COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ (CBS) VE ÇOK NİTELİKLİ KARAR VERME (ÇNKV) YÖNTEMİ İLE LOJİSTİK TESİSLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ

Transkript

1 KR HRP OKULU SVUNM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TEDRİK VE LOJİSTİK YÖNETİMİ NBİLİM DLI COĞRFİ BİLGİ SİSTEMLERİ (CBS) VE ÇOK NİTELİKLİ KRR VERME (ÇNKV) YÖNTEMİ İLE LOJİSTİK TESİSLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ YÜKSEK LİSNS TEZİ Hazırlayan Ramazan DERVİŞ Tez Danışmanı Dr. Mehmet ERBŞ NKR

2

3 TEZ TNITIM FORMU TEZİN TRİHİ : TEZİN TİPİ : Yüksek Lisans Tezi TEZİN BŞLIĞI : Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Çok Nitelikli Karar Verme (ÇNKV) Yöntemi ile Lojistik Tesislerin Değerlendirilmesi. TEZİN YPILDIĞI BİRİM : Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Enstitüsü Tedarik ve Lojistik Yönetimi nabilim Dalı SPONSOR KURULUŞ : - DĞITIM LİSTESİ : Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Enstitüsü Tez Hazırlama, Onay, Dağıtım ve Muhafaza Esasları Kılavuzunda Belirtilen Yerlere TEZİN ÖZETİ : Bu çalışmada; kamu kurumuna lojistik destek sağlayan tesisler (On iki adet tesis) Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Bulanık TOPSİS yöntemleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Öncelikle literatür araştırması ve kapsamlı anket uygulaması yapılarak lojistik tesislerin değerlendirilmesi yapılmış ve yer seçimini etkileyen yirmi kriter ortaya çıkarılmıştır. Bu kriterlerden dokuz adedi CBS ile analiz edilerek alternatif yerler belirlenmiş, müteakiben belirlenen alternatif yerler on bir kritere göre Bulanık TOPSİS yöntemi ile değerlendirilerek en uygun tesis yerleri tespit edilmiştir. Mevcut tesis yerleri ile tespit edilen yeni tesis yerleri kıyaslanarak uygun olmayanlar için çözüm önerileri sunulmuştur. NHTR KELİMELER : Coğrafi Bilgi Sistemleri, CBS, Çok Nitelikli Karar Verme, ÇNKV, Tesis Yeri Seçimi, Bulanık TOPSİS, Lojistik Tesislerin Değerlendirilmesi. SYF SYISI : 170 GİZLİLİK DERECESİ : Tasnif Dışı Bu tezde belirtilen görüş ve yorumlar yazana aittir. Türk Silahlı Kuvvetleri nin ya da diğer kamu kuruluşlarının görüşlerini yansıtmamaktadır.

4 KR HRP OKULU SVUNM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TEDRİK VE LOJİSTİK YÖNETİMİ NBİLİM DLI COĞRFİ BİLGİ SİSTEMLERİ (CBS) VE ÇOK NİTELİKLİ KRR VERME (ÇNKV) YÖNTEMİ İLE LOJİSTİK TESİSLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ YÜKSEK LİSNS TEZİ Hazırlayan Ramazan DERVİŞ Tez Danışmanı Dr. Mehmet ERBŞ NKR

5 KR HRP OKULU SVUNM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MÜDÜRLÜĞÜNE Ramazan DERVİŞ in, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Çok Nitelikli Karar Verme (ÇNKV) Yöntemi ile Lojistik Tesislerin Değerlendirilmesi konulu tez çalışması, jürimiz tarafından TEDRİK VE LOJİSTİK YÖNETİMİ nabilim Dalında YÜKSEK LİSNS tezi olarak kabul edilmiştir. Başkan Doç. Dr. Mehmet KBK Üye Doç. Dr. Özkan BLİ Üye Dr. Mehmet ERBŞ (Danışman) ONY Yukarıdaki imzaların, adı geçen öğretim üyelerine ait olduğunu onaylarım../. / 2015 Ö.Haluk TEKBŞ Prof.Dr. Enstitü Müdürü

6 TEŞEKKÜR Öncelikle mensubu olmaktan gurur duyduğum ve bana yüksek lisans yapma imkânını sunan Türk Silahlı Kuvvetleri ve O nun ayrılmaz bir parçası olan Kara Kuvvetleri Komutanlığı na, uygun çalışma ortamı sunan Kara Harp Okul Komutanlığı na ve seçilmemde emeği geçen tüm personele sonsuz şükranlarımı sunmayı bir borç bilirim. Bu çalışmanın vücuda gelmesinde engin tecrübeleri ile bana yol gösteren ve bir eğitmenden daha öte bir ilgi ile destek olan tez danışmanım Sayın Dr. Mehmet ERBŞ a; tezin hazırlanması esnasında bizlere her türlü desteği sağlayan Sayın Enstitü Müdürümüz Prof.Dr.Ö.Haluk TEKBŞ a; Enstitüye ilk adımımı attığım andan itibaren bana yol gösteren, hiçbir konuda desteğini esirgemeyen, saygıdeğer nabilim Dalı Başkanımız Doç.Dr. Özkan BLİ ye; ÇKKV yöntemleri konusunda bilgi ve tecrübelerini paylaşandeğerli komutanım Yrd.Doç.Dr. Serkan GÜMÜŞ e; veri toplama ve kriter belirleme safhasında her türlü desteği sağlayan başta Sayın Bakım Komutanı olmak üzere Bakım Komutanlığı, Lojistik Yönetim Başkanlığı, Lojistik Yönetim Okulu Komutanlığı ve 45 inci Bakım Merkezi Komutanlığı çalışanlarına; Dr. yhan DEMİRCİ ye, Nail DELİOĞLU na, Oğuzhan GÜLŞN a, Mustafa ĞDŞ a, Meral KOŞY a ve Özer EROĞLU na; Savunma Bilimleri Enstitüsü ndeki öğrenim sürem boyunca bana yardımcı olan komutanlarıma, öğretim elemanlarına, enstitü idari personeline ve beraber öğrenim gördüğüm silah arkadaşlarıma şükranlarımı sunar ve teşekkür ederim. Başarılarımla sevinen, üzüntülerimle üzülen, eğitimim süresince bana hep destek veren, anlayış gösteren sevgili eşim Burcu DERVİŞ e ve bana destek veren ailemin bütün üyelerine sonsuz teşekkürler. i

7 T.C. KR HRP OKULU SVUNM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TEDRİK VE LOJİSTİK YÖNETİMİ NBİLİM DLI NKR 2015 COĞRFİ BİLGİ SİSTEMLERİ (CBS) VE ÇOK NİTELİKLİ KRR VERME (ÇNKV) YÖNTEMİ İLE LOJİSTİK TESİSLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ YÜKSEK LİSNS TEZİ Ramazan DERVİŞ ÖZET Küreselleşmeyle birlikte bilgi, iletişim ve teknoloji alanındaki gelişmeler ve buna paralel olarak sanayileşme, nüfus artışı, şehirlerin dışa doğru büyümesi, ihtiyaçların değişmesi ve artması gibi nedenler, kamu ve özel sektör kuruluşlarının kendilerini yeniden değerlendirmesini zorunlu kılmıştır. Değişime ayak uydurmayı amaçlayan kamu ve özel sektör kuruluşları sistem ve tesislerini sorgulamaya ve yeniden yapılandırmaya başlamışlardır. Yapılan literatür araştırması sonucunda; kamu veya özel sektör kuruluşlarının kendilerine ait mevcut tesisleri değerlendirirken tesis yer seçim problemlerini kullandıkları; böylece değerlendirmenin yanı sıra yeni kurulacak tesisler için de yer seçimi yaptıkları görülmektedir. Tesis yer seçimi genel anlamda bir tesisin kurulacağı bölgenin/arazinin belli kriterlere göre belirlenmesidir. Tesis yer seçimi kararları stratejik öneme sahip kararlardır. Bu kararlar yüksek maliyetli ve uzun süreli kararlardır. Kurulan tesislerin değiştirilmesi veya başka bir yere nakli oldukça zor, zaman alıcı ve yüksek maliyetli olabilmektedir. Bu tesislere; hastaneler, eğitim kurumları, limanlar, askeri tesisler, lojistik tesisler, kamu binaları vb. örnek gösterilebilir. ii

8 Bu çalışmada; yeniden yapılanmaya amaçlayan bir kamu kurumunun ikmal, bakım ve ulaştırma gibi lojistik ihtiyaçlarını karşılayan tesisleri değerlendirilmiş ve yeni kurulacak tesisler için yer seçimi yapılmıştır. Kamu kurumları maliyet etkinliğinden çok hizmet ulaştırmayı amaçladığından ilk kuruldukları yıllarda bölgesel yerleşmeyi esas almışlardır. O zamanlarda ulaşım ve iletişim alt yapısı ile araç ve gereçlerin gelişmemiş olmaları nedeniyle talep noktalarına/ihtiyaç sahiplerine yakınlık ve en kısa sürede hizmet sunmak, tesis yerlerinin seçimini etkileyen en önemli faktörler olarak ön plana çıkmaktaydı. Günümüzde ise kamu kurumuna ait tesislerin bir kısmı yurt içinde dağınık halde, bir kısmı da hızlı ve plansız şehirleşme nedeniyle yerleşim yeri içinde kalmış ve kurumun etkinliğinin azaldığı değerlendirilmiştir. Daha etkin ve verimli bir yapıya dönüşmek için kurum tesislerini yeniden düzenleme kararı almıştır. Bu kapsamda söz konusu kuruma lojistik destek sağlayan tesislerin yeniden değerlendirilmesi ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Çalışmada öncelikle, literatür araştırması yapılarak tesis yer seçimi problemlerinde kullanılan ve kurumun ihtiyaçları doğrultusunda belirlenen kriterler tespit edilmiştir. Müteakiben söz konusu kriterler; kamu kurumunun ilgili birimlerinde daha önce görev yapmış ve halen görev yapmakta olan uzman personelle yapılan görüşmeler neticesinde elde edilen yeni kriterler ile birleştirilmiştir. Kriterlerin önem derecelerinin ve ölçüm sınırlılıklarının (lojistik tesisin karayoluna yakınlığı ortalama 5 km. gibi) belirlenmesi maksadıyla anket geliştirilerek kamu kurumunun ilgili birimlerinde çalışan personeline uygulanmıştır. nket sonucu elde edilen veriler istatistiksel analize sokularak çalışmada kullanılacak kriterler belirlenmiştir. Belirlenen kriterler Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) (Konumsal Kriterler) ve Bulanık TOPSİS Yöntemi (Sosyal ve ekonomik kriterler) ile değerlendirilmek üzere iki gruba ayrılmıştır. İlk grupta yer alan dokuz kriter CBS ile analiz edilerek alternatifler belirlenmiş ve ikinci grupta yer alan on bir kriter Bulanık TOPSİS yöntemi ile değerlendirilerek alternatifler arasından uygun yerler seçilmiştir. Mevcut lojistik tesisler seçilen yerler göz önüne alınarak tekrar değerlendirilmiş ve yerlerinin uygunluğu konusunda görüşler ortaya iii

9 konmuştur. yrıca yerleri uygun olmayan lojistik tesislerin kapatılması veya daha uygun bir yere taşınması konusunda önerilerde bulunulmuştur. nahtar Kelimeler : Coğrafi Bilgi Sistemleri, CBS, Çok Nitelikli Karar Verme, ÇNKV, Tesis Yeri Seçimi, Bulanık TOPSİS, Lojistik Tesislerin Değerlendirilmesi. Tez Yöneticisi : Dr. Müh. Bnb. Mehmet ERBŞ Sayfa Sayısı : 170 iv

10 T.C. TURKISH MILITRY CDEMY DEFENSE SCIENCE INSTITUTE DEPRTMENT OF SUPPLY ND LOGISTICS MNGEMENT NKR 2015 THE EVLUTION OF LOGISTIC FCILITIES BY MENS OF GEOGRPHICL INFORMTION SYSTEMS (GIS) ND MULTI TTRIBUTE DECISION MKING MSTER S THESIS Ramazan DERVİŞ BSTRCT Developments in the area of information, communication and technology in collaboration with globalization, accordingly industrialization, increase in the population, expanding of cities outwards, transformation of needs have forced public and private sector organizations to re-evaluate themselves. Public and private sector organizations which intend to keep pace with transformation started to question and recognize their systems and facilities. s a result of literature review, it is realized that public and private sector organizations have used facility location selection problems while evaluating their own facilities, thus in addition to the evaluation they decide the locations of planned facilities. Facility location selection, generally speaking, is the determination of the location of a facility with respect to specific criterian. Facility location selection decisions are strategically important decisions. These decisions bear high costs and long terms. Modification of exfacilities or their transportation to a new location might be extremely difficult, time consuming or expensive. Hospitals, education institutions, seaports, military facilities, v

11 logistic facilities and public sector installations might be given as examples for the above mentioned facilities. In this study, facilities such as supply, maintenance and transportation that satisfy the needs of public sector organization willing to a restoration, have been evaluated and location selection has been performed for planned facilities. Because public sector corporations prioritize public service rather than cost effectiveness, they primarily focused on regional settlement during their first years. Proximity to demand points/people in need and just in time service were the most important factors that affected the selection of facility locations because of the deficiencies in transportation and communication infrastructure accompanied with those in the equipment in the past. Currently, some facilities, belonging to to the public sector, are scattered across the country; on the other hand others are stuck in a residential area because of unplanned urbanization and lost their efficiency. In order to transform into a more efficient and proficient structure, public sectors have decided to re-organize their facilities. In this regard, ıt s essential to re-assess the facilities that provise logistic support to these organizations. First of all, in this study; criterian that are used in facility location selection problems and determined in correspondence with the requirements of the organization have been put forward by means of literature review. Secondly, these criterian have been transformed into a survey after discussing with former and current employees by compiling with new criterian. In order to determine the vitality level and measurement limitation of the criterian (for example proximity of a logistic facility to highway is about 5 kilometers), after improving the survey, it was applied to the personnel of the given organization. Data, gathered after a survey, was statutically analized and criterian, to be used in the study, were determined. Given criterian have been grouped in two, in order to evaluate by means of vi

12 Geographical Information Systems (GIS) (Locational Criterian) and Fuzzy TOPSIS Method (Social and Financial Criterian). Nine criterian in first group were analyzed with GIS and alternatives were determined, eleven criterian in the second group were evaluated by means of Fuzzy TOPSIS method and suitable locations were chosen among the alternatives. Current logistic facilities have been re-evaluated in the light of chosen locations and opinions regarding the suitability of these locations have been put forward. In addition, recommendations about closing of logistic facilities with unsuitable locations or transferring them to asuitable locations have been tendered. Keywords : Geographical Information Systems, GIS, Multi ttribute Decision Making, MDM, Facility Location Selection, Fuzzy TOPSIS, Evaluation of Logistics Centers. dvisor : Dr. Mehmet ERBŞ Number of Pages : 170 vii

13 İÇİNDEKİLER TEŞEKKÜR... i İÇİNDEKİLER... viii TBLOLR LİSTESİ... xi KISLTMLR LİSTESİ... xvi GİRİŞ... 1 BİRİNCİ BÖLÜM TESİS YERİ SEÇİMİ 1. TESİS YERİ SEÇİMİ KVRMI VE ÖNEMİ TESİS YERİ SEÇİM PROBLEMLERİNDEKİ TEMEL ELEMNLR TESİS YERİ SEÇİMİ İLE İLGİLİ YPILN İLK ÇLIŞMLR TESİS YERİ SEÇİMİ PROBLEMLERİNİN SINIFLNDIRILMSI TEMEL TESİS YERİ SEÇİM PROBLEMLERİNİN ÇIKLNMSI a. Statik Tesis Yeri Seçim Problemleri (1) Şebeke Yer Seçim Problemleri (2) Kesikli Tesis Yer Seçim Problemleri (3) Sürekli Tesis Yer Seçim Problemleri b. Dinamik Tesis Yer Seçim Problemleri (1) Dinamik Deterministik Tesis Yer Seçim Problemleri (2) Tesis Yerleşim/Yer değiştirme- tama Problemleri (3) Çok/Tek Periyodlu Tesis Yer Seçim Problemleri (4) Stokastik (Olasılıklı) ve Bulanık Tesis Yer Seçim Problemleri 26 c. İstenen/Yarı İstenen/İstenmeyen Tesis Yer Seçim Problemleri d. Özel/Kamu Sektörü Yer Seçim Problemleri ÇOK KRİTERLİ TESİS YER SEÇİMİ PROBLEMLERİ a. İki maçlı Tesis Yeri Seçim Problemleri viii

14 b. K-maçlı (Çok maçlı) Tesis Yeri Seçim Problemleri c. Çok Nitelikli Tesis Yeri Seçim Problemleri d. Kullanılan Yöntemlere İlişkin Literatür raştırması e. Kullanılan Kriterlere İlişkin Literatür İKİNCİ BÖLÜM COĞRFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE ÇOK NİTELİKLİ KRR VERME YÖNTEMİ 1. GİRİŞ COĞRFİ BİLGİ SİSTEMLERİ a. Tanımı ve Tarihsel Gelişimi b. CBS nin Fonksiyonları c. CBS nin Bileşenleri d. CBS Metodolojisi e. CBS nin Uygulama lanları BULNIK TOPSİS a. Bulanık Mantık b. Bulanık Küme Teorisi c. TOPSIS Yöntemi d. Bulanık TOPSIS Yöntemi e. Bulanık TOPSIS Yöntemi Uygulama lanları ÜÇÜNCÜ BÖLÜM UYGULM 1. PROBLEMİN TNIMI VE MODELİ MODELİN ÇIKLNMSI a. dım 1: Başlangıç b. dım 2: nket Uygulaması, Kriterlerin Belirlenmesi ve Gruplandırılması ix

15 c. dım 3: Kriter ğırlıklarının Belirlenmesi d. dım 4: CBS ile lternatiflerin Belirlenmesi e. dım 5: Bulanık TOPSİS ile lternatiflerin Değerlendirmesi f. dım 6: Karar Matrisi g. dım 7: Uygulama Sonuç DÖRDÜNCÜ BÖLÜM SONUÇ VE ÖNERİLER SONUÇ VE ÖNERİLER KYNKÇ EKİ x

16 TBLOLR LİSTESİ Sayfa Tablo 1 : TYSP nin Tarihsel Gelişimi ve Yapılan İlk Çalışmalar Tablo 2: Klose ve Drexl (2005)'in yaptığı sınıflandırma Tablo 3: Literatürdeki raştırmaların Yöntem ve Uygulama lanlarına Göre Sınıflandırılması Tablo 4: Çok Nitelikli Yer Seçim Problemlerinde Kullanılan Kriterler Tablo 5: CBS'nin Tarihsel Gelişimi (Tecim, 2008: 56-57) Tablo 6: CBS Metodolojisi (Turoğlu, 2011: 16) Tablo 7: CBS nin Uygulama lanları (kar, 2015) Tablo 8: CBS ile yapılan çalışmaların uygulama alanları ve kullanılan yöntemler Tablo 9: Kriter Önem ğırlıkları ile lternatiflerin Değerlendirilmesinde Kullanılan Sözel Değişkenler Tablo-10: Kabul Koşulları Tablo 11: Bulanık TOPSİS yöntemi kullanılarak yapılan çalışmalar ve uygulama alanları Tablo 12: Lojistik Tesislerin Değerlendirilmesinde Çok Önemli (ÇÖ) Görülen Kriterler Tablo 13: Lojistik Tesislerin Değerlendirilmesinde Kısmen Önemli (KÖ) Görülen Kriterler Tablo 14: Lojistik Tesislerin Değerlendirilmesinde z Önemli (Ö) Görülen Kriterler Tablo 15: Mevcut Lojistik Merkezlerin Değerlendirilmesi ve Yer Seçiminde Kullanılacak Kriterler Tablo 16: CBS İle lternatif Yerlerin Belirlenmesinde ve Bulanık TOPSİS İle lternatiflerin Sıralanmasında Kullanılacak Kriterler Tablo 17: Kriterlerinin Bölgesel ğırlıkları xi

17 Tablo 18: Kriterleri değerlendirmek için yapılan analizler ve sorgu kriterleri95 Tablo 19: Birinci Bölge alternatif Yerlerin CBS Değerleri Tablo 20: İkinci Bölge alternatif Yerlerin CBS Değerleri Tablo 21: Üçüncü Bölge alternatif Yerlerin CBS Değerleri Tablo 22: Dördüncü Bölge alternatif Yerlerin CBS Değerleri Tablo 23: lternatif Yerlerin Bulanık TOPSİS Yönteminde Gösterilişi Tablo 24: Bulanık TOPSİS Yöntemi İle Değerlendirilecek Kriterler Tablo 25: İthalat ve İhracat Yapan Firma Sayısı Tablo 26: lternatif Yerlerin Sanayi Bölgelerine Mesafeleri Tablo 27: lternatif yerlerin suç olay sayıları Tablo 28: lternatif Yerlerin Tehlikeli ve İstenmeyen En Yakın Tesise Mesafeleri Tablo 29: Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Endeks Değerleri Tablo 30: lternatif Yerlere it Meteoroloji Verileri Tablo 31: 2014 Yılı Partikül Madde (PM10) Değerleri ve Kükürt Dioksit Değerleri Tablo 32: lternatif Yerlerin Yakın Çevresinde Bulunan Yüksek Okul, Üniversite, Tübitak Ofisi, Teknoloji Merkezi Sayıları Tablo 33: 2013 Yılı lternatif Yerlerin İstihdam Rakamları Tablo 34: lışveriş Merkezlerinin Sayıları Tablo 35: Kriter Önem ğırlıklarını Belirlemede ve lternatiflerin değerlendirilmesinde Kullanılacak Dilsel İfadeler Tablo 36: Karar Vericiler Tarafından Birinci Bölgedeki lternatiflerin Kriterlere Göre Dilsel Değişkenlerle Değerlendirilmesi Tablo 37: Karar Vericiler Tarafından İkinci Bölgedeki lternatiflerin Kriterlere Göre Dilsel Değişkenlerle Değerlendirilmesi Tablo 38: Karar Vericiler Tarafından Üçüncü Bölgedeki lternatiflerin Kriterlere Göre Dilsel Değişkenlerle Değerlendirilmesi xii

18 Tablo 39: Karar Vericiler Tarafından Dördüncü Bölgedeki lternatiflerin Kriterlere Göre Dilsel Değişkenlerle Değerlendirilmesi Tablo 40: Karar Verici Uzman Personelin Kriterlerin Önem Dereceleri İle İlgili Dilsel İfadeleri Tablo 41: Kriterlerin Önem ğırlıklarının Bulanık Üçgen sayılarla Gösterilmesi Tablo 42: Birinci Bölgedeki lternatiflerin Kriterlerden ldığı Değerlerin Üçgen Bulanık Sayılar İle Gösterilmesi Tablo 43: İkinci Bölgedeki lternatiflerin Kriterlerden ldığı Değerlerin Üçgen Bulanık Sayılar İle Gösterilmesi Tablo 44: Üçüncü Bölgedeki lternatiflerin Kriterlerden ldığı Değerlerin Üçgen Bulanık Sayılar İle Gösterilmesi Tablo 45: Dördüncü Bölgedeki lternatiflerin Kriterlerden ldığı Değerlerin Üçgen Bulanık Sayılar İle Gösterilmesi Tablo 46: Bulanık Karar Matrisi D Tablo 47: Kriterlerin Birleştirilmiş Önem ğırlıklarının Bulanık Üçgen Sayılar k Matrisi W j Tablo 48: Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi R Tablo 49: ğırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi Tablo-50: lternatiflerin Bulanık Pozitif İdeal Çözümden Uzaklıkları Tablo-51: lternatiflerin Bulanık Negatif İdeal Çözümden Uzaklıkları Tablo-52: lternatiflerin ( ) değeri ( ) değerleri Tablo 53: lternatiflerin Yakınlık Katsayısı Değerleri Tablo 54: lternatiflerin CBS ve Bulanık TOPSİS Yöntemlerine göre Değerlendirme Sonuçları ve Bölge İçi Sıralamaları xiii

19 ŞEKİLLER LİSTESİ Sayfa Şekil 1: Owen ve Daskin (1998) Tarafından Yapılan TYSP'nin Sınıflandırılması Şekil 2: ReVelle vd. (2008)'ne it TYSP'nin Sınıflandırılması Şekil-3: Tesis Yeri Seçim Problemlerinin Sınıflandırılması Şekil-4: Çok Kriterli Tesis Yeri Seçim Problemlerinin Sınıflandırılması Şekil 5: İnsanların turistik olarak ziyaret ettikleri yerin belirlemesinde etkili olan faktörler Şekil-6: Çok Kriterli Karar Verme Süreci (ğdaş, 2014) Şekil 7: CBS'de Grafik ve Grafik Olmayan Bilgilerin Gösterimi (Töreyen, 2010: 6) Şekil 8: Coğrafi Bilgi Sisteminin temel fonksiyonları (Erdi vd., 2004) Şekil 9: CBS'nin Temel Bileşenleri (kar, 2015) Şekil 10: Birleştirme nalizi Gösterimi (lpdemir, 2006: 12) Şekil 11: Nokta, Çizgi ve lan Detaylar için Yakınlık nalizi (Erdal, 2014) 55 Şekil 12: Nokta, çizgi ve poligon tabanlı yakınlık analizleri (Tecim, 2008: 102) Şekil 13: Üçgen Bulanık Sayıların Grafiksel Gösterimi (Chen, 2000) Şekil 14: Mevcut Lojistik Tesislerin CBS ve Bulanık TOPSİS Yöntemiyle Değerlendirilmesindeki İş kış Şeması Şekil 15 : Mevcut lojistik tesisler ve talep noktaları Şekil 16: Talep Noktaları Şekil 17: Türkiye Karayolları ğı Şekil 18: Türkiye Demiryolu ğı Şekil 19: karyakıt Dağıtım Noktaları Şekil 20: Organize Sanayi Bölgeleri xiv

20 Şekil 21: Havaalanları Şekil 22: Sınır Hattı Şekil 23: Doğal fet Sayıları Şekil 24: İlçeler Şekil 25: Bölgeler Şekil 26: (a) Talep noktalarına yakınlık analizi ve (b) normalize edilmiş değerler Şekil 27: (a) Karayoluna yakınlık analizi ve (b) normalize edilmiş değerler 97 Şekil 28: (a) Demir yoluna/istasyonuna yakınlık analizi ve (b) normalize edilmiş değerler Şekil 29: (a) karyakıt dağıtım noktasına yakınlık analizi ve (b) normalize edilmiş değerler Şekil 30: (a) Sanayi/organize sanayi bölgesine yakınlık analizi ve (b) normalize edilmiş değerler Şekil 31: (a) Hava alanına yakınlık analizi ve (b) normalize edilmiş değerler Şekil 32: (a) Sınır hattından uzaklık analizi ve (b) normalize edilmiş değerler Şekil 33: (a) Muhtemel afet bölgesine uzaklık analizi ve (b) normalize edilmiş değerler Şekil 34: (a) Şehir Merkezine (İl/İlçe merkezine) Yakınlık nalizi ve (b) normalize edilmiş değerler Şekil 35: (a) Birinci Bölge naliz Sonucu ve (b) Tespit edilen lternatif Yerler Şekil 36: (a) İkinci Bölge naliz Sonucu ve (b) Tespit edilen lternatif Yerler Şekil 37: (a) Üçüncü Bölge naliz Sonucu ve (b) Tespit edilen lternatif Yerler xv

21 Şekil 38: (a) Dördüncü Bölge naliz Sonucu ve (b) Tespit edilen lternatif Yerler Şekil 39: Türkiye Genelindeki lternatif Yerler Şekil 40: Uygulama sonucunda belirlenen lojistik tesis yerleri KISLTMLR LİSTESİ HP : nalitik Hiyerarşi Prosesi NP : nalitik Network Prosesi BPİÇ : Bulanık Pozitif İdeal Çözüm BNİÇ : Bulanık Negatif İdeal Çözüm CBS : Coğrafi Bilgi Sistemi ÇKV : Çok maçlı Karar Verme ÇKKV : Çok Kriterli Karar Verme ÇNKV : Çok Nitelikli Karar Verme DEMTEL : Decision Making Trial and Evaluation Laboratory ELECTRE : Elimination Et Choix Traduisant La Réalité KV : Karar Verici MUT : Multi-ttribute Utility Theory OSB : Organize Sanayi Bölgesi Preference Ranking Organization Method for PROMETHEE : Enrichment Evaluations SW : Simple dditive Weighting Method SM : Stochastic Multicriteria cceptability nalysis TOPSIS Technique For Order Preference By Similarity To : Ideal Solution TÜİK : Türkiye İstatistik Kurumu TSYP : Tesis Yeri Seçim Problemi VIKOR VIseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno : Resenje YSP : Yer Seçim Problemi xvi

22 GİRİŞ Düşünme, analiz edebilme, yorumlama ve nihayetinde karar verme yeteneği insanı diğer varlıklardan ayıran en temel özelliklerden birisidir. İnsanoğlu var olduğu sürece herhangi bir konuda karar verme ile sürekli karşılaşmış, başta fiziksel ihtiyaçları olmak üzere bütün ihtiyaçlarını karşılamak üzere karşısına çıkan seçeneklerden birini veya birkaçını seçmek zorunda kalmıştır. Günümüzde bilgi, iletişim, ulaşım ve teknoloji alanındaki gelişmelerin her ne kadar hayatımızı kolaylaştırdığı düşünülse de birçok ihtiyacı da beraberinde getirdiği ve insanoğlunun karar verme süreciyle karşı karşıya kalmasına neden olduğu görülmektedir. Karar verme başta yönetim bilimi olmak üzere birçok bilimin önemli bir parçası haline gelmiştir. İnsanlığın ilk yıllarında, barınma ihtiyacını mağaralarda karşıladığı dönemlerde bile yer seçimi konusunda karar verdiği görülmektedir. Bu da göstermektedir ki tesis yer seçimi problemleri (TYSP) karar verme süreci içerisinde çok önemli bir yere sahiptir. Tesis yeri seçimi genel anlamda bir tesisin kurulacağı bölgenin veya arazinin seçilmesidir. Yer seçimi kararları uzun vadeli olması ve mali külfet getirmeleri nedeniyle stratejik öneme haiz kararlardır. Uzun dönemli ve stratejik bir karar olmasından dolayı değiştirilmesi güç ve maliyetlidir. Söz konusu tesislere; hastaneler, okullar, fabrikalar, alışveriş merkezleri, kışlalar ve lojistik tesisler (İkmal ve bakım merkezleri gibi) örnek gösterilebilir. Tesis yer seçimi insanlık tarihiyle başlamasına rağmen bu konudaki ilk akademik çalışmaların 1909 yılında lfred Weber tarafından yapılan depo yeri seçimi ile başladığı ve günümüze kadar gelişerek devam ettiği görülmektedir. Özellikle günümüzde bilgi, iletişim ve ulaşım alanlarında gelişen teknoloji, nüfusun artması, şehir merkezlerinde yer sıkıntısı gibi nedenlerden dolayı tesis yer seçim kararlarının önemini daha da arttırmış ve mevcut tesislerin tekrar değerlendirilmesini zorunlu hale getirmiştir. Tesis yer seçimine ilişkin yapılan ilk çalışmalarda; mesafe ve maliyetin azaltılması, elde edilecek kârın arttırılması amaçlanırken

23 günümüzde ise bu amaçlara ilave olarak içerisinde insanların huzuru, mutluluğu, stres ortamı gibi nitel kriterleri barındıran daha karmaşık amaçlar söz konusu olmaya başlamıştır. Teknolojik gelişmelerle birlikte yaşam standartlarının hızla yükselmesi, yerleşim alanların genişlemesi ve değerlenmesi, zamanın önem kazanması, talep noktalarına yakınlık, sosyal ve çevresel etkenler gibi pek çok etkenin artarak önem kazanması en uygun tesis yeri seçimini oldukça zor ve karmaşık bir problem haline getirmiştir. Hatta kamu veya özel sektör kuruluşlarına göre tesis yer seçiminin amacı bile farklılık göstermektedir. Kamu kurumunun genel amacı kârını artırmaktan ziyade, ihtiyaç sahibi vatandaşlar için mümkün olan en yakın noktaya, hızlı ve kaliteli hizmeti sağlamaktır. Bu tip tesislere; hastaneler, okullar, itfaiye istasyonları, polis-jandarma karakolları, kışlalar ve kamu hizmet binaları örnek gösterilebilir. ncak özel sektör kuruluşları açısından tesis yeri seçimi için müşteriye yakın olmak ne kadar önemli olsa da, maliyeti minimum ya da kârını maksimum yapacak nokta veya bölgeler seçmek daha önemlidir. Bu tip problemlerin zorluğu, problemlerde çatışan kriterlerle beraber, sayısal olarak ifade edilemeyen (nitel-soyut) çok fazla sayıda kısıt bulunmasından kaynaklanmaktadır. Bu nedenle tesis yer seçimi, birçok nicel ya da nitel faktörün göz önünde bulundurularak alınması gereken bir karardır. Seçilecek yerin, kurumun ya da firmanın ihtiyaçlarını en iyi şekilde karşılayabilecek nitelikte olması gerektiğinden, bu ihtiyaçlar objektif olarak ortaya konularak tanımlarının anlaşılır ve eksiksiz olarak yapılması gerekmektedir. yrıca tesis yer seçimi ve mevcut tesis yerlerinin değerlendirilmesi ile ilgili alınacak kararlarda, karar verici pozisyonundaki kişiler tarafından objektif değerlendirmeler yapılması, kriter ve/veya alternatiflerin belirlenmesinde uzman personelden destek alınması, kararların gelecekte meydana gelebilecek değişiklikler de dikkate alınarak verilmesi en uygun tesis yerinin seçilmesine imkân sağlayacaktır. 2

24 İlk zamanlarda daha çok nicel kriterler dikkate alınarak maliyeti azaltma ve kârı arttırma şeklinde matematiksel modellerle yapılan tesis yeri seçimleri; günümüzde geliştirilen matematiksel ve çok kriterli karar verme modelleri ile daha hassas ve doğru olarak yapılabilmektedir. Tesis yeri seçim kararı; sadece yeni kurulacak bir tesis için yer seçimini değil; bir tesisi kapatma, tesisi başka bir yere taşıma, tesisi genişletme, işletmeye yeni bir bölüm ekleme, mevcut tesislerin konumunu sorgulama gibi kararlarda da söz konusu olabilmektedir. TYSP son yarım yüzyıldır yöneylem araştırması bilim dalının ilgi alanına girmektedir. Yöneylem araştırması, belirli kısıtların olduğu bir durumda, belirli bir amaca yönelik olarak en uygun çözümün bulunması için geliştirilmiş bir yöntemdir. Bu tip problemlerin çözümü için çoğunlukla matematiksel modeller kullanılmıştır. Son yıllarda ise sayılamayan ve ölçülemeyen kriterlerin artması ile birlikte en iyi çözümü bulmak ya da bu çözüme en yakın çözüm önerilerini sunmak amacıyla sezgisel modeller ve yine diğer bir yaklaşım olarak da ÇKKV yöntemleri kullanılmıştır. ÇKKV teknikleri de TSYP de genellikle tercih edilen tekniklerdendir. ÇKKV yöntemleri uzman görüşüne dayanan ve probleme etki eden kriterlerden dolayı karar vermenin zor olduğu karmaşık durumlarda kriterlerin karşılaştırılması ile alternatifler arasından en uygun alternatifin bulunmasına odaklanan yöntemlerdir. Bu çalışmada, bir kamu kurumuna lojistik destek sağlayan tesislerin konum olarak değerlendirilmesi ve yer seçimi problemi ele alınmıştır. Bu sayede söz konusu kurumun küçülmeye ve yeniden yapılanmaya gitmesi durumunda kendisine lojistik destek sağlayan ve dağınık halde bulunan mevcut lojistik tesis yerlerinin yeniden değerlendirilmesi, işletme giderlerinin azaltılması, çalışma ve yaşam standartlarının arttırılması hedeflenmiştir. Bu çalışma dört bölümden oluşmaktadır; Birinci bölümde; TYSP nin kavramı, önemi, genel özellikleri, yapılan ilk çalışmalar ve TYSP nin sınıflandırılmasından bahsedilmiştir. 3

25 İkinci bölümde; çalışmada kullanılan yöntemlerden CBS nin tanımı, tarihsel gelişimi, fonksiyonları, bileşenleri, metodolojisi ve uygulama alanları ile bulanık mantık, bulanık küme teorisi, bulanık TOPSİS ve uygulama alanları anlatılmıştır. Üçüncü bölümde; kamu kurumuna lojistik destek sağlayan mevcut tesislerin konum olarak değerlendirilmesi ve yer seçimi ele alınmıştır. Son bölümde ise problemin çözümünden elde edilen sonuçlar değerlendirilmiş ve gelecekte yapılacak çalışmalar için önerilerde bulunulmuştur. 4

26 BİRİNCİ BÖLÜM TESİS YERİ SEÇİMİ 1. TESİS YERİ SEÇİMİ KVRMI VE ÖNEMİ Tesis yeri, genel anlamda bir kamu veya özel sektöre ait kuruluşun faaliyetlerini sürdürebileceği coğrafi alan anlamına gelmektedir. Söz konusu kuruluşun uzun süre faaliyetlerini devam ettirebilmesinde önemli bir etkisi bulunmaktadır. Kuruluş yeri kavramı; bir kuruluşun hammadde tedariki, üretim, modernizasyon, pazarlama, depolama, bakım ve dağıtım gibi temel fonksiyonlarını gerçekleştirmeye ve faaliyetlerine devam ettiği süre boyunca bunlara bağlı olan ekonomik amaçlarını gerçekleştirebileceği en uygun coğrafi yer/alan olarak tanımlanmaktadır (Keleş ve Tunca, 2015). Tesis yer seçimi, maliyet, kâr, fayda, zarar, gelir, mesafe, zaman ve kapsama alanı gibi en az bir amacı en iyilemek (azaltmak veya arttırmak) amacıyla yeni bir tesis yerini seçme ile ilgilenen harekât araştırmasının bir dalıdır (Farahani vd., 2010). Yer seçim analizi terimi, verilen bir uzayda tesis veya kuruluşu uygun bir yere konumlandırma olarak belirtilen bir problemin tanımlanması, modellenmesi, formüle edilmesi ve çözümlenmesi anlamına gelmektedir. Bu bağlamda dağıtım, konumlandırma ve yer seçimi sıklıkla eş anlamlı olarak kullanılmaktadır (ReVelle ve Eiselt, 2005). Bir tesis için yer seçimi veya bir tesisin yer değiştirmesi kararları uzun süreli projeler olarak düşünülmelidir. Sadece mevcut duruma göre alınan kararlar neticesinde yerleştirilen tesisler gelişen ve değişen çevreye uyum sağlayamayacak ve amaçlanan hedeflere ulaşamayacaktır. Bu nedenle gelecek tahayyül edilerek, çevresel faktörlerin değişikliği, nüfus kayması ve değişen piyasa koşullarını da dikkate alan ve tesisin ömür boyu karlı olmaya devam etmesini sağlayacak yerlerin seçilmeleri gerekmektedir. Hizmet açısından bakıldığında tesis yer seçimi; talep noktalarının belirli ve olasılıklı olan ihtiyaçlarını, ölçülebilir ya da ölçülemeyen kriterleri dikkate alarak minimum maliyetle veya en kısa sürede karşılayabilecek şekilde hizmet noktalarının yerleştirilmesidir (ğdaş, 2014).

27 En basit tanımı ile TYP, hizmet veren tesisin bazı kantitatif veya kalitatif faktörleri göz önünde bulundurularak, talep noktalarının taleplerinin karşılanması maliyetlerini minimum düzeye indirecek şekilde uygun konumlara yerleştirilmesini ve her bir talep noktasının hizmet veren tesislere atanmasını kapsayan problemlerdir (Basti, 2012). Tesis yeri olarak belirlenecek alanın, kuruluşun uzun dönemde amaçlarını gerçekleştirebileceği, maliyet minimizasyonu ve kâr maksimizasyonunu sağlayabileceği yer olması itibariyle optimal olarak seçilmesi gerekmektedir. ksi takdirde; yanlış yer seçimi hammadde temini, üretim, modernizasyon, pazarlama, taşıma, ulaşım, haberleşme, bakım ve altyapı gibi bir çok unsuru olumsuz etkilemekte, maliyetlerin artmasına ve karın azalmasına neden olabilmektedir (Eleren, 2006). Tesis yeri seçimi kararları; kârın artırılması, maliyetlerinin azaltılması, personel ve zaman tasarrufunun sağlanması, teslimat süresinin kısaltılması, müşteri ihtiyacına hızlı yanıt verilmesi, müşteri sayısının ve memnuniyetinin artırılması gibi çok fazla sayıda amacı içinde bulunduran ve organizasyonların performansının artırılmasında önemli katkısı olan stratejik kararlardan birisidir (ğdaş, 2014). Tesis yeri seçimi kararları stratejik seviyede olup uzun süre kurum ve kuruluşları aynı koşullar altında çalışma zorunda bırakacağından dolayı tüm faktörlerin göz önünde bulundurulması gerekmektedir. Yanlış bir karar birçok sıkıntının yaşanmasına neden olarak kurum ve kuruluşların maliyet ve karlılığı doğrudan etkileyecektir (Korkut vd., 2010). İkmal, bakım, onarım vb. lojistik hizmetlerin ve ihtiyaçların istenilen yer ve zamanda, istenilen şekilde karşılanabilmesinin en önemli unsurlarından birisi de tesislerin yerleşimidir. Çünkü söz konusu tesislerin kurulum ve idame maliyetleri çok yüksektir ve tesislerin uzun süre bulunduğu yerde faaliyetlerine devam edebilmesi beklenmektedir. Örneğin; talep miktarı, ulaştırma imkânları, büyüme/genişleme kabiliyeti, gelecekte icra edeceği görev yeteneği ve değişen koşullara uyum sağlama gibi nedenlerden dolayı uzun süre tesis yerinin değiştirilmesi söz konusu olmamalıdır. 6

28 Yeni bir tesis yeri gereksinimi değişik şekillerde ortaya çıkabilir. Ortaya çıkış nedenleri şu şekilde sıralanabilir (Yiğitel, 2013); Yeni bir tesis kurulması, Yeni bir alana veya binaya taşınılması, Yeni ürün tasarımları veya mevcut ürünlerdeki önemli tasarım ve yönetim değişiklikleri, teknolojik yenilemeler, Bazı ürün üretimlerinden vazgeçilmesi, Yeni makine alımları, Ergonomik koşullardaki olumsuzluklar, Çevre koruma etmenlerinden kaynaklanan zorlamalar, Malzeme taşımalarının maliyetlerdeki etkisi, Ürün ve üretim kalite spesifikasyonlarının sağlanabilmesi Kamu veya özel sektörde hizmet sağlayıcıların istenilen amaçlara uygun faaliyet göstermesi, bu birimlerin yerleşimi ile doğrudan ilişkilidir. Örneğin; bir itfaiye istasyonunun veya bir ambulans aracının bekleme noktasının hizmet verilen noktaya yakın olması ve kısa sürede talep noktasına ulaşma imkanı sağlaması can ve mal kaybını azaltacaktır. Literatürde tesis yerleşimi; kamu ve özel sektör kuruluşları, askeri tesisler, iş dünyası, afet yönetimi, hizmet birimleri, tüzel kişiliğe sahip kuruluşlar gibi yerel ve uluslararası boyutları içermekte ve buna ilişkin pek çok uygulama alanı bulunmaktadır (Daskin,1995:5). Tesis yeri seçiminde temel amaçlar; kuruluş veya firma ihtiyaçlarının tedarik edilebilirliği, verimlilik, performans ve kar artışı ile en önemlisi maliyet avantajı sağlamaktır (Eleren, 2006). TYSP çok farklı alanlara uygulanabilmektedir. Örneğin; bir depo ve dağıtım yerinin pazara ortalama ulaşım zamanını minimize edecek şekilde yerleştirilmesi, tehlikeli madde tesislerinin çevreye en az zarar verecek şekilde yerleştirilmesi, demiryolu taşımacılığında bir demiryolu istasyonunun dağıtım programını en az aksatacak şekilde yerleştirilmesi, bir banka TM sinin müşterilere en iyi hizmet verecek şekilde yerleştirilmesi ve bir kıyı arama ve kurtarma noktasının deniz kazalarına en hızlı cevap verebilecek 7

29 şekilde yerleştirilmesi, askeri birliklerin plan görevlerini en iyi icra edebilecek yerde konuşlandırılması, askeri lojistik tesislerin bu birimleri en iyi destekleyecek noktalara kurulması ve afet durumunda afetzedelere hizmet verecek afet dağıtım depolarının uygun yerlere konumlandırılması farklı uygulama alanlarında yapılan çalışmalara verilebilecek örneklerdir (Ballı 2014). TYSP nin genelde bir veya birkaç amacı gerçekleştirmeye yönelik olduğu görülmektedir. Farahani vd. (2010) yaptıkları çalışmada tesis yeri seçim problemlerinde genellikle ele alınan amaçları şu şekilde sıralamışlardır: Toplam kuruluş maliyeti minimizasyonu, Mevcut tesislerden en uzun mesafenin minimizasyonu, Sabit maliyetin minimizasyonu, Toplam yıllık işletme maliyeti minimizasyonu, Hizmet maksimizasyonu, Ortalama süre/seyahat mesafesi minimizasyonu, Maksimum süre/seyahat mesafesi minimizasyonu, Yerleştirilen tesis sayısının minimizasyonu, Hızlı yanıt verme seviyesinin maksimizasyonu olarak belirlemiştir. Tesis yer seçimi, kamu ve özel sektör için kritik bir noktadır. Yeni bir tesisin kurulması, geliştirilmesi veya var olan bir tesisin yerinin değiştirilmesi genellikle pahalı ve zaman alan bir projedir. Bir tesis satın alınmadan veya kurulmadan önce; uzun soluklu bir çalışma yapılarak amaca uygun olarak ihtiyaçlar doğru tanımlanmalı, bu tesis için uygun kapasite özellikleri belirlenmeli, ve doğru yere konumlandırılmalıdır. Bir tesis yeri seçimi kararı, firma ve kamu kurumunun amaçlarına bağlı iken, bu süreç ile ilgili yüksek maliyetler hemen hemen her yerleşim projesini uzun vadeli bir yatırım projesi haline getirmektedir. Böylece bu tesislerin uzun süre süreç içerisinde kalması beklenmektedir (Owen ve Daskin, 1998). Tesis yeri seçim problemi gerçek hayatta oldukça fazla karşılaşılan optimizasyon problemlerinden birisidir. İster kamu kuruluşu olsun isterse özel 8

30 sektör kuruluşu olsun hemen hemen bütün organizasyonlar bu problem ile karşı karşıya kalmaktadır. Kamu kurumları vatandaşa hizmet verecekleri hizmet noktalarını (okullar, hastaneler, acil servis binaları vb.) en iyi konumlara yerleştirmeye çalışırken, özel sektör ise üretim ve dağıtım merkezleri, satış noktaları ve depoların yerleri ile ilgili kritik kararlar vermek durumunda kalmaktadır (Basti, 2012). Tesis yeri seçimi yapılırken bazı temel ilkelerin göz önüne alınması gerekmektedir. Bunlar; Kamu/Özel sektör kuruluşunun ihtiyaçları nesnel olarak belirlenmelidir. Seçilecek yerin bu ihtiyaçları en iyi şekilde karşılayacak yeterlilikte olması istendiğinden, gereksinimlerin çok iyi ve eksiksiz tanımlanması gereklidir. Seçilecek yerin, Kamu/Özel sektör kuruluşunun faaliyetlerine yapacağı etkileri belirleyen özellikler değerlendirilmelidir. Yer seçimi ile ilgili çalışmalar, sistematik bir şekilde, belirli aşamalar halinde sırayla yürütülmelidir. Her aşamada bilgi ve deneyiminden yararlanılabilecek uzman kişi ve kurumlar belirlenmeli ve hizmetlerinden en üst düzeyde yararlanma olanakları araştırılmalıdır. Yer seçimi ile ilgili kararlar olabildiğince uzun bir dönem göz önünde bulundurularak alınmalıdır. Kuruluş yeri seçenekleri ile ilgili olarak olabildiğince çeşitli kaynaklardan geniş, uzun, tam ve kesin bilgiler derlenmeli ve böylelikle çalışma sonuçlarının güvenilirliği araştırılmalıdır (Yiğitel, 2013). Tesis yeri seçimi ile ilgili literatürde oldukça geniş bir çalışma alanı bulunmaktadır. Özellikle günümüzde gerçek hayat koşullarının (nitel ve nicel kriterler ile belirli ve olasılıklı kısıtlar) daha fazla problemin içine yansıtıldığı, en iyi çözüme ulaşmak için problem yapısına uyumlu pek çok analitik model, metot ve yaklaşımın tek başına ya da bütünleşik bir şekilde kullanıldığı birçok çalışmanın olduğu görülmektedir. 9

31 2. TESİS YERİ SEÇİM PROBLEMLERİNDEKİ TEMEL ELEMNLR Tesis yeri seçim problemlerini karakterize eden elemanların yapılan çalışmalarda farklı farklı ifade edildiği görülmektedir. Bu modeller içerisinde yer alan kavramlar değişiklik gösterse de bu dört ana özellik her zaman aynı kalmıştır. Bunlar: Noktalar veya güzergâhların üzerinde bulunduğu varsayılan müşteriler: Müşteri, bir mal veya hizmeti talep eden kişi veya firmadır. Tesis yer seçimi problemleri, müşterilerin taleplerini optimal olarak karşılayabilecek tesislerin yerleştirilmesi ihtiyacından doğmaktadır. Bu nedenle, bu müşterilerin dağılımlarının, taleplerinin ve davranışlarının bilinmesi çok önemlidir. Yerleştirilecek tesisler: Yer seçimi teorisinde kullanılan tesis terimi için depolar, fabrikalar, okullar, hastaneler, kışlalar, itfaiye istasyonları, perakende satış mağazaları ve diğer endüstriyel, ticari ya da kamu yapıları klasik birer örnek olarak verilebilir. Müşterilerin ve tesislerin konuşlu bulunduğu bir alan (uzay): Tesislerin kurulacağı yerlerin uygunluğu, mevcut durum ve ihtiyaç gibi bazı özelliklere göre belirlenebilir. Örneğin, bir hastane için yer seçimi yapılırken tehlikeli ve istenmeyen tesislerden uzak olacak şekilde bir çözüm uzayının tanımlanması gerekir. Müşteriler ile tesislerin arasındaki zaman ya da mesafeyi nitelemek için kullanılacak bir ölçüm (metrik) sistemi: Ölçülebilen değişkenler sayısal olarak ifade edilebilirken özellikle ölçülemeyen değişkenleri sayısal olarak ifade etmek zordur. Bu kriterleri ifade etmek için son zamanlarda dilsel değişkenler kullanılmaya başlanmıştır (ReVelle, 2005; Darende, 2009). Son zamanlarda yapılan çalışmalarda, arazi kullanım ve yapım maliyeti, nüfus yoğunluğu, hava ve gürültü kirliliği, yaşam kalitesi, çevre kirlililiği ve turizm gibi çevresel ve sosyal amaçların dikkate alındığı çalışmalar görülmektedir. ncak bu problemlerin çözüm çalışmasında karşılaşılan en önemli zorluklarından birisi bu kriterleri ölçecek bir ölçüm sisteminin bulunmasıdır. Günümüzde bu kriterler daha çok dilsel değişkenlerle ifade edilmektedir (ğdaş, 2014). 10

32 TESİS YERİ SEÇİMİ İLE İLGİLİ YPILN İLK ÇLIŞMLR Tesis yeri seçim kararları ile ilgili çalışmaların literatürde uzun bir geçmişi vardır. Tipik bir tesis yeri problemi; tesis yerleşimi ile sağlanacak kazanımları maksimize edecek ve ilgili maliyetleri minimize edecek optimal yerleşimi içerir. TYSP nin tarihsel gelişimi ve yapılan ilk çalışmalar Tablo 1 de gösterilmiştir. Tablo 1: TYSP nin Tarihsel Gelişimi ve Yapılan İlk Çalışmalar TRİH YPILN ÇLIŞMLR İLE İLGİLİ ÇIKLMLR Melzac 1983 yılında yaptığı çalışmada tesis yer seçiminin klasik bir bilim dalı olarak ilk olarak İtalyan matematikçi Battista Cavalieri ( ), Pierre Fermat ( ), İtalyan araştırmacı Evangeliste Toricelli ( ) tarafından çözüldüğünü öne sürmektedir. Zacharis (1913) ise çalışmasında Toricelli nin ilk olarak problemi ortaya koyup çözdüğünü iddia etmektedir. Bu bilim adamları birbirlerinden bağımsız olarak Temel Öklid Mekânsal Ortanca Problemini ortaya koymuşlardır (Drezner ve Hamacher, 2004: 4 ; Farahani vd., 2010). Coğrafi ekonomist Thunen in 1826'da yaptığı çalışma, Planlamacılara göre yer seçimi teorisinin başlangıcı olarak kabul edilmektedir (Terouhid vd., 2012). TYSP, resmi olarak ilk defa 1909 yılında lfred Weber tarafından ortaya konmuştur. Weber tek bir deponun, birkaç müşteri ile arasındaki toplam mesafeyi minimize etmek amacıyla nasıl yerleştirileceğine dair bir çalışma yapmıştır (Owen ve Daskin, 1998). Bu çalışma birçok araştırmacı tarafından resmi olarak yer seçimi biliminin en önemli başlangıç noktası olarak kabul edilmektedir (Farahani vd., 2010). Harekât araştırmacıların bakış açısı ile bakıldığında ise, yer seçimi teorisinin başlangıcı 1929 yılında lfred Weber in Endüstrilerde Yer Seçimi Teorisi ismi ile yayınladığı kitaba kadar uzanmaktadır (Terouhid vd., 2012) yılların başlarında, Weiszfeld (1937) Fermat-Toricelli-Weber problemi için bir algoritma geliştirmiştir. Miehle(1958), Kuhn ve Kuenne (1962) ve Cooper (1963) birbirlerinden bağımsız olarak Weiszfeld in geliştirdiği algoritmayı tekrar bulmuşlardır lı yıllarda hesaplama araçlarının gelişmesi de bu çalışmaların artmasına sebep olmuştur (Eiselt ve Sandblom, 2004: 155). 11

33 1967 ve SONRSI 1964 Tablo 1 in Devamı : TYSP nin Tarihsel Gelişimi ve Yapılan İlk Çalışmalar TRİ YPILN ÇLIŞMLR İLE İLGİLİ ÇIKLMLR H 1964 yılında Hakimi, bir telekomünikasyon şebekesi üzerindeki ağ bağlantı noktalarının yerleşim problemini çalışmıştır (Owen ve Daskin, 1998). Bu çalışmadan sonra p-medyan problemi en yaygın kuruluş yeri problemlerinden biri haline gelmiştir (Reese, 2006) de Francis, TYSP ni sürekli, kesikli, karışık düzlemsel ve kesikli ağ problemleri olarak tanımlayan bir çalışma sunmuştur. Brandeau and Chiu (1989), TYSP ni 54 problem türü altında sınıflandırmış ve kapsamlı bir kaynakça oluşturmuştur. Mirchandani (1990) p-medyan problemleri ve çözüm yaklaşımları ile ilgili bir çalışma hazırlamıştır. Daskin (1995) ağ ve kesikli yer seçimi, model algoritmaları ve uygulamaları ile ilgili bir çalışma yapmıştır. Owen and Daskin (1998) medyan, merkez, kapsama ve diğer dinamik problemlerin formüllerini, tedarik zinciri içeriğinde açıklamışlardır (Darende, 2009). 4. TESİS YERİ SEÇİMİ PROBLEMLERİNİN SINIFLNDIRILMSI TYSP, çeşitli faktörlere göre sınıflandırılabilir. Literatürde tesis yer seçimi problemleri ile ilgili olarak yapılan çalışmaların; problemin amaç fonksiyonuna, yerleşim uzayına, kurulacak ya da mevcut tesislerin özelliklerine, modeldeki zaman etkilerine, girdi özelliklerine, kapasite kısıtlı olup olmamasına, tesis tipi ve sayısına, ürün çeşidi ve sayısına, sezgisel ve olasılıklı olmasına, maliyet ya da kâr yapılı bir kuruluş olması gibi çeşitli faktörlere göre sınıflandırıldığı görülmektedir. TYSP ile ilgili farklı sınıflandırmalar olmasına rağmen bu bölümde kabul görmüş ve son yıllarda yapılmış beş farklı sınıflandırmadan bahsedilmiştir. 12

34 Owen ve Daskin (1998) tarafından yapılan sınıflandırma Şekil 1 de gösterilmiştir (Owen ve Daskin, 1998). Şekil 1: Owen ve Daskin (1998) Tarafından Yapılan TYSP'nin Sınıflandırılması Başka bir sınıflandırma ise Klose ve Drexl (2005) tarafından dağıtım sistemleri tasarımı esas alınarak sınıflandırma yapılmıştır. Bu sınıflandırmaya göre tesis yerleşim modelleri Tablo 2 de gösterilmiştir (Klose ve Drexl, 2005). 13

35 Tablo 2: Klose ve Drexl (2005)'in yaptığı sınıflandırma Tesislerin düzlem üzerindeki yerleştirilmesine göre; Şebeke (ağ) yerleşim modeli, Kesikli (ayrık) yerleşim modeli Karışık tam sayılı programlama modeli maç fonksiyonlarının tipine göre; Toplam mesafenin minimumu; özel sektör firmalarının yer seçimi problemlerinde kullanılır. Maksimum uzaklığın minimumunu; kamu sektöründe ortaya çıkan ve kâr amacı gütmeyen yer seçim problemlerinde kullanılır. Kapasite kısıtına göre; Kapasite kısıtlı modeller Kapasite kısıtsız modeller şama sayısına göre; Tek aşamalı modeller Çok aşamalı (hiyerarşik) modeller Ürün sayısına göre; Tek ürünlü modeller Çok ürünlü modeller Talep yapısına göre; Talebi esnek olan modeller Talebi sabit olan modeller Periyot miktarına göre; Statik (tek bir dönem) modeller Dinamik modeller (talebin, maliyetin kapasitelerin zamana bağlı olarak değiştiği modeller) Verilerin aldığı değere göre; Olasılıklı modeller Belirli (deterministik) modeller Klasik yer seçimi veya birleşik yer seçimi Tek ve çok amaçlı modeller İstenen/istenmeyen tesis yer seçim modelleri 14

36 ReVelle vd., (2008) tesis yer seçimi modellerini yerleşim uzayını dikkate alarak dört ana gruba ayırmışlardır. Bu sınıflandırma Şekil 2 de gösterilmiştir. Şekil 2: ReVelle vd. (2008)'ne it TYSP'nin Sınıflandırılması nalitik modeller: Çok sayıda basitleştirilmiş varsayımlara dayanır (Örneğin; taleplerin homojen olması, tesislerin sabit yerleşim maliyetleri olması). Sürekli modeller: Genellikle kurulacak tesislerin hizmet alanın her yerine yerleştirebileceği varsayılır (Örneğin; Weber in tek tesis yer seçimi problemi). ğ modelleri: Tesis yerleşim probleminin bağlantılar ve düğümlerden oluşan bir ağ içine yerleştirildiği varsayılır. Kesikli yerleşim modelleri: Kesikli bir talepler kümesi ve kesikli bir aday yerleşim yerleri kümesinin olduğu varsayılır. Bu tip problemler sık sık tam sayılı veya karışık tam sayılı programlama problemleri olarak formüle edilir (ReVelle vd., 2008). rabani ve Farahani (2012), tüm TYSP ni statik ve dinamik tesis yerleşim problemleri olarak iki temel başlık altında toplamıştır. Yapılan sınıflandırma Şekil 3 de gösterilmiştir (rabani ve Farahani, 2012). 15

37 Tesis Yeri Seçim Problemleri (TYSP) Statik TYSP Dinamik TYSP Sürekli TYSP Tek Tesisli YSP Dinamik Deterministik TYSP problemleri TYSP-tama problemi Çok Tesisli YSP TYSP ve tama Problemleri Tek/Çok periyodlu TYSP Zaman Bağımlı TYSP Kesikli TYSP Stokastik, Olasılıklı, Bulanık TYSP Karesel tama Problemi Kuruluş YSP Şebeke YSP Medyan Problemleri Kapsama Problemleri Merkez Problemleri na dağıtım Üssü YSP Hiyerarşik YSP Şekil-3: Tesis Yeri Seçim Problemlerinin Sınıflandırılması yrıca; rabani ve Farahani (2012) bu çalışmaları; kullanılan metot, kriterler ve uygulama alanları başlığı altıda farklı bir sınıflandırmaya tabi tutarak sunmuştur (rabani ve Farahani, 2012). 16

38 Gerçek yaşamda karar vericiler birden fazla amacı gerçekleştirmek ve birden fazla kriteri göz önüne alarak karar vermek istemektedirler. Bu istekler çok amaçlı ve çok nitelikli karar verme problemleri ile gerçekleştirilmektedir. Bu problem grupları genel olarak Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) Problemleri olarak adlandırılmaktadır. Farahani vd. tarafından, ÇKKV yaklaşımı ile çözüm esasına dayalı TYSP için bir sınıflandırma yapılmıştır. Yapılan sınıflandırma Şekil 4 te gösterilmiştir (Farahani vd., 2010). Çok Kriterli Yer Seçim Problemleri Çok maçlı Yer Seçim Problemleri Çok Nitelikli Yer Seçim Problemleri İki maçlı Problemler k-maçlı Problemler (k 3) Şekil-4: Çok Kriterli Tesis Yeri Seçim Problemlerinin Sınıflandırılması Chen vd. (2014) üretim tesisleri yer seçim problemlerini, sürdürülebilirlik perspektifinden bakarak sosyal, ekonomik ve çevresel ana faktörleri çerçevesinde sınıflandırmıştır. Ekonomik faktörlerin yerleşim problemlerindeki dinamikliği ile baskınlığına vurgu yaparak, çevresel ve sosyal faktörlerin de rekabet avantajı gözeten organizasyonlar için son yıllarda büyük önem kazandığını ifade etmiştir (Chen vd, 2014). Literatürde kabul görmüş beş farklı sınıflandırmadan kısaca bahsedilmiştir. rabani ve Farahani (2012) nin yaptığı sınıflandırma müteakip bölümde açıklanmıştır. 17

39 5. TEMEL TESİS YERİ SEÇİM PROBLEMLERİNİN ÇIKLNMSI a. Statik Tesis Yeri Seçim Problemleri Tesis yeri seçim problemlerinde genellikle zaman ve uzay kavramları dikkate alınır. Uzay kavramı ile tesislerin yerleştirileceği ve talep noktalarının bulunduğu yer kastedilirken, zaman kavramı ile de tesislerin yer seçiminin zamanı ifade edilmektedir. Statik modellerde kullanılan değişkenler belirlenen zaman periyodu içinde sabittir ve değişmez (rabani ve Farahani, 2012). Bu problemlerde kullanılan modeller; tek-periyodlu planlama, belirli değişkenler (talep ve maliyetler gibi), tek bir ürün, tek tesis tipi ve yerleştirmeatama kararları adında pek çok bilinen özelliklere sahiptir (Melo vd., 2009). (1) Şebeke Yer Seçim Problemleri Şebeke modellerinde, TYSP nin düğüm ve arklardan oluşan bir şebekenin içinde gömülü olduğu varsayılmaktadır. Talep noktaları düğüm veya arklar üzerinde bulunur. Bu yerleşim modellerinde mesafeler bir şebeke içindeki en kısa yol olarak hesaplanır (Klose ve Drexl, 2005). (a) Kapsama Problemleri Kapsama problemlerinde iki farklı amaç söz konusudur. Birincisi, mümkün olan en az sayıda tesisle, müşteri taleplerinin tamamının karşılanması diğeri ise belirli sayıda tesis açarak mümkün olduğunca fazla müşteri talebinin karşılanmasıdır (Eiselt ve Sandblom, 2004: 171). Kapsama yerleşim problemleri, küme kapsama ve maksimum kapsama yer seçim problemleri olarak iki bölüme ayrılmıştır (Owen ve Daskin, 1998). Küme kapsama yer seçim problemleri, tüm talep noktalarının ihtiyaçlarını karşılayacak en az tesis sayısını belirlemeyi amaçlamaktadır (Current vd., 2001). Küme kaplama problemlerinin hava yolu yolcu planlaması, siyasi bölgeleri paylaşma, hava yolu planlaması, araç rotalaması gibi pek çok uygulama alanı bulunmaktadır. Küme kapsama problemi tüm talep noktalarının sonlu bir kümedeki en az bir aday tesis tarafından en düşük maliyetle kapsanmasını amaçlamaktadır (ğdaş, 2014). 18

40 Maksimum kapsama yer seçim problemleri, sabit sayıdaki yerleşik tesislerin kısıt olarak dikkate alınması ile belirlenen bir müdahale süresine göre kapsanan talep miktarının en fazla yapılması amaçlanmaktadır. Bu problemde, tüm taleplerin karşılanması yerine eldeki kaynakların maksimum kullanılmasını sağlayacak şekilde tesislerin yerleşiminin belirlenmesi hedeflenmektedir (Daskin,1995: 12). (b) Merkez Problemleri Bu modelde genel amaç bütün talep noktalarını kapsayacak ve talep noktaları ile en yakın tesis arasındaki maksimum uzaklığı minimize edecek şekilde p adet tesisin yerinin belirlenmesidir (Farahani ve Hekmatfar, 2009). Merkez problemleri genellikle ambulans bekleme noktaları, itfaiye istasyonları gibi acil yardım hizmet tesislerinin yerleştirilmesinde kullanılmaktadır. Bunun sebebi bütün talep noktalarının kapsanması ve istenilen yardımın bir an evvel talep noktalarına ulaştırılması gerektiğidir. Bu durumda maliyet faktörü düşünülmemekte, insan yaşamının kurtarılması temel amaç olarak alınmaktadır (Eiselt ve Marinov, 2011: 79). Merkez problemlerinin kullanılabileceği çeşitli alanlar aşağıda belirtilmiştir: Hastane acil servisleri, yangın istasyonları ve polis istasyonları gibi hızla müdahale gerektiren tesislerin yerleştirilmesinde, Veri dosyalarının yerlerinin belirlendiği bilgisayar şebeke hizmetlerinde, Depo benzeri dağıtım tesislerinin yerleştirilmesinde, skeri maksatlarla, Parklar ve oteller gibi halka hizmet veren tesislerin yerleştirilmesinde, Otobüs duraklarının yerleştirilmesinde. (c) Medyan (Ortanca) Problemleri Medyan problemlerinde amaç talep noktaları ile tesisler arasındaki talep ağırlıklı toplam uzaklığın minimize edilmesidir (Eiselt ve Sandblom, 2004: 192). Problemde talep noktaları genellikle en yakın tesise atanır, fakat kapasite, maliyet gibi çeşitli kısıtların var olduğu durumlarda talep noktaları daha uzak tesislere de atanabilmektedir (ReVelle vd., 2008). 19

41 Kısaca medyan problemleri n adet talep noktasına hizmet sunacak olan tek bir tesisin ya da birden fazla tesis var ise- bu problem p-medyan problemi olarak ifade edilmektedir- p adet tesisin toplam ağırlıklı maliyeti minimize edecek şekilde şebeke üzerine yerleştirilmesinin amaçlandığı problemlerdir (Ballı, 2014). Klasik medyan probleminin formülasyonu aşağıda listelenen varsayımlar altında olabilmektedir. Bunlar; Maliyet ve mesafeler arasındaki doğrusal ilişki vardır, Tesis sayısı belirlidir, Zaman tahdidi yoktur, Tesislerde kapasite kısıtı yoktur, Tesislerin kurulum maliyeti yoktur, Kurulacak tesisler aynı tip tesislerdir, Tesislerin açılacağı noktalar belirlidir, Müşteri talepleri sabittir, Problem kesikli yapıdadır. Medyan problemlerinin çözümünde kullanılan metotlar aşağıda listelenen üç ana başlık altında toplanmaktadır: Kesin çözüm metotları (Doğrudan hesaplama, Matematik Programlama, Lagranj Gevşetmesi, Sütun türetme, Lineer Proramlama, Dal-sınır lgoritması ve yrıştırma algoritması gibi), Sezgisel lgoritmalar (Yerel arama, çgözlü Sezgiseli, Bellman lgoritması, Gama Sezgiseli vb.), Metasezgisel algoritmalardır (Tabu rama, Genetik lgoritma, Tavlama Benzetimi, Karınca Kolonisi, Sinir ğı, Hibrit vb.). (d) na Dağıtım Üssü Yer Seçim Problemleri na Dağıtım Üssü Yer Seçim Problemleri Şebeke yer seçim modellerinin önemli çeşitlerinden bir tanesidir. Bu modellerde güdülen esas amaç toplam taşıma maliyeti ve teslimat süreleri minimize edilecek şekilde ana dağıtım üslerinin yerleştirilmesidir. Fabrikalardan veya başka tesislerden gelen malzemeler ana dağıtım üssünde toplanarak 20

42 gruplandırılmakta ve son teslim noktalarına gönderilmektedir. Genellikle lojistik sistemlerinde kullanılan bir model olup özellikle uzun mesafeli taşımalarda araç kapasitelerinin daha iyi kullanılması ve hızlı taşınması hedeflenmektedir (Current vd., 2001). (e) Hiyerarşik Yer Seçim Problemleri Hiyerarşik Yerleşim Problemleri, dağıtım sisteminin içinde birkaç seviyenin olduğu problemlerdir. Bu tip sistemlerde, alt katmandaki tesislerden bağımsız olarak üst seviyedeki tesislerin yerlerini seçmek mümkündür. Birçok tesis yer seçimi problemleri uygulamasının bir başka önemli noktası da, malzeme akışının sağlanmasında önemli bir rol oynayan üretim, depo yeri gibi farklı tipteki mevcut tesisleri dikkate almasıdır. ynı tipte ve roldeki her bir tesis kümesi genellikle katman ya da kademe olarak adlandırılır ve bu sayede tesislerdeki hiyerarşi seviyesi belirlenir (Melo vd., 2009). (2) Kesikli Tesis Yer Seçim Problemleri Kesikli Tesis Yer Seçim Problemlerinde, talep noktaları ve kurulacak tesisler sadece şabeke üzerinde bulunan düğümlere yerleştirilebilmektedir (Daskin, 1995). Bu problem tipinde, aday noktalar ve talep noktalarının her ikisi de kesikli kümelerdir. day noktalar ve talep noktalarının kesikli olmasıyla ifade edilmek istenen bu noktaların bir şebeke üzerinde belirli coğrafi noktalarda bulunması gerektiğidir (rabani ve Farahani, 2012). Kurulacak yeni tesis yerlerinin seçimi uygun aday/alternatif yerleşim yerleri kümesi ile sınırlıdır. Bu tip bir problemin en basit örneği p kadar tesisten, müşteri taleplerini karşılamak amacıyla toplam (ağırlıklı) mesafenin ya da toplam maliyeti minimize etmek için bir tanesinin seçilmesidir. Bu tür problemler literatürde p-medyan problemi olarak adlandırılmaktadır. P-medyan problemlerinde tüm aday yerler için tesislerin kurulum maliyeti eşit kabul edilir (Melo vd., 2009). Kesikli yer seçimi problemlerinin altında açıklanacak önemli yer seçim problemleri karesel atama yerleşim problemleri (KP) ve kuruluş (plant) yerleşim problemleridir. Karesel atama yerleşim problemleri, genel 21

43 anlamda düşünüldüğünde; bir insanlar kümesi ve bir de yapılacak işler kümesi söz konusudur. İnsanlar kümesindeki elemanların yapılacak işler kümesindeki elemanlara atanmasını sağlayan bir atama problemidir. Yerleşim problemlerinde bu durum tesislerle müşterilerin birbirlerine atanması şeklinde düşünülebilir (rabani ve Farahani., 2012). Kuruluş yeri seçim problemlerinde l şeklinde ifade edebileceğimiz alternatif yerler kümesi ve j şeklinde ifade edebileceğimiz müşteriler kümeleri mevcuttur. I kümesi içerisinde bulunan her bir i alternatifi için olarak ifade edebileceğimiz bir sabit maliyet vardır. Her bir iϵi alternatifi ile jϵj müşterisi için, i noktasında açılan tesis ile j müşterisi arasında şeklinde ifade edebileceğimiz bir servis maliyeti vardır. Burada amaç tesislerin hangi noktaya açılacağının kararının verilmesi, her bir müşterinin mutlaka açık bir tesise atanması ve toplam maliyetin de minimize edilmesidir (Letchford ve Miller, 2014). Tesis yeri seçim problemleri kapasite kısıtlı ve kapasite kısıtsız olmak üzere iki şekilde karşımıza çıkmaktadır. Kapasite kısıtlı tesis yerleşim problemlerinde, kurulacak tesisler için ürün miktarı veya sunulan hizmet açısından sınırlı bir kapasite söz konusudur. Problemin en iyi çözümü için müşteri taleplerinin tek bir tesisten ya da birden fazla tesisten karşılanma durumu olabilmektedir (Sule, 2001: 283). Kapasite kısıtsız tesis yerleşim problemleri, tedarik zincir tasarımlarında çoğunlukla kullanılmakta olan en temel ve klasik tesis yer seçimi problemidir. Bu modelde, talepleri ve yerleri bilinen müşterilerin kümesi, tesisler için aday yerlerin kümesi, tesis açma maliyeti ve her müşteri ile her tesis arasında birim ulaştırma maliyeti bilinmektedir. Problem, tesis açma ve müşteri taleplerini taşıma maliyetlerinin toplamını en aza indirecek şekilde tesislerin açılacağı yerlerin ve müşterilerin tesislere atanması problemi olarak tanımlanabilir (ğdaş, 2014). (3) Sürekli Tesis Yer Seçim Problemleri Sürekli tesis yeri seçim problemlerinde tesislerin kurulacağı noktaların, hizmet alanı içinde her hangi bir yerde yerleştirilebileceği kabul edilirken, talep noktaları genellikle kesikli noktalarda alınır. Problem, talep 22

44 ağırlıklı toplam mesafeyi minimize edecek şekilde tek bir tesisin yerleştirilmesinden meydana gelir. Sürekli modeller, tesislerin uzay üzerinde herhangi bir yere yerleştirilebileceğinin düşünüldüğü sınırlı durumlarda uygulanabilir (ReVelle vd., 2008). Sürekli yerleşim modelleri için belirli bir çevreyi gözetleme amaçlı video kameralarının veya duman algılayıcılarının yerlerini sürekli modellere örnek olarak gösterebilmektedir. slında bu tür modellerin performansı iki temel faktörden etkilenmektedir (rabani ve Farahani, 2012). Sürekli çözüm uzayındaki tesislerin düzlem içinde her noktaya yerleşimine müsaade edilmektedir. Tesisler ve müşteriler arasındaki uygun mesafe kriterleri aracılığıyla hesaplanmaktadır. Mesafeler çoğunlukla Minkowski mesafeleri denilen tek p parametreli mesafe ailesinden gelmektedir (ReVelle, 2005). L p mesafe i j olmak üzere koordinatları (a i,b i ) ve (a j,b j ) olan iki nokta için aşağıdaki gibi hesaplanır; (1) Genellikle; literatürde Manhattan ya da dik açı mesafe ölçümü, Öklid ya da düz çizgi mesafe ölçümü ve mesafe ölçüsü kullanılır. (1) Manhattan ölçüm sistemine (p=1 durumu) göre mesafeler aşağıdaki formülle hesaplanır; (2) şu formülle hesaplanır; (2) Öklid ölçüm sistemine (p=2 durumu) göre mesafeler (3) 23

45 (3) Chebyshev (ya da maksimum, ya da l ) ölçüm sisteminde ise mesafeler aşağıdaki gibi hesaplanır; (4) Genel anlamda sürekli tesis yer seçim problemleri tek tesisli, çok tesisli yer seçim problemleri ve yer seçim-atama problemleri olmak üzere üçe ayrılmaktadır (rabani ve Farahani, 2012). Tek tesisli yer seçim modellerinde yeni bir tesisin yeri diğer tesislerle arasındaki mesafe mümkün olduğunca küçük olacak şekilde belirlenmeye çalışılır. Tek tesisli yer seçim modellerinin kullanıldığı yaygın uygulama örnekleri şunlardır; Üretim tesisleri ve müşterileri birbirine bağlayan depo yeri seçimi, Büyük şehirlerdeki hastane, itfaiye ve kütüphane gibi tesisler, Bir okul yerleşkesi içinde yeni derslik yeri seçimi, skeri üsleri destekleyecek yeni bir havaalanı seçimi, Elektrik şebekelerinde bulunan bir parçanın seçimi (Ballı, 2014). Çok tesisli yer seçim problemlerinde, yeri belirlenmesi gereken birden fazla tesis vardır. Tek tesisli yer seçimi problemlerinin doğal bir uzantısı olan bu problemlerde iki önemli husus vardır. Bunlar; Yerleştirilmesi gereken en az iki yeni tesis olmalıdır, Her bir yeni tesis diğer yeni tesislerden en az biri ile bağlantılı olmalıdır. Her tek tesisli yer seçim problemi kendi çok tesisli yapısına dönüştürülebilir (Ballı, 2014). b. Dinamik Tesis Yer Seçim Problemleri Tesis yeri seçim kararları hem kamu hem de özel sektör kurum ve kuruluşları açısından stratejik seviyede, önemli ve uzun vadeli kararlar olarak görülmektedir. Bu nedenle kararlar verilirken geleceğe yönelik belirsizliklerin de göz önüne alınması gerekmektedir. Tesisin uzun bir süre faaliyetine devam edeceği düşünüldüğünde tesislerin yer seçimine karar verilirken yalnızca mevcut talepleri karşılayacak şekilde yerinin belirlenmesi değil, aynı 24

46 zamanda uzun vadede yer değişikliği ya da genişletilmesi gibi konular da düşünülmelidir (Ballı, 2014). (1) Dinamik Deterministik Tesis Yer Seçim Problemleri Dinamik deterministik tesis yer seçim problemlerinde, yer seçiminde etkin olan nüfus, piyasa eğilimleri, dağıtım ve ulaştırma maliyetleri, talep türleri, çevresel faktörler ve sosyal faktörler gibi bazı parametre değerlerinin, zamana göre değişik değer aldığı ya da değerlerin düzenlendiği yerleşim problemleridir (rabani ve Farahani, 2012). (2) Tesis Yerleşim/Yer değiştirme- tama Problemleri Tesis yerleşim/yer değiştirme problemleri, mevcut tesis yerlerinin seçiminde etkili olan faktörlerinin ve ihtiyaçların değişim göstermesine bağlı olarak değişiklik gösterdiği yerleşim problemleridir. Burada temel yerleşim faktörleri olarak müşteriler ve tedarikçiler, dağıtım ağı, iş ortamı ve hükümet mevzuatı zamana bağlı olarak değişen pek çok ana faktörün etkileşimi dikkate alınır (rabani ve Farahani, 2012). Bir tesisin yer değiştirme kararında etkili olan faktörlerin en önemlileri aşağıda listelenmiştir (Melachrınoudıs, 1999). rsa satın alma, imar izni, bina inşası, ekipman ve personel taşıma vb. maliyetleri, Müşterilere erişilebilirlik ve hızlı teslimat, Tedarikçilere erişilebilirlik, Ulaşıma kolay erişim imkânı, Vergi teşvikleri, İşgücü kalitesi, İşçi-yönetim ilişkileri. (3) Çok/Tek Periyodlu Tesis Yer Seçim Problemleri Zamanın dikkate alındığı tesis yer seçim problemleridir. Çok periyodlu (kesikli) tesis yerleşim problemleri, parametrelerin zamana bağlı olarak değişkenlik gösterdiği durumlar için önerilmektedir. Burada amaç bu 25

47 parametrelerin tesislerin biçimlendirilmesine adapte edilmesidir (Melo vd., 2009). Tek periyodlu (sürekli) yerleşim problemleri, zamana bağlı olarak değişen parametre değerlerini dikkate almaz. Değişkenler, dinamik değildir (rabani ve Farahani, 2012). (4) Stokastik (Olasılıklı) ve Bulanık Tesis Yer Seçim Problemleri Stokastik tesis yeri seçim problemleri, stokastik (olasılıklı) parametreleri dikkate alan yerleşim problemleridir. Burada gelecekte oluşan müşteri talepleri ve maliyetler gibi bazı parametreler belirsizlikle bağdaşlaştırılmaktadır (Melo vd., 2009). c. İstenen/Yarı İstenen/İstenmeyen Tesis Yer Seçim Problemleri Kullanıcılara, talep noktalarına ya da ihtiyaç sahiplerine mesafe veya zamanca yakın olması arzu edilen tesisler, istenen tesis yerleşim problemleri olarak tanımlanmaktadır. Bunlara süpermarketler, yangın istasyonları örnek gösterilebilir (Hamacher vd. 2008). Bir tesis, hem istenmeyen hem de istenen özellikleri ile dikkate alınıyorsa bu tesis yarı istenen tesis olarak tanımlanmaktadır. Yarı-istenen tesislere olan ihtiyacın sayısı hızla artmasına rağmen, literatürde bu tür yerleşim problemleri ile ilgili çalışmalara çok fazla rastlanılmamaktadır. Çöp depolama alanları, hava alanları, tren istasyonları ve bunun gibi gürültü ve rahatsız edici tesisler örnek gösterilebilir. Yarı istenen tesis yerleşim problemlerinin, istenmeyen etkilerin azaltılması ve istenen etkilerin arttırılması olmak üzere iki amacı vardır (ğdaş, 2014). İstenmeyen tesisler ise kirliliğe ve sağlık problemlerine neden olan, insanlar ve çevre üzerine olumsuz dış etkileri bulunan tesislerdir. Bu tesislere örnek olarak tehlikeli atıkların depolandığı noktalar, nükleer ve kimyasal tesisler, cezaevleri ve askeri tesisler örnek verilebilir. Bu tesisler yakınında yaşayan insanlara zarar verse de açılması ve kullanılması gerekli tesislerdir. Bu tesislerin insan nüfusuna mümkün olduğunca uzak olması istenmektedir fakat tesislerin işletilmesinde, bu uzaklıkla doğru orantılı taşıma maliyeti de 26

48 dikkate alınmak zorundadır. Dolayısıyla istenmeyen tesislerin çok uzak noktalarda değil mümkün olduğunca uzak noktalarda yerleştirilmesi istenmektedir (Eiselt ve Marinov, 2011: 96). d. Özel/Kamu Sektörü Yer Seçim Problemleri Özel sektör yer seçim problemleri, genellikle maliyetleri en aza indirmek ya da kârı maksimize etme amacı gütmektedir. Fakat kamu sektörü yer seçim problemleri, kamu yönetiminin kararlarının etkili olduğu ve genellikle hizmet amacı güdülen problemlerdir. Bu problemler üç sınıfa ayrılmaktadır (ğdaş, 2014); Olağan hizmet tesisleri, cil durum hizmet tesisleri, İstenmeyen etkiye sahip tesisler. Olağan hizmet tesislerinin (kütüphaneler, okullar gibi) genellikle amacı sunulan hizmeti daha fazla kişiye ulaştıracak şekilde arttırmaktır. Yangın istasyonları gibi acil durum hizmeti sağlayan tesisler için genellikle amaç, en düşük kapsamayı maksimize etmektir. İstenmeyen tesis yerleşim problemlerinin amacı ise, tesisin dış olumsuz etkilerini minimize etmektir (ğdaş, 2014). 6. ÇOK KRİTERLİ TESİS YER SEÇİMİ PROBLEMLERİ Tesis yer seçimi problemleri, birden fazla amacın optimizasyonunu hedefleyen çok kriterli karar problemleridir. Bu problemler, iki amaçlı, çok amaçlı ve çok nitelikli olmak üzere üç ana başlıkta açıklanmaktadır (Farahani vd., 2010). a. İki maçlı Tesis Yeri Seçim Problemleri Bu problemler klasik yerleşim problemlerinin uzantısıdır. Literatürde iki amaçlı medyan, sırt çantası, karesel atama, kapsama, ana dağıtım üssü, hiyerarşik, rekabetçi, istenmeyen ve yarı istenmeyen tesis problemleri iki amaçlı yerleşim problemleri olarak çalışılmıştır (Farahani vd., 2010). 27

49 Melachrinoudis, yarı istenen bir tesis yerleşimi için, rektilineer ölçü sistemi ile iki amaçlı bir tesis yerleşim problemini ele almış, amaç fonksiyonunda toplam taşıma maliyeti minimizasyonu ve istenmeyen etkilerin azaltılması için mesafenin maksimizasyonunu kullanmıştır (Melachrinoudis, 1999). Villegas vd., iki amaçlı kapasite kısıtsız tesis yerleşim problemi olarak bir tedarik ağını modellemiştir. maç olarak, operasyonel maliyetlerin azaltılması için minimum toplam maliyeti, kapsama seviyesi için maksimum toplamı kullanmıştır (Villegas vd., 2006). Costa vd., tek atamalı ana dağıtım üssü yerleşim problemi çözümü için iki amaçlı bir yaklaşım modeli önermiştir. İlk amaç taşıma ve sabit kurulum maliyeti için minimum toplam maliyet, ikinci amaç süreç zamanı için iki alternatifli minimum toplam ve maksimumların minimum süresini amaç fonksiyonu olarak kullanmıştır (Costa vd., 2008). İki amaçlı yerleşim problemleri, ağ yerleşim problemleri ile özellikle yarı istenen ya da istenmeyen tesis yerleşim problemlerinin çözümünde sıkça model olarak kullanılmıştır. Bu tür problemlerin birçoğunda amaçlardan bir tanesi maliyeti en aza indirmek iken bu amaca çoğunlukla çatışma durumunda olan ikinci amaç ise mesafeyi ya da kapsamayı maksimize etmektir (Farahani vd.,2010). b. K-maçlı (Çok maçlı) Tesis Yeri Seçim Problemleri Üç ve daha fazla amacı olan yerleşim problemleridir. Çok amaçlı yerleşim problemlerinde, maliyet, çevresel riskler, kapsama ve eşitlik, hizmet seviyesi ve etkinliği ve kar gibi amaç faktörleri çözüm sürecinde dikkate alınmıştır. Current vd. (1990) yapmış olduğu literatür araştırmasında bu tür problemleri amaçlarının tipine bağlı olarak 4 kategoride sınıflandırmışlardır: Maliyet minimizasyonu, talep kapsama ve talebin atanması, kâr maksimizasyonu ve çevre problemleri (Current vd., 1990). Klasik yöneylem araştırmasına göre çok amaçlı yerleşim problemleri, Weber, ortanca, kapsama, kapasite kısıtlı, kapasite kısıtsız, yerleşim-atama, yerleşim- 28

50 rotalama, dinamik, rekabetçi, ağ ve istenmeyen yerleşim problemleri olarak çalışılmıştır (Farahani vd.,2010). Badri vd. (1999), kapsama tesis yerleşim problemi olarak bir yangın istasyonun yerleşimini nitel ve nicel kriterlere bağlı olarak ele almış ve on bir (çok) amaçlı bir model önermiştir. Genel olarak yangın istasyonlarından talep bölgelerine olan maksimum ve ortalama seyahat süreleri ile mesafelerinin minimizasyonu, toplam ve yıllık maliyetlerin en aza indirilmesi, hizmet maksimizasyonu ile teknik ve politik kriterlere ilişkin faktörler dikkate alınmıştır (Badri, 1999). Yang vd. (2007), bulanık çok amaçlı bir yerleşim modeli önermiştir. Bu model uluslararası bir hava alanındaki yangın istasyonu yerleri ve sayısının belirlenmesine yardımcı olmaktadır. Model, yangın istasyonlarının toplam kurulum maliyeti ve bir kaza durumundaki kayıp maliyetini en aza indirilmesini, herhangi bir olay noktası ile yangın istasyonları arasındaki en uzun mesafenin en aza indirilmesini, herhangi bir yangın istasyonu ile riskli bir bölge arasındaki en uzun mesafenin en aza indirilmesini amaçlamaktadır. Problemin zor ve karmaşık yapısından dolayı çözüm için ayrıca genetik algoritma kullanılmış ve sayısal örnek ile karşılaştırılmıştır (Yang vd., 2007). Doerner vd. (2009), kamu tesislerinin (okul) kıyılardan uygun uzaklıktaki yerleşimini belirlemek için, tsunami doğal felaketinin riskini dikkate alan çok amaçlı bir karar modeli önermiştir. Modelde amaç fonksiyonları olarak sırasıyla kapsama, risk ve maliyetleri dikkate almıştır. yrıca elde edilen sonuç bir sezgisel yöntem ile karşılaştırılmıştır (Doerner vd., 2009). c. Çok Nitelikli Tesis Yeri Seçim Problemleri Çok nitelikli tesis yer seçim problemleri, tesislerin kurulacağı veya yer değiştireceği birden fazla alternatif yer ile bu yerler arasından optimal yeri seçmekte kullanılan nitel veya nicel kriterlerin oluşturduğu problemlerdir. Bu problemlerde, karar vericiler tarafından alternatif yerlerin belirlenen kriterlere göre değerlendirilmesi gerekir. Kriterler genellikle farklı ağırlık değerlerine sahip olabilir. Bu tür problemlerde farklı çözüm yöntemleri 29

51 kullanılabilmektedir. Her yöntemin birbirine karşı üstünlükleri mevcuttur (ğdaş, 2014). Gerçek yaşam problemlerinde nicel kriterlere ilave çok sayıda nitel (ölçülemeyen) kriterin karar sürecine girmesi, bu problemlerde çok nitelikli karar verme modellerinin kullanılması ve gerçek sonuçların elde edilmesine imkân tanımıştır. Çok nitelikli karar verme problemlerinde, dilsel değişkenlerle ifade edilebilen kriterler göz önünde bulundurulabilmektedir. Bu değişkenlerin sayısal değerlere dönüştürülmesi için belirli bir ölçek değeri kullanılmakta ve buna göre her bir kriter sayısal değer alabilmektedir (ğdaş, 2014). Farahani vd, 2010 yılında yapmış olduğu literatür araştırması ile çok kriterli yerleşim problemlerinde son yıllarda yapılmış olan çalışma ve gelişmeleri incelemiştir. Yapmış olduğu çalışmanın bir bölümünde de çok nitelikli yerleşim problemlerinde hangi yöntemler ve kriterlerin kullanıldığını tespit etmiştir (Farahani vd., 2010). Bu çalışmada; Farahani vd. (2010) nin yapmış olduğu ve genel kabul görmüş Çok Kriterli Yer Seçim Problemlerinden Çok Nitelikli Yer Seçim Problemleri kullanılmıştır. Çok Nitelikli Yer Seçim Problemleri; sonlu sayıda seçeneğin seçilme, sıralanma, sınıflandırma, önceliklendirme veya elenme amacıyla genellikle ağırlıklandırılmış, birbirleri ile çelişen ve aynı ölçü birimini kullanmayan hatta bazıları nitel değerler alan çok sayıda ölçüt kullanılarak değerlendirilmesi işlemidir. d. Kullanılan Yöntemlere İlişkin Literatür raştırması Çok nitelikli karar verme (ÇNKV) tesis yer seçimi problemlerinde en uygun yerin seçimi için kullanılacak birçok çözüm yöntemi bulunmaktadır. Literatürde tesis yerleşim problemlerinin çözümünde, nalitik hiyerarşi prosesi (HP), nalitik network (ağ) prosesi (NP), Elimination Et Choix Traduisant La Réalité (ELECTRE), Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS), Multi-ttribute Utility Theory (MUT), VIseKriterijumska Optimizacija Kompromisno Resenje (VIKOR), Stochastic 30

52 Multicriteria cceptability nalysis (SM) gibi çok sayıda ÇNKV yöntemi kullanılmıştır (Farahani vd., 2010). Önerilen çözüm metodunun problemin yapısı ile kullanılacak kriterlerle uyumlu olması, yer seçiminde en uygun ve doğru sonucun elde edilmesinde önemli katkı sağlayacaktır. yrıca bu tür problemlerin çözümünde kullanılan nitel ve nicel kriter değerlerinin kesin veya kesin olmayan, net, olasılıklı ya da istatistiksel dağılım değerlerine sahip olması birbirleriyle çatışan ve çelişen özellikte olması TYSP ni karmaşık ve çözümü zor problemler haline getirmektedir. Bu yöntemler, problemin çözümünde tek olarak kullanıldığı gibi, bütünleşik olarak ta kullanılmıştır (ğdaş, 2014). Tzeng vd., Taipei de bir restoran yeri seçimi problemi için, beş boyut (ulaşım, ticari alan, ekonomiklik, rekabet ve çevre) ile on bir kriteri (kira maliyeti, ulaşım maliyeti, toplu taşıma sistemi için kolaylık, park alanının boyutu, yaya yoğunluğu, rakip firma sayısı, rekabet yoğunluğu, restoranın bulunduğu ticari alanın büyüklüğü, kamu tesislerinin boyutu, çöp toplama kolaylığı ve kanalizasyon kapasitesi) dikkate almış ve dört alternatif yerin değerlendirilmesinde HP metodunu kullanmıştır. yrıca uzlaşık bir yöntem olan VIKOR tekniğinden kriter ağırlığı istikrar aralıklarının belirlenmesinde faydalanılmıştır (Tzeng vd., 2002). Vahidnia vd., Tahran da kurulacak yeni bir hastanenin yerleşimine karar vermek için Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) ve bulanık HP metodunu birlikte kullanmışlardır (Vahidnia vd., 2009). Tabari vd,, en uygun tesis yeri seçimi için nicel ve nitel kriterleri içeren hibrid bir ÇKKV modeli önermiştir. Önerilen çözüm modelinde kriterleri; tarafsız (objektif), kişisel bakış açısına (sübjektif) göre ve kritik faktörler olmak üzere üç gruba ayırmıştır. Kritik ve sübjektif faktörlerin değerlendirilmesi için karar vericilerden faydalanılmış ve alternatiflerin değerlendirilmesinde bulanık HP metodu kullanılmıştır (Tabari vd., 2008). Tuzkaya vd. (2008), İstanbul şehri için bir atık depolama (çöp) yeri seçiminde NP metodunu kullanılmıştır. İki seviyeli kurulan modelde amaç istenmeyen tesis için optimal yeri bulmaktır. Kurulan modelde birinci seviye 31

53 üç ana kriter ve dört faktörden (fayda, fırsat, maliyet ve risk) oluşmaktadır. Her faktör içinde farklı sayıda nitel, nicel, soyut ve somut kriterler barındırmaktadır. İkinci seviyede ise, her bir faktörün kendi özelliklerine sahip alt kriterler kümesi bulunmaktadır. lternatif yerler arasından istenmeyen tesis yeri seçiminde her bir kriterin birbirleriyle olan ilişkileri de dikkate alınmıştır (Tuzkaya vd., 2008). Norese, İtalya nın Torino şehri için çöp yakma ve yok etme tesisinin en uygun yerleşiminde on dört kriteri dikkate alan bir ÇKKV yaklaşımı olan ELECTRE III ten yararlanmıştır. Modelinde kullanacağı kriterlerden bazılarının (doğa değeri, tarım değeri, sel riski, negatif etkisi gibi) belirsiz ve tutarsız özellikler göstermesi bu yöntemi kullanmasında etkili olmuştur (Norese, 2006). Canbolat vd., uluslararası bir üretim tesisi yerleşimi için çok aşamalı bir model önermiştir. İlk olarak belirsizlikler etki diyagramı ile belirlenmiştir. Daha sonra maliyete ilişkin belirsizlikleri analiz etmek için karar ağacı kullanılmış ve risk profili çıkarılmıştır. Son olarak elde edilen bu kümülatif risk profili çok nitelikli fayda teorisi (MUT) ile birlikte alternatif ülkelerin değerlendirilmesinde kullanılmıştır (Canbolat vd., 2007). Queiruga vd. (2008) İspanya daki belediyelerin elektrik ve elektronik atıkları toplama ve geri dönüşüm merkezlerinin yerlerine karar verme sırasında hangi önceliklere göre yer seçimi yapılması gerektiğini tespit etmek için PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations) yöntemi kullanılmıştır. İspanya da potansiyel olarak toplam altı yüz toplama merkezi bulunmaktadır. Bu merkezler PROMETHEE yöntemi kullanılarak öncelikli tercihlere göre azaltılmıştır. Bir toplama merkezinin yerine karar verilirken göz önünde bulundurulacak kriterler arasında arazi, personel ve enerji maliyetleri yanında tesisin yerleşim yerlerine, geri dönüşüm merkezlerine ve atık bertaraf tesislerine yakınlığı bulunmaktadır. Chou vd. (2008), uluslararası turistik bir otelin yer seçimi için bulanık küme teorisi, dilsel değerler, hiyerarşik yapı analizi ve bulanık HP yönteminin birlikte kullanıldığı bir bulanık ÇKKV modeli önermişlerdir. Bu 32

54 model için yer seçimini etkileyen yirmi bir kriter dikkate alınmıştır (Chou vd., 2008). Kahraman vd., bir motor üreticisi tesis yeri seçim problemi için dört farklı bulanık ÇNKV yöntemini kullanmış ve her yöntemi örnek bir problem ile çözmüştür. Bu yaklaşımlar sırasıyla; Blin in bulanık grup karar verme modeli, bulanık sentetik değerlendirme, Yager in ağırlıklı hedefler yöntemi ve bulanık HP dir. Daha sonra kullandığı bu yöntemlerin farklılıkları ile ilgili değerlendirmelerde bulunmuştur. (Kahraman vd., 2003). Özdağoğlu, İstanbul da bir yemek firmasının tesis yeri seçimi için, ana ve alt kriterlerden oluşturduğu bir hiyerarşik yapı ile kriterlerin birbiriyle etkileşiminin de dikkate alındığı bir bulanık NP yöntemini kullanmıştır. En iyi alternatif yerin seçilmesinde etkili olan kriterler değerlendirilmiş ve yapılan duyarlılık analizi çalışma sonunda sunulmuştur (Özdağoğlu, 2011). Kuo, uluslararası dağıtım merkezi yer seçimi için hibrid bir model önermiştir. Önerilen modelde, kriterlerin hiyerarşik/ağ yapısını oluşturmak için bulanık DEMTEL, kriter ağırlıklarını belirlemek için HP ve NP, alternatiflerin sırlanmasında ise yeni bir bulanık ÇKKV yöntemini kullanılmıştır (KUO 2011). wasthi vd., lojistik bir firmanın kentsel dağım merkezi yer seçimi için Bulanık TOPSIS yöntemini kullanmıştır. Yer seçimi modeli için üç karar verici belirlemiş ve sekiz kriter açısından belirlediği üç alternatif yeri değerlendirmiştir (wasthi vd., 2011). Farahani vd yılı ve öncesi yapmış olduğu literatür araştırması ile ÇNKV yer seçim problemlerinde yaygın olarak kullanılan yöntemleri düzenlemiştir. ğdaş (2014) bu çalışmaya yılları arasında literatürde yer alan tesis yer seçimine yönelik yapılan çalışmalarda uygulanan yöntemler ile uygulama alanlarını ekleyerek geliştirmiştir. Söz konusu çalışmaya yıllarındaki yapılan çalışmalar ilave edilerek Tablo 3 te gösterilmiştir. Bazı çalışmalarda Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ninde çözüm için kullanıldığı görülmektedir. Örneğin Higgs, katı atık yönetiminde yer seçimi 33

55 için çok kriterli analiz ve değerlendirmenin CBS ile birlikte kullanıldığı bazı çalışmaları incelemiştir (Hıggs, 2006). Tesis yeri seçiminde son zamanlarda CBS ve ÇNKV yöntemlerinin sık kullanıldığı görülmektedir. İkinci bölümde CBS ve ÇNKV yöntemleri ve uygulama alanları açıklanmıştır. 34

56 Tablo 3: Literatürdeki raştırmaların Yöntem ve Uygulama lanlarına Göre Sınıflandırılması S. NU YÖNTEM UYGULM LNLRI YZRLR VE YILI. 1 Restoran yer seçimi (Tzeng vd., 2002) 2 Rüzgâr gözlem istasyonu yer seçimi (ras vd., 2004) 3 Hastane yer seçimi (Wu vd., 2007) 4 HP (Viswanadham ve RGE tesisi yer seçimi Kameshwaran, 2007) 5 Sanayi bölgesi seçimi (Fernández ve Ruiz, 2009) 6 ğaçlandırma İçin Yer Seçimi (Özel vd.,2014) 7 tık depolama yer seçimi (Tuzkaya vd., 2008) 8 NP Kentsel katı atık tesisi yer seçimi (ragones vd., 2010) 9 ELECTRE III Çöp yakma ve imha tesis yer seçimi (Norese, 2006) 10 MUT Uluslararası üretim tesis yer seçimi (Canbolat vd., 2007) 11 SM-O Hava kargo sistemi için ana dağıtım üssü yer seçimi (Menou vd., 2010) 12 Market yer seçimi (Kuo, 2011) 13 Motor üreticisi tesis yer seçimi (Kahraman vd., 2003) 14 Bulanık HP Uluslararası otel yer seçimi (Chou vd., 2008) 15 Hastane yer seçimi (Vahidnia vd., 2009) 16 Depo yer seçimi (shrafzadeh, 2012) shrafzadeh vd. (2012) 17 tık depolama yeri seçimi (Tuzkaya vd., 2008) 18 Bulanık NP Tersane yer seçimi (Guneri vd., 2009) 19 Yemek firması tesis yer seçimi (Özdağoğlu, 2012) 20 Bulanık SW Otel yer seçimi (Chou vd., 2008) 21 lışveriş merkezi yer seçimi (Önüt vd., 2010) Bulanık HP ve Bulanık TOPSİS (Wang ve Chou, 22 Termik santrali yer seçimi 2012) 23 Bulanık HP ve ELECTRE Kuru yük limanı yeri seçimi (Ka, 2011) 24 Bulanık DEMTEL, Bulanık HP/NP ve Bulanık ÇKKV Uluslararası dağıtım merkezi için liman yer seçimi (Kuo, 2011) 25 CBS ve Bulanık HP Hastane yer seçimi (Vahidnia vd., 2009) 26 Bulanık Grup Karar Verme Dağıtım merkezi yer seçimi (Chen vd., 2001) 27 HP ve Hedef programlama 28 Blin bulanık grup karar verme modeli, bulanık sentetik değerlendirme, Yager ağırlıklı hedefler yöntemi Uluslararası dağıtım üssü yer seçimi Motor üreticisi tesis yer seçimi 29 Küme kapsama ve ÇNKV Depo yeri seçimi (Badri,1999)Badri (1999) (Kahraman vd., 2003) (Farahani ve sgari, 2007) 30 HP ve TOPSİS, ELECTRE, Gri Teori, Depo yeri seçimi (Özcan vd., 2011) 31 Doğrusal Programlama ve SM-TRI Kamu tesisi yer seçimi (Karabay, 2014) 32 Hiyerarşik Electre Teknokent Yer Seçimi (Keleş ve Tunca, 2015) 33 Bulanık HP-VIKOR Otel yer seçimi r vd

57 e. Kullanılan Kriterlere İlişkin Literatür Tesis yeri seçiminde; genellikle kurulacak tesis için ülkenin, bölgenin ve arazinin seçimi olmak üzere üç aşama izlenmektedir. Her bir aşamada verilecek kararı etkileyen faktörler farklılık göstermektedir. Çalışmada, kriter, ölçüt ve nitelik aynı anlamda kullanılmıştır. Literatürde tesis yer seçimi problemlerine tek ya da çok kriterli olarak rastlanılmaktadır. Tek kriterli yerleşim problemlerinde genellikle kriter maliyet ya da kapsama olmaktadır. ncak çok kriterli problemlerde en az bir kriter daha mevcuttur ve bu tür problemlerin doğası gereği birinci kriter ile çatışmaktadır. İki veya çok amaçlı yerleşim problemleri için en çok karşılaşılan kriterler maliyet, kâr/fayda, kapsama, hizmet seviyesi ve etkinliği, çevresel riskler ve sosyal-politik riskler, kaynak ulaşılabilirliliği gibi diğer kriterler şeklinde gösterilmiştir. Çok nitelikli yer seçim problemlerinde ise kullanılan kriterler aşağıdaki başlıklar altında toplanabilir (Farahani vd., 2010); Maliyet (taşıma, yükleme, bakım vb.), Değer ve faydalar (toprak değeri, ürün değeri vb.), Kaynaklara ulaşılabilirlik ve faydalanma, Kamu tesislerine ulaşılabilirlik (hava alanı, hastane, eğitim kurumları vb., Politik Durum ve Düzenlemeler, Çevresel Riskler (sağlığa etkileri, gürültü, hava ve su kirliliği vb.), Nüfus yoğunluğu, Rekabet ve rakiplerin varlığı, Ekonomiklik (meslek seçenkeleri, iş uygunluğu, para değeri vb.), Kapasite ve tesis boyutları, Mesafe ve uygunluktur. Ustasüleyman ve Çelik (2015), insanların turistik olarak ziyaret ettikleri yerin belirlemesinde Şekil 5 teki faktörlerin etkili olduğunu ifade etmişlerdir. 36

58 Şekil 5: İnsanların turistik olarak ziyaret ettikleri yerin belirlemesinde etkili olan faktörler r vd. (2014) otel yeri seçimi için yaptıkları çalışmada; razi büyüklüğü, Ulaşım, İşletme maliyetleri, Yönetmelik, Çevre halkının Yaklaşımı ve Konum kriterlerini kullanmışlardır (r vd., 2014). Farahani vd. yapmış olduğu literatür araştırması ile 2010 yılı ve öncesi ÇNKV yer seçim problemlerinde yaygın olarak kullanılan kriterleri düzenlemiştir. ğdaş (2014) bu kriterlere yılları arasında yapılan çalışmalarda kullanılan kriterleri ilave ederek geliştirmiştir. Söz konusu kriterlere 2014 ve 2015 yılında yapılan çalışmalardan örnekler dahil edilerek ve Tablo 4 te gösterilmiştir. 37

59 Tablo 4: Çok Nitelikli Yer Seçim Problemlerinde Kullanılan Kriterler na Kriterler Siyasi konular ve düzenlemeler Rekabet KRİTERLER lt Kriterler (Toplumun düşüncesi, ülkenin önlemleri, kamu düzenlemeleri) (Rekabet ortamı, rakip firma sayısı) (Badri 1999) (Kahraman vd., 2003) (Canbolat vd., 2007) Badri (1999) Tzeng vd. (2002) YZRLR VE YILI (Vıswanadham ve Kameshwaran, 2007) Tabari vd. (2008) Ertuğrul ve Karakaşoğlu (2008a) Chou vd. (2008) Kahraman vd. (2003) Chou vd. (2008) (Küçük, 2014) Önüt vd. (2010) Özdağoğlu (2011) (Soba vd.,2014) Ekonomi kriterleri (maliyet ve değer yanında) (İş gücü imkânı, iş fırsatları, paranın değeri, iş iklimi) Badri (1999) Kahraman vd. (2003) Norese (2006) Yong (2006) Canbolat vd. (2007) Tuzkaya vd. (2008) Viswanadham ve Kameshwaran (2007) Chou vd. (2008) Ertuğrul ve Karakaşoğlu (2008a) Tabari vd. (2008) Fernandes ve Ruiz (2009) shrafzadeh (2012) (Küçük, 2014) Nüfus yoğunluğu Kapasite ve büyüklüğü Yakınlık/Uzaklık - (Büyüme ve genişleme imkânı, esneklik) (Pazaramüşteriyetedarikçiyekaynağa yakınlık, yasak- tehlikeliistenmeyen tesislerden- afet bölgesinden uzaklık) Tzeng vd. (2002) Tzeng vd. (2002) Norese (2006) Norese (2006) Viswanadham ve Kameshwaran (2007) Ertuğrul ve Karakaşoğlu (2008) Norese (2006) Canbolat vd. (2007) Tuzkaya vd. (2008) Önüt vd. (2010) wasthi vd. (2011) Tuzkaya vd. (2008) Kuo (2011) wasthi vd. (2011) Özdağoğlu (2011) Önüt vd. (2010) (slan, 2015) shrafzadeh (2012) (Küçük, 2014) shrafzadeh (2012) (Soba vd.,2014) (slan, 2015) Uygunluk (Yakınlık/Uzaklık) Diğer Kriterler Maliyet Kültürel, sosyal, teknik, arazi kullanımına, doğal tehditlere, trafik sistemi, altyapı, yaşam kalitesi) (Çekicilik, talep seviyesi, operasyon yeteneği (razi, kira, ulaşım, kurulum, yatırım, operasyonel, bakım maliyetleri) ras vd. (2004) Ertuğrul ve Karakaşoğlu (2008), Norese (2006) Önüt vd. (2010) wasthi vd. (2011) Özdağoğlu (2011) Tzeng vd. (2002) ras vd. (2004) Chan and Chung (2004) Yong (2006) Farahani ve sgari (2007) Viswanadham ve Kameshwaran (2007) Canbolat vd. (2007) Chou vd. (2008) wasthi vd. (2011) Kuo (2011) (r vd., 2014) (Ustasüleyman ve Çelik, 2015) Chou vd. (2008) Tabari vd. (2008) Tuzkaya vd. (2008) Türetken (2008) Fernandes ve Ruiz (2009) Önüt vd. (2010) wasthi vd. (2011) Kuo (2011) (Küçük, 2014) (Ustasüleyman ve Çelik, 2015) (slan, 2015) Özdağoğlu (2011) Kuo (2011) shrafzadeh (2012) 38

60 Tablo-4 ün Devamı: Çok Nitelikli Yer Seçim Problemlerinde Kullanılan Kriterler na Kriterler KRİTERLER lt Kriterler YZRLR VE YILI Değeri ve faydalar (Gelir, arazi ve mülkün değeri, ürün değeri) Norese (2006) Farahani ve sgari (2007) Tuzkaya vd. (2008) Önüt vd. (2010) wasthi vd. (2011) shrafzadeh (2012) (r vd., 2014) (Soba vd.,2014) (Küçük, 2014) Doğal ve çevresel riskler (fet, trafik, sağlık sorunları, ses ve gürültü kirliliği, iklim, kokular, atık toplama, hava ve su kirliliği) ras vd. (2004) Fernandes ve Ruiz (2009) Norese (2006) Türetken (2008) Tuzkaya vd. (2008) Önüt vd. (2010) wasthi vd. (2011) Özdağoğlu (2011) shrafzadeh (2012) (Küçük, 2014) Kaynaklara erişilebilirlik ve tesisten faydalanma - ras vd. (2004) Chan and Chung (2004) Yong (2006) Norese (2006) Viswanadham ve Kameshwaran (2007) Chou vd. (2008) Fernandes ve Ruiz (2009) wasthi vd. (2011) (Soba vd.,2014) Kamu tesislerine ulaşılabilirlik (Hava alanı, karayolu, demiryolu, park ve dinlenme alanları, konaklama tesisleri) Tzeng vd. (2002) ras vd. (2004) Norese (2006) Viswanadham ve Kameshwaran (2007) Chou vd. (2008) Fernandes ve Ruiz (2009) Önüt vd. (2010) wasthi vd. (2011) shrafzadeh (2012) (r vd., 2014) (Soba vd.,2014) (Yavuz ve Deveci, 2014) 39

61 İKİNCİ BÖLÜM COĞRFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE ÇOK NİTELİKLİ KRR VERME YÖNTEMİ 1. GİRİŞ Belirli bir amaca veya bir probleme yönelik olarak alternatifler içerisinden en uygun olanını seçme işlemi karar verme olarak tanımlanabilir. Karar verme eyleminin gerçekleşebilmesi için öncelikle aralarından seçim yapılabilecek olan birden fazla alternatifin bulunması gerekmektedir. Uygulamada karşılaşılan problemler genellikle karmaşık bir yapıya sahiptir ve birden fazla kriter içermektedir (ydın, 2013). Bir başka ifadeyle karar verme, zihinsel süreçlerin sonunda, çeşitli alternatifler arasından en uygununun seçilmesi sürecidir (Chanas, 1989). Söz konusu süreç her geçen gün daha karmaşık hale gelmekte, alternatifleri kıyaslamak için kullanılan kriterler hem nicel olarak artmakta hem de nitel özellikleri de içinde barındırmaktadır. Teknolojik gelişmelerin her ne kadar hayatımızı kolaylaştırdığı düşünülse de ihtiyaçlarımızı da arttırmakta ve bizleri karmaşık bir sistemin içine sokmaktadır. Bireysel ve toplumsal ihtiyaçların karşılanması amacıyla, karmaşık ve çok sayıda nitel ve nicel kriteri içeren bir problemin çözümü (lternatifler arasından en uygun olanını seçmek) oldukça zor bir karar süreci olabilmektedir. Karmaşık sistemlerin karar analizinde, çok kriterli, çok amaçlı veya çok nitelikli gibi kavramlar karar durumlarının tanımlamalarında sıklıkla birbirlerinin yerlerine kullanılmaktadır. Genel olarak terminolojide, çok kriterli karar verme (ÇKKV) kavramı, çok amaçlı karar verme (ÇKV) ya da çok nitelikli karar verme (ÇNKV) kavramının yerine kullanılmaktadır. Bu iki kavram ÇKKV problemlerinin ana kategorileridir. ÇNKV yöntemleri belirli sayıda alternatifleri olan ve içlerinden en iyisini seçmeyi amaçlayan problemlerde kullanılırken, ÇKV metotları genellikle geniş alternatif kümesine sahip problemler için kullanılmaktadır (ğdaş, 2014)

62 Karar problemlerinde çok sayıda ve birbirleriyle çelişen kriterler göz önüne alınarak alternatifler değerlendirilir. Kriterler, alternatiflerin etkinliklerini ölçmeye yarayan ve alternatiflerin değerlendirmesi için temel alınacak özelliklerden oluşan değerlendirme ölçütleridir (ydın, 2013). Genellikle bu tür problemlerin çözümü için çok kriterli karar verme metotları kullanılmaktadır. ÇKKV, bir karar vericinin birden fazla alternatif arasından genellikle birbiri ile çelişen kriterler altında yaptığı seçim işlemidir. ÇKKV, genellikle birbirleriyle çelişen, orantısız özelliklere sahip alternatifleri sıralamak, seçmek ve karşılaştırmak için kullanılan metodolojiler toplamıdır (Levy, 2005). Ölçülebilir ya da ölçülemeyen çok sayıdaki kriterler arasından tercih yapmak için en az bir karar verici gerekmektedir. maçlar genellikle çelişkilidir ve bu nedenle, çözüm karar vericisinin tercihine son derece bağlıdır ve bir uzlaşma olması gerekmektedir. Problemlerin çoğunda, farklı karar verici grupları sürece dâhil edilmektedir. Her grup, karşılıklı anlayış ve uzlaşı çerçevesinde çözülmesi gereken sorunlara karşı farklı kriter ve bakış açısı getirmektedir (Pohekar ve Ramachandran, 2004). ÇKKV problemlerinde, kararın niteliği büyük ölçüde karar vericilerden sağlanan kriter ağırlıkları ve alternatiflerin kriterlere göre aldıkları değerlerin doğru bir şekilde belirlenmesine bağlıdır. Gerçek hayat problemlerinde, bu değerlerin tümüne doğru şekilde ulaşmak çoğu zaman mümkün değildir. Politik ve kamusal problemlerde, karar vericilerin birden çok olduğu, verilerin büyük ölçüde değişkenlik gösterdiği durumlarda, söz konusu değerlerin doğru bir şekilde belirlenmesi daha da karmaşık bir hâl almaktadır (Karabay vd., 2014). Belirli kriterlere göre alternatiflerin değerlendirmesinde karar vericilerin tecrübeleri, bilgi birikimleri ve farklı düşüncelere sahip olmaları karar verme sürecinde ortaya çıkan çatışmaların sebeplerinden bazılarıdır. Bu çatışma ortamında nitel ve nicel kriterlerin dikkate alınması ve çoğunlukla bu kriterlerin kesin olmayan ya da bulanık değerler alması kaçınılmazdır. Örneğin maliyet, konum, rahatlık ve büyüklük kriterine göre satın alınacak bir ev için alınacak karar sürecinde maliyet kriteri diğer kriterler ile çatışma içerisinde olacak, büyüklük, rahatlık ve konum kriteri ise bulanık ifadelerle 41

63 temsil edilecektir. Tipik bir ÇKKV probleminin üç temel bileşeni vardır. Bunlar; alternatifler, kriterler ve her bir kriterin göreceli ağırlığıdır. Bu problemlerin matris formatı aşağıda gösterilmiştir (Chen, 2000); C 1 C 2 C n Burada; 1, 2, m karar vericiler tarafından seçilecek alternatifleri, C 1, C 2, C n alternatiflerin performans değerlerinin ölçümünde kullanılacak kriterleri, x ij i alternatifinin C j kriteri açısından aldığı değeri, w j ise C j kriterinin ağırlık değerini temsil etmektedir. Klasik ÇKKV problemlerinde kriter değer ve ağırlıkları kesin değerlerdir (Chen, 2000). Çok kriterli karar verme süreci genellikle Şekil-6 da gösterilen adımları içermektedir (Kim ve Chung, 2013). Karar vericilerin belirlenmesi Kriterlerin seçilmesi lternatiflerin tanımlanması Yöntemin seçilmesi Kriterlerin ağırlıklandırılması lternatiflerin değerlendirilmesi Kriter değerlerinin ölçülebilir birimlere dönüştürülmesi ÇKKV tekniklerinin uygulanması Duyarlılık analizi yapılması Son kararın verilmesi ÇKKV teknikleri uygulama safhası Şekil-6: Çok Kriterli Karar Verme Süreci (ğdaş, 2014) 42

64 2. COĞRFİ BİLGİ SİSTEMLERİ a. Tanımı ve Tarihsel Gelişimi CBS, bazı araştırmacılara göre konumsal bilgiyi inceleyen ve konumsal bilgi sistemini bütünüyle kapsayan bilimsel bir kavram, bazılarına göre bilgisayar yardımı ile konumsal bilgileri sayısal ortama taşıyan bir araç, bazılarına göre de organizasyona yardımcı olan veri tabanı yönetim sistemi olarak nitelendirilmektedir. CBS; Yeryüzüne ait verilerin toplanması, depolanması, sorgulanması, transferi ve görüntülenmesi işlevlerini yerine getiren araçların tümüdür. Genel harita bilgilerini görüntülemeye yarayan bilgi yönetimi sisteminin bir şeklidir. Coğrafi bilgileri bir bilgisayar ortamında depolayan ve analiz eden bir araçtır. Konumsal ve coğrafi koordinatları referans alan ve bu veriler ile çalışmayı tasarlayan bir bilgi sistemidir. Yeryüzü referanslı veriler toplayan, depolayan, kontrol eden, işleyen, analiz eden ve görüntüleyen bir sistemdir. Bilgi teknolojisine dayalı veri toplama, işleme ve sunma aracı olarak; yoğun ve karmaşık olan konum bilgilerinin etkin bir şekilde denetlenebildiği yönetim tarzı veya coğrafi verilerin daha verimli kullanılmasına olanak sağlayan bir sistem yada bunların bir bütünü olarak algılanmaktadır. Özetle CBS; konuma dayalı işlemlerle elde edilen grafik ve grafik olmayan verilerin toplanması saklanması analizi ve kullanıcıya sunulması işlevlerini bir bütünlük içinde gerçekleştiren bir bilgi sistemidir (Yomralıoğlu, 2009: 48). CBS ye dair yapılan tüm bu tanımlamalardan sonra, CBS nin günümüzde neden bu kadar popüler olduğu sorusunun cevabı bu sistemlerin kullanıcılarına sağladığı avantajlar incelenerek bulunabilir. CBS nin kullanıcılarına sunduğu avantajların bazıları; Zaman ve işgücü kullanımını azaltarak maliyetleri düşürmek, 43

65 Çok büyük alanlar üzerinde çalışmaya olanak tanımak, Daha kolay ve daha doğru karar alınmasını sağlamak, Devasa miktarlarda verinin depolanması ve yönetilmesine olanak tanımak, Verilerin kolayca güncellenmesine ve en güncel haline göre analizlerinin yapılıp çıktılarının alınmasına imkan vermek, şeklinde sıralanabilir (Erşen, 2013: 34). CBS nin kaynağı olan coğrafi veriler, özellikleri itibariyle iki değişik şekilde ifade edilirler. Bunlar grafik ve grafik olmayan bilgiler şeklindedir. Grafik bilgiler coğrafi varlığın konumu, geometrisi, büyüklüğü ve biçimi hakkında bilgi verirken, grafik olmayan bilgiler aynı coğrafi varlığın sahip olduğu diğer yapısal özellikler hakkında bilgi verir. Grafik olmayan bilgiler kavramı, bazı kaynaklarda tanımsal bilgiler, metinsel bilgiler veya sözel bilgiler şeklinde de ifade edilmektedir (Yomralıoğlu, 2009: 64). CBS'de grafik ve grafik olmayan bilgilerin gösterimi Şekil 7 de gösterilmiştir. Grafik Bilgiler Grafik Olmayan (Tanımsal, Metinsel ve sözel) Bilgiler Şekil 7: CBS'de Grafik ve Grafik Olmayan Bilgilerin Gösterimi (Töreyen, 2010: 6). 44

66 Tablo 5 incelendiğinde CBS nin tarihinin çok da eskilere dayanmadığı görülmektedir. CBS nin 1980 lerden itibaren kurumsallaşmaya başladığı düşünüldüğünde ve şu anda dünyada ve Türkiye de geldiği nokta göz önüne alındığında oldukça hızlı ve önemli bir mesafe kat ettiği görülmektedir te başlayıp 1970 de biten Kanada Coğrafi Bilgi Sistemleri Projesi dünyada CBS nin temel taşını oluşturan önemli bir dönemi ifade etmektedir. Teknolojik gelişmelerle beraber yazılımların gelişmesiyle kullanıcı grupları, kitaplar, dergiler ve dernekler oluşmaya başlamıştır (Tecim, 2008: 56-57). 45

67 Tablo 5: CBS'nin Tarihsel Gelişimi (Tecim, 2008: 56-57). 46

68 b. CBS nin Fonksiyonları Coğrafi Bilgi Sistemini kullanıcı durumunda olan insanlar veya kurumlar ihtiyaç duydukları haritayı veya tek bir mekânsal altlığı kullanarak konumsal sorgulamalar, akıllı haritalar, manipulasyon, model analizleri, karar verme analizleri, konumsal analizler, görüntüleme ve sayısal veri entegrasyonunu sağlayan temel fonksiyonları olan CBS ni talep eder hale gelmişlerdir. Bu temel fonksiyonlar sayesinde, veriyi-bilgiye ve yarara dönüştüren bir işlem süreci yerine getirilmiş olacaktır (Erdi vd., 2004). Coğrafi Bilgi Sisteminin temel fonksiyonları Şekil 8 de gösterilmiştir. Şekil 8: Coğrafi Bilgi Sisteminin temel fonksiyonları (Erdi vd., 2004) 47

69 c. CBS nin Bileşenleri CBS nin temel fonksiyonlarını yerine getirebilmesi için beş ana unsurunun birlikte olması gerekmektedir. Bunlar CBS nin bileşenleri olarak adlandırılır ve Şekil 9 da gösterilmiştir. Şekil 9: CBS'nin Temel Bileşenleri (kar, 2015) (1) Donanım (hardware): CBS nin işlemesini mümkün kılan bilgisayar ve buna bağlı yan ürünlerin bütünü donanım olarak adlandırılır. Bütün sistem içerisinde en önemli araç olarak gözüken bilgisayar yanında yan donanımlara da ihtiyaç vardır. Örneğin, yazıcı (printer), çizici (plotter), tarayıcı (scanner), sayısallaştırıcı (digitizer), veri kayıt üniteleri (data collector) gibi cihazlar bilgi teknolojisi araçları olarak CBS için önemli sayılabilecek donanımlardır. Bugün birçok CBS yazılımı farklı donanımlar üzerinde çalışmaktadır. Merkezileştirilmiş bilgisayar sistemlerinden masaüstü bilgisayarlara, kişisel bilgisayarlardan ağ (network) donanımlı bilgisayar sistemlerine kadar çok değişik donanımlar mevcuttur (Yomralıoğlu, 2009: 55). (2) Yazılım (software): Coğrafi bilgileri depolamak, analiz etmek ve görüntülemek gibi ihtiyaç ve fonksiyonları kullanıcıya sağlamak üzere, yüksek düzeyli programlama dilleriyle gerçekleştirilen algoritmalardır. Yazılımların pek çoğunun ticari amaçlı firmalarca geliştirilip üretilmesi yanında üniversite ve benzeri araştırma kurumlarınca da eğitim ve araştırmaya yönelik geliştirilmiş yazılımlar da mevcuttur. Coğrafi bilgi 48

70 sistemine yönelik bir yazılımda olması gereken temel unsurlardan bazıları şunlardır; Coğrafi veri/bilgi girişi ve işlemi için gerekli araçları bulundurması, Bir veri tabanı yönetim sistemine sahip olmak, Konumsal sorgulama, analiz ve görüntülemeyi desteklemeli, Ek donanımlar ile olan bağlantılar için ara-yüz desteği olmalıdır (Yomralıoğlu, 2009: 56). (3) Veri (data): CBS nin en önemli bileşenlerinde biri de veri dir. Veri, uzmanlarca CBS için temel öğe olarak kabul edilirken, elde edilmesi en zor bileşen olarak da görülmektedir. Veri kaynaklarının dağınıklığı, çokluğu ve farklı yapılarda olmaları, bu verilerin toplanması için büyük zaman ve maliyet gerektirmektedir. Nitekim CBS ye yönelik kurulması tasarlanan bir sistem için harcanacak zaman ve maliyetin yaklaşık %50 den fazlası veri toplamak için gerekmektedir. Veri coğrafi değişkenliğin nesnelere dönüştürülmesinde kullanılan kurallar kümesidir. Bilginin hammaddesidir, temsil şeklidir. İki çeşit veri modeli vardır. Biri vektör veri olup; dünya üzerindeki konumu bilinen, koordinat bilgisine sahip, noktalara bağlı olarak temsil edilen, üç farklı geometriye sahip (nokta, çizgi, alan) verilerdir. Diğeri ise raster veri olup; hücrelere bağlı olarak (pikseller) temsil edilen mekânsal verilerdir; eşit ölçüdeki satır ve sütunlara sahip hücrelerden oluşurlar, her bir hücre bir renk değeri depolar. Hava fotoğrafları, uydu görüntüleri, farklı özellik ve formatlarda taranmış kâğıt haritalar raster veri formatındadır (Yomralıoğlu, 2009: 56). (4) İnsanlar (people): İnsanlar gerçek dünyadaki problemleri uygulamak üzere gerekli sistemleri yönetir ve gelişme planları hazırlar. CBS kullanıcıları, sistemleri tasarlayan ve koruyan uzman teknisyenlerden günlük işlerindeki performanslarını artırmak için bu sistemleri kullanan kişilerden oluşan geniş bir kitledir. Dolayısıyla CBS nde insanların istekleri ve yine insanların bu istekleri karşılamaları gibi bir süreç yaşanır. CBS nin gelişmesi mutlak suretle insanların yani kullanıcıların ona sahip çıkmalarına ve konuma bağlı her türlü analiz için CBS yi kullanabilme yeteneklerini artırmaya ve 49

71 değişik disiplinlere yine CBS nin avantajlarını tanıtmakla mümkün olabilecektir (Yomralıoğlu, 2009: 56). (5) Yöntemler/Metotlar (Methods): Başarılı bir CBS, çok iyi tasarlanmış plan ve iş kurallarına göre işler. Bu tür işlevler her kuruma özgü model ve uygulamalar şeklindedir. CBS nin kurumlar içerisindeki birimler veya kurumlar arasındaki konumsal bilgi akışının verimli bir şekilde sağlanabilmesi için gerekli kuralların yani metotların geliştirilerek uygulanıyor olması gerekir. Konuma dayalı verilerin elde edilerek kullanıcı talebine göre üretilmesi ve sunulması mutlaka belli standartlar yani kurallar çerçevesinde gerçekleşir. Genellikle standartların tespiti şeklinde olan bu uygulamalar bir bakıma kurumun yapısal organizasyonu ile doğrudan ilgilidir. Bu amaçla yasal düzenlemelere gidilerek gerekli yönetmelikler hazırlanarak ilkeler tespit edilir (Yomralıoğlu, 2009: 57). d. CBS Metodolojisi CBS metodolojisinin uygulanması, belirli bir akış şeması içinde ve aşamalar halinde gerçekleşir. kış şeması standart olmayıp bir CBS çalışmasının ideal uygulama adımlarını özetler (Turoğlu, 2011: 16). CBS Metodolojisi Tablo 6 da gösterilmiştir. (1) Veri toplama: Veri toplama yöntemlerinden biri olan saha çalışmaları yapılarak veri toplanabildiği gibi ilgili kurum ve kuruluşlardan konumsal istatistikî veriler de elde edilebilmektedir (lpdemir, 2006: 9). (2) Veri işletimi: Verinin işlenmesi, gereksiz verilerin çıkarılması ve gerekli düzeltmelerin yapıldığı kısmı oluşturmaktadır. Kısacası elde edilen verilerin CBS ye uygun hale getirilmesi sürecidir (lpdemir, 2006: 9). (3) Veri yönetimi: CBS projesine göre uygun veri tabanı yönetim sisteminin seçilmesi aşamasıdır. Veri tabanı yönetim sistemi; bilgisayar içinde bulunan verilerin, veri tabanı yaratılarak en iyi şekilde yönetilmesini sağlayan yazılımlardır. Veritabanı tasarımı, yapılacak sorgulamalara cevap verebilecek nitelikte olmalıdır (lpdemir, 2006: 9). 50

72 Veri-Bilgi Toplanması Veri Yapıları (Modelleri) Veri-Bilgi Giriş Yöntemleri naliz Sonuç Tablo 6: CBS Metodolojisi (Turoğlu, 2011: 16) - razi Çalışmaları - Uzaktan lgılama Yöntemleri - Kopyalama ve Çevirim Yöntemleri - İstatistik Yöntemler - Diğer Metinsel Veriler - Vektör - Raster - Karışık - Metinsel - Sayısallaştırıcı - Optik Okuyucu - Elle Giriş - Kopyalama - nalitik Yöntem - Veri-BilgiSorgulama - maca Bağlı Haritalama - Mesafe, lan, Eğim, Dağılış ve değişim Hesapları - Modelleme - Grafik Görüntü (2 veya 3 boyutlu) - Sayısal Değer (Üretilmiş yeni veriler) - Text Dokümanı (4) Sorgulama ve analizler: Toplanan verilerin değerlendirilmesi, sentez yapabilmek için çok önemlidir. CBS asli işlevini bu aşamada gerçekleştirmektedir. Bu aşamada girilen veriler üzerinden çeşitli sorgulama ve analizler yapılmaktadır. CBS nin bir karar verme aracı olarak çeşitli meslekler tarafından tercih edilmesinin en önemli nedenlerinden biri de, grafik ve grafik olmayan bilgilerin bir bütün halinde çok yönlü olarak analiz edilebilmesine imkan vermesidir. CBS ile yapılabilecek konumsal sorgu ve analiz türleri aşağıda listelenmiştir: Konumsal sorgulama, Konumsal analizler, ğ analizleri, Geometrik işlemler, Sayısal yükseklik analizleri, İstatistiksel analizler ve Grid analizi (Yomralıoğlu, 2009:195; Tecim, 2008: 95). 51

73 (a) Konumsal Sorgulamalar CBS de her bir detaya özgü geometrik ve öznitelik bilgisi uygun veri tabanlarında ayrı ayrı saklanır ve bir detay bilgisi gerektiğinde diğer detaylara ait bilgilerle karşılıklı olarak yine bu veri tabanları yardımıyla ilişkilendirilir (Yomralıoğlu, 2000: 196). Coğrafi konuma ilişkin grafik bilgiler genellikle konuma dayalı olmayan diğer bilgilerle desteklenmekte ve diğer grafik ve grafik olmayan bilgilerle çeşitli nedenlerle ilişkilendirilmektedir. CBS nin en önemli özelliklerinden biri bahsedilen ilişkiler kullanılarak grafik bilgilerden grafik olmayan bilgilere, grafik olmayan bilgilerden grafik bilgilere ve grafik olmayan bilgilerden ilişkili diğer grafik olmayan bilgilere erişim işlemleri "coğrafi sorgulama" olarak adlandırılmaktadır (Tecim, 2008: 97). Sorgulama işlemleri tek bir katman ya da detay bazında yapılabildiği gibi, veritabanındaki detay ilişkilerine bağlı olarak veri setleri halinde de yapılabilir (Yomralıoğlu, 2009: 196). CBS de konumsal sorgulama üç farklı şekilde yapılabilmektedir (Yomralıoğlu, 2009: ;Tecim, 2008: 97-98). Tanımsal Bilgilerin Sorgulanması (Bir kentteki emlak vergisi ödeyen mükelleflerin adres bilgilerini içeren listeler gibi.); Grafik bilgilerden tanımsal (grafik olmayan) bilgilerin sorgulanması (Bu uygulamaya yönelik birçok örnek verilebilir. Nokta özelliği gösteren bir coğrafi varlığın sorgulanması: bir okulun cinsi, adı, koordinatı, adresi, tesis tarihi vb. bilgiler sorgulanabilir. Çizgi özelliği gösteren bir coğrafi varlığın sorgulanması: Bir yolun güzergah adı, başlangıç-bitiş kavşak adları, yapım tarihi vb. bilgiler; poligon özelliği gösteren bir coğrafi varlığın sorgulanması: tarlanın parsel numarası, alanı, çevresi, maliki vb. bilgiler sorgulanabilir. ) Tanımsal (Grafik olmayan) bilgilerden grafik olmayan bilgilerin sorgulanması (telefon rehberindeki bir adresin harita üzerinde aranması gibi.) 52

74 (b) Konumsal nalizler Grafik ve tanımsal (grafik olmayan) bilgilerin belirli bir koordinat sistemi uzayında modellenmesi ve model sonuçlarının yorumlanması işlemlerine konumsal analiz denir (Yomralıoğlu, 2009): 202). Literatürde yaygın olarak kullanılan üç çeşit coğrafi analiz yöntemi vardır. Bunlar (Tecim, 2008: ; Yomralıoğlu, 2009: 202): (1) Birleştirme analizleri, (2) Yakınlık analizleri ve (3) Sınır işlemleri dir. I. Birleştirme nalizleri Konumsal analiz işlemlerinde, aynı koordinat sisteminde bulunan farklı coğrafi özelliklere sahip harita katmanlarının üst üste çakıştırılarak birleştirilmesi konumsal birleştirme analizi (spatial join) veya bindirme (overlay) olarak adlandırılır (Yomralıoğlu, 2009: 203). Örneğin bir kışlanın yapımı için hazırlanan arsa, yol, bina, eğitim alanları, altyapı yatırımları vb. katmanların birleştirilmesi sonucu tüm harita katmanlarının bir katmanda toplanması ve karar vericiler için verilecek kararlarda istifade edilecek görsel bir analiz aracı olarak kullanılması mümkündür (Erdal, 2014: 41). Birleştirme analizleri, nokta detayların alan detaylara birleştirilmesi, çizgi detayların alan detaylara birleştirilmesi ve alan detayların alan detaylara birleştirilmesi olmak üzere üç farklı şekilde yapılabilmektedir (Yomralıoğlu, 2009: ; Tecim, 2008: ). Nokta, çizgi ve alan detayların ve bu detayları içeren harita katmanlarının alan detaylara birleştirilmesi ve yeni bir katman elde edilmesi işleminin daha açıklayıcı bir görsel ifadesi Şekil 10 da sunulmuştur. 53

75 Şekil 10: Birleştirme nalizi Gösterimi (lpdemir, 2006: 12) II. Yakınlık nalizleri Herhangi bir coğrafi detayın çevresindeki diğer coğrafi detaylara olan uzaklıklarının irdelenmesini esas alan bir konumsal analizdir. Tampon (buffer) analizi olarak da adlandırılan işlemde, referans kabul edilen bir coğrafi detayın etrafında istenen uzaklıkta poligon özelliği taşıyan yeni bir tampon bölge oluşturulur ve bu bölgeye rastlayan diğer coğrafi detaylar isteğe bağlı olarak sorgulanır. Yakınlık analizi konuma dayalı planlama, istatistik, etkileşim alanlarının tespiti gibi karar vermeyi amaçlayan çeşitli yönetimsel bilgilerin elde edilmesine yönelik uygulamalarda sıkça kullanılmaktadır (Yomralıoğlu, 2009: 208). Coğrafi detayları her yönden ve istenen uzaklıklarda çevreleyen yeni alan detaylar (tamponlar) oluşturup, oluşturulan tamponlar içinde kalan detayları belirleme işlemine yakınlık analizi denir. Yakınlık analizleri; nokta, çizgi ve alan detaylar için yakınlık analizleri olmak üzere üç farklı şekilde yapılabilmektedir (Tecim, 2008: ). Coğrafi varlıklar için genelde üç temel yakınlık analizi söz konusudur. Bunlar: Nokta tabanlı yakınlık analizi, Çizgi tabanlı yakınlık analizi ve Poligon tabanlı yakınlık analizidir (Yomralıoğlu, 2009: ; Tecim, 2008: ). Şekil 11 de nokta, çizgi ve alan detaylar için yakınlık analizlerinin örnek gösterimi sunulmuştur. 54

76 Şekil 11: Nokta, Çizgi ve lan Detaylar için Yakınlık nalizi (Erdal, 2014) Nokta tabanlı yakınlık analizi: Nokta tipindeki bir coğrafi detayı merkez kabul ederek istenen yarı çapta bir daire oluşturulur. Daire ile meydana gelen alan kapsamına giren coğrafi detaylar tespit edilir. Nokta tabanlı yakınlık analizi ile referans alınan nokta detayın etki alanı istenilen büyüklükte ayarlanabilir. Örneğin; bir telsiz rölesi 8 km.lik bir alanı kapsıyorsa bu rölenin etki alanına giren telsizler ve telsizle ilişkili çalışan sistemler yakınlık analiziyle tespit edilebilirler. Çizgi tabanlı yakınlık analizi: Çizgi tipindeki bir coğrafi detayı çevreleyecek şekilde istenen uzaklıkta bir tampon bölge oluşturulup bu tampon bölge içinde kalan detayların belirlenmesi işlemidir. Referans alınan çizgi bir yol veya akarsu güzergâhı şeklinde olup daima oluşturulan tampon bölgenin merkezinde yer alır. Örneğin karayoluna belli bir mesafede olan tesislerin tespit edilmesi. Poligon tabanlı yakınlık analizi: Poligon tipindeki detayları çevreleyecek şekilde istenen uzaklıkta tamponlar oluşturulup bu tamponlar içinde kalan detayların belirlenmesidir. Örneğin; bir yerleşim yerinin 20 km. yakınında istenmeyen tesis kurulmaması için yapılan alan tespitleridir. Nokta, çizgi ve poligon tabanlı analizlerin gösterimi Şekil 12 de sunulmuştur. 55

77 Şekil 12: Nokta, çizgi ve poligon tabanlı yakınlık analizleri (Tecim, 2008: 102). III. Sınır İşlemleri: Seçilecek bir coğrafi bölge içerisindeki konumsal bilgilerin değişikliğe uğratılıp komşu bilgileri ile olan bütünleşik yapılarını aynen korumak için yapılan konum analizleridir. CBS nde sınır işlemleri beş değişik şekilde ortaya çıkmaktadır. Bunlar; ayırma, silme, güncelleştirme, kenarlaştırma-birleştirme ve sınır kaldırmadır (Yomralıoğlu, 2009: 214; Tecim, 2008: 102). (c) ğ nalizleri Şebeke yapısına sahip, çizgi tabanlı coğrafi varlıkların bağlantı şekillerinden karar vermeye yönelik sonuç çıkarmaya yarayan konumsal analizlerdir. Bu analizler genelde; optimumu güzergâh belirleme, adres belirleme ve kaynak tahsisi olmak üzere üç şekilde ortaya çıkar (Yomralıoğlu, 2009: 225). (d) Geometrik İşlemler Vektör tabanlı coğrafi veriler (x,y,z) koordinat değerleriyle ifade edilirler. Bu değerlerden yararlanarak geometrik işlemlere ilişkin tüm hesaplamaları gerçekleştirmek mümkün olur. Konum tayini, Uzunluk-açı-alan ölçme gibi (Yomralıoğlu, 2009: 230). 56

78 (e) Sayısal Yükseklik nalizleri Gerçek anlamda bir detayın konumu üç boyutlu olarak belirlenir. Üç boyutlu gösterim yüzeyleri analiz etmeye ve görüntülemeye yardımcı olmaktadır. Bu analizler; Üç boyutlu görüntüleme, eğim hesabı, bakı hesabı, kesit çıkarma, görünürlük analizi ve hacim hesabıdır (Yomralıoğlu, 2009: 231; Tecim, 2008: 104). (f) Grid nalizi Raster yapıdaki uydu görüntüleri, hava fotoğrafları, taranmış resimler, sayısal arazi modelleri şeklinde veriler üzerinde yapılabilir. Dört temel grid işlem fonksiyonu mevcuttur. Bunlar: lokal, merkezi, bölgesel ve global fonksiyonlardır (Yomralıoğlu, 2009: 240). (g) İstatistiksel nalizler CBS nin geniş bir uygulama alanı bulmasındaki en önemli etkenlerden biri de konumsal olarak elde edilen yığın haldeki karmaşık verileri kullanarak bu verilere ait istatistiksel analizleri de gerçekleştirme yeteneğine sahip olmasıdır. Verilerin sıklıkları, standart sapması, ortalaması, en büyük en küçük değeri gibi istatistiksel işlemler yapılabilmekte ve şekil, çizelge ve grafik olarak raporlar alınabilmektedir (Yomralıoğlu, 2009: 245; Tecim, 2008: 106). (5) Görselleştirme: Sorgulama ve analizler sonucu çeşitli harita katmanları üretilir. Coğrafi veri iki ya da üç boyutlu harita şeklinde, animasyon veya veritabanı etkileşimli olarak görselleştirilebilir. Resim ve video görüntüleri diğer görselleştirme yöntemleridir. CBS de görselleştirme, yeryüzü gerçekliğine hızlı ulaşma yolunun geliştirilmesi olarak ifade edilebilir (lpdemir, 2006: 10). e. CBS nin Uygulama lanları CBS birçok sektör tarafından kullanılan etkin bir konumsal analiz aracı olarak, günümüzde geniş bir uygulama alanına sahiptir. CBS, gerek özel sektör kesiminde gerekse akademik araştırmalarda ve kamu 57

79 kurumlarında oldukça yoğun olarak kullanılmaktadır. CBS ye olan bu aşırı ilgi, CBS destekli birçok projenin kısa sürede hayata geçirilmesine neden olmuştur. CBS sahip olduğu özellikleri itibarıyla, konum bilgisiyle alakalı her türlü uygulamanın içerisinde yer almaktadır. Özellikle, kentsel ve bölgesel planlama, kadastro, tarım, orman, peyzaj, jeoloji, savunma, emniyet, turizm, arkeoloji, yerel yönetim, nüfus, eğitim, çevre, sağlık ve benzeri birçok uygulamalı meslek dalında CBS önemli bir ortak kavram olarak kullanılmaya başlanmıştır (Nişancı ve Volkan, 2010). CBS her geçen gün daha farklı alanlarda kullanılmaya başlanmıştır. Bu nedenle CBS nin uygulama alanların arttırmak mümkündür. CBS nin uygulama alanları Tablo 7 de gösterilmiştir. Chang vd. (1997) Taiwan ın Kaohsiung şehrinde çöp toplama ile ilgili yaptıkları çalışmada; çöp toplama süresi, mesafe ve mesafeye bağlı olarak maliyetlerin minimizasyonunu amaçlayan bir karma tamsayılı programlama modeli önermişlerdir. CBS, organizasyonların karar alma faaliyetlerini desteklemek için konumsal ve niteliksel verilerin birlikte veri girişini, depolanmasını ve çıktısını, haritalama ve konumsal analizini sağlayan prosedürler silsilesidir. Bu anlamda, CBS lojistik ve pazarlama yöneticilerine müşteri ve rakiplerin demografik yapılarını, ulaştırma, işçilik ve araç maliyetlerini ve depo yer seçeneklerini değerlendirmek için destek sağlayabilir (Vlachopoulou, 2001). HP-TOPSIS-CBS yöntemleri kullanılarak banka şubeleri için tesis yeri seçimi problemine çözüm getirilmiştir. Yapılan çalışmada yer seçimi için kullanılan kriterlerin ağırlıkları HP yöntemi ile belirlenmiş ve müteakiben alternatif bölgeler TOPSİS yöntemi ile karşılaştırılmış ve sonuç olarak alternatif bölgeler içindeki uygun tesis yerleri CBS kullanılarak seçilmiştir. Çalışmada önerilen model Tahran ın 20 bölgesi için denenmiş, HP-TOPSIS yöntemleriyle 16 bölgenin uygunluğu belirlenmiş ve CBS ile bu 16 bölge içerisinde tesis için uygun nitelikte 63 nokta seçilmiştir (Razmi, 2007). 58

80 Tablo 7: CBS nin Uygulama lanları (kar, 2015) Çevre yönetimi Doğal Kaynak yönetimi Mülkiyet-İdari Yönetim Bayındırlık hizmetleri Eğitim Sağlık yönetimi Belediye faaliyetleri Ulaşım planlaması Turizm Orman ve Tarım Ticaret ve Sanayi Savunma, Güvenlik Çevre düzeni planları, Çevre Koruma alanları, ÇED raporu hazırlama, Göller, göletler, sulak alanların tespiti, Çevresel izleme, Hava ve gürültü kirliliği, Kıyı Yönetimi, Meteoroloji, Hidroloji razi yapısı, su kaynakları, akarsular, havza analizleri, yabani hayat, yer altı ve yerüstü doğal kaynak yönetimi, madenler, petrol kaynakları Tapu-Kadastro, Vergilendirme, Seçmen tespiti, Nüfus, Kentler, Beldeler, Kıyı Sınırları, İdari sınırlar, Tapu bilgileri, Mücavir alan dışında kalan alanlar,uygulama imar planları İmar faaliyetleri, Otoyollar, Devlet yolları, Demir yolları ön etütleri, Deprem zonları, fet yönetimi, Bina hasar tespitleri, binaların cinslerine göre dağılımları, bölgesel kalkınma dağılımı raştırma-inceleme, eğitim kurumlarının kapasiteleri ve bölgesel dağılımları, okuma-yazma oranları, öğrenci ve eğitmen sayıları, planlama Sağılık-coğrafya ilişkisi, sağlık birimlerinin dağılımı, personel yönetimi, Hastane vb birimlerin kapasiteleri, bölgesel hastalık analizleri, sağlık tarama faaliyetleri, ambulans hizmetleri Kentsel faaliyetler, imar, emlak vergisi toplama, imar düzenlemeleri, çevre, park bahçeler, fen işleri, su-kanalizasyon-doğalgaz tesis işleri, TV kablolama, Uygulama imar planları, Nazım imar planları, Halihazır haritalar, ltyapı, Ulaştırma planı toplu taşımacılık, Belediye yolları ve tesisleri Kara, hava, deniz ulaşım ağları, Doğal gaz boru hatları, iletişim istasyonları, yer seçimi, enerji nakil hatları, ulaşım haritaları Turizm bölgeleri alanları ve merkezleri, Turizm amaçlı uygulama imar planları, Turizm tesisleri, Kapasiteleri, rkeoloji çalışmaları Eğim-Bakı hesapları, Orman amenajman haritaları, Orman sınırlar, Peyzaj planlaması, Milli parklar, Orman kadastrosu, razi örtüsü, Toprak haritaları Sanayi alanları, Organize sanayi bölgeleri, Serbest bölgeler, Bankacılık, Pazarlama, Sigorta, Risk Yönetimi, bone, dres yönetimi skeri tesisler, Tatbikat ve atış alanları,yasak Bölgeler, sivil savunma, emniyet, suç analizleri, suç haritaları, araç takibi, trafik sistemleri, acil durum 59

81 CBS nin sunduğu avantajlar ile günlük hayatımızın bir parçası haline gelen interneti birleştirmek suretiyle acil durum uygulamalarında istenilen sonucu en kısa sürede almayı ve gelişmeleri anlık olarak ve internet bağlantısı bulunan her yerden takip etmeyi sağladığından işlemlerde hız, doğruluk ve erken müdahale imkânı sağlamaktadır (ras, 2009). CBS ile HP nin bütünleştirilmesi özellikle itfaiye istasyonları için en uygun yerlerin belirlenmesinde karar verme yöntemleri ile CBS nin görselleştirme ve analiz fonksiyonlarını birleştirmekte ve bu süreç afet yönetiminde karar verme eylemini iyileştirmektedir (Erden, 2011). CBS ve oyun teorisi kullanılarak çözüm aranılan problemde, askeri unsurların dağılım stratejilerini hangi olasılıklarla kullanarak düşman unsurları tespit olasılığını maksimize edebilecekleri hesaplanmış ve bunlardan oluşan bir karma strateji belirlenmiştir (Erşen, 2013). CBS, afet yönetimi ve mekânsal karar verme yöntemleri ile duyarlılık analizini izleyen bir çalışmayla, karar vericiler çalışmalarında daha sağlıklı bir yol izleyip, alınacak karar ve uygulamalarla gerek maddi, gerekse can/mal gibi kayıpları en aza indirmiş olacaklardır (Gökkaya, 2014). nkara bölgesinde kurulması düşünülen bir tehlikeli madde depo yeri seçimi için CBS den yararlanılmıştır. naliz sonuçları değerlendirildiğinde söz konusu tesis için alternatif bölgeler tespit edilmiştir (Erbaş vd., 2014). Uzaktan algılama teknolojisi etkin bir veri toplama aracı olması, CBS nin yeryüzüne ait çok çeşitli verileri depolama, konumsal olarak birleştirme ve analiz etmeye imkân vermesi nedeniyle afet yönetiminde ve afet lojistiğinde kullanılması karar vericiler için hızlı ve doğru karar vermeye yardımcı olacağı görülmüştür (Derviş, 2014). Yapılan literatür araştırması sonucu; CBS ile yapılan çalışmaların uygulama alanları ve kullanılan yöntemler özet olarak Tablo 8 de gösterilmiştir. 60

82 Tablo 8: CBS ile yapılan çalışmaların uygulama alanları ve kullanılan yöntemler KULLNILN UYGULM METODLR LNI YPILN ÇLIŞMLR CBS (Johnson, 2000) CBS (Demirci ve Karakuyu, 2004) CBS-Uzaktan lgılama (rca, 2012) fet Yönetimi CBS-Uzaktan lgılama (Derviş vd., 2014) ve Lojistiği CBS-Uzaktan lgılama (Sowmya ve John, 2015) CBS (Özcan vd., 2013) CBS-Uzaktan lgılama (Gupta, 2015) CBS (Carver, 1991) CBS (Church, 2002) CBS Tesis Yer (Gemitzi vd., 2007) CBS-ÇKKV Seçimi (Bennui vd., 2007) CBS-ÇKKV (Şahin, 2010) CBS (Özşahin ve Kaymaz, 2013) CBS-ÇKKV (Vlachopoulou vd., 2001) HP-TOPSIS ve CBS Lojistik (Razmi, 2007) CBS Yönetimi (Zhang, 2015) CBS (Yu ve Jung, 2015) CBS-ÇKKV (paydın, 2005) Katı tık CBS (Baysal, 2006) Yönetimi CBS (Dağıstanlıoğlu, 2012) HP-CBS (Fernández ve Ruiz, 2009) Çevre ve (Suarez ve Dıaz., 2011) Şehircilik (Roıg-Tıerno vd., 2013) HP-CBS cil Hizmet Sektörü (Erden, 2009) (Erden ve Coşkun, 2010) (Lai, 2011) CBS Turizm (Topay ve Parladır, 2015) 3. BULNIK TOPSİS a. Bulanık Mantık Günlük hayatta rastgele kullanılan birçok terim genellikle bulanık bir yapıya sahiptir. Bir şeyi tanımlarken, bir olayı açıklarken, komut verirken ve daha birçok durumda kullanılan sözel veya sayısal ifadeler bulanıklık içerir. Bu terimlere örnek olarak; yaşlı, genç, uzun, kısa, sıcak, soğuk, ılık, bulutlu, parçalı bulutlu, güneşli, hızlı, yavaş, çok, az, biraz, fazla, çok az, çok fazla 61

83 gibi daha bek çok sözel terim gösterilebilir. İnsanlar bir olayı anlatıp, bir durum karşısında karar verirken bu tür kesinlik ifade etmeyen terimler kullanır. Kişinin yaş durumuna göre ona yaşlı, orta yaşlı, genç, çok yaşlı ve çok genç denir. Yolun kayganlık ve rampa durumuna göre arabanın gaz veya fren pedalına biraz daha yavaş veya biraz daha hızlı basılır. Bütün bunlar insan beyninin belirsiz ve kesinlik içermeyen durumlarda nasıl davrandığına ve olayları nasıl değerlendirip, tanımlayıp, komut verdiğine dair birer örnektir (ltaş, 1999). Güncel hayatta karşılaşılan sorunlar ne kadar yakından incelenirse çözümün daha da bulanık hale geleceği aşikârdır. Çünkü çok fazla bilgi kaynağını insan aynı anda derinlemesine kavrayamaz ve kesin sonuçlar çıkaramaz. Burada bilgi kaynaklarının temel ve kesin verilerine ek olarak, özellikle sözel ifadeler de içerdiği vurgulanmalıdır. İnsan sözel düşünebildiğine ve bildiklerini başkalarına sözel ifadelerle aktarabildiğine göre bu ifadelerin kesin hükümler içermesi beklenemez. Bu sözel ifadelerin sayısal verilere dönüştürülüp, kıyaslanabilir olmaları karar vericilerin doğru hüküm vermeleri açısından önemlidir (rslan ve Yıldız, 2015). Bulanık küme yaklaşımı, kesin geçişleri elemine ederek belirsizlik kavramının tanımını yeniden vermekte ve evrendeki bütün bireylere üyelik derecesi atayarak matematiksel olarak tanımlamaktadır. Böylece bireyler, bulanık küme içerisinde üyelik dereceleri tarafından gösterilen daha büyük ve daha küçük değerlere ait olabilirler. Bu üyelik dereceleri [0-1] aralığında gerçek değerler ile ifade edilir (Ecer, 2007a). Bulanık mantık, değerlendirilen bir olayın çok karmaşık olması ve bununla ilgili yeterli bilginin bulunmaması durumunda kişilerin görüş ve değer yargılarına (uzman görüşü) yer verilmesi ile insan muhakemesine, kavrayışlarına ve karar vermesine ihtiyaç göstermesi bakımından son derece önemlidir (Karataş, 2012). Bulanık mantığı bilim dünyasına kazandıran Lotfy (Lütfi). Zadeh olmuştur. Berkeley deki California Üniversitesi nde Bilgisayar Teknolojileri ve Elektrik Mühendisliği bölümünün başkanı olan bu bilim insanı, Professioanl 62

84 Biography adlı biyografi sitesinde bulanık mantığın babası, çok seçkin bir bilim adamı, mühendis ve sistem kuramcısı olarak tanımlanır. Zadeh, 1965 yılında yayınladığı The Theory of Fuzzy Logic and Fuzzy Sets (Bulanık Mantık ve Bulanık Kümeler Kuramı) makalesiyle bilim dünyasındaki pek çok tabuyu da yıkmıştır. Ona göre bulanık mantık her şeyin, doğrunun da, bir derece meselesi olduğu insani akıl yürütme için bir modeldir. Temelde, sözcükle hesaplama anlamı sunmaktadır (Işıklı, 2008). Zadeh e göre bulanık mantığın üç özelliği vardır; Bulanık mantığın doğruluk değerleri kelimelerdir, sayılar değil! Bu kelimeler, çok doğru, oldukça doğru, çok yanlış gibi terimler içerir. Bulanık mantığın doğruluk tabloları kesinlik içermez. Çıkarım kurallarının geçerliliği için kesin doğruluktan söz edilemez (Ural, 2004). Bulanık mantıkta kriter değerleri kesin sınırlamalarla sınıflandırılmamaktadır. Bu nedenle, belirsiz ve kesin olmayan kriter değerlerine sahip gerçek yaşam problemleri için kolayca kullanılabilmektedir. Bulanık mantıkta evet ya da hayır gibi kesin değerler yerine düşük, orta, yüksek gibi değerler kullanılmaktadır. Bu değerler 0 ile 1 aralığında derecelendirilmektedir. Klasik (ikili) mantık anlayışında değerlendirmeler doğru ve yanlış üzerine kurulmuştur. risto mantığı olarak da adlandırılan bu anlayışa göre olaylar siyah ile beyaz kadar keskindir. Bu iki değer arasına kesin olmadığı için değer verilmez (ğdaş, 2014). Bulanık mantıkta dilsel ifadelerde kullanılan kelime ya da kelime gruplarına dilsel değişkenler denilmektedir. Dilsel değişkenleri anlamlı hale getirebilmek için bulanık küme teorisi ile bulanık kümeler geliştirilmiştir (ğdaş, 2014). Bulanık mantık ile çalışmanın tercih edilmesinin nedenleri aşağıdaki şekilde sıralanabilir; Bulanık mantığın anlaşılması kolay ve dayandığı matematiksel teori basittir. 63

85 Bulanık mantığı çekici kılan şey yaklaşımının doğallığı ve kompleks ya da karmaşıklıktan uzak olmasıdır. Bulanık mantık esnektir. Eksik ya da yetersiz verilerle işlemler yapılabilmektedir. Bulanık mantık karmaşık ve lineer olmayan fonksiyonları modelleyebilir. Bulanık mantık ile uzman kişilerin görüş ve tecrübelerinden yararlanılır. Bulanık mantık sıradan insanların günlük işlerinde kullandığı dili kullanır. Bu da bulanık mantığın en büyük avantajıdır (Kurtcan, 2009). b. Bulanık Küme Teorisi Bulanık küme teorisi, bulanık mantık sistemine dayalı olarak insan faktörünün içinde olduğu, belirsizlik, kişisel önyargı, davranış ve hedefler içeren gerçek yaşam problemleri için geçerli ve esnek bir çözüm yaklaşımıdır. Tam ve kesin olmayan bilgiler ışığında insanların tutarlı ve doğru kararlar vermesini sağlamakta ve bulanık mantık yardımıyla düşünme ve karar mekanizmalarının modellenmesi ile ilgilenmektedir (Özkan, 2013). Gerçek hayatta, karşılaşılan tüm nesne sınıfları kesin olarak bir üyelik kriteri ile tanımlanamamaktadır. Örneğin, hayvanlar sınıfında köpekler, atlar, kuşlar gibi üyeler bulunurken, taşlar, sıvılar ve bina gibi nesneleri içermemektedir. ncak denizyıldızı, bakteri gibi bazı nesneler hayvan sınıfına göre belirsiz statüye sahiptir. ynı şekilde belirsizlik, 10 gibi gerçek bir sayının birden daha büyük tüm gerçek sayılar sınıfına ilişkin üyelik durumu ile ortaya çıkmaktadır. çıkçası, birden daha büyük tüm gerçek sayılar sınıfı, güzel bayanlar sınıfı veya uzun erkekler sınıfı gibi kümeleri ya da sınıfları alışılmış matematiksel yöntemlerle oluşturmak mümkün değildir (ğdaş, 2014). Gündelik yaşamda pek çok yargıya belirsizlik altında varılır ve kesinlik yaklaşımıyla belirsizlik gerçekçi bir şekilde modellenemez. ncak bulanık kümeler bu modellemeyi yapabilme özelliğine sahiptir. Bulanık kümenin elemanlarının kesin sınırları olmaması nedeniyle elemanların hangilerinin bu kümenin elemanı olduğunu ayırt etmek zordur. Kesin 64

86 kümelerde yer alan evet/hayır, iyi/kötü, doğru/yanlış ifadeleri bulanık kümelerde yerini kısmen doğru ve kısmen yanlış gibi ifadelere bırakır. Eğer insan karar verme sürecindeki bu belirsizlikler dikkate alınmazsa sonuçlar yanıltıcı olabilir. Dolayısıyla bulanık küme teorisi, insan algı ve öznel yargılarıyla ilgili olan dilsel belirsizliği modellerken nitel parametrelerin yorumlanmasını ve dilsel belirsizliğin bulanık sayılarla matematiksel olarak ifade edilebilmesini sağlar (rslan, 2010). Klasik küme teorisi, bireyin bir kümeye ait olup olmaması ile ilgilidir. Yani ya üyesidir ya da değildir. Bulanık küme teorisi, temelinde klasik küme teorisine dayanır. Bu teori, klasik küme teorisinin yeterli olmadığı durumlarda daha açıklayıcı olmak için geliştirilmiştir. Klasik küme teorisine göre; klasik kümelerde bir birey o kümenin ya elemanıdır ya da değildir. Bu nedenle, o bireyin hangi kümenin elemanı olduğunu ayırt etmek bu kadar kesin ve belirli sınırlarla ayrıldığı için çok kolaydır. Klasik küme teorisinde bir elemanın bir kümede aynı anda hem olması hem de olmamasına izin verilmez. Klasik küme teorisinin bir elemanın kısmen bir kümeye ait olması söz konusu değildir. Bu nedenle, gerçek yaşam problemleri için yeterince tanımlanamamakta ve çözümlenememektedir. Örneğin bir nesne, kümesinin elemanıyken aynı zamanda B kümesinin de elemanı olabilmektedir. Oysa ki, klasik küme teorisinde kümesine ait ise asla B de yer alamamaktadır. Kısmen ne kadar ait? sorusunu ise üyelik fonksiyonları açıklamaya yardımcı olur (Chen ve Pham, 2001). Klasik ve bulanık kümeler arasında önemli bir fark, klasik kümeler her zaman bir üyelik fonksiyonuna sahipken bulanık kümeler sonsuz sayıda üyelik fonksiyonu tarafından temsil edilebilirler. Bu durum bulanık kümelerin belirli bir duruma en esnek bir biçimde uygulanabilmesini sağlar. Klasik kümelerde bir kümeden diğerine geçiş keskin ve aniden değişen üyelik dereceleri sayesinde olmaktadır. ncak, bulanık kümelerde bu geçiş yumuşak ve sürekli bir şekilde olmaktadır. Bu geçişte müphemlik, belirsizlik, hayal gücü, sezgi gibi görüşler etkili olmaktadır. Bulanık küme değişik üyelik derecesinde üyeleri olan bir topluluktur. Klasik kümelerde bir öğenin kümeye ait olabilmesi için üyelik derecesinin mutlaka 1 e eşit olması gerekirken, bulanık kümede ise neredeyse bütün üyelerin değişik derecelerde kümeye ait 65

87 olmaları mümkündür. yrıca, bir bulanık küme öğesi aynı değişken özelliğine sahip olmak üzere, farklı bir üyelik değeriyle başka bir kümenin de öğesi olabilir (Deniz, 2006). Bulanık kümelerde, U evrensel kümesine ait herhangi bir elemanının bulanık kümesine üyelik derecesi ile ifade edilmektedir. Bulanıklığı ifade etmek için ~ sembolü kullanılmaktadır. Üyelik derece aralığı 0 ile 1 arasındadır ve şeklinde gösterilir. Burada 0 değeri, o elamanın bulanık kümeye ait olmadığını, 1 değeri tam üye olduğunu, bu iki değer arasındaki herhangi bir sayı ise ilgili nesnenin üyelik derecesini göstermektedir. değeri 1 e ne kadar yakın olursa x değerinin bulanık kümeye elemanı olma derecesi o kadar güçlüdür. (Zimmermann, 1991). Üyelik fonksiyon tipleri literatürde fonksiyon biçimlerine ya da geometrik şekil benzerliklerine göre ele alınmıştır. Şekil yönünden birçok çeşidi olmasına rağmen, üçgen, yamuk ve Gaussal üyelik fonksiyonları pratikte yaygın olarak kullanılmaktadır (Gülcan, 2012). Bu çalışmada üçgen bulanık sayılar kullanılmıştır. Üçgen bulanık sayıların grafiksel gösterimi Şekil 13 te gösterilmiştir. (5) ) Şekil 13: Üçgen Bulanık Sayıların Grafiksel Gösterimi (Chen, 2000) 66

88 Bir üçgen bulanık sayısı net değeri olacak şekilde üçlü sayısı ile tanımlanır. Bu sayılardan; a 1 parametresi en küçük değeri, a 2 parametresi en çok beklenen değeri, a 3 parametresi en büyük değeri temsil etmektedir. Bir üçgen bulanık sayısının fonksiyonuna üyeliği aşağıdaki formül ile hesaplanır (Chen ve Wang, 2009); ve iki üçgen bulanık sayısı sırasıyla ve üçlü olarak parametre edilen bu sayıların matematiksel kuralları aşağıda gösterilmiştir:, (6), (7), (8), (9), (10) (11) Bulanık küme teorisi ile ilgili yapılan çalışmalar, dilsel değişkenlerin arkasında sayısal değerlerin bulunabileceğini, matematiğin dil ve insan zekâsıyla ilişkilendirilebileceğini, birçok kavramın dilsel olarak daha iyi ifade edebileceğini ve gündelik hayatın daha iyi modellenebileceğini göstermiştir (Özkan, 2013). 67

89 c. TOPSIS Yöntemi Technique for order performance by similarity to ideal solution (TOPSIS) yöntemi ilk kez 1981 yılında Hwang ve Yoon tarafından bir ÇKKV probleminin çözümünde kullanılmak üzere geliştirilmiştir. Bu yöntem ile tüm alternatiflerin pozitif ve negatif ideal çözümden olan uzaklıkları hesaplanır. Bu yaklaşımın temelini, seçilen alternatifin pozitif ideal çözüme en yakın mesafede, negatif ideal çözüme ise en uzak mesafede olması oluşturur (Chen, 2000). Diğer bir ifadeyle pozitif ideal çözüme en yakın mesafede olan alternatif aynı zamanda negatif ideal çözüme en uzak mesafede olan alternatiftir. TOPSİS yöntemi, pozitif ideal çözüme en yakın olan alternatifi en iyi alternatif olarak kabul eder. TOPSİS sürecinde kriter değerleri ve kriter önem ağırlıkları sayısal değerlerdir (Ecer, 2007b). Pozitif ideal çözüm olarak ifade edilen çözüm, fayda (kazanç) kriterini maksimize eden, maliyet (zarar) kriterini ise minimize eden çözümdür. Diğer taraftan, negatif ideal çözüm ise maliyet (zarar) kriterini maksimize eden, fayda (kazanç) kriterini minimize eden çözümdür. TOPSİS, ÇKKV ye uygun bir yaklaşım sunan, içeriği rasyonel ve anlaşılır bir yöntemdir (Wang ve Elhag, 2006). Geleneksel TOPSIS metodunda tam ve kesin bilgiye dayalı bir değerlendirme vardır. ncak günlük hayatta çeşitli koşullar altında karşılaşılan birçok olayı modellemede, net veriler yetersiz kalmaktadır. Çünkü çoğu insanın karar tercihleri belirsizdir ve her zaman kesin değerlerle ifade edilemez. Sayısal değerlerin yerine dilsel değerlendirmeler kullanmak daha gerçekçi bir yaklaşım olabilir. Yani, problem içindeki kriter değeri ve ağırlıklarının derecelendirmeleri [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] gibi dilsel değişkenler aracılığıyla değerlendirilir. Bulanık ortamda; Zadeh tarafından ortaya atılan bulanık küme teorisi kullanılarak TOPSIS yöntemi geliştirilmiş ve TOPSIS yöntemi belirsizlik altında karar vermeye kullanışlı hale getirilmiştir (Sezer, 2014). 68

90 d. Bulanık TOPSIS Yöntemi Bulanık TOPSIS yöntemi geleneksel TOPSIS yönteminin genişletilmiş ve geliştirilmiş halidir. Bulanık TOPSİS Yöntemi bulanık ortamlarda grup kararı vermeye yarayan bir yöntemdir. Yöntem kolay anlaşılabilir ve efektif şekilde ÇKKV problemlerinde hem nitel hem de nicel verilere uygulanabilir. Bulanık TOPSİS Yöntemi bulanık ortamda çoklu kritere dayalı, az karar verici ve alternatif gruplarının bulunduğu problem için çok uygundur ve ayrıca esnek bir yapıya sahiptir. Bulanık TOPSİS yöntemi karar vericilerin karar kriterleri ve alternatifler hakkındaki değerlendirmelerini üçgen veya yamuk bulanık sayılar kullanarak her bir alternatif için yakınlık katsayısı olarak hesaplayan ve sıralayan bir yöntemdir (Wang ve Elhag, 2006). Yöntem alternatiflerin değerlendirilmesinde ortaya çıkan sübjektifliğin grup kararı vermede ortaya çıkardığı sorunları ortadan kaldırmakta ve daha iyi karar verme imkanı tanımaktadır. Bulanık TOPSİS yöntemi dilsel belirsizliğin olduğu ve grup kararı vermeyi gerektiren problemlerin çözümünde oldukça kullanışlıdır (Onursal, 2009). Sözel değişkenlerle ifade edilen kriterlerin önem tercihleri ile alternatiflerin kriterlere göre aldığı performans değerlerinin sayısal değerlere dönüştürülmesinde Chen (2000) tarafından önerilen üçgen bulanık sayılardan yararlanılabilinir. Kriterlerin önem ağırlığının belirlenmesinde kullanılan sözel değişkenler ile alternatiflerin kriterlere göre değerlendirilmesinde kullanılan sözel ifadeler Tablo 9 da gösterilmiştir Chen, 2000). Tablo 9: Kriter Önem ğırlıkları ile lternatiflerin Değerlendirilmesinde Kullanılan Sözel Değişkenler Kriter önem ağırlığının belirlenmesinde kullanılan dilsel değişkenler 69 lternatiflerin değerlendirilmesinde kullanılan dilsel değişkenler Çok Düşük (ÇD) (0, 0, 0.1) Çok Zayıf (ÇZ) (0, 0, 1) Düşük (D) (0, 0.1, 0.3) Zayıf (Z) (0, 1, 3) Orta Düşük (OD) (0.1, 0.3, 0.5) Orta Zayıf (OZ) (1, 3, 5) Orta (O) (0.3, 0.5, 0.7) Eşit (E) (3, 5, 7) Orta Yüksek (0.5, 0.7, 0.9) Orta İyi (Oİ) (5, 7, 9) Yüksek (Y) (0.7, 0.9, 1.0) İyi (İ) (7, 9, 10) Çok Yüksek (ÇY) (0.9,1.0,1.0) Çok İyi (Çİ) (9, 10, 10)

91 Öncelikle elde edilen dilsel değişkenler sayısallaştırılarak bulanık ağırlıklı matris ve bulanık karar matrisi oluşturulmaktadır. Daha sonra bu matrisler normalize edilmiş bulanık ağırlıklar ve karar matrislerine dönüştürülmektedir. Her alternatifin için elde edilen bu matrisler ile bulanık pozitif ideal çözüm (BPİÇ) ve bulanık negatif ideal çözüm (BNİÇ) den olan uzaklıkların hesaplanmasında verteks metodundan yararlanılmaktadır. Verteks yöntemi yakınlık katsayılarının bulunmasında kullanılmaktadır. En iyi alternatifin seçimi için elde edilen sayılar küçükten büyüğe sıralanmaktadır. Bulanık TOPSIS yöntemin adımları aşağıda gösterilmiştir (Chen vd., 2000); dım 1: k adet değerlendirme kriterinden oluşan bir kriter kümesi (K), i bölge j adet alternatiften oluşan bir alternatifler kümesi () ve l adet kişiden oluşan bir karar verici grubu (L) kurulur. K = { K 1, K 2, K k }, = { 1, 2, ij }, L = { L 1, L 2, L l }, dım 2: lternatiflerin kriterlere göre aldığı değerler ile kriter önem ağırlıklarını değerlendirmek için uygun dilsel değişkenler belirlenir. Karar vericiler bu dilsel değişkenler aracılığıyla hem kriterlerin önem ağırlıklarını belirler, hem de alternatifleri kriterlere göre değerlendirir. dım 3: L adet karar vericinin dilsel değişkenler ile ifade ettiği alternatiflerin kriterlere göre aldığı değerler ve kriter önem ağırlıkları bulanık sayılara dönüştürülür. Bulanık sayılara dönüştürmek için Tablo-9 dan istifade edilir. Dönüştürülen bulanık sayılar (12) ve (13) numaralı eşitlikten yararlanılarak tek bir bulanık sayı olacak şekle getirilir. 70

92 (12) (13) Burada, i bölgesi j alternatifinin k kriterine göre aldığı değeri, k kriterinin karar vericiden aldığı önem ağırlığını, L ise karar verici sayısını temsil etmektedir. Tüm kriter ve alternatifler için tek bir değer elde edildikten sonra bulanık karar matrisi oluşturulur. dım 4: lternatiflerin kriterlere göre performans değerlerini gösteren bulanık karar matrisi ( ) ve bulanık kriter ağırlıkları matrisi ( ) (14) numaralı eşitlikte gösterildiği şekilde oluşturulur. C 1 C 2 C n (14) bulanık karar matrisi, ise bulanık kriter ağırlıkları matrisini göstermektedir. değeri üçgen bulanık sayılar ile ifade edilebilir. Bir üçgen bulanık sayısı (,, ), ağırlığı ise ( ) üçlü sayıları olacak şekilde tanımlanabilir. dım 5: Bulanık karar matrisinin oluşturulmasından sonra bulanık karar matrisi normalize edilir. Normalize edilmiş bulanık karar matrisi ( ) (15) numaralı formül gösterildiği şekilde gösterilir. Kriterlerin fayda (F) veya maliyet (M) yapılı olmasına göre (16) veya (17) numaralı formüller kullanılarak normalize edilme işlemi yapılır. Fayda yapılı ise (18) maliyet yapılı ise (19) numaralı eşitlik değeri dikkate alınır. 71

93 (15), (fayda yapılı), (16), (maliyet yapılı), (17) (18) (19) Bu işlemler sonucunda üçgen bulanık sayılar, aralık değerleri korunmuş olarak 0 ile 1 değerleri arasında ölçeklendirilmiş olur. dım 6: Normalize edilmiş bulanık kriter matrisinden sonra ağırlıklı normalize edilmiş karar matrisi ( ), (20) ve (21) numaralı eşitlikle gösterildiği şekilde hesaplanarak kurulur. ğırlıklı normalize edilmiş bulanık karar matrisindeki her bulanık sayısı, normalize edilmiş pozitif üçgen bulanık sayıdır ve bu değer 0 ile 1 ölçek değeri arasındadır. (20). (21) dım 7: Tüm alternatiflerin en iyi (*) ve en kötü ( ) bulanık değerlerden uzaklığını gösteren bulanık pozitif ideal çözüm (BPİÇ, ) ve bulanık negatif ideal çözüm (BNİÇ, ) değerleri (22) ve (23) numaralı eşitlikler dikkate alınarak belirlenir.,, (22) 72

94 ,. (23) Burada BPİÇ üçgen bulanık değeri (1,1,1) ve BNİÇ değeri ise (0,0,0) alınır. İki bulanık sayı arasındaki uzaklıkların bulunmasında (24) numaralı formülde gösterilen vertex metodundan faydalanılır. (24) dım 8: Her bir alternatifin bulanık ideal çözümlerden uzaklık değerleri, en iyi bulanık pozitif ideal çözüm değeri ( ) ile en kötü bulanık negatif ideal çözüm ( ) değerinden çıkarılır. Daha sonra bu değerler (25) ve (26) numaralı formüller yardımıyla toplanarak ve değerleri elde edilir; (25) (26) değeri bir alternatifin ağırlıklı normalize edilmiş karar matrisindeki kriterlerden aldığı değerin bulanık pozitif ideal çözüm değerinden olan uzaklıklarının toplamını, değeri ise bir alternatifin ağırlıklı normalize edilmiş karar matrisindeki kriterlerden aldığı değerin bulanık negatif ideal çözüm değerinden olan uzaklıklarının toplamını göstermektedir. dım 9: Her bir alternatifin yakınlık katsayısı değerleri ( ) hesaplanır. Yakınlık katsayısı tüm alternatiflerin sırasını belirlemek için kullanılır ve (27) numaralı formül yardımıyla hesaplanır., (27) 73

95 dım 10: Yakınlık katsayısı değerlerine göre alternatiflerin sıralaması yapılır. lternatifler büyükten küçüğe doğru sıralanır ve yakınlık katsayısı değeri 1 e yakın olan alternatif tercih edilmesi en uygun seçenektir. lternatiflerin sıralamasına yakınlık katsayı değerlerine göre karar verilse de, bu değerlerin değerlendirilmesi için dilsel değişkenler tanımlamak ve bunlardan faydalanmak daha gerçekçi bir yaklaşım olabilir. lternatiflerin yakınlık katsayı değerlerini [0,1] değer aralığında beş alt aralığa bölerek, her bir aralık için dilsel değişkenler tanımlanmıştır. Bu alt aralık değerleri ve dilsel değişkenleri gösteren kabul koşulları Tablo 10 da gösterilmiştir (ğdaş, 2014). Tablo-10: Kabul Koşulları Yakınlık Katsayısı ( ) Değerlendirme Durumu Tavsiye edilmez Yüksek risk ile tavsiye edilir Düşük risk ile tavsiye edilir Kabul edilir Kabul edilir ve tercih edilir e. Bulanık TOPSIS Yöntemi Uygulama lanları ÇKKV yöntemleri, çok sayıda kriter baz alınarak alternatiflerin değerlendirilmesi ve sıralanmasında akademisyenlerin, araştırmacıların ve uygulayıcıların her zaman dikkatini çekmiştir. Bu yöntemlerden biri olan Bulanık TOPSİS metodu ile ilgili olarak özellikle son yıllarda yapılan çok sayıda çalışma bulunmaktadır. Chen (2000), çalışmasında her alternatifin değerlendirilmesi ve her kriterin ağırlığı için dilsel değişkenleri üçgen bulanık sayılar olarak ifade etmiştir. Bu üçgen sayılar için uzaklık ve benzeri hesaplamaları yapmak için tepe noktası metodunu (vertex method) kullanarak TOPSİS metodunun adımlarını oluşturmuştur. Normalize yöntemi olarak Lineer normalizasyonu kullanmıştır. Uygulama olarak da personel seçimi için 20 probleme uygulamıştır. 74

96 Ecer ve Küçük (2007) yaptıkları çalışma ile bulanık TOPSIS modelinin tedarikçi değerlendirmede kullanılabilecek bir araç olduğunu göstermişlerdir. yrıca tedarikçilerin bu çalışmadaki gibi birbirine çok yakın performans sergiledikleri ve seçim yapılması gerekliliği oluştuğunda bulanık TOPSIS modeli yardımıyla oldukça hassas seçim yapabilmektedir. Ertuğrul ve Karakaşoğlu, üniversiteye akademik personel seçimi için üçgen bulanık sayılar ile değerlendirmelerini yaptığı Bulanık TOPSIS yöntemini uygulamıştır (Ertuğrul ve Karakaşoğlu, 2007). İç ve Yurdakul (2008), yaptıkları çalışmada makine-ekipman seçimi için Bulanık nalitik Hiyerarşi Süreci ve Bulanık TOPSİS yöntemlerini kullanmışlardır. On altı işleme merkezi ve yedi seçim kriteri içeren bir seçim problemi oluşturulmuştur. Bulanık sayılar için tamsayı, üçgen bulanık sayı ve trapez bulanık sayı tipleri kullanılarak seçim probleminde farklı işleme merkezi sıralamaları elde edilmiştir. Silah seçimi problemi stratejik bir konudur ve savunma sistemlerinin verimliliği üzerinde önemli bir etkisi vardır. Birçok alternatifler arasında en uygun silahın seçimi, birçok kriterli karar verme problemidir. Yapılan çalışma ile, belirsizlik ve sübjektifliğin hâkim olduğu bir ortamda savunma sanayi çalışanlarına yardımcı olmak üzere, üçgen bulanık sayılarla belirtilen dilsel ifadeler kullanılarak HP ve bulanık TOPSİS e dayanan bir değerlendirme modeli geliştirilmiştir. Silah seçim probleminin yapısını analiz etmek ve kriter ağırlıklarını belirlemek için HP ve alternatif silahlar arasında optimal sıralamayı yapmak için bulanık TOPSİS yöntemleri kullanılmıştır (Daǧdeviren, 2009). Tan vd. (2010), bir inşaat firmasının proje seçimine yönelik çalışma yapmışlardır. Proje teklifi için, üç alternatif projeyi dokuz kriteri dikkate alarak değerlendirmişlerdir. En uygun proje teklifi için bulanık TOPSIS yöntemini uygulamışlardır. Ding (2011), varsayımsal olarak kurduğu örnek problemde deniz taşımacılığı yapan bir firmanın iş büyütmesi amacıyla ortak tedarikçi seçiminde bulanık HP, entropi ağırlık metodu ve bulanık TOPSIS yöntemini birlikte kullanmıştır. 75

97 Enerji planlaması; teknik, ekonomik, çevresel ve sosyal özelliklerini dikkate alınması gereken karmaşık bir konudur. En iyi enerji teknolojisinin seçimi çelişkili nicel ve nitel değerlendirme kriterlerinin göz önüne alınmasını gerektirir. Karar vericiler genellikle belirsizlik altında karar verdiklerinden onlara kesin sayısal değerler sağlamak nispeten zor olmaktadır. Bulanık küme teorisi, sübjektif, eksik ve belirsiz bilgilere sahip olunduğunda belirsizlik ile başa çıkabilmek için güçlü bir araçtır. Bu çalışma ile en iyi enerji teknolojisi alternatif seçimi için modifiye bulanık TOPSIS yöntemi önerilmiştir. Bu metodolojide kriter ağırlıkları bulanık ikili karşılaştırma matrisleri ile belirlenmektedir (Kaya ve Kahraman, 2011) Tayyar (2012) pet şişe tedarikçisi seçimi probleminde bulanık HP ve bulanık TOPSIS yöntemlerini kullanmıştır. Problemin yapısına bulanık TOPSIS in bulanık HP ye oranla daha uygun olduğu, hesaplamaların daha kısa yapıldığı görülmüştür. Kara nakliye şirketleri için kamyon seçimi problemi çok önemli bir sorundur ve çözümü için sistematik ve bilimsel bir yaklaşım gerektirmektedir. Yapılan çalışma ile kamyon seçimi için bulanık DEMTEL ve bulanık TOPSIS yöntemleri entegre edilerek sistematik bir metod önerilmiştir. Önerilen metodda bulanık DEMTEL ile kriter ağırlıkları değerlendirilmiş ve bulanık TOPSİS ile belirlenen kriterlere göre alternatifler düzenlenmiştir (Baykaşoğlu, 2013). Literatür incelendiğinde, bulanık TOPSIS yönteminin son yıllarda sıklıkla tercih edilme nedenleri; yöntemin karar vericiler için hesaplaması kolay ve anlaşılabilir olması, belirsizlik ortamlarına uygulanabilmesi ve yöntemde hem nitel hem de nicel verilerin kullanılabilmesi olduğu görülmektedir. yrıca yöntemin her alternatif için göreceli performans ölçümü yeteneğine sahip olması, bilimsel ve objektif olması, karar vericiler arasındaki çatışmaları önlemesi, esnek olması ve mantığının rasyonel olması da tercih edilme nedenleri arasında sıralanabilir (Demir, 2010). Her karar verici için karar kriterlerinin farklı önem ağırlığına sahip olabilecekleri gerçeği göz önünde bulundurularak, daha gerçekçi ve isabetli 76

98 değerlendirmeler yapılabilir, böylelikle daha doğru ve daha etkin kararlara ulaşılabilir (Ecer, 2006). Bulanık TOPSİS yöntemi kullanılarak yapılan çalışmalar ve uygulama alanları Tablo 11 de gösterilmiştir. Tablo 11: Bulanık TOPSİS yöntemi kullanılarak yapılan çalışmalar ve uygulama alanları S.NU UYGULM LNLRI Personel Seçimi (Sistem Mühendisi, kademik Personel vb.) Tedarikçi (Firma) Seçimi (Otomobil, Saat, 3 PL, Teknoloji, Tarım ürünü, Nakliye vb.) raç- Gereç Seçimi (Tır, Silah, Robot, Pilot başlangıç eğitim uçağı seçimi vb.) Performans değerlendirmesi (Banka, Web Sitesi, Hizmet lımı, Çimento Şirketi vb.) Strateji Seçimi (Üretim stratejisi, Dağıtım kanalı yönetimi için strateji seçimi vb.) Enerji tüketiminde birleşik üretim sistemi seçimi Elektronik hizmet kalitesi değerlendirmesi E-devlet hazırlık değerlendirmesi Yapı, yatırım ve yönetim projeleri seçimi Tesis Yer Seçimi (Fabrika, Okul vb.) Bulanık TOPSIS YÖNTEM (Chen, 2000) Bulanık NP ve Bulanık TOPSIS (Önüt, 2009) YZR-YILI (Ertuǧrul ve Karakaşoǧlu, 2008) (Kelemenis ve skounis, 2010) Bulanık TOPSIS (Tabari vd., 2008) Bulanık TOPSIS ve Çok Seçenekli Hedef Programlama (Liao, 2011) Bulanık TOPSIS ve Çok Seçenekli Hedef Programlama (Rouyendegh, 2014) Bulanık HP, Entropi ğırlık Metodu ve Bulanık TOPSIS (Ding, 2011) Bulanık TOPSIS Bottani ve Rizzi (2006) Bulanık DEMTEL ve Bulanık Hiyerarşik TOPSIS Bulanık HP ve Bulanık TOPSIS (Baykaşoğlu vd., 2013) Bulanık TOPSIS (Wang, 2007) (Dağdeviren, 2009)(DĞDEVİREN, M. 2009) (Chu ve Lin, 2003) Bulanık TOPSIS ve HP (kkoç ve Vatansever, 2013) Bulanık NP ve Bulanık TOPSIS (Büyüközkan, 2007) BSC-Bulanık Topsis Hibrid Yaklaşım (Taroghi ve Yaqubi, 2015) Bulanık HP ve Bulanık TOPSIS (Nagpal vd.,2015) Bulanık TOPSIS ( Wang ve Elhag, 2006) Bulanık HP ve Hiyerarşik Bulanık TOPSIS (Paksoy vd., 2012) Bulanık HP ve Bulanık TOPSIS (Kaya ve Kahraman, 2011) Bulanık NP ve Bulanık TOPSIS (Büyüközkan ve Çifçi, 2012) Bulanık NP ve Bulanık TOPSIS (Tavana vd., 2013) Bulanık HP ve Bulanık TOPSIS (Taylan vd., 2014) Bulanık TOPSİS (Rathi vd., 2015) Entropi ve Bulanık TOPSİS (Hung ve Chen, 2009) Bulanık TOPSIS (Mangır ve Erdoğan, 2011) (Chu, 2002) Bulanık TOPSİS (Yong, 2005) Bulanık HP ve Bulanık TOPSIS (Önüt vd., 2010) 77

99 ÜÇÜNCÜ BÖLÜM UYGULM 1. PROBLEMİN TNIMI VE MODELİ Günümüzde kırsal bölgelerde yaşanan geçim sıkıntısı, yaşam şartlarının zorluğu nedeniyle buralarda yaşayanları göçe zorlamış ve her geçen gün şehir merkezlerinin nüfusunu arttırmıştır. Nüfusun artışıyla birlikte sanayileşme, teknolojik gelişmeler şehirleri dışa doğru büyümeye zorlamıştır. Kuruldukları ilk zamanlarda şehir merkezinden uzakta bulunan kamu kurumlarına ait birçok tesis şehir merkezinde kalmış ve böylece hem kendi işini yapamaz hem de çevreye rahatsızlık verir hale gelmiştir. ynı zamanda günümüz gelişmelerine ayak uydurmak için kamu kurumu profesyonel bir yapıya geçişi ve küçülmeyi planlar hale gelmiştir. Bu maksatla, bir kamu kurumu mevcut dağınık yapıdan kurtulmak ve yeniden yapılanmak maksadıyla çalışma başlatmıştır. Kurumun amacı, mevcut birimlerin ve bunları destekleyen lojistik tesislerin yeniden düzenlenmesi, en uygun yerlere yerleştirilmesi ve az sayıda tesis ve etkin bir yapıyla işlevini sürdürmektir. Bu nedenlerle mevcut tesislerin yeri sorgulanır hale gelmiştir. Bu çalışmada kamu kurumuna lojistik destek sağlayan tesis yerlerinin değerlendirilmesi ele alınmıştır. Mevcut lojistik tesislerin CBS ve Bulanık TOPSİS yöntemiyle değerlendirilmesi amacıyla belirlenen iş akış şeması Şekil 14 te gösterilmiştir. Müteakiben her adımın açıklaması yapılmıştır.

100 Şekil 14: Mevcut Lojistik Tesislerin CBS ve Bulanık TOPSİS Yöntemiyle Değerlendirilmesindeki İş kış Şeması 2. MODELİN ÇIKLNMSI a. dım 1: Başlangıç Ulaşım ve iletişim sistemlerindeki gelişmeler, sanayileşme, büyüme, kentleşme vb. nedenlerle kamu kurumları yeniden yapılanmaya ve küçülmeye başlamışlardır. Kamu kurumlarının birçok tesisi kapatarak küçülmeye gitmeleri veya bazı tesislerin yerini değiştirmeleri kendisine destek sağlayan mevcut lojistik tesislerin yeniden değerlendirilmesini ve en uygun tesis yerinin seçilmesini zorunlu kılmıştır. ynı zamanda ihtiyaçları zamanında ve istenilen şekilde karşılama, müşteri memnuniyeti, maliyet etkin

101 yapıyı oluşturma gibi maksatlar da böyle bir zorunluluğun oluşmasında etkili olmuştur. Bunun yanı sıra mevcut lojistik tesislerin etkinliğini arttırmak, maliyetleri azaltmak ve en iyi seviyede hizmet vermek maksadıyla; uygun tesis yeri seçimi amaçlanmaktadır. Çalışma kamu kurumuna ait Türkiye de mevcut 12 lojistik tesis ve bu tesislerin desteklediği 105 talep noktasını kapsamaktadır. Mevcut lojistik tesisler ve talep noktaları Şekil 15 te gösterilmiştir. Şekil 15 : Mevcut lojistik tesisler ve talep noktaları b. dım 2: nket Uygulaması, Kriterlerin Belirlenmesi ve Gruplandırılması Yapılan literatür araştırması, uzman görüşü ve 2014 yılında ğdaş ve Ballı nın tez çalışmasında kullanmak üzere yaptıkları anketin incelenmesi sonucu lojistik tesislerin değerlendirilmesi ve yer seçimi amacıyla 43 kriter belirlenmiş; uzman yardımıyla söz konusu kriterler anket haline getirilmiştir. nket kamu kurumuna ait lojistik tesislerde daha önce çalışmış, halen çalışmakta olan ve lojistik tesislerle sürekli iletişim halinde bulunan 55 kişiye uygulanmıştır. Uygulanan anket Ek- da sunulmuştur. ğdaş ve Ballı nın 80

102 2014 yılı tez çalışmasında kullanmak üzere yaptıkları ve 693 kişi tarafından cevaplanan anketin benzeri sorular seçilmiş ve % 94 benzer sonuçlar elde edilmiştir (ğdaş, 2014; Ballı, 2014). nkette veri analizi için SPSS 17.0 paket programı kullanılmış, anketin güvenilirliliğini ölçmek için güvenilirlik analizi yapılmıştır. Güvenilirlik analizi ankete verilen cevapların tutarlılığını ölçmek için yapılmaktadır. Kullanılan temel analiz Cronbach lpha (α) değerinin bulunmasıdır. SPSS programı kullanılarak bulunan α değeri o anketin güvenilirliliğini gösterir. α>0.80 olması anketin yüksek güvenirlikte olduğunu göstermektedir. SPSS ile yapılan analiz sonucunda α= 0.84 bulunmuştur ve bu durum anketin yüksek doğrulukta olduğunu göstermektedir. nket ve uzman görüşü sonucu lojistik tesislerin değerlendirilmesinde ve yer seçiminde kullanılmak üzere belirlenen 43 kriterin sayısını azaltabilmek maksadıyla faktör analizi yapılmıştır. İstatistiksel analiz sonucunda 3 adet kriter ankete yapmış olduğu katkının diğer kriterlere göre daha az olması nedeniyle çıkarılmıştır. Bunlar; - Lojistik tesisin limana yakın olması, - Sivil kargo firmalarından yararlanılması, - Lojistik tesisin kamu hizmet binalarına yakın olmasıdır. Lojistik tesislerin değerlendirilmesi ve yer seçimi için belirlenen 40 kriter Çok Önemli (ÇÖ), Kısmen Önemli (KÖ) ve z Önemli (Ö) olmak üzere üç bölüme ayrılmıştır. Kriterleri bölümlere ayırmada SPSS ile yapılan analiz sonucu elde edilen ortalama değerleri dikkate alınmıştır. Önem değerlendirmeleri 1 ile 7 değerlendirme ölçeğine göre düzenlenmiş ve aşağıda gösterilmiştir. Ortalama Değer Bölüm arası Çok Önemli arası Kısmen Önemli arası z Önemli 81

103 Yapılan analiz sonucu çok önemli olduğu değerlendirilen yirmi sekiz kriter Tablo-12 de gösterilmiştir. Tablo 12: Lojistik Tesislerin Değerlendirilmesinde Çok Önemli (ÇÖ) Görülen Kriterler S.Nu. Kriter dı S.Nu. Kriter dı ÇÖ-1 Talep noktalarına yakınlık ÇÖ-15 Güvenlik (Suç Oranı) ÇÖ-2 Lojistik tesisin; teknolojik gelişmeleri takip edebilmesi için teknoloji bölgelerine, eğitim ve araştırma kurumlarına yakın olması ÇÖ-16 Lojistik tesisin her türlü araç, gereç, bina, tesis vb. tedarik, ikmal, bakım, onarım işlemlerini dış kaynaklardan destekleyebilmesi için sanayi sitesi/bölgesine yakın olması ÇÖ-3 Karayoluna yakınlık ÇÖ-17 Şehir merkezine yakınlık ÇÖ-4 Demir yoluna/istasyonuna yakınlık ÇÖ-18 Sınır hattından uzak olması Talep noktalarının ihtiyaçlarına ÇÖ-5 kabul edilebilir sürede ve hızla cevap verebilecek uzaklıkta olması karyakıt dağıtım noktasına ÇÖ-6 yakınlık Sosyal imkânların sağlandığı ÇÖ-7 noktalara (lış veriş, eğlence vb.) yakın olması Lojistik tesis ile talep noktası ÇÖ-8 arasındaki malzeme teslim süresi Tehlikeli tesislerden (atık yer ve ÇÖ-9 depoları, nükleer santral vb.) uzak olması Sanayi/Organize sanayi bölgesine ÇÖ-10 yakınlık ÇÖ-11 Talep noktalarına ulaşım maliyeti Bölgede bulunan yetenekli iş gücü ÇÖ-12 sayısı ÇÖ-13 Tedarikçilere yakınlık ÇÖ-14 Hava alanına yakınlık Dış kaynak (ham madde ve malzeme ÇÖ-19 tedarikçileri vb.) kullanımına imkân sağlayan firmaların sayısı ÇÖ-20 ÇÖ-21 ÇÖ-22 ÇÖ-23 ÇÖ-24 Muhtemel afet bölgesinden uzak olması Malzeme depolama ve dağıtım alanına sahip olması Kurulduktan sonra (hurda ve atık gibi) çevreye olumsuz etkisi olmaması Müşterek üretim yapacağı firmalara yakınlık Mal ve hizmetlerin tedarik maliyeti (daha ucuz temini) ÇÖ-25 Yaşam kalitesi ÇÖ-26 İklim Koşullarının Elverişliliği ÇÖ-27 Hava Kalitesi ÇÖ-28 Personel Eşleri İçin Çalışma İmkanı 82

104 Lojistik tesislerin değerlendirilmesi ve yer seçiminde istatistiksel analiz ve yapılan değerlendirmeler sonucunda diğer kriterlere göre kısmen daha az önemli olan dokuz kriter Tablo 13 te gösterilmiştir. Tablo 13: Lojistik Tesislerin Değerlendirilmesinde Kısmen Önemli (KÖ) Görülen Kriterler S.Nu. Kriter dı S.Nu. Kriter dı KÖ-1 Ulaşım sistemlerinin (otobüs, metro, raylı sistem) mevcudiyeti KÖ-6 Sağlık kuruluşlarına yakınlık KÖ-2 Kaliteli iş gücü kaynağına yakınlık KÖ-7 Kullanılacak bölgesel iş gücü maliyeti KÖ-3 razinin büyümeye/genişlemeye ve inşaata uygun olması KÖ-8 Tesisin Kurulacağı yerin sosyal ve ekonomik gelişimine katkısı KÖ-4 Lojistik tesisin ihtiyaç duyabileceği teknik ve vasıflı personelin konuşlandığı bölgeden sağlanabilirliği KÖ-9 lt yapı (elektrik, su, kanalizasyon, teknoloji, ısınma, haberleşme vb.) maliyetleri KÖ-5 Toprağın (zeminin) dayanıklılığı Lojistik tesislerin değerlendirilmesi ve yer seçiminde istatistiksel analiz ve yapılan değerlendirmeler sonucunda diğer kriterlere göre daha az önemli olan üç kriter Tablo 14 te gösterilmiştir. Tablo 14: Lojistik Tesislerin Değerlendirilmesinde z Önemli (Ö) Görülen Kriterler S.Nu. Ö-1 Ö-2 Ö-3 Ham madde kaynaklarına yakınlık Kriter dı Enerji hizmet noktalarına (elektrik, doğalgaz, su gibi) yakın olması İleri ve tersine lojistik ağ yapısı ile uyumlu olması yrıca ankette yer alan 9 kriter mükerrer değerlendirme yapılmaması maksadıyla modelden çıkarılmıştır. Bu kriterler; - Talep noktalarının ihtiyaçlarına kabul edilebilir sürede ve hızla cevap verebilecek uzaklıkta olması, - Müşterek üretim yapacağı firmalara yakınlık, 83

105 - Lojistik tesisin her türlü araç, gereç, bina, tesis vb. tedarik, ikmal, bakım, onarım işlemlerini dış kaynaklardan destekleyebilmesi için sanayi sitesi/bölgesine yakın olması, - Lojistik tesis ile talep noktası arasındaki malzeme teslim süresi, - Kaliteli iş gücü kaynağına yakınlık, - Lojistik tesisin ihtiyaç duyabileceği teknik ve vasıflı personelin konuşlandığı bölgeden sağlanabilirliği, - Talep noktalarına ulaşım maliyeti, - Bölgede bulunan yetenekli iş gücü sayısı. Bazı kriterler alternatiflerin değerlendirilmesinde farklılık göstermemektedir. lternatif sıralamasında etkinliği olmadığı görülmektedir. Bu nedenle modelden çıkarılmıştır. Bunlar; - Ulaşım sistemlerinin (otobüs, metro, raylı sistem) mevcudiyeti, - Tesisin kurulacağı yerin sosyal ve ekonomik gelişimine katkısı, - Ham madde kaynaklarına yakınlık, - İleri ve tersine lojistik ağ yapısı ile uyumlu olması, - Enerji hizmet noktalarına (elektrik, doğalgaz, su gibi) yakın olması, - Kullanılacak bölgesel iş gücü maliyeti, - Sağlık kuruluşlarına yakınlık. yrıca bazı kriterlerin tesis tasarımı esnasında göz önüne alınması ve değerlendirilmesi gerektiğinden modele dahil edilmemiştir. Bunlar; - Malzeme depolama ve dağıtım alanına sahip olması - Kurulduktan sonra (hurda ve atık gibi) çevreye olumsuz etkisi olmaması, - lt yapı (elektrik, su, kanalizasyon, teknoloji, ısınma, haberleşme vb.) maliyetleri, - razinin büyümeye/genişlemeye ve inşaata uygun olması, - Toprağın (zeminin) dayanıklılığı, Sonuç olarak, anket ve uzman personelle yapılan görüşmeler neticesinde mevcut lojistik merkezlerin değerlendirilmesi ve yer seçiminde kullanılmak üzere belirlenen yirmi kriter Tablo 14 te gösterilmiştir. 84

106 Tablo 15: Mevcut Lojistik Merkezlerin Değerlendirilmesi ve Yer Seçiminde Kullanılacak Kriterler K i KRİTERİN DI K1 Talep noktalarına yakınlık K2 Karayoluna yakınlık K3 Demir yoluna/istasyonuna yakınlık K4 karyakıt dağıtım noktasına yakınlık K5 Sanayi/Organize sanayi bölgesine yakınlık K6 Hava alanına yakınlık K7 Sınır hattından uzak olması K8 Muhtemel afet bölgesinden uzak olması K9 Şehir merkezine yakınlık K10 Personel Eşleri İçin Çalışma İmkanı Dış kaynak (ham madde ve malzeme tedarikçileri vb.) kullanımına imkân K11 sağlayan firmaların sayısı K12 Tedarikçilere yakınlık K13 Güvenlik (Suç Oranı) K14 Tehlikeli tesislerden (atık yer ve depoları, nükleer santral vb.) uzak olması K15 Yaşam kalitesi K16 İklim Koşullarının Elverişliliği K17 Hava Kalitesi K18 Mal ve hizmetlerin tedarik maliyeti (daha ucuz temini) Lojistik tesisin; teknolojik gelişmeleri takip edebilmesi için teknoloji K19 bölgelerine, eğitim ve araştırma kurumlarına yakın olması Sosyal imkânların sağlandığı noktalara (lış veriş, eğlence vb.) yakın K20 olması Belirlenen kriterler CBS ve Bulanık TOPSİS yöntemleri ile değerlendirilmek üzere iki gruba ayrılmıştır. Öncelikle CBS ile alternatif yerlerin belirlenmesinde kullanılacak dokuz kriter ve Bulanık TOPSİS ile alternatiflerin sıralanmasında kullanılacak on bir kriter Tablo 15 te gösterilmiştir. 85

107 Tablo 16: CBS İle lternatif Yerlerin Belirlenmesinde ve Bulanık TOPSİS İle lternatiflerin Sıralanmasında Kullanılacak Kriterler KONUMSL KRİTERLER (CBS İLE DEĞERLENDİRİLECEK KRİTERLER) K i K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 KRİTER Talep Noktalarına Yakınlık Karayoluna Yakınlık Demir yoluna/istasyonuna Yakınlık karyakıt Dağıtım Noktasına Yakınlık Sanayi/Organize Sanayi Bölgesine Yakınlık Hava lanına Yakınlık Sınır Hattından Uzaklık Muhtemel fet Bölgesinden Uzaklık Şehir Merkezine Yakınlık K i K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 SOSYL VE EKONOMİK KRİTERLER (BULNIK TOPSİS İLE DEĞERLENDİRİLECEK KRİTERLER) KRİTER Dış Kaynak Kullanımına İmkân Sağlayan Firmaların Sayısı Tedarikçilere Yakınlık Güvenlik (Suç Oranı) Tehlikeli Tesislerden (tık yer ve depoları, nükleer santral vb.) Uzak Olması Yaşam Kalitesi İklim Koşullarının Elverişliliği Hava Kalitesi Mal ve Hizmetlerin Tedarik Maliyeti Lojistik Tesislerin; Teknolojik Gelişmeleri Takip Edebilmesi İçin Teknoloji Bölgelerine, Eğitim ve raştırma Kurumlarına Yakın Olması Personel Eşleri İçin Çalışma İmkanı Sosyal İmkânların Sağlandığı Noktalara (lış veriş, eğlence vb.) Yakınlık 86

108 (1) Kriterlerin çıklanması (a) Talep Noktalarına Yakınlık: Lojistik tesislerin talep noktalarına yakın olması arzu edilen bir durumdur. Bu maksatla, ihtiyaçların kısa sürede talep noktalarına ulaştırılması ve zamanında karşılanması esas alınmaktadır. Çünkü istenilen hizmet veya ürünler kısa sürede talep noktalarına ulaştırılabilir ve ihtiyaçlar zamanında karşılanabilir. İhtiyaçların karşılanması esnasında, mesafe ve maliyet dengesinin çok iyi kurulması gerekmektedir. Her talep noktasına veya birkaç talep noktasına bir lojistik tesis planlanması hem kurulum hem de işletme maliyetlerini arttıracaktır. Bu nedenle talep noktalarının önceliği ve ulaşım imkân ve kabiliyetleri göz önüne alınarak lojistik tesis sayısı ve yeri belirlenmelidir. nket sonuçlarına göre, lojistik tesislerin talep noktalarına 400 km. mesafede olması istenmektedir. Çalışma kapsamında değerlendirmede göz önüne alınan 105 adet talep noktası Türkiye ve KKTC de konuşlanmış ve Şekil 16 da gösterilmiştir. Şekil 16: Talep Noktaları (b) Karayoluna Yakınlık: Ülkemizde karayolu taşımacılığı daha çok gelişmiş ve ön plandadır. Bu nedenle lojistik tesislerin karayoluna yakın olması istenmektedir. Uygulamada, Karayolları Genel Müdürlüğü sorumluluğundaki yollar dikkate alınarak değerlendirme yapılmıştır. Stabilize ve Köy Hizmetleri Genel Müdüğürlüğü sorumluluğundaki yollar tercih 87

109 edilmemektedir. Karayolları ağı Şekil 17 da gösterilmiştir. nket sonuçlarına göre, lojistik tesislerin karayollarına en fazla 5 km. mesafede olması istenmektedir. Şekil 17: Türkiye Karayolları ğı (c) Demir yoluna / istasyonuna Yakınlık: Demiryolu taşımacılığı ekonomik olması ve fazla yük taşınmasına imkân sağladığından lojistik tesisler için önem arz eden bir taşıma şeklidir. nket sonuçlarına göre, lojistik tesislerin demiryoluna en fazla 50 km. mesafede olması istenmektedir. Türkiye genelindeki demiryolu ağı Şekil 18 de gösterilmiştir. Şekil 18: Türkiye Demiryolu ğı (ç) karyakıt Dağıtım Noktasına Yakınlık: Lojistik tesislerin akaryakıt ihtiyacı belirli noktalardan karşılanmaktadır. karyakıt, lojistik tesislerin kendilerine ait idari araçlar, bakım ve onarıma gelen araçların 88

110 deneme sürüşleri, çekiciler ve ısınma için kullanılmaktadır. nket sonuçlarına göre, akaryakıt dağıtım noktalarının lojistik tesislere 400 km. mesafede olması istenmektedir. karyakıt dağıtım noktaları Türkiye genelinde 35 adet konuşlandırılmış ve Şekil 19 da gösterilmiştir. Şekil 19: karyakıt Dağıtım Noktaları (d) Sanayi/Organize Sanayi Bölgesine Yakınlık: Genellikle lojistik tesisler sanayi bölgelerinden hizmet (bakım, onarım vb.) ve malzeme (yedek parça, alet edavat vb.) almaktadır. Sanayi bölgeleri lojistik tesisler açısından önem arz etmektedir. Sanayi bölgelerine yakınlık lojistik tesislerin görevlerini kısa sürede ve etkin bir şekilde yapmasını sağlamaktadır. Çalışmada lojistik tesislerle doğrudan ilgili olacağı değerlendirilen Türkiye genelinde 254 Organize Sanayi Bölgesi (OSB) nin koordinatları belirlenmiş ve analize katılmıştır. Organize sanayi bölgeleri Şekil 20 de gösterilmiştir. nket sonuçlarına göre, OSB nin lojistik tesislere en fazla 50 km. mesafede olmaları istenmektedir. 89

111 Şekil 20: Organize Sanayi Bölgeleri (e) Hava alanına yakınlık: Önceliğe sahip araç ve gereçlerin bakım ve onarımlarının kısa sürede yapılması önemlidir. Lojistik tesislerin ihtiyaç duyulan yedek parça ve uzman ekip gibi gereksinimlerini kısa sürede karşılayabilmeleri için hava alanına yakın olmaları gerekmektedir. Çalışmada Türkiye genelinde askeri ve sivil olmak üzere 74 hava alanı dikkate alınmış ve Şekil 21 de gösterilmiştir. nket sonuçlarına göre, lojistik tesislerin hava alanlarına en fazla 100 km. mesafede olması istenmektedir. Şekil 21: Havaalanları (f) Sınır hattından uzaklık: Lojistik tesislerin herhangi bir dış saldırı karşısında zarar görmemesi, seferberlik ve savaş halinde işlevini devam ettirebilmesi için sınır hattından belli bir uzaklıkta olması arzu edilen 90

112 bir durumdur. nket sonuçlarına göre, lojistik tesislerin sınır hattından 40 km. uzaklıkta olmasının uygun olacağı belirlenmiştir. Türkiye nin komşuları ile olan kara sınır hattı Şekil 22 de gösterilmiştir. Şekil 22: Sınır Hattı (g) Muhtemel fet Bölgesinden Uzaklık: Ülkemizde her yıl çeşitli doğal afetler görülmektedir. Deprem, heyelan, sel, aşırı sıcaklık, kuraklık vb. doğal afetler lojistik tesislerin görevini yerine getirmesini olumsuz etkilemektedir. Bu nedenle lojistik tesislerin muhtemel afet bölgelerine belli bir uzaklıkta olması istenmektedir. Çalışmada Meteoroloji Genel Müdürlüğü tarafından hazırlanan yılları arasında ülkemizde meydana gelen doğal afet sayıları dikkate alınmış ve Şekil 23 te gösterilmiştir. 91

113 Şekil 23: Doğal fet Sayıları (h) Şehir Merkezine (İl/İlçe Merkezlerine) Yakınlık: Lojistik tesislerin günlük gereksinimlerini en kısa sürede karşılayabilmeleri, lojistik tesislerde çalışan personelin ve ailelerinin fizyolojik, sosyal, eğitim vb. konularda ihtiyaçlarını giderebilmeleri lojistik tesislerin görevlerini en iyi şekilde yerine getirebilmelerini sağlayacaktır. Bu nedenle lojistik tesislerin şehir merkezlerine yakın olmaları çalışan personelin her türlü ihtiyacını kısa sürede karşılayabilmesini sağlayacak ve verimliliğini arttıracağı değerlendirilmektedir. ynı zamanda lojistik tesislerin ihtiyaçlarını en kısa sürede karşılamalarını da sağlayacaktır. Çalışmada Türkiye genelindeki ilçe merkezi dikkate alınmıştır. İlçeler Şekil 24 te gösterilmiştir. Şekil 24: İlçeler 92

114 c. dım 3: Kriter ğırlıklarının Belirlenmesi Uygulama Türkiye genelinde yapıldığından, belirlenen kriterler Türkiye nin her yerinde eşit ağırlığa sahip olamayacağı değerlendirilmektedir. Özellikle Güneydoğu bölgesinde talep noktalarına yakınlık kriteri ön plana çıkarken, Ege bölgelesinde karayoluna yakınlık kriteri ön plana çıkmaktadır. Bu nedenle Türkiye coğrafi, iklimsel özellikleri, güvenlik durumu, talep noktalarının istek ve öncelikleri ve mevcut lojistik tesislerin destekleme durumları dikkate alınarak dört bölgeye ayrılmıştır. Bölgeler Şekil 25 te görüldüğü gibidir. Şekil 25: Bölgeler Kamu kurumuna ait lojistik tesislerde daha önce görev yapmış ve halen yapmakta olan üst düzey yönetici konumunda dört uzman personelle (Uzman personellerden; biri 25 yıldır görevine devam etmekte ve doktora unvanına sahip, biri 24 yıldır görevine devam etmekte yüksek lisans yapmış, biri 15 yıldır görev yapmakta ve şuan doktora eğitimine devam etmekte ve diğeri 13 yıldır görev yapmakta ve şuan doktora eğitimine devam etmektedir.) birlikte yapılan çalışmalar sonucu kriterlerin bölgesel ağırlıkları belirlenmiştir. 93

115 Yukarıda açıklaması yapılan dokuz kriterin bölgesel ağırlıkları Tablo 17 de gösterilmiştir. Tablo 17: Kriterin Bölgesel ğırlıkları K i KRİTER KRİTER ĞIRLIKLRI ( W ) 1.BÖLGE 2.BÖLGE 3.BÖLGE 4.BÖLGE K1 Talep Noktalarına Yakınlık 0,163 0,155 0,142 0,160 K2 Karayoluna Yakınlık 0,153 0,135 0,137 0,163 K3 Demir Yakınlık K4 yoluna/istasyonuna karyakıt Dağıtım Noktasına Yakınlık K5 Sanayi/Organize Bölgesine Yakınlık Sanayi 0,136 0,127 0,132 0,152 0,056 0,072 0,072 0,077 0,141 0,113 0,116 0,128 K6 Hava lanına Yakınlık 0,095 0,115 0,118 0,102 K7 Sınır Hattından Uzaklık 0,083 0,125 0,098 0,058 K8 Muhtemel fet Bölgesinden Uzaklık 0,108 0,087 0,098 0,103 K9 Şehir (İl/ilçe) Merkezine Yakınlık 0,050 0,071 0,055 0,058 1,000 1,000 1,000 1,000 i d. dım 4: CBS ile lternatiflerin Belirlenmesi Belirlenen dört bölge; farklı ağırlık gösteren dokuz kriter ile CBS kullanılarak değerlendirilmiş ve alternatif yerler belirlenmiştir. Her kriter ayrı ayrı rcgis 10.2 yazılımının Spatial nalyst modülü kullanılarak analiz edilmiştir. Uygulamada yapılan analizler üç aşamalı olarak gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, mesafe ifade eden kriterler (K1, K2, K3, K4, K5, K6, K7 ve K9) Spatial nalyst-distance-euclidean Distance araç çubuğu, sayısal değer ifade eden kriterler (K8) Spatial nalyst-interpolation-idw araç çubuğu kullanılarak analiz edilmiştir, ikinci aşamada ise, kilometre ve sayı olarak ifade edilen kriterler arasında ölçüm birliğini sağlamak maksadıyla Spatial nalyst-map lgebra-raster Calculator işlemi ile denklem (28) kullanılarak normalize edilmiştir. Son olarak ayrı ayrı yapılan analizlerin birleştirilmesi sağlanmıştır. 94

116 N i X X 1 i max X X min min (28) Formülde kullanılan ifadeler; (0-1 arasında); X i= i noktasının mesafesi/sayısı; N i = i kriterinin normalize edilmiş değeri X min = En kısa mesafe/en küçük sayı; X max = En uzun mesafe/ En büyük sayı. Kriterleri değerlendirmek için yapılan analizler ve sorgu kriterleri Tablo 18 de gösterilmiştir. Tablo 18: Kriterleri değerlendirmek için yapılan analizler ve sorgu kriterleri S.NU. KRİTER SORGU YPILN KRİTERİ NLİZ K1 Talep Noktalarına Yakınlık YKINLIK <400 KM. NLİZİ K2 Karayoluna Yakınlık YKINLIK <5 KM. NLİZİ K3 Demir yoluna/istasyonuna Yakınlık YKINLIK <50 KM. NLİZİ K4 karyakıt Dağıtım Noktasına Yakınlık YKINLIK <400 KM. NLİZİ K5 Sanayi/Organize Sanayi Bölgesine Yakınlık YKINLIK <50 KM. NLİZİ K6 Hava lanına Yakınlık YKINLIK <100 KM. NLİZİ K7 Sınır Hattından Uzaklık YKINLIK <40 KM. NLİZİ K8 Muhtemel fet Bölgesinden Uzaklık YOĞUNLUK (Meydana gelen afet sayısının az olması) - NLİZİ K9 Şehir Merkezine Yakınlık YKINLIK <30 KM. NLİZİ 95

117 (1) Talep noktalarına yakınlık analizi ve normalize edilmiş değerler Şekil 26 da gösterilmiştir. Şekil 26: (a) Talep noktalarına yakınlık analizi ve (b) normalize edilmiş değerler 96

118 (2) Karayoluna yakınlık analizi ve normalize edilmiş değerler Şekil 27 de gösterilmiştir. Şekil 27: (a) Karayoluna yakınlık analizi ve (b) normalize edilmiş değerler 97

119 (3) Demir yoluna/istasyonuna yakınlık analizi ve normalize edilmiş değerler Şekil 28 de gösterilmiştir. Şekil 28: (a) Demir yoluna/istasyonuna yakınlık analizi ve (b) normalize edilmiş değerler 98

120 (4) karyakıt dağıtım noktasına yakınlık analizi ve normalize edilmiş değerler Şekil 29 da gösterilmiştir. Şekil 29: (a) karyakıt dağıtım noktasına yakınlık analizi ve (b) normalize edilmiş değerler 99

121 (5) Sanayi/organize sanayi bölgesine yakınlık analizi ve normalize edilmiş değerler Şekil 30 da gösterilmiştir. Şekil 30: (a) Sanayi/organize sanayi bölgesine yakınlık analizi ve (b) normalize edilmiş değerler 100

122 (6) Hava alanına yakınlık analizi ve normalize edilmiş değerler Şekil 31 de gösterilmiştir. Şekil 31: (a) Hava alanına yakınlık analizi ve (b) normalize edilmiş değerler 101

123 (7) Sınır hattından uzaklık analizi ve normalize edilmiş değerler Şekil 32 de gösterilmiştir. Şekil 32: (a) Sınır hattından uzaklık analizi ve (b) normalize edilmiş değerler 102

124 (8) Muhtemel afet bölgesine uzaklık analizi ve normalize edilmiş değerler Şekil 33 te gösterilmiştir. Şekil 33: (a) Muhtemel afet bölgesine uzaklık analizi ve (b) normalize edilmiş değerler 103

125 (9) Şehir Merkezine (İl/İlçe merkezine) Yakınlık nalizi ve normalize edilmiş değerler Şekil 34 te gösterilmiştir. Şekil 34: (a) Şehir Merkezine (İl/İlçe merkezine) Yakınlık nalizi ve (b) normalize edilmiş değerler Son olarak ayrı ayrı yapılan analizler Spatial analiz aracında bulunan Raster Calculator işlemi ile bölgelere göre değişen kriter ağırlıkları denklem (29) kullanılarak dahil edilmiş lojistik tesisler için uygun alternatif yerler tespit edilmiştir. Bölgelerde her bir noktanın bir CBS değeri oluşmuştur. Bu değerler 104

126 büyükten küçüğe doğru sıralanmış ve en yüksek değere sahip noktalar uzman görüşleri ile değerlendirilerek alternatif bölgeler tespit edilmiştir. j CBS W N (29) i i i i 1 ( CBS i = i alternatifinin CBS değeri; kriterinin normalize edilmiş değeri.) W i = i kriterinin bölgesel ağırlığı; N i = i Yapılan işlemler sonucunda elde edilen analiz sonuçları ve tespit edilen alternatif yerler 4 bölge olarak ayrı ayrı ortaya çıkarılmıştır. Her bir bölge için elde edilen analiz sonuçları sırasıyla Şekil de, alternatif yerlerin CBS değerleri Tablo de gösterilmiştir. 105

127 Şekil 35: (a) Birinci Bölge naliz Sonucu ve (b) Tespit edilen lternatif Yerler Tablo 19: Birinci Bölge alternatif Yerlerin CBS Değerleri S.NU. LTERNTİF YER BÖLGE CBS DEĞERİ 1 ÇORLU/TEKİRDĞ 1 0,847 2 KOCELİ 1 0,829 3 NKR 1 0,828 4 İSTNBUL/TUZL 1 0,823 5 SKRY 1 0,

128 Şekil 36: (a) İkinci Bölge naliz Sonucu ve (b) Tespit edilen lternatif Yerler Tablo 20: İkinci Bölge alternatif Yerlerin CBS Değerleri S.NU. LTERNTİF YER BÖLGE CBS DEĞERİ 1 DİYRBKIR 2 0,836 2 HTY/İSKENDERUN 2 0,827 3 VN 2 0,812 4 GZİNTEP 2 0,801 5 SİİRT 2 0,781 6 ELZIĞ 2 0,

129 Şekil 37: (a) Üçüncü Bölge naliz Sonucu ve (b) Tespit edilen lternatif Yerler Tablo 21: Üçüncü Bölge alternatif Yerlerin CBS Değerleri S.NU. LTERNTİF YER BÖLGE CBS DEĞERİ 1 ERZİNCN 3 0,821 2 ERZURUM 3 0,784 3 SİVS 3 0,719 4 KRS 3 0,

130 Şekil 38: (a) Dördüncü Bölge naliz Sonucu ve (b) Tespit edilen lternatif Yerler Tablo 22: Dördüncü Bölge alternatif Yerlerin CBS Değerleri S.NU LTERNTİF YER BÖLGE CBS DEĞERİ 1 İZMİR/ÇİĞLİ 4 0,876 2 BURDUR 4 0,873 3 FYON 4 0,867 4 KYSERİ 4 0,851 5 ISPRT/KEÇİBORLU 4 0,

131 Yapılan analizler ve değerlendirmeler sonucunda Birinci Bölge de beş adet; İkinci Bölgede altı adet; Üçüncü Bölge de dört adet ve Dördüncü Bölgede beş adet olmak üzere toplam yirmi adet alternatif yer belirlenmiştir. Türkiye genelindeki alternatif yerler Şekil 39 da ve alternatif yerlerin bulanık TOPSİS parametreleri Tablo 23 te gösterilmiştir. Tablo 23: lternatif Yerlerin Bulanık TOPSİS Yönteminde Gösterilişi S.NU LTERNTİF YER BÖLGE CBS DEĞERİ BÖLGE İÇİNDEKİ SIRSI BULNIK TOPSİS PRMETRESİ 1 ÇORLU/TEKİRDĞ 1 0, İSTNBUL/TUZL 1 0, KOCELİ 1 0, SKRY 1 0, NKR 1 0, HTY/İSKENDERUN 2 0, GZİNTEP 2 0, ELZIĞ 2 0, DİYRBKIR 2 0, SİİRT 2 0, VN 2 0, SİVS 3 0, ERZİNCN 3 0, ERZURUM 3 0, KRS 3 0, İZMİR/ÇİĞLİ 4 0, BURDUR 4 0, ISPRT/KEÇİBORLU 4 0, FYON 4 0, KYSERİ 4 0, ( ij : i inci Bölge; j inci lternatif) 110

132 Şekil 39: Türkiye Genelindeki lternatif Yerler 111

133 Mevcut lojistik tesislerin bulunduğu yerlerden Gelibolu demiryoluna yakınlık ve havaalanına yakınlık; Konya doğal afet bölgesine uzaklık ve akaryakıt dağıtım noktasına yakınlık kriterlerini istenilen düzeyde karşılayamadıklarından alternatif yer olarak tespit edilememiştir. yrıca KKTC, ada olması ve coğrafi özellikleri nedeniyle karayoluna yakınlık, demir yoluna yakınlık ve akaryakıt dağıtım noktasına yakınlık kriterlerini istenilen düzeyde karşılayamadığı için alternatif yer olarak belirlenememiştir. Uzman karar vericiler ile yapılan değerlendirme sonucunda Gelibolu daki mevcut lojistik tesise bağlı talep noktalarının ihtiyaçlarının Çorlu daki lojistik tesis tarafından; Konya daki lojistik tesis tarafından desteklenen talep noktalarının ihtiyaçlarının İzmir ve nkara daki lojistik tesisler tarafından karşılanabileceği ifade edilmiştir. KKTC deki talep noktalarının ihtiyaçlarının karşılanabilmesi için iki seçenek ortaya konmuştur. Birinci seçenek, KKTC deki lojistik tesisin mevcut haliyle kalması; ikinci seçenek ise KKTC ye en yakın yerdeki (İskenderun, Gaziantep veya nkara) mevcut veya yeni kurulacak lojistik tesisin en çok ihtiyaç duyulan ve önceliğe sahip bakım, onarım ve lojistik faaliyetleri karşılayabilecek bir alt biriminin KKTC de faaliyet göstermesidir. Birinci seçeneğin atıl durumda kalabilecek birimleri olduğundan ikinci seçeneğin uygulanmasının daha etkin sonuçlar ortaya koyacağı aşikardır. Bu nedenle KKTC deki talep noktalarının ihtiyaçlarının karşılanabilmesi için KKTC ye en yakın yerdeki lojistik tesisin bir alt biriminin (Talep noktaları en çok gereksinim duyulan ve önceliğe sahip ihtiyaçları karşılayabilecek şekilde) KKTC de faaliyet göstermesinin uygun olacağı kanaatine varılmıştır. 112

134 e. dım 5: Bulanık TOPSİS ile lternatiflerin Değerlendirmesi CBS ile belirlenen alternatifleri Bulanık TOPSİS yöntemi ile değerlendirmek için anket uygulaması ve uzman görüşü alınarak belirlenen on bir kriter Tablo 24 te gösterilmiştir. Tablo 24: Bulanık TOPSİS Yöntemi İle Değerlendirilecek Kriterler K i KRİTER K1 Dış Kaynak Kullanımına İmkân Sağlayan Firmaların Sayısı K2 Tedarikçilere Yakınlık K3 Güvenlik (Suç Oranı) Tehlikeli tesislerden (tık yer ve depoları, nükleer santral vb.) uzak K4 olması K5 Yaşam Kalitesi K6 İklim Koşullarının Elverişliliği K7 Hava Kalitesi K8 Mal ve hizmetlerin tedarik maliyeti Lojistik tesislerin; teknolojik gelişmelerin takip edebilmesi için K9 teknoloji bölgelerine, eğitim ve araştırma kurumlarına yakın olması K10 Personel Eşleri İçin Çalışma İmkanı Sosyal imkânların sağlandığı noktalara (lış veriş, eğlence vb.) K11 yakın olması 113

135 (1) Kriterlerin çıklaması (a) Dış Kaynak Kullanımına İmkân Sağlayan Firmaların Sayısı: Kamu kurumu asıl görevine yönelmek maksadıyla temizlik, çevre düzenlemesi, yeme-içme gibi bazı konularda hizmet alımı yöntemine başvurabilir. Bu nedenle lojistik tesisin bulunduğu veya kurulacağı yerde bu tür hizmetleri sağlayan firmaların çoğunlukta olması önemlidir. Değerlendirmede alternatif yerlere yakın olan ithalat ve ihracat yapan firma sayılarından faydalanılmış ve Tablo 25 te gösterilmiştir (T.C. Ekonomi Bakanlığı, web 2015). Tablo 25: İthalat ve İhracat Yapan Firma Sayısı İhracatçı İthalatçı Toplam İhracatçı İthalatçı Toplam Firma Firma Sayı Firma Firma Sayı

136 (b) Tedarikçilere Yakınlık: Kamu kurumuna ait lojistik tesisler kuruma ait özellik arz etmeyen ve piyasada bulunabilen yedek parça, alet edevat vb. ihtiyaçlarını tedarikçi firmalardan tedarik etmektedir. Bu durum ikmal süresini kısaltmakta, araç ve gereçlerin uzun süre faal dışı kalmasını engellemektedir. lternatif yerlerin en yakın sanayi bölgesine mesafeleri dikkate alınarak değerlendirme yapılmıştır. lternatif yerlerin sanayi bölgelerine mesafeleri Tablo 26 da gösterilmiştir. Tablo 26: lternatif Yerlerin Sanayi Bölgelerine Mesafeleri Sanayi Bölgesine Mesafe (Km.) Sanayi Bölgesine Mesafe (Km.)

137 (c) Güvenlik (Suç Oranı): Suç oranının yüksek olduğu bölgelerde lojistik tesisler işlevini yerine getirmekte zorlanmaktadır. Hem çalışan personel ve ailesi için olumsuz sorunlar ortaya çıkmakta hem de ikmal ve bakımın yapılması gecikmektedir. yrıca malzeme taşınması için ilave emniyet tedbirlerinin alınması gerekmektedir. Bu nedenle suç sayısının az olduğu yerlerde lojistik tesislerin kurulması istenmektedir. Çalışmada T.C. dalet Bakanlığı dli Sicil ve İstatistik Genel Müdürlüğü tarafından hazırlanan 2012 yılı dalet İstatistikleri dikkate alınarak değerlendirme yapılmıştır (T.C. dalet Bakanlığı dli Sicil ve İstatistik Genel Müdürlüğü 2012). lternatif yerlerin suç olay sayıları Tablo 27 de gösterilmiştir. Tablo 27: lternatif yerlerin suç olay sayıları Suç Olay Sayısı/ Yüzdesi (%) Suç Olay Sayısı/ Yüzdesi (%) / %4, / %2, / %5, / %3, / %3, / %3, / %4, / % / % / %4, / %3, / %6, / % / %5, / %3, / %6, / %3, / %5, / % / %4,3 116

138 (ç) Tehlikeli tesislerden (tık yer ve depoları, nükleer santral vb.) uzak olması: Nükleer santral, petrol rafinerisi, yakıt ve kimyasal madde depolama alanları gibi tehlikeli tesisler ile atık depolama, çöplük, su arıtma gibi istenmeyen tesisler lojistik tesisleri ve buralarda çalışan personeli olumsuz etkilemektedir. Bu sebeple, Lojistik tesislerin bu gibi yerlerden uzak olması istenmektedir. lternatif yerlerin tehlikeli ve istenmeyen en yakın tesislere mesafeleri Tablo 28 de gösterilmiştir. Tablo 28: lternatif Yerlerin Tehlikeli ve İstenmeyen En Yakın Tesise Mesafeleri Tehlikeli ve İstenmeyen Tesise Olan Mesafesi (km) Tehlikeli ve İstenmeyen Tesise Olan Mesafesi (km)

139 (d) Yaşam Kalitesi: Yaşam kalitesi çalışan kişiler ve ailelerinin sosyal imkânları açısından önem arz etmektedir. Bu sebeple, alternatif yerlere en yakın şehir merkezlerinin Sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeyleri dikkate alınarak değerlendirme yapılmıştır. Bunun için Kalkınma Bakanlığının 2011 yılında yapmış olduğu bir çalışmaya ait veriler kullanılmıştır (T.C. Kalkınma Bakanlığı, web 2015). lternatif yerlerin sosyo-ekonomik gelişmişlik endeks değerleri Tablo 29 da gösterilmiştir. Tablo 29: Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Endeks Değerleri Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Endeksi Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Endeksi 11 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

140 (e) İklim Koşullarının Elverişliliği: İklim koşulları çalışan personelin verimliliğini ve çalışma ortamına etkileyen faktörlerden biridir. lternatif yerler; ortalama sıcaklık değerleri, ortalama güneşlenme saati, yağışlı gün sayısı ve nem oranı gibi bölgelerin coğrafi özellikleri dikkate alınarak değerlendirme yapılmıştır. Değerlendirme için Meteoroloji Genel Müdürlüğünün illere ait yılları arasındaki istatistiki verilerinden yararlanılmış ve veriler Tablo 30 da gösterilmiştir (T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı Meteoroloji Genel Müdürlüğü, web 2015). Tablo 30: lternatif Yerlere it Meteoroloji Verileri Yıllık Ort.Sıcaklık ( 0 C ) 12,9-14,6 12,9-14,6 12,9-14,6 12,9-14,6 11,1-12,8 18,4-20,1 14,7-16,5 14,7-16,5 14,7-16,5 14,7-16,5 Günlük Ort.Güneşlenme Saati 5,7-6 5,7-6 5,7-6 5,2-5,6 6,6-6,9 7-7,4 6,6-6,9 7-7,4 7,5-7,8 7-7,4 Yıllık Ort.Yağış Miktarı (mm) Ort.Nem Oranı (%) Yıllık Ort.Sıcaklık ( 0 C ) 7,38-9,19 7,38-9,19 9,2-11 5,56-7,37 3,73-5,55 16,6-18,3 12,9-14,6 11,1-12,8 11,1-12,8 9,2-11 Günlük Ort.Güneşlenme Saati 7,9-8,3 6,6-6,9 6,1-6,5 6,6-6,9 6,1-6,5 7,9-8,3 7-7,4 7,5-7,8 6,6-6,9 7,5-7,8 Yıllık Ort.Yağış Miktarı (mm) Ort.Nem Oranı (%)

141 (f) Hava Kalitesi: Hava kirliliği çalışanların hayatlarını olumsuz etkilemektedir. Bu nedenle hava kirliliğinin çok olduğu bir bölgeye lojistik tesis kurulması istenmemektedir. Hava kalitesinin değerlendirilmesinde hava kirliliği oranları dikkate alınmıştır. Bunun için Çevre ve Şehircilik Bakanlığının hava kalitesi izleme istasyonu 2014 yılı partikül madde (PM10) değerleri ve kükürt dioksit değerleri dikkate alınmış (T.C. Çevre ve Şehircilik Bakanlığı Hava Kalitesi İzleme İstasyonları, web 2015) ve Tablo 31 de gösterilmiştir. Tablo 31: 2014 Yılı Partikül Madde (PM10) Değerleri ve Kükürt Dioksit Değerleri Kükürt Dioksit 3 ( g / m ) Partikül Madde 3 ( g / m ) Kükürt Dioksit 3 ( g / m ) Partikül Madde 3 ( g / m ) (g) Mal ve hizmetlerin tedarik maliyeti: Lojistik tesisler toplu tedarik dışında birçok mal ve hizmeti bulunduğu bölgeden almaktadır. Mal ve hizmet alımı bölgeler arasında farklılık göstermektedir. Mal ve hizmete ulaşım kolay olduğunda daha düşük ücretle elde edilmektedir. İthalatçı ve ihracatçı firma sayıları dikkate alınarak değerlendirme yapılmıştır. 120

142 (ğ) Lojistik tesislerin; teknolojik gelişmeleri takip edebilmesi için teknoloji bölgelerine, eğitim ve araştırma kurumlarına yakın olması: Lojistik tesislerin teknolojik gelişmeleri takip edebilmesi, değişime ve gelişime açık olması, teknoloji transferleri yapabilmesi ve çalışan personelin akademik yönden kendisini geliştirmesine imkan sağlayabilmesi için teknoloji bölgelerine, eğitim ve araştırma kurumlarına yakın olması gerekmektedir. Bu amaçla, alternatif yerlerin yakın çevresinde bulunan yüksek okul, üniversite, Tübitak ofisi, teknoloji merkezi sayıları dikkate alınmış ve Tablo 32 de gösterilmiştir. Tablo 32: lternatif Yerlerin Yakın Çevresinde Bulunan Yüksek Okul, Üniversite, Tübitak Ofisi, Teknoloji Merkezi Sayıları Eğitim ve raştırma Kurum Sayısı Eğitim ve raştırma Kurum Sayısı

143 (h) Personel Eşleri İçin Çalışma İmkânı: Lojistik tesislerde görev yapan personelin çoğunun eşi çalışması durumunda, eşlerin atanmasında ve iş bulmasında sorun yaşanması lojistik tesislerde çalışan personelin verimliliğini ve huzurunu olumsuz etkilemektedir. Bu nedenle lojistik tesislerin bulunacağı yerlerde istihdam oranlarının yüksek olması önemlidir. Bu kriterin değerlendirilmesinde 2013 yılı il istihdam rakamları kullanılmıştır (T.C. Devlet Personel Başkanlığı, web 2015). İstihdam rakamları Tablo 33 te gösterilmiştir. Tablo 33: 2013 Yılı lternatif Yerlerin İstihdam Rakamları İstihdam Rakamları İstihdam Rakamları

144 (i) Sosyal imkânların sağlandığı noktalara (lış veriş, eğlence vb.) yakın olması: Lojistik tesislerde çalışan personelden verim elde edebilmek için moral ve motivasyonunun yüksek olması gerekmektedir. Personelin boş zamanlarını değerlendirebilmesi ve ailesiyle hoş vakit geçirebilmesi için lojistik tesislerin sosyal imkânların sağlandığı noktalara yakın olması gerekmektedir. Bu kriterin değerlendirilmesinde alternatif yerlere yakın her şeyi içinde barındıran büyük alışveriş merkezlerinin sayıları dikkate alınmıştır. lışveriş merkezlerinin sayıları Tablo 34 te gösterilmiştir. Tablo 34: lışveriş Merkezlerinin Sayıları lışveriş merkezi Sayısı lışveriş merkezi Sayısı

145 (2) Bulanık TOPSİS Yöntemi Bulanık TOPSİS dım 1: Mevcut lojistik tesislerin konum olarak değerlendirilmesi ve yer seçimi için yirmi alternatif yer, alternatiflerin değerlendirilmesi için on bir kriter ve dört uzman karar verici olarak belirlenmiş ve aşağıda gösterilmiştir. Birinci Bölge için lternatif yerler:,,,, İkinci Bölge için lternatif yerler:,,,,, Üçüncü Bölge için lternatif yerler:,,, Dördüncü Bölge için lternatif yerler:,,,, Kriterler: K K 1,K 2,...,K 11 ; Karar vericiler: KV KV 1,KV 2,KV 3,KV Bulanık TOPSİS dım 2: Mevcut lojistik tesislerin yerlerinin değerlendirilmesi ve yer seçimi için belirlenen yirmi alternatif yer uzman karar vericiler tarafından on bir kriter dikkate alınarak Tablo 35 te gösterilen dilsel değişkenler yardımıyla değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonuçlarının dilsel değişkenlerle gösterimi her bir bölge için sırayla Tablo da gösterilmiştir. Tablo 35: Kriter Önem ğırlıklarını Belirlemede ve lternatiflerin değerlendirilmesinde Kullanılacak Dilsel İfadeler Kriter önem ağırlığının belirlenmesinde kullanılan dilsel değişkenler lternatiflerin değerlendirilmesinde kullanılan dilsel değişkenler Çok Düşük (ÇD) (0, 0, 0.1) Çok Zayıf (ÇZ) (0, 0, 1) Düşük (D) (0, 0.1, 0.3) Zayıf (Z) (0, 1, 3) Orta Düşük (OD) (0.1, 0.3, 0.5) Orta Zayıf (OZ) (1, 3, 5) Orta (O) (0.3, 0.5, 0.7) Eşit (E) (3, 5, 7) Orta Yüksek (0.5, 0.7, 0.9) Orta İyi (Oİ) (5, 7, 9) Yüksek (Y) (0.7, 0.9, 1.0) İyi (İ) (7, 9, 10) Çok Yüksek (ÇY) (0.9,1.0,1.0) Çok İyi (Çİ) (9, 10, 10) 124

146 KV4 KRR VERİCİLER / LTERNTİFLER KV3 KV2 KV1 Tablo 36: Karar Vericiler Tarafından Birinci Bölgedeki lternatiflerin Kriterlere Göre Dilsel Değişkenlerle Değerlendirilmesi KRİTERLER K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 11 İ İ İ Çİ Oİ Çİ Çİ İ Oİ Oİ İ 12 Çİ Çİ Oİ Çİ Çİ Çİ İ Çİ Çİ Çİ Çİ 13 İ E Çİ Oİ İ Çİ Oİ Çİ İ İ Oİ 14 E İ Oİ İ İ Oİ İ E Oİ Oİ İ 15 Çİ İ Çİ Çİ Çİ İ Oİ Çİ Çİ Çİ Çİ 11 Çİ Çİ Çİ İ İ İ Oİ İ İ Oİ Oİ 12 Çİ Çİ İ Çİ Çİ Çİ İ Çİ Çİ Çİ Çİ 13 Oİ İ E E Oİ Çİ İ İ İ İ Oİ 14 OZ İ E E Oİ İ Oİ E OZ İ Oİ 15 Çİ Çİ Çİ İ İ İ Oİ Çİ Çİ Çİ Çİ 11 İ Oİ Çİ İ Oİ Oİ İ İ Oİ İ İ 12 Çİ Çİ İ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ 13 İ E Oİ E Oİ Çİ Oİ Çİ İ İ İ 14 Oİ E Oİ Oİ Oİ Oİ İ Oİ OZ Oİ Oİ 15 Çİ İ İ İ İ Oİ İ Çİ Çİ İ Çİ 11 Çİ Çİ Çİ Çİ E E İ Oİ İ İ İ 12 Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ İ Çİ Çİ 13 Çİ E Çİ İ Oİ E Oİ Çİ Oİ Oİ İ 14 Oİ E Çİ İ Oİ E E E E İ İ 15 Çİ Çİ Çİ Çİ İ İ İ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ: Çok İyi, İ:İyi, Oİ: Orta İyi, E:Eşit, OZ: Orta Zayıf, Z: Zayıf, ÇZ: Çok Zayıf 125

147 KV4 KRR VERİCİLER / LTERNTİFLER KV3 KV2 KV1 Tablo 37: Karar Vericiler Tarafından İkinci Bölgedeki lternatiflerin Kriterlere Göre Dilsel Değişkenlerle Değerlendirilmesi KRİTERLER K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 21 İ Çİ Çİ Çİ İ Çİ İ İ Çİ İ Çİ 22 Çİ OZ E İ Çİ Oİ İ Çİ İ İ İ 23 OZ Oİ Çİ Çİ İ Oİ Çİ OZ İ Oİ Oİ 24 Oİ Oİ Çİ İ Oİ İ Oİ Çİ İ Çİ Çİ 25 Z İ Çİ E E Oİ OZ Z E Z Oİ 26 Oİ İ Çİ Çİ E İ Oİ İ Oİ İ İ 21 Çİ Çİ İ İ Çİ Çİ Oİ Çİ Çİ İ İ 22 Çİ Z OZ Oİ Çİ Oİ Oİ Çİ İ İ Oİ 23 Z E Oİ Çİ İ İ Çİ Z İ Oİ E 24 Oİ E Oİ E İ Çİ Oİ Çİ İ Çİ İ 25 ÇZ Oİ Çİ OZ Oİ Oİ E OZ E OZ E 26 Oİ Oİ Çİ İ Oİ Oİ Oİ Oİ Oİ İ Oİ 21 İ Çİ Oİ Oİ İ İ Oİ İ Çİ Oİ İ 22 Çİ E E E Çİ İ Oİ Çİ İ Oİ Oİ 23 E Oİ Oİ Çİ İ Oİ İ E İ Oİ E 24 Oİ Oİ Oİ E Oİ Çİ İ Oİ İ İ İ 25 Z Oİ Çİ Z Oİ Oİ E Z Z OZ E 26 E İ Çİ Oİ Oİ Oİ Oİ E Oİ İ Oİ 21 Oİ Çİ İ Çİ Çİ Çİ İ Oİ İ Oİ Çİ 22 Çİ OZ Oİ İ Çİ Oİ İ Çİ Oİ Oİ Oİ 23 OZ Oİ İ Çİ Oİ Oİ Çİ OZ Oİ Oİ OZ 24 E Oİ Oİ İ Oİ İ İ E Oİ Çİ Çİ 25 ÇZ İ İ Oİ E Oİ Oİ ÇZ Z E OZ 26 E İ İ Çİ E İ İ E E İ Oİ Çİ: Çok İyi, İ:İyi, Oİ: Orta İyi, E:Eşit, OZ: Orta Zayıf, Z: Zayıf, ÇZ: Çok Zayıf 126

148 KV4 KRR VERİCİLER / LTERNTİFLER KV3 KV2 KV1 Tablo 38: Karar Vericiler Tarafından Üçüncü Bölgedeki lternatiflerin Kriterlere Göre Dilsel Değişkenlerle Değerlendirilmesi KRİTERLER K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 31 Çİ Çİ İ Çİ Oİ Çİ İ Çİ Çİ İ İ 32 Oİ İ E Çİ İ Çİ İ Oİ Çİ Oİ İ 33 Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Oİ Çİ Çİ Çİ Çİ 34 OZ İ E İ İ İ Oİ OZ İ Oİ İ 31 İ Çİ Oİ İ E İ Çİ İ İ İ Çİ 32 OZ Çİ Oİ İ E İ Çİ İ İ İ Çİ 33 İ Çİ İ İ İ İ İ İ İ Çİ Çİ 34 ÇZ Çİ E Oİ Oİ Oİ İ ÇZ Oİ İ Çİ 31 Çİ Çİ Çİ Çİ OZ Çİ İ Çİ Çİ Oİ Oİ 32 E İ İ Çİ E Çİ İ E Çİ Oİ Oİ 33 Çİ Çİ Çİ Çİ İ Çİ İ Çİ Çİ İ İ 34 Z İ İ İ Oİ İ İ Z İ Oİ Oİ 31 Çİ İ İ Çİ E Çİ Çİ Çİ Çİ Oİ İ 32 E İ E Çİ Oİ İ İ E Çİ Oİ İ 33 Çİ İ Çİ Çİ Çİ İ İ Çİ Çİ İ Çİ 34 OZ İ E İ İ Oİ Oİ OZ İ Oİ İ Çİ: Çok İyi, İ:İyi, Oİ: Orta İyi, E:Eşit, OZ: Orta Zayıf, Z: Zayıf, ÇZ: Çok Zayıf 127

149 KV4 KRR VERİCİLER / LTERNTİFLER KV3 KV2 KV1 Tablo 39: Karar Vericiler Tarafından Dördüncü Bölgedeki lternatiflerin Kriterlere Göre Dilsel Değişkenlerle Değerlendirilmesi KRİTERLER K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 41 Çİ Çİ Oİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ 42 Z Oİ İ Oİ İ Çİ Çİ Z Oİ E Oİ 43 Z OZ Oİ Çİ İ İ İ Z İ Oİ Oİ 44 OZ Oİ İ İ Oİ İ İ OZ İ Oİ Oİ 45 Oİ E Çİ Oİ Oİ Oİ Oİ Oİ Oİ İ İ 41 Çİ Çİ Oİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ 42 OZ İ İ İ İ Çİ İ OZ Oİ Oİ Oİ 43 OZ E Oİ Çİ Oİ Çİ İ OZ İ İ İ 44 E İ İ İ E İ İ E İ İ Oİ 45 Oİ Oİ Çİ İ E İ Oİ Oİ Oİ Çİ İ 41 Çİ Çİ Oİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ 42 E Oİ İ Oİ Çİ İ Çİ E Oİ İ Oİ 43 E Z Oİ İ İ İ İ E İ İ İ 44 Oİ Oİ İ İ İ İ İ Oİ İ İ Oİ 45 İ OZ Çİ Oİ İ İ İ İ Oİ Çİ İ 41 Çİ Çİ Oİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ Çİ 42 E İ İ İ Oİ İ Çİ E Oİ İ İ 43 E E Oİ İ İ İ Çİ E İ İ Oİ 44 Oİ İ İ İ E Oİ İ Oİ İ İ İ 45 İ Oİ Çİ İ E Oİ İ İ Oİ İ İ (Çİ: Çok İyi, İ:İyi, Oİ: Orta İyi, E:Eşit, OZ: Orta Zayıf, Z: Zayıf, ÇZ: Çok Zayıf) Kriter önem ağırlıkları uzman görüşü ile her bölge için ayrı ayrı belirlenmiştir. Uzman personelin Tablo 35 te gösterilen kriter önem ağırlıkları 128

150 KV4 KRR VERİCİLER / BÖLGELER KV3 KV2 KV1 belirleme dilsel ifadeleri ile yaprığı değerlendirmenin sonuçları Tablo 40 da gösterilmiştir. Tablo 40: Karar Verici Uzman Personelin Kriterlerin Önem Dereceleri İle İlgili Dilsel İfadeleri KRİTERLER K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 1.BÖLGE ÇY Y OY ÇY Y OY Y Y Y ÇY OY 2.BÖLGE Y OY O ÇY ÇY Y Y ÇY OY OY OY 3.BÖLGE ÇY OY O ÇY OY Y O Y D D OY 4.BÖLGE OD OY ÇY OY OY O Y ÇY Y OY OD 1.BÖLGE ÇD Y O O ÇY O O OD ÇY OY OY 2.BÖLGE Y ÇY ÇY Y Y Y OY O O Y OY 3.BÖLGE O ÇY ÇY O O Y Y OY OY OD OD 4.BÖLGE ÇY ÇY O OY OY O O OY Y Y Y 1.BÖLGE ÇY ÇY OY OY D OY D O Y ÇD D 2.BÖLGE Y Y ÇY OD ÇY O ÇD OY OD OY D 3.BÖLGE ÇY ÇY ÇY OD ÇY O ÇD Y D OY D 4.BÖLGE Y Y OY Y O OY D O ÇY OY ÇY 1.BÖLGE OY O ÇY ÇY OD O OY ÇY Y O OY 2.BÖLGE ÇY Y OD OD O O OD OY Y OY ÇY 3.BÖLGE ÇY OY OY OY ÇY Y ÇY OY OY OY Y 4.BÖLGE Y Y Y Y Y O Y Y Y OD OY (ÇY: Çok Yüksek, Y: Yüksek, OY: Orta Yüksek, O: Orta, OD: Orta Düşük, D: Düşük, ÇD: Çok Düşük) Karar vericiler kriterlerin önem ağırlıklarını belirlemek için Çok Düşükten (ÇD) Çok Yükseğe (ÇY) kadar olan yedili dilsel değişkenler ile kriterleri değerlendirmiştir. Örneğin; Birinci Karar Verici (KV1) Birinci Bölge için K1 kriterini Çok Yüksek (ÇY) önemli bulurken dördüncü Karar Verici ynı kriteri Orta Yüksek (OY) önemli olarak değerlendirmiştir. Bulanık TOPSİS dım 3: Mevcut lojistik tesislerin değerlendirilmesi ve yer seçimi için belirlenen kriter önem ağırlıkları ile alternatiflerin kriterlerden aldığı değerlendirmeler Tablo 35 ten faydalanılarak üçgen bulanık sayılara 129

151 dönüştürülmüştür. Karar vericilerin belirledikleri kriter önem ağırlıklarının üçgen bulanık sayılarla ifadesi Tablo 41 de gösterilmiştir. Dört uzman personel tarafından değerlendirilen alternatiflerin kriterlerden aldığı değerlerin Tablo 35 ten faydalanılarak üçgen bulanık sayılarla ifade edilmesi ise her bölge için sırasıyla Tablo te gösterilmiştir. 130

152 Tablo 41: Kriterlerin Önem ğırlıklarının Bulanık Üçgen sayılarla Gösterilmesi 131

153 Tablo 42: Birinci Bölgedeki lternatiflerin Kriterlerden ldığı Değerlerin Üçgen Bulanık Sayılar İle Gösterilmesi 132

154 Tablo 43: İkinci Bölgedeki lternatiflerin Kriterlerden ldığı Değerlerin Üçgen Bulanık Sayılar İle Gösterilmesi Tablo 44: Üçüncü Bölgedeki lternatiflerin Kriterlerden ldığı Değerlerin Üçgen Bulanık Sayılar İle Gösterilmesi 133

155 Tablo 45: Dördüncü Bölgedeki lternatiflerin Kriterlerden ldığı Değerlerin Üçgen Bulanık Sayılar İle Gösterilmesi Bulanık TOPSİS dım 4: lternatiflerin kriterlere göre performans değerlerini gösteren bulanık karar matrisi D ve bulanık kriter ağırlıkları matrisi W ((14) numaralı eşitlikte gösterildiği gibi) oluşturulmuştur. Bulanık karar matrisi Tablo 46 da gösterilmiştir. Bulanık karar matrisindeki değerler her alternatifin tüm kriterlere göre karar vericilerin yapmış olduğu değerlendirmelerin ortalaması alınarak elde edilir. Karar vericilerin bütün alternatifleri kriterlere göre üçgen bulanık sayılar ile değerlendirmeleri tek bir üçgen bulanık sayıya (12) numaralı eşitlik yardımıyla dönüştürülmüştür x12 x12 x11 x11 x x12 5,7,9 7,9,10 7,9,10 9,10,

156 3 12 x 7,8.75,9.75 (1 inci Bölge 2 nci lternatifin 3 üncü Kritere göre aldığı bulanık değer (7, 8.75, 9.75) olarak hesaplanmıştır.) Örneğin; birinci bölge ikinci alternatifin bulanık sayıya dönüştürülmesi şu şekilde hesaplanmıştır: ( kl x ij :l inci karar vericinin k ıncı kriterine göre değerlendirmesi sonucu i nci bölge j inci alternatifin aldığı bulanık değer) Her bir kriterin bulanık önem ağırlığını tek bir üçgen bulanık sayıya dönüştürmek için (13) numaralı formülden yararlanılmıştır. Bu hesaplamaların yapılmasında Tablo 40 ve 41 de gösterılen karar vericilerin herbir bölge icin kriterleri degerlendirdikleri tablodan faydalanılmıstır. Örneğin; birinci kriterin birinci bölge için bulanık önem ağırlığı değeri aşağıdaki şekilde hesaplanmıştır. ( : l nci Karar Vericinin i nci Bölgeyi k ncı kritere göre değerlendirmesi sonucu elde edilen bulanık önem ağırlık değeri) w1 w1 w1 w1 w w1 0.7,0.9, ,0.9, ,1.0, ,0.5, w 0.650,0.825,0.925 (1 inci Bölgenin 2 nci Kritere göre bulanık önem ağırlığı(0.650, 0.825, 0.925) olarak hesaplanmıştır.) Hesaplanan tüm kriterlerin bütünleştirilmiş bulanık önem ağırlıkları matrisi Tablo 47 de gösterilmiştir. Tablo incelendiğinde; en çok önemli kriterin birinci ve dördüncü bölge için W2; ikinci ve üçüncü bölge için W1 olduğu; en düşük öneme sahip kriterin ise birinci ve ikinci bölgeler için W7, üçüncü bölge için W9 ve dördüncübbölge için W6 olduğu görülmektedir. Dönüştürülen bulanık sayılar (13) numaralı eşiklikten yararlanılarak tek bir bulanık sayı haline getirilmiştir. 135

157 Tablo 46: Bulanık Karar Matrisi D 136

158 KRİTERLER Tablo 47: Kriterlerin Birleştirilmiş Önem ğırlıklarının Bulanık Üçgen Sayılar k Matrisi W j BÖLGELER 1. BÖLGE 2. BÖLGE 3. BÖLGE 4. BÖLGE W1 (0.575, 0.675, 0.750) (0.750, 0.875, 0.975) (0.750, 0.875, 0.925) (0.600, 0.775, 0.875) W2 (0.650, 0.825, 0.925) (0.700, 0.875, 0.975) (0.700, 0.850, 0.950) (0.700, 0.875, 0.975) W3 (0.550, 0.725, 0.875) (0.550, 0.700, 0.800) (0.650, 0.800, 0.900) (0.600, 0.775, 0.900) W4 (0.650, 0.800, 0.900) (0.450, 0.625, 0.750) (0.450, 0.625, 0.775) (0.600, 0.800, 0.950) W5 (0.425, 0.575, 0.700) (0.700, 0.850, 0.925) (0.650, 0.800, 0.900) (0.500, 0.700, 0.875) W6 (0.400, 0.600, 0.800) (0.500, 0.700, 0.850) (0.600, 0.800, 0.925) (0.350, 0.550, 0.750) W7 (0.375, 0.550, 0.725) (0.325, 0.475, 0.625) (0.475, 0.600, 0.700) (0.425, 0.600, 0.750) W8 (0.500, 0.675, 0.800) (0.550, 0.725, 0.875) (0.600, 0.800, 0.950) (0.600, 0.775, 0.900) W9 (0.750, 0.925, 1.00) (0.400, 0.600, 0.775) (0.250, 0.375, 0.650) (0.750, 0.925, 1.000) W10 (0.425, 0.550, 0.675) (0.550, 0.750, 0.925) (0.325, 0.450, 0.650) (0.450, 0.650, 0.825) W11 (0.375, 0.550, 0.750) (0.475, 0.625, 0.775) (0.325, 0.500, 0.675) (0.550, 0.725, 0.850) Bulanık TOPSİS dım 5: Bulanık karar matrisinin (Tablo 46) oluşturulmasından sonra (15-19) numaralı formüller kullanılarak normalize edilmiş bulanık karar matrisi R oluşturulmuştur. Normalize edilmiş bulanık karar matrisinin kurulmasında her bir fayda kriteri için o kriterin tüm alternatiflerden aldığı en büyük üçgen bulanık sayısının üçüncü değerine C j bölüm işlemi yapılmıştır. Modelde tüm kriterler fayda kriteri olduğu için bu değerin hesaplanmasında (18) numaralı formül kullanılmıştır. Normalize edilmiş bulanık karar matrisi Tablo 48 de gösterilmiştir. Üçüncü Kriterin birinci bölgedeki alternatiflerden aldığı en büyük üçgen bulanık değeri (8.5, 9.75, 10) değeridir. Üçgen bulanık sayılar normalize edilirken en büyük değere bölünerek normalize edilirler. Bu sayının üçüncü bulanık değeri 10 dur. Dolayısıyla bu değer birinci kriterin normalizasyon işlemi için payda kısmında yer alacak değerdir. Birinci Bölge birinci alternatifin birinci kritere göre normalize edilmiş üçgen bulanık sayısının hesaplanması şu şekildedir: ( V : i nci Bölge j nci lternatifin k ncı kritere göre normalize edilmiş bulanık değeri.) 137 k ij

159 V 12,, , 3 12 V 0.7,0.875,0.975 (1 inci Bölge 2 nci lternatifin 3 üncü kritere göre normalize edilmiş bulanık değeri (0.700, 0.875, 0.975) olarak hesaplanmıştır.) Bulanık TOPSİS dım 6: ğırlıklı normalize edilmiş bulanık karar matrisi ( ) (21) numaralı eşitlikle hesaplanarak oluşturulmuştur. Normalize edilmiş bulanık karar matrisindeki her alternatifin k kriterine göre aldığı üçgen bulanık sayı ( r k ij ) (Tablo 48) ile bu kriterin önem ağırlığının üçgen bulanık sayı değeri k j W (Tablo 47) çarpılmış ve ağırlıklı normalize edilmiş bulanık karar matrisi oluşturulmuştur. ğırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi Tablo 49 da gösterilmiştir. Örneğin birinci bölge ikinci alternatifin üçüncü kritere göre ağırlıklı normalize edilmiş değeri; v r (x)w v ,0.875,0.975 x 0.550, 0.725, v (1 inci Bölge 2 nci lternatifin 3 üncü ,0.634,0.853 kritere göre aldığı ğırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Değer (0.385, 0.634, 0.853) şeklinde hesaplanmıştır. 138

160 Tablo 48: Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi R 139

161 Tablo 49: ğırlıklı Normalize Edilmiş Bulanık Karar Matrisi 140

162 ğırlıklı normalize edilmiş bulanık karar matrisindeki her k v ij bulanık sayısı, normalize edilmiş pozitif üçgen bulanık sayıdır ve bu değer 0 ile 1 ölçek değeri arasındadır. ğırlıklı normalize edilmiş bulanık karar matrisi Tablo 49 da gösterilmiştir. Bulanık TOPSİS dım 7: Değerlendirilecek tüm alternatif yerlerin en iyi ve en kötü ( ) bulanık değerlerden uzaklığını gösteren bulanık pozitif ideal çözüm (BPİÇ, ) ve bulanık negatif ideal çözüm (BNİÇ, ) değerleri hesaplanmıştır. Bu problemde on bir kriter alternatif yerlerin değerlendirilmesinde kullanılmaktadır. Dolayısıyla n=11 olacağından ve kümesi aşağıdaki şekilde oluşturulmuştur;,, Bulanık TOPSİS dım 8: lternatiflerin normalize edilmiş bulanık karar matrisindeki j inci kriter değerlerinin, en iyi bulanık pozitif ideal çözüm değeri ( ) ile en kötü bulanık negatif ideal çözüm ( ) değerlerine olan uzaklıkları (24) numaralı formül kullanılarak hesaplanmıştır. Örneğin Birinci Bölge Birinci lternatif yeri ( 11) için birinci kriterden aldığı normalize edilmiş bulanık değerin 1 inci kritere göre BPİÇ ve BNİÇ değerlerinden uzaklıkları aşağıdaki şekilde hesaplanmıştır. 141

163 lternatiflerin BPİÇ ten ve BNİÇ ten olan uzaklık değerleri sırasıyla Tablo 50 ve Tablo 51 de gösterilmiştir. 142

164 4. BÖLGE 3. BÖLGE LTERNTİFLER 2. BÖLGE 1. BÖLGE Tablo-50: lternatiflerin Bulanık Pozitif İdeal Çözümden Uzaklıkları KRİTERLER K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d )

165 4. BÖLGE 3. BÖLGE LTERNTİFLER 2. BÖLGE 1. BÖLGE Tablo-51: lternatiflerin Bulanık Negatif İdeal Çözümden Uzaklıkları KRİTERLER K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) d ) Tablo 50 de dört bölgedeki alternatiflerin her bir kritere göre BPİÇ ten olan uzaklıkları görülmektedir. Daha sonra (25) numaralı formülü kullanarak bir alternatif yerin tüm kriterler için BPİÇ ten olan uzaklıkları toplanmıştır. Bu değer o alternatifin BPİÇ ten olan toplam uzaklığını ( ) göstermektedir. ynı şekilde, Tablo 51 her bir alternatif yerin BNİÇ ten olan uzaklık değerleri (26) numaralı formül yardımıyla toplanmıştır. Bu değer alternatifi o alternatifin BNİÇ den olan toplam uzaklığını ( ) göstermektedir. lternatiflerin ( ) ve ( ) değerleri sırasıyla Tablo 52 de gösterilmiştir. 144

166 4. BÖLGE 3. BÖLGE LTERNTİFLER 2. BÖLGE 1. BÖLGE Tablo-52: lternatiflerin ( ) değeri ( ) değerleri

167 4. BÖLGE 3. BÖLGE LTERNTİFLER 2. BÖLGE 1. BÖLGE Bulanık TOPSİS dım 9: Her bir alternatifin yakınlık katsayısı değerleri ( ) (27) numaralı formül yardımıyla hesaplanmış ve Tablo 53 te gösterilmiştir. Tablo 53: lternatiflerin Yakınlık Katsayısı Değerleri Bulanık TOPSİS dım 10: Yakınlık katsayısı değerlerine göre alternatiflerin büyükten küçüğe doğru sıralaması yapılmıştır. lternatif yerler, yer seçimi probleminde yer alan kriterler ile dört uzman personel tarafından yapılan değerlendirmeye göre, yakınlık katsayısı büyükten küçüğe doğru; Birinci bölge için ; İkinci bölge için ; Üçüncü bölge için ve 146

168 4. BÖLGE 3. BÖLGE LTERNTİFLER 2. BÖLGE 1. BÖLGE Dördündü bölge için sıralanmıştır. şeklinde f. dım 6: Karar Matrisi Dokuz kriter dikkate alınarak CBS ile yapılan analiz sonucu, on bir kriter dikkate alınarak Bulanık TOPSİS ile ve yirmi kriter dikkate alınarak her iki yöntemle yapılan değerlendirme sonuçları ve bölge içi sıralamaları Tablo 54 te gösterilmiştir. Tablo 54: lternatiflerin CBS ve Bulanık TOPSİS Yöntemlerine göre Değerlendirme Sonuçları ve Bölge İçi Sıralamaları Bulanık TOPSİS (11 Kritere Bulanık TOPSİS+CBS (20 Kritere CBS ( 9 Kritere Göre) Göre) Göre) Yakınlık Katsayısı Bölge İçi Sırası CBS Değeri Bölge İçi Sırası Bulanık TOPSİS+CBS Değeri Bölge İçi Sırası 11 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

169 g. dım 7: Uygulama Sonuç Yirmi kriter dikkate alınarak CBS ve Bulanık TOPSİS yöntemleriyle yapılan değerlendirmeler ile elde edilen sonuçlar dört uzman personelle birlikte yorumlanmıştır. Elde edilen sonuçlar gerekçeleriyleriyle birlikte aşağıda açıklanmıştır; Şekil 40: Uygulama sonucunda belirlenen lojistik tesis yerleri Birinci Bölgede: - Talep noktalarının istekleri dikkate alındığında üç lojistik tesisin yeterli olacağı, - Lojistik tesisler için uygun yerlerin İstanbul, nkara ve Çorlu/Tekirdağ olacağı; (Bu üç tesis yapılan uygulama sonucunda 1 inci, 2 nci ve 3 üncü sıradaki yerlerdir.) - Gelibolu daki lojistik tesisin kapatılabileceği veya diğer lojistik tesislerin imkân ve kabiliyetlerini artırmaya yönelik kullanılabileceği, buraya bağlı talep noktalarının ihtiyaçlarının Çorlu/Tekirdağ lojistik tesisi tarafından karşılanabileceği; (Bu lojistik tesis yapılan uygulamada demiryoluna ve hava alanına yakınlık kriterlerini karşılayamadığı için uygun yer olarak belirlenememiştir.) - 148