2117 0,7934 0,4594 0,3952 0,4131 0,4564 0,4515 0,4403 0,4557 0,4124 4,5116 1

5 Çizelge 7: Referans Değerler (ri) max max max min max min max max max max max max max A 0,4423 0,4331 0,4412 0,5527 0,1845 0,4529 0,4535 0,4495 0,4458 0,4409 0,4403 0,3895 0,3960 B 0,4962 0,3943 0,4765 0,4372 0,3183 0,4179 0,4415 0,4243 0,4341 0,4293 0,4300 0,4827 0,4575 C 0,4962 0,4652 0,4309 0,5472 0,2231 0,4314 0,4397 0,4616 0,4444 0,4515 0,4630 0,4320 0,5112 D 0,3888 0,4492 0,4085 0,3987 0,4307 0,4724 0,4999 0,4839 0,4550 0,4622 0,4615 0,4700 0,4498 E 0,4009 0,4887 0,4750 0,2117 0,7934 0,4594 0,3952 0,4131 0,4564 0,4515 0,4403 0,4557 0,4124 ri 0,4962 0,4887 0,4765 0,2117 0,7934 0,4179 0,4999 0,4839 0,4564 0,4622 0,4630 0,4827 0,5112 Çizelge 8: Referans Nokta Yaklaşımı Sonuç Tablosu max max max min max min max max max max max max max MAX MIN (sıralama) A 0,0539 0,0556 0,0353 0,3410 0,6089 0,0350 0,0464 0,0344 0,0106 0,0213 0,0227 0,0932 0,1152 0, B 0,0000 0,0944 0,0000 0,2255 0,4751 0,0000 0,0584 0,0596 0,0223 0,0329 0,0330 0,0000 0,0537 0, C 0,0000 0,0235 0,0456 0,3355 0,5703 0,0135 0,0602 0,0223 0,0120 0,0107 0,0000 0,0507 0,0000 0, D 0,1074 0,0395 0,0680 0,1870 0,3627 0,0545 0,0000 0,0000 0,0014 0,0000 0,0015 0,0127 0,0614 0, E 0,0953 0,0000 0,0015 0,0000 0,0000 0,0415 0,1047 0,0708 0,0000 0,0107 0,0227 0,0270 0,0988 0, Çizelge 9: Referans Noktası Yaklaşımı için Önem Katsayısı max max max min max min max max max max max max max MAX MIN (sıralama) A 0,0178 0,0020 0,0013 0,0125 0,0426 0,0073 0,0030 0,0022 0,0003 0,0006 0,0007 0,0028 0,0035 0, B 0,0000 0,0035 0,0000 0,0083 0,0333 0,0000 0,0038 0,0039 0,0007 0,0010 0,0010 0,0000 0,0016 0, C 0,0000 0,0009 0,0017 0,0123 0,0399 0,0028 0,0039 0,0014 0,0004 0,0003 0,0000 0,0015 0,0000 0, D 0,0355 0,0014 0,0025 0,0069 0,0254 0,0114 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0004 0,0018 0, E 0,0314 0,0000 0,0001 0,0000 0,0000 0,0087 0,0068 0,0046 0,0000 0,0003 0,0007 0,0008 0,0030 0, Ağırlıklar 0,3300 0,0367 0,0367 0,0367 0,0700 0,2100 0,0650 0,0650 0,0300 0,0300 0,0300 0,0300 0,0300

6 Çizelge 10: Tam Çarpım Formu K1 K K K K3 5.1 K4 6.1 K max max 2.1=1*2 max 3.1=2.1*3 min 4.1=3.1:4 max 5.1=4.1*5 min 6.1=5.1:6 max 7.1=6.1*7 A 6,58 6,52 42,89 7,76 333,06 0, , , ,31 15, ,29 7, ,22 B 7,38 5,93 43,81 8,39 367,37 0, , , ,62 14, ,87 7, ,00 C 7,38 7,00 51,69 7,58 392,00 0, , , ,56 14, ,64 7, ,87 D 5,79 6,76 39,11 7,19 281,14 0, , , ,26 16, ,90 8, ,57 E 5,97 7,35 43,87 8,36 366,77 0, , , ,65 15, ,70 6, ,76 Çizelge 10: (Devam) Tam Çarpım Formu K K K K K K max 8.1=7.1*8 max 9.1=8.1*9 max 10.1=9.1*10 max 11.1=10.1*11 max 12.1=11.1*12 max 13.1=12.1*13 Sonuç A 7, ,67 8, ,62 8, ,62 8, ,13 6, ,78 5, ,90 5 B 6, ,65 7, ,98 7, ,24 7, ,45 7, ,85 6, ,20 3 C 7, ,29 8, ,65 8, ,41 8, ,50 6, ,50 7, ,80 4 D 7, ,11 8, ,18 8, ,62 8, ,39 7, ,10 6, ,40 2 E 6, ,04 8, ,83 8, ,49 8, ,43 7, ,60 6, ,00 1 Not: Tabloda değerlerin ondalık kısımında iki hane dikkate alınmıştır. Alternatifler Oran Sistemi Metodu Çizelge 11: Multi-Moora Analizi Referans Nokta Yaklaşımı Referans Noktası Yaklaşımı için Önem Katsayısı Tam Çarpım formu Multi-Moora A B C D E

7 w i i.kriterin ağırlığıdır, AHP ya da entropi yöntemi ile hesaplanabilir. Referans noktası yaklaşımında kriterlere verilen önem ağırlığı daha etkili bir yoldur, eşitlik (3) geliştirilerek önem ağırlıklarının dikkate alındığı eşitlik (6) oluşturulmuştur (Stanujkic vd., 2012). Bu çalışmada AHP kullanılarak kriter ağırlıkları belirlenmiştir daha sonra referans noktası yaklaşımı için uygulanmış ve Çizelge 9 da sonuçlar gösterilmiştir. d ij = w i r i x ij (eşitlik 6) 2.4. Tam Çarpım Formu Brauers and Zavadskas, MOORA (MULTIMOORA) diğer karışık formlardan ayıran tam çarpım formu için aşağıdaki formulasyonu (eşitlik 7) geliştirmişlerdir (Karande ve Chakraborty, 2012; Brauers ve Zavadskas, 2010; Brauers ve Zavadskas, 2011). U i = A i B i (eşitlik 7) g n Burada A i = j=1 x ij, B i = j=g+1 x ij şeklinde ifade edilmiştir, U i ise i. alternatifin kullanım derecesidir. 7. eşitlikte maksimize edilecek kriter (fayda kriteri) pay olarak, minimize edilecek kriter ise (maliyet kriteri) payda olacak şekilde dikkate alınmıştır (Balezentis vd., 2010). Tam çarpım metoduna göre yapılan analiz sonuçları Çizelge 10 da gösterilmiştir Multi-Moora Multi-Moora ilk kez 2010 yılının başlarında Brauers ve Zavadskas tarafından ortaya atılmıştır. Multi-Moora, Moora yöntemlerinin ve çok amaçlı tam çarpan formlarının bir dizisi şeklindedir. Temelde amaç, baskın alternatifleri belirlemek ve bu doğrultuda karar vericiye yön vermektir. Bu çalışma için yapılan Multi-Moora analizi Çizelge 11 de gösterilmiştir. Her bir alternatif için uygulanmış yöntemlerdeki baskın sıraları dikkate alınarak sıralama yapılmıştır. Örneğin D alternatifi yapılan analizlerde 3 yöntemde de 2. sırada yer almıştır, yalnızca Referans Noktası Yaklaşımı için Önem Katsayısı yöntemi ile yapılan analizde 3. sırada yer aldığı için Multi-Moora analizine göre D alternatifi 2. Sıradır denilmektedir. 3. SONUÇ İşletmelerin etkin ve verimli bir şekilde faaliyetlerini sürdürebilmeleri, birlikte çalıştıkları firmaları da içine alan bir sistem düşünmeleriyle mümkün olacaktır. Günümüz rekabet ortamında, hızla değişen teknolojiyle birlikte artan müşteri beklentilerini karşılayabilmek ya da rekabet ortamında barınabilmek adına doğru firmalarla çalışmak kaçınılmaz hale gelmiştir ve bu bağlamda uygun tedarikçiyi belirlemek önemli rol oynamaktadır. Bu çalışmada, Moora ve Multi- Moora optimizasyon teknikleri, tedarik zincirinde dış kaynak kullanımına ilişkin bir seçim probleminde alternatifleri sıralamak için kullanılmıştır. Bütün Moora teknikleri, tam çarpım formu ve nihayetinde tüm yöntemlere bakılarak baskın alternatifin belirlendiği Multi-Moora tekniği ile oluşan sıra incelendiğinde, en iyi alternatifin E alternatifi olduğu görülmektedir. Tüm yöntemlere göre analiz sonuçları Şekil 1 de gösterilmiştir. Bu çalışmada, Moora yöntemlerinin seçim problemleri için etkili ve kolay kullanımlı bir ÇKKV yöntemi olduğu gösterilmiştir A B C D E Oran Sistemi Metodu Referans Nokta Yaklaşımı Referans Noktası Yaklaşımı için Önem Katsayısı Tam Çarpım formu Multi-Moora Şekil 1: Tüm Yöntemlerin Sıralaması

8 KAYNAKLAR Arbel, A., Seidmann A., (1984), Selecting a Microcomputer For Process Control and Data Acquisition, IIE Transactions, 16(1): Arbel, A., Seidmann A., (1985), Capacity Planning, Benchmarking and Evaluation of Small Computer Systems, European Journal of Operational Research, (22): Arbel, A., Seidmann A., (1990), An Application of the AHP to Bank Strategic Planning: the Mergers and Acquisitions Process, European Journal of Operational Research, (27): Bakan, İ., Fettahlıoğlu, A., Eyitmiş, M., (2012), Türkiye de Dış Kaynak Kullanımında Tedarikçi Seçim Kriterleri Ve Sözleşme Şartlarında Dikkat Edilen Hususlar, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi, İİBF dergisi, (2) : Bakan, İ., (2004) Çağdaş Yönetim Yaklaşımları : İlkeler, Kavramlar ve Yaklaşımlar, Beta Basım Yayım Dağıtım A.S., İstanbul, 541s. Balezentis, A., Balezentis, T., Valkauskas, R., (2010), Evaluating situation of Lithuania in the European union: structural indicators and MULTIMOORA method, Technol Econ Dev Econ;16: Barbarosoglu, G., Yazgac, T., (1997), An Application of The Analytic Hierarchy Process to The Supplier Selection Problem, Production and Inventory Management Journal, Vol (1): Bard, J.F., (1986), Evaluating Space Station Applications of Automation and Robotics, IEEE Transactions on Engineering Management, Cilt 33, No 2, ,Beck, M.P., Lin, B.W., (1981). Selection of Automated Office Systems: a Case Study, OMEGA, 9(2): Brauers, W.K.M., Zavadskas, E.K., (2006), The MOORA method and its application to privatization in a transition economy, Control and Cybernetics, vol. 35 (2). Brauers, W.K.M., Zavadskas, E.K., (2009), Robustness of the multiobjective MOORA method with a test for the facilities sector, Technological and Economic Development of Economy: Baltic J on Sustainability, 15: Brauers, W.K.M., Zavadskas, E.K., (2010), Project management by MULTIMOOORA as an instrument for transition economies, Technological and Economic Development of Economy, 16(1): Brauers, W.K.M., Zavadskas, E.K., (2011), MULTIMOORA optimization used to decide on a bank loan to buy property, Technol Econ Dev Econ, 17: Chakraborty, S., (2011) Applications of the MOORA method for decision making in manufacturing environment, Int J Adv Manuf Technol, vol. 54: Çoban, O., Tutkun O., (2004), Firmaların Piyasa Performansının Artırılmasında Bir Strateji Olarak Outsourcing in Rolü, Outsourcing Dergisi, Aralık- Ocak, s Dağdeviren, M., Erarslan, E., (2008), Promethee Sıralama Yöntemi ile tedarikçi Seçimi, Gazi Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 23(1): Dağdeviren, M., Eren, T., (2001), Tedarikçi Firma Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Yöntemlerinin Kullanılması, Gazi Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 16(1-2): Demirtaş, E., Üstün, Ö., (2009), Analytic Network Process And Multi-Period Goal Programming Integration in Purchasing Decisions, Computers & Industrial Engineering, 56(2): Dereli, B., (2003), İnsan Kaynakları Yönetiminde Dış Kaynaklardan Yararlanma (Outsourcıng), İstanbul Ticaret Üniversitesi Dergisi, Aralık. Dickson, G.W., (1966), An Analysis of Vendor Selection Systems and Decisions, Journal of Purchasing, (2) : Ghodsypour, S.H., Brien, C.O., (1998), A Decision Support System for Supplier Selection Using an Integrated Analytic Hierarchy Process and Linear Programming, International Journal of Production Economics, 56-57, Heizer, J., Render, B., (2006), Principles of Operations Management, Prentice Hall, New York. Karande, P., Chakraborty, S., (2012), Application of multi-objective optimization on the basis of ratio analysis (MOORA) method for materials selection, Materials and Design, 37: Kracka, M., Brauers, W.K.M., Zavadskas, E.K., (2010), Ranking Heating Losses in a Building by Applying the MULTIMOORA, ISSN Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 21(4):

9 Momme, J.. (2002), Framework For Outsourcing Manufacturing: Strategic and Operational Implications, Computers in Industry, 49: Narasimahn, R., (1983), An Analytical Approach to Supplier Selection Journal of Purchasing and Management, 19(4): Nydick, R.L., Hill, R.P., (1992), Using the Analytic Hierarchy Process to Structure the Supplier Selection Procedure, Journal of Purchasing and Management, 25(2): Öztürk, A., Sezgili, K., (2002), Dış Kaynaklardan Yararlanmanın Yeni Bir Rekabet Stratejisi Olarak Kullanılması ve Uygulama Süreci, Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(2): Partovi, F.Y., Burton, J., Banerjee, A., (1989), Application of Analytic Hierarchy Process in Operations Management, International Journal of Operations and Production Management, 10(3): Soner, S., Önüt, S., (2006), Çok Kriterli Tedarikçi Seçimi: Bir ELECTRE-AHP Uygulaması, Yıldız Teknik Üniverstesi Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 2006/4: Stanujkic, D., Magdalinovic, N.,Jovanovic, R and Stojanovic, S., (2012), An objective multi-criteria approach to optimization using MOORA method and interval grey numbers, Technological And Economic Development Of Economy, 18(2): Türer, S., Ayvaz, A., Bayraktar, D., Bolat, B., (2008), Tedarikçi değerlendirme süreci için bir yapay sinir ağı yaklaşımı: gıda sektöründe bir uygulama Endüstri Mühendisliği Dergisi, 20 (2): Zviran, M.A., (1993), Comprehensive Methodology for Computer Family Selection, Journal Systems Software, 22: