Araç Lojistiği Firma Seçiminde, Entropy ile Ağırlıklandırılmış Promethee Karar Modeli. Mustafa Anıl DÖNMEZ*, Zerrin ALADAĞ**, F.

Transkript

1 Araç Lojistiği Firma Seçiminde, Entropy ile Ağırlıklandırılmış Promethee Karar Modeli Mustafa Anıl DÖNMEZ*, Zerrin ALADAĞ**, F. Cengiz DĐKMEN*** Hoşgeldiniz *Arş.Gör.Mustafa Anıl Dönmez, Kocaeli Üniversitesi - Đ.Đ.B.F Đşletme **Prof.Dr.Zerrin ALADAĞ, Kocaeli Üniversitesi Mühendislik Fakültesi-Endüstri ***Yrd.Doç.Dr.F.Cengiz DĐKMEN, Kocaeli Üniversitesi, Đ.Đ.B.F Đşletme 1

2 Araç Lojistiği Firma Seçiminde, Entropy ile Ağırlıklandırılmış Promethee Karar Modeli Sunum Đçeriği; Giriş, Araç Lojistiği Genel Tanım, Otomotiv Firmalarının, Araç Lojistiği Firma Seçiminde Tespit Edilen Temel Ölçütleri, Ölçütlerin Ağırlıklandırılmasında Entropy Yöntemi, ÇÖKV Yöntemlerinden; Promethee, Visual Promethee Programı ile Araç Lojistik Firma Seçimi, Sonuç 2

3 Araç Lojistiği Firma Seçiminde, Entropy ile Ağırlıklandırılmış Promethee Karar Modeli Giriş Otomotivciler araçları en uygun şekilde hedef kitle için üretmeye ve sunmaya çalışırlar. Peki bu araçların tüketiciye ulaşımında hangi faktörler rol almaktadır? Özenle üretilmiş(kalite std.) bu araçlar, tüketiciye ekonomik, zamanında ve hatasız gelebiliyor mu? Tüketici aracını teslim alırken aracının çizik/ezik/kırık bir parçasını görür ise ne yapar? Yukarıdaki ve benzeri soruların cevabı, bilimsel incelemelere zemin hazırlamıştır. Sonuç olarak otomotiv firmaları; karar ölçütlerinin tespiti, bu ölçütlerin ağırlıklarının hesaplanması ve en uygun firma seçiminin duyarlı ve hızlı olarak yapılmasını beklemektedir. 3

4 Araç Lojistiği Firma Seçiminde, Entropy ile Ağırlıklandırılmış Promethee Karar Modeli Araç Lojistiği Genel Tanım; Araç taşıma alanında uzmanlaşmış lojistik firmaları ile entegre olmuş otomotiv firmaları. Süreç sadece nakliye değil, üretim/gümrükleme/deniz-tren aktarma/yükleme istasyonları/bayi vs. gibi bir çok alanda ciddi bir koordinasyonu içeriyor. Araç Taşıma, değişik ebatlarda ve fonksiyonellikte treyler ile gerçekleşir. 4

5 Araç Lojistiği Firma Seçiminde, Entropy ile Ağırlıklandırılmış Promethee Karar Modeli Otomotiv Firmalarının, Araç Lojistiği Firma Seçiminde Tespit Edilen Temel Ölçütler; Otomotiv firmaları ve araç lojistik firmalarından soruna bilimsel yaklaşım gösterebilenlerden, yapmış oldukları şartname ve performans kriterleri, yüz yüze görüşme yoluyla değerlendirilmiştir. Ulaşılamayan her iki alandaki firmaların, internet sitelerinden bilgilere ulaşılmaya çalışılmıştır. Lojistik alanında bilimsel yayınlar incelenmiştir. Değerlendirmeler sonucunda; Kalite, Maliyet, Yönetim ve Teslimat ana ve alt kriterleri belirlenmiştir. 5

6 Tablo 1. Araç Lojistiği Ana ve Alt Ölçütleri ÖLÇÜTLER w KALĐTE 0,283 Sertifikalar(Eğitim) S.S.>=4-5 0,025 Hasar Oranları H.O.=0,003;0,0045; 0,005 ( Ort.Araç Hasar Bedeli=4 TL/Araç ) 0,067 Filo Yaşı F.Y.=<4-6 yıl/araç 0,058 Filo Bakımı Lastik Diş Derinliği =<8 mm 0,058 Sevkiyat Performansı S.P.=<1,5-2 gün, %80'i, S.P.Oranı=>%0,935 0,042 MALĐYET 0,300 Yıllık Toplam Maliyet TM=Maliyet(ort.km; top.km; gidilen yer)+(enf.+dizel Artış / Aylık) ; M.+6AylıkEnf(0,6)+Dz.Art.(0,4) ; A(Fiyat 0,250 Kırılımı)=B(Ya Maliyet Performansı M.P.= Topl.Maliyet / Toplam Km. 0,050 YÖNETĐM 0,208 Đletişim Talep ve Problem Çözümü 0,050 Lojistik Firma Yerleşimi Merkezi Nerede 0,058 Esneklik Değişken Taşıma Operasyonları ; Hızlı Planlama 0,017 Raporlama Günlük,Aylık,Yıllık Bayi ve Lojistik Firma Raporları 0,033 Aksiyonlar Raporların Değerlendirilerek Çözüm Getirilmesi 0,050 TESLĐMAT 0,208 Sevkiyat Süresi N+1 bölgesel değişimli; Fabrika Bölgesi-0 gün + 3 gün ; FS.P.=<1,5 gün 0,117 Yükleme Süresi Aynı Gün; ( 1 Saat) 0,017 Araç Sayısı ( )Araç ; ( );Ortalama Araç Sayısı =8,2 araç/tır veya Taşıt için A.S.=9 araç/tır 0,075 6

7 Araç Lojistiği Firma Seçiminde, Entropy ile Ağırlıklandırılmış Promethee Karar Modeli Ölçütlerin Ağırlıklandırılmasında Entropy Yöntemi ; Karar verici, uzman grubunun ortak kararı ile ağırlıkları tespit edilebilmektedir. Fakat bu durum öznel olmaktadır. Bilimsel bir ağırlıklandırma olarak AHP(Analitik Hiyerarşi Proses) in Đkili Karşılaştırma Matrisi nden (pairwise) farklı olarak Entropy yöntemi kullanılarak Promethee yöntemine ve araç lojistiği alanına model katkısı yapılmaya çalışılacaktır. 7

8 Araç Lojistiği Firma Seçiminde, Entropy ile Ağırlıklandırılmış Promethee Karar Modeli Ölçütlerin Ağırlıklandırılmasında Entropy Yöntemi; Shannon Entropy Yöntemi, olasılık teorisi kullanılarak formüle edilen bilgilerdeki belirsizliğin ölçüsü olarak tanımlanır( Shannon CE, Weaver, W. The mathematical theory of communication. Urbana: The University of Illinios Press, 1947 ). Zeleny ye göre Shannon Entropy kavramı; KV ye ortalama içsel bilgi sağlamada, finansal oranların göreli kontrast yoğunluklarının ölçülmesinde oldukça iyidir(zeleny M. Multiple criteria decision making. New York, McGraw-Hill, 1982 ). Hwang ise Entropy ölçüsünün, her mali oranı içeren karar bilgi miktarını net biçimde gösterebileceğini ifade etmiştir.(hwang CL, Yoon KS. Multiple attribute decision making: methods and applications. New York, Springer, 1981 ). 8

9 Entropy e göre geniş bir dağılım, daha keskin sivri bir dağılıma göre daha çok belirsizlik gösterir. Entropy ölçüsü ile nesnel ağırlıkları belirlemek için, karar matrisinin her bir ölçüt için normalize edilmesi gerekir. (Cj,j=1,2,.,m), X ij Adım 1, Pij= n X (i=1,2,.,n), Sonuç olarak, normalize edilmiş karar matrisi P; Adım 2, P = P n 1 P n 2... P nm Karar matrisinde, her ölçütten çıkartılan bilgi miktarı ej entropy değeri ile ölçülebilir. Adım 3, ej = - k. k = 1/ lnn, bir sabit olmak üzere 0 eij 1 olmasını sağlar. Her bir ölçütün içerdiği içsel ortalama bilginin sapma derecesi dj söyle hesaplanır, Adım 4, P P p = 1 n dj = 1 ej P P i = pj P P 1 m 2 m... P ij ln P ij 9

10 dj sapma derecesi, Cj ölçütünün içsel zıtlık yoğunluğunu gösterir. Cj ölçütü için, Pij performans değerleri ne kadar farklı ise, karşılık gelen dj değeri o kadar yüksektir ve Cj ölçütü problem için o kadar önemlidir. Belirli bir problem için tüm seçenekler o ölçüt için benzer performans değerlerine sahipse o ölçüt daha az önemlidir. Bir ölçüte göre eğer tüm performans değerleri aynı ise, kararın dayandırılacağı bu özel durum için bu ölçüt elimine edilebilir. Çünkü bu ölçüt karar vericiye hiçbir bilgi iletmemektedir. Her bir Cj Adım5,wj= k ölçütü için nesnel ağırlıklar şöyle hesaplanır; m = d 1 j d k (Deng,H. at al, Inter company comparison using modified TOPSĐS with objective weights. Computer & Operations Research 27,2000,p ). 10

11 Tablo 2. Araç Lojistiği Ölçütlerinin Entropy ile Excel de Ağırlıklandırılması P M atrisi K arar M atrisi CC 1 CC 2 CD 3 CD 4 CD 5 CQ 6 CQ 7 CQ 8 CQ 9 CQ 10 CM 11 CM 12 CM 13 CM 14 CM 15 A 1 1,562 0,278 0,912 0,132 0,525 0,199 0,483 0,462 0,452 0,292 0,383 0,386 0,113 0,219 0,393 A 2 1,461 0,318 0,777 0,094 0,284 0,151 0,302 0,348 0,358 0,192 0,298 0,281 0,085 0,165 0,322 A 3 1,152 0,289 0,513 0,118 0,491 0,108 0,229 0,255 0,261 0,221 0,266 0,225 0,124 0,242 0,236 A 4 0,568 0,193 0,419 0,113 0,299 0,166 0,346 0,386 0,366 0,189 0,385 0,241 0,119 0,231 0,348 A 5 0,493 0,153 0,586 0,104 0,353 0,108 0,207 0,252 0,241 0,121 0,332 0,369 0,079 0,153 0,212 A 6 1,417 0,256 0,679 0,103 0,359 0,183 0,336 0,425 0,325 0,207 0,216 0,266 0,107 0,208 0,316 A 7 1,628 0,316 0,886 0,128 0,474 0,175 0,479 0,406 0,336 0,274 0,348 0,403 0,118 0,229 0,378 8,281 1,803 4,772 0,792 2,785 1,09 2,382 2,534 2,339 1,496 2,228 2,171 0,745 1,447 2,205 CC 1 CC 2 CD 3 CD 4 CD 5 CQ 6 CQ 7 CQ 8 CQ 9 CQ 10 CM 12 CM 13 CM 14 CM 15 CM 16 A 1 0,189 0,154 0,191 0,167 0,189 0,183 0,203 0,182 0,193 0,195 0,172 0,178 0,152 0,151 0,178 A 2 0,176 0,176 0,163 0,119 0,102 0,139 0,127 0,137 0,153 0,128 0,134 0,129 0,114 0,114 0,146 A 3 0,139 0,160 0,108 0,149 0,176 0,099 0,096 0,101 0,112 0,148 0,119 0,104 0,166 0,167 0,107 A 4 0,069 0,107 0,088 0,143 0,107 0,152 0,145 0,152 0,156 0,126 0,173 0,111 0,160 0,160 0,158 A 5 0,060 0,085 0,123 0,131 0,127 0,099 0,087 0,099 0,103 0,081 0,149 0,170 0,106 0,106 0,096 A 6 0,171 0,142 0,142 0,130 0,129 0,168 0,141 0,168 0,139 0,138 0,097 0,123 0,144 0,144 0,143 A 7 0,197 0,175 0,186 0,162 0,170 0,161 0,201 0,160 0,144 0,183 0,156 0,186 0,158 0,158 0,171 k 0,5139 e j 0, , , , , , , , , , , , , , , d j 0, , , , , , , , , , , , , , , ,20443 w j 0, , ,0833 0, , , , , , , , , , , ,

12 ÇÖKV Yöntemlerinden; PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations), Neden Promethee? Firma seçiminde en uygun model oluşturulmasında; karar mekanizmalarını etkileyen temel ölçütler ve ilişkilerin çok yönlü tespitiyle birlikte, her bir ölçütün yapısındaki farklılıklara, farklı tercih fonksiyonları ile cevap verebilmesi açısından ÇÖKV yöntemlerinden, Promethee karar verme yöntemi düşünülmüştür. Duyarlılık analizlerini istatistiksel, kapsamlı, hızlı, görsel ve kolayca verebilmesi açısından Visual Promethee programı karar vericiye yardımcı olmaktadır. Seçeneklerin sıralanması ve değişkenliğe açık olması, Her bir ölçüte göre seçeneklerin sıralanabilmesi, Ölçüt ağırlığındaki değişimin, sıralamayı etkilediği aralık vd. Gruplama(Seçenek ve Ölçüt) ve Senaryo(Ölçüt Ağırlıkları) 12

13 Promethee Jean-Pierre Brans (1982) yöntemi oluşturdu. Mareschal ve Vincke nin (1984) önemli katkıları oldu. Çok ölçütlü öncelik belirleme yöntemidir. Herbir ölçütün tanımlanacağı 6 adet tercih fonksiyonu bulunur. Uzmanlar tarafından belirlenmiş ölçütlerin her birine uygun tercih fonksiyonu belirlemek (ölçütün yapısı, alabileceği değerler ve yöneticilerin ölçüt temelindeki yargılarından hareket) uzmanlık ve bilgi gerektirmektedir. Yöntemde ifade edilen tercih fonksiyonları, ölçüt temelinde, karşılaştırılan seçeneğe uygun olması beklenilir (Brans vd,1986). Yaygın kullanımı Promethee-I (kısmi sıralama) ve Promethee-II (net sıralama) şeklindedir. Promethee-III, IV, V, VI, TRI ve Cluster gibi farklı yaklaşımlar da geliştirilmiştir. 13

14 Promethee Yöntemi Süreç Adımları Adım 1. Seçenek ve Ölçütlerin belirlenmesi, Adım 2. Veri Matrisinin oluşturulması, Tablo 3. Veri Matrisi Ölçütler c1 c2 c3 ck a f1(a) f2(a) f3(a) fk(a) b f1(b) f2(b) f3(b) fk(b) c f1(c) f2(c) f3(c) fk(c). f1( ) f2( ) f3( ) fk( ) Ağırlıklar w1 w2 w3 wk 14

15 Promethee Yöntemi Süreç Adımları Adım 3. Ölçütler için tercih fonksiyonunun seçilmesi Şekil 1. Tercih Fonksiyonları (Dağdeviren ve Eraslan, 2007) 15

16 Promethee Yöntemi Süreç Adımları Adım 3. Ölçütler için tercih fonksiyonunun seçilmesi(devam) Şekil 1. Tercih Fonksiyonları (Dağdeviren ve Eraslan, 2007)(Devam) 16

17 Promethee Yöntemi Süreç Adımları Adım 4. Seçenek çiftleri için ortak tercih fonksiyonunun belirlenmesi P(a,b) = 0 eğer f(a) f(b), p[f(a),f(b)] eğer f(a) > f(b). Şekil 2. Ortak tercih fonksiyonunun belirlenmesi (Dağdeviren ve Eraslan, 2007) 17

18 Promethee Yöntemi Süreç Adımları Adım 5. Seçenek çiftleri için tercih indeksinin belirlenmesi π ( a, b ) = wh Adım 6. Seçenekler için pozitif ve nagatif üstünlüklerin belirlenmesi Ф + (a) = Ф - (a) = x K x K k h= 1 P h ( a, b) π ( a, x ) π ( x, a) Şekil 3. Pozitif ve negatif üstünlükler (Dağdeviren ve Eraslan, 2007) 18

19 Promethee Yöntemi Süreç Adımları Adım 7. Promethee I ile kısmi öncelikler belirlenir, i. Φ+(a) > Φ+(b) ve Φ -(a) < Φ -(b) ii. Φ+(a) > Φ+(b) ve Φ -(a) = Φ -(b) ; a, b ye tercih edilir. iii. Φ+(a) = Φ+(b) ve Φ -(a) < Φ -(b) i. Φ+(a) = Φ+(b) ve Φ -(a) = Φ -(b) ; a ve b farksızdır. i. Φ+(a) > Φ+(b) ve Φ -(a) > Φ -(b) ii. Φ+(a) < Φ+(b) ve Φ -(a) < Φ -(b) ; a, b ile karşılaştırılamaz. Adım 8. Promethee II ile net öncelikler belirlenir, Φ (a) = Φ+(a) - Φ -(a) Ф (a) > Ф (b); a, b ye tercih edilir. Ф (a) = Ф (b); a, b den farksızdır. 19

20 Promethee Uygulama Alanları, Đşletme ve Finansal Kararlar, Üretim ve Montaj, Lojistik ve Taşıma, Stratejik Yönetim, Çevre Yönetimi, Enerji Yönetimi vd. 20

21 Visual Promethee Programı ile Araç Lojistik Firma Seçimi Seçenekler, ölçütlere göre uzman grubu tarafından 9 lu ölçekte puanlanmış ve g.o. alınarak aktarılmıştır. Tercih fonksiyonlarının seçimi; DAS ve MLFY ölçütleri için Tip III, koşul aranmaksızın ortalama altı ve üstü tüm değerleri dikkate almasından. CYTM, CMP, DSS, QHO ve QSP için Tip VI(Gaussian), değerleri hassas ölçebilmesinden. Diğer ölçütler için Tip V(Lineer), değerlerin dağılımını koşullu bir başlangıç olan kayıtsızlık eşiği(q) ve kesin tercih eşiği(p) arasında, farlılıkları doğrusal ölçebilmesinden. 21

22 Visual Promethee Programı ile Araç Lojistik Firma Seçimi 22

23 Visual Promethee Programı ile Araç Lojistik Firma Seçimi Promethee I [Kısmi; Φ+(a) ve Φ -(a)] ve II [Net; Φ (a)] Sıralamalar; 23

24 Promethee Duyarlılık Analizleri; GAIA Düzlemi (2D/3D) =%92.4, hesaplanan değerlerin doğruluğu yüksektir, %60 %100 Benzer üstünlükler gösteren ölçütler aynı, çelişenler zıt doğrultuda gösterilir (Brans and Mareschal, 1998). Promethee karar ekseni Π, uzlaşmanın yönünü verir. 24

25 Promethee Duyarlılık Analizleri; Action Profile Seçeneklerin, her bir ölçütteki önemini gösterir. 25

26 Promethee Duyarlılık Analizleri; Walking Weights Ölçütlere atanan ağırlıkların değişimiyle, seçeneklerin sıralarının değişkenliği görülebilir. 26

27 Promethee Duyarlılık Analizleri; Preference Flows Her bir ölçüte göre, seçeneklerin değerleri (Φ) 27

28 Promethee Duyarlılık Analizleri; Visual Stability Intervals Ölçütlerin gösterilen(wsi) aralıkta, seçenek sıralarının değişmediğidir. 28

29 SONUÇ Çalışmada, uzman grubunun ölçütler üzerindeki öznel görüşlerine, AHP ikili karşılaştırmasından farklı olarak Entropy ağırlıklandırma ile bir bilimsel yaklaşım ifade edilerek, promethee karar yöntemine ve araç lojistiği alanına katkı yapılmaya çalışılmıştır. Otomotiv firmalarına, en uygun seçim için; *Ölçütlere uygun 6 farklı tercih fonksiyonu, *Her bir ölçüte göre karar sırası, *Her bir seçeneğe göre ölçütlerin önemini, hızlı, görsel, anlaşılır,tutarlı ve değişkenliğe açık olan promethee ile, bilimsel karar modeli oluşturulmuştur. Hasar oranı, maliyetler, sevkiyat süresi, sevkiyat performansı, araç sayısı, operasyon merkezi ve aksiyonlar gibi önemli ölçütlerle, çok boyutlu en uygun seçim sıralanır. Araç lojistik firmalarına, süreçlerini hangi alanlarda iyileştirmeleri gerektiğini ve iyi oldukları alanlarda devamlılıkla ilerlemeyi gösterir. 29

30 Teşekkür Ederim. 30